인간의 삶을 돕는 유비쿼터스 환경에서 GeoSensor의 다양한 센서 데이터들을 다루는 u-GIS DSMS의 연구가 진행되고 있고 그에 따른 고가용성 서비스를 제공하기 위한 클러스터 시스템이 대두되고 있다. GeoSensor에 의해 수집되는 데이터는 폭발적으로 발생되는 특징을 가지고 있다. 이러한 특징은 서버의 제한된 메모리로 인하여 주어진 메모리를 초과하는 현상과 데이터가 손실되어 질의 정확도가 떨어지는 현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 부하제한 기법들이 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 기법들은 단일 서버환경에서의 기법들로써 필터링을 통해 부하가 발생한 큐의 튜플들을 특별한 기준에 의해 드롭하는 방식이다. 그렇기 때문에 집계질의와 같은 튜플 삭제에 민감한 질의의 정확도를 만족시키기 어렵다. 본 논문에서는 GeoSensor 스트림 데이터의 클러스터링 환경에서 집계질의의 정확도 향상을 위한 이중처리 부하제한 기법을 제안한다. 본 기법은 두 노드가 고가용성을 위해 이중화 되어있는 스트림 데이터의 환경을 이용한다. 같은 스트림의 데이터를 공유하고 있는 특성을 이용해 두 노드에서 하나의 스트림의 데이터를 나누어 처리한다. 이때 슬라이딩 윈도우 단위로 두 노드 간 스트림 데이터를 동기화한다. 그리고 각 노드에서 처리된 결과를 다시 병합하는 방식이다. 성능평가를 통해 기존 기법들과 달리 튜플의 손실 없이 집계질의의 질의 정확도가 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
많은 연구 데모용 프로그램들과 상업적 응용물들이 얼굴 검출과 얼굴 인식 시스템들을 개발하기 위해 시도되고 있다. 인간의 얼굴 검출은 접근 제어 및 비디오 감시 시스템, 휴먼 컴퓨터 인터페이스, 신원 인증 등과 같은 많은 응용 프로그램들에 중요한 역할을 한다. 일반적으로 스킨 영역 분할 후 배경과 연결된 얼굴, 스킨 칼라로 인한 연결된 얼굴들, 여러 개의 작은 부분들로 분할된 하나의 얼굴과 같은 몇 가지 특별한 문제점들이 있다. 많은 얼굴 검출 기법들이 첫 번째 와 두 번째 문제를 해결하도록 허락되어진다. 그러나 세 번째 문제에서 다른 조명 효과들로 인해서 여러 영역들로 분할된 하나의 얼굴이 검출되어지는 것은 쉽지가 않다. 그러므로 우리는 기존 영역 분할 알고리즘은 이용될 수 없기 때문에 이 문제를 해결하기 위해 효율적인 수정된 스킨 분할 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 전체 영상에 대해 피부 영역을 검출한 후 피부 분할 알고리즘을 사용하여 얼굴 후보 영역들을 생성한다. 각 얼굴 피부 후보 영역에 대해 그림자 등의 조명 효과로 인해 한 명의 얼굴이 여러 영역으로 분할되는 경우를 처리하기 위해 동차적 영역간의 인접성을 활용하여 하나의 큰 영역으로 만드는 병합 작업을 시도하였다. 다른 크기의 얼굴 검출을 위해 다양한 가변 크기의 탐색 윈도우와 선택된 각 얼굴 후보 영역에 얼굴이 존재하는지를 판단하기 위해 역전파 알고리즘에 기반한 얼굴 검출 분류기를 사용하였다.
