최근, 모바일 시스템에서 DBMS를 활용한 위치기반서비스에 대한 관심이 높아지고 있으며, 향상된 차량항법 (in-vehicle navigation) 시스템에 있어 효과적인 저장, 트랜잭션 관리, 모델링과 공간 질의를 통해 현행 파일 기반 시스템이 가지는 한계를 극복할 것으로 기대되고 있다. 특히, 도로 네트워크 데이터는 경로 탐색 시스템에 있어 가장 중요한 영역에 해당하며 효율적인 관리와 유지를 필요로 한다. 이에 본 연구는 모바일 LBS 시스템에서 위상적인 네트워크 데이터를 위한 그래프 기반 지오 데이터베이스 모델 개발과 휴리스틱 접근에 기반을 둔 동적 경로 계산 알고리즘을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 계층적 네트워크를 지원하는 데이터 모델을 설계하고, 모바일 LBS 시스템에서 수행 능력을 평가하기위한 경로 계산 시스템을 구현하였다. 마지막으로, 제시된 계층 그래프 모델 기반 경로 계산 알고리듬은 네트워크를 구성하는 노드 개수를 줄여 탐색 속도와 효율적 메모리 사용에 기여할 수 있을 확인 할 수 있다.
본 논문에서는 필드버승의 국제 규격인 IEC/ISA 필드버스의 1996년도 제안서를 토대로 데이터 링크 계층에 대한 성능을 시뮬레이션 기법을 통하여 해석한다. 이 연구를 위해 스케듈링 기능과 우선 순위 기능을 포함하는 데이터 링크 계층의 이산사건 시뮬레이터를 개발하였고, 이를 통하여 IEC/ISA 필드버스에서 제공하는 우선 순위 기능의 동작과 실시간 데이터의 전송 특성에 영향을 주는 네트워크 파라미터들을 파악하였다. 또한 시뮬레이션 모델을 이용하여 IEC/ISA 필드버스가 구축될 수 있는 실제의 여러 네트워크 시스템 환경에 대하여 네트워크 파라미터의 변화에 대한 IEC/ISA 필드버스의 데이터 전송 ㅣ지연 시간의 특성을 분석하였다. 본 연구를 통하여 개발된 시뮬레이션 모델에서는 또한 응용 프로세스로 제어 시스템의 연속시간 시뮬레이션 모델을 통합함으로써, 데이터 전송 지연 시간이 필드버스에 접속된 제어 시스템의 제어 성능에 미치는 영향을 조사하였다. 본 연구를 통하여 개발된 시뮬레이션 모델은 네트워크의 성능을 미리 예측 가능하게 하며, 따라서 IEC/ISA 필드버스가 도입되는 제어 및 자동화 시스템의 설계시 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 객체 검출 알고리즘을 위한 통계치 적응적인 선형 회귀 기반 객체 크기 예측 방법을 제안한다. 기존에 제안된 딥 러닝 기반 객체 검출 알고리즘 중 YOLOv2 및 YOLOv3은 객체의 크기를 예측하기 위하여 네트워크의 마지막 계층에 통계치 적응적인 지수 회귀 모델을 사용한다. 하지만, 지수 회귀 모델은 역전파 과정에서 지수 함수의 특성상 매우 큰 미분값을 네트워크의 파라미터로 전파시킬 수 있는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 미분 값의 발산 문제를 해결하기 위하여 객체 크기 예측을 위한 통계치 적응적인 선형 회귀 모델을 제안한다. 제안하는 통계치 적응적인 선형 회귀 모델은 딥러닝 네트워크의 마지막 계층에 사용되며, 학습 데이터셋에 존재하는 객체들의 크기에 대한 통계치를 이용하여 객체의 크기를 예측한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 YOLOv3 tiny를 기반으로 제안하는 방법을 적용하여 재설계한 네트워크의 검출 성능과 YOLOv3 tiny의 검출 성능을 비교하였으며, 성능 비교를 위한 데이터셋으로는 UFPR-ALPR 데이터셋을 사용하였다. 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.
산업공정현장에서는 독립적으로 운영되고 있는 프로그램식 단위제어기기들에 대한 연계운영을 위하여 실시간 처리 소규모 네트워크가 도입되어 구축운영되고 있다. 특히 제조생산공정에서는 계층화된 분산 구조로서 공정정보처리를 위하여 공장환경에 적절한 네트워크 구축을 MAP등의 표준화된 규격에 의하여 권고되고 구현되어 운영되고 있다. 본 논문에서는 공장 환경에서의 표준규격으로 제안된 Mini MAP을 기준으로 하여 물리 및 데이타 링크계층을 Petrinet 기법을 활용하여 실시간 처리를 위한 개선된 모델을 제안하고 네트워크의 성능측정 및 시뮬레이션을 수행하였다. 또한 이 모델에 의하여 토큰버스 네트워크를 구성하여 전송 서비스시간과 메세지 처리율을 분석하고 Mini MAP 규격과 함께 성능을 해석하였다.
서비스 로봇 분야에서 물체를 인식하고 장면을 이해하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 방법들은 기하학적 모델을 기반으로 물체를 인식하였으나 불확실하고 동적인 환경에서 이러한 방법은 한계를 갖는다. 이에 최근 지식 기반의 접근 방법을 통해 이러한 부분을 보완하는 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 효과적인 물체 탐색을 위해 베이지안 네트워크를 사용하여 대상 물체의 존재 여부를 추론하는 방법을 제안한다. 이를 위해 트리구조의 계층적 베이지안 네트워크를 사용하였고 물체들의 관계를 활동을 기준으로 모델링 하였다. 6가지 장소를 기반으로 한 실험 결과, $86.5\%$의 정확도를 보여주었다.
