기존의 패턴 탐사 기법들은 대부분 객체가 갖는 공간 정보의 연속적인 변화에 대한 패턴 탐사는 가능하나, 추출하고자 하는 패턴에 반드시 포함되어야 하는 공간 정보에 대한 제약이 없어 특정 지점들 사이의 최적 경로 탐색 문제나 단위기간 동안 이동 객체가 순회해야 하는 지점들에 대한 경로 예측 문제 등에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 Road Network 상의 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 위치 데이터들 중 최다 빈발 패턴과 시간 및 비용 등의 가중치를 복합적으로 고려하여 최적의 이동 경로를 탐색하는 방법(Spatial-Temporal Optimal Moving Pattern(with Frequency & Weight) algorithm)[13]을 이용하여, 공간 개념 계층에 따른 경로 탐색의 정확도를 분석한다. 분석의 결과는 패턴 탐사 과정에 있어 공간 제약을 적용하여 검색 데이터 범위를 축소함으로써 데이터베이스 검색 시간을 최소화함을 보이고, 또한 공간 추상 계층의 각 계층별 영역 내 포함여부를 고려함으로써 효율적으로 최적 이동 패턴을 탐색하여 제공하도록 한다.
최근 위치 측위 기술의 발달 및 GPS 기술의 상용화로 인해 무선 통신 기기의 보급이 증가하면서 다양한 위치 기반 서비스 개발을 위한 노력이 활발히 진행되고 있다. 사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 이동 객체의 위치 이동 데이터로부터 의미있는 지식인 유용한 패턴을 추출하기 위한 시간 패턴 탐사가 필요하다. 기존의 시간 패턴 탐사 기법들 중 일부는 이동 객체의 시간에 따른 공간 속성들의 변화를 충분히 고려하지 못하거나 또는 시공간 속성을 동시에 고려한 패턴 탐사는 가능하나 전체 이동 패턴들 중 추출하고자 하는 패턴에 반드시 포함되어야 하는 공간 정보에 대한 제약이 없어 특정 지점들 사이의 최적 이동 경로 탐색 문제나 단위기간 동안 이동 객체가 순회해야 지점들에 대한 스케줄링 경로 예측 문제 등에 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이동 객체의 위치 이력 데이터들에 대한 시공간 속성들을 고려하여 다양한 이동 패턴들 중 객체의 최적 이동 경로에 해당하는 패턴을 탐색하기 위한 새로운 시간 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 위치 데이터들 중 객체가 가장 빈번하게 이동한 경로를 탐색하여 최적 경로를 결정하는 알고리즘으로, 공간 추상 계층의 각 계층별 영역 내 포함여부를 고려한 위치 일반화를 수행하여 보다 효과적으로 이동 패턴을 탐색할 수 있다.
본 연구에서는 속성중심 귀납법에서 사용하는 개념 계층의 상승 기법, 결정트리에 의한 귀납법에서 사용하는 정보 획득량의 측정 기법, 그리고 라프셋에 의한 지식감축 방법을 복합하여 저수준의 데이터를 고수준 정보로 일반화하고, 불필요한 속성들을 감축하여 간략화된 결정규칙을 도출하는 통합방법의 지식 발견 시스템을 시험적으로 구현했다. 여기서 추출한 최소화 결정 규칙은 대규모 데이터베이스에서 추출할수 있는 유용한 지식으로 의사결정에 사용하는 정보가 된다. 생성된 규칙지식은 각기 방법들보다 간결하다. 그리고 개념 일반화에 의해 유도된 지식이 고수준의 추상으로 표현된다.
무선이동통신의 발전과 더불어 다양한 형태의 무선 단말기에서 구동하기 위한 많은 어플리케이션들이 개발되었다. 본 논문은 이러한 환경에서 좀더 발전된 멀티미디어 환경을 제공하고자 시스템 의존도를 최소화한 미려한 Vector방식 동영상 출력 모듈과 그래픽 알고리즘을 내장한 SWF 포맷을 지원하는 SWF Player를 설계하였다. 또한 다중 플랫폼 기반의 추상커널 계층을 이용하여 기기 종속적인 부분을 최소화하고, 일관적인 인터페이스를 지원할 수 있는 연구를 토대로 Mobile 환경에 적합한 SWF Player를 구현한다.