본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 발생하는 실시간 이동 트랜잭션을 처리하기 위한 트랜잭션 관리자의 스케줄링 기법을 제안한다. 제안된 스케줄링 기법은 기존은 종료시한만 고려하던 방법과는 달리 이동 호스트 때문에 발생하는 실시간 데이터의 유효성도 함께 고려하여 트랜잭션의 실행여부를 판단한다. 그 후, 트랜잭션의 중요도와 종료시한을 고려한 우선순위 큐에 최적의 실행 윈도우를 생성하여 스케줄링하고, 실행될 트랜잭션을 선택할 때 이동 호스트와의 접속 단절을 고려한다. 따라서 제안된 기법은 실시간 데이터의 유효성 제약조건 위반에 따른 트랜잭션의 철회 후 재시작을 감소시키며, 종료시한을 만족시키는 실시간 이동 트랜잭션의 중요도의 합을 최대로 하는 장점을 가진다 또한 제안된 기법은 성능 평가를 통해서 기존의 기법에 비하여 실시간 이동 트랜잭션의 종료시한 만족 비율이 20% 정도 향상됨을 보였다. 이 기법은 이동 통신, 응급 재난 구조 시스템등에서 발생하는 실시간 이동 트랜잭션의 관리자의 스케줄링 기법으로 적합하다.
차세대 무선 통신 시스템은 멀티밴드/멀티모드 동작이 가능한 RF 송수신기를 필요로 하고 있다. Polar transmitter는 효율적인 switched-mode RF 전력증폭기를 사용함으로써 높은 효율성을 얻을 수 있기 때문에 EDGE (Enhanced Data Rates for GSM Evolution), WCDMA (Wideband Code Division Multiple Access) 및 WLAN (Wireless Local Area Network)과 같이 고속의 데이터 전송율을 지원하는 시스템에 적합한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 수신단의 구조에 변화를 주지 않으며 또한 추가적인 정보의 전송이 필요 없이 기존 수신기를 그대로 사용할 수 있는 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio) 감소기법을 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) polar transmitter에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 이 방법은 polar 변조된 신호에 대하여 피크 윈도잉을 사용한 것으로 다양한 윈도우 형태와 길이를 적용하여 비트오율 (Bit Error rate; BER)과 오차 벡터 크기 (Error Vector Magnitude; EVM)를 측정하였다. 모의실험 결과, 제안된 기법은 효율적인 PAPR 감소와 더불어 클리핑으로 인한 대역의 왜곡 (out-of-band distortion)이 감소함을 관측하였다.
본 논문에서 인터넷 정보가전과 같은 Qplus-T 내장형 시스템을 위한 멀티 태스크 디버깅 환경에 대해 제안한다. 효과적인 교차 개발을 지원하기 위해 원격 멀티 태스크 디버깅 환경의 구조 및 기능틀을 제안할 것이다. 그리고, 좀더 효율적인 교차 개발 환경의 개발을 위하여 호스트-타겟 사이에 디버깅 커뮤니케이션 아키텍쳐를 개선할 것이다. 본 논문에서 제안하는 Q+Esto라는 원격 개발 도구들은 대화형 쉘, 원격 디버거, 리소스 모니터, 타겟 매니저, 그리고 디버그 에이전트들과 같이 몇 개의 독립된 도구들로 구성된다. 호스트에서 원격 멀티 태스크 디버거를 이용해서, 개발자는 타겟 실행 시스템 위에 태스크들을 생성시키거나 디버그 할 수 있으며, 실행 중인 태스크들에 접속하여 디버그 할 수 있다. 응용 코드는 C/C++ 소스레벨로 활 수 있으며, 어셈블리 레벨 코드로도 볼 수 있다. 그리고, 소스코드, 레지스터들, 지역/전역 변수들, 스택 프레임, 메모리, 그리고 사건 트레이스 등등을 위한 다양한 디스플레이 윈도우들을 포함하고 있다. 타겟 매니저는 Q+Esto 도구들에 의해 공유되는 공통된 기능 즉, 호스트-타겟 커뮤니케이션, 오브젝트 파일 로딩, 타겟 상주 호스트 메모리 풀의 관리, 그리고 타겟 시스템 심볼 테이블 관리 등등의 기능들을 구현한다. 이러한 기능들을 개방형 C API라고 부르는데, Q+Esto의 도구들의 확장성을 크게 개선한다. 그리고, 타겟 매니저와 타겟 시스템 커뮤니케이션을 위한 상대파트 모듈 즉, 디버그 에이전트가 존재하는데, 이것은 타겟의 실시간 운영체제 위에서 데몬 태스크 형태로 수행된다. 디버거를 포함한 호스트 도구로부터의 디버깅 요청을 밟아, 그것을 해석하고 실행하여, 그 결과론 호스트에 보내는 기능을 수행한다.
