센서 네트워크는 언제, 어디서든 네트워크에 접속하여 정보를 얻을 수 있는 유비쿼터스 환경 구축에 가장 적합한 기술이다. 센서 네트워크는 센서를 이용하여 데이터를 수집하는 센서노드와 수집된 데이터를 가공하는 베이스노드로 구성이 되고, 무한에 가까운 에너지를 소유하고 있는 베이스노드와 달리 센서노드는 매우 적은 한정된 에너지를 가지고 있어서 에너지의 효율적 관리에 노력을 기울여야 한다. 본 논문에서는 무선 통신의 데이터양을 줄이는 데이터 합산 기법의 기술에서 모든 노드가 통신하는 것이 아닌, aggregation 값에 영향을 미칠만한 의미있는 값을 수집한 노드의 데이터만 수집하여 합산함으로써, 에너지 소모를 최적화하는 방법을 제안하였으며, 기존의 데이터 합산 방법과 시뮬레이터를 이용하여 그 성능을 비교하여 그 효율성을 실증한다.
사용자 응용 프로그램의 특징을 분석하고 효율적인 시스템 운영을 통하여 사용자 프로그램 최적화를 지원하기 위하여 소프트웨어 프로파일링을 수행한다. 특히 국가 슈퍼컴퓨터인 누리온과 같이 8,400대가 넘는 계산노드로 구성된 클러스터 시스템에서 응용 프로그램의 프로파일링 데이터를 사용자의 개입없이 수집하고 데이터를 분석하는 것에는 한계가 있다. 본 연구에서는 배치작업 스케줄러를 활용하여 사용자의 개입 없이 응용 프로그램의 프로파일링 데이터를 수집하기 위한 방법을 제안한다. 그리고 제안한 방법을 누리온에서 구현하고 사용자 응용 프로그램이 실행될 때 프로파일링 데이터가 수집되는 것을 확인한다.
본 논문에서는 데이터수집을 위한 MDC(mobile data collector) 기반의 무선센서네트워크를 고려한다. 이러한 네트워크에서는 MDC들이 이동하며 주위환경으로부터 데이터를 수집한 후 싱크노드에게 전달한다. 단일 MDC를 사용하는 기존 방식에서는 높은 데이터 수집 지연 문제가 발생한다. 복수의 MDC를 사용하는 일부 기존 방안에서는 네트워크 수명최대화에 초점을 두고 데이터 전달 지연에 대한 고려는 하지 않았다. 기존 방안의 이러한 제약을 극복하기 위하여 본 논문에서는 MDC의 개수가 주어진 상황에서 패킷지연을 최소화하는 문제와, 최대 허용 패킷 지연이 주어진 상황에서 필요한 MDC의 수를 최소화 하는 문제를 고려한다. 이를 위해서 두 개의 최적화 문제가 구성되었으며 MDC들의 이동거리와 이동시간 추정 모델을 개발하였다. Interior-point 알고리즘을 이용하여 최적화 문제에 대한 해를 구했으며, 제안된 방안을 검증하기 위한 수치결과와 분석을 제시하였다.
본 연구는 새로운 분석법으로 떠오르는 처방적 분석 기법을 소개하고, 이를 분류 기반의 시스템에 효율적으로 적용하는 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 처방적 분석 기법은 분석의 결과를 제시함과 동시에 최적화된 결과가 나오기까지의 과정 및 다른 선택지까지 제공한다. 새로운 개념의 분석 기법을 도입함으로써 문헌 분류를 기반으로 하는 응용 시스템을 더욱 쉽게 최적화하고 효율적으로 운영하는 방안을 제시하였다. 최적화의 과정을 시뮬레이션하기 위해, 대용량의 학술문헌을 수집하고 기준 분류 체계에 따라 자동 분류를 실시하였다. 처방적 분석 개념을 적용하는 과정에서 대용량의 문헌 분류를 위한 동적 자동 분류 기법과 학문 분야의 지적 구조 분석 기법을 동시에 활용하였다. 실험의 결과로 효과적으로 서비스 분류 체계를 수정하고 재적용할 수 있는 몇 가지 최적화 시나리오를 효율적으로 도출할 수 있음을 보여 주었다.
경제적인 공정분석과 최적화를 위해서는 컴퓨터를 이용한 플라즈마 예측모델이 요구되고 있다. 본 연구에서는 일반화된 회귀 신경망 (GRNN)을 이용하여 플라즈마 증착공정 모델을 개발한다. GRNN의 예측성능은 패턴층 뉴런의 가우시안 함수를 구성하는 학습인자, 즉 spread에 의존한다. 종래의 모델에서는 모든 가우시안 함수의 spread가 동일한 값에서 최적화되었으며, 이로 인해 모델의 예측성능을 향상시키는 데에는 한계가 있었다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘 (GA)를 이용하여 다변수 spread를 최적화하는 기법을 개발하였으며, 그 성능을 PECVD 공정에 의해 증착된 SiN 박막의 증착률에 적용하여 평가하였다. $2^{6-1}$ 부분인자 실험계획법에 의해 수집된 데이터를 이용하여 신경망을 학습하였고, 모델적합성 점검을 위해 별도의 12번의 실험을 수행하였다. 가우시안 함수의 spread는 0.2에서 2.0까지 0.2간격으로 증가시켰으며, 최적화한 GA-GRNN모델의 예측성능은 6.6 ${\AA}/min$이었다. 이는 종래의 방식으로 최적화한 모델의 예측성능 (13.5 ${\AA}/min$)과 비교하여 50.7% 향상된 예측성능이며, 이러한 향상은 제안한 GA-GRNN 모델이 플라즈마 공정 모델의 예측성능을 증진하는데 매우 효과적임을 보여준다.
