본 논문에서는 TextRank 알고리즘을 이용한 문서 범주화 방법에 대해 기술한다. TextRank 알고리즘은 그래프 기반의 순위화 알고리즘이다. 문서에서 나타나는 각각의 단어를 노드로, 단어들 사이의 동시출현성을 이용하여 간선을 만들면 문서로부터 그래프를 생성할 수 있다. TextRank 알고리즘을 이용하여 생성된 그래프로부터 중요도가 높은 단어를 선택하고, 그 단어와 인접한 단어를 묶어 하나의 자질로 사용하여 문서 분류를 수행하였다. 동시출현 자질(인접한 단어 쌍)은 단어 하나가 갖는 의미를 보다 명확하게 만들어주므로 문서 분류에 좋은 자질로 사용될 수 있을 것이라 가정하였다. 문서 분류기로는 지지 벡터 기계, 베이지언 분류기, 최대 엔트로피 모델, k-NN 분류기 등을 사용하였다. 20 Newsgroups 문서 집합을 사용한 실험에서 모든 분류기에서 제안된 방법을 사용했을 때, 문서 분류 성능이 향상된 결과를 확인할 수 있었다.
어노테이션 시스템에서 원본문서가 갱신되었을 경우 어노테이션이 항상 적절한 위치를 유지하기 위해서는 로버스트(robust)한 위치재생성(repositioning) 기능이 필요하다. XML 문서환경에서 어노테이션에 대한 위치재생성을 위해서는 텍스트 정보뿐만 아니라 구조문서 특성을 포함할 수 있어야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 XML 기반의 원본문서 및 어노테이션 정보를 논리구조트리(logical structure tree)로 표현하고, 각 트리간의 대응관계를 분석하여 복수의 후보 앵커들을 생성한다 또한 복수의 후보 앵커들 중 최적의 후보 앵커를 선택하기 위하여 논리구조트리 앵커 노드의 문자열(textual data) 및 레이블 정보에 기반한 단계별 앵커링 기준을 제시한다. 그 결과 본 논문에서는 구조문서 환경에서 다양한 형태의 컨텍스트 갱신이 발생하였을 경우에도 로버스트한 위치재생성이 가능하다.
제약만족문제(Constraint Satisfaction Problem)의 연구에서 밝혀졌듯이, 제약최적화 문제(Constraint Optimization Problem)를 효율적으로 풀기 위해서는 변수순서화의 경험적 방법이 매우 중요하다. 이기종이 혼합된 무선 센서 네트웍의 에너지 효율적인 집단화 같은 문제는 클러스터 헤드가 기지국에 가깝게 위치하려는 경향이 있다. 본 논문은 이 집단화 문제를 풀기 위해서 정적 우선순위 변수 순서화에 기반을 둔 새로운 접근방법을 제시하고. pnode 라는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 pnode 알고리즘은 우선순위가 가장 높은 변수를 다음 변수로 선택한다. 집단화문제에 있어서 우선순위가 높다는 것은 클러스터 헤드가 최적지역에 근접하게 된다는 것을 의미하며 이것은 문제의 성격상 미리 정해진다. 클러스터화 된 센서 네트웍에서 클러스터 헤드는 에너지 소비가 가장 많이 일어나는 곳이기 때문에 센서 노드뿐만 아니라 클러스터 헤드에서 발생하는 최대 에너지 소비를 최소화하도록 만드는 방법을 찾는 것이 본 논문의 목적이다. pnode알고리즘을 사용하여 시뮬레이션 한 결과 제안된 방법이 다른 방법들보다 우수함을 알 수 있었다.
In recent, ISM (Industrial Scientific Medical) band that is 2.4GHz band authorized free of charge is being widely used for smart phone, notebook computer, printer and portable multimedia devices. Accordingly, studies have been continuously conducted on the possibility of coexistence among nodes using ISM band. In particular, the interference of IEEE 802.11b based Wi-Fi device using overlapping channel during communication among IEEE 802.15.4 based wireless sensor nodes suitable for low-power, low-speed communication using ISM band causes serious network performance deterioration of wireless sensor networks. This paper examined a method of identifying channel status to avoid interference among wireless communication devices using IEEE 802.11b (Wi-Fi) and other ISM bands during communication among IEEE 802.15.4 based wireless sensor network nodes in ISM band. To identify channels occupied by Wi-Fi traffic, various studies are being conducted that use the RSSI (Received Signal Strength Indicator) value of interference signal obtained through ED (Energy Detection) feature that is one of IEEE 802.15.4 transmitter characteristics. This paper examines an algorithm that identifies the possibility of using more accurate channel by mixing utilization of interference signal and RSSI mean value of interference signal by wireless sensor network nodes. In addition, it verifies such algorithm by using OPNET Network verification simulator.
