스마트 TV 시스템은 차세대 핵심 네트워크 서비스 중의 하나로서 통신과 미디어 산업에 급격한 변화를 가져올 것이다. 하지만, 스마트 TV 시스템은 동시접속자가 증가하면 서비스 품질이 급격하게 저하되는 문제가 발생하고 있다. 콘텐츠를 수많은 사용자에게 동시에 전송하는 것은 서버와 네트워크에 큰 부담으로 작용하기 때문이다. 서버의 수용능력의 한계는 서버 클러스터를 구성함으로써 어느 정도 해결할 수 있지만 네트워크의 수용능력의 한계는 부하와 혼잡의 발생 위치를 파악하고 추가적인 자원을 설치하여 해결하는데 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 현재까지 많은 기법들이 제안되었지만 기존의 연구들의 성능분석은 대부분 왕복시간(round-trip time), 다운로드 시간, 패킷 손실 비율과 같은 사용자 중심의 성능척도에만 초점이 맞춰져 있고 스마트 TV 서비스 품질에 중요한 영향을 미치는 동시접속과 전체 네트워크의 부하와 혼잡을 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 실제 인터넷 테스트베드인 PlanetLab을 이용하여 스마트 TV 서비스 폼질에 중요한 영향을 미치는 사용자 그룹핑 알고리즘을 네트워크의 혼잡도와 부하중심으로 성능분석을 한다.
데이터 마이닝은 데이터를 탐색하고 분석하여 데이터 사이의 관계나 패턴 등의 지식을 탐사하는 기법이다. 실세계에서 발생하는 데이터는 시간 속성을 포함한다. 시간 속성을 포함하는 데이터에서 유용한 지식을 찾아내기 위한 시간 데이터마이닝 연구는 미래를 예측할 수 있는 예측 판단에 효율적으로 활용될 수 있다. 본 논문은 데이터베이스를 일정한 시간 간격 단위로 구분하고, 시간 단위에서 빈발한 패턴 아이템셋을 발견하기 위한 시간 단위 그룹핑을 이용하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 시간 단위에 포함된 트랜잭션과 아이템 정보를 매트릭스로 구성하고, 그룹핑을 통한 시간 단위에서의 빈발한 아이템셋을 발견한다. 성능평가의 실험 결과에서 수행시간은 기존의 알고리즘보다 1.2배 소요되지만, 2배 이상의 빈발 아이템셋이 탐사되었다.
본 논문에서는 사회적 상호작용을 극대화 하고, 중도 탈락률을 낮추며, 학습자의 고립감을 해소하기 위해 바람직한 온라인 학습공동체 형성을 위해 취향검사 항목을 개발 하였으며, 개발한 취향검사 항목을 동질성과 이질성으로 구분하여 항목을 개발하고, 이를 바탕으로 온라인상에서 지능적 에이전트 기법에 의한 학습공동체를 자동으로 그룹핑하는 e-learning 시스템(IIGS)을 개발하였다. 실제 1,000명을 대상으로 실험한 결과, 151개 그룹이 자동으로 생성되었으며 이중 34% 정도가 매우 높은 학습만족을 보여 그룹을 계속적으로 유지하고자 하였다.
공간-시간 트렐리스 부호에서 기존에 제안된 ML(maximum likelihood) 복호법과 PRC(principal ratio combianing) 복호법을 아우르는 준최적 복호법인 GPRC(generalized PRC) 기법을 제안한다. GPRC는 수신안테나들을 K개의 그룹으로 나누어 각 그룹에 PRC 기법을 적용하는 것이다. GPRC에서는 수신안테나 그룹핑 방법이 여러 가지이므로 K가 정해졌을 때 최적의 그룹핑 규칙을 제안한다. 이때 최종 성능 차이를 간단하게 예측할 수 있는 성능지표(PI, performance index)를 이용할 수 있다. 특히 수신안테나 간 상관(correlation)이 있을 때 무선 채널 계수를 구하고, 성능 지표를 평가한다. 마지막으로 컴퓨터 시뮬레이션으로 이론적 성능을 검증한다.
