최근 무선망 수요가 급증함에 따라 무선 단말기의 전원 효율을 높이고 망의 오버헤드를 줄여야 하는 문제가 대두 되었다. 이를 위해 국내의 차세대 IP 패킷 무선망으로써 연구되고 있는 HPi(High Speed Portable Internet) 망에서의 페이징 기법 및 공유 AP를 갖는 페이징 영역 구조를 제안한다. HPi 망에서의 페이징 기법 적용은 dormant 상태 단말의 지역적 이동에 따른 등록 절차 비용 감소 및 공유 AP 설치로 인한 단말의 위치보고 비용의 감소라는 이점을 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법은 단말 사용자 측면에서의 전원 효율을 높이는 장점과 관리자 측면에서의 망 오버헤드 감소 및 단말 이동패턴 변경에 따른 공유 AP의 손쉬운 재설정 이라는 이점을 가져온다.
IEEE 802.11e standardized the EDCA mechanism to support the priority based QoS. And the virtual collision handler schedules the transmission time of each MAC frame using the internal back-off window according to the access category(AC). This can provides the differentiated QoS to real-time services at the medium traffic load condition. However, the transmission delay of MAC frame for real-time services may be increased as the traffic load of best effort service increases. It becomes more critical when the real-time service uses a compressed mode video codec such as moving picture experts group(MPEG) 4 codec. That is because each frame has the different importance. That is, the I-frame has more information as compared with the P- and the B-frame. In this paper, we proposed a buffer management algorithm based on the frame importance and the delay bound. The proposed algorithm is consisted of the traffic regulator based on the dual token bucket algorithm and the active queue management algorithm. The traffic regulator reduces the transmission rate of lower AC until that the virtual collision handler can transmit an I-frame. And the active queue management discards frame based on the importance of each frame and the delay bound of head of line(HoL) frame when the channel resource is insufficient.
영상카메라와 무선통신 기능을 탑재한 손모양 및 장애물 인식이 가능한 다족 로봇을 독자적으로 설계 및 제작하고 제작한 로봇에 최적화된 보행패턴 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 영상센서의 입력화상에 대해 하프변환 (Hough Transform)을 사용하여 물체의 외곽선을 추출하여 장애물을 인식하여 회피하는 실시간 자율보행이 가능한 알고리즘을 개발하였다. 로봇의 목표물 및 목적지 설정을 위하여 미리 학습시킨 피부색의 평균값과 입력영상의 확률거리(Mahalanobis Distance)를 산출하여 손 영역을 검출하고 손가락 개수에 따라 로봇의 명령 제어가 가능하도록 하였다. 장애물 및 손모양 인식에 따른 다족 자율 보행 로봇의 수행 실험 평균 결과 약 96%의 장애물 인식률과 94%의 손 모양 인식률을 보였다.
시공간 데이타관리를 위한 데이타베이스 기술이 발전함에 따라 방대한 시공간 데이타 집합으로부터 의미 있는 시공간 지식 탐사를 필요로 하는 시공간 응용 서비스가 증대되고 있다. 이 논문에서는 시공간 지식 탐사 기법 개발을 지원하기 위하여 시공간 3계층 지식탐사 프레임워크를 제안하였다. 프레임 워크에서는 시공간 지식 탐사 문제 정의를 위한 기반 모델을 제시하여 시공간 지식에 대한 정의 및 관계를 표현할 수 있도록 하였다. 또한 시공간 지식 탐사 시스템의 구성요소 및 구현 모델을 제시하였다. 이 논문에서 제안한 시공간 지식 탐사를 위한 프레임워크는 앞으로 새로운 유형의 시공간 지식 탐사 기법 개발에 적용될 수 있는 특징을 포함하고 있다. 제안한 프레임워크는 시공간 이동 패턴과 같은 새로운 유형의 지식 탐사 기법 개발 지원에 있어 시공간 데이타 집합, 정보 및 지식에 대한 관계 규정과 각 요소에 대한 표현 모델을 제공함으로써 지식 탐사 문제를 형식화하고 단순화할 수 있다.
게놈 프로젝트 연구는 DNA사슬 내에서 생물학적 의미(예, molecule의 진화역사 또는 그 기능)를 추출하기위한 사슬분석 쪽으로 강조가 되어가고 있다. 특히, DNA사슬 내에서 상보적 또는 반복되는 패턴은 생물학적 의미를 가지고 있다. 문제는 상보적 단어가 만들어내는 흥미 있는 패턴과 단어 구성을 찾아 내는 것이다. 본 논문은 다양한 길이의 팰린드롬 쌍을 검색하는 알고리즘에 관한 연구이다. 다양한 길이의 팰린드롬 쌍 내에는 빈 공백을 또한 허용한다. 알고리즘은 팰린드롬 알고리즘이라고 명명하며 O(N)의 계산 시간을 가진다. 하나의 팰린드롬 쌍은 머리핀 형태로 구성되어 있다. 검출된 여러 팰린드롬 쌍을 활용하여 n-쌍 팰린드롬 형태를 구성하였다. 더욱이 발견된 가장 긴 팰린드롬 쌍을 DNA 사슬 원형 구조에 점으로 표현하여 가시성을 제고하였다. 본 알고리즘은 여러 게놈 상에서 실시되었으며 E.coli K12의 결과를 나타내었다. 실험결과 DNA 안에는 랜덤한 경우에는 확률상 매우 발생하기 힘든 긴 팰린드롬 패턴들이 존재 한다는 것을 발견할 수 있었다.
