본 논문은 네트워크 기반 제어시스템(NCS: Networked Control Systems)에 모델매칭 제어기법을 적용한 효율적인 제어알고리즘을 제안한다. 비선형의 특징을 가지는 제어기 및 관측기의 시간지연을 Taylor 근사법으로 선형화하여 선형시스템 이론을 적용한 모델매칭 제어기를 설계하였다. 또한, 제어기의 차수를 우세극 기법과 극,영점 상쇄기법(Pole-Zero Cancelation)을 통해 저차화한 후 그 타당성을 검증하였다. 제안한 제어알고리즘의 컴퓨터 시뮬레이션을 실시하였으며 기존의 고차 모델매칭 제어기와 비교분석하여 타당성 및 신뢰성을 검증하였다.
최근 XML(eXtensible Markup language) 사용의 증가로 인해 다량의 대용량 XML 문서가 이용되고 있음에 따라, 효율적인 문서 관리를 위한 XML문서의 데이터 모델과 저장 스키마를 어떻게 구현할 것인가에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 관계형 데이터베이스를 기반으로 한 XML문서에 대한 효율적인 저장, 검색 및 관리 기법으로 노드의 텍스트 값이나 속성 값이 존재하는 경로만을 저장하고, 노드 표현에 따라 고유 노드명 식별자(Node Expression Identifier)를 부여함으로써 부여된 노드 식별자를 매칭하는 숫자 매칭(Number Matching)기법을 제안한다. 그리고 이를 입증하기 위해 WPath 질의들에 대한 처리 성능을 기존 방법과 비교함으로써 제안한 방법의 효율성을 제시한다.
본 논문에서는 GPS 편차 정보를 이용하여 도로 네트워크 지도 제작시 불가피하게 발생하는 오차를 탐지하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 수십에서 수백 킬로미터 범위에 위치한 노드들이 공통적인 GPS오차를 겪는다는 점에 착안하고 있으며 각 도로 네트워크의 차량들이 동시간에 보고하는 위치 좌표를 이용하여 맵 매칭을 수행한 후 해당 시간스탬프의 오차를 계산한다. 이 오차를 이용하여 각 위치 좌표들를 보정한 후 다시 맵 매칭을 수행하여 맵 매칭의 오류가 한계치 이하라면 보고된 위치에 해당하는 도로들은 정확하게 플롯되어 있음을 알 수 있다. 이와 같은 통계들이 오랜 시간동안 쌓인다면 별도의 장비나 통신채널을 사용하지 않고 소프트웨어만으로 도로망 지도의 정확성을 검증할 수 있다.
수치지도의 도로 데이터를 효율적으로 갱신하기 위해서는 최신 갱신된 지도자료로부터 갱신된 정보만을 추출하여 반영하는 것이 효율적이다. 본 연구에서는 갱신 대상이 되는 네트워크 데이터와 갱신 참조 데이터를 중첩한 후 네트워크 매칭기법을 적용하여 갱신 대상 객체를 탐색한 후, 해당 대상 객체의 갱신 케이스를 분류하고 케이스에 따라 갱신하는 일련의 프로세스를 개발, 적용하고자 하였다. 이를 위해 수치지형도 도로중심선 데이터를 갱신 대상으로 하고 도로중심선 전자지도의 도로구간 데이터를 갱신 참조 데이터로 하여 버퍼 기반 네트워크 매칭 기법을 적용한 후, 각 객체의 중첩길이비를 계산하여 매칭 및 갱신 케이스에 따라 객체그룹을 분류하였으며 분류된 객체그룹에 갱신 프로세스를 적용하여 갱신된 수치지형도 도로중심선 데이터를 도출하였다. 적용 결과, 이종의 데이터로부터 갱신정보를 추출하여 도로 네트워크 데이터의 갱신과정에 이를 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
전통적인 Pub/Sub(Publish/Subscribe) 시스템은 중개자(Broker)를 통해 출판자(Pub)의 출판조건(Event)에 매칭되는 구독자(Sub)의 모든 구독조건(Subscription)들을 검색한다. 즉, 출판조건과 구독조건간의 매칭의 정도는 고려되지 않고, 매칭의 유무만을 판단한다. 매칭된 구독조건 간에도 우선순위가 존재할 수 있다. 따라서 기존 Pub/Sub 시스템의 기능을 확장한 우선순위 Pub/Sub 시스템이 필요하다. 이 논문에서는 구독조건간의 우선순위를 결정하기 위해 검색결과의 정확도를 정의 하고 우선순위에 따라 구독조건을 검색할 수 있는 정확도 기반 우선순위 검색기법을 제안한다. 본 검색기법은 IS-Lists(Interval Skip Lists)를 기반으로 동작하며, 정확도를 통해 정렬된 검색 결과를 얻을 수 있다.
효율적 재사용 기술인 컴포넌트 기반 개발(Component-based Development, CBD)이 보급화되고 있다. 특히 Commercial-Off-The-Shelf (COTS) 컴포넌트는 컴포넌트 내부의 구조 보다 컴포넌트 간의 연결 구조가 중요하다. 컴포넌트 사용자가 요구하는 기능과 적절한 인터페이스를 제공하는 컴포넌트를 식별하여 재사용하는 일은 CBD에서 핵심 작업 중 하나이다 만약 식별된 후보 컴포넌트가 제한된 활용성과 기능을 제공한다면, 컴포넌트 사용자는 어플리케이션을 개발할 때 컴포넌트들을 재사용할 수 없다. 후보 컴포넌트와 사용자가 요구하는 사항과의 불일치를 해결하기 위해 스마트 커넥터가 필요하다. 그러나 기존 연구는 컴포넌트 불일치 해결을 위한 커넥터의 종류는 정의되어 있지만, 컴포넌트간의 부분 매칭을 식별하기 위한 방법과 절차가 부족하다. 본 논문에서는 컴포넌트의 부분 매칭 문제를 식별하기 위한 분류 기법을 제시한다. 이 분류 기법을 이용하여 부분 매칭을 해결하기 위한 스마트 커넥터의 종류를 식별하고, 커넥터를 설계하기 위한 기법을 제안한다. 따라서 부분 매칭 문제를 갖는 컴포넌트도 어플리케이션 개발시 사용될 수 있다.
