• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권2호
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• pp.103-116
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• 2017

본 논문에서는 Apache Spark SQL을 이용하여 임의의 두 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 새로운 정성 공간 지식을 효율적으로 추론해내는 대용량 정성 공간 추론기의 설계와 구현에 대해 소개한다. Apache Spark SQL은 Hadoop 클러스터 컴퓨터 시스템에서 다양한 데이터들 간의 매우 효율적인 조인 연산과 질의 처리 기능을 제공하는 분산 병렬 프로그래밍 환경이다. 본 공간 추론기에서는 정성 공간 추론의 전체 과정을 지식 인코딩, 역 관계 추론, 동일 관계 추론, 이행 관계 추론, 관계 정제, 지식 디코딩 등 크게 총 6개의 작업들로 나누고, 논리적 인과관계와 계산 효율성을 고려하여 작업들 간의 처리 순서를 결정하였다. 지식 인코딩 작업에서는 추론의 전처리 과정으로서 XML/RDF 형태의 입력 지식을 보다 간략한 내부 형태로 변환함으로써, 추론 대상인 지식 베이스의 크기를 축소시켰다. 일반적으로 이행 관계 추론 작업과 관계 정제 작업의 반복은 정성 공간 추론에 필요한 가장 많은 계산 시간과 기억 공간을 소모한다. 이 작업들을 효율화하기 위해 본 공간 추론기에서는 공간 추론에 필요한 최소한의 이접 관계들을 찾아내고, 이들을 기반으로 이행 관계 추론을 위한 조합표를 큰 폭으로 축소하고 관계 정제 작업도 최적화하였다. 대규모 벤치마킹 공간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 대용량 정성 공간 추론기의 높은 추론 성능과 확장성을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권3호
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• pp.59-67
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• 2006

OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 직렬로 입력되는 데이터 열을 N개 (부반송파의 수)의 병렬 데이터 열로 변환하여 서로 다른 주파수를 가지는 N개의 직교 부반송파로 변조시켜서 동시에 전송하기 때문에 스펙트럼 효율이 높으며 고속의 데이터 전송이 가능하다. 그러나, 모든 부반송파에 대해 같은 변조 방식을 이용하는 OFDM 시스템의 경우 심하게 페이딩 된 부채널의 비트오류율 (BER: Bit Error Rate)에 의해서 전체 시스템의 비트오류율이 결정되는 문제점을 안고 있다. 이 문제를 해결하여 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 부채널 마다의 SNR (Signal to Noise power Ratio)을 추정하고 그 크기에 따라 부반송파의 변조 방식을 가변적으로 결정하는 적응 변조가 필요하다. 실제로 IEEE 802.11a의 경우 변조 방식에 따라 $6\sim54$ Mbps의 전송 속도를 가진다. SNR을 추정하기 위한 대표적인 방식인, 주파수 영역의 심볼을 이용하여 MSE (Mean Square Error)를 최소화하는 방법을 이용하는 직접추정 방식과 성상도상에서 수신된 복소값과 추정한 심볼값 사이의 RMS 에러를 이용하는 방식, 그리고 Viterbi 복호 과정에서 누적된 최소 거리 (Cumulative Minimum Distance)를 이용하는 방식에 대해서 비교 분석하고, 이를 통해 EVM 방식과 Viterbi 복호과정을 병행해서 사용하는 새로운 SNR 추정방법을 제안하며 이를 이용한 부반송파 적응 OFDM 시스템을 제안한다. 마지막으로, IEEE 802.11a의 기준에 근거하여 새로운 적응 OFDM 시스템의 성능향상을 확인하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다.