최근 무선통신기술의 발달은 센서 네트워크 관련연구를 촉진하였으며 다양한 형태의 센서 네트워크 통신방식에 적합한 방법들이 제안되고 있다. 센서 네트워크 연구방향은 제한된 자원에서 에너지효율을 극대화시키기 위한 방법과 그동안 주목받지 못했던 보안관련 연구들로 구분된다. 에너지효율을 높이기 위한 방법으로 노드간 데이터 통합과 통합을 수행하는 클러스터 헤드의 적절한 선택 알고리즘이 제안되었으며, 보안성 강화를 위해 센서에 적용 가능한 암호화 기법과 비밀 키를 관리하기 위한 방법들이 제안되고 있다. 그러나 다양한 형태의 통신방식이 존재하는 센서 네트워크에서 안전하면서도 동시에 에너지 효율성을 고려한 통합적 연구는 아직 초기단계에 있다. 본 논문에서는 자원효율적인 클러스터링 프로토콜과 다양한 통신방식에 적당한 키 관리 알고리즘을 결합하여 향후 민감한 데이터를 처리하는 센서네트워크 시스템에 적용할 수 있는 통합적 프로토콜을 제안한다.
엣지 컴퓨팅은 데이터를 처리하고 연산하는 곳이 멀리 떨어진 데이터센터에 있는 게 아니라, 단말 장치 혹은 게이트웨이와 같은 엑세스 포인트에 가까운 엣지 사이드에 컴퓨팅 능력 및 데이터 처리 능력을 부가함으로써 저지연/초고속컴퓨팅의 실현을 가능케 한다. 이러한 엣지 컴퓨팅의 종류로는 Mobile edge computing, Fog computing, Cloudlet computing이 있으며, 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅을 실제 구현/구축하기 위해 현존하는 오픈 소스 플랫폼들에 대해 초점을 맞추고 분석한다. 각 오픈 소스 엣지 플랫폼에 대해 구조 및 특징들을 체계적으로 묘사하고 비교 분석함으로써 오픈 소스 엣지 플랫폼을 이용하여 실제 엣지 노드를 구축 하고자 하는 산업계 엔지니어들에게 사용 사례에 부합한 최선의 엣지 플랫폼을 선택 할 수 있도록 하나의 제반 지식을 제공하고자 한다.
최근 클라우드 환경의 서비스 지연문제 해결을 위하여 응용서비스의 사용자 근접성 확보 및 계산 오프로딩을 위한 FEC (Fog/Edge Computing) 패러다임에 대한 연구가 활발하다. 엣지 디바이스 (이동객체)들의 동적 위치변화 패턴 예측방법은 FEC 환경에서 컴퓨팅 리소스의 효율적 분배 및 배치를 위하여 중요한 역할을 한다. 본 논문은 엣지 디바이스들의 이동 빈발패턴에 대한 지지도의 임계값을 적용하여 선택된 경로들을 대상으로 임의의 가중치 (거리, 시간, 혼잡도)를 추가적으로 적용한 최적 이동패턴 추출방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안 알고리즘은 빈발도만을 적용한 OPE_freq [8] 알고리즘과 A* 및 Dijkstra 알고리즘 등과 비교한 결과, 수행시간과 노드 접근횟수를 감소시키고 보다 정확한 경로를 추출함을 알 수 있다.
층류화염편 라이브러리에 대한 효율적인 계산과정을 개발하기 위하여 초임계 압력조건의 기체수소/액체산소 연소기에 대해 인공신경망을 이용한 기계학습과정이 적용되었다. 학습성능과 계산효율성에 근거한 최적의 계산과정을 찾기 위하여 은닉층에 대한 ReLU와 쌍곡탄젠트 함수의 25가지 조합이 선택되었다. 정확성이 우수한 높은 학습성능을 얻는데 쌍곡탄젠트 활성화함수가 적절하였다. 인공신경망의 학습성능을 개선하기 위해서 학습데이터 변환이 제안되었다. 4개의 은닉층에 최적의 노드를 배치할 때 학습성능 및 계산비용 관점에서 모두 효율적인 것으로 나타났다. 층류화염편 라이브러리의 보간법보다 인공신경망을 사용하는 경우 전체 계산시간은 37%, 시스템 메모리는 99.98% 감소되었다.
