최근 USN 환경에서 다양한 센서 네트워크 활용 가능성이 높아지고 있다. 하지만 기존에 제안되었던 센서네트워크 라우팅 프로토콜들이 현실적으로 어려움 점이 있다. 본 논문에서는 대표적인 계층적 라우팅 프로토콜인 HEED가 가지는 생존성과 부분 클러스터 생성의 문제를 해결하고자 에너지 거리 가중치를 사용한 개선된 HEED 라우팅 프로토콜을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안한 개선된 HEED 프로토콜은 기존의 HEED보다 각 노드들의 잔존 에너지양과 거리 가중치를 두어 새로운 CH를 초기에 선정하고 선출된 CH노드의 잔존 에너지양이 50%가 되는 시점을 기준으로 교체해 주는 방식을 제안하였다. 이를 통해서 클러스터 내의 모든 노드들이 에너지 소비를 공평하게 함으로써 전체 클러스터의 생존율을 약 30% 가량 향상시킬 수 있었다. 또한 CH를 교체 선출함에 있어서도 응답시간을 기준으로 기존의 CH노드와 가장 가까운 곳에 위치하는 노드로 교체하도록 하는 기법을 적용하였다.
현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 관련 영상 장치들이 대중화 되고 있다. 그러나 영상 데이터를 처리하는 과정에서 임펄스 잡음에 의해 영상이 훼손되어 영상 인식이 어렵게 되며, 이러한 영상을 복원하기 위해 활발한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 임펄스 잡음환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해 훼손된 화소를 중심으로 방향성과 화소 사이의 공간적 거리에 따라 가중치를 적용하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 개선 효과의 객관적 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.
다중 안테나를 사용한 다중 반송파 대역확산 다중접속 (MIMO MC-CDMA) 시스템에 대한 V-BLAST의 수신 성능을 개선하기 위해 기존에 제안된 다단계 병렬 널링 및 병렬 부분 간섭 제거 수신기 (MPN-PPIC)의 성능을 보다 향상시키기 위한 방법으로, 최적의 간섭 제거 가중치를 구하는 방법을 제안한다. [1]에서 제안된 MPN-PPIC 방법은 병렬 간섭 제거 기법과 실험적으로 구한 최적의 간섭 제거 가중치를 이용하여 다중 사용자 환경에서 기존의 V-BLAST의 단점을 효과적으로 개선할 수 있었다. 하지만, 실험적으로 구한 가중치는 시스템에 적응적으로 적용할 수 없다는 단점이 있기 때문에, 본 논문에서는 수신신호의 신호대 간섭 및 잡음비 (SINR)을 이용한 최적의 간섭 제거 가중치를 구하는 방법을 보이고, 이를 [1]에서의 결과와 비교하기 위해 컴퓨터 모의 실험을 수행한다. 컴퓨터 모의 실험 결과, 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 10/sup -3/의 BER에 대해서 2.5~5dB 정도의 성능 이득을 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다.
최근의 개인정보 노출의 가장 큰 원인은 정당한 개인정보 관리자 즉, 내부자에 의한 부정 이용이다. 관리자는 사용자의 기밀문서를 몰래 복사하거나 고쳐 쓰는 것도 가능하다. 이러한 민감한 개인 및 기업 데이터의 안전한 관리 대책으로서 기밀정보의 안전한 분산 저장관리 기능이 요구되고 있다. 한편, 개인정보를 제공하는 경우, 정보 소유자가 프라이버시 데이터를 누구에게 얼마만큼 가중치(weight)을 두고 공개할지를 정해야 한다. 따라서 참여자의 중요도에 따라 개인정보 열람에 대한 권한의 가중치를 다르게 지정할 수 있는 구조가 요구된다. 본 논문에서는 개인정보를 권한의 가중치에 따라 안전하게 관리할 수 있는 새로운 데이터 관리 기법을 위한 Digit-independent 알고리즘을 새롭게 제안한다. 제안된 알고리즘을 근거로 데이터의 수집과 단순한 연산만으로 고속 연산처리가 가능하여 대량의 프라이버시 데이터에 적용할 수 있는 데이터 관리기법으로서 가중치 테이블 기반의 Digit-independent 알고리즘을 이용한 데이터 분할 복원 방식을 제안한다. 제안 방식은 유비쿼터스 환경에서 e-비즈니스 데이터의 안전한 관리 및 저장에 활용될 수 있을 것이다.
현대 사회는 4차 산업혁명의 영향에 의해 다양한 디지털 통신 장비가 사용되고 있다. 이에 따라 데이터 전송 과정에서 발생하는 잡음제거에 관심이 높아지고 있으며, 효율적으로 영상을 복원하기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 복합적인 잡음에 훼손된 영상을 복원하는데 어려움을 겪고 있으며, 잡음의 특징에 따라 효과적으로 영상을 복원하는 디지털 필터가 요구되고 있다. 본 논문에서는 디지털 영상 전송 과정에서 발생하는 복합잡음을 제거하기 위한 디지털 스위칭 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 잡음판단을 통해 필터링 과정을 스위칭하며 마스크 내부의 화소값들을 기준으로 퍼지가중치 및 결합가중치를 사용하여 영상을 복원한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 필터 알고리즘들과 시뮬레이션을 통하여 비교하였다. 시각적인 평가를 위해 필터링 결과를 확대하여 비교하였으며, 정량적인 평가를 위해 PSNR 비교를 사용하여 분석하였다.
