위치 기반 라우팅은 데이터 패킷을 전송하기 위해 네트워크 전역의 토폴로지 정보 대신 순수하게 위치 정보만을 사용하기 때문에 무선 센서 네트워크에서 효과적이고 간단하며 확장성 있는 라우팅 프로토콜로 인식되어 왔다. 위치 기반 라우팅에서 소스 노드는 싱크의 위치 정보를 알고 있어야 한다. 대부분의 기존 위치 기반 라우팅 프로토콜들은 단순히 소스 노드가 싱크의 위치를 알고 있다고 가정하여 싱크 위치 획득 과정을 자세히 다루지 않았다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 위치 기반 라우팅을 위한 원형 경로 기반 싱크 위치 서비스를 제안한다. 이 방안에서, 싱크는 원형 경로를 따라 싱크 위치 알림 메시지를 전송하고 소스는 그 원형 경로를 반드시 지나는 직선 경로를 따라 싱크 위치 질의 메시지를 전송함으로써 두 메시지의 교차점을 보장한다. 교차점에 위치한 노드는 소스 노드에게 싱크의 위치를 알린다. 제안 방안은 간단한 규칙을 통해 일정하지 않은 외곽 혹은 홀과 같은 불규칙성을 갖는 센서 네트워크에서도 문제없이 동작할 수 있다. 시뮬레이션 결과는 제안 방안이 에너지 소비와 제어 부하 측면에서 다른 방안들에 비해 우수함을 보여준다.
본 연구의 목적은 드론 기반 스마트 방역 연구로서 드론을 방재 분야에 활용을 통한 대응방안과 기대효과를 연구하는 것이다. 현행 방재업무의 문제점에 대한 검토와 이에 따른 대응안을 환경적, 시장적, 기술적 접근으로 살펴보면 다음과 같다. 첫째로 환경적 측면에서 드론 기반 관제를 활용한 방재업무의 활용 효과는 산림, 조류인플루엔자, 가축, 시설지역, 모기 유충, 해충 등 광범위한 활용과 AI 및 콜레라 등 각종 방역업무 단순화 및 효과적 방역체계 제공 할 수 있다. 둘째, 시장적 측면에서 방역방법의 신기술 도입을 통한 국내 표준화 드론을 활용한 소독방역 임무 활용에 따른 축산·가축 방역 관련 법령, 행정규칙의 기준마련, 관련 산업의 동반성장과 신시장 발굴, 가축 질병 방역에 투입되는 연간 예산 절감의 효과를 가져온다. 셋째, 기술적 측면은 (1) 새로운 가축 질병 방역형태인 다중드론 활용 소독 방역의 현장적용, (2) 드론 산업 소프트웨어 분야의 혁신, (3) 다양한 시장에 적용 가능한 드론 관제/제어 통합시스템으로 산업 다변화, (4) 빅데이터 드론 이동로 3차원 공간정보 분석 정밀 드론 교통정보제공으로 안전성 높은 비행 보장, (5) 다수의 드론 동시 자동 임무 비행이 가능하여 저비용 고효율 시스템 보급 실현, (6) 고도의 정밀 비행기술 불필요에 따른 분야별 드론 이용자 증가로 고찰되었다. 본 연구는 문헌 조사와 전문가의 의견을 기반으로 작성되어 향후 연구 분야는 드론 기반 서비스에 대한 실증적 자료를 기반으로 그 효과에 대해 입증하는 작업이 필요하다. 본 연구의 기대효과는 드론을 방재업무에 적극적 활용 지원 또는 이와 관련된 정책을 수립하는데 이바지 한다.
