VANET(Vehicular Ad-hoc Network)는 차량 간 네트워크를 구성하는 기술로 전송 노드 기준으로 전송 범위내의 이웃 노드들의 정보를 이용하여 목적지까지의 경로를 설정한다. 지리적 정보를 이용한 기존의 라우팅 프로토콜은 송신 노드 기준으로 중계 노드 및 목적지 노드까지 거리만 고려하기 때문에 통신에 필요한 노드의 밀도가 충분하지 못하면 네트워크 지연 및 단절을 초래할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 도시 기반의 VANET 환경에서 차량 간 안정적인 통신을 위해 구역 기반의 라우팅 알고리즘을 제안한다. 실제 도시 환경을 구역으로 나누고 목적지까지 거리뿐만 아니라 차량 밀도를 고려하여 최적의 통신 환경을 선택함으로써 패킷 손실률을 최소화 하였다. 성능을 평가하기 위해 구현한 결과 기존 연구 결과 보다 우수한 성능 결과를 보였다.
VANET(Vehicular Ad Hoc Network)은 MANET(Mobile Ad Hoc Network)의 일종으로 기지국과 같은 기반시설의 도움 없이 차량 간의 무선 통신을 통해 구성되는 임시적인 네트워크이다. VANET은 차량들의 고속 이동성이나 차량 간 밀도 변화로 인해 빈번한 링크 단절 및 네트워크 토폴로지 변화 등을 야기한다. 이러한 VANET의 특성으로 인해 기존의 MANET에서 사용되는 AODV와 DSR과 같은 경로기반 라우팅 프로토콜보다는 주변 노드의 정보만을 이용하는 GPSR(Greedy Perimeter Stateless Routing)과 같은 지리기반 라우팅 프로토콜이 매우 적합하다. 그러나 GPSR은 차량 노드의 밀도가 낮은 환경에서는 잦은 링크 단절과 반복적인 로컬 맥시멈으로 인해 전송지연 및 데이터 손실이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 차량의 밀도가 낮은 VANET 환경에서 효율적인 라우팅을 수행하기 위해 2-hop 이웃 노드의 존재가 없는 경우에 DTN 기반의 라우팅을 수행하는 DTVR(Delay Tolerant Vehicular Routing) 알고리즘을 제안한다. ns-2를 이용한 성능분석 결과 제안된 DTVR 프로토콜이 차량 밀도가 낮은 환경에서 기존 라우팅 프로토콜보다 성능이 우수함을 입증하였다.
선박 및 해상교통관제에 있어서 교통 혼잡구역에 대한 선박교통밀도 예측은 선박충돌사고 예방에 중요하다. 선박 교통밀도 예측정보는 사전에 진입하는 선박들에게 속력조정, 우회항로 이용 등 사전 조치가 가능하다. 본 연구에서는 해상 선박교통상황을 딥러닝 네트워크에 학습한 주의구역 선박교통류 예측 모델(Ship Traffic Extraction Network, STENet)을 제안하여 주의구역의 선박교통류 예측을 수행하고자 한다. STENet 모델 학습을 위해 여수해역 AIS 데이터를 전처리하고, 생성된 입력(해상교통상황)-출력(주의구역 교통밀도) 쌍 데이터를 적용하여 STENet 모델을 학습하였다. 학습된 모델을 이용하여 선박교통류 예측을 한 결과, 중기예측은 표준 절대 오차(mean absolute error)가 0.4-0.5척이 였으며, 장기예측은 0.7-0.8척의 오차로 기존의 Dead Reckoning에 의한 방법보다 50% 이상 교통밀도 예측성능이 향상 되었다.
본 논문은 우리나라 정보통신 분야의 특허출원인 간 네트워크 특성이 기술혁신에 미치는 영향을 알아보기 위해 연구하였다. 이를 위해 특허 데이터를 토대로 정부 공공기관, 대학교, 대기업, 중소기업 등 각 혁신 주체의 네트워크 특성 요인과 특허피인용 횟수 간 관계를 소셜네트워크분석법(Social Network Analysis)과 부정적 이항분포 모델(Negative Binomial Regression)을 사용하여 분석하였다. 분석 결과, 우리나라 정보통신분야 혁신 네트워크는 밀도 0.009의 좁은세상 네트워크 유형을 보이고 있다. 또한, 연결중심성, 근접중심성은 특허피인용수로 대표되는 혁신 성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났는데에 반해, 구조적공백 지수 중 효율성은 유의미한 영향을 미치지 못했고, 제약성은 유의미한 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이것은 본 네트워크의 혁신 주체 간 연결이 매우 가까워 정보 지식의 확산이 빠르다는 것이고, 이에 반해 정보 지식의 원천이 한정되어 있어 다양하고 창의적인 혁신에는 한계가 있다는 것을 의미한다. 이에 이 결과를 토대로 각 혁신 주체의 효율성 및 다양성을 개선하기 위한 정책을 수립해야 한다.
