이동성은 미래 인터넷의 필수 요구 사항 중의 하나이다. 그리고 최근에는 단순한 단말기의 이동이 아닌 인간의 이동성 (Human Mobility) 모델링을 통해 인간 사이의 상호작용, 통신 패턴 등을 분석하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 고에서는 미래 인터넷에서 이동성 지원 아키텍처 및 프로토콜 개발을 위해 필수적인 인간 이동성 모델링과 관련된 최신 연구결과들을 비교, 분석하고 인간 모델링과 관련된 새로운 연구 주제를 제시한다.
본 연구는 염색 과정 중에 발생하는 수질오염을 줄이고 또한 홀치기 염색기법에 의해 제작된 패턴을 모티브로 하여 수작업에서 얻지 못한 다색 의 사용을 가능케 함으로써 새로운 느낌 의 홀치기 문양 표현과 3D 모델링을 통하여 텍스타일디자인이 상품화 되었을 때의 효과를 CAD를 이용하여 살펴보고자 한 것이다. 연구방법으로는 가장 일반적인 실로 묶기, 전통적인 손바느질 느낌이 나는 시침질, 현대적 느낌이 강한 깡통에 의한 묶기와 기하학적 효과가 나는 접기 등의 홀치기염색 기법으로 수작업 한 다음 CAD를 이용하였다 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 홀치기염색기법에 의해 제작된 패턴을 모티브로 하여 수작업에서 얻지 못하는 다색사용가능성이 주메뉴의 색정리, 색4전개, 색 바꾸기를 사용함으로써 가능하였다 둘째, 다양한 색을 얻기 위해서 홀치기염색의 수작업에서는 상당한 시간과 노력을 필요로 하지 만 CAD를 사용함으로써 이러한 작업 이 몇 가지 메뉴의 사용으로 짧은 시간 내에 쉽게 이루어질 수 있었다. 셋째, CAD를 통한 홀치기 염색패턴의 새로운 이미지 효과를 얻기 위해 Solarize와 Intensity Direct, Effect/Emboss를 사용함으로써 다양한 질감과 새로운 이 미지 의 홀치기염색패턴을 얻을 수 있었다. 넷째, 위의 작업 과정을 통하여 수작업에서 발생 하는 수질오염을 줄일 수 있었다. 다섯째, 이상에서 얻어진 염색패턴을 3D모델링을 통하여 상품의 제작과정과 소비자에게 착용되었을 때의 효과를 미리 볼 수 있음으로 인해서 생산자의 실패율을 줄여줄 수 있을 것으로 본다 여섯째, CAD를 이용한 이러한 일련의 과정들이 텍스타일산업 분야에 충분히 기여 할 수 있을 것으로 기대 된다.
본 논문에서는 조명 또는 장면의 갑작스러운 변화에 효과적으로 배경모델링을 하기 위해 국부이진패턴을 이용한 다중 배경모델링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 각 장면에서 독립적인 배경모델을 이용하여 모델 업데이트를 실시한다. 이후 검출된 전경 영역의 비율이 일정 임계치를 넘게 되면 기존의 모델 중 적합한 모델을 찾거나 새로운 모델을 생성하여 현재 배경모델을 대체한다. 이는 배경모델의 성능을 유지하면서 효율적으로 장면의 변화에 바로 대응할 수 있는 장점이 있다. 실험결과에서는 실내조명이 갑작스럽게 변하는 영상과 Pan Tilt Zoom 카메라를 이용한 다중 영상에서 제안한 방법이 효과적으로 동작함을 확인할 수 있었다.
내용 기반의 비디오 검색에 있어 텍스처는 중요한 변수로 사용될 수 있다. 모든 물체의 표면은 독특한 성질을 보유하고 있으므로, 텍스처는 형상이나 색과 더불어 중요한 변수로 사용될 수 있다. 어떤 영상의 특징을 올바르게 추출하고 잘 분류하여 표현하는 것은 비디오 검색에 있어서 매우 중요하다. Temporal texture는 무한한 시공간적 범위의 복잡하고, 추상적인 움직임 패턴이며 자연 세계에 흔히 나타난다. 그러므로 이를 특징화시킬 수 있고, temporal texture 패턴을 얼마나 잘 이용할 수 있느냐는 비디오 검색의 성능에 많은 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문은 temporal texture 모델링들 중 서로 다른 특징을 가진 세 가지의 모델을 선정하여 비교, 분석한다. 특히, 특징 추출의 분류가 정확하게 이루어지느냐에 초점을 맞추어서 분석하였다. 분류의 성능은 두 가지 변수 즉, 어떤 성질의 모델이며 비디오 데이터인가에 따라 달라지게 된다. 이들 모델링이 분류하기까지 걸리는 시간의 차이는 무시할 수 있을 정도의 시간차이므로, 정확도를 위주로 성능을 분석했다.
일반적으로 센서 어레이는 많은 채널의 센서를 가지고 있으므로 분석해야 할 데이터의 양이 많다. 따라서 다변량(多變量) 분석 방법을 이용하는데, 크게 통계적 방법과 신경망 방법을 분석하고자 하는 데이터의 특성이나 분석에 필요한 환경 조건에 맞는 분석 방법을 선택하여 이용한다. 센서 어레이의 신호 패턴을 분석하기 위해 본 연구에서는 상태 천이 모델을 이용하여 측정된 가스의 특성을 반영할 수 있는 통계적 방법에 대해 연구하였다. 센서 어레이 신호 데이터를 패턴 모양의 특성을 나타낼 수 있는 상태 천이 모델로 변환하여 가스 종류 식별이 보다 정확하게 이루어 질 수 있도록 모델을 설계하는데 중점을 두고, 모델링 요소인 '상태'는 일정한 시간 간격으로 샘플링 하였을 때의 신호값으로,'천이 관계는 각 천이 벡터의 각으로 각각 정의하여 각도변이 기반 상태천이 모델링을 고안하였다.
