마이크로셀 시스템에서 트래픽(통화량) 성능은 가입자(사용자)들의 이동성에 민감한 영향을 받는다. 셀 내 체류시간 및 채널점유시간은 이동 속도 및 방향의 추계적인 변화에 의하여 특성지어진다. 셀 내 체류시간은 채널점유시간과 같은 통화량 성능을 분석하는데 기초적으로 이용되는 중요한 정보를 제공한다. 차세대 이동통신 네크워크로 진화해 가는 과정에서 증가하는 사용자들의 접속요청을 수용하고 주파수 효용도를 높이기 위하여 셀의 크기는 매우 작아진다. 셀의 크기가 작아질수록 통화량 성능은 사용자들, 특히 보행자들의 가변적인 이동성에 더욱더 영향을 받게된다. 단순화된 모형을 이용한 기존연구는 제2세대 이동통신에서는 수용할만한 정확성을 보였으나, 통화량 분포의 변화가 시간적으로 크고, 보행자의 이동성에 영향을 많이 받는 picocell (피코셀)의 특성을 적절히 반영하지 못하여 성능분석의 정확성을 기대하기 어렵다. 보행자의 가변적인 이동성을 수리적으로 분석하기 '위하여 랜덤 웍 (random-walk)모형을 적용하여 기존의 연구보다 개선시킨 확률모형을 제안한다. 제안된 모형으로 추계적 상관관계가 있는 보행자 이동성의 가변적 특성을 분석할 수 있다. 주요 통화량 성능지표를 제안된 모형으로 분석하였다.
최근 반도체 제조공정에서 핵심기술의 국산화에 대한 관심이 증가하고 있다. 따라서 제조공정의 하나인 에칭공정의 핵심기술인 RF플라즈마 기술에대한 관심또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 그중에서도 RF플라즈마에 사용되는 임피던스 정합기에 사용되는 가변커패시터에 대한 새로운 구조를 제안한다. 최근까지 임피던스 정합기는 기계식으로 가변하는 가변커패시터(Vacuum Variable Capacitor, 이하 VVC)를 주로 사용했다. 하지만 기계식으로 커패시턴스를 가변하기 때문에 공정시간의 상당부분을 정합시간에 소모하게 된다. 따라서 최근에 정합시간을 줄이기 위해 전력전자 기술을 사용하여 전기적으로 커패시턴스를 가변하는 가변 커패시터 (Electrical Variable Capacitor, 이하 EVC)가 개발되고 있다. 그러나 EVC는 부피가 크고 커패시턴스의 해상도가 적다는 문제를 갖는다. 그러므로 본 논문에서는 VVC와 EVC의 장점을 결합하여 새로운 구조의 가변 커패시터인 하이브리드 가변 커패시터 (Hybrid Variable Capacitor, 이하 HVC)를 제안한다.
실시간 응용 프로그램은 미디어 데이터간에 만족되어야 할 동기화 제약조건(synchronization constraints)을 가지고 있다. 이러한 제약조건은 프리젠테이션 되어야 할 미디어 데이터간의 지연시간 및 서비스 품질을 나타낸다. 미디어 데이터간의 지연시간 및 서비스 품질을 효율적으로 표현하기 위해서는 이에 적합한 새로운 동기화 기법이 요구된다. 제안된 논문은 가변적 전송 지연 시간을 흡수하면서 미디어 데이터간의 동기화를 수행하는 동적 동기화이다. 즉, 최대 지연 지터 시간을 이용한 동기화 구간 조정과 지연시간의 변화에 따른 가변적 대기 시간을 융통성 있게 처리하여 미디어 데이터간의 동기화 요구를 만족시킬 수 있는 기법이다. 본 논문은 동기화 구간 조정을 처리하기 위해 지연 지터를 적용함으로써 트래픽 증가로 인한 미디어 데이터의 손실 시간 및 지연시간의 변화로 인한 데이터 손실을 감소시켰다. 그리고 스무딩 버퍼의 대기 시간을 가변으로 처리함으로써 지연시간의 변화로 인한 불연속을 감소시켰다. 제안된 논문은 고품질 서비스의 보장을 요구하는 시스템에 적합하며 재생율 증가와 손실율 감소 등 서비스 품질을 향상시켰다.