본 연구는 마을공동체미디어의 관계와 소통 구조를 이해하기 위하여 네트워크 분석방법을 통해 커뮤니티 미디어 참여자 네트워크의 관계망 특성을 분석하였다. 연구대상으로 서울시 마포구의 마포FM을 선정하였으며 네트워크 분석 방법에 기초하여 마포 FM의 생산자를 중심으로 형성되어 있는 참여자들의 네트워크의 밀도와 네트워크 중심성을 분석하였다. 또한 분석 결과의 해석과 이해를 위하여 추가적으로 참여자에 대한 심층 인터뷰 실시하였다. 분석 결과, 마포FM은 지역 활동가를 중심으로 하는 마을공동체 조직가의 역할을 수행하고 있으나 일반 주민들의 참여의 정도와 소통 방식은 이론적 논의와는 달리 낮은 밀도와 소수에 집중되어 있는 낮은 수준의 관계성을 보여주고 있었다. 이러한 결과의 원인과 배경을 이해하기 위하여 참여자 네트워크에 포함된 활동가들의 심층 인터뷰 자료를 분석하고 이를 바탕으로 국내 커뮤니티미디어가 공동체와 그 구성원을 위한 콘텐츠의 생산과 공유를 어떻게 진작 시킬 것인지를 논의하였다.
성장동력산업의 육성 정책에 따라 부가가치가 높은 산업을 광역 경제권단위에서 육성하는 정책이 진행되고 있다. 이 분석의 목적은 창조산업의 대표적 분야인 디자인산업을 발전시키고 있는 지식을 기반으로 한 네트워크의 공간적 특성과 기관별 네트워크 구조를 도출하고, 2000년에서 2010년까지의 시간적 변화에 초점을 두어 분석함으로서 앞으로 나아가야 할 방안을 모색해 보고자한다. 먼저 전국 디자인산업의 변화와 시도별 광역별 성장을 살펴보고 심층인터뷰를 실시하여 기관별 네트워크 현황을 파악하였다. 이를 기반으로 디자인산업과 관계된 공동연구 데이터를 가공하여 구조적, 공간적, 시간적인 측면을 고려하여 종합적인 판단으로 공간적 특성과 기관별 네트워크 구조의 변화에 대해 분석하였다. 또한 그룹분석에 활용되는 지표를 이용하여 네트워크의 밀도, 링크수, 집중도를 기준으로 다른 그룹과 상대적으로 변화하는 하는 과정을 비교 분석하였다.
VANET은 MANET과 달리 노드의 고속 이동성, 노드 밀도, 네트워크 토폴로지의 빈번한 변화와 같은 차량 환경 고유의 특징을 가진다. 이러한 특징들은 MANET의 네트워크 토폴로지 기반 프로토콜을 VANET에 적용할 수 없는 주요 원인이 된다. 본 논문에서는 영역 기반 릴레이 노드 선택 알고리즘을 사용한 긴급경고메시지 브로드캐스팅 프로토콜을 제안하였다. 영역 기반 릴레이 노드 선택 알고리즘은 긴급 경고 메시지를 전달하는 릴레이 노드가 통신 영역의 가장 자리에 위치하지 않더라도 최적의 전달 대기 시간을 부여함으로써 종단간 메시지 전달 지연 시간을 최소화 할 수 있다. 또한, 긴급경고메시지 브로드캐스팅을 위한 제어 메시지 교환이 필요 없기 때문에 낮은 네트워크 부하를 가진다. 제안한 알고리즘은 낮은 노드 밀도와 짧은 전송 거리의 VANET 환경에서도 종단간 메시지 전달 지연 시간을 줄여 줄 수 있다.
