지금까지의 위치인식 환경은 사람이나 사물 또는 이동체 자체에 대해서만 연구되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 주행 중인 차량에 있는 여러 탑승자의 위치를 실시간으로 식별하고 추적하는 서비스에 대한 위치인식 모델을 제안하였다. 탑승자의 위치를 식별하려면 GPS기능이 탑재된 고가형 단말기를 이용하는 경우와 GPS기능이 없는 저가형 소형단말기를 이용하는 경우로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 단순한 소형단말기가 GPS를 탑재한 차량용 인터페이스와 센서네트워크로 메시지를 전송하게 함으로써 탑승상황에 따른 효율적인 위치인식을 제공하도록 하였다. 이 기법은 먼저 차량의 상태(정차, 주행)를 감지하고, 주행상태라면 탑승자가 탑승이나 하차를 할 수 없기 때문에 굳이 위치정보를 송수신할 필요가 없어 트래픽을 감소시킬 수 있다. 이것은 전력소모를 줄여 배터리 수명을 늘릴 수 있도록 한다. 이에 본 연구에서는 제안한 차량정차 감지알고리즘을 탑승자 위치추적 시스템으로 구현하여 그 효용성을 확인하기 위해 실험하였다. 또한 설계하여 구현한 시스템을 이용하여 실험한 결과 최대수신거리는 12m로 측정되었으며, 200회의 실험을 통해 탑승인식과 하차인식이 모두 성공했음을 알 수 있었다. 또한 주행인식 측정실험에서는 차량정차 알고리즘을 적용한 경우가 그렇지 않은 경우에 비해서 41.6%의 전송트래픽을 감소시킬 수 있었다.
대부분의 구조물 안전성 평가에 있어서 전체적인 거동을 나타내는 인자, 즉 기하학적인 형상 변화를 추정하는 것은 매우 중요하다. 종래에는 현장에서 교량의 처짐을 손쉽게 측정할 수 있는 적절한 수단과 방법의 부재로 말미암아, 처짐의 측정이 제한된 측정점에 국한되었고, 또한 변위계를 설치한 개소에 한정되었다. 따라서, 본 연구에서는 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기반의 무선 경사센서모듈(Wireless Tiltmeter)을 통해 건설구조물의 처짐을 추정하는 방법을 개발하고, 기존의 변위 측정 자기 센서(Linear Variable Differential Transformer: LVDT)를 이용해 측정하는 기술 대신, 유비쿼터스 개념의 무선 경사 센서 모듈의 경사 변화에 따른 저항의 변화를 전압의 형식으로 출력하고, 교정계수를 이용하여 실제 처짐각 및 처짐으로 환산하여 최대 처짐을 구하도록 개발된 유비쿼터스 기반의 처짐 추정방법을 검증하기 위하여 실내 실험을 수행하였고, 그 결과, 측정점에 상관없이 균일한 측정이 가능하고, 기존의 방법과 거의 일치하는 값을 나타내는 것으로 확인되었다.
유비쿼터스 홈은 가정 내의 다양한 가전기기 및 센서들로 구성된 유무선 네트워크를 통해 u-Life, u-Health등의 다양한 유비쿼터스 서비스를 제공하는 미래의 디지털 가정환경으로 부상하고 있다. 유비쿼터스 홈서비스는 센서들로부터 수집된 정보를 통해 사용자의 상황을 자동으로 인지하여 가전기기들을 상황에 맞게 적응하도록 함으로써 사용자 편의성을 극대화 한다. 이러한 상황인지 홈 환경에서 집안을 미리 사용자가 원하는 상태로 조절하기 위해 사용자의 미래 행위를 예측하는 것을 미래 유비쿼터스 홈에 가장 핵심적인 기능 중 하나이다. 본 논문은 유비쿼터스 홈 환경에서 상황인지 서비스를 위한 단계적 예측 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 예측과 실행의 두 단계로 이루어 진다. 첫 번째 예측단계에서 트리구조를 이용하여 사용자가 이동할 다음 위치를 예측하고, 두 번째 실행 단계에서는 테이블 매칭 방법을 이용하여 각각의 위치에 있는 가전기기들을 사용자가 원하는 대로 미리 예측하고 구동시켜 사용자에게 서비스를 제공할 수 있도록 설계하였다. 일반적으로 가전기기들은 한 개씩 독립적으로 동작하기보다 여러 기기가 함께 동작하여 특정 목적에 이용된다는 점에 착안하여, 모드서비스 개념을 도입함으로써 사용자가 동작시키고자 하는 기기들을 한꺼번에 예측할 수 있는 장점을 가진다. 또한 시뮬레이션을 통해 본 논문이 제안한 단계적 예측 알고리즘의 성능을 검증한다.
