집적광학 바이오센서 구조에 적합한 비공진 반사 광도파로(ARROW: Antiresonant Reflecting Optical Waveguides)의 Si(기판)/$SiO_2$(클래딩)/$Si_3N_4$(비공진 클래딩)/$SiO_2$(코어)/air 다층박막 립 광도파로에 대한 최적화를 BPM 전산해석 방법을 이용해서 수행하였다. 전송손실을 최소화하기에 적합한 비 공진 클래딩의 두께를 유도하였으며, 소산파와 깊은 관련이 있는 손실모드에 대해서 이론적으로 검토하였다. 전산해석을 통해서 전송손실을 최소화하기 위한 립 광도파로의 깊이, 폭, 굴절률과 클래딩의 두께를 각각 2.3${\mu}m$, 5${\mu}m$, 1.488, 그리고 0.11${\mu}m$로 계산되었다. 최적화된 제원으로 비공진 반사 광도파로의 2차원, 3차원 전송특성을 확인하였다.
텔레매틱스 서비스 중 가장 보편적으로 사용되는 것이 출발지에서 목적지까지의 최단 경로 안내 서비스이다. 본 논문에서는 미래 시간에 대한 교통흐름 예측 결과를 바탕으로 한 동적 최단 경로 탐색 시스템을 개발하고 실시간교통정보를 이용한 다양한 실험을 수행하여 성능을 분석하였다. 교통흐름 예측은 베이지안 네트워크 (Bayesian network)를 이용한 예측 시스템을 사용하였다. 동일한 출발지와 목적지에 대해 동적 최단 경로와 정적 및 누적 최단 경로를 탐색하고 각 경로에 대한 통행 시간을 계산하여 실제 최단 경로의 통행시간과 비교하였다. 실험 결과 75% 이상의 비율로 동적 최단 경로의 통행시간이 정적이나 누적 최단 경로의 통행시간보다 실제 최단경로의 통행시간에 가깝게 나타났다. 따라서 중간 경유지에 도착 예정인 시간대의 교통 흐름을 예측하여 동적 최단 경로를 구하는 것이 출발시간의 교통흐름을 모든 구간에 적용하여 최단 경로를 구하는 정적 최단 경로에 비해 더 정확한 교통정보를 제공하여 텔레매틱스 서비스의 품질을 향상시킬 수 있음을 보여 주었다.
본 논문은 Delay Tolerant Network(DTN)에서 유동 밀도를 사용해 메시지 확산을 억제하는 DDIM(Dynamic Density-based Inhibited Message diffusion) 알고리즘을 제안한다. 기존 Epidemic 라우팅 알고리즘이나 Spray and Wait 라우팅 알고리즘과 같은 DTN 라우팅 알고리즘은 메시지의 전송률을 높이기 위해 소스 노드와 이웃하는 모든 노드들에게 메시지를 복사한다. 하지만 노드 밀도가 높은 네트워크에서 기존 DTN 라우팅 알고리즘을 사용할 경우 불필요한 메시지 복사로 많은 오버헤드가 발생한다. 제안하는 DDIM 알고리즘은 효율적인 메시지 복사 수를 결정하기 위해 노드 전송 범위와 이웃 노드 수를 활용하여 동적 노드 밀도를 계산한다. 또한 불필요한 메시지 확산을 억제하여 전송률 손실과 지연 시간의 증가 없이 오버헤드를 감소시킨다. 주어진 모의실험을 통해 제안하는 DDIM 알고리즘과 기존 DTN 라우팅 알고리즘의 전송률, 지연시간, 오버헤드를 비교하고 제안하는 알고리즘이 더 효율적임을 검증한다.
