그리드 컴퓨팅 환경에서 컴퓨팅 자원은 매우 다양한 네트워크와 시스템으로 구성되어 있다. 이기종의 환경에서 기존의 자원선택 기법으로 사용자가 원하는 자원을 검색 및 선택하는 것은 자원정보의 저장 구조상 한계가 있다. 본 논문은 사용자의 요구사항과 데이터 특성에 맞는 자원을 선택하기 위해 그리드 자원을 온톨로지로 구축하고, SWRL을 이용하여 정의한 규칙을 바탕으로 추론 엔진을 거쳐서 자원을 선택 및 제공하는 온톨로지 기반의 그리드 자원선택시스템을 제안한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 온톨로지 기반의 그리드 자원선택 시스템이 기존 그리드 자원선택 시스템인 Condor-G와 Nimrod-G 보다 더 높은 작업 처리율 및 자원 이용률과 적은 작업 손실 및 처리 시간을 보임으로써 그리드 자원선택을 지능적이며 능동적으로 할 수 있고, 자원 이용에 더 효과적이라는 사실을 증명한다.
Cognitive Radio(CR)는 우선 사용자에게 할당되어 있지만 실제로 사용되지 않는 주파수 대역을 감지하고 사용함으로써 스펙트럼 효율을 향상시킬수 있는 기술이다. 우선 사용자가 채널을 점유하게 되면 CR 사용자는 우선사용자에 대한 간섭을 피하기 위해 다른 채널로 이동해야 하므로 CR 사용자에 대한 서비스 품질의 보장이 어렵다. 본 논문에서는 우선 사용자와 CR 사용자가 공존하기 위해 CR 기지국의 전력 제어를 통해 우선 사용자에 대한 CR 사용자의 간섭을 최소화 시키면서 CR 사용자의 다양한 요구에 따른 다양한 통신 시스템 구성 변수들을 할당하기 위한 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithm)을 이용한 최적의 채널을 찾는 동적 주파수 선택 (Dynamic Frequency Selection) 을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션 수행을 통해 제안하는 무선 자원 공유 방법이 우선 사용자에 대한 간섭을 줄이고 스펙트럼 효율을 향상시키는 것을 보였다.
로봇 기술의 빠른 발전과 더불어 다양한 서비스를 탑재한 로봇 제품의 출시로 시장이 활성화되고 있다. 서비스 로봇은 사람과 로봇간 상호작용에 의한 서비스 제공이 주목적으로 이를 위해 HRI 대표 기술인 얼굴 인식 기술을 많이 활용하고 있다. 하지만 얼굴 인식 엔진이 탑재된 로봇의 성능이 소비자가 만족할만한 수준에 미치지 못하여 로봇 제품에 대한 신뢰도마저 저하되고 있다. 대부분 로봇의 얼굴 인식 성능시험은 제품 관점에서 평가가 아닌 인식 엔진 관점에서 평가로 로봇의 직접적인 성능을 반영하지 못한다. 이에 본 논문에서는 로봇 제품 관점에서 얼굴 인식 성능평가를 위해 실물 영상을 대신하여 LED 모니터의 이용 가능성을 검증하고자 한다. 이를 위해 실물 영상과 LED 모니터 영상의 인식룰 편차를 비교하고 타당성을 제시한다.
본 논문에서는 GaN HEMT 소자를 이용한 X-대역 반도체 전력 증폭 장치(SSPA)의 설계 및 제작에 대하여 논의한다. 반도체 전력 증폭 장치는 안정적인 전원을 공급해 주는 전원공급기, 통신과 내부 모듈을 제어하기 위한 제어부, RF 신호를 증폭하기 위한 RF부로 구성된다. 특히, RF부를 구성하는 능동 소자로 TriQuint사의 GaN HEMT Bare 소자를 이용하였다. RF부는 초단, 드라이브 단, 메인 출력 단으로 구성되어 있으며, 각 앰프는 입 출력 정합을 통하여 구현하였다. 제작된 반도체 전력 증폭 장치는 X-대역(500 MHz 대역폭)에서 duty 26 %, 최장 펄스 100 us 조건에서 300 W 이상의 출력을 얻을 수 있었으며, 향후 선박용 레이더 시스템에 적용할 예정이다.
게임 NPC(Non Player Character)는 게임 플레이어와 대전 또는 협력함으로써 게임의 재미를 증가시키는 중요한 요소이다. 대부분 기존 게임에서 제공되는 NPC 인공지능은 FSM(Finite State Machine)으로 제작되어 행동 패턴이 정해져 있고 능력이 동일한 특징을 갖고 있다. 따라서 이러한 특징을 갖는 NPC들과 대전하는 플레이어는 창조적인 게임 플레이를 진행하는 것이 어려울 수 있다. 본 논문은 이 문제점을 개선하기 위하여 실제 생활에서 늑대들이 먹이를 사냥하는 행동 모델을 게임 NPC의 행동 모델로 제작하고 이를 평가하기 위한 것이다. 이를 위하여 첫째, 실세계에서 늑대들이 먹이를 포획하기 위한 행동 상태들을 조사 연구한다. 둘째, 이 행동 상태들을 Unity3D 엔진을 이용하여 구현한다. 셋째, 구현된 NPC들의 상태 전이 비율과 실세계의 NPC들의 상태 전이 비율, 일반적인 게임 NPC의 상태 전이 비율을 비교한다. 비교 결과, 구현된 NPC들의 상태 전이 비율은 실세계의 상태 전이 비율과 비슷함을 보인다. 이는 구현된 NPC들의 행동 패턴이 실세계의 늑대 사냥 행동 패턴과 유사함을 의미하는데, 이렇게 함으로써 플레이어에게 보다 증가된 사용자 경험을 제공할 수 있다.