자동차에 여러 종류의 통신기기가 장착되고 운전자는 통신기기를 이용해 다양한 정보를 자동차에서 수집할 수 있게 되었다. 최근 운전자는 스마트폰을 이용하여 자동차의 상태정보를 실시간으로 획득하고 원격으로 자동차를 제어할 수 있다. 그러나 안드로이드 기반 앱은 변조와 재배포가 쉽다. 운전자는 임의의 공격자가 변조하여 배포한 악성 앱을 사용하게 되면 자동차에서 발생하는 다양한 정보의 유출위협과 운전자의 의도와 다른 제어로 사고를 유발하는 위협에 노출될 수 있다. 더욱이 자동차 내부 네트워크에는 보안기법이 적용되어 있지 않아 보안 위협으로부터 쉽게 노출되어 사고발생 시 인명과 재산상의 큰 피해를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 공식 앱 마켓인 구글 플레이에 배포된 다양한 자동차 진단용 앱의 취약점을 분석한다. 분석된 취약점을 통해 배포된 자동차 진단용 앱에서 발생 가능한 공격모델을 알아본다. 그리고 실제 자동차에서 실험으로 공격모델에 대한 위험성을 검증한다. 마지막으로 자동차 진단용 앱 리패키징을 사용한 공격자의 악성행위로부터 안전한 보호기법을 제안한다.
인터넷의 빠른 보급과 함께 발전한 모바일 디바이스는 유연한 이동성과 함께 언제 어디서나 네트워크에 연결되는 특성을 가지고 있고, 어플리케이션들을 실행할 수 있다. 그러나, 모바일 디바이스의 특성인 자원 제약성에 영향을 받기 때문에 복잡한 기능을 하는 어플리케이션을 실행시킬 수가 없다. 그러므로, 일부 기능을 외부에 위치하거나 외부 서비스를 이용하는 접근 방법에 대해 연구가 진행되고 있다. 안드로이드는 대표적인 모바일 플랫폼 중 하나로, 제한된 자원을 가지는 모바일 디바이스 상에서 여러 모바일 어플리케이션들을 실행시킬 수 있도록 설계되었다. 서비스 개념과 안드로이드 플랫폼을 이용한 서비스 기반 안드로이드 어플리케이션은 어플리케이션 기능이 분산되었다는 점과 안드로이드에 특화된 컴포넌트를 포함하고 있다는 점에서 전형적인 소프트웨어와 차이점을 가지고 있다. 그러므로, 일반적으로 널리 적용된 객체지향 분석 및 설계 기법은 서비스 기반의 안드로이드 모바일 어플리케이션 개발에는 그대로 적용되기가 어렵다. 본 논문은 기존 개발 프로세스를 확장하여 서비스 기반 안드로이드 어플리케이션의 개발 프로세스를 제안한다. 우선 서비스 기반 안드로이드 어플리케이션을 개발함에 있어서 발생되는 설계 이슈를 도출한다. 그리고, 각 도출된 이슈를 해결하기 위하여 기존의 객체지향 개발 프로세스를 확장한다. 확장된 프로세스는 이슈를 구체적으로 해결하기 위한 상세 지침과 설계 결과 양식을 포함한다. 마지막으로, 사례연구를 통해 확장된 프로세스의 적용 결과를 보여준다. 본 논문에서 제안된 설계 프로세스는 서비스 기반 안드로이드 어플리케이션 개발을 보다 체계적이고 효과적으로 수행하는데 기본적인 방법론 지침으로 활용될 수 있다.
관광자는 타지역을 이동하면서 자신의 생각과 충돌하는 수많은 사실과 만난다. 이때 새로운 것을 알게 되고 삶에 대처하는 자신의 견해를 바꾼다. 이런 면에서 관광은 현장 적응적인 학습 방법의 하나다. 이 연구에서는 활동이론을 적용하여 관광지에서 겪는 경험과 학습의 관계를 분석했다. 활동이론의 분석단위는 관광활동의 주체, 목표, 공동체, 역할, 방법과 규칙, 성과물, 공동체와 관련성으로 설정하였다. 이를 바탕으로 관광경험에 큰 영향을 미치는 해설사·안내자와 심층면접을 진행하여 관광자의 학습과정을 분석했다. 분석결과 관광하는 동안에 일어나는 경험은 해설사·안내자의 해설과 안내의 활동체계 단위는 물론이고 단위 안에서 다양한 형태의 상호작용에 의해서 일어나고 있었다. 이 상호작용이 관광경험 활동체계의 변화를 유도하여 관광자의 학습을 가능하게 만든다. 학습 내용은 안내자와 해설사의 역할이 커질수록 학습 가치도 올라간다는 점, 관광경험이 사회적·문화적 차원의 학습 효과에 포함된다는 점, 활동체계 내 혹은 활동체계 간에는 상호작용하면서 이때 발생되는 모순의 해결과정을 관광자가 스스로 찾는다는 점, 관광경험은 고립된 단위가 아니라 계층 구조와 네트워크 교차점에 존재하기 때문에 공동체의 활동과 환경에 의하여 영향을 받는다는 점 등이다.
본 연구는 전북지역 고등학생의 수도권대학 진학 선호 현황 및 요인에 대한 조사, 분석을 통해 지방 청년인구의 수도권 지향 유출로 인한 문제를 파악하고, 지역인재 양성 프로그램 운영의 방향을 도출하고자 수행되었다. 주요 결과는 첫째, 조사결과 성적 상위권 중심으로 68.8%의 고등학생이 수도권대학 진학을 선호하는 것으로 나타났다. 수도권 소재 대학의 명성과 대학 서열화, 개방성이나 익명성 등 대도시의 문화적 특성, 안정적 도시기반시설 등을 누릴 수 있다는 강점이 구체적 흡인 요인으로 작용했다. 둘째, 개인의 지역적 배경인 성장지역-진학지역-취업지역 간의 상관관계는 밀접하며, 귀환이동의 발생없이 진학지역이 취업지역으로 