최근 홈 네트워크 환경에 PC, 노트북, PDA, 모바일 폰등과 같은 모바일 기기를 이용하여 다양한 기기를 제어하기 위한 연구와 개발이 활발해지고 있다. 모바일 기기들의 휴대성 및 실용성등의 장점을 이용하여 시간과 장소에 구애없이 가정 내의 네트워크로 연결된 디지털 기기들을 로컬 내지 원격에서 제어 및 관리가 가능하다. 그러나 이러한 모바일 기기들의 사용자 인터페이스는 서로 다른 언어를 사용하며, 기기별 인터페이스의 형태 및 사용법의 차이점으로 인한 어려움이 발생한다. 이러한 어려움을 해결하기 위해서는 크게 두 가지 고려사항이 존재한다. 첫번째, 다양한 이기종 기기들을 제어하는데 필요한 사용자 인터페이스의 개발 및 유지보수의 어려움을 해결해야 한다. 두 번째, 사용자의 선호도 및 장치의 특징이 동적으로 반영된 사용자 인터페이스를 제공할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이러한 고려사항을 충족시키기 위하여 XML(eXtensible Markup Language) 기반의 UIML(User Interface Markup Language)과 사용자 및 장치에 대한 프로파일 정보를 이용하여 홈네트워크 환경을 위한 적응형 사용자 인터페이스를 설계한 내용을 제시한다. 또한 TV, 전등, 프로젝터를 PC와 노트북, 모바일폰을 이용하여 제어할 수 있도록 구현한 내용을 보인다.
최근 IT 서비스 발달과 함께 고장제어, 고장의 원인분석 등의 복잡한 문제에 대하여 적합한 해결책을 제시할 수 있는 효과적인 진단시스템의 필요성이 커지고 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 진단 시스템분야에서의 시스템의 성능을 향상시키고, 최적의 진단을 수행하고자 사례기반추론과 인공신경망을 혼합한 지능형 진단 시스템을 제안 한다. 사례기반추론은 과거의 사례(경험)를 통해 현재의 제시된 문제를 해결하는 추론방식으로, 지식 획득이 덜 복잡하고, 정형화되기 어려운 규칙이나 문제영역이 불분명한 분야를 효율적으로 추론할 수 있다. 하지만 사례기반추론만을 이용해 추론된 사례는 증상에 대해 다수의 원인을 추론하게 된다. 이때 추론된 증상에 따른 다수의 원인은 동일한 가중치를 가져 불필요한 원인까지 진단해야 하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하고자 인공신경망의 오류역전파 학습 알고리즘을 이용하여 증상에 대한 원인들의 쌍을 학습 시킨 후 각각의 증상에 대한 원인의 가중치를 구해 제시된 증상에 대해 가장 발생 가능성이 높은 원인을 찾아내어, 보다 명확하고 신뢰성 있는 진단을 하는 데 그 목적이 있다.
개발적인 측면에서 온라인 게임 환경에서의 NPC(Non Playable Character)들은 환경인식능력, 이동능력, 특수 능력 및 아이템의 소유 배분 등을 원활히 하기 위한 능력들을 소유해야 하며, 게임 환경을 인식, 저장하기 위한 데이터구조와 자신만의 독특한 임무(mission)를 달성하기 위한 계획을 갖고 행위를 해야 한다. 이런 의미에서 NPC는 자신만의 고유한 규칙과 행동 패턴, 그리고 목표(Goal)와 이를 실행하기 위한 계획(plan)을 소유하는 에이전트로 인식되어야 할 것이다. 그러나, 기존 게임의 NPC 제어 구조나 구현 방법은 이러한 요구조건에 부합되지 못한 부분이 많았다. C/C++ 같은 컴퓨터 언어들을 이용한 구현은 NPC의 유연성이나, 행위에 많은 문제점이 있었다. 이들 언어의 switch 문법은 NPC의 몇몇 특정 상태를 묘사하고, 그에 대한 행위를 지정하는 방법으로 사용되었으나, 게임 환경이 복잡해지면서, 더욱더 방대한 코드를 만들어야 했고, 해석하는데 많은 어려움을 주었으며, 동일한 NPC에 다른 행동패턴을 적용시키기도 어려웠다. 