본 연구에서는 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 지하광산 현장에서 운영되는 디젤 차량의 탄소배출량을 정량적으로 산정할 수 있는 방법을 제시하였다. 국내 지하 석회석 광산 한 곳을 연구지역으로 선정하였고, 연구 지역의 운반도로를 3차원 벡터 네트워크 형식으로 표현하여 GIS 데이터베이스를 구축하였다. 탄소배출계수의 계산을 위해 운반도로의 각 구간별로 대형 디젤 차량인 덤프트럭의 이동속도를 측정하였다. 운반도로 각 구간별로 계산된 탄소배출계수와 GIS 기반의 최적 경로분석을 통해 결정된 트럭의 운반거리를 고려하여 운반작업과 관련한 디젤 차량의 탄소배출량을 정량적으로 산정할 수 있었다. 광업 분야에서 디젤 차량이 광범위하게 활용되고 있으므로, 본 연구에서 제시한 방법은 광산 현장의 탄소배출량 산정을 위해 사용될 수 있으며 추가적인 연구를 통해 보다 개선될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 애완동물의 생활 패턴과 습성을 연구하기 위해, 초음파, 온도, 습도와 조도 센서를 이용한 애완동물 위치추적 및 원격모니터링 시스템을 설계하였다. 애완동물의 위치를 파악하기 위해 초음파를 사용하여 거리 계산을 하였고, WSN(Wireless Sensor Network)을 이용하여 애완동물이 위치하는 장소의 온도, 습도와 조도 같은 센싱데이터들은 싱크모트로 전송하였다. 애완동물 모니터링 시스템에서는 수신된 센싱데이터들을 실시간으로 데이터베이스에 저장하고, 실제 공간에서 애완동물의 위치를 파악하였다. 송신모트들 사이의 간섭(interference) 문제는, 싱크모트의 비콘을 기준으로 송신모트들 간에 순차적으로 전송함으로써 해결하였다. 탐색된 위치를 시간별로 분석하여 애완동물의 이동패턴과 이동영역, 온도, 습도와 조도 등을 GUI(Graphical User Interface) 형태로 나타내는 애완동물 모니터링 시스템을 실험실 모델로 구현 및 실험하였다.
이 연구는 한국학의 주류를 이루는 연구영역들의 기원과 발전경로를 파악하기 위하여 텍스트 마이닝과 주경로 분석(main path analysis, MPA) 기법을 수행하였다. 이를 위하여 전통적인 인문학 연구방법론이 아닌 디지털 텍스트를 기반으로 한 정량적 분석을 시도하였고 인용 데이터베이스를 활용하여 인용정보가 포함된 한국학 관련 문헌들을 수집하고 직접 인용 네트워크를 구축하여 한국학 분야 주경로를 추출하였다. 주경로 추출 결과, 한국학 인문분야에서는 키루트(key-route) 주경로 탐색에서 두 개의 주경로 군집(①한국 고대 농경문화(역사·문화·고고학), ②한국인의 영어습득(언어학))이 발견되었고, 한국학 인문·사회분야에서는 키루트 주경로 탐색에서 네 개의 주경로 군집(①한국 지역(공간)개발·조경, ②한국 경제발전(경제원조·소프트파워), ③한국의 산업(정치경제학), ④한국의 인구구성(남아선호)·북한경제(빈곤·중국협력))이 발견되었다. 이 연구의 결과가 한국학의 정체성을 파악하는데 기존의 지엽적 분석에서 벗어나 한국학이라는 학문에서 논의되고 있는 주 영역의 발전과 진화를 거시적으로 분석·제시함으로써 한국학이 가지는 포괄성과 모호성을 다소 해소하고 한국학 외연을 가시적으로 조망하는데 기여할 수 있으리라 기대한다.