환자 이력, 구매자 이력, 웹 로그 이력 데이터에 대한 시간 데이터 마이닝에 대한 연구에서 시간 간격 관계 규칙을 찾아내는 것은 가변적인 시간 간격의 데이터를 하나의 이벤트로 요약하는 것은 합리적이지 못하다. 이는 그 이벤트가 가변적인 시간 간격 내에서 서로 독립적인 이벤트일 수 있기 때문이다. 그러므로 이벤트들의 시퀀스를 독립적인 서브 시퀀스로 나누어 각 서브 시퀀스별로 시간 간격을 갖는 인터벌 이벤트로 요약하는 것이 합리적이다. 본 논문은 이벤트 시퀀스를 시간 간격을 갖는 인터벌 이벤트로 요약하고 요약된 인터벌 이벤트들로부터 인터벌 관계 규칙을 찾아내는 새로운 시간 데이터 마이닝 기법을 제안하고 있다. 이 기법은 인터벌 관계들 사이의 규칙을 찾아줌으로서 기존의 데이터 마이닝 기법과 비교하여 질적으로 우수한 지식을 제공한다.
현재 인터넷 스트리밍 기술과 그 시장은 날로 발전하고 있으며 사용자들의 멀티미디어 데이터에 대한 요구 사항인 시간적 신뢰성과 데이터의 질이 점점 다양해지고 있으며 그 요구사항을 보장 해 주기를 요구를 하고 있다. 인터넷 스트리밍 서비스는 영상과 유사한 트래픽을 가지며 이러한 트래픽 소스를 지금의 시간에 가변적인 인터넷 망에서 전송하기 때문에 손실과 지연, 지터등이 가변적으로 발생하는 문제를 가지고 있다. 그 이유는 현재의 인터넷 트래픽에게 최선 서비스(best-effort service)만을 제공하기 때문이며 비디오 데이터는 가변적이며 매우 높은 트래픽의 특징을 가지고 있기 때문이다. 이를 극복하기 위해 네트 워크 계층에서는 종합서비스(Intserv : Integrated Service), 차별서비스(Diffserv : Different Service)등특정한 트래픽의 스트림에게는 일정한 대역폭을 보장하는 개념으로 자원 예약 프로토콜이 연구되어 지고 있으며 비디오 계층에서는 비디오의 보다 효율적인 전송을 위하여 하나의 영상정보를 다중의 Layer로 구성하여 부호화하는 계층부호화에 대하여 MPEG(moving Picture Expert Group)에서 많은 연구가 진행되어왔다. 이러한 두 계층의 노력을 감안하여 특정 비디오 스트림에 대하여 예약 프로토롤을 사용하여 보다 효율적인 전송 시스템을 제안하며 그 성능을 객관적인 평가기준인 PSNR을 사용하여 평가하고 지연, 지터, 손실의 분포 빈도등을 사용자의 요구 사항을 만족시키는 서비스 방안에 대하여 연구하였다.
볼륨 데이터에 대한 압축 기법의 필요성은 데이터 용량의 증가와 네트워크 사용량의 증가와 함께 더불어 증가해 왔다. 현재에는 다양한 압축 기법이 개발돼 있으며, 사용자는 데이터 유형이나 응용 분야에 맞춰 압축 기법을 선택, 적용할 수 있다. 그러나 최근에는 응용 과학자들로부터 생성되는 데이터의 용량이 기하급수적으로 증가했는데, 이렇게 응용과학 분야에서 생성되는 데이터는 대부분 3차원 볼륨 데이터다. 2차원 이미지나 3차원 동영상 데이터의 경우에는 다양한 표준 압축 방식을 사용할 수 있지만 3차원 볼륨 데이터에 적용할 수 있는 방법은 한정돼 있으며, 특히 시간가변(time-varying) 볼륨 데이터에 대한 압축 표준은 거의 존재하지 않는다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 시간가변 볼륨 데이터에 대한 압축 방식을 제안한다. 이 방식은 가시화를 목적으로 하는 시간가변 볼륨 데이터의 인코딩을 목적으로 하며, MPEG의 I-프레임과 P-프레임 개념을 사용해서 압축률을 높인다. 본 방식은 시간가변 부동 소수점 데이터(single precision floating-point data)로 구성된 시간가변 볼륨 데이터를 대상으로 하는데, 한 블록 단위의 무작위 복원을 지원하며 Daubechies 웨이블릿 필터와 프레임간의 상관 관계를 사용, 대형 시간가변 볼륨 데이터를 이미지 화질을 보존한다.