본 연구에서는 종래의 키패드 조작방식에 익숙해져 있던 모바일 폰의 사용자가 터치스크린 모바일 폰으로 기종변경을 할 경우 경험하게 되는 오조작의 멘탈모델을 유형별로 고찰하고, 이러한 오조작을 수정하여 새로운 멘탈모델로 변용하여가는 사용자의 사고과정의 특징을 밝히고자 하였다. 아울러 터치스크린 모바일 폰의 조작과 관련된 멘탈모델을 용이하게 생성하기 위하여 고려되어야 할 사용성 개선사항을 검토하였다. 이를 위해 터치스크린 모바일 폰의 기능 가운데서 사용 빈도가 높은 상위 7개의 기능에 대한 실험과제를 설정하여 비디오 관찰실험을 실시한 후 주관평가와 인터뷰조사를 병행하였다. 실험결과 키패드 조작방식에 익숙해져 있던 피험자들은 오조작 발생 시 멘탈모델을 수정하기 위하여 탭(Tap), 더블 탭(Double Tap) 등 컴퓨터 운영시스템(윈도우)이나 웹 브라우저 상의 내비게이션과 관련된 조작지식을 이용하려는 경향을 보였다. 또한 주관평가 데이터와 비디오 관찰실험 데이터를 비교 분석한 결과 터치스크린 모바일 폰의 오조작은 모바일 폰 구성요소 가운데서 '정보의 피드백', '내비게이션'과 관련된 영역에서 주로 발생하고 있는 것으로 나타났다.
무선 클라이언트-서버 환경에서 데이타 브로드캐스팅은 효율적인 데이타 보급방식이다. 서버가 데이타를 방송하면 그 중 일부를 클라이언트가 캐시에 보관하여, 낮은 통신 대역폭과 한정된 자원을 극복하고 데이타 접근 시간 등을 절약할 수 있다. 서버는 또한 무효화보고서를 방송하여 서버 데이타와 클라이언트가 캐싱한 데이타간의 일관성을 유지할 수 있도록 한다. 기존의 캐시 일관성 문제를 해결하기 위한 대부분의 연구는, 접속 단절 시간이 너무 길어서 수신하지 못한 무효화 보고서의 수가 일정 한도(윈도우 크기)를 넘으면 단순히 캐시 전체를 삭제하는 방법을 사용한다. 이 논문은 이러한 긴 접속 단절 시간의 경우에도 이동 클라이언트의 캐시 재사용율을 높일 수 있는 기법을 제시한다. 캐시의 일관성 여부에 관계없이 무조건 전체 캐시 내용을 지우는 대신, 클라이언트는 모든 데이타를 지우는 비용과 선택적으로 지우는 비용을 추측한다. 만일 모든 데이타를 지우는 비용이 높아지는 경우에는 클라이언트는 캐시를 유지하고 검증 요청을 위해 업링크를 사용하여 유효하지 않은 데이타만을 선택적으로 지운다. 이 방법은 캐시 유지비용을 추측할 때 캐시된 데이타의 갱신 비율과 방송 빈도들을 함께 고려하므로, 효율적으로 캐시 재사용율을 높일 수 있다는 것을 모의 실험 결과를 통해 증명한다.
