지상군은 감시정찰, 지휘통제 및 정밀타격과 관련된 정보를 교환하기 위한 수단으로 음성위주로 사용하고 있다. 하지만 지상군 작전에 참가하는 전력들간에 전장 가시화를 위해서는 자동화된 상황인식과 지휘통제를 제공할 수 있는 지상전술데이터링크가 필요하다. 이런 필요한 핵심기술 확보를 위해 응용연구를 통하여 메지지 표준과 메시지처리기가 완성되었다. 또한 각 무기체계의 장착을 위한 지상용 데이터링크가 시험개발이 진행 중이다. 본 논문에서는 합동작전, 지상작전 및 연합작전을 수행으로 통합 전장관리체계의 연동성 확보가 가능하여 근실시간으로 상황인식과 타격체계가 자동화된 한국형 지상전술데이터링크의 구축 연구를 제시한다. 메시지 처리기의 M&S 실험결과, 단일 소대망의 노드수와 메시지 길이 및 메시지 발생주기에 따라 지연 시간이 변화하는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 각 상황에 네트워크 프로토콜을 변경하여 성능을 최적화 할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 지능형 LED 점등시스템을 위한 점등제어 알고리즘 설계를 제안한다. 제안하는 점등제어 알고리즘은 각각의 센서노드에서 감지된 환경정보를 데이터 버스를 통해 MCU에 전송한다. MCU의 제어 소프트웨어는 설정된 제어방식에 따라 신호 값을 이용하여 조광레벨을 계산하고 결과를 비교하여 레벨유지를 결정하도록 설계하였다. 또한 LED 조명기기에 점등제어 알고리즘을 이용하여 완전대칭 되는 패턴생성에 의하여 회전 및 반전 기법을 주기적으로 교차 수행하여 점등되도록 설계하였다. 본 논문에서 제안한 점등제어 알고리즘은 안정적으로 점등제어를 하는 시스템을 설계하여 전송 데이터의 신뢰성을 높이고 91%의 이벤트 전달 비율을 유지하였다. 또한, 조명기기의 광속은 32% 감소되었고 소비전력은 49% 감소되었으며 발열량은 32% 감소되었다. 결과적으로 LED의 수명은 50% 증가되어 에너지 효율성을 향상할 수 있었다.
클라우드와 빅네이터의 새로운 시대에서 필요한 데이터를 방대한 데이터 풀로부터 어떻게 찾아내고 활용하느냐는 매우 중요한 일이다. 이러한 빅데이터의 시대에는 무엇보다도 방대하고도 변화무쌍한 데이터를 잘 처리하고 유용한 정보를 신속하게 획득할 수 있는 진화된 형태의 효율적 지능적 지식시스템 설계를 필요로 한다. 따라서 본 연구에서는 진화된 지능 시스템 연구의 하나로서 구조적으로 재구성될 수 있는 동적 개인적 지식네트워크를 제안하고자 한다. 작은 공간에 큰 세계를 매핑하여 효율적으로 처리할 수 있는 인간 두뇌의 기능과 이 안에서 일어나는 뉴로다이나믹스 메커니즘에 착안하여 구조적 유연성을 갖는 지능 시스템을 설계하였다. 서로 다른 네트워크의 구조적-기능적 결합이 가능하도록 개인 지식네트워크를 구조화하고 핵심 영역에 속하는 공통 노드를 찾아 결합을 하며 재구성하는 기능을 부여하였다. 또한 시스템이 재구성된 지식네트워크로부터 최적 경로를 추출하며 추출된 경로를 가지고 추론 프로세스를 진행하는 기능 갖도록 구상하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권2호
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pp.381-394
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2016
그래피컬 모형은 변수들 사이의 조건부 종속성을 노드와 연결선을 통하여 그래프로 나타낸다. 변수들 사이의 복잡한 연관성을 표현하기 위하여 그래피컬 모형은 물리학, 경제학, 생물학을 포함하여 다양한 분야에 적용되고 있다. 조건부 종속성은 공분산 행렬의 역행렬의 비대각 성분이 0인 것과 대응하는 두 변수의 조건부 독립이 동치임에 기반하여 공분산 행렬의 역행렬로부터 추정될 수 있다. 본 논문은 공분산 행렬의 역행렬을 희박하게 추정하는 유사가능도 기반의 CONCORD (convex correlation selection method) 방법에 대하여 기존의 BCD (block coordinate descent) 알고리즘을 랜덤 치환을 활용한 갱신 규칙과 그래픽 처리 장치 (graphics processing unit)의 병렬 연산을 활용하여 고차원 자료에 대하여 보다 효율적인 BCDR (block coordinate descent with random permutation) 알고리즘을 제안하였다. 두 종류의 네트워크 구조를 고려한 모의실험에서 제안하는 알고리즘의 효율성을 수렴까지의 계산 시간을 비교하여 확인하였다.