본 연구에서는 가변적 공간 단위의 문제를 고려한 시공간 자료 분석 방법을 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 기존의 시계열 연구에서는 행정 구역 신설이나 경계 변동같은 공간 단위(areal unit)의 가변성을 제대로 반영하지 못했기 때문에 속성 자료와 공간 자료의 불부합 현상이 있었다. 지역의 공간적 특성과 시공간적 변화를 지가 변동분석을 통하여 살펴보기 위해서는 분석 공간 단위의 가변성에 영향을 받지 않도록 개별적인 정보를 유지할 수 있는 시공간 데이터베이스를 구축하는 것이 필요하다. 이 연구에서는 기본 격자로 공간 단위를 구성함으로써 분석 기준 시점의 속성 자료와 공간자료를 일치시킬 수 있었기 때문에 ‘가변적 공간 단위의 문제’를 보완할 수 있었다.
기존의 시간축 변환 방법은 음성 특징에 따른 발음 속도의 영향을 고려하지 않기 때문에 변환비율이 커짐에 따라 합성음의 명료도가 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 음성 인지과정에서 천이 구간의 시간축 정보가 중요한 역할을 한다는 사실에 기반을 둔 가변적인 시간축 변환 방법을 제안한다. 이를 위하여 제안된 방법에서는 먼저 음성신호를 천이 구간과 정적인 구간으로 구분하고, 천이 구간의 시간축 정보는 그대로 유지하면서 정적인 구간만을 시간축 변환함으로써 목표하는 변환 비율을 얻는다. 청취자 선호도 시험 결과, 제안된 방법이 기존의 대표적인 시간축 변환 방법인 SOLA 방법에 비해 그 성능이 우수함을 확인하였다.
많은 소프트웨어 프로젝트는 시험이나 운영단계에서 고장 시간이나 고장 수 데이타 보다는 그룹 고장 데이타 (여러 고장 간격에서 또는 가변적인 시간 간격에서의 고장 들)가 수집된다. 본 논문은 그룹 고장 데이타에 대해 가변적인 미래의 시간에서 누적 고장 수를 예측할 수 있는 신경망 모델을 제시한다. 신경망의 입-출력으로 무엇을 선택하고 어떤 순서로 훈련을 수행하느냐에 따라 신경망의 예측력에 영향을 미친다. 따라서, 신경망의 입-출력에 대한 11개의 훈련제도가 고려되었으며, 모델의 성능을 평가하기 위해 다음 단계 평균 상대 예측 오차 (AE)와 정규화된 AE (NAE) 측도에 의해 최적의 훈련제도가 선택되고, 다른 잘 알려진 신경망 모델과 통계적 소프트웨어 신뢰성 성장 모델과 비교되었다. 실험 결과, 가변적인 미래의 시간 간격에서 누적 고장 수를 예측하기 위해서는 신경망 모델에 가변 시간간격 정보가 필요함을 보였다.
본 논문에서는 항공 라이다 데이터를 이용하여 지형의 유형을 분류하는 과정에서 지형의 특성에 따라 지형 분류의 판정 단위를 가변적으로 변화시키는 동적 가변 윈도우 기반 지형 분류 기법을 제안한다. 제안된 동적 가변 윈도우 기반 지형 분류 기법에서는 지형의 특성과 반복 패턴에 따라 지형 분류의 판정 단위를 가변적으로 결정하여 지형 분류에 소요되는 시간을 감소시키고자 하였다. 또한, 본 논문에서는 실험을 통하여 동적 가변 윈도우 기반 지형 분류 기법의 시간효율과 정확도를 분석하고 최적의 최대 판정 윈도우 크기를 제시하였다. 실험 결과에 따르면 제안된 동적 가변 윈도우 기반 지형 분류 기법은 고정 윈도우 크기를 이용하는 기법과 유사한 정도의 정확성을 유지하면서도 빠른 지형 분류가 가능한 것으로 판명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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