분산 가상 환경(DVE)의 사용자 수가 증대됨에 따라, 고려해야 할 사항 중 가장 중요한 것들 중 하나는 상호작용의 성능을 위한 확장성에 있다. DVE의 확장성을 지원하기 위한 방법들 중 하나는 사용자 인지도 관리 기법이다. 기존의 인지도 관리 기법은 사용자의 인지도를 일정한 공간으로 제한을 함으로써 사용자가 받는 메시지의 수를 줄이는 방법이다. 하지만 많은 사용자들이 근접한 곳에 운집한 경우, 사용자는 그 근접한 공간에서 발생하는 모든 메시지를 받아야 한다. 이것은 사용자들에게 통신에 따른 많은 부하가 걸리게 되며 따라서 시스템은 확장성이 떨어지게 된다. 본 연구에서는 각 사용자의 인지도 영역에 사용자가 관심 있는 사물의 타입을 표현하고 같은 관심을 가지고 있는 사용자들끼리 그룹을 생성하여 사용자의 관심도에 따른 선택적인 메시지를 받게 한다. 이를 통하여 각 사용자는 자신과 근접한 공간에 있는 모든 사용자로부터 생성되는 모든 메시지를 받지 않아도 된다. 본 연구를 통하여 확장성 있는 방법으로 사용자간의 상호 작용을 지원할 수 있다.
경쟁적 전력시장에서는 이익주체의 다양화로 송전망확장은 개별 시장참여자의 경제적 편익에 큰 영향을 미칠 수 있다. 송전설비 투자계획은 미래 전력 시장 및 계통의 예측을 바탕으로 하기 때문에 예측의 불확실성에서 발생하는 설비투자의 과잉.과소투자의 최소화 방안이 필요하다. 따라서 본 논문은 송전망확장사업의 경제적 가치를 평가하는 방법에 대해 연구였고 미래 시장 및 계통의 불확실성을 반영하기 위해 전력수요와 연료가격의 과거 예측오차의 표준편차를 이용한 예측값의 확률밀도함수의 모델링 방법을 이용한 송전망확장의 경제성 평가 방법을 제시한다. Monte Carlo Sampling을 이용, 송전망확장으로 인한 시장참여자의 경제적 편익 변화의 기대값과 편익 변화의 범위를 산출함으로써 설비투자의 리스크와 잠재효과에 대해 분석한다.
본 논문에서는 X-FEM을 사용하여 혼합모드 하중 상태에서의 이차원 선형탄성체의 균열문제에 대한 형상 설계민감도 해석을 수행하였다. X-FEM이란 균열과 같은 특수한 해를 근사하는 방법으로써, 확장함수를 도입하여 FEM의 한계를 극복하는 방법론이다. X-FEM 하에서 해를 근사하는 데 쓰이는 확장함수들은 불연속성과 특이성을 포함하고 있어 물리적 영역에 의존한다. 이는 설계민감도 해석을 수행하는 과정에서 그러한 의존성을 고려해주는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 X-FEM 기반의 형상 설계민감도 해석해를 제안하고자 한다. 식의 유도는 전 미분 공식에 기초하고 있으며, 형상함수의 설계변분에 대한 의존성에 관한 항을 추가시켰다. 또한, 균열 주위의 국부적인 공간에서의 확장된 자유도에 설계속도를 가한다. 이에 대한 몇 가지 수치 예제를 통하여 개발된 방법론의 타당성을 확인하였다.
본 논문은 웨어러블 플랫폼 구성 기술로써 e-Textile Fabric Area Network (e-FAN) 시스템을 소개하고, e-FAN 시스템에서의 브릿지 노드를 이용한 네트워크 확장 방법을 제안한다. E-FAN 은 직물 소재의 제품에 센서, 엑츄에이터, 프로세서 등의 다양한 정보 처리 유닛이 전도성사로 연결되는 구성되는 네트워크이다. 본 논문은 이러한 e-FAN 시스템에서의 e-FAN 브릿지 노드 (e-FAN Bridge Node; eFANBN)을 활용한 네트워크 확장 방법을 제시한다. E-FAN 브릿지 노드를 활용한 네트워크 확장 방법을 통하여 다양한 종류의 전도성사를 통신 매질로 하는 네트워크 세그먼트를 통합하여 내고장성을 지원하는 네트워크로 확장한다.
