사물 인터넷과 멀티미디어 협동 작업 환경의 필요성을 기술하고, 그 기반 하에 CoAP 기반 스택에서의 오류 처리에 대해서 제안하였다. 본 논문은 CoAP 기반 게이트웨이 소프트웨어 스택에서의 오류 동기화에 대한 내용을 기술한다. 이 시스템은 CS_EDA, CS_ESA로 구성되어 있다. CS_EDA는 CoAP 기반 게이트웨이 소프트웨어 스택 환경에서 멀티미디어 원격 제어를 위하여 오류를 감지하는 에이전트이다. CS_ESA는 CoAP 기반 게이트웨이 소프트웨어 스택 환경에서 멀티미디어 원격 제어를 위하여 오류를 동기화하는 에이전트이다. CoAP 기반 게이트웨이 소프트웨어 스택에서의 멀티미디어 공동 작업 환경의 관점에서 오류 동기화는 협동 작업에 참가하는 참가자에게 상호작용적으로 오류를 동기화한다.
차세대 지능망은 지능망서비스교환기(SSP:Service Switching Point), 지능망서비스제어 시스템(SCP:Service Control Point), 지능형정보제공 시스템(IP:Intelligent Peripheral)간의 시스템 연동으로 구성되며, 각 망 요소들은 지능망 서비스를 제공하기 위한 필요 기능들을 지원한다, 현재 KT는 ITU-TCS(Capability Set)-1 기반의 지능망 서비스를 제공하고 있으나 다양한 종류 즉, 회의통화 서비스나 선불카드 서비스에서 다자간의 호연결 기능 등이 요구될 때 그 한계점을 갖는다. CS-2 기반의 지능망으로 발전하면서 SSP는 CPH(Call Party Handling) 기능이 추가된다. CPH는 하나의 호에 대해 다자간 호를 관리할 수 있는 능력을 말한다. 이런 CPH 기능을 제공할 수 있어 CS-2 기반으로 발전된 차세대 지능망은 더욱 다양한 서비스를 고객에게 제공할 수 있게 된다. 본 논문은 CS-2 기반의 차세대 지능망 서비스의 기능에 대해 분석하고 분석된 결과를 확인하기 위한 메시지 흐름을 도식화 하였다. 또한 회의통화서비스를 분석된 지능망 기능을 적용하여 설명하였다.
Code Select CDMA(CS/CDMA)(1)는 입력 데이터 열에 의하여 여러 채널의 직교코드를 선택하여 전송하는 기술로, 멀티코드 CDMA 의 구조를 가지면서도 전송신호의 크기가 일정하여 저가의 비선형 증폭기를 사용하여 구현 할 수 있다. 특히 입력 비트열을 부호화하여 직교코드들의 합을 일정하게 만드는 constant amplitude coded (CA-) CS/CDMA (2) 전송 기술은 2.4GHz ISM 대역의 WPAN을 위한 전송방식의 하나로 고려되고 있다. 이주파수 대역은 WLAN, 블루투스 등을 비롯한 여러 시스템이 존재하는 대역이므로 다른 종류의 시스템과의 상호 간섭의 문제를 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 2.4GHz ISM 대역을 같이 사용하게 될 IEEE 802.11b WLAN 과 CA-CS/CDMA 기반의 WPAN 상호 영향을 물리계층 측면에서 분석한다. IEEE 802.11b 모델로 11MHz 대역폭을 갖는 CCK (Complementary Code Keying) 변조방식을 대상으로 하며, CA-CS/CDMA 와의 중심주파수 차이에 따른 비트오율 성능을 신호대 간섭전력의 비를 변화시켜가면서 컴퓨터 모의실험을 통하여 분석하였다.
