실제 도로망에서의 최적의 경로는 도로의 상황에 따라 수시로 변하게 된다. 따라서 경로 탐색 시스템에서 최적의 경로를 탐색하기 위해서는 실시간적으로 변화하는 도로의 상황을 고려한 경로 탐색이 이루어져야 한다. 기존의 존재하는 대부분의 경로 탐색 기법들은 도로 상황을 고려한 경로 탐색 방법이 아니며, 도로 정보를 이용할 경우 효율적인 탐색을 수행하기 어렵다. 따라서 도로 상황을 반영한 새로운 탐색 기법이 필요하다. 이 논문에서는 TPEG와 같은 기술을 이용한 단말기 기반에서 경로 탐색이 이루어지기 위한 실제 도로망 추상화 기법을 제시한다. TPEG을 통해 전송된 교통정보를 이용하여 단말기 기반에서 보다 질 놓은 경로를 제공한다. 제시하는 기법은 실제 도로망을 간략한 그래프로 추상화하여 교통 정보를 이용하기 위한 기반을 제공한다. 실제 노드를 기반으로 경계 노드를 생성하며, 연결 정보가 같은 경계 노드들 간의 병합이 이루어진다. 실제 경로 탐색을 수행하기 전 추상 그래프 탐색을 통해 경로가 존재하는 탐색 영역을 제공한다.
인터넷을 기반으로 한 고품질 오디오 스트리밍 서비스를 위하여 오디오 데이터 전송 시 발생되는 품질의 열화를 극복하여 고품질의 오디오 재생이 가능한 QoS 보장기법을 제안한다. 오디오 데이터는 연속성과 시간제약성을 가지고 있기 때문에 전송 시 통신망의 상황에 따라 그 재생품질이 결정된다. 이때 필요한 QoS 보장 기법으로 통신망의 상황에 따라 동적으로 전송률을 가변시키고 ARQ에 의한 재전송 방식과 동적 버퍼 제어기법을 복합적으로 적용하는 기법을 보인다. 클라이언트 내의 오디오 데이터 버퍼를 현재 망 상황에 따라 제어함으로서 재전송에 필요한 시간을 확보하고, 전송률도 함께 연동 조정하여 재전송에 따른 전송률 저하 현상을 방지한다. 동적인 클라이언트 버퍼/전송률 제어에 필요한 파라미터는 현재 통신망에서의 UDP 패킷 에러율과 왕복시간 이다. 실제 인터넷 환경에서 위 복합적 QoS 보장기법을 적용하여 고품질로 재생되는 오디오 스트리밍 서비스의 성능을 확인하였다.
이 논문에서는 상황에 적합한 정보들을 선택하고 이를 해당되는 GUI (Graphic User Interface) 객체를 통해 사용자에게 제시하기 위한 규칙 기반의 지능적 사용적 인터페이스 구조를 제안하고, 이를 이용하여 실제로 군사 분야 정보 융합 시스템의 그래픽 사용자 인터페이스를 개발하였다. 군사분야와 같이 복잡하고 급변하는 상황에서는 상황에 따라 필요한 정보가 다를 뿐만 아니라, 불필요한 정보의 제시로 인해 오히려 사용자의 판단에 혼란을 초래할 수 있다. 이 논문에서는 이러한 점을 고려하여, 제시할 정보와 GUI 객체의 적절한 대응뿐만 아니라, 상황에 따라 사용자에게 필요한 정보를 해당분야의 전문가로부터 획득한 규칙에 의해 선택적으로 제시하도록 하기 위한 GUI 구조를 제안하였다. 개발한 GUI의 구조는 입력 해석, 제시할 정보의 선택, GUI 객체의 선택, GUI객체의 생성 및 속성 기정, GUI 객체의 배치 및 출력 단계들로 구성되며, 각각의 단계는 규칙에 의해 처리된다. 제안된 구조에 의해 공중 작전 수립을 위한 정보 융합 시스템의 사용자 인터페이스를 개발한 결과, 다양한 매체를 통해 많은 데이터가 들어오는 상황에서 필요한 정보만을 선택하여 적절히 제시해 줌으로써 사용자의 신속한 상황 판단과 결정 수립을 지원할 수 있었다.