개미 집단 시스템은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법이다. 기존 개미 집단시스템은 전역갱신과정에서 탐색된 전역 최적 경로에 대해서만 페로몬 갱신을 수행하는데, 전역 최적 경로가 탐색되지 않으면 페로몬 증발만 일어나며 주어진 종료 조건을 만족할 때까지 아무리 많은 반복 수행에도 페로몬 강화가 일어나지 않는다. 본 논문에서 제안된 개선된 개미 집단시스템은 전역 최적 경로의 길이가 주어진 반복 사이클 횟수 동안 더 이상 향상되지 못하면 국부최적에 빠졌다고 평가하고 상태전이 규칙에서 파라미터 감소를 통해 다음 노드를 선택하게 하였다. 이로 인해, 상태전이 규칙에서 파라미터 감소에 의한 다양화 전략으로 탐색하는 결과가 최적 경로 탐색뿐만 아니라, 평균 최적 경로 탐색과 평균 반복횟수의 성능이 우수함을 보여 주었으며, 실험을 통해 그 성능을 평가하였다.
가상세계를 저작하기 위한 일반적인 방법은 3차원 모델을 사용하여 객체를 만들고, 그 3차원 객체들을 조직하기 위하여 "장면 그래프(scene graph)"라는 자료구조를 사용하는 것이다. 최근 가상현실의 또 다른 플랫폼으로 이미지 기반 렌더링이 대두되고 있는데, 이 것은 사진과 같은 사실감을 줄 수 있다는 큰 장점을 가진 반면 상호작용의 한계로 인하여 아직까지는 간단한 항해 시스템 등에서만 사용하고 있다. 이 논문은 객체/장면 표현에 대한 위의 두 접근방법의 장점 병합하여, 3차원 모델과 다양한 이미지 기반 객체/장면을 정의하고 이 것들을 함께 렌더링 할 수 있는 장면 그래프 구조를 제안하였다. 또한 Shade등 [1]이 이미 제안한 것처럼, 한 객체에 대한 여러 단계의 LOD(level of detail)를 표현하기 위하여, 서로 다른 다양한 표현방법을 사용하였다. 예를 들면, 동일한 객체지만 가까운 거리에 위치할 때는 3차원 모델을 보여주고, 중간정도 떨어져 있는 경우 빌보드(billboard)의 형태로 보여주며, 아주 멀리 있을 때는 환경 맵(environment map)의 한 부분으로 보여줄 수 있다. 이러한 혼합된 플랫폼을 사용하는 가장 큰 목적은 이미지 기반의 가상환경에 3차원 모델을 포함시킴으로써 상호작용의 한계를 극복하는 것이다. 이러한 플랫폼을 만들기 위하여 몇 가지 선행해야 할 기술적인 과제들이 있다. 다양한 이미지 기반 기술을 유지할 수 있는 장면 그래프의 노드를 디자인하고, 적절한 LOD나 표현을 선택할 수 있는 기준을 정립하며, 그들 사이의 전환을 처리해야 함은 물론, 적절한 상호작용 방법을 구현하고, 전체적인 장면을 올바르게 렌더링 하는 것을 보장할 수 있어야 한다. 현재 우리는 Sense8사의 WorldToolKit 의 장면 그래프 구조에 환경 맵, 빌보드, 움직이는 텍스쳐(moving textures)와 스프라이트(sprites), 그림 속으로의 여행(Tour-into-the-Picture)", view interpolated 객체를 위한 새로운 노드를 추가하였다. 시점으로부터의 거리나 이미지 공간상의 척도를 사용하여 적절한 LOD를 선택하였으며, 사용자가 객체의 내부깊이를 인지하는 거리를 기준으로 객체를 3차원 모델로 보여줄 것인지 이미지로 보여줄 것인지 결정하였다. 또한 상호작용 중에는 객체가 얼마나 떨어져 있는지에 관계없이 3차원 모델이 있다면 그것을 사용하도록 하였다. 마지막으로, 이론적으로 유도한 스위칭 규칙이 유효한지 실험을 하였으며, 긍정적인 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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