최근 심층 신경망 (Deep Neural Networks, DNNs)는 모바일 및 임베디드 디바이스에 인간과 유사한 수준의 인공지능을 제공해 많은 응용에서 혁명을 가져왔다. 하지만, 이러한 DNN의 높은 추론 정확도는 큰 연산량을 요구하며, 따라서 기존의 사용되던 모델을 압축하거나 리소스가 제한적인 디바이스를 위해 작은 풋프린트를 가진 새로운 DNN 구조를 만드는 방법으로 DNN의 연산 오버헤드를 줄이기 위한 많은 노력들이 있어왔다. 이들 중 최근 작은 메모리 풋프린트를 갖는 모델 설계에서 주목받는 기법중 하나는 레이어 간에 패러미터를 공유하는 것이다. 하지만, 기존의 패러미터 공유 기법들은 ResNet과 같이 패러미터에 중복(redundancy)이 높은 것으로 알려진 깊은 심층 신경망에 적용되어왔다. 본 논문은 ShuffleNetV2와 같이 이미 패러미터 사용에 효율적인 구조를 갖는 소형 신경망에 적용할 수 있는 패러미터 공유 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 작은 크기의 템플릿과 레이어에 고유한 작은 패러미터를 결합하여 가중치를 생성한다. ImageNet과 CIFAR-100 데이터셋에 대한 우리의 실험 결과는 ShuffleNetV2의 패러미터를 15%-35% 감소시키면서도 기존의 패러미터 공유 방법과 pruning 방법에 대비 작은 정확도 감소만이 발생한다. 또한 우리는 제안된 방법이 최근의 임베디드 디바이스상에서 응답속도 및 에너지 소모량 측면에서 효율적임을 보여준다.
질의 최적화에 사용하기 위한 선택도 추정 방법은 히스토그램, 샘플링 그리고 패러미터에 의한 요약 방법 등이 제시되고 있다. 히스토그램을 이용한 선택도 추정은 상용 데이타베이스 시스템에서 가장 보편적으로 사용되는 방법이지만, 이동 객체를 위한 시공간 데이타베이스에서는 데이타 분포가 지속적으로 변화함으로써 기존의 히스토그램 방법을 이용하는 것은 제한이 많게 된다. 특히 미래 질의를 위해서는 데이타 갱신을 반영하는 동적 관리가 가능하며, 정화도를 유지할 수 있는 다른 접근 방법이 필요하다. 따라서 시공간 객체를 위한 선택도 추정 방법은 질의 술어가 요구하는 데이타 분포에 대한 히스토그램이 필요하며, 본 논문에서는 미래의 시공간 영역 질의 술어에 대하여 신속히 히스토그램을 생성할 수 있도록 쌍대성과 한계 분포 방법을 이용한 히스토그램을 제안한다. 쌍대 공간에서 이동 객체에 대한 데이타 시놉시스를 이용하여 구성된 시공간 히스토그램은 이동 궤적의 선형성이 유지하는 시간 동안 정확성을 보장하면서 빠른 시간에 생성이 가능하다. 또한 동적 갱신을 점증적으로 지원함으로써 효율적으로 갱신된 정보를 반영할 수 있고 추정 결과의 정확성을 향상시킬 수 있다.
최근 보다 경제적이고 쉽게 적용이 가능한 차량간 무선통신과 같은 첨단 기술들은 고비용의 교통시설과 미래의 교통수요에 대한 공간적 시스템 확장이 제한적인 고속도로에서 주로 시행되고 있는 중앙제어식 인프라기반 교통정보시스템의 가능한 대안으로 간주되고 있다. 본 논문은 차량간 무선통신을 이용한 분산식 첨단교통정보시스템을 개발하고 제안된 시스템의 효과 (운전자의 통행시간단축)를 향상시키는 세가지 보조기능(독립자동유고감지알고리즘, 실험차량 샘플 모델, 운전자행태 모델)을 소개하고자 한다. 그리고 전형적인 $6{\times}6$ 도시형 도로망에서 미시적 시뮤레이션모델(VISSIM)을 이용해서 세가지 중요한 패러미터(교통류, 무선통신 라디오 레인지, 통신차량의 보급율)에 따른 그 효과를 교통사고 시나리오에서 평가하고자 한다. 본 논문의 연구결과로는 세가지 시스템 패러미터가 증가함에 따라 보다 많은 무선통신 차량이 교통데이터 전송에 관련되었고 데이터전송 속도도 더 빨라짐을 보였다. 또한 통신차량들은 동적으로 현재의 교통상황 파악과 교통사고로 야기된 정체지역을 우회하는 최적의 경로를 탐색함으로써 운전자의 통행시간을 단축시키는 결과를 보였다. 교통사고로 인한 혼잡교통류 상황에 순간적으로 반응(통행시간 데이터베이스 갱신과 최적 경로 탐색)하는 차량들을 중심으로, 상대적으로 교통량이 적은 상황에서는 보다 시스템 효율적인 시간대에 운전자들이 경로를 변경하는 행태를 보인 반면에 교통량이 많은 상황에서는 많은 운전자들이 덜 효율적인 시간대, 예를 들면 교통사고가 해소된 후에도 경로를 변경하는 경우가 목격되었다. 따라서 차량당 평균통행시간단축은 교통수요와 밀접한 관계를 보였다. 