강화 학습(Reinforcement Learning)을 실제 문제에 적용하는 데 있어 가장 큰 문제는 차원성의 저주(Curse of dimensionality)였다 문제가 커짐에 따라 목적을 이루기 위해서 더 많은 단계의 판단이 필요하고 이에 따라 문제의 해결이 지수적으로 어려워지게 된다. 이를 해결하기 위해 문제를 여러 단계로 나누어 단계별로 학습하는 계층적 강화 학습(Hierarchical Reinforcement Learning)이 제시된 바 있다 하지만 대부분의 계층적 강화 학습 방법들은 사전에 문제의 구조를 아는 것을 전제로 하며 큰 사이즈의 문제를 간단히 표현할 방법을 제시하지 않는다. 따라서 이들 방법들도 실제적인 문제에 바로 적용하기에는 적합하지 않다. 최근 이루어진 복잡계 네트워크(Complex Network)에 대한 연구에 착안하여 본 논문은 자기조직화하는 생장 네트워크(Self organizing growing network)를 기반으로 한 간단한 환경 표현 모델을 사용하는 강화 학습 알고리즘을 제안한다 네트웍은 복잡계 네트웍이 갖는 성질들을 유지하도록 자기 조직화되고, 노드들 간의 거리는 작은 세상 성질(Small World Property)에 따라 전체 네트웍의 큰 사이즈에 비해 짧게 유지된다. 즉 판단해야할 단계의 수가 적게 유지되기 때문에 이 방법으로 차원성의 저주를 피할 수 있다.
안전한 멀티캐스트 아키텍쳐, 키분배, 송신자 인증 등에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있지만 서비스 거부 공격이나 권한 없는 멤버에 대한 멀티캐스트 서비스 접근을 통제할 수 있는 접근통제 기술에 대한 연구는 극히 미진한 상태이다. 멀티캐스트 그룹의 경우, 그룹의 일부 멤버는 다른 멤버보다 높은 보안 레벨의 메시지를 교환할 수 있다. 또한 대규모의 멀티캐스트 통신 환경에서 트리의 깊이가 깊어짐에 따라 루트노드에 대한 접근통제 정보가 폭증하고, 서비스 거부 공격 또는 서비스 폭증으로 인한 루트노드의 서비스 장애시 멀티캐스트 서비스의 중단을 가져올 수 있는 취약한 구조를 갖고 있다. 기존의 송신자 기반 멀티캐스트 접근통제 방식이 멀티캐스트 라우터의 서브넷에 하나의 멤버만이 가능한 한계를 갖고 있고 다중 접속 네트워크 환경에서의 불법접근을 효율적으로 막지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 문제점을 분석하여 해결방안을 제시하고 기존 접근통제 모델을 확장하여 네트워크 계층에서의 효율적인 다단계 송신자 기반 접근통제 구조를 제시한다.
제조장치의 네트워크 환경은 PLC, 로보트와 같은 프로그래머블디바이스에 Mini- MAP 네트워크 접속장치를 장착하여 원격제어가 가능한 공정한 네트워크 시스템 구성 이 연구되고 있다. 본 논문에서 설계된 공정 네트워크 접속장치는 MAP 3.0 규격을 근거로 MAC부 계층은 TBC(token bus controller)가 수행하고, LLC부 계층은 class 3으로, 응용계층은 MMS(manufacturing message standard)를 기본으로 설계하였다. 구현된 소프트웨어는 Mini-MAP의 실시간 정보 전송 성능을 보존하기 위하여 C Exec. 의 real-time executive를 기반으로 설계하여 firmware로 탑재하였다. 본 접속장치는 군관리 공정 모델에서 시험 운영하였으며, LLC 계층의 오류검출과 전송기능은 프로토 콜 분석기를 이용하여 확인하였으며, MMS는 적합성 시험을 이미 받은 MMS를 탑재한 상용제품과의 통신운영을 통하여 적합성 시험을 확인하였다.
차세대 무선 네트워크 환경에서 사용자들은 이동 시에도 끊김없는 서비스를 제공 받을 수 있어야 한다. 즉, 단말의 이동 방향과 속력을 예측하여 핸드오버와 자원 예약 절차 과정에서 발생하는 전송 지연과 패킷 손실을 줄이는 것이 필수적인 요소이다. 또한 사용자는 제한된 서비스 영역과 서비스 종류에 맞는 네트워크를 사용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 가우스-마고프 이동 모델을 기반으로 하여 단말의 이동 방향과 속력에 대한 패턴을 분석하여 다음 이동 정보를 예측하고, 단말의 요구 조건에 맞는 이종 네트워크를 선택할 수 있는 계층적 새도우 클러스터(Layered Shadow Cluster)를 제안한다. 또한, 3개의 이종 네트워크로 구성된 네트워크 모델에서 가상 시나리오에 따라 기존의 방안과 성능 비교를 통해 제안 알고리즘의 효율성을 살펴본다.
기존의 MANET 환경에서 동작하는 계층화된 데이터 전송 프로토콜은 각 계층이 독립적인 기능을 수행하기 때문에 노드의 이동 상황에 따라 변하는 네트워크 환경을 잘 반영하지 못하고 있다. 본 논문에서는 라우팅 계층과 MAC 계층 간의 상호 작용을 통하여 MANET의 2-홉 거리에 있는 노드 수를 반영하여 더 우수한 성능을 나타내는 Cross-Layer 모델 기반의 브로트캐스트 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 Cross-Layer 모델은 IEEE 802.11 MAC 프로토콜을 수정하여 이동 노드 주위의 상태에 따라 브로드캐스트 패킷을 적응적으로 전송하도록 동작한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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