또한, 대부분의 제어권을 게임 서버 폭에서 도맡아 함으로써, 서버측에 많은 과부하 요인이 되기도 하였다. 이러한 어려움을 제거하기 위해서 게임 스크립트를 사용하기도 하였지만, 그 또한 단순 반복적인 패턴에 사용되거나, 캐릭터의 속성적인 측면만을 기술 할 수 있을 뿐이었다 이러한 어려움을 해소하기 위해서는 NPC들의 작업에 필요한 지식의 계층적 분화를 해야 하고, 현재 상황과 목표 변화에 적합한 반응을 표현할 수 있는 스크립트의 개발이 필수 적이라 할 수 있다 또한 스크립트의 실행도 게임 서버 측이 아닌 클라이언트 측에서 수행됨으로써, 서버에 걸리는 많은 부하를 줄일 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는, 대표적인 반응형 에이전트 시스템인 UMPRS/JAM을 이용하여, 에이전트 기반의 게임 캐릭터 구현 방법론에 대해 알아본다.퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and increase speed of convergence in avoidance burden of computational complexity in reality when it was experimented having
유기 전구체와 금속 이온, 또는 금속-옥소 클로스터 간의 규칙적 배열을 통한 종의 다양성을 장점으로 하는 금속-유기 골격체(Metal-Organic Frameworks, MOFs)는 에너지 사용량이 높은 상변화 기반 분리공정을 대체할 수 있는 에너지 효율적인 막 기반 분리 기술의 개발 가능성을 열어주었다. 이에 최근 10년 동안 다결정 MOFs 분리막 합성 기술에서 상당한 진전이 있었지만, 매우 제한된 종류의 MOFs만이 활용되고 있다. 이러한 기술 개발의 정체는 다결정 분리막의 비 선택적인 확산 경로인 결정 사이 결함(intercrystalline defects)에 대한 명확한 해결법이 없기 때문이다. 후처리 성능 제어기술(postsynthetic modifications, PSMs)은 기존 분리막을 플랫폼으로 활용하고 이를 물리적 그리고/혹은 화학적으로 처리함을 통해 분리 특성을 개선 혹은 변경하는 기술을 말한다. PSMs 기술은 특정 분리막을 개발하는 데 있어서 새로운 MOFs를 설계하거나 막 합성 기술을 개발하지 않아도 된다는 장점이 있어서 다결정 MOF 분리막의 다양성을 제공하기 위한 새로 부상하는 전략으로 평가 된다. 본 총설에서는 PSMs 기술을 7개의 세부기술((1) 공유결합법, (2) 결정간 결함 플러깅법, (3) 결정 내부 결함 치유법, (4) 기공내 기능성 소재 함침법, (5) 기공 경화법, (6) 전구체 치환법 및 (7) 비정질화법)로 분류하고, 각 세부기술의 연구 동향 및 도전과제 그리고 향후 연구 방향에 대해 논의하고자 한다.
XML은 문서의 데이터 포맷 표현을 향상시키는데 중점을 두고 만들어졌기 때문에 문서 변조 및 데이터 삭제 등의 공격에 취약한 문제점을 가지고 있다. 이에 대한 해결책으로 XML 전자 서명, XML 암호화 기법, XML 접근 제어와 같은 다양한 해결책이 제시되었지만 XML 암호화로 인한 구조적인 XML 유효성 위반 문제 및 DTD 공격에 대한 해결책 부재 등의 문제점이 해결되지 않고 있다. 본 연구에서는 유효성과 암호화를 동시에 만족시켜줄 수 있는 방법으로 XML 스키마를 이용하는 방법을 제안하였다. XML 스키마는 정형 U 문서에 대해서도 지원이 가능하며, XML 문서에 대한 메타 정보를 담고 있으므로 따로 DTD를 필요로 하지 않는다. 또한 각각의 XML 문서에 대하여 동적인 생성이 가능하며 자체 유효성 검사 규칙을 가지고 있으므로 DTD 기반 XML 문서의 암호화에 대한 확장성이 뛰어난 장점을 가지고 있다.
