본 논문에서는 이동통신망에서의 효율적인 인과순서 알고리즘을 채널전환 알고리즘과 함께 제안한다. 인과순서를 유지하기 위해서는 순서를 유지하기 위한 제어정보를 교환하여야 하며, 송수신 양측은 메시지를 보내거나 받은 전후에 각각의 제어정보를 수정하여야 한다. 특히 이동유닛이 다른 셀로 이동한 경우, 채널전환 프로토콜은 기존의 기지국과 새로운 기지국에서 동시에 제어정보 관리를 위한 작업을 수행하여야 하며, 기존의 기지국에 있는 이동 유닛의 제어정보는 새로운 기지국으로 전달되어야 한다. 따라서 제어정보의 크기가 채널전환시간과 메시지 지연시간에 직접적인 영향을 주기 때문에, 전송되는 제어정보의 양을 최소화하여야 한다. 본 논문에서는 제어정보의 양을 줄이기 위하여 유효한 통신패턴을 분석하여 중복으로 교환되는 제어정보가 최소화되는 인과순서 알고리즘을 제안하였으며, 모의실험을 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 효율적임을 보였다.
대상의 동작을 잘 예측하는 것은 사회적 상호작용과 의사결정 컨텍스트 이해의 핵심이다. 본 연구는 동작 인식 과정에서 인간 뇌 시각인지 과정을 모방한 방법으로 관절 동작의 동작 순서 패턴을 학습하는 컴퓨팅 모델을 제안하였다. 제안 방법의 핵심은 뇌에서 동작 인지 자극을 처리하는 신경생리학적 IT, MT, STS의 피질 기능과 특정 시각 신경 회로 네트워크 기능을 모방하여 비지도 방법으로 동작 순서를 학습한 후 동작을 예측, 인식하는 것이다. 실험을 통해 제안 모델이 어떻게 연속적으로 입력되는 비디오에서 의미있는 동작 스냅샷 뿐 아니라 중요한 동작 패턴을 자동으로 선택하는 지를 제시하였다. 이 핵심 움직임은 학습 네트워크가 정적 시점에서 정지 영상에 함축된 동작을 인식하는지를 증명하는데 이용하는 관절 자세이다. 또한 STS 피질 영역에서 어떻게 정지와 움직임 입력을 통합하는지를 모방하여 학습하고, 학습한 피드백 연결이 차후 동작의 입력 순서를 어떻게 예측하는지를 제시하였다. 네트워크 시뮬레이션을 통해 동작 인식에 대한 제안 모델의 우수성을 입증하였다.
본 연구에서는 동적 수신호 패턴에 대한 효과적인 인식을 위하여, 특징추출 단계와 패턴 분류 단계의 두 모듈로 이루어지는 복합형 신경망 모델을 제안한다. 특징추출 모듈을 위하여 고유의 특징표현 기법과 3차원 수용영역 구조의 CNN 모델을 제안한다. 이는 3차원 형식의 데이터로 표현되는 수신호 패턴으로부터 특징점의 공간적 변이뿐만 아니라 시간적 변이에 강인한 특징추출 기능을 제공한다. 패턴 분류 모듈에서는 효율적인 학습과 인식 기능을 위하여 수정된 구조의 GFMM 모델을 제안한다. 또한 학습패턴의 빈도를 고려한 활성화 특성과 학습 방법을 정의함으로써 기존의 GFMM 모델이 갖는 단점인 학습결과가 학습순서에 종속되는 특성과 비정상적 패턴 및 노이즈 패턴에 민감한 현상을 개선한다.
