무선 인터넷을 통한 멀티미디어 서비스의 급격한 증가와 이를 바탕으로 한 복합적인 멀티미디어 서비스가 기본적인 스트리밍 기숙을 넘어서 다양한 네트워크 환경에 적응적인 서비스가 가능한 지능적인 단말기 등으로 변화하고 있고 이러한 서비스를 위한 시스템의 구성 및 효율적인 모델, 그리고 차세대 복합적인 네트워크 망과의 연동을 위한 다양한 장비와 기술들이 연구되고 발전하고 있다. 본 연구에서는 무선 환경에서의 멀티미디어 스트리밍 시스템의 QoS (Quality of Service)를 보장하기 위해 단말에 대한 신호 대 잡음비 (Signal to Noise Ratio SNR) 기반의 패킷 스케줄링과 이에 따른 계층화 비디오 기법을 적용하여 시스템을 구성하였다. 이를 위해 프록시가 네트워크 및 단말의 환경에 적응적인 멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공할 수 있는 프레임워크 모델을 제시하고, 빈번한 손실과 지연이 발생하는 무선 환경에 보다 적응적으로 극복할 수 있는 스트리밍 기법을 제안하여 적용함으로써 기존의 시스템에 비해 효율적인 멀티미디어 스트리밍이 가능하도록 설계하고 실험하였다.
본 논문에서는 학습자 특성 이론을 근거로 하여 학습자 특성에 따른 적응형 학습 요소를 도출하고, 콘텐츠 순서를 고려하여 학습 콘텐츠의 제작과 학습 관리 시스템의 개발 시 학습 내용과 학습자간의 상호 작용성을 높이고 개별적인 학습자 특성에 알맞게 지능적으로 학습을 지원할 수 있는 학습관리 로직을 설계한다. 적응형 학습 관리 시스템의 구현을 위해 기존의 학습 관리 시스템에 적응형 학습 지원 기능을 포함하여 시스템 기능 모델을 설계한다. 또한, 설계된 기능모델을 기반으로 시스템의 구현 구조를 제시하고 ADL의 SCORM 기반의 런타임 환경에서 적응형 학습 관리 시스템을 구현한다.
WWW에서 의뢰인- 병렬처리 서버- 작업자 구성을 이용하여, 작업자 애플릿을 임의의 호스트에 분산시키고, 대량의 연산수행을 지닌 작업을 배분하여 수행시킨 뒤, 그 결과를 의뢰인에게 보여주는 WWW 기반 자바병렬 시스템이 기존의 LAN상에서의 병렬 시스템보다 확장성 및 이용 용이성 면에서 크게 주목을 끌고 있다. 이러한 WWW 기반 자바 병렬 처리 시스템에서 서버가 주어진 태스크들을 작업자들에게 할당하는 효율적인 기법이 크게 요구된다. 본 논문에서는, 이미 구현된 WWW 기반 자바 병렬 시스템 원형(prototype)에서 효율적인 적응적 태스크 할당 기법을 제시한다. 제안하는 적응적 태스크 할당 기법이 WWW에서 여러 호스트들의 성능이 시간의 흐름에 따라 크게 변화하는 상황에 크게 이점이 있음을 성능 분석 및 평가를 통해 보여준다.
증명 가능한 안전성은 암호에서 어떤 암호 시스템의 안전성을 정형적으로 증명하는데 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는, 적응적 선택 암호문 공격에 대해 안전하다고 증명된 Cramer-Shoup 공개키 암호 시스템을 분석하고, 그 안전성 증명이 일반적 의미에서의 적응적 선택 암호문 공격에 대해서는 완전하지 않음을 보인다. 향후 연구 방향으로는 크게 두 가지 방향을 생각할 수 있다. 첫째는, 일반적 의미에서의 적응적 선택 암호문 공격에 대해서 완전하도록 Cramer-Shoup 공개키 암호 시스템을 수정하는 것이며, 둘째는 현재의 Cramer-Shoup 공개키 암호 시스템에 대하여 성공적으로 적응적 선택 암호문 공격을 할 수 있는 예를 보이는 것이다.
본 논문은 능동형 평면 위상 배열 안테나를 이용한 레이더 시스템에 적용, 구현된 적응적 빔형성기의 시험결과 및 성능을 다룬다. 적응적 빔형성 알고리즘은 이미 많은 문헌 등에서 연구되고 있지만, 실제로 구현된 레이더 시스템에 대한 소개 및 결과는 찾기 어렵다. 여기서는 실시간 디지털 신호 처리까지 구현된 실제 레이더 시스템에 적용된 적응적 빔형성 알고리즘의 결과에 대해 알아본다. 또 일반 평면 위상 배열이 아닌 부배열 합성을 이용한 적응적 빔형성 알고리즘을 구현하였다. 본 알고리즘의 성능은 모델링과 시뮬레이션을 통해 먼저 입증한 다음, 실제 레이더 시스템을 이용한 원전계 시험 결과로 최종 확인한다.