유비쿼터스 지능 공간 환경에서 중요한 이슈는 사용자에게 현재 상황에 최적의 서비스를 제공하는 것이며, 이를 위해서 상황 인식(Context Aware) 기법에 대한 연구가 널리 진행되고 있다. 유비쿼터스 지능 공간은 분산 배치된 수많은 애플리케이션 및 장치와 같은 스마트 객체들이 존재하여 사용자에게 최적의 서비스를 제공하는 환경이다. 유비쿼터스 지능 공간에서는 각 스마트 객체가 수집하는 데이터는 무수히 많다. 사용자에게 최적의 서비스를 제공하기 위해선 데이터들을 빠르게 처리하여 서비스를 제공하여야 한다. 현재 연구된 스케줄링 방법은 데이터 처리에만 중점을 두었기 때문에 스스로 상황을 인지하여 예측하여야 하는 유비쿼터스 지능 공간을 위한 미들웨어에는 적합하지 않다. 본 논문은 수집한 데이터를 바탕으로 상황을 인식하고 태스크의 우선순위를 재조정하는 상황 인지형 실시간 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 상황 인지형 실시간 스케줄링 기법인 U-RM, U-EDF와 기존의 RM, EDF 알고리즘을 비교하여 성능평가를 한 결과 U-RM은 기존의 RM보다 최대 20.7%의 성능 향상을 보였으며, U-EDF의 경우 기존의 EDF 보다 최대 26.8%의 성능 향상을 보였다.
차량 안전 통신에서는 미리 설정 된 상호 연결 관계가 없는 차량들끼리 차량 안전 관련 경고 메시지를 전달하기 위해서 브로드캐스트를 사용한다. 하지만 차량 밀도가 높은 상황에서 순수 브로드캐스트를 그대로 사용하면 브로드캐스트 폭풍 문제가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 연구된 기존의 브로드캐스트 기법들 중에서는 거리 기반 브로드캐스트 기법이 가장 좋은 성능을 보인다. 하지만 거리 기반 브로드캐스트 기법에는 차량 밀도가 낮은 상황에서의 지연 시간 증가라는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 거리 기반의 지연 시간 개념과 랜덤 기반의 지연 시간 개념을 함께 사용하여 기존의 거리 기반 브로드캐스트 기법과 비교했을 때, 차량 밀도가 낮은 상환에서도 짧은 지연 시간을 가지고 메시지를 재전송 할 수 있는 브로드캐스트 기법을 제안하였다. 실험을 통해서 기존의 거리 기반 브로드캐스트 기법을 사용했을 때보다 본 논문에서 제안한 방법을 사용했을 때, 재전송 차량이 더 짧은 지연 시간을 가질 수 있고, 지연 시간 단축에 의해 발생하는 기회비용인 중복된 재전송 메시지의 수가 줄어드는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 기계학습 방법에 기반을 둔 119 긴급 신고 전화 전사 데이터에 대한 구급, 구조, 화재 상황 분류 알고리즘을 개발하였다. 신고전화에서 빈번하게 발생하는 비정형 발화 패턴을 효율적으로 정규화하고 자연어 문장 처리 기법에서 일반적으로 사용하는 방법을 적용하여 신고전화 텍스트 데이터를 기계학습에서 사용할 수 있는 특징 벡터로 재구성하였다. 2743개의 신고전화에 대해 선형 서포트 벡터 머신을 이용하여 상황 분류를 수행한 결과, 92% 의 정확도를 얻을 수 있었다.