태양광을 이용하는 태양전지의 경우, 태양전지에 도달하는 입사광량은 태양전지의 효율과 직접적인 연관이 있다. 이러한 입사광량을 증가시키기 위해서 다양한 연구가 진행되고 있다. 표면에서의 광손실을 줄이기 위해 반사방지층을 형성하고, 광경로 확장 및 광트랩을 위한 기판 텍스처링 방법은 태양전지의 효율을 증가시키기 위해 꾸준히 연구되어 왔다. 본 연구에서는 불규칙적인 배열을 갖는 마이크로-나노급 패턴을 박막 태양전지용 유리기판 위에 형성함으로써 기판의 확산 투과율을 향상시키고, 광확산에 의한 내부 광경로 확장 효과로 태양전지의 효율을 증가시키고자 한다. 박막 태양전지용 유리기판에 불규칙적인 배열을 갖는 마이크로-나노급 패턴을 형성하기 위해, 기존의 패턴 형성 기술에 비해 공정이 간단하고 비용이 저렴한 나노 임프린트 리소그래피 기술을 이용하였다. 실험순서는 제작된 마스터 템플릿의 확산 패턴을 역상을 복제 하여 임프린트용 mold를 제작하고, 이 mold를 이용하여 박막 태양전지용 유리기판 위에 확산 패턴을 형성하였다.
섬유 패턴 디자인을 체계적이고 객관적으로 기술할 수 있는 도구를 패턴 디자인의 지각적 속성에 기초하여 개발하였다. 세 단계로 이루어진 연구의 첫 단계에서는 패턴 디자인의 단계를 실제 디자인 과정에 기초하여 'PP의 디자인', 'RPU의 디자인', 'RPU의 배열'의 순서로 개념화한 후, 이 데 영역에 걸쳐 30개의 지각적 특징들을 추출하였고, 섬유 패턴 디자인을 충실히 기술할 수 있다는 것을 확인하였다. 다음으로 추출된 30개의 지각적 특징들을 'PP의 모양에 의한 돌출성', 'PP의 색채에 의한 돌출성', 'PP들 모양의 다양성'. 'PP들의 변화도', 'PP들 색채의 다양성', 'RPU의 돌출성', 'RPU의 다양성'이라는 7개의 상위 특징으로 수렴시킨 후, 이 7개의 상위특징들을 다시 'PP에 의한 다양성', 'RPU의 돌출성' 'RPU의 다양성'이라는 4개의 최상위 특징으로 수렵시키는 방식으로 위계화 하여 섬유 패턴 디자인 요소 분석체계를 구성하였다. 또한 대표적인 섬유 패턴 디자인에 대한 이 체계의 기술 가능성을 검토함으로써 본 체계를 수정·보완하였다.
사회분야 전반이 전산화되면서 전산시스템에 대한 효과적인 침입방지와 탐지가 중요한 문제로 대두되었다. 침입행위도 정상사용행위와 마찬가지로 전산시스템 서비스를 사용하므로 호출된 서비스의 순서로 나타난다. 본 논문에서는 정상사용행위에 대한 서비스 호출순서를 모델링 한 후 사용자의 사용패턴을 정상행위와 비교해서 비정상행위(anomaly)를 탐지하는 접근방식을 사용한다. 정상 행위 모델링에는 순서정보를 통계적으로 모델링하고 펴가하는데 널리 쓰이고 있는 HMM(Hidden Markov Model)을 사용하였다. Sun사의 BSM 모듈로 얻어진 3명 사용자의 사용로그에 대하여 본 시스템을 적용한 결과, 학습되지 않은 u2r 침입에 대해 2.95%의 false-positive 오류에서 100%의 탐지율을 보여주었다.
시계열 데이터 모델링은 시간 간격의 길이에 따라 단기적인 패턴이 주로 반영된다. 특히, 모델에 마코프 가정을 적용하였을 경우 이전 시간의 값에 따라 현재값이 결정된다. 시계열 데이터의 장기적인 변화를 다루기 위해, 특정 길이의 순차적 패턴을 부호화 하고, 이를 상위 모델의 입력으로 사용하는 과정을 통해 추상화를 시도하고자 한다. 실제로 사람의 감각기억은 200~500 밀리초 가량의 짧은 기억 유지기간을 갖는데, 이 기간의 정보를 상위 처리기의 입력 단위로 보고자 하는 것이다. 이에 본 고에서는 에너지기반 모델링 기법을 이용하여 반복적으로 나타나는 순차적 패턴을 부호화 하는 방법을 제안한다. 이 부호화 방법은 시간 순서에 따른 패턴의 유사도를 이용하여 확률적으로 다음 패턴과의 관계를 표현할 수 있으며, 이는 향후 시계열 데이터를 간략하게 표현하여 분석 및 시각화에 도움을 줄 수 있다.