유전 알고리즘에서 해의 적합도를 계산하는 시간이 오래 걸린다면 메타모델을 만드는 것은 필수적이다. 이에 메타모델의 성능을 높여 유전 알고리즘이 더 좋을 해를 찾게 하기 위한 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서 우리는 이산적인 도메인에서 이산 월시 변환을 사용해 메타모텔의 성능을 높이고자 하였다. 이산 월시 변환을 통해 해의 기저를 변환했고 변환된 해를 사용해 메타모델을 만들었다. 의사-불리언 함수의 대표적인 함수인 NK 모형을 대상으로 실험했고 제안된 모델의 성능에 대한 실증적인 증거를 제공했다. 제안된 모델을 사용해 유전 알고리즘을 수행했을 때, 유전알고리즘이 더 좋은 해를 찾음을 확인했다. 특히, 선행 연구인 유사도 함수를 이산적인 도메인에 적합하게 수정한 방사기저 함수 네트워크보다 좋은 성능을 보였다.
DV-Hop 알고리즘에서 일반노드의 위치는 앵커노드 간 거리의 평균적인 값을 통해 계산되기 때문에 일반노드의 예측 위치와 실제 위치 간에 많은 오차가 존재한다. 본 논문에서는 앵커노드의 예측 위치와 실제 위치에서 발생하는 오차를 최소화하는 한 홉의 거리를 산출하고 그 거리를 이용하여 일반노드의 위치 정확도를 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 또한 실제 거리에 비해 많은 홉 수를 지니는 앵커노드의 홉 당 거리로 인해서 발생하는 일반노드의 위치 오차를 보정하기 위해 일반노드는 앵커 노드들의 홉 당 거리를 평균으로 하는 자신만의 홉 당 평균 거리를 통해서 자신의 위치를 인식한다. 시뮬레이션을 통해서 제안하는 알고리즘이 기존의 DV-Hop보다 높은 위치인식 정확도를 보임을 확인한다.
협업에 의한 태그 작성 시스템은 소셜 네트워크에서 다양한 공유 콘텐츠에 사용자가 태그를 부착할 수 있도록 허용하는데, 이러한 태그들은 본인뿐만 아니라 모든 커뮤니티 사용자들이 콘텐츠를 이용하는데 유용함을 준다. 협업 태그 기반의 추천에서는 사용자와 항목, 그리고 태그로 이루어진 3차원 데이터를 이용하는데, 이 데이터는 일반적으로 사용자와 항목으로 이루어진 2차원 데이터에 비하여 더 방대한 반면, 희소성(Sparsity)이 더 높다. 따라서 기존의 협업 필터링 기법을 바로 적용하는데 어려움이 많다. 잠재 요인 모델(Latent Factor Model)은 관찰된 값을 설명하는 잠재된 특징(요인)들을 밝히고, 이를 이용해서 문제를 해결하기 위한 모델로서 최근 협업 필터링에서도 성공적으로 적용되고 있으나, 모델을 학습하거나 개선하는 단계에서는 많은 시간과 노력이 필요하다는 단점이 있다. 이러한 잠재 요인 모델을 3차원 협업 태그 데이터에 적용하기 위해서는, 계산이 복잡한 협업 필터링 모델 수립의 어려움을 극복해야 한다. 이 논문에서는 사용자가 항목에 대해 사용한 태그들을 사용자 및 항목에 대한 잠재요인으로 간주하여 직관적인 모델을 수립하고, 사용자의 아이템에 대한 선호도를 결정하는 여러 가지 방법들을 제안하고, 실제 협업 태그 데이터를 이용하여 이들을 비교 평가한다.
시간 영역에서 나노 초 이하의 임펄스 신호를 이용하는 초광대역 임펄스 통신을 이용하면 임펄스 특성으로 인해 노드의 위치 정보 파악이 가능하다는 것이 알려져 있다. 이를 위해 무선 측위(Wireless Position Location)용으로 펄스의 도착 시간을 측정하여 센서나 태그의 위치를 계산하는 많은 알고리즘들이 제안되었다. 본 논문에서는 이러한 기존의 알고리즘들의 장단점을 비교한 후 무선으로 동기를 맞추는 TDoA 방안을 실용화 가능한 새로운 방안으로 제안한다. 기존의 알고리즘들은 완벽한 동기를 가정하거나 펄스 송,수신의 시간을 제약하는 등의 특수한 로직이 따로 필요하지만, 저가격, 저전력으로 동작하는 센서네트워크 등의 시스템을 위해서는 가급적 간단하게 노드를 만들어야 하고, 가급적 적은 펄스의 전송을 수행하여야 한다. 제안하는 방안은 동기를 임펄스를 이용해 맞추는 방법을 사용한다 따라서 실제로 구현이 가능하면서도 고정밀 측위를 요하는 시스템에서 측위의 정확도도 높다 시뮬레이션을 통해서 제안하는 방안이 50cm 이하의 에러를 나타낼 확률이 다른 구현 가능한 시스템보다 50%이상 개선됨을 확인하였다.