본 고에서는 적응제어의 설계 기법의 연구 현황에 대해 살펴보았다. 매개변수 추정을 기반으로 적응제어기 설계 기법(Estimation-based Design Technique)은 자기동조제어를 시작으로 적응 최적제어 단계를 거쳐, 현재 다변수 적응예측제어로 발전하였고, 이는 화학공정 등 실제 플랜트에 응용될 가능성이 가장 높은 실용적인 설계기법으로 평가받고 있다. 그러나 비선형 시스템에 대한 적용 연구는 활발하지 못한 형편이다. 한편, 안정도 이론을 기반으로 적응 메카니즘을 설계하는 연구는 선형 시스템에 대한 적응제어 연구로 확장되어 현재 활발한 연구가 진행되고 있다. 앞으로 이에 대한 이론 연구가 한동안 지속될 것으로 전망된다. 그러나 이 방법은 실제 시스템에 적용시 적합한 형태로 불확실성을 모델링해야 하며 그 작업은 그리 용이하지 않을 것으로 판단된다. 그러나 부분적으로 이러한 응용연구에 대한 노력이 경주되어야 할 것이다. 비매개변수 추정방법은 적응제어 이론의 주 설계기법은 아니기 때문에 이론으로의 확장 연구는 그리 활발하지 못한 것으로 판단된다. 그러나 비교적 설계방법과 불확실성 모델링이 간단하여 실제 응용에 가장 용이하게 적용될 수 있을 것으로 생각된다.
최근 RFID(Radio Frequency Identification) 기술은 사물에 대한 자동적인 인식을 가능케 함으로써 물류, 의료, 식품관리 등과 같은 분야에 적용되고 있다. 부하 분산은 과부하 상태인 노드로부터 부하가 적은 노드로 작업 부하를 이동시켜 시스템의 확장성을 향상시키는 기본 기술이다. 시스템의 부하를 예측하기 어렵고 부하량의 편차가 큰 경우에는 적응적 부하 분산이 효과적인 것으로 알려져 있다. RFID 미들웨어는 많은 수의 리더로부터 수신된 태그 정보를 효율적으로 처리하기 위하여 기존의 부하 분산기술이 도입될 필요가 있다. RFID 시스템이 부하량을 예측하기 힘들고 편차가 큰 환경에 적용될 경우 실행시간에 시스템의 전체 부하량에 따라 적합한 정책으로 변경할 수 있는 적응적 부하 분산 기법을 사용하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 RFID 미들웨어에 적응적 부하 분산 기법을 도입하기 위한 접근 방법과 결과를 제시한다. 먼저 RFID 미들웨어의 작업 부하 모델을 결정한다. 그리고 부하 모델을 바탕으로 다양한 부하 분산 정책을 시스템의 부하 상태 별로 적용하여 시스템의 부하 상태에 적합한 부하 분산 정책을 선택한다.
본 논문에서는 차세대 스마트 TV 환경에서의 적응형 멀티스크린 서비스 시스템 구조를 제안하고, 이를 실제 스마트 TV 에 적용 가능하도록 프로토타입 시스템으로 구현한 결과를 보여준다. 제안 시스템은 적응형 콘텐츠 부호화 기술과 하이브리드 네트워크 전송 기술, 멀티스크린 서비스 발견 및 제어 기술을 포함하고 있다. 스마트 TV 를 중심으로 다양한 종류의 멀티스크린 장치가 연결되는 서비스 소비환경에 적응적인 콘텐츠를 제공하기 위해서 H.264/SVC 기반의 다계층 비디오 부호화/복호화 기법을 적용하였다. 또한, 다계층 부호화된 콘텐츠를 방송망과 인터넷 등 이종 멀티네트워크를 이용해 동시에 전송함으로써, 전송 대역의 가용성을 확장하는 하이브리드 네트워크 기반의 미디어 전송 기술과 UPnP 기반의 사용자 중심 멀티스크린 서비스 발견 및 이동기술을 제안한다. 기존의 멀티스크린 서비스가 단말의 소비환경에 비 적응적이고, 홈 네트워크 환경 및 플랫폼 폐쇄적인 환경에서 제공되는 단방향 멀티스크린 서비스인 반면, 본 논문에서 제안하는 적응형 멀티스크린 서비스 시스템은 네트워크 및 단말의 소비환경에 적응적이고 효과적인 웹 기반의 양방향 멀티스크린 서비스를 제공할 수 있다.
웹 기반 교육에서 학습자의 완전통제에 의한 학습보다는 학습자의 특성에 따른 시스템과 상호작용 적응적 통제에 교육시스템이 요구된다. 교수자에 의해 제시되는 코스와 학습자 선택에 의한 동적 코스를 통한 학습시스템을 제안하였다. 새롭게 생성된 동적코스를 타 학습자에게 제시함으로써 교수자와는 다른 시각의 코스에 의한 학습 가능하도록 하여 학습자의 학습능력을 높일 수 있다. 본 연구를 통해 시스템과의 적응적 학습자 통제에 의한 보다 높은 학습 효과를 가져 올 것으로 기대된다.
진화 연산(Genetic Algorithm)은 최적화 분야에서 사용되는 강력하면서도 일반적인 방법이다. 이러한 진화 연산의 일반성은 진화 연산에서 사용되는 기본 연산자들이 문제에 대한 정보를 필요로 하지 않는 것에 기인하고 있기에, 실제 구현시에는 여러 파라미터들을 문제에 맞게 정해 줌으로써 성능 향상을 죄할 수 있다. 이러한 파라미터의 조절은 보통 시행착오를 거쳐 행해지나, 실행시에 동적으로 파라미터를 학습하는 적응적 진화 연산도 연구되어 왔다. 본 논문에서는 진화 연산에서의 파라미터 학습 과정을 강화 학습 과정으로 공식화하고 강화 학습을 사용한 적응적 진화 연산 구현을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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