본 논문에서는 사회 소외계층인 독거노인가구를 대상으로 IoT 기기를 통한 다양한 PHR 생체신호와 환경정보을 수집하고 수집된 정보를 바탕으로 건강상태를 모니터링하는 시스템을 제안한다. 이와 함께, IoT 센서에서 수집된 정보와 PHR기반의 DB서버의 데이터 분석을 통한 예측능력을 강화하여 고독사 상황을 파악할 수 있는 기본 인프라 구축과 예방 프로그램을 이행하는 것을 목표로 하고 있다. 센서는 환경 정보 수집 센서와 생체 신호 수집을 위한 비접촉 및 웨어러블 센서로 구성되며 수집된 데이터를 서버로 전송하기 위해 게이트웨이가 요구된다. 본 논문에서는 게이트웨이의 프로토타입을 제시한다. 논문은 의료복지서비스의 확대를 위한 정책적 과제의 논의적 목적을 가지고 있다. 본 연구의 결과물은 사회 소외 계층에 대한 서비스 확대와 국민의 의료환경개선에 도움이 될 것으로 사료된다.
센서 네트워크에서 시각 동기 기술은 동기 기반 통신 프로토콜 개발뿐만 아니라, 암호화 기술에서의 타임 스탬프, 타 노드들로부터의 같은 이벤트 중복 감지 인식, beamforming, 기록된 이벤트들의 발생 순서 구분 등 다양한 응용을 위해 필요하다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 신뢰성 있는 시각 동기 프로토콜(RTSP: Reliable Time Synchronization Protocol)을 제안한다. 제안하는 기법은 깊이가 낮은 계층적 트리 형태의 네트워크 토폴로지를 구성하여 동기 오류를 줄이고, 후보 부모 노드의 정보를 유지함으로써 노드의 이동, 에너지 소진 및 물리적 결함으로 인한 토폴로지 변화에 대응한다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과는 RTSP가 기존의 TPSN(Timing-sync Protocol for Sensor Networks)과 비교하여 동기 정확도에 있어 20% 가량 향상됨을 보인다. 또한, 네트워크 내 노드의 결함으로 토폴로지 변화 시 동기화에 필요한 메시지 수를 $20%{\sim}60%$ 감소시키는 효과를 보인다. 노드의 무선 전송 거리를 서로 다르게 설정했을 경우에도 RTSP의 통신 부하는 TPSN에 비해 최대 40% 이상 감소된다.
휴대용 저장장치로 각광 받고 있는 NAND 플래시 메모리의 용량이 커지면서 기존의 파일시스템과 플래시 메모리 컨트롤러 간의 중간 매개체 역할을 해주는 FTL(Flash Translation Layer)의 주소 변환 및 수명 관리 기법이 점차 중요해지고 있다. 본 논문에서는 연속적인 논리 주소 요청이 물리 주소가 인접한 경우의 값을 기록하는 연속성 카운터를 제안하여 주소 변환 횟수를 감소 시켰으며 이와 함께 자주 쓰이는 주소의 페이지들을 미리 주 메모리에 선반입하여 플래시 메모리의 입출력 성능을 향상시켰다. 또한 쓰기 빈도가 높은 주소를 예측하고 잦은 쓰기를 방지하기 위해 2비트 쓰기 예측과 비동기 쓰기 기법을 제시하여 쓰기 성능과 플래시 메모리의 수명을 향상 시켰다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 CFTL(Clustered Flash Translation Layer)이 기존 FTL들보다 주소 변환 성능이 최대 20%, 쓰기 시간을 최대 50% 이상 감소시켰다.
본 논문에서는 SLC와 MLC를 모두 가진 하이브리드 플래시 메모리를 효율적으로 사용하기 위한 적응적 가비지 컬렉션 기법을 제안한다. 하이브리드 플래시 메모리는 속도가 빠른 SLC 영역과 용량대비가격이 저렴한 MLC 영역으로 이루어져 있기 때문에 SLC 영역을 로그 버퍼로, MLC 영역을 데이터 블록으로 사용하는 것이 효율적이다. 제안하는 가비지 컬렉션 기법은 MLC 영역의 쓰기 속도가 매우 느리다는 점을 고려하여 SLC 로그버퍼에 기록된 데이터 중에서 더 이상 갱신되지 않으며 MLC 영역으로의 이동 비용이 적은 데이터를 MLC 영역의 데이터 블록으로 이동시키고, 자주 갱신될 데이터는 SLC 내부에서 이동시킴으로써 SLC 영역의 빈 공간을 확보한다. 또한 적응적 기법을 사용하여 입출력의 패턴을 관찰하여 가비지 컬렉션의 기준 값을 변화시킨다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 기법은 기존에 소개된 플래시 메모리 관리 기법에 비하여 하이브리드 플래시 메모리의 특징을 효율적으로 사용하여 성능을 향상시켰으며 워크로드에 따라서 최적에 가까운 가비지 컬렉션 기준 값을 찾아내는 것을 확인할 수 있었다.
