무선통신 시스템의 표준으로 되어있는 TETRA(Trans-European Trunked RADIO) 시스템의 그룹 서비스와 소그룹 서비스의 안전한 통신을 위한 모델을 제안한다. 먼저, TETRA 시스템의 통신 서비스를 위해 인가된 구성원만이 데이터를 수신할 수 있어야하므로 안전한 브로드캐스팅 기술이 필요하다. 따라서, 본 논문에서 제안한 모델을 적용하면 소그룹 내부적으로 안전한 TETRA 통신 서비스를 위해 소그룹 키를 공유하고 그룹 내에서 이루어지는 TETRA 그룹통신 서비스를 위해 인가된 모든 구성원들이 안전하게 그룹 키를 공유하게 된다. 또한, TETRA 시스템의 통신서비스에서 그룹통신을 행함과 동시에 소그룹통신이 가능하게 된다.
본 논문에서는 멀티에이전트 환경상에서 에이전트 그룹들이 문제 풀이 과정이 변화할 때 적절한 협력대상을 선택하여 문제 해결 능력을 증가 시킬 수 있도록 협력 모델을 설계하고 평가 하였다. 그룹간 협력의 방향과 범위를 결정하기 위해 그룹 이익함수를 사용하였고 그룹을 협력 관련 부분과 비 관련 부분으로 분리 운영하였다. 이렇게 상황에 따라 재구성되는 그룹들을 그룹 수준에서 운영하기 위해 기존의 자료와 목표(goal)가 아닌 그룹의도(group intention)를 제어 기준으로 사용하였다. 이로 인해 그룹들은 먼저 그룹의도를 결정하고 그룹의도의 범위 안에서 현 상황에 적절한 전략을 선택하는 계층적인 제어가 가능하게 되었다. 이상의 제안들은 추적게임 테스트베드에 적용하여 실험/평가 되었다.
Ad-hoc 네트워크 기술이 발달함에 따라 FANET(Flying Ad-Hoc Notworks)을 이용한 그룹 무인기 정찰이 요구되고 있다. 본 논문에서는 자율비행을 위한 효율적인 그룹 무인기 정찰을 위하여 새로운 이동성 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 Random Waypoint에 기반 하는 모델로써 정찰되지 않은 구역의 선택 확률을 높여 균형적 탐색을 유도한다. 시뮬레이션을 이용하여 제안하는 모델이 기존의 Random Waypoint 에 비해 80% 정찰비율 시간 향상 면에서 우수함을 보인다.
본 논문은 교량의 안전진단을 위한 각 부재의 명명체계에 따라 직선형 교량모델의 각 부재에 대한 솔리드 객체의 고유번호를 일괄적으로 부여하기 위한 방법론을 제시한다. 개발된 방법론은 크게 3 단계의 프로세스로 이루어진다. 먼저, 부재의 종류별로 구분된 레이어로부터 각 부재에 대한 솔리드 객체의 도심을 추출하고, 이를 시점과 종점으로 이루어진 교축방향을 축으로 한 국부좌표계에 대해 변환한다. 이후 교축방향으로 정렬되는 객체를 식별하여 그룹핑하고 이를 교축 및 교축의 직각방향으로 순서로 정렬한다. 마지막으로 각 그룹 내 세그먼트들을 교축방향으로 정렬한다. 개발된 방법론에 따른 시범 응용모듈을 개발하였으며, 트러스 구조와 서로 다른 모델 좌표계를 가진 시범 교량모델을 대상으로 추출된 그룹의 개수와 각 객체의 명칭을 원래의 모델과 비교하여 그 적용성을 검토하였다.
현재 많이 사용되고 있는 P2P 개념으로는 순수 F2P와 변형 F2P구조가 있다. 순수 P2P의 모델에는 Gnutella와 Ktella 등의 형태가 존재하고 변형 P2P로는 무수히 많은 형태가 존재한다. 순수 P2P 모델의 경우에는 정보 공유에서 연결성을 장점으로 Gnutella의 형태를 응용한 형태로 많이 사용되고 있지만 정보를 검색하거나 제공하기 위해 많은 트래픽을 소모하게 된다. 이와는 달리 변형 P2P모델들 중 정보 공유 모델들이 존재하는데 이 모델들은 사용자에게 효율적이고 빠른 검색과 색인을 제공하기 위해 기존의 서버/클라이언트 형태를 취하고 있지만 제공하는 서버의 능력에 의존할 수 밖에 없다. 파일공유 모델의 Peer들에 대해 연결성 유지를 위한 많은 부하와 사용자에 있어서 그룹에 대한 형태의 문제점 그리고 서버의 Fail로 인한 비 연결성에 대한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 라우팅 프로토콜 기법에서의 접근과 계층적 구조를 적용하고 Backup 시스템을 포함해서 효율적인 그룹관리와 동적인 서버의 지정으로 신뢰성을 유지하기 위한 시스템을 설계하고 구현하였다.
기존의 데이터베이스시스템은 정적 페이지 저장 모델을 사용하기 때문에 최근 데이터베이스 시장에서 요구하는 혼합 워크로드를 효율적으로 처리하기에는 한계를 가진다. 이에 본 논문에서는 혼합 워크로드의 특성을 반영할 수 있는 동적 페이지 저장 모델을 소개한다. 또한 혼합 워크로드를 분석하여 최적화된 컬럼 그룹을 추출한 후 동적으로 페이지를 구성하는 방법을 소개한다. 마지막으로 실험을 통해 본 논문에서 제안한 컬럼 그룹 기반의 동적 페이지 저장 모델이 기존의 페이지 저장 모델과 비교할 때 혼합 워크로드를 처리하는데 보다 효율적임을 보인다.