최근 IT산업 기술의 발전으로 U-City가 전국적으로 추진되는 가운데 유비쿼터스를 효과적으로 구현하기 위해 도시 구성요소 표현 매체인 수치지도(map)와 위성영상, 인터넷 가상세계구현 표준 언어인 VRML(Virtual Reality Modeling Language)를 이용하여 현실세계의 U-City를 그대로 모사한 3차원 3D-가상도시 개념을 정립하였다. 가상도시(V-City)에서는 USN기반의 수많은 데이터베이스 자료와 지능형 서비스정보를 언제 어디서나 상황인지 하기 위하여 실시간 유, 무선 통신 네트워크와 연계시킨 가상도시 개념을 통해, 방대한 양의 유비쿼터스 정보와 서비스를 효율적으로 제어, 처리하기 위한 HTML 자바 애플릿과 인터페이스를 제공하는 EAI(External Authoring Interface)방식을 채용하여 RFID/USN으로 구축된 도시 생활정보를 효율적으로 연동시킴으로써 지능화된 유비쿼터스 컴퓨팅 생활서비스를 구현하는 전 세계 공간 위치 개념의 GPS, LBS, 내비게이션 시간개념의 RTLS와 함께 4차원개념의 유비쿼터스 가상도시(U&V-City) 시스템을 제안하였다.
네크워크상의 분산되어 있는 정보를 접근하는 온톨로지와 같은 시맨틱 웹 정보 시스템에서는 효율적인 질의 처리를 위하여 질의 응답 시간을 줄여주는 향상된 캐쉬 메카니즘을 필요로 한다. 특히, P2P 네트워크 시스템은 웹 환경의 기본적인 하부 구조를 이루고 있으며, 질의가 발생하면, 소스 피어(Peer)로의 데이터 전송량을 줄이는 문제가 효율적인 질의 처리의 중요한 부분이다. 전통적인 데이터베이스 캐쉬 메카니즘으로부터 현재의 웹 환경에 적합한 질의 메카니즘들이 연구되어 왔으며, 질의 처리 결과를 캐쉬하는 것은 입력 질의 요구를 빠른 시간에 바로 사용자에게 전달할 수 있다. 웹 환경에서는 시맨틱 캐싱 방법이 연구되어 왔으며, 이는 캐쉬를 의미적인 영역들로 이루어진 공간으로 관리하는 개념이며, 논리적인 캐싱 단위가 질의와 질의 결과이므로 웹 환경에서 적합한 개념이다. 본 연구에서는 온톨로지와 같은 시맨틱 웹 정보가 클러스터 단위로 여러 피어에 분산되어 있는 경우에 캐쉬 메카니즘을 이용하여 효율적인 질의 처리가 이루어지도록 하는 방법을 제시한다. 특히, 캐쉬를 유지하고 처리하는 방법으로 스키마를 이용한 캐쉬 데이터 필터링 방법과 온톨로지와 질의 결과의 유사도를 측정하여 캐쉬 대체 영역 선택에 사용하는 방법을 제시한다.
딥러닝 기반의 심층 화자 임베딩 방식은 최근 문장 독립 화자 검증 연구에 널리 사용되고 있으며, 기존의 i-vector 방식에 비해 더 좋은 성능을 보이고 있다. 본 연구에서는 심층 화자 임베딩 방식을 발전시키기 위하여, 화자의 그룹 정보를 도입한 그룹기반 화자 임베딩을 제안한다. 훈련 데이터 내에 존재하는 전체 화자들을 정해진 개수의 그룹으로 비지도 클러스터링 하며, 고정된 길이의 그룹 임베딩 벡터가 각각의 그룹을 대표한다. 그룹 결정 네트워크가 각 그룹에 대응되는 그룹 가중치를 출력하며, 이를 이용한 그룹 임베딩 벡터들의 가중 합을 통해 집합 그룹 임베딩을 추출한다. 최종적으로 집합 그룹 임베딩을 심층 화자 임베딩에 더해주어 그룹기반 화자 임베딩을 생성한다. 