최근 들어 많은 차량이 네비게이션 시스템을 장착하고 있다. 초기의 시스템은 길을 안내하는 것이 주목적이었지만 여러 기술들의 발달로 다양한 기능이 추가되어 사용자에게 더욱 편리함을 주고 있다. 다양한 기록 매체를 재생할 수도 있고, 각각의 도로에 대한 유용한 정보도 알려주고, DMB 수신 장치를 장착하여 차량이 이동 중에 다양한 멀티미디어 콘텐츠를 이용할 수 있게 되었다. 그러나 아직까지 네비게이션 시스템에서 기본적이고 중요한 길 안내 기능은 크게 성장하지 못했다. 이에 본 논문에서는 외부환경, 운전자의 속도경향, 운전자 감정, 도로상태의 다양한 상황을 고려하여 운전자 상황에 맞는 인간 친화적인 경로 추천 방법을 제안한다. 또한 다양한 상황을 모듈화하여 각 상황의 알고리즘을 쉽게 수정할 수 있도록 계층적 구조로 구성하고 퍼지로직을 이용한다.
탈중앙화 접근법은 기존 시스템의 데이터 프라이버시 결함을 보완하기 위해 산·학계에서 폭넓게 연구되고 있다. 블록체인은 기록된 데이터는 위조할 수 없으며 합의를 기반으로 의사결정을 이루고 전반적인 거래의 비용은 저렴한 특징을 가지고 있다. 연합학습은 데이터 집합을 공개적으로 노출하지 않고 다수의 장치를 집합적으로 사용 함으로서 딥러닝 모델을 개선할 수 있게 한다. 모델 구축을 위해서는 자원을 사용하도록 참여자들의 동기 부여를 위한 적절하고 참여 비율에 합당한 인센티브 제도가 필수적이다. 그러나 중앙집중화된 인센티브 메커니즘은 중간 계층에 의존하고 여전히 병목현상을 유발하기 때문에 연합학습에 적용하기에는 어려움이 있다. 따라서, 우리는 이더리움 스마트컨트랙트를 활용하여 연합학습 어플리케이션을 위한 인센티브 모델을 제안한다. 구현 결과는 설계 목표를 충족하였고, 마지막 절에서 연합학습에서 프라이버시 및 데이터 유출과 관련된 민감 데이터에 대한 본 구현을 실행할 때 발생할 수 있는 사항들을 설명한다.
최근 특정 지역에 짧은 시간동안 많은 강우가 내리는 국지성 집중호우가 빈번히 발생하고 있으나, 이에 대한 예측과 대비에도 불구하고 피해는 지속적으로 증가하고 있다. 지속적인 강우량 증가 추이로 시간최대 및 일최대 강우량 관측기록이 해마다 갱신되고, 도시, 하천 및 주요 홍수방어 시설의 설계용량을 초과하는 피해가 발생하고 있다. 다수의 인구가 거주하고 대규모 기반시설이 집중된 도시지역에서 발생하는 집중호우는 심각한 인명 및 재산피해로 이어질 수 있다. 따라서, 부처별 재난의 저감대책은 정량적인 피해규모의 피해금액 예측보다는 설계 빈도에 대한 규모의 크기로 대책을 마련하고 있다. 국내에서는 풍수해 피해를 저감시키기 위해 개발에 따르는 재해영향요인을 개발 사업 시행 이전에 예측·분석하고 적절한 저감대책안을 수립·시행하고 있으나 설계빈도에 대한 규모일 뿐 정량적인 저감대책으로 예방되는 피해금액은 알 수 없다. 본 연구에서는 재해연보를 기반으로 호우재해(호우, 태풍)에 대한 시군구-재해기간의 피해데이터를 1999년부터 2019년까지 총 20년의 빅데이터와 전국 68개 강우관측소를 대상으로 총 20년(1999년 ~ 2019년)의 강우자료를 구축하였다. 머신러닝의 학습별 알고리즘을 조사하여 호우재해 피해데이터의 적용성이 높고 다양한 분야에 적용이 가능한 Neural networks의 분석기술인 ANN기법을 선정하였다 피해데이터의 재해발생기간별 총강우량, 일최대강우량, 총피해금액에 대하여 1999년 ~ 2018년을 학습하고 2019년에 대하여 강우특성과 피해특성의 분석하였다. 분석결과 Neural Networks의 지도학습은 총 6,902개 중 2019년을 제외한 6,414개를 학습하였으며 분석 타깃은 호우재해의 피해규모를 분석할 수 있는 총강우량, 일최대강우량, 총피해금액에 대하여 은닉노드 5개씩 2계층에 대하여 분석하였다.