수문학적 가뭄 발생의 직접적 영향은 강수부족량이나, 다양한 사회경제적 인자들은 수문학적 가뭄에 간접적으로 영향을 미치고 있다. 물관리 선진기관에서는 인간의 활동 및 물관리 방식에 따라 수문학적 가뭄을 심화시키거나 완화시킬 수 있음을 인지하고, 인간의 물사용이 가뭄에 미치는 영향을 평가하기 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 강수량 및 미래의 인구변화에 따른 수문학적 가뭄의 영향의 정도를 판단함으로써, 인간의 활동이 가뭄에 미치는 영향을 정량적으로 제시하고자 한다. 충정북도 시군지역을 대상지역으로 선정하였으며, 시군 장래인구 추정값을 미래 인구자료로, 미래 유출량이 산정되어 제공되는 RCP 4.5와 RCP 8.5시나리오를 활용하여 미래 가뭄상황 예측하였다. 강수량 및 인구변화가 수문학적 가뭄에 미치는 영향 평가를 위하여 코플라함수 기반의 베이지안 네트워크 모형이 활용하였다. 베이지안 네트워크는 강수량, 인구밀도, 수문학적 가뭄사이의 관계 도출을 위하여 활용되었으며, 베이지안 네트워크 내의 결합확률의 산정을 위하여 코플라 함수가 활용되었다. 미래의 강수량 및 인구밀도의 변화에 따른 수문학적 가뭄의 영향 관계를 분석한 결과는 다음과 같다. 강수량이 인구밀도보다 수문학적 가뭄의 발생에 영향을 미치며, 약 0.2~0.3 정도 발생확률이 크게 산정되었다. 두 인자를 동시에 고려할 경우, 강수량이 적고, 인구밀도가 높아지는 조건(F(강수량)=0.1, F(인구밀도)=0.9)에서는 조건부 CDF 변화율이 크게 나타나, 곧 수문학적 가뭄의 위험성이 높음을 확인할 수 있었다. 인구밀도는 수문학적 가뭄의 발생 위험성을 높이 알려져 있으나, 정량적으로 그 값을 제시한 연구 사례는 찾기 어렵다. 이에 따라 본 연구에서는 가뭄의 영향정도를 정량적으로 표현하였으며, 한 인자만의 영향이 아닌 두 개 이상의 인자들의 복합적인 영향 정도를 제시함으로써 수치적인 비교가 가능하게 하였다. 미래 추정 인자가 인구자료가 한정적이라 인구 자료만을 활용하여 수문학적 가뭄에 미치는 영향을 분석하였으나, 다른 사회경제적 지표를 활용하여 미래 변화에 따른 미래 수문학적 가뭄의 영향 정도의 비교 및 분석 결과를 바탕으로 가뭄 대응 우선순위 선정을 위한 연구자료로 활용 가능할 것으로 사료된다.
문자메시지 네트워크는 웹페이지 검색네트워크와는 위상적으로 많이 다르기 때문에 상이한 특성을 가지고 있음을 보였다. 네트워크가 성장함에 따라 강력한 허브를 구성하는 네트워크는 소수의 노드에 연결이 집중되는 특성을 가질 수 있다. 문자메시지 네트워크는 시간이 흐름에 따라서 네트워크의 밀도가 높아지는 속도가 높다는 특징을 가지고 있다. 두 개의 크기가 다른 문자메시지 네트워크에 대한 실험을 통하여 적어도 작은 집단 내의 메시지네트워크는 크기가 증가함에 따라서 허브의 집중도가 power law분포가 아닌 선형적인 특징을 가지고 있음을 보였다.
최대 밀도 부분 그래프는 소셜 네트워크에서 사용자들이 속한 특정 커뮤니티나 사용자들의 공통 관심사를 나타내기에, 최대 밀도 부분 그래프를 찾는 연구가 다수 있었다. 그러나 기존의 연구들은 단일한 최고 밀도 부분 그래프를 찾는다는 문제점이 있었다. 이 연구에서는 주어진 노드에서 시작하여, 인접하는 노드 중에 연결수(degree)가 가장 높은 노드를 추가하는 방식을 사용한 최고 밀도 부분 그래프를 찾는 상향식 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 이에 따라, 병렬 처리에 용이하게 하였고, 이를 맵리듀스 프레임 워크 상에서 병렬 알고리즘으로 구현하였다. 다양한 그래프 데이터로 실험결과 이전 연구와 비교하여 조기에 최고 밀도 부분 그래프를 찾아냄을 보였다. 또한 다양한 다수의 노드가 주어졌을 때에도 효과적으로 동작함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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