최근 수년간 한국어를 위한 어휘의미망에 대한 관심은 꾸준히 높아지고 있지만, 그 결과물을 어떻게 평가하고 활용할 것인가에 대한 방안은 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 단어클러스터링 시스템 개발을 통하여, 어휘의미망에 의해 확장되기 전후의 클러스터링을 수행하여 데이터를 서로 비교하였다. 단어클러스터링 시스템 개발을 위해 사용된 학습 데이터는 신문 말뭉치 기사로 총 68,455,856 어절 규모이며, 특성벡터와 벡터공간모델을 이용하여 시스템A를 완성하였다. 시스템B는 구축된 '[-하]동사류' 3,656개의 어휘의미를 포함하는 동사 어휘의미망을 활용하여 확장된 것으로 확장대상정보를 선택하여 특성벡터를 재구성한다. 대상이 되는 실험 데이터는 '다국어 어휘의미망-코어넷'으로 클러스터링 결과 나타난 어휘의 세 번째 층위까지의 노드 동일성 여부로 정확률을 검수하였다. 같은 환경에서 시스템A와 시스템B를 비교한 결과 단어클러스터링의 정확률이 45.3%에서 46.6%로의 향상을 보였다. 향후 연구는 어휘의미망을 활용하여 좀 더 다양한 시스템에 체계적이고 폭넓은 평가를 통해 전산시스템의 향상은 물론, 연구되고 있는 많은 어휘의미망에 의미 있는 평가 방안을 확대시켜 나가야 할 것이다.
비터비 알고리즘을 이용한 부분 응답 최대 유사도 (PRML) 검출 방법은 원래의 정보 시퀀스와 가장 유사한 시퀀스를 결정하기 위해 유사도 메트릭 계산 방법이 사용된다. 일반적으로, 트렐리스도에서 각 노드의 가지는 동일한 확률을 갖는다고 가정한다. 그러나, 최소 및 최대 런-길이 구속을 갖는 변조 코드가 사용될 경우, 코드의 특정 패턴에 대한 발생 비율(Ro)은 서로 다르게 되어, 결과적으로 이러한 가정은 틀리게 된다. 본 논문에서는 PRML 검출에 있어 코드의 특정 패턴에 대한 발생 비율을 이용한 유사도 메트릭 계산 방법을 제안한다. 모의 실험에서는 두 종류의 (1, 7) 런-길이 제한 코드에 대해 PR 목표 응답의 차수를 변화시켜 가면서 발생 비율을 계산하였다. 그 결과, 제안한 PRML 검출 방법은 고밀도 자기기록 및 광 기록 채널에서 기존의 PRML 방법과 비교하여 10/sup -5/ BER에서 약 0.5dB 이상의 SNR 성능 이득을 가져옴을 확인하였다.