본 논문에서는 레일리 페이딩 채널환경에서 폐루프 송신 안테나 다이버시티 시스템을 위한 최적의 안테나 가중치 방식을 연구한다. 평균전력 및 첨두 전력의 제한이 있는 경우에 폐루프 송신 안테나 다이버시티의 평균 비트 오류율을 최소화하는 최적의 송신 안테나 가중치를 닫힌 형식의 수학식으로 유도한다. 본 논문의 결과로부터 첨두 전력의 제한으로 인한 평균 비트 오류율 성능의 열화는 사용가능 한 평균전력이 커질수록 그리고/또는 송신 안테나 개수가 증가할수록 그 성능 열화의 정도가 더욱 커짐을 알 수 있다.
본 논문에서는 모바일 환경에서의 얼굴인증 성능 향상 방법을 제안한다. 제안했던 기존 방법에서는 다중 반경 LBP 히스토그램을 분석하고 임계값을 적용하여 개인별 주요 블록을 구성하였다. 이 때 임계값의 적용에 따라 인증 성능의 변화가 발생할 수 있고, 주요 블록에 동일한 가중치를 적용하기 때문에 블록의 분별력을 크게 고려하지 않았다. 제안하는 방법은 주요 블록에 가중치를 적용하는 방법으로 주요한 블록과 비교적 덜 중요한 블록의 분별력을 높여 개인인증의 성능을 향상시킨다. 실험 결과 제안하는 방법이 기존 방법들 과 비교하여 낮은 에러율을 보였다.
본 연구는 최근 그 시장규모와 수요가 급격히 증가하고 있는 CMS의 평가방법론을 개발하기 위한 목적으로, CMS와 IT솔루션 평가이론에 대하여 고찰하여, CMS의 평가항목을 크게 '솔루션 특성', '공급벤더 역량', '구매업체 환경적합성'의 대항목으로 분류하고, '컨텐츠 관리기능', '비즈니스지원기능', '기술성', '경제성', '벤더수준', '서비스', '사후관리', '정보화계획적합성', '정보화설비적합성', '조직/인적자원적 합성'의 총 10가지 세부항목을 정의하였다. 또한 AHP 기법을 통하여 각 평가항목의 가중치를 결정하고, 과거 단순가중치법을 이용하여 도입된 CMS구매과정에 대한 사례연구를 실시하였다. 결과적으로 각 솔루션의 순위는 똑같이 결정되었으나, 과거 단순가중치법에 의해 산출된 각 솔루션의 득점비율과 본 사례연구를 통하여 도출된 상대적 선호도는 수치상 큰 차이가 존재하였다. 그 차이는 평가항목과 방법상의 차이에 의한 당연한 결과이지만, 솔루션의 선정이라는 중차대한 의사결정문제를 해결함에 있어, 보다 객관적이고 과학적인 방법론을 이용하여야 함을 시사하고 있다.
현재 그리고, 미래의 지속가능한 수자원 확보를 위해 수자원 계획 및 관리에 관한 제반 문제는 기술적인 측면과 사회적인 측면에서의 위험요소들에 대한 불확실성이 고려되어야 할 뿐만 아니라 이와 관련된 다양한 집단들의 이해관계도 상호작용하기 때문에 문제해결을 위한 다양한 기준과 내재적 갈등이 상존한다. 이에 본 연구는 농업용저수지의 연계운영 및 관리를 위한 다기준 의사결정시스템 구축을 하고자 하였으며 환경여건, 지형여건, 홍수위험도, 주민호응도, 용수수요량을 고려하여 농업용저수지의 연계운영에서 다수의 의사결정 요소들에 대한 가중치를 산출하였다. 이는 기존의 우선순위에 의한 용수배분이 최하순위의 용도나 지역에서 모든 물 부족분에 대한 위험을 부담하는데 반하여 의사결정 요소들의 상대적 가중치에 의한 용수배분은 전체 용도와 지역의 용수배분에 대한 위험이 분산되므로 보다 합리적인 것으로 판단된다.
문서 범주화는 전자 정보환경에서 매우 유용한 정보처리 도구로서, 다양한 문서 범주화 기법 및 성능향상을 위한 연구들이 지속적으로 이루어지고 있다. 그러나, 대부분의 연구들은 문서 범주화의 대상이 되는 단어 자질 공간의 차원축소 문제에만 집중되었을 뿐, 학습단계에 큰 영향을 미치는 다범주 단어 자질의 범주 모호성은 고려하지 않았다. 본 연구에서는, 다범주 자질의 범주 모호성을 해소함으로써 문서 범주화의 성능향상을 유도하는 범주 모호성 해소 가중치 W를 제시하고 이를 실험을 통해 증명하였다. 실험에서는 Naive Bayes 분류기와 가중치 W를 적용한 Naive Bayes-W 분류기를 직접 구축하여 문서 범주화의 성능향상 여부를 비교하는데 사용하였다. 도출된 실험결과를 통해, 가중치 W는 현재의 분류기가 가지고 있는 자질 표현의 범주 모호성이라는 단점을 보완하고 분류기의 성능향상을 유도함으로써 정보검색시스템의 검색효율을 높이는 데 활용될 수 있음일 증명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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