항공교통관리란 항공교통흐름을 안전하고 신속하며, 질서 있게 소통시키는 것이다. 효율적인 항공교통관리를 위해서는 비행계획 및 비행정보를 이용하여 항공기의 경로 및 거리를 최대한 신속하고 정확하게 탐색하는 능력이 필요하다. 특히 시간에 민감한 항공운송에 있어서 효율적인 항공교통흐름 관리는 필수적이라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 웨이포인트 및 항로를 네트워크화 하여 최적의 항로를 동적으로 탐색할 수 있는 동적 항로탐색 알고리즘을 제안한다. 기존의 방식은 정적 알고리즘인 다익스트라 알고리즘을 이용하는 방법으로써 일부의 항로가 기상 등의 이유로 폐쇄되었을 때 전체 항로를 다시 계산하는 문제점이 있었다. 동적 항로탐색 알고리즘은 항로의 가중치가 변경되었을 때, 해당 항로와 관련이 있는 부분만 재계산하기 때문에 기존의 방법에 비해 신속하고 정확하게 최적의 항로를 찾을 수 있다. 성능비교 결과, 동적 항로탐색 알고리즘이 기존의 방법에 비해 성능이 우수한 것으로 나타났다.
무선센서 네트워크 기술의 응용이 크게 증가함에 따라 저전력 IEEE 802.15.4 호환 무선방식을 활용하는 실내 위치추적기술이 최근에 큰 관심을 모으고 있다. 기존의 실내 위치감지 정보는 2D 영상 기준으로서 정보의 실질적인 전달에 제한적인 기능을 나타내었다. 본 논문에서는 PDA에 대화형 가상현실기술에 바탕을 둔 고정밀 3차원 RSSI 기반의 화면 구성에 초점을 두고있다. 개발된 시스템은 관심영역에서 RF신호의 감쇄를 계산하여 위치정보를 얻은 다음, 이를 3D 실내 가상맵에서의 사용자의 위치로 나타내도록 설계되었다. 이 연구에서는 3차원 모델링을 위해 개발된 VRML(가상현실 모델링 언어)이 3D 실내환경을 설계하는데 활용되었다.
본 연구에서는 디지털 방송 TV, VOD 등 제한된 네트워크 대역폭에서 서비스를 제공하기 위해 비디오 콘텐츠를 부호화하는 과정에서 고정된 비트율을 이용한 화질과 비교하여 주관적 화질을 유지하면서 적절한 비트율을 찾는 방법을 제시한다. 제안하는 예측 구조는 먼저 프레임에서 비트와 연관성이 있는 파라미터를 추출하여 프레임의 복잡도를 계산한 후, 비트가 많이 할당될 것으로 예상되는 프레임을 찾아 후보 프레임으로 추출하며, 추출된 후보 프레임들에 대해 실제 부호화하는 과정으로써 목표 화질을 기준으로 수학적 모델링을 통해 최종적으로 전송될 비트율을 예측하는 구조를 설계하였다. 실험 결과, 고정 비트율에 비해 저복잡도 영상에서 평균 43%의 비트 감소율을 보였으며, 이러한 영상의 비트 감소율이 있음에도 주관적 화질을 유지함을 알 수 있었다. 비디오 콘텐츠별 적절한 비트율을 찾기 위해 기존 구조에서는 다수의 부호화를 통해 결과물들의 주관적 화질 검증을 반복적으로 거치는 반면, 제안하는 구조는 사람이 관여하여 주관적 화질 검증을 반복적으로 수행하지 않아도 되며 일부 프레임만을 부호화하여 비트율 예측이 가능하다. 따라서 전체 프레임 중 평균 4% 프레임을 부호화하여 자동적으로 비트율을 찾을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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