고령자는 낮은 디지털 활용 역량, 주기적이고 지속적인 자가관리 유지 어려움이 있어 시간에 따른 변화에 대응해 지속적인 관리를 해줄 수 있는 돌봄 제공자용 건강관리 앱이 필요하다. 이러한 필요성을 바탕으로 본 연구에서는 고령자가 사용하기 편한 UI와 단순한 구조의 앱을 디자인하였다. 본 연구에서 개발된 앱은 돌봄 현장에서 혈압, 혈당, 심박수 등의 건강 데이터와 신체, 질병, 인지, 의사소통, 환경 등의 특이 정보들을 정기적으로 관리하도록 지원한다. 본 연구에서 개발된 앱은 건강관리 기기와의 연동을 통해 데이터를 자동 입력하고, 기록된 데이터의 자동분석과 시각화 표현이 가능하다. 건강 변화의 추세, 변동성 등의 모니터링으로 돌봄 서비스를 제공할 수 있는 지원이 가능하다. 또한 다양한 건강관리, 의료지원 플랫폼과 연계할 수 있는 확장성이 추가되어 개발되었다. 개발된 앱에 대한 효과성과 만족도가 현장 실증 결과 유의미함이 확인되었다.
본 연구에서는 국내 투자중개매매업을 영위하고 있는 29개 증권사들의 2011년도 실적을 토대로 BSC와 DEA를 결합한 모델을 적용하여 증권회사의 경영효율성을 분석해 보았다. 또한, 경영혁신의 기법으로서 BSC의 논리적 체계에 근거하여 효율성이라는 측면에서 국내증권사들의 경영실태를 평가해 보고자 하였다. 분석결과 고객 효율성 지수가 높은 기업이 종합지수가 높은 경향이 있는 것으로 나타나 고객관점 지수가 국내 증권사들의 종합 경영 효율성 산정에 중요한 요인으로 작용하고 있는 것으로 확인되었다. 또한 효율성 분석결과를 바탕으로 증권사들의 전통적 재무비율인 ROI와 ROA 등 수익성 비율과 효율성지수의 상관관계 분석을 실시한 결과 유의미한 양의 상관관계를 보여 BSC관점의 경영 효율성이 높은 기업들이 수익성 측면에서도 좋은 실적을 기록하고 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 BSC-DEA 결합모델은 증권업 분야 뿐 아니라 다른 산업 분야에서도 경영 효율성을 판단하는 좋은 경영지표로 활용되어질 것으로 기대되며, 기업의 유 무형자산에 대한 가치 평가를 통합할 수 있는 균형모델로 사용될 것으로 기대된다.
조선(朝鮮)시대 관상감(觀象監) 천문(天文), 지리(地理), 역수(曆數), 점산(占算), 측후(測候)등의 업무를 관장했던 왕립기관이었다. 그 왕립기관은 학문에 따라 천문학(天文學), 지리학(地理學), 그리고 명과학(命課學) 세 개의 부서로 이루어져 있었으며, 그 중 천문학 부서는 오늘날 지구과학의 학문 분야들과도 일맥상통하는 업무들을 수행했었다. 본 논문에서는 천문학 부서를 중심으로 관상감의 직제와 시험제도에 대한 연구를 수행하였다. 관상감은 조선시대 왕립기관들 중의 하나였기 때문에 직제, 기능, 그리고 과거시험(科擧試驗)에 관한 규정들은 그 시대에 발간된 법전들에 법으로 명시되어있다. 따라서 조선시대의 법전들, 관서지들, 그리고 실록(實錄)의 기록들에 대한 연구로부터, 먼저 우리는 관상감은 인원수의 규모면에서 기존에 알려져 있던 것 보다 더 큰 규모임을 알았다. 왜냐하면 관상감 인원의 추정에 대한 선행 연구들에 있어서는 서리(胥吏), 관노비, 장인(匠人)등과 같은 하급계층들은 무시되었기 때문이다. 또한 우리는 관상감 관원이 되기 위한 과거시험에 사용된 천문학 교재에 대한 연구도 수행하였다. 내용에 있어서의 부족함에도 불구하고, 이러한 시도는 과거시험에 사용된 천문학 교재들에 대한 체계적인 첫 번째 연구이다. 마지막으로, 관상감을 포함한 당시 예전(禮典)에 속했던 기관들의 과거시험에 적용되었던 몇 가지 시험 규정들에 대해서도 간략히 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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