무선 센서 네트워크 응용 프로그램의 적용 분야가 확대됨에 따라 다양한 응용프로그램을 지원할 수 있도록 응용 및 시스템 기능을 모듈화 하고 네트워크를 통해 업데이트하는 기술이 연구되었다. 센서 시스템의 실시간 코드 교체는 대용량의 코드를 네트워크를 통해 전달해야 하는 고 비용의 동작으로 센서 응용의 자원 절약과 정상적인 응용 수행을 위해 보다 효율적인 관리가 필요하다. 본 논문에서는 모듈화 된 커널 및 응용 코드를 네트워크를 통해 재구성함에 있어 발생하는 오버헤드를 줄이기 위해 네트워크를 영역 별로 나누고 코드의 전파 거리를 최소화하는 코드 전파 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대규모 센서 네트워크에서도 예상 가능한 시간 안에 코드 전송을 수행하였다.
무선센서네트워크에서 많은 응용 프로그램들이 센서노드들의 위치 정보를 기반하기 때문에 센서노드에 대한 위치 측정은 매우 중요하다. 본 논문은 위치 정보를 알고 있는 소수의 앵커노드들을 사용하여 위치 측정 정확도를 높이고 주어진 위치 정보 메시지의 교환 비용을 줄이는 분산 위치 측정 기법인 Low-cost Localization using 2-hop Distance Anchors (LLTA)를 제안한다. LLTA는 높은 위치 측정 정확도를 위해 각각의 센서노드로부터 2 홉 거리 이내의 센서노드들의 위치 정보를 모으는 2-홉플러딩을 사용한다. 또한 2-홉 플러딩을 통해 얻은 위치 정보를 이용하여 센서노드가 위치할 수 있는 지역을 계산한 후 그리드 스캔 알고리즘을 사용하여 센서노드의 더 정확한 위치를 계산한다. 시뮬레이션 결과를 통해 LLTA가 기존의 위치 측정 기법들보다 위치 측정 정확도가 더 높고, 위치 정보 전달 비용이 더 낮음을 보인다.
본 논문에서는 제한된 무선 센서 네트워크 영역에서의 물리적인 현상을 사용하여 저 비용으로 객체의 위치를 파악할 수 있는 거리 비종속 위치추정 방식의 대표격인 Approximate Point in Triangle(APIT) 기법에서 발생할 수 있는 위치추정 오차를 줄일 수 있는 확장된-APIT(e-APIT) 기법을 제안한다. 구체적으로는 타겟이 존재하는 영역 추출을 위한 새로운 테스트 방법을 제안하고, 이를 이용해 APIT에서 발생활 수 있는 영역 판단 오류를 최소화 시킨다. 또한 타겟의 주변 환경 정보를 이용하여 추정된 영역을 좁힘으로써 위치추정 오차를 감소시킬 수 있는 방법도 제시한다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안하는 확장-APIT 방식을 사용할 경우 기존의 APIT 방식을 사용할 경우보다 위치 추정의 정확도가 현격히 향상될 수 있는 것으로 파악되었다.
지금까지 질의 점을 중심으로 최근접 객체(Nearest Neighbor : NN)를 찾는 다양한 연구가 진행되었다. 하지만 이 방법은 질의 점과 객체의 거리만을 고려하기 때문에 질의 점을 둘러싸고 있는 객체들을 찾을 수 없다는 문제점이 있다. 이것을 해결하기 위해서 제안 된 것이 최근접 주변객체(Nearest Surrounder : NS) 질의 처리이다. 최근접 주변 객체는 질의 점을 둘러싸고 있으면서 가장 가까운 객체들을 찾는 것에 대한 연구이다. 기존의 NS를 찾는 방법은 객체 인덱싱을 위하여 R-tree를 사용하며, 질의 점과 최소경계사각형(minimum bounding rectangle : MBR)이 이루는 각의 범위를 계산한다. 계산 수행 결과 각 MBR들 이 이루는 각의 범위가 겹치는 부분이 발생하면 해당 각 범위 내에서 질의 점으로부터 최소거리에 있는 MBR을 선택해야 하므로 범위별 질의 점과 MBR들의 최대 최소 거리를 구해야 한다. 이러한 범위별 계산 과정은 계산 비용을 높이는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 NS를 필요로 하는 영역에서 각 범위별 겹쳐지는 MBR들의 꼭지점 좌표만을 비교한다. 이것은 기존 연구에서 계산 비용을 높이는 공통 각 계산 절차를 개선하고, 최대 최소 거리 계산 수행은 생략하여 NS를 찾는다. 제안 기법을 위해 논문에서 사용하는 각 알고리즘은 이전 연구보다 나은 계산비용 절감 효과를 가져 올 수 있다.
본 연구는 차량 경로 스케줄링 문제(VRSPTW, the Vehicle Routing and Scheduling Problem with Time Window)를 해결하기 위하여, 멀티 비용 함수(Multi Cost Function)를 갖는 개미 군집 최적화(Ant Colony Optimization)을 이용한 휴리스틱을 제안하였다. 멀티 비용 함수는 각 개미가 다음 고객 노드로 이동하기 위해 비용을 평가할 때 거리, 요구량, 각도, 시간제약에 대해 서로 다른 가중치를 반영하여 우수한 초기 경로를 구할 수 있도록 한다. 본 연구의 실험결과에서 제안된 휴리스틱이 Solomon I1 휴리스틱과 기회시간이 반영된 하이브리드 휴리스틱보다 효율적으로 최근사 해를 얻을 수 있음을 보였다.
