IoT 플랫폼은 다양한 사람과 사물의 가상세계를 객체로 연결하는 확장 가능한 IoT 애플리케이션 및 서비스의 개발을 위한 핵심 요소들이다. 그러나 IoT 플랫폼 시장은 매우 복잡하고 빠르게 변하고 있다. 이러한 IoT 플랫폼은 유용한 정보를 제공하고 단순한 기능을 수행하기 위해 IoT 디바이스와의 협업을 통해 서비스를 제공한다. 공통 서비스를 수행하기 위해 범용 서비스 인터페이스가 필요하며 IoT 장치 및 리소스 설정뿐 아니라 다양한 장치의 협업 환경에 따라 다양한 IoT 아키텍처가 구성된다. 기기의 이질성으로 인해 매번 다양한 IoT 서비스로 작업하는 응용 프로그램을 개발하는 것은 상당히 어려우며 이러한 응용 프로그램을 유지 관리하기가 훨씬 어렵다. 이러한 모든 문제는 IoT 장치 간의 이식성 및 이동성으로 인한 결과로 본 논문에서는 공통의 특징을 갖는 모든 IoT platform에서 수행될 수 있는 범용 인터페이스를 정의한다. 기존의 디자인 패턴을 채택하여 IoT 플랫폼의 공통화된 연결성을 제공하는 범용 인터페이스는 이질성 문제를 해결하고 다양한 IoT 플랫폼에서 수행 가능한 플랫폼 독립적인 Generic Interface가 수행될 수 있음을 확인했다.
버스노선개편 및 환승요금무료와 같은 대중교통체계개편을 실시함에 따라 시내버스 이용자들이 개편된 노선에 익숙히 대처하기 위해서는 일정기간이 소요된다. 따라서 본 연구는 시내버스 승객수요의 월별 특성에 대해 분석하고, 시계열분석을 실시함으로써 버스노선개편 이후에 변화하는 시내버스 승객수요가 다시 안정된 월별특성을 나타내기까지의 기간에 관하여 연구하고자 한다. 먼저 여러 도시들의 시내버스 승객수요가 공통된 월별 특성을 나타내는지 분석하기 위해 켄달의 일치계수검정을 실시하였다. 또한 노선개편으로 인해 변화된 승객수요가 일정한 패턴을 보이는 기간을 분석하기 위해 시계열분석으로 예측된 2006년의 시내버스 월별 승객수와 실제 집계된 시내버스 월별 승객수를 비교하였다. 이에 따라 각 도시들은 공통된 월별 특성을 보이는 것으로 분석되었고, 대구광역시는 약 6개월 뒤에 예측값과 실제값이 같은 패턴으로 변화하는 것으로 분석되었다. 본 연구는 타도시에서도 적용이 가능하며 시내버스 승객수요의 미시적인 예측과 평가에 활용될 것으로 기대된다.
본 논문은 수학문제해결 과정에서 고등학교 1학년 학생들이 공통적으로 범하는 실수 즉 오류를 분석을 통하여 수학의 교수학습방법의 보완을 위한 범례를 제시하고자 한다. 교사들 에게 제공되는 학생들의 수학적 지식에 대한 이해 정도 및 쉽게 빠지는 오류, 수학문제에 접근하는 방법 및 잘못된 해결 전략 등의 정보는 대체로 학생들의 오류를 분석함으로써 얻어 질 수 있다. 실제로 많은 학생들이 고교수학을 어렵게 느끼는데 그 중 특히 '함수'문제에서 막연한 어려움과 부담감을 느끼며 함수와 관련된 문제풀이에서 많은 실패를 겪고 있다. 구체 적으로 본 연구에서는 고등학교 1학년 학생들의 함수단원 문제해결 과정에서 보이는 오류를 분석하여 함수단원 수학문제해결능력을 키우고자 충남의 ${\bigcirc}{\bigcirc}$고등학교 1학년 학생 90명을 대상으로 함수단원 8문제로 구성된 검사지를 풀게 하고 그것을 토대로 오류를 분석하였다. 그 결과 학생들의 오류에서 몇 가지 공통적인 패턴이 있음을 발견하고 이것을 7가지 오류 분류 패턴을 설정하고 이를 분석하여 이를 보완할 수 있는 방법을 탐구하였다. 본 연구에서 나타난 결과를 토대로 학교현장에 투입하여 수학교육의 개선에 도움이 되길 기대한다.