자연어 표상은 자연어가 가진 정보를 컴퓨터에게 전달하기 위해 표현하는 방법이다. 현재 자연어 표상은 학습을 통해 고정된 벡터로 표현하는 것이 아닌 문맥적 정보에 의해 벡터가 변화한다. 그 중 BERT의 경우 Transformer 모델의 encoder를 사용하여 자연어를 표상하는 기술이다. 하지만 BERT의 경우 학습시간이 많이 걸리며, 대용량의 데이터를 필요로 한다. 본 논문에서는 빠른 자연어 표상 학습을 위해 의미 정보와 BERT를 결합한 개념 언어 모델을 제안한다. 의미 정보로 단어의 품사 정보와, 명사의 의미 계층 정보를 추상적으로 표현했다. 실험을 위해 ETRI에서 공개한 한국어 BERT 모델을 비교 대상으로 하며, 개체명 인식을 학습하여 비교했다. 두 모델의 개체명 인식 결과가 비슷하게 나타났다. 의미 정보가 자연어 표상을 하는데 중요한 정보가 될 수 있음을 확인했다.
무선통신 시스템에서 사용자에게 제공되는 서비스의 품질을 향상시키기 위하여 계층별로 재전송 알고리즘이 사용되고 있다. 그러나 계층별 재전송 알고리즘은 독립적으로 동작하여 시스템의 비효율성을 야기할 수 있으며, 불필요한 재전송에 의한 서비스 품질의 감소를 발생시킬 수 있다. 이를 해결하기 위한 방안으로 다 계층 재전송 방식 주목받고 있다. 하지만 다 계층 재전송 방식을 무선통신 시스템에 적용하기 위해서는 다 계층 재전송 방식의 성능이 서비스 클래스의 QoS 요구사항을 만족하는지 검증되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 다 계층 재전송 방식의 성능을 분석하기 위한 수학적 모델을 제안하며, 제안된 분석 모델을 이용하여 서비스 별 재전송 알고리즘 및 최적의 파라미터를 도출하고자 한다. 제안한 수학적 분석 모델은 채널 특성을 고려한 MCS 레벨을 선택하며 HARQ와 ARQ를 결합했을 때 성능 분석이 용이하고 패킷 전송 지연의 분석이 가능하다. 분석 모델의 활용을 위하여 WiMAX 시스템을 고려하여 지연에 민감한 서비스에 적합한 재전송 방식 및 재전송 파라미터를 도출한다. 또한 본 논문은 LTE, WLAN과 같은 무선통신 시스템에서 재전송 방식을 최적화 하는데 활용 가능하다. 성능분석 결과, 지연 및 주파수 효율성을 고려한 경우 음성서비스는 HARQ만을 사용하는 것이 유리하며 최대전송횟수가 3 이하로 제안되어야 하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 비디오와 쌍방향 게임의 경우 HARQ와 ARQ 모두 사용할 수 있으나 최대전송횟수가 3 이상인 경우 HARQ를 사용하는 것이 유리하다.
상속구조의 계층이 깊어질수록 재사용성은 좋으나 이해하기가 어려워지고 유지보수가 힘들어 진다. 반대로 계층이 얕을수록 추상성이 부족하나 이해성과 수정성이 좋아진다. 따라서 시스템의 유지보수성을 위해서는 깊은 상속구조를 분리하여 얕은 상속구조로 만드는 것이 바람직하다. 본 연구에서 제안한 복잡성 척도는 Chidamber and Kemerer의 상속구조에 관한 척도인 DIT(Depth of Inheritance Tree)와 NOC(Number Of Children)를 기초로 Li가 지적한 Chidamber and Kemerer 척도의 모호성을 해결한 통합적 척도로서, 클래스 상속구조의 복잡성 측정에 있어서 조상 클래스 수, 자손 클래스 수, 상속구조의 깊이를 고려한 간단하고 휴리스틱한 척도이다. 이는 상속구조의 분리에 있어서 복잡도를 정량적으로 평가할 수 있는 정보를 제공한다.