본 연구에서는 개미 군락 시스템을 이용하여 디지털 영상의 영역을 분류하는 방법을 제안하였다. 개미 군락 시스템(Ant Colony System, ACS)은 조합 최적화 문제뿐 아니라 최근에는 영상처리 분야의 패턴 인식, 영상 추출, 에지 검색 등에 응용되고 있다. 디지털 영상처리에서 영역 분류는 영상 정보를 처리하는 분석 및 인식 분야에서 가장 중요한 단계중의 하나로 알려져 있으며, 잘 분류된 영역은 디지털 영상 부호화나 영상 분석 혹은 영상 인식과 같은 응용분야에서 더 좋은 결과를 얻을 수 있도록 해준다. 기존의 영상 처리에서의 영역 분류는 고정된 변수에 의하여 처리되어서 후처리 작업들이 필요하였으며 그 결과 또한 영상의 특성에 따라 변하였다. 그러나 본 연구에서는 개미의 무작위성을 이용함으로써 영상에 어느 정도의 변화가 발생하더라도 여전히 안정적인 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 안정성과 유연성은 영상을 촬영하는 동안 발생할 수 있는 여러 종류의 잡음에 대하여 안정적인 상태를 유지할 수 있을 것이며 동영상내에서 급한 움직임에 의한 흐려짐에 대한 보상도 이루어 질 수 있을 것으로 기대한다.
이 연구는 도서관목록의 역할과 기능이 커다란 변화에 직면하면서 그 본래의 가치보다 훨씬 평가절하되고 있다는 인식에서 출발한다. 이러한 전제 하에, 현재의 상황을 초래한 구조적인 원인을 밝혀내는 것에서부터 시작하여, 현단계 도서관목록이 안고 있는 각종 '부실'을 제거하고 '유용성'을 최대화하기 위해서는 무엇을 어떻게 해야 하는지를 중점적으로 논의해 보고자 하였다. 그리하여 도서관 이용자가 자신의 문제 해결에 도움이 되는 작은 실마리를 찾아낼 수 있는 논리적 경로로써 그동안 도서관목록은 본연의 역할에 얼마나 충실했는지를 검증해 보고자 하였다. 이러한 목적에서, 이 연구는 우리 도서관목록의 유용성이 저하된 근본 원인이 무엇인지를 우선적으로 분석하고, 다음 유용성을 향상시키기 위해서는 향후 무엇을 어떻게 해야 할 것인지를 편목 정책과 실무 방안으로 구분하여 제시하였다.
주식투자의 대중화, 관심의 증가에 따라 주가예측의 중요성이 증대되고 있다. 주가의 변화는 어떤 경향이나 패턴에 의해 움직인다고 가정할 때, 과거의 주가분석을 통해 이들의 변화를 잘 설명할 수 있는 모델의 구성이 가능할 것이다. 동적인 현상을 반영하는 최적의 모델이 구성된다면 이를 통해 향후의 일정기간의 주가의 운동양태의 예측이 가능할 것이다. 본 연구에서는 주가와 같은 템포랄(temporal) 데이터를 잘 설명할 수 있는 모델결정에 대한 방법론으로서 오토마타 기반의 모델을 가정한다. 모델의 최적 상태 수를 결정하기 위한 기준으로서 베이지안정보기준(BIC : Bayesian Information Criterion) 근사법을 사용한다. 베이지안정보기준의 유효성을 살펴보고 베이지안정보기준을 실제 주가데이터 모델의 상태 수 결정과정에 적용하여 모델을 생성한 후 결정된 모델을 통하여 일정 기간의 일별주가곡선의 운동양태를 예측한다. 실제의 주가곡선에 적용하여 모델의 유효성을 확인하였고 예측 주가곡선의 운동양태가 실제 주가 곡선과 유사함을 확인하였다.
Purpose: This study was done to compare sleep patterns, factors of sleep disturbance and sleep enhancement behaviors between sleep disturbance and non-sleep disturbance elderly patients. Method: The participants were 117 patients over 65 years old who were hospitalized at 5 general hospitals in Seoul. There were 83 patients in the good sleeper group and 34 in the poor sleeper group. The survey questionnaires included questions on general characteristics, sleep patterns, sleep disturbing factors, and sleep enhancement behaviors of the patients. Results: For sleep patterns and environmental factors of sleep disturbance, the poor sleepers was significantly higher than that of the good sleepers. Significant differences between good sleepers and poor sleepers were also found on the following variables: Environmental factors of sleep disturbance -'Sound of other patient's or care-giver's', 'Discomfort of bed, linen, pillow and patient's gown', 'Light in the room', 'Emergency situations', 'Temperature of patients rooms too hot or too cold'. The significant physical factor of sleep disturbance was 'Hard to breath even without moving' and for sleep enhancement behaviors: 'Use of ear plugs or eye covers' Conclusion: Consequently it is necessary to develop positive and differentiated programs for sleep enhancement for the inactive and poor sleeper among the elderly patients.
본 논문에서는 레이저 센서 시스템을 이용한 이동중의 사람들을 실시간으로 추종하는 새로운 방법을 제시하였다. 제시한 방법은 $r-{\theta}$로 표현되는 센서데이터를 x-y좌표로 표현되는 2차원 공간으로 표현이 가능하다. 이러한 이동중인 사람들에 대한 정보는 보행패턴과 입력 센서데이터 값에 의해서 이동중인 사람의 특징값을 이용하여 적용하였다. 레이저 센서 기반 사람 추적 방법은 기존의 영상기반의 얼굴인식 방법보다 간단하면서도 이점을 가지고 있다. 제안방법에선 이동궤적알고리즘 기반으로 이동중인 사람의 발목부위를 계측하였도록 하였다. 게다가 제안된 추적 시스템은 중첩된 상황에서도 사람을 강건하게 추적할 수 있도록 HMM 방법을 적용하였다. 적용한 방법을 검증하기 위하여 실제 시스템을 적용한 실험결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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