원서접수를 위해 페이지를 일회성으로 방문한 사용자는 별도의 설치가 필요한 CS기반의 시스템은 불편할 수밖에 없다. 하지만 JSP는 JSP엔진에 의해 서블릿으로 컴파일 되는 방식이기 때문에 별도의 설치가 필요하지 않다. 본 논문에서는 JSP기반으로 개발한 자체원서접수 시스템의 프로세스와 구축과정을 D대학교의 사례로 연구했다.
미래 육군의 대대급이하 NCW 핵심은 기반통신장비인 TMMR(Tactical Multi Function Terminal)과 전투지휘를 위한 전장단말기인 대대급이하 전투지휘체계(B2CS)로 대표할 수 있다. 이중 TMMR은 음성과 데이터 통신이 가능토록 개발중인 무전기이다. 하지만, 군 무전기 특성상 은 엄폐 지역에서의 통신 보장을 위해 낮은 주파수 대역을 사용함에 따라 최대 지원 가능한 전송속도는 매우 한정적이다. 따라서 TMMR을 기반 통신장비로 활용하는 B2CS는 이 낮은 대역폭을 어떻게 효율적으로 사용할 것인가가 핵심이다. 따라서 본고에서는 이를 위해 군 운용환경에서의 TMMR 기반하 B2CS 운용 시 필요한 TMMR의 요구대역폭을 분석, 데이터 경량화 설계가 필요함을 확인하고, 이에 따른 B2CS에서 적용하고 있는 데이터 경량화 설계 방안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 기존의 밀도 기반 전지 클러스터링 알고리즘의 성능을 개선한 밀도 기반 클러스터링의 근사적 접근법을 제안한다. 기존의 밀도 기반 전지 알고리즘은 다차원 색인의 많은 검색 공간을 빠르게 전지하면서도 원하는 클러스터를 정확히 찾아내는 특징을 가지고 있다. 그러나 기존 알고리즘은 전지를 위한 한계 값 설정을 위하여 단말 영역들의 밀도 값을 사용함으로써, 내부 영역에 속한 단말 영역들 간의 밀도 편차가 큰 경우 전지 여부에 대한 판별이 빨리 이루어지지 않는다. 또한, 최악의 경우에는 모든 단말 페이지를 검색하여야 하고, 이에 따라 성능이 저하될 수 있다. 반면에 제안하는 근사적 접근법에서는 한계 값 설정을 위해 단말 영역이 아닌 내부 영역의 밀도 값을 사용한다. 일반적으로, 내부 영역들 간의 밀도 편차는 단말 영역들 간의 밀도 편차보다 크지 않으므로, 근사 밀도 기반 전지 알고리즘에서는 더욱 많은 검색 공간의 전지 여부의 빨리 판별할 수 있게 된다. 성능 평가 실험을 수행한 결과, 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘과 비교하여 정확성 측면에서는 큰 차이가 없는 반면 수행 시간 측면에서는 최대 $17\%$의 성능 향상 효과가 있는 것으로 나타났다.
증강현실 분야에서 호모그래피(Homography)를 이용한 비마커 기반의 객체 추적 기술(Markerless tracking)은 카메라의 방향, 위치를 파악하여 실세계의 영상에 가상의 객체를 정확하고 자연스럽게 증강할 수 있는 기술이다. 이와 같은 호모그래피를 추정하기 위한 방법으로 RANSAC 알고리즘이 많이 사용되고 있으며, 최근 기존의 RANSAC 알고리즘에 제약 조건 문제(Constraint Satisfaction Problem)를 적용하여 정확도를 향상시키고, 처리시간을 줄인 CS-RANSAC 알고리즘에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 CS-RANSAC 알고리즘은 샘플링 단계에서 정확도가 낮은 호모그래피를 추정하게 하는 특징점이 선택되어 불필요한 연산으로 인해 알고리즘의 효율성이 저하되는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 효과적인 평면 호모그래피 추정을 위한 CS-RANSAC 기반의 특징점 필터링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 호모그래피 평가 단계에서 Symmetric Transfer Error로 정확도가 높은 호모그래피를 추정하게 하는 특징점인지를 평가하고 불필요한 특징점들을 다음 샘플링 단계에서 제외함으로써 정확도를 향상키고 처리시간을 줄였다. 제안하는 CS-RANSAC 기반의 특징점 필터링 방법의 성능평가를 위하여 제안하는 방법을 적용한 알고리즘과 기존의 RANSAC 알고리즘, CS-RANSAC 알고리즘의 수행시간과 오차율(Symmetric Transfer Error), 참정보 포함비율을 비교하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존 CS-RANSAC 알고리즘보다 수행시간이 평균적으로 약 5% 단축되었고 오차율은 약 14% 줄어들어 더욱 정확한 호모그래피를 추정 할 수 있게 되었다.