말뭉치는 기계학습 및 심층학습을 위한 필수 자원이다. 한국어 개체명의 경우 학습에 사용할 잘 정제된 개체명 부착 말뭉치가 충분하지 않다. 말뭉치 정제 작업은 시간적, 경제적으로 많은 비용이 소모된다. 따라서 본 논문에서는 적은 양의 말뭉치를 이용하여 말뭉치를 자동적으로 확장하는 방법을 제안한다. 특별히 소규모 말뭉치에 속하는 문장의 단어에 대한 형제어들을 선정하여 형제어의 확률추출을 기반으로 대체함으로써 새로운 문장을 생성함으로써 말뭉치 확장하는 방법이다. 본 논문에서는 확장된 말뭉치를 이용해서 대부분의 시스템에서 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다. 앞으로 단어의 삭제 및 삽입 등 다양한 방법으로 좀 더 다양한 문장을 생성할 수 있을 것으로 생각합니다.
모듈러 멱승은 양수 x, E, N에 대하여 $x^Emod$ N로 정의된다. 모듈러 멱승 연산은 대부분의 공개키 암호화 알고리즘과 전자서명 프로토콜에서 핵심적인 연산으로 사용되고 있으므로, 그 효율성은 암호 프로토콜의 성능에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 모듈러 멱승 연산에 필요한 곱셈 수를 감소시키기 위하여, 슬라이딩 윈도우를 적용한 CLNW 방법이나 VLNW 방법이 가장 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 조합론(combinatorics)에서 많이 응용되는 그래프 모델을 모듈러 멱승 연산에 적용할 수 있음을 보이고, 일반화된 그래프 모델을 통하여 VLNW 방법보다 더 적은 곱셈 수로 모듈러 멱승을 수행하는 방법을 설명한다. 본 논문이 제안하는 방법은 전체 곱셈 수를 감소시키는 새로운 블록들을 일반화된 그래프 모델의 초기 블록 테이블에 추가할 수 있는 초기 블록 테이블의 두 가지 확장 방법들로써, 접두사 블록의 확장과 덧셈 사슬 블록의 확장이다. 이 방법들은 새로운 블록을 초기 블록 테이블에 추가하기 위해 필요한 곱셈의 수와 추가한 뒤의 전체 곱셈 수를 비교하면서 초기 블록 테이블을 제한적으로 확장하므로, 지수 E에 non-zero bit가 많이 나타날수록 VLNW 방법에 비해 좋은 성능을 보이며 이는 실험을 통하여 검증하였다.
컴퓨터 시각 인식 방법을 이용하여 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하고자 하는 연구는 가상 현실 환경에서 얼굴 움직임에 의한 3차원 그래픽 화면 조정, 시뮬레이터에서의 훈련자 얼굴 움직임에 의한 화면 조정 및 모니터상의 시선 위치 파악 등을 위해 필수적으로 요구되는 기술로서 최근 활발히 연구되고 있다. 기존에 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하고자 하는 연구들은 대부분 확장 칼만 필터(extended kalman filter)를 이용하였으나, 이러한 방법은 필터의 초기 값을 정확하게 설정해야하는 제약 요소를 갖고 있으며, 또한 얼굴의 회전 방향 변화 시 이에 대처하지 못하는 경우 역시 종종 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 확장 칼만 필터의 변형 형태인 반복적 확장 칼만 필터를 이용하여 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하였다. 반복적 확장 칼만 필터에서는 확장 칼만 필터에서 계산되어 나오는 추정 오차 공분산 행렬 값이 미리 정해진 임계치보다 커지는 경우, 현재 얼굴의 움직임 량을 제대로 추정하지 못하고 있는 것으로 판단하여 칼만 필터에서 사용하는 회전 및 이동 속도, 그리고 회전 및 이동 각 속도를 변형함으로써 얼굴의 움직임 량을 정확하게 추정할 수 있도록 하는 방법이다. 실험 결과 반복적 확장 칼만 필터를 사용하였을 경우에 얼굴의 급격한 회전 방향 변화에도 얼굴의 3차원 움직임 량을 정확하게 추정할 수 있음을 알 수 있었다.