분산 인터넷 환경에서 웹 애플리케이션의 상호운영성, 유연성, 확장성, 유지보수성 재사용성을 높이기 위해서 프레임웍 및 패턴을 시스템 개발에 적용하는 연구가 진행되고 있다. 프레임웍 및 패턴을 사용하여 시스템을 개발하기 위해서는 여러 가지 설비(facility)를 요구하며 개발자는 시스템에 대해 보다 많은 부분을 고려해야 한다. 본 논문에서는 특정 도메인에서 MVC Model 2 프레임웍을 기반으로 하는 시스템에 대해 공통으로 사용 가능한 코드를 재사용할 수 있도록 시스템의 골격 코드 및 프로토타입 형태의 시스템을 자동 생성하는 빌더를 설계하고 구현한다. 생성되는 프로토타입 시스템에서는 커스텀 태그 및 재사용 가능한 빈을 정의하고 XML, DOM, 국제화, 지역화 등을 지원하도록 작성되어 커스텀 태그 및 빈의 추가 및 변경에 의해 웹 애플리케이션의 기능을 변경시키고 성능을 향상시키는 것이 용이하게 된다. 본 연구에서 설계하고 구현한 Model 2 기반 프로토타입 자동생성 도구는 웹 애플리케이션 개발시에 활용되어 생산성 향상에 기여할 수 있다.
절차적 재사용, 객체지향 사용, 디자인 패턴, 분석 패턴, 그리고 프레임 워크와 같은 효율적인 소프트웨어 재상요에 대한 많은 연구가 진행되어 오고 있다. 최근 들어 객체지향 프레임워크가 효율적이고 실용적인 재사용 기법으로 크게 부각되고 있다. 객체지향 프레임워크는 특정 도메인에 대한 여러 어플리케이션들 간의 공통된 행위들을 지닌 클래스들의 집합으로서, 재사용성을 증가시키고, 어플리케이션 개발시간을 단축시키는 효과를 지니고 있다. 그러나, 객체지향 프레임워크를 구축하기 위한 체계적인 개발 프로세스와 세부적인 개발 지침에 대한 연구가 충분히 이루어지지 않은 상태이며 OMG의 Unified Modeling Kanguage (UML)을 이용한 객체지향 프레임워크 개발에 관한 연구도 매우 미흡한 상태이다. 본 논문에서는 UML 문법과 의미를 기반으로 한 실용적인 객체지향 프레임워크 모델링 기법을 제시한다. 제시된 모델링 기법의 프로세스는 분석, 설계 구현, 그리고 시험 4단계(Phase)로 구성되어 있으며 , 각 단계는 논리적인 개발 업무(Task)들로 정의된다. 제시된 프로세스는 UML 다이어그램들을 적용 및 확장하였고, Objectory 프로세스를 바탕으로 한 것이므로 , 제시된 프로세스의 적용성 검증을 위해 전자 상거래 도메인에 대한 적용사례연구를 제시한다.
변종 악성코드는 그 기능에 있어 차이가 없으나 구조적인 차이가 존재하는 악성코드로, 같은 그룹으로 분류하여 처리하는 것이 유용하다. 변종 악성코드 분석을 위해 본 논문에서는 바이오인포매틱스 분야에서 사용하는 서열 정렬 기법을 사용하여 악성코드들의 API 호출 정보 간의 공통부분을 찾고자 하였다. 서열 정렬 기법은 API 호출 정보의 길이에 대해 의존적인 성능을 가지며, API 호출 정보의 길이가 커짐에 따라 성능이 매우 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 서열 정렬 기법 적용 이전에 API 호출 정보에서 발견되는 반복 패턴을 제거하는 방법을 적용함으로써 성능이 보장될 수 있도록 하였다. 최종적으로 서열 정렬 기법을 통한 악성코드 간의 유사도를 구하는 방법에 대하여 논하였다. 또한 실제 악성코드 샘플에 대한 실험 결과를 제시하였다.
동일한 변압기를 사용하는 공통암 타입의 절연형 다중레벨 인버터에서 스위칭 주파수를 저감하기 위해 새로운 위상변위제어기법을 제안 하였다. 제안된 스위칭 방식은 인버터의 각 암이 기본주파수당 한번만을 스위칭을 하는 스텝 펄스파 방식을 사용하여 동일한 스위칭 주파수를 유지할 수 있다. 제안된 스위칭 방식의 타당성을 검증하기 위해 기존의 동일변압기를 이용한 멀티레벨 인버터의 스위칭 패턴과 제안된 위상변위 제어방식을 이용한 멀티레벨 인버터의 스위칭 패턴을 시뮬레이션하고 실험을 통해 비교 하였다.