최근 고차원 색인 구조들이 멀티미디어 데이터베이스, 데이터 웨어하우징과 같은 데이터베이스 응용에서 유사성 검색을 위해 요구된다. 본 논문에서는 고차원 특징벡터에 대한 효율적인 저장과 검색을 지원하는 셀-기반 시그니쳐 트리(CS-트리)를 제안한다. 제안하는 CS-트리는 고차원 특징 벡터 공간을 셀로써 분할하여 하나의 특징 벡터를 그에 해당되는 셀의 시그니쳐로 표현한다. 특징 벡터 대신 셀의 시그니쳐를 사용함으로써 트리의 깊이를 줄이고, 그 결과 효율적인 검색 성능을 달성한다. 또한 셀에 기반하여 탐색 공간을 효율적으로 줄이는 유사성 검색 알고리즘을 제시한다. 마지막으로 우수한 고차원 색인 기법으로 알려져 있는 X-트리와 삽입시간, k-최근접 질의에 대한 검색 시간 그리고 부가저장 공간 측면에서 성능 비교를 수행한다. 성능비교 결과 CS-트리가 검색 성능에서 우수함을 보인다.
OntoCS는 웹 기반 온톨로지 구축 시스템으로써 온톨로지 협업 구축이 가능한 장점이 있으나 구축한 온톨로지의 논리 기반 검색이나 추론 기능을 지원하지 않는다. 그로 인해 구축한 온톨로지의 검증 및 확장 작업을 위해서는 전문가의 수작업이 불가피하다. 따라서 본 논문에서는 OntoCS에 JENA Engine을 탑재하여 구축 중인 온톨로지의 논리 검색을 통한 온톨로지 검증과 온톨로지의 확장 구축 및 관리가 가능한 개선된 OntoCS를 제안하고 개발한다. 그리고 온톨로지 추론 전 후의 온톨로지 요소 비교를 통해 JENA에서의 온톨로지 추론 결과를 OntoCS에 반영할 수 있도록 한다.
컴퓨터 과학(CS) 분야는 다른 학문 분야에 비해 연구 동향이 빠르게 변하는 특성을 가지고 있다. 그래프 마이닝에서 활발히 사용되는 CS 분야 논문 데이터셋를(e.g., Cora, Citeseer, DBLP)은 오래된 논문을 중심으로 구성되어 있어 이러한 특성을 제대로 반영하지 못하는 한계가 있다. 따라서 본논문에서는 CS 분야의 최신 트렌드를 반영하는 논문 데이터셋을 제안한다. 이를 위해, 우리는 CS 분야 논문을 활발히 공개하는 플랫폼인 arXiv 에서 2007 년부터 2023 년까지 해당 플랫폼에서 공개된 논문들을 수집하고, 이를 기반으로 공저자 그래프 및 인용 그래프로 구축한다. 해당 데이터셋을 대상으로 폭넓은 분석을 통해, 우리가 구축한 데이터셋이 실세계 그래프 네트워크 특성을 잘 반영하고 있음을 보인다. 또한, 향휴에 해당 데이터셋을 사용하려는 연구자들을 위해, 해당 데이터셋에서의 기존 그래프 기반 응용들의 노드 분류 성능을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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