이러한 방식을 통해 그룹 정보를 심층 화자 임베딩에 도입함으로써, 화자 임베딩이 나타낼 수 있는 전체 화자의 검색 공간을 줄일 수 있고, 이를 통해 화자 임베딩은 많은 수의 화자를 유연하게 표현할 수 있다. VoxCeleb1 데이터베이스를 이용하여 본 연구에서 제안하는 방식이 기존의 방식을 개선시킨다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 원격 의료 서비스를 위한 생체 신호 취득 및 전송 시스템의 실시간 신뢰성을 보장하기 위하여 ZigBee와 SIP/RTP를 기반으로 하는 실시간 생체 신호 전송 시스템의 성능 개선 방법을 제안하고 구현하였다. 기존의 시스템은 ZigBee기반의 유비쿼터스 센서 네트워크를 기반으로 사용자의 ECG 및 기타 생체 신호를 수집한다. 이 때 연속된 ECG 전송에 의하여 채널이 과다하게 점유되어 ECG 이외의 생체 신호를 전송할 때 패킷의 손실이 발생한다. 또한 하나의 RTP 세션을 통해 사용자의 음성과 ECG 및 기타 생체 신호를 순차적으로 전송하기 때문에 과중한 전송 스레드 부하와 지연이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 ECG 전송 모듈의 채널 점유 문제를 해결하기 위해 Bluetooth를 보조 전송 수단으로 사용하고 복수의 RTP 세션과 전송 스레드를 사용하여 전송지연을 감소시키는 방법을 사용하였다. 또한 이산 웨이블릿 리프팅과 다단계 벡터 양자화 기반의 압축 방법을 적용하여 전송 및 저장되는 ECG를 압축하여 관리하는 구조를 제안하고 구현하였다. ECG의 압축은 데이터의 전송량을 감소시켜 시스템의 실시간 신뢰성을 향상시키며 데이터베이스의 저장 공간을 효율적으로 사용할 수 있도록 한다. 결과적으로 기존의 시스템에 대하여 유비쿼터스 센서 네트워크의 안정성을 확보할 수 있었고 실시간 전송 모듈의 프로세스 점유율을 약 20% 감소시킬 수 있었으며 실제 측정한 ECG를 압축한 결과 25.6:1의 압축률에서 약 3.25%의 PRD를 가지는 효율적인 ECG 관리가 이루어질 수 있었다.
모바일 기기가 널리 보급되면서 모바일 기기를 이용한 다양한 서비스에 대한 요구가 증가되었다. 특히, 멀티미디어, 게임, 데이터베이스[1]와 같은 데이터 용량이 큰 응용 서비스에 대한 요구가 크게 증가하고 있다. 하지만, 모바일 기기는 그 특성상 저장 공간이 충분하지 못하기 때문에 유선 환경에서와 같은 다양한 서비스를 적용하는데 어려움이 있었다. 따라서 모바일 기기의 저장 공간의 한계를 극복하기 위한 노력의 하나로 iSCSI를 이용해 모바일 기기에 원격 스토리지 서비스를 제공하는 연구[5]가 진행되었다. 그러나 모바일 기기에 iSCSI를 적용했을 때, 지연 시간에 민감한 iSCSI의 구조적인 특성 때문에 iSCSI 클라이언트가 서버에서 멀리 떨어진 위치로 이동하게 되면 iSCSI I/O 성능이 급격히 떨어지는 문제가 발생한다. 쓰기 작업의 경우 네트워크 지연이 64ms가 되는 경우 $28\%$의 성능 저하가 발생했다. iSCSI 프로토콜은 동작 방식의 특성상 Initiator와 Target간의 데이터 이동 지연 시간이 커지게 되면 성능이 급격하게 떨어지는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 모바일 기기가 스토리지 서버로부터 거리가 멀어졌을 때, 전송 지연시간이 증가함에 따라 iSCSI 성능이 급격하게 떨어지는 단점을 개선하기 위해 중간서버(Intermediate Target)를 이용해 iSCSI Target을 지역화하여 성능을 높이는 방안을 제안한다.