그리고 실제 교통사고 시간 동안 교통사고의 직접적인 영향에 의해서 경로를 변경하는 통신차량들을 제외하면 도로망에 진입하는 차로에 있는 통신차량이 도로망내에 있는 다른 통신차량보다 통행시간이 짧은 것으로 나타났다. 또한 교통사고지점의 위치와 방향은 경로변경차량의 공간적인 분포를 결정하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 네트워크 관리 시스템에서 SNMP(Simple Network Management Protocol) 프로토콜을 이용한 중앙 집중형 방식과 이동 에이젠트(mobile agent)를 이용한 분산방식 각각의 성능을 평가하기 위한 성능평가 모델을 제시한다. 먼저 균등 네트워크 상에서 적용 가능한 모델을 제시하고 실제 실험을 통하여 각 파라미터 값의 변화에 따른 네트워크 수행 시간을 비교한다. 다음으로 비균등 네트워크에 적용 가능하도록 모델을 확장하고, 제시한 모델을 응용하여 실제 가상의 시나리오 하에서 네트워크 소요시간을 줄일 수 있는 방안과 그에 대한 실험 결과를 제시한다. 본 성능평가 모델은 차후 네트워크 관리시스템을 개발할 때에, 효율적인 패러타임(paradigm)과 수행 구조를 선택하는데 도움이 될 수 있을 것이다.
본 연구는 TOD 시스템이 가져오는 경제적 파급효과에 대해 신규시장창출, 연구기획비용절감, 사업화 성공률 증대효과라는 세 가지 측면에서 정량적으로 추정하고자 하였으며 시스템 개발이 가져오는 효율성 제고라는 측면을 강조하여 패러미터들을 도출하고 시뮬레이션과 시나리오 분석을 실시하였다. 시나리오별로 (1) TOD 시스템 적용비율이 해당부문 R&D 기획과제의 1.4%라고 가정한 경우 R&D 기여율을 적용한 경제적 파급효과 편익의 총합은 2011년 가격기준으로 921.3억원으로 도출되며 연구개발 투입비용(2012-2017년까지 6년간 30억원이 투자되며 2011년 현재가치로는 149.9억원이 투입)을 감안하면 B/C ratio는 6.15으로 도출된다. 시나리오 (2) TOD 시스템 적용비율이 1.9%라고 가정한 경우 경제적 편익의 총합은 1,250.3억원, B/C ratio는 8.34, 시나리오 (3) TOD 시스템 적용비율이 0.9%라고 가정한 경우 경제적 편익은 592.2억원, B/C ratio는 3.95가 도출된다. 본 연구는 기술기회 탐색에 대한 새로운 시스템 개발이 가지는 경제적 효과에 대해서 사전적 타당성을 점검하였고, 시스템 관점에서 연구개발투자의 경제성 평가방법론에 대한 새로운 사례를 제공하였다는데 연구의 의의가 있다.
국외의 대형 무척추동물과 해조류 군집을 대상으로 해역의 생태학적 상태를 평가하는 모델을 이용하여 인공어초와 인접한 자연초의 상태를 비교함으로써 우리나라 연안역에 설치된 인공어초의 기능도(FI, Functional Index; 군집구조의 안정성과 생산성의 추정)와 성숙도(MI, Maturity Index; 자연초 생물학적 패러미터와의 비교)를 평가할 수 있는, 복수의 생태학적 지수(ecological index)로 구성된 시스템을 개발하였다. 이 생태평가 모델을 서해안 연안바다목장 5개 지역(백령-대청, 연평, 태안, 서천 그리고 부안)의 자연초와 인공어초 또는 어초시설예정지(자연초)에 적용한 결과, 기능도(FI)는 지역별로 평균 31.6%(백령-대청)부터 72.5%(부안), 성숙도(MI)는 53.1%(서천)부터 76.9%(태안)의 범위를 나타내었다. 인공어초의 기능도와 성숙도는 태안에서 가장 양호하였으며, 인접한 인공어초와 자연초 간의 FI는 유의한 선형 관계를 갖는 것으로 나타났다($r^2=0.83$, p=0.01). 이 같은 결과는 그 해역의 생물 군집의 상태가 어초의 기능도를 결정하는 데에 중요한 요인으로 작용할 수 있음을 의미한다. 생태학적 상태에 대한 평가 결과는 효율적인 재원의 활용과 의사 결정에 책임이 있는 환경 및 자원 관리자에게 중요한 정보로 활용될 수 있을 것이다. 평가 결과의 정확도를 개선하고 강화하기 위해 다음과 같은 세 가지가 필요하다: (1)평가 결과의 타당성 검증과 이에 기초한 지시자 기준의 보정(rescaling)을 지속하고, (2) 시스템의 적용 및 자료의 축적을 통해 획득된 관찰과 경험을 적극적으로 활용하며, (3) 새로운 지수들을 지속적으로 개발, 검증하고 추가해 나가는 노력이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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