최근, 전력소비자 측면에서의 에너지 관리 역할이 중요해짐에 따라 다양한 에너지 관리시스템들이 개발되고 있다. 이 중, 가정용 에너지 관리시스템(Home Energy Management System, HEMS)은 전기가격 및 (신뢰도)수요반응 요청 등에 따라 가전기기의 사용을 조절함으로써, 전력사용 최적화(전력사용 비용 최소화)를 수행하게 된다. 이러한 최적화 문제 내에서 각 가전기기에 대한 사용패턴(편의성)과 관련된 제약조건이 고려되어야 한다. 본 논문에서는, 다변량 간 상관관계(의존성)을 추정하고, 이를 근거로 데이터를 샘플링 하는 데에 유용한 Copula 함수를 이용하여, 각 가전기기의 사용패턴을 모델링하고, 이를 최적화 문제 내 제약조건으로 고려할 수 있는 방법에 대한 연구를 수행하였다.
최근 연구가 활발히 진행되고 있는 ‘유비쿼터스’라는 새로운 패러다임은 기존보다 더욱 많은 컴퓨팅 자원을 이용하여 사용자의 편의를 지원하는 것을 그 목표로 하고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자를 지원하기 위한 대표적인 예로 개인화 서비스를 들 수 있으며, 개인화 서비스는 사용자에 대한 모델링이 필수 요소가 된다. 개개인의 행동 패턴 혹은 선호도 정보로 구성된 사용자 모델은 다양한 개인화 서비스의 원활한 지원을 위해 지금까지 유용하게 사용되고 있지만, 기존의 사용자 모델은 각 서비스가 개발될 때, 그 서비스에 적합한 형태로 매번 설계되어야 하는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자, 사용자 모델을 구성하는 정보들을 분석하여, 모델 설계에 필요한 일반화된 입력 패턴들을 도출하고, 도출된 패턴들을 바탕으로 더욱 쉽고 빠르게 사용자 모델을 생성할 수 있는 방법을 제안한다.
본 연구에서는 플랜트의 계측신호로 부터 특징 패턴 파형들을 감지하고 패턴감지 정보로부터 플랜트의 운전상황 및 고장을 알아내도록 하는 새로운 기법을 제시하고, 이러한 기법의 실현에 필요한 신호처리 기초 연구를 수행하였다. 또한 보령화력 1.2호기 500MW급 드럼형 보일러및 제어 시스템을 대상으로 보일러 플랜트의 dynamics 모델링과 운전 시뮬레이션을 통하여 여러 운전 패턴및 고장 상황을 발생시켜 고장감지 앨고리즘들의 개발 및 시험과정에 적용하였다. 본 연구에서 수행한 보일러 및 보일러 제어계통에 대한 모델링 및 시뮬레이션은 실제 수행한 발전소 시험 데이터와 비교할 때 높은 일치도를 보이는 결과를 보였다.
가상현실에 생성되는 NPC(Non-Player Character)의 인공지능을 설계하는 AI 디자이너가NPC 행동 패턴을 효율적으로 모델링을 할 수 있게 도와주는 FSM(Finite-State Machines) 도구를 제시한다. 이 도구는 FSM 각 상태와 상태의 변이에 따른 여러 가지 행동 패턴을 쉽게 모델링 할 수 있으며, AI를 디자인하는 디자이너가 가상현실 속에 존재하는 NPC의 AI를 설계 하고 프로그래머가 AI를 구현하는데 필요한 시간을 줄여준다. 또한 행동 패턴의 FSM 구조가 일반화되어 재사용성이 높아질 뿐만 아니라 AI를 하드코딩으로 구현 하는 것을 방지 할 수 있다.
효율적인 빈발 패턴 알고리즘은 연관 규칙 마이닝이나 융복합을 위한 마이닝 과정에서 필수적인 요소이며 많은 활용성을 가지고 있다. 패턴 마이닝을 위한 많은 모델들이 빈발 패턴에 관한 정보를 추출하여 FP-트리를 이용하여 저장하고 있다. 본 논문에서는 항목들의 무게중심을 이용한 새로운 빈발 패턴 알고리즘(CAWFP-Growth)을 제안하여 항목들이 가지는 가중치와 빈도수를 같이 고려하여 항목간의 중심을 계산하여 기존의 FP-Growth 알고리즘의 효율성을 향상시킨다. 제안한 방법은 하향 폐쇄의 성질을 유지하기 위한 기존의 전역적 최대치 가중치 지지도를 필요로 하지 않기 때문에 자연히 빈발 패턴의 탐색시간이 줄어들고 정보의 손실을 줄일 수 있다. 실험결과를 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 동적가중치를 이용하는 다른 방법과 비교해볼 때, 항목들의 무게중심이 빈발패턴의 정확한 정보를 유지하고 FP-트리의 처리시간을 줄여주기 때문에 제안한 방법의 중요성을 보이고 있다 또한 가상 분산모드에서 맵리듀스 프레임을 기반으로 빅데이터를 모델링하고 향후 완전분산 모드에서 제안한 알고리즘의 모델링이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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