최근 들어 기업정보 시스템의 성공적인 활용은 기업의 효과적인 전략 수행과 기업 경영 목적 달성에 핵심적인 역할을 하고 있다. 기업정보 시스템의 도입 성공 여부를 결정하는 인자 중의 하나가 시스템 활용도로서, 정보시스템 활용도를 측정하는 효과적인 방안을 마련하는 것은 기업 경영에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 프로세스 마이닝 기법을 이용한 로그 데이터 분석을 통해 정보 시스템 활용도를 평가한다. 즉, 기본적인 접속 로그 통계뿐만 아니라 정보시스템을 실제로 사용하는 순서를 패턴화하고 유사 사용 기능을 군집화하여, 정보시스템 설계시에 예상하였던 시스템 사용 순서/기능과 실제 현황을 비교함으로써 기존 정보시스템을 개선하거나 확장하는데 피드백을 제공하고자 한다.
본 논문은 type I 혼합-자동 반복 요구 (hybrid automatic repeat request: H-ARQ) 시스템에서 저밀도 패리티검사 (low-density parity-check: LDPC)로 부호화된 직교 주파수 분할 다중화 (orthogonal frequency division multiplexing: OFDM) 서브프레임의 전송 순서를 균등 결합 전력이 할당되도록 조정한 재전송 방법을 기초로 성능 개선을 채널 용량을 사용하여 분석하고, 계층 복호 방법을 적용하여 H-ARQ 재전송 기법의 수렴 속도 개선을 확인한다. 구체적으로 임의의 서브프레임 재전송 패턴에 대하여 채널 용량이 클수록 비트오류율 (bit error rate: BER) 성능도 우수하다는 사실을 검증한다. 그러므로 각 서브프레임에 대하여 균등 결합 전력 할당을 보장하는 서브프레임 재전송 패턴은 채널 용량을 최대로 하며, 임의의 다른 서브프레임 전송 순서 조정을 통한 재전송 패턴보다 성능이 우수하다. 결국 균등 결합 전력 할당을 만족하도록 서브프레임 순서를 조정하는 재전송 방법은 기존 체이스 결합 (Chase combining)보다 복호 복잡도를 증가시키지 않으면서도 주목할 만한 성능 개선을 보인다.
본 논문에서는 경계면 스캔 구조에서의 클럭 입력을 갖는 순서회로를 위한 지연시험 구조와 지연시험 절차를 개발하였다. 지연시험 대상회로가 클럭 입력을 갖는 순서회로일 경우, 기존의 경계면 스캔 구조에서의 지연시험은 중복패턴의 입력, 클럭 입력과 데이터 입력과의 시간 간격과, 패턴 입력과 응답값 캡쳐까지의 시간 문제에 의해 적절치 않음을 보였다. 본 논문에서 제안하는 ARCH-S는 클럭 카운팅 기술을 이용하여 정해진 수의 클럭을 대상회로의 클럭 입력선에 적용시킴으로써 대상회로에 입력되는 입력 패턴의 중복을 피할 수 있다. 또한 대상회로를 정상 속도에서 동작할 수 있도록 시스템 클럭을 TCK로 사용한다. 연속적인 클럭 발생에 TCK를 사용함으로써 대상회로를 정상 속도에서 검증할 수 있다. 제안된 ARCH-S 구조는 시뮬레이션을 통해 동작의 정확성과, 기존의 구조와 비교하여 향상된 성능을 가짐을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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