본 연구에서는 다중최적화기법을 이용하여 2가지 수문학적 과정을 통하여 유출량을 산정하는 수문모형의 모형 최적화를 시도하였으며, 수문모형으로는 융설량과 유출량을 동시에 산정할 수 있는 분포형 수문모형인 HL-RDHM을 이용하였다. 대상유역으로는 융설량 자료를 수집할 수 있는 미국 콜로라도의 Durango River 유역을 선정하였다. 다중최적화기법으로는 MOSCEM을 활용하였으며, 융설과 관련된 매개변수 5개와 유출에 관련된 매개변수 13개를 선정하여 매개변수 보정과 수문모형 최적화를 시도하였다. 모형 최적화를 위해 2004 - 2005년의 자료가 활용되었고, 2001 - 2004년 자료를 이용하여 검증하였다. 융설량과 유출량을 동시에 최적화함으로써 RMSE 기준으로, 3개의 SNOTEL 지점에서 초기해에 의한 모의치 보다 7% - 40%까지 RMSE 오차를 줄일 수 있었고, 유출구의 USGS 관측점에서 초기해에 비해 약 40% 값이 개선됨을 확인하였다.
본 논문에서는 이전 연구에서 능동형 RFID 시스템의 태그 수집 성능 향상을 위해 제안된 인식 슬롯 스캔 기반 태그 수집 알고리즘의 단점을 개선하는 수정된 태그 수집 알고리즘을 제안한다. 기 제안된 인식 슬롯 스캔 기반 태그 수집 알고리즘은 태그 수집 과정에서 모든 태그들로부터 정해진 크기의 데이터를 수집하는 상황에 최적화 되어 있기 때문에 태그들이 다양한 크기의 데이터를 가지는 환경에 적용할 경우 제대로 된 성능 향상을 가져오지 못한다. 본 논문에서 새롭게 제안하는 개선된 태그 수집 알고리즘은 먼저 인식 슬롯 스캔 단계에서 각 태그로부터 자신이 가진 데이터를 전송하는데 필요한 슬롯 크기 정보를 획득하고 이를 활용하여 태그 수집 단계를 수행함으로써, 기 제안된 알고리즘의 문제점을 해결하고 모든 환경에서 능동형 RFID 태그 수집의 성능을 효율적으로 향상시키도록 설계되었다. 성능 평가를 위해 수행한 시뮬레이션 결과는 제안하는 개선된 태그 수집 알고리즘이 태그들이 동일한 데이터 크기를 가지는 환경에서는 기 제안된 알고리즘과 거의 동일한 성능을 보이고, 태그들이 다양한 데이터 크기를 가지는 환경에서는 기 제안된 알고리즘과 달리 ISO/IEC 18000-7 표준의 태그 수집 성능을 크게 향상시킴을 보여주었다.
본 논문은 물리엔진을 기반으로 구현한 자동차 시뮬레이터 프로그램에서 베이지안 네트워크를 이용해서 최적화된 이동방식을 계산하여 제공하는 기능을 구현한 결과를 보여준다. 자동차 시뮬레이터로부터 입력 받은 각 코스별 통과시간과 이동위치 및 회전각을 토대로 수집된 정보에 베이지안 네트워크를 적용하여 가장 빠른 시간 내에 완주한 코스의 이동위치에 따른 회전각을 산출해 낸 다음 각 위치마다 확률적으로 가장 적합한 핸들 조작법을 화면에 제공함으로써 사용자가 현 위치에 가장 최적화 된 조작법을 알 수 있게 한다. 또한 반복적인 레이스 트랙 완주에 따라서 더욱 최적화 된 각도를 피드백 함으로서 좀 더 빠른 완주가 가능해지도록 하는 것이 이 연구의 목적이다.
본 논문에서는 모바일 광고시스템 "ATPA"의 개선방안을 제시하여 최적화된 "ATPA" 시스템을 제안한다. 기존의 시스템은 광고를 제공하는 필터링 기법을 단순히 제공형과 요청형으로 구분하고 고객의 피드백을 받아 필터링하는 방법을 개선하는 것이었다. 이러한 것은 다양한 고객의 욕구에 부합하기 힘들 뿐 아니라 고객이 원하는 다양한 부가서비스를 제공하기에는 부족했었다. 따라서 고객의 요구를 정확하게 분석하고 고객의 위치정보와 시간을 고려하여, 즉 각각의 정보를 수집하여 데이터 베이스화하고 이러한 데이터베이스를 분석하여 고객에게 최적화된 모바일 광고를 전송할 수 있다.
임베디드 시스템은 하드웨어 리소스가 매우 작다. CPU속도가 느리고 메모리 크기도 작다. 이런 환경에서의 소프트웨어는 최적화된 크기를 가지고 수행속도가 빠르며 병목 현상이 없어야한다. 이렇게 코드를 최적화하기 위해서는 현재 코드의 문제를 찾아내야 한다. 이것은 정적 분석으로 만으로는 부족하고 프로그램을 수행시켜가면서 정보를 수집하는 프로파일러가 필요하다. 기존의 프로파일러는 윈도우, 리눅스 상에서 수행되는 응용프로그램을 위한 것이기 때문에 저급 임베디드 시스템에서 프로파일러를 수행할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 임베디드용 프로파일러를 설계 및 구현 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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