본 논문은 스마트 홈에서 베이지안 네트워크에 기반을 둔 보편성을 가지는 상황인식 시스템의 구현방법을 제안한다. 상호정보를 사용하여 베이지안 네트워크의 구조 학습을 하고, 보다 효율적인 데이터 처리를 위해서 퍼지 클러스터링을 사용하는 방법을 도입한다. 마지막으로 시뮬레이터를 통하여 자료 취득 및 상황인식의 결과를 보인다.
본 논문에서는 IoS (Internet of Signage) 환경에서 실감형 데이터 전송을 위한 상황 인지 기반 적응형 전송기법을 적용하고 이를 분석한다. 사이니지 네트워크 환경에서는 임의적인 다중 경로 페이딩, 간섭 등과 같은 왜곡 요소가 존재할 수 있기 때문에 이를 대처하기 위해 무선 송신기에서는 채널 환경에 대한 인지 이후, 그에 따른 MCS (Modulation and Coding Scheme)를 선정 및 안테나 기법을 선정한다. MCS 및 안테나 기법 선정을 위해 무선 송신기에서는 사전에 알고 있는 통계적인 SNR (Signal-to-Noise Ratio) 값을 통해 문턱값을 계산하고, 수신 사이니지로부터 얻은 CSI (Channel State Information)와의 크기 비교를 한다. 시뮬레이션 결과에서는 상황 인지를 기반으로 매 순간 최적의 전송률을 달성할 수 있음을 볼 수 있다.
리튬이온 배터리를 고온의 환경에서 장시간 운용함에 따라 배터리 내부 물질의 변형 및 특성 변화가 발생하여 안전성의 문제가 발생하게 된다. 배터리의 안전성을 향상하기 위해 배터리의 고장 및 이상 상태를 진단 및 탐지하는 기법들의 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 배터리의 이상 상황을 모사하기 위해 열폭주의 한 가지 방법인 고온의 환경에서 배터리의 특성 변화를 전기화학적 임피던스 분광법을 통해 분석하였으며, 등가회로 모델의 특성 인자를 활용하여 이상 상황을 탐지할 수 있는 이동 평균 추세선 기반의 이상 탐지 기법을 제안하며, 열폭주가 발생한 데이터를 통해 이상 탐지 기법을 검증한다.
기존 홍수시각화 기법은 홍수위 분석 결과를 지형자료 기초로 단순히 침수위를 표현하는 방식으로 홍수 분석결과를 시각적으로 표출하는 일차원적 기법으로 홍수상황 대응을 위한 의사결정을 지원하기에는 다소 부족한 실정이다. 이를 개선하기 위해서는 정밀지형 자료를 근간으로 하도내에서 유체의 흐름 특성을 사실적으로 시뮬레이션 할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 홍수 시뮬레이션 기술은 고성능 컴퓨터를 활용하여 실좌표계를 기반으로 정밀 하천지형, 하도구성, 홍수시 유체흐름 표현 등에 필요한 데이터 필터링 및 융합처리, 하상생성 기법, 지형자료의 변환 및 가공 등의 처리 가능한 기법을 적용한다. 본 연구에서는 침수영향에 대해 정밀지형을 근간으로 홍수 시뮬레이션을 통해 의사결정을 지원할 수 있는 기반을 제공하고자 하였으며, 홍수시뮬레이터에는 하상지형 처리 및 생성 모듈, 홍수 시뮬레이션 모듈 등으로 구성된다. 또한, 하천 상황의 3차원 표현을 위한 지형 및 시뮬레이션 처리 기법 개발으로 랜더링 처리 기법, 유체 표현 기법을 개발하였다. 이에 따라, 본 연구에서 개발 적용된 홍수 시각화 기법은 홍수분석 결과에 대해 유체의 흐름, 유량, 유량의 전파 속도 등 유체 역학적인 흐름 특성을 사실적으로 표현하는 기법이다. 본 연구의 성과물 도출을 통해 물관리시스템에 반영하여 홍수관리에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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