FRSAD과 온톨로지 모형간의 연계는 어떠한 정보구현시스템이나 특정 상황에서도 독립적인 상위 계층의 지식구조를 제안하고, 의미 연결, 지식구조, 주제접근, 상호운용성 등을 확보하기 위한 노력이다. FRSAD 모형을 현실적인 정보환경에 적용하고, 도서관 안팎 어디서나 자유롭게 정보를 확인하고 공유하기 위해서는 지식표현 인코딩 체계가 필요하다. 본 연구에서는 웹 온톨로지 언어인 OWL를 사용하여 FRSAD 모형을 온톨로지 구조로 표현하였으며, 이를 확인하기 위해 Prot$\acute{e}$g$\acute{e}$를 사용하여 FRSAD 온톨로지 모형을 시범적으로 구축하였다.
최근 RFID (Radio Frequency Identification)기술은 다양한 분야에서 관심을 받고 사용되고 있으며 RFID 리더의 종류도 매우 다양하다. 이러한 RFID 리더들을 지원하기 위해 RFID 미들웨어는 리더에서 지속적으로 발생하는 데이터를 수집, 제어, 관리하는 기능을 가지고 있으며 다양한 형태의 RFID 리더 인터페이스를 지원하여 이기종 RFID 리더와의 연동을 용이하게 한다. 현재 표준 규약에 따른 RFID 미들웨어들이 개발되고 있으며 RFID 표준 단체인 EPCglobal에서는 EPC (Electronic Product Code) 처리 시스템에서 RFID 태그를 인식한 리더가 애플리케이션 계층으로 데이터를 전달하는 역할을 하는 ALE (Application Level Events)라는 RFID 미들웨어를 제시하였다. 그러나 표준을 따르는 RFID 미들웨어는 그 자체가 복잡하고 부피가 크며 가격이 높기 때문에 이를 기반으로 한 시스템은 개발 속도가 늦어지고, 유지보수가 힘들어진다. 따라서 한 기업 내에서 사용되는 애플리케이션의 크기가 소규모 또는 중규모인 경우를 위해 보다 가벼운 RFID 미들웨어가 필요하다. 본 논문에서는 다양한 RFID 리더를 처리하기 위한 리더 매니저와 애플리케이션의 목적에 맞는 이벤트를 생성하는 쿼리 매니저를 가진 경량의 RFID 미들웨어를 개발하고자 한다. 리더 매니저는 RFID 리더를 관리하기 위한 추상 어댑터를 제공하고 리더 구성 XML 파일을 이용하여 RFID 리더를 관리한다. 쿼리 매니저는 질의 조건을 주기적으로 체크하는 스케줄러를 통해 RFID 이벤트를 관리한다. 본 경량적 RFID 미들웨어는 하드웨어의 투명성을 지원하며, 유지보수가 용이하고 유연성과 확장성을 제공하는 RFID 애플리케이션을 개발할 수 있도록 해준다.
본 논문은 지식 기반 객체지 향 공간 데이터베이스시스템 KOBOS를 제안한다. 객체지향 공간 데이터베이스 시스템의 데이터 모델링과 근접 질의답변에 지식기반 접근법을 도입한다. 공간객체와 근접 공간 연산자를 다루기 위해 다음과 같은 세 단계 객체지향 데이터 모델을 제안하고 있다: (1) 공간 형상 모델; (2) 공간 객체 모델: (3) 내부 기술 모델. 근접 공간 연산자의 범위는 공간 타입 추상 계층으로 알 수 있다. 또한 객체지향 공간 질의어인 SOQL을 제안한다. SOQL은 공간 객체의 다양한 출력과 공간 및 비 공간 객체의 검색을 수행할 수 있는 통합 기능을 제공해준다. 효율적인 혼합 질의 처리를 위하여, 하향 공간 질의 처리 방법을 이용하여 처리해 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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