최근 무선이동 통신기술 및 임베디드 시스템 기술의 발달과 더불어 그 적용성이 크게 확대되고 있는 MANET을 연구함에 있어서, 에지코스트(Edge Cost)에 기반한 MANET의 특징을 표현할 수 있는 모델링기법을 도입하여 네트워크의 상태변화에 따른 전달성능의 변화를 관찰한 연구결과를 제시하였다. 에지코스트 기반의 모델링 방법론은 4 가지의 에지상태를 통해 어느 한 시점에서의 네트워크의 상태를 표현하는 방법이다. 이러한 에지코스트 기반의 모델링에 Real Edge/Infinity Edge 개념 도입과 네트워크 내에 서로 다른 종류의 전달 프로토콜간 연동기능 도입을 가정하여 10개 시나리오의 대상 네트워크를 구분하여 DEVSim++ 엔진을 통해 시뮬레이션하였다. 그 결과 서로 다른 전달 프로토콜간 연동기능은, 네트워크에 포함된 전달 프로토콜의 종류와 연동기능 노드의 수가 많을수록 전달성능 향상 기여도가 높은 결과를 보였다.
Some GM (General Motors) vehicles are using a GMLAN (General Motors Local Area Network) communication protocol for control and diagnostics. The airbag control module uses vehicle speed information from the GMLAN to record the vehicle speed as pre-crash information. In order to use the vehicle speed information for crash reconstruction purposes, it helps to be able to understand the accuracy of the data. The actual vehicle speed is not expected to be the same as the GMLAN indicated speed in some situations like a spin or if there is hard braking. This paper compares the actual vehicle speed and vehicle speed information during specific vehicle maneuvers. Actual vehicle speed is calculated from a GPS sensor, while GMLAN vehicle speed is calculated from transmission output sensor by the Engine control module (ECM). Vehicle maneuvers defined as Mode #1, Mode #2, Mode #3. The Mode #1 maneuver simulates wheel lock-up and skidding f by hard-braking at a specific speed. The Mode #2 maneuver simulates a 90degree turn using a J-turn maneuver at a specific speed. The Mode#3 maneuver simulates a 180 degree turn using a spin type of maneuver at a specific speed. The study then compares the GMLAN speed and GPS speed to see what speed difference exists between them. The results of this paper are applicable to GM vehicles only. This paper catalogs the performance and limitations of two vehicles as useful reference for crash reconstructions where there is a need to understand the speed indicated in the pre-crash section of the SDM data.
본 논문은 3차원 웹 그래픽 라이브러리의 개발에 관한 논문이다. 본 3차원 웹 그래픽 라이브러리는 웹 응용 서비스에서 사용자에게 2차원 웹 응용 서비스 또는 기존의 3차된 점 서비스에서 시야각이 한정된 그래픽 제공의 경우 보다 다양한 동적 입체감을 제공함으로써 더욱 사용자의 흥미를 유발할 수 있는 웹 응용서비스를 개발하는데 이용 가능한 3차원 웹 그래픽 라이브러리이며 다양한 3차원 웹 객체 및 현실감 있는 드로잉 기법의 적용으로 더욱 복합적이고 동적인 3차원 웹 서비스를 제공하기 위한 3차원 웹 응용 서비스의 개발에 응용이 가능하다. 특히, 3차원 웹 게임이나 웹을 이용한 동적 광고 매체 제작에 효과적으로 이용 가능하다. 본 3-D 웹 그래픽 라이브러리는 자바 언어를 이용하여 작성되었으며 자바 가상 머신과 연동하는 웹 브라우저를 통해 웹 상에서 수행되는 응용 소프트웨어의 개발에 적용 가능하다.
본 논문은 모바일 환경에서의 명함 인식 성능 향상을 위한 방안으로 서로 다른 알고리즘과 학습 데이터를 갖는 이종(異種)의 명함 인식 엔진을 병렬처리 하여 데이터를 결합하는 하이브리드 OCR 에이전트를 제안하였고, 모바일 카메라의 특성상 촬영자의 환경에 따라 변하는 조명, 촬영방향, 명함의 배경에 적응하는 모바일 카메라에서의 명함 이미지 전처리 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로 하이브리드 OCR 에이전트를 구성할 경우 단일 엔진을 구성하였을 때 보다 국문명함의 명함 인식률이 평균 90.69%에서 95.5%로 향상되었고, 이미지 전처리 기법을 적용함으로써 이미지 용량이 50% 수준으로 줄어들었으며 이미지 전처리 기법을 적용하기 전보다 인식률이 83%에서 92.48% 수준으로 약 9.4%의 향상 효과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 이기종 음성 인식 시스템에 독립적으로 적용할 수 있는 음성 향상 기법을 제안한다. 잡음 환경 음성 인식에 효과적인 것으로 알려져 있는 특징 보상 기법이 효과적으로 적용되기 위해서는 특징 추출 기법와 음향 모델이 음성 인식 시스템과 일치해야 한다. 상용화된 음성 인식 시스템에 부가적으로 전처리 기법을 적용하는 상황과 같이, 음성 인식 시스템에 대한 정보가 알려져 있지 않은 상황에서는 기존의 특징 보상 기법을 적용하기가 어렵다. 본 논문에서는 기존의 PCGMM 기반의 특징 보상 기법에서 얻어지는 이득을 이용하는 음성 향상 기술을 제안한다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제안하는 기법이 미지의 (Unknown) 음성 인식 시스템 적용 환경에서 기존의 전처리 기법에 비해 다양한 잡음 및 SNR 조건에서 월등한 인식 성능을 나타내는 것을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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