많은 소프트웨어 프로젝트는 시험이나 운영단계에서 고장시간이나 고장 수 데이타보다 그룹 고장 데이터(여러 고장 간격에서 또는 가변적인 시간 간격에서의 고장들)가 수집된다. 본 논문은 그룹 고장 데이터에 대해 가변적인 미래의 시간에서 누적 고장 수를 예측할 수 있는 신경망 모델을 제시한다. 2개의 변형된 캐스케이드-상관 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 신경망 모델들은 다른 잘 알려진 신경망 모델과 통계적 소프트웨어 신뢰도 성장 모델과 비교되었다. 실험결과, 그룹 데이터에 대해 변형된 캐스케이드-상관 학습 알고리즘이 좋은 예측 결과를 나타내었다.
온라인 소셜 네트워크 상에서 메시지가 어떻게 사용자로부터 다른 사용자들에게까지 전달되는지 연구하는 분야는 현재 인터넷 인구의 증가와 소셜 네트워크 서비스의 발전에 맞물려서 흥미로운 분야가 되었다. 이를 연구함으로써, 바이럴 마케팅이나 여론 형성 등, 메시지가 최대한 영향력을 발휘하게끔 하는데 도움을 줄 수 있으므로, 메시지 전파의 효율성, 메시지의 발원지 예상 등, 다양한 연구가 지금까지 이루어졌고, 각 연구들은 소셜 네트워크 에서의 각기 다른 특징들에 주목하였다. 본 연구는 그 다양한 특징들 중, 소셜네트워크가 다양한 구성원들로 이루어져있고, 그 구성원들은 비슷한 구성원끼리 묶을 수 있다는 점에서 출발하였다. 소셜 네트워크는 수많은 사용자들로 이루어져 있고, 그 사용자들의 개별적인 특징들을 구분한다는 것은 굉장히 어려운 일이다. 따라서 각 사용자들을 추상화 하는 것이 필요하고, 그 중 한 방법은 사용자들을 특징별로 묶는 일이다. 사용자들을 그룹으로 묶는 것을 고려함에 따라, 사용자 그룹들 사이의 관계와 선호도 등을 고려함으로써, 단순한 정보 전달 양상에서 벗어나 자세한 관찰을 하는 것이 가능하다. 또한, 정보 전파 양상에서 그룹의 비율이 미치는 영향에 대해서 관찰하는 것도 가능하다. 본 글에서는 메시지 전파 모델 중 하나인 Independent Cascade Model을 사용하여 그룹을 특정할 수 있는 모델을 제시하며, 각 유저들의 비율이 달라질 경우 발생하는 현상을 실험한다. 제시한 모델을 바탕으로 메시지 전파가 그룹간의 유사도에 영향을 받을 수 있는지에 대한 앞으로의 연구 또한 제시한다.
분산 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 객체그룹은 분산 환경에서 실시간 특성을 지원하는 TMO 객체를 그룹으로 하여 TMO 객체에 대한 보안 관리 및 최적 레퍼런스 선택을 위한 부하고려 바인딩 방안과 여러 클라이언트의 요청 작업에 대한 수행 우선순위 스케줄링 방안을 제공하는 모델이다. TINA(Telecommunications Information Networking Architecture)의 객체그룹 개념을 기반으로 실시간 특성을 자체적으로 가지는 TMO 객체를 그룹으로 하여 특정 ORB나 운영체제에 국한되지 않고 COTS(Commercial Off-The-Shelf) 상에서 보장된 실시간 서비스를 제공한다. 이를 위해 분산 TMO 객체 그룹의 구조를 정의하고, TMO 객체의 관리 서비스와 실시간 서비스 관점에서 객체의 기능과 상호작용을 설명한다. 마지막으로, TMO 객체 관리서비스 관점에서 비중복 TMO 객체와 중복 TMO 객체의 레퍼런스 선택과정을 보이며, 부하정보를 고려한 중복 TMO 객체의 최적 레퍼런스 선택의 수행결과를 보이고 검증한다.
온라인 소셜 네트워크 서비스의 확산과 다양한 센서들이 집약된 스마트 모바일 기기들의 발달로 인해 사용자들은 언제 어디서나 모바일 애플리케이션을 통해 사회적 이웃들과 온/오프라인에서 즉시적으로 정보를 공유하며 상호작용하고 있다. 그러나 여전히 모바일 기기들의 에너지 제약으로 인해 사용자들은 배터리에 대한 불안감을 늘 갖고 사용하게 되면서 센서 기반의 서비스들을 충분히 활용하지 못하는 경우가 많다. 이처럼 자원제약적인 모바일 기기들의 에너지 소비 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 에너지 효율적인 센싱 그룹을 형성하는 협업 센싱 메커니즘을 소개한다. 특히 사람들간의 그룹 형성에 있어 중요한 특성들을 파악하기 위해 사용자의 그룹 행동양식을 분석하고 에너지 효율적인 협업 센싱 그룹을 발견하기 위한 그룹의 공존-지속시간 예측모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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