분류기법에 의해 원격탐사 영상으로부터 취득된 면속성 수치 지도는 GIS 의사결정자료로 사용되기 이전에 그 정확성에 관한 신뢰도 검증과정을 거쳐야 한다. 분류 정확도를 평가하기 위해서는 오분류행렬(confusion matrix)을 사용하여 전체 정확도, 사용자 정확도, 제작자 정확도 등을 얻게 되는데, 이때 오분류행렬을 구성하기 위해서는 기준자료(reference data)에 대한 표본추출이 이루어져야한다. 기준자료의 표본을 추출하는 기법간의 비교 및 표본 크기를 줄이고자 하는 연구는 많이 이루어져 왔으나, 추출된 표본들간의 거리를 줄임으로서 정확도 평가 비용을 감소시키고자 하는 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 프랙탈 분석을 통하여 기준자료의 표본을 추출하였으며, 이를 바탕으로 기존의 표본추출의 기법과 정확도 차이 및 비용효과 측면을 비교 분석하였다. 연구 결과 , 프랙탈 분석을 통하여 표본을 추출하는 기법은 그 정확도 추정에 있어 기존의 표본추출 기법과 큰 차이를 보이지 않았으며, 추출된 화소들이 가까운 저리에 군집에 있어 비용효과측면에서 유리함을 확인하였다.
무선 자원의 효율적인 이용을 위해 제안된 마이크로셀 환경에서는 이동단말의 잦은 서비스 영역 변경이라는 문제점이 존재한다. 마이크로셀 환경을 고려한 고정 영역 기반 위치 관리 방식은 핑퐁현상(pingpong effect)이 발생할 경우 잦은 위치 등록의 문제점을 보이며 이동 거리 기반 위치 관리 기법은 이동성 관리는 효율적인 반면에 지나친 위치 정보의 유지 필요성으로 인해 실제 구현에 어려움이 많았다. 본 논문에서는 위치 영역의 경계에서만 논리 영역이란 개념을 적용함으로써 고정 영역 기반 위치 관리 기법의 장점은 글대로 이용하면서, 보다 적은 양의 위치 정보로도 이동 거리 기반 위치 관리 방식과 비슷한 위치관리비용만이 소요되는 새로운 위치 관리 방안을 제안하고 모의 실험을 통해 그 효율성을 입증하였다.
무선 통신, 유비쿼터스 컴퓨팅의 발달과 인터넷 환경이 널리 보급되면서 이동체의 색인을 위한 연구가 활발히 진행되었다. MV3R-tree 알고리즘은 과거 정보의 검색을 위한 Timestamp 질의와 Interval 질의 모두에 좋은 성능을 보여 주는 색인 기법이다. 그러나 기존의 인덱싱 기법인 3D R-tree에 비해 인덱스의 크기가 1.5배 크고, 삽입 시 재배치 비용이 2배정도 크다. 빈번하게 이동하는 이동체의 정보를 저장한다면 삽입 비용의 증가로 인하여 효율성은 현저하게 떨어진다. 본 논문에서는 노드 삽입 과정에서 아주 작은 변화나 반복적인 움직임 같은 불필요한 이동체의 거리 변화의 정보를 제한하는 방법을 제안한다. 정보를 제한할 임계치 값은 이동체들의 과거 정보를 통해 결정한다. 불필요한 정보를 제거하여 노드 공간의 낭비와 재배치를 횟수를 줄인다.
차량운용문제 혹은 열차반복문제는 수송계획, 열차운행계획에서 작성된 열차운행시각에 기초하여 편성유형 또는 차종에 따라 주어진 제약조건(선회조건, 검수조건, 기지복귀조건 등)을 반영하여 최적의 차량운용 다이아, 운용순서를 구성하는 문제이다. 일반적으로 이 문제는 집합분할(Set Partition)문제로 모델링하여 열생성(Column Generation) 기법을 사용하여 제약조건에 맞는 운용을 생성하였다. 하지만, 본 연구에서는 지하철과 같이 열차운행의 빈도는 높고 물리적 네트웍은 간단하며 시종착역의 수가 적을 경우 많은 대안 경로(Alternative Routing)들이 생성되는 특징 및 일반 철도와는 다른 역에서의 공간적 제약에 따른 차량 선회 제약을 고려하여 차량운용수를 최소화할 수 있는 지하철 차량운용 문제에 대한 수학적인 모델을 제시하고자 한다. 먼저, 차량선회제약만을 고려하여 최소비용 흐름 모형으로 네트워크 모형을 구성하였다. 최소비용 흐름 모형을 결과로 생성된 운용을 바탕으로 각 운용의 운행거리를 정규화(Normalize)하는 휴리스틱 기법을 제안하였다. 또한, 이 방법론을 실제와 유사한 지하철 열차 스케줄에 적용하였고 약 14%의 차량소요 감소 및 최대 영업거리 약 11%, 표준영업거리편차 약 5% 감소를 통하여 본 연구결과의 유용성을 확인하였다.
기존 연구에서 공간데이타 마이닝을 지원하기 위하여 여러 가지 공간 클러스터링 기법들이 제시되었다. 그러나 대부분의 기법들이 객체들 간의 거리를 기반으로 수행하므로, 공간데이타의 양이 많아질수록 계산 비용이 증가하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 균등 격자를 기반으로 하는 공간 클러스터링 기법을 제시한다. 그리고 이 기법을 실현화시키기 위하여 파일구조, 자료구조, 알고리즘을 설계 및 구현하고, 실제 실험데이타를 대상으로 적용하여 클러스터 생성 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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