지능형 홈네트워크의 복잡하고 다양한 서비스를 음성인식을 이용해 편리하게 제어하기 위해서는 원거리 음성인식 및 분산 음성인식 네트워킹에 관한 방법은 필수적 요소이다. 이를 통해 가정의 어느 공간에서든 음성을 이용한 홈컨트롤이 가능해 진다. 본 논문에서는 분산형 음성인식 DSP 시스템 구성을 위하여 서버-클라이언트 형태로 구분된 DSP 확장형 모듈을 개발하였으며, 클라이언트 모듈이 전달하는 인식 결과의 신뢰도를 통합 분석하여 서버 모듈이 지능적으로 인식 결과를 판단하는 기법을 제안한다. 모의 실험 결과, 제안한 판단 기법은 기존의 다수결의 법칙이나, 선도착 우선의 법칙보다 우수한 인식 성능을 나타내었다. 또한, 선도착 클라이언트 결과가 도착한 후 무조건 일정 시간 타 클라이언트 결과를 기다려야 하는 기존의 지연(Delay) 방식의 단점을 해결하기 위하여, 인터럽트 폴링 기법을 제안한다. 제안한 인터럽트 폴링 기법은 서버 모듈이 클라이언트 모듈에게 현재 상태를 물어보고 클라이언트의 결과를 기다려야 할지 선택함으로써 불필요한 인식 지연시간을 없애고 인식율의 성능을 유지할 수 있다.
본 논문에서는 정신적 과제수행 동안 EEG 뇌파의 정확한 분류방법에 관하여 기술한다. 피험자는 실험 task에서 시각적 자극에 대한 반응, 문제의 해석, 손동작 제어와 키 선택을 수행한다. 선택시간을 감지하기 위하여 측정한 뇌파로부터 $\alpha$, $\beta$, $\theta$, $\gamma$를 분리하고 4가지의 특징들을 해석한파. 이 특징들을 분석하여 각 피험자별로 공통적인 특징플로 구성된 일반 규칙을 설정한다. 본 시스템의 신경망은 1개의 은닉층을 갖는 3층의 피드포워드 신경망 구조를 가지며 학습에는 역전파 학습 알고리즘을 이용하였다. 4명의 피험자를 대상으로 설정한 알고리즘들을 적용하여 평균 87% 분류 성공률을 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 인지적인 정신과제 판별을 위한 방법들과 결합하여 BCI 기술을 위한 기반 기술로 활용될 수 있다.
발달된 IT 솔루션 기반으로 인한 관리 서버가 증가되고 있고, 서버의 보안성이 중요하다. 효율적인 패스워드를 관리하기 위한 안전한 패스워드 관리시스템에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 주기적인 시스템 계정과 패스워드는 숫자와 문자를 섞어 8자리 이상으로 변경을 하는 규칙을 정한다. 또한 각 시스템 계정의 패스워드가 숫자, 영문자, 특수문자를 포함해야 하는 패스워드 셋팅 룰을 정한다. 하지만 새로운 IT시스템의 지속적인 도입과 인력 투입의 한계로 인하여, 안전성을 확보하기 위한 패스워드에 대한 문제가 발생되고 있다. 국내외 통합접근제어 솔루션에서 패스워드 관리 기능을 일부 제공하고 있으나, 고가이고 서버 트래픽에 부하를 주는 단점이 있다. 향후 일반 전산시스템이 융합IT시스템으로 전환이 가속화될 것으로 판단되며, 본 연구에서는 효율적인 패스워드 관리를 위한 패스워드 관리시스템 연구를 통해 가용성과 효율성을 높이면서, 개인정보보호법을 준수할 수 있는 패스워드 관리시스템을 개발한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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