소나 영상에서 수중 물체의 검출과 분류는 도전적인 과제이다. 본 논문에서는 소나 영상과 영상처리기법을 이용하여 해저의 물체를 식별하는 시스템을 제안한다. 수중 물체의 식별 과정은 수중 물체 후보 영역 검출과 물체 식별의 두 단계로 구성된다. 영상 정합(image registration) 기법을 이용하여 수중 물체 후보 영역을 검출하고, 기존에 획득된 기준 배경 영상과 현재 스캔된 영상 사이의 공통된 특징점을 검출하여 정합한 후, 두 영상의 차 영상(difference image)을 구하여 검출한다. 검출된 물체는 고유벡터와 고유값을 특징으로 사용하여 데이터베이스내의 패턴과 가장 유사한 패턴으로 분류한다. 제안하는 수중 물체 식별 시스템은 최단 소행 항로(Q route) 확보와 같은 응용에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
잠품종의 지리적 원산지, 품종, 암·수 별누에 번데기의 체액단백질에 있어서 전기영동적 단백질 패턴의 유사성, 각각의 단백질 밴드의 분포양상, 암·수간의 패턴 차이, 품종별 소유하는 체액단백질 밴드의 종류등에 대해서 잠업시험장에서 보존 중인 129 잠품종을 대상으로 조사한 바, 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 누에번데기 체액단백질의 전기영동 결과 분류된 단백질은 28개 단백질이었고, 각각의 품종이 소유하고 있는 단백질 밴드의 종류는 평균 14 밴드정도였다. 2. 조사된 품종의 지리적 원산지별 품종간의 유사성의 암·수 평균치는 일본종 20.0%, 중국종 28.3%,유럽종 14.3%로 중국종이 유사성이 가장 높다. 3. 전체 조사 집단의 암·수변 유사성은 암:22.5%, 수:23.5%로 거의 비슷한 수준이다. 4. 조사된 129품종의 암·수별 전기영동 패턴의 종류는 암번데기에서 109패턴이 수번데기에서 112패턴이 관찰되었다. 5. 품종내의 암·수별 전기영동 패턴의 차이는 HP3, HP4 단백질 밴드를 제외하면 평균 6.6% 정도이다. 6. 28개 단백질 밴드의 각각의 지리적 원산지별 분포빈도는 원산지에 따라 암·수 공히 차이가 심하다. 7. 모든 품종에 분포두도가 100%인 단백질 밴드는 HP11로서 모든 품종에 공통적으로 존재하는 단백질이었다. 8. 수번데기보다는 암번데기에서 흡광밀도가 높은 HP3, HP4 단백질 밴드가 모든 품종의 암·수에서 뚜렷한 차이를 보였다.
무당벌레(Harmonia axyridis)는 종내에서 초시색상패턴이 매우 다양하게 존재한다. 본 논문에서는 서로 다른 색상패턴의 무당벌레를 대상으로 amplified fragment length polymorphism (AFLP)을 실시하여 무당벌레의 초시색상 패턴간 유전형질의 차이를 확인하고자 하였다. 총 28 개의 프라이머 조합으로 실험을 실시한 결과, 총 2,741 개의 밴드가 검출되었다. 그 중 20 개의 밴드(S1-S20)만이 특정 색상패턴에서 나타났다. 이들 가운데 9 개의 밴드를 색상에 연관된 AFLP 후보 지표로 선발하였다. 밴드 가운데 S1과 S2, S20은 Succinea 1, 2 변이형에 공통적으로 나타났으며, S3와 S5는 Conspicua 변이형에 특이적이었다. 또한 S13는 Spectabilis 변이형에, S15와 S18, S19는 Succinea 2 변이형에 특이적이었다. 특정 색상패턴에만 나타나는 9 개의 AFLP 지표들은 cloning을 통해 염기서열 분석을 실시하였고, GenBank를 이용해 다른 염기 서열과 비교를 해보았지만 아무런 상동성도 찾을 수가 없었다. 무당벌레 종 내 유전적 다양성을 평가한 결과, Spectabilis가 Conspicua보다 Succinea 변이형에 높은 유사성을 보였다. 색상에 연관된 AFLP 후보 지표를 기준으로 sequence characterized amplified region (SCAR) 지표로 변환하여 9 개의 AFLP 분자지표들 가운데에서 5 개만이 SCAR 지표로 전환될 수 있었으며, 이를 통해 AFLP 지표가 무당벌레의 색상과 연관되어 있는지 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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