대용량 무선 인터넷 프록시 캐시 서버 클러스터에서는 성능 및 저장 공간의 확장성이 중요하게 되었다. 여기에서 성능의 확장성은 캐시 서버를 추가함에 따라 클러스터 성능이 선형적으로 증가함을 의미하고 저장 공간의 확장성은 캐시 데이터가 서버들에게 분할 저장되어 있어서 캐시 서버의 수에 상관없이 캐시 데이터를 저장하는 클러스터안의 공간의 합은 일정함을 의미한다. 대용량 서버 클러스터에서 많이 사용되는 라운드로빈 기반 부하분산 방법은 성능의 확장성은 보장되지만, 요청 URL 데이터가 모든 서버에 저장되어야 하므로 저장 공간의 확장성이 없는 단점을 가진다. 해싱기반 부하분산 방법은 모든 요청 URL 데이터가 서버들에 분할 저장되어 있어서 저장 공간의 확장성을 가진다. 그러나 그 방법은 사용자의 요청 패턴 불균형 또는 특정서버로의 요청 집중(Hot-Spot) 시에 성능 확장성이 없다. 본 논문에서는 성능 및 저장 공간의 확장성을 보장하는 새로운 동적 해싱 부하분산기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 주기적으로 과부하 상태의 캐시 서버에 할당된 요청들을 찾아서 다른 캐시서버로 동적으로 재할당한다. 제안된 방법을 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안된 방법이 기존 방법과는 달리 성능 및 저장 공간의 확장성을 보장함을 확인하였다.
본 논문에서는 적외선 영상에서 영역확장 및 온라인 분산을 이용한 화염검출 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 화염검출 방법은 화염 후보영역을 효과적으로 검출하기 위하여, 먼저 적외선 자기 영상에 높은 임계값을 적용하여 초기 화염영역의 후보영역을 분할하고, 영역확장 방법을 이용하여 유사한 높은 값을 갖는 이웃영역으로 확장시켜 최종후보영역을 검출한다. 분할된 후보영역은 나대지 와 건물같은 비 화염 영역을 포함할 수 있기 때문에, 화염 영역을 검출하기 위하여 분할영역을 시간에 따라 추적하면서, 각 후보영역의 밝기 값의 변화 정도를 추적영역의 분산을 온라인 갱신에 의해 효과적으로 계산하였다. 적외선 영상에서의 실험을 통하여 영영 확장 방법과 온라인 분산에 의한 제안방법이 적외선 영상에서 효율적으로 화염을 검출함을 보였다.
충주댐 유역의 미계측유역을 대상으로 공간분포를 고려한 저류함수법 기반의 유출자료를 활용하여 지역최대홍수량의 추정 가능성을 평가하였다. 유출자료의 공간확장 가능성을 보기위해 2008년부터 2017년까지의 홍수 사상 중에 8개를 선정하였으며, 적절한 비교와 NSE 검증을 위해 충주댐, 영월1, 영춘 수위관측소를 검정지점으로 지정하였다. 또한, 선정한 사상 8개의 계측유역 유출자료를 바탕으로 공간확장방법을 활용하여 미계측유역의 유출자료를 생성하였다. 생성한 유출자료로 충주댐 유역의 홍수 사상과 지역최대홍수량(QRMF) 사이의 상관관계를 분석하여 지역최대홍수량의 발생 가능성과 충주댐 유역의 K값을 추정하였다. NSE 검증결과 유역출구지점인 충주댐에서 0.53으로 만족하여 유출자료 공간확장방법을 활용한 모의유출자료 산정은 적절한 것으로 나타났으며, 모의유출자료의 특성이 실제 유역의 특성과 유사한 것으로 나타났다. 생성한 유출자료와 지역최대 홍수량($Q_{RMF}$)에 대해 피어슨 상관계수와 RMSE를 활용하여 평가한 결과 서로 매우 높은 상관관계를 나타냈으며(Pearson's r> 0.9), 홍수량 산정방법에 있어서 지역최대홍수량($Q_{RMF}$)를 사용하여 산정하는 것이 바람직한 것으로 나타났다(RMSE=1.94). 또한, 충주댐 유역에 대한 지역최대홍수량($Q_{RMF}$)의 K값은 5.298로 산출되었으며, 산출한 K값으로 전체적인 충주댐 유역의 최대홍수량뿐만 아니라 면적이 비교적 작은 소유역의 최대홍수량도 추정할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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