최근 유무선 통신 기술의 발전 및 모바일 정보기기의 보편화에 힘입어, 시간과 장소에 제약 없이 서비스를 제공할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅(Ubiquitous computing)기술이 각광받고 있다. 이에 따라, 무선 센서네트워크(Wireless Sensor Network: WSN) 기술과 상황인식(Context-awareness) 기술에 대한 관심이 크게 고조 되고 있으며, WSN과 상황인식을 접목하여 다양한 분야에서 활용할 수 있는 응용시스템의 개발이 활발하다. 하지만 기존 상황인식 기술을 WSN에 적용할 경우, 첫째, 불필요한 데이터를 전송하여 에너지효율성을 저하시키는 단점이 존재한다. 둘째, 새로운 응용 서비스를 구현할 경우, 특정 응용에 의존적이 기 때문에, 새로운 상황인식 모듈을 구현해야 하는 문제점이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 무선 센서 네트워크에서 상황인식에 근거한 새로운 실시간 감시시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 센서노드에서 상황인식을 수행하여 불필요한 데이터 전송을 줄여 에너지 효율성을 높이고, 모듈화를 통해 새로운 상황인식 기능을 지원할 수 있는 확장성을 지닌다.
본 논문에서는 RF 단말의 신호를 분석하여 이동체 위치를 인식하기 위한 방법에 대하여 제안한다. 고정되어 있는 여러 개의 RF 단말과 이동 RF 단말 간의 신호를 분석함으로써 이동 RF 단말의 위치를 실시간으로 인식한다. 이를 위하여 고정되어 있는 n 개의 RF 단말과 특정 위치에 있는 이동 RF 단말 간의 신호 세기 데이터를 획득하여 특징 벡터를 구한 후 모형으로 저장한다. 인식하고자 하는 모든 위치에 대하여 이러한 특징 벡터를 구함으로써 학습이 완료된다. 임의의 위치에 이동 단말이 있을 경우 고정되어 있는 단말 간의 신호 정보를 구하고 이를 사전에 등록한 모형과 비교함으로써 위치를 인식할 수 있다. 실제 주차장에서 위치인식 실험을 한 결과 고정 노드의 수가 10개 이상일 경우 100%의 인식률을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 방법은 네트워크 인프라가 필요하지 않음은 물론 RF 단말의 가격이 저렴하기 때문에 비용 및 성능측면에서 효과적으로 시스템을 구축할 수 있다.
다층퍼셉트론이 충분한 중간층 노드 수를 지니면 임의의 함수를 근사시킬 수 있다는 이론적 연구결과에 기초하여, 다층퍼셉트론을 실제 문제에 응용하는 경우에 일반적으로 입력층, 중간층, 출력층으로 이루어진 3층 구조의 다층퍼셉트론을 사용한다. 그렇지만, 이러한 구조의 다층퍼셉트론은 입력벡터가 여러 가지 성질로 이루어진 복잡한 문제의 경우 좋은 일반화 성능을 보이지 않는다. 이 논문에서는 입력 벡터가 여러 가지 정보를 지닌 데이터들로 구성되어 있는 문제인 경우에 계층적 구조를 지닌 다층퍼셉트론의 구성으로 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 즉, 입력데이터를 섭-벡터로 구분한 후 섭-벡터별로 다층퍼셉트론을 적용시키며, 이 섭-벡터별로 적용된 하위층 다층퍼셉트론으로부터 인식 결과를 받아서 최종 결정을 하는 상위 다층퍼셉트론을 구현한다. 제안한 방법의 효용성은 단백질의 구조를 예측하는 문제를 통하여 확인한다.
본 논문에서는 Zigbee를 이용한 자동인식 시스템에 관한 연구를 하였다. RFID 시스템은 통신 거리가 제한적이고, 통신망이 손실되면 통신이 불가능하다. 따라서 RFID 시스템과 모니터링 시스템과의 통신망 설치가 어렵거나, RFID 시스템의 설치 위치가 유동적인 지역에서는 설치가 쉽고 낮은 비용의 무선 시스템이 필요하다. 제안된 자동인식 시스템은 멜렉시스사의 MLX12115 RFID 칩을 이용한 13.56MHz RFID 시스템과, 칩콘사의 CC2420 지그비 칩을 이용한 무선 센서노드 시스템을 하나의 시스템으로 구현하였다. 연구결과, 무선으로 Tag의 정보 취득이 용이하며, 회로의 구성이 간단하고 작은 크기의 자동 인식시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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