인터넷 공격으로부터 내부 네트워크를 보호하기 위하여 침입탐지/차단시스템이 광범위하게 사용되고 있다. 패킷검사 시간을 단축하는 것은 침입탐지/차단시스템의 성능을 개선하는데 중요한 과제이다. 침입탐지/차단시스템에서의 패킷검사는 한 번에 여러 개의 패턴을 검색해야 하므로 다중패턴매칭 기법이 사용되는데, 유한 오토마타를 이용하는 방법과 시프트 테이블을 이용하는 방법으로 크게 구분된다. 본 논문에서는 비교해야 할 패턴 집합이나 페이로드에 따라 각 방법들의 성능이 악화되는 사례들을 보이고, 어떤 경우에도 적정 수준의 패턴매칭 성능을 보장하기 위하여 두 방법을 결합하는 혼합형 다중패턴매칭 기법을 제안한다. 실제 트래픽을 이용하여 실험한 결과는 제안된 기법이 패턴매칭에 소요되는 시간을 효과적으로 단축할 수 있음을 보인다.
서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이터베이스로부터 검색하는 연산이며, 인덱스 검색 과정과 후처리 과정으로 구성된다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭을 위한 후처리 과정의 최적화 방안에 관하여 논의한다. 기존의 서브시퀀스 매칭 기법들의 후처리 과정에서 발생하는 공통적인 문제점은 인덱스 검색 과정에서 각 후보 서브시퀀스가 반환될 때마다 이들이 최종 결과에 포함되는가에 대한 여부를 판별하기 위하여 질의 시퀀스와 비교한다는 것이다. 이러한 처리 방식은 후보 서브시퀀스들을 포함하는 동일한 시퀀스를 디스크로부터 여러 번 액세스되도록 할 뿐만 아니라 동일한 후보 서브시퀀스를 질의 시퀀스와 여러 번 비교하도록 한다. 따라서 이러한 중복 작업은 서브시퀀스 매칭의 처리 성능을 심각하게 저하시키는 중요한 원인이 된다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하는 새로운 최적의 기법을 제안한다. 제안된 기법은 인덱스 검색 과정에서 반환되는 모든 후보 서브시퀀스들을 이진 탐색 트리 내에 저장하고, 인덱스 검색 과정이 완료된 후에 일괄 처리 방식으로 후처리 작업을 수행한다. 이와 같은 일괄 처리 방식을 채택함으로써 제안된 기법은 위에서 언급한 중복 작업을 완전히 제거할 수 있다. 제안된 기법의 성능 개선 효과를 검증하기 위하여 실제 주식 데이터를 위한 다양한 실험을 수행한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존의 기법과 비교하여 55배에서 156배까지의 성능 개선 효과가 있는 것으로 나타났다.
본 논문은 레이저 내비게이션의 위치측정을 위한 반사체 매칭방법을 제안하다. 레이저 내비게이션은 벽면에 부착된 반사체의 각도와 거리를 측정하는 장치이고 위치를 측정하기 위해서는 반사체의 매칭 기법이 필요하다. 대표적인 매칭 방법으로는 측정된 반사체의 위치를 이미 알고 있는 반사체의 위치로 평행 이동 한 후, 회전 하면서 매칭하는 방법이었다. 하지만 이 방법은 연산량이 많고 외란에 약하다는 단점이 있다. 이에, 본 논문에서는 연산량을 줄이고 외란에 강인한 반사체 매칭 방법을 제안한다. 제안된 방법은 계측된 반사체들의 위치를 설치된 반사체의 실제 위치로 생성한 후, 계측된 반사체들을 회전하면서 매칭하는 방법이다. 실험은 직접 설계한 AGV를 이용하였으며 조향각과 주행속도를 변화 시키면서 위치측정 정밀도를 비교하였다.
본 논문은 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 기술자를 이용한 매칭 방법을 개선하여 고해상도영상에서 보다 많은 매칭쌍(tie points)을 추출함으로써 고해상도영상 자동기하보정의 결과향상을 목적으로 한다. 이를 위해 기준(reference)영상과 대상(sensed)영상의 특징점(interest points)간의 위치관계를 추가적으로 이용하여 매칭쌍을 추출하였다. SIFT 기술자를 이용하여 어핀(affine)변환계수를 추정한 후, 이를 통해 대상영상의 특징점 좌표를 기준영상 좌표체계로 변환하였다. 변환된 대상영상의 특징점과 기준영상의 특징점간의 공간거리(spatial distance)정보를 이용하여 최종적으로 매칭쌍을 추출하였다. 추출된 매칭쌍으로 piecewise linear function을 구성하여 고해상도 영상간 자동기하보정을 수행하였다. 제안한 기법을 통하여, 기존 SIFT 기법에 의해 추출한 결과에 비해 영상 전역에 걸쳐 고르게 분포된 다수의 매칭쌍을 추출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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