디자이너의 감성적$.$직관적 의사결정을 객관적으로 지원할 수 있는 컬러 코디네이션 지원 모델과 도구를 개발하기 위한 전 단계로 디자이너의 색채 사고 과정에 있어서의 효율성을 도모하고 상호간의 색채 커뮤니케이션을 도울 수 있는 컬러 그루핑 체계를 마련하였다. 이에 관한 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 디자이너들의 색채 업무 효율을 높이고 디자이너간의 커뮤니케이션을 도울 수 있는 컬러 그룹의 제정과 각 그룹별 대표어휘의 필요성을 제기하여 이에 대한 대안을 제시하였다. 그루핑 방법은 고바야시와 히데끼 치지와, 그리고 엘리스 웨스트게이트와 마사 질의 이론을 참고하여 4개의 컬러 그룹으로 나누었으며 분류 방향은 색조별(톤별) 색채체계에 의한 분류가 정량적 표준 색표에 의한 분류보다 디자이너의 감성을 표현하는데 유리하다는 전제하에 섬유 색채의 특수성을 반영하여 색조별(톤별) 색채 체계를 근간으로 하였다. 각 그룹별 대표 어휘는 브라이트 , 파스텔 , 딥 , 뉴트럴로 추출$.$정의하였다. 각 그룹별 색조 개념에 대한 정의는 다음과 같다. 브라이트(Bright) - 순도 높은 기본 색상군 파스텔(Pastel) - 기본 색상 군에 화이트가 혼합된 색상군 딥(Deep) - 기본 색상 군에 블랙과 회색이 혼합된 색상군 뉴트럴(Neutral)- 기본 색상군의 성격이 드러나지 않는 중도색. 분류된 각 그룹의 추정 색상은 정시화의 색채시계와 색채 삼각형에 배치하여 색채 지각 공간에서의 분포 개념을 시각화함으로서 각 그룹별 영역 관계를 검증하였다. 4개의 대그룹으로 나누어진 색채군은 후속 연구에서 이루어질 선호 색채 수집 상황에 따라 몇 개의 소단위로 나누어지게 되며 각 소그룹의 색채군은 각 단위별로 배색 스토리를 전개할 수 있다. 또한 그룹과 그룹간의 크로스 오버 코디네이션이 가능해 짐에 따라 디자이너들은 이제까지의 개별 색상 조합의 색채 사유 패턴에서 벗어나 그룹별 색채 사유가 가능해짐으로서 디자이너들의 색채 사유 패턴의 혁신을 도모할 수 있다.
점차 고도화되는 사이버 공격에 의한 많은 침해사고로 피해가 증가하고 있다. 많은 기관 및 기업체에서는 사고 탐지를 위한 인프라만에 많은 자원을 투자하기에 초기대응에 미흡하다. 침해사고의 초기대응은 공격의 유입경로 파악이 우선이며, 이루어지고 있는 많은 사이버 공격은 소프트웨어 취약점을 대상으로 하고 있다. 따라서, 소프트웨어 취약점을 대상으로 윈도우 시스템의 아티팩트를 분석하고, 분석한 데이터를 분류하면 신속한 초기대응에 활용할 수 있다. 그러므로 소프트웨어 별 공격 유입 시 남는 아티팩트를 분류하여 침해사고 분석 시에 활용할 수 있는 아티팩트 그룹핑을 제시한다.
핀테크 기술의 발전으로 인해 스마트폰을 이용한 금융거래가 활성화되고 있다. 금융거래시 사용자 인증을 위한 비밀번호는 스마트 폰의 터치 스크린 상에 보여지는 가상 키패드를 통해 입력된다. 비밀번호를 터치할 때 공격자가 높은 해상도를 가진 카메라로 촬영하거나 어깨 너머로 훔쳐보는 방식으로 사용자가 입력한 비밀번호를 알아낼 수 있다. 이런 공격을 막기 위해 보안이 적용된 가상 키패드는 크기가 작은 터치 스크린에 입력하기 어렵고, 훔쳐보기 공격에 취약점이 여전히 존재한다. 본 논문에서는 전체 키패드를 몇 개의 그룹으로 나누고 작은 화면에 표시하여 입력할 문자가 속해 있는 그룹을 터치하고, 그룹 내에서 해당 문자를 터치하는 방식으로 입력할 문자를 쉽게 찾을 수 있다. 제안기법은 입력할 문자가 속한 그룹을 선택하며 해당 그룹에 키패드를 10개 이내로 작은 스크린에 보여주기 때문에 키패드의 크기를 기존 방법보다 2배 이상 확대가 가능하고, 위치를 랜덤하게 배치하여 터치한 위치를 통한 공격을 차단할 수 있다.
센서 네트워크의 급속한 성장에 따라 센서 네트워크의 효율적 관리를 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 특히, 센서의 저 전력을 위한 다양한 기술들이 개발되고 있다. 본 논문은 센서에 전해지는 다중 연속 질의의 중복 성을 제거함으로써, 센서 네트워크의 효율적 관리를 제공할 수 있는 방법을 제안한다. 다중 연속 질의는 두 가지 단계로 최적화가 이루어진다. 먼저, 다중 연속 질의의 시간 속성 중복을 제거하기 위해 B+tree를 이용해 그룹 핑된다. 그룹 핑된 다중 연속 질의들은 연관 속성의 중복 여부 판단을 통해, 중복 성을 제거하여 재구성 된다. 그러므로 재구성된 다중 연속 질의가 센서 노드에 전해지게 되면, 센서는 중복된 결과를 전송하지 않기 때문에 센서 노드의 불필요한 전력을 낭비하지 않게 된다.
생물정보학 관련 프로그램들은 대부분 인터넷을 통해서 많은 생물학자, 생화학자 들에게 생물 정보 검색 및 처리 서비스를 제공한다. 이런 서비스를 제공하는 많은 프로그램들은 데이터베이스로부터 유전자 등의 데이터를 검색하고 처리한다. 이때 각각 클라이언트의 요청마다 매번 데이터베이스의 검색을 수행한다면 많은 시간이 걸리게 된다. 또한 서버에 과부하를 초래하여 응답시간이 길어질 수 있다. 본 논문에서는 서버의 과부하와 응답시간을 줄이기 위해 사용자의 요청을 그룹화하여 일정 시간 간격으로 일괄 처리하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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