개인정보 분야에서의 다양한 정보 보안 이슈가 발생함에 따라 해당 분야의 전문가를 확인하기 위한 프레임워크는 매우 중요한 영역이 되었다. 전문가 탐색과정은 주로 연구 업적 등을 통한 주관적인 평가가 일반적이지만 보다 객관적인 방식을 통한 선정이 매우 중요하다. 소셜 네트워크 분석기법의 응용이 다양한 영역에서 활용됨에 따라 본 연구는 개인정보보호분야의 전문가를 확인하고 해당 전문가들의 연구실적을 판단하기 위한 분석 프레임워크를 제시하고자 하였다. 본 연구는 연구 목적에 따라 개인정보보호 연구영역의 연구성과 자료를 바탕으로 소셜 네트워크 분석을 실시하고 핵심연구자의 성과를 분석하였다. 수집된 데이터는 연구의 공저자, 발행기관, 소속기관 등의 네트워크 구성에 활용되어 핵심전문가 집단을 관리하기 위한 프레임워크를 제시하였다. 본 연구는 NDSL에서 최근 5년 동안 발표된 논문들을 중심으로 자료를 수집하였다. 연구자들이 학술 정보를 교환하는 정기 간행물인 학술지를 바탕으로 연구 네트워크를 형성하는 네트워크 자료를 수집함으로써 연구활동에 대한 정보를 분석할 수 있었다. 일반적으로 연구자들은 연구 결과를 논문으로 발표하고, 발표된 논문들이 다수의 관련 분야 전문가들에게 공유된다는 점에서 학술연구지는 연구자들의 지식관련 의사소통 공간이며 지식의 구조화에 핵심적인 역할을 수행한다. 그에 따라 본 연구의 연구 대상 분야로 설정한 개인정보보호 분야의 연구 구조를 이해하기 위해 국내에서 발표된 관련 분야의 논문들을 연구 대상으로 자료가 수집되었다. 특히 자료의 선별 기준은 국내 최대의 데이터베이스를 보유하고 있는 NDSL에서 개인정보보호 관련 키워드를 보유한 논문 데이터를 수집 및 정제하여 분석 자료로 사용하였다. 2005년부터 2013년까지 약 2,000개의 연구결과 중 주제 관련성, 공저자 추출 등을 수집하였다. 데이터 수집 이후 연구 분석을 위한 데이터 처리를 통하여 통해 총 784개의 논문을 선정하고 분석대상으로 확정하였다. 분석 결과, 개인정보보호 연구영역의 전문가 집단을 이용한 연구논문 성과에 대한 분석은 핵심 연구자들을 추출해내고 전문가 집단을 관리하는 데 도움을 제공할 수 있다. 특히 소속집단 및 연구논문 발행기관을 분석함으로써 개인정보보호 연구영역에서 확인되지 않았던 연구자들의 연구 논문 게재의 공저자 네트워크가 매우 밀접함을 확인할 수 있다. 또한 연구논문의 발행기관 및 소속집단의 특성을 추출함으로써 개인정보보호 영역의 전문가 평가지표로서 소셜 네트워크 지표들의 활용가능성을 확인하였다.
최근 교통문제를 해결하기 위한 방법으로 교통계획분야에 GIS나 ITS를 활용한 다양한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 이와 함께 정보환경의 급격한 발달과 더불어 대안 경로의 선정, 또는 교통예보 서비스와 같은 온라인 상에서의 교통정보 제공이 이루어지고 있어 GIS 환경 내에서도 가로망의 교통량을 정확하게 예측할 수 있는 기능이 요구되고 있어 통행배정모형의 중요성이 증가하고 있다. 그런데, 전통적인 정적 통행배정모형은 급변하는 교통상황에 적합하지 않기 때문에 실시간 교통상황에 대한 교통흐름을 예측할 수 있는 동적 통행배정모형의 개발이 요구되고 있다. 그러나, 동적 통행배정모형은 시공간적인 변수들의 복잡성으로 인해서 그 최적해를 찾는데 많은 수학적인 어려움과 제약조건이 존재한다. 따라서, 이를 해결하기 위한 여러 가지 해법이 연구되어왔지만, 기존의 방법은 목적함수나 제약조건이 convex(하지 않은 경우에는 적용이 불가능한 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 인공지능방법(Artificial Intelligence Technique)의 한 분야로 활발히 연구되고 있는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 동적 통행배정 모형에 도입하여 그 해결 방법을 제시하였다. 논문에서 사용한 동적 통행배정모형은 제약조건이 convex(하지 않은 Merchant-Nemhauser모형이고, 새로운 해결기법으로 사용된 유전자 알고리즘은 일반적인 제약조건을 처리할 수 있다고 알려진 GENOCOP III시스템이다. 새로 도입된 방법의 효율성과 유의성을 검증하기 위해 간단한 네트워크에 적용하였다. 그 결과 GENOCOP III 시스템이 계산과정의 효율성에 있어서 기존의 비선형 해법 알고리즘보다 우수한 것으로 입증되었다.연구가 진행되어야 할 것이다. 실질적으로 성감별 수정란의 대량생산이 가능할 것으로 사료되며, 농가차원에서 산업적 실용화가 될 수 있을 것으로 기대한다.twork descrition)를 통해 교통분석후의 제반 교통특성(교통량, 교통량/용량 비(比), 속도 등)을 교통망상에 표시할 수 있음으로서 의사결정에 보다 많은 도움을 줄 수 있을 것이다. 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을
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[게시일 2004년 10월 1일]
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