MRI는 1970년을 시작으로 자장 세기와 수신 채널 수, 촬영시간의 단축 등으로 많은 발전을 해 오고 있으며, 병원 또한 각종 전산 시스템과 무선 네트워크의 발전으로 인해 각종 진료 영상장비로부터 디지털 영상을 획득, 저장 및 관리하게 되었다. 하지만, 국내 대학들은 고가의 실습장비와 유지비로 인하여 자체에서는 실습을 하지 못하고 있으며 임상 실습에 의존하고 있다. 이에 윈도우즈 운영체제의 PC상에서 MR 환자의 검사 프로그램을 개발하여 학생들이 많이 다루어 봄으로써 임상에서 근무하기 전 많은 도움을 주고자 하였다. MRI Simulator의 Relational Database 설계는 각 기능과 자료의 특성에 따라 7개의 Table로 구성하였으며, 환자정보 설계는 임상에서의 환자등록 방법을 기준으로 각 단계별 기능을 분류 하였다. 또, 검사를 위한 기본 정보 설정을 가정하여 각각의 설정 값 및 그 내용을 분류 하였다. 실행 단계별 메뉴는 한 눈에 볼 수 있도록 왼편에 배열을 하였다. 환자 등록은 이름, 성별, 고유번호, 생년월일, 몸무게 등 기초정보를 입력하고, 환자의 자세와 검사 방향을 설정하였다. 또, 검사부위와 Pulse Sequence을 나열하고, 선택하도록 분류하였다. 그리고 Protocol 이름과 부가 인자들를 입력할 수 있도록 하였다. 최종 화면은 검사 영상과 환자 정보, 검사 조건 등을 확인할 수 있도록 설계하였다. 이 프로그램을 통해 환자정보의 입력과 검사조건의 변경을 학습해봄으로써 이론과 실습을 통한 용어의 이해에 많은 도움을 주어 실제 임상근무에서 배우는 시간을 단축시킬 수 있다.
IEEE 802.11 표준은 무선랜, 애드 혹 망 및 차량간 통신 망 등 무선 데이터 망에 광범위하게 이용되고 있다. 이에 따라 망 성능 최적화 및 효과적인 망 자원 관리 기법의 개발을 위해 IEEE 802.11의 성능 분석이 광범위하게 이루어져 왔으나 대부분의 성능 분석 연구들은 데이터 평면에서 유니캐스트 전송 기법의 성능에 관한 것들이었다. 그러나 무선 데이터 망에서는 망 형상 관리, 노드 사이의 경로 관리 및 데이터 전송 방법으로 IEEE 802.11 브로드캐스트 기법을 이용하고 있다. 따라서 IEEE 802.11 브로드캐스트 기법의 성능에 대한 정확한 이해는 무선 데이터 망 설계를 위해 매우 중요하다. 이에 따라 본 논문에서는 노드의 전송 범위, 데이터 전송율, 최소 경합 윈도우의 크기와 같은 IEEE 802.11 시스템 파라미터뿐만 아니라 노드의 수, 망의 부하, 전파 전송 환경과 같은 망 운용 환경을 모두 고려하여 IEEE 802.11 브로드캐스트 기법의 성능을 송신 노드와의 거리에 따른 브로드캐스트 프레임 수신 확률 측면에서 분석한다. 제안된 분석 프레임은 망 환경과 관련된 모든 파라미터들을 고려하기 때문에 동적인 무선 데이터 망 환경을 위한 적응성 있는 제어 기법 개발에 이용될 것으로 기대된다.
기존의 웨이블릿 신경망들의 구조는 주로 주파수-시간 공간으로 변환된 훈련 패턴의 분포와 웨이블릿 윈도우와의 관계를 고려하여 결정한다. 또한 신경망 구조 결정 알고리즘과 네트워크 파라메터 학습 알고리즘을 분리하여, 우선 신경망 구조를 결정한 후, 출력 에러를 최소화하기 위한 학습을 수행한다. 그러나 이러한 방법은 학습을 시작하기 전에 훈련 패턴을 변환해야 하는 부가적인 전처리 과정이 필요하고, 초기에 구성된 신경망 구조는 변경되지 않는다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 별도의 처리 과정 없이 신경망의 출력과 교사 신호의 차이를 이용하여 웨이블릿 신경망 구조를 결정하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 네트워크 구조의 결정과 에러 최소화 학습을 동시에 수행하기 때문에 문제의 복잡도에 따라 적응적으로 은닉 노드의 수를 결정한다. 또한 학습에 의해 가장 큰 에러가 발생하는 영역에 은닉 노드를 추가하고 출력에 영향을 미치지 않는 노드를 제거하는 방법을 사용하여 네트워크의 구조를 최적화한다. 본 알고리즘은 훈련 패턴에 대한 전처리 과정을 없앰으로써 학습하기 전에 모든 훈련 패턴을 알고 있어야 한다는 제약 조건을 없애고 시간의 변화에 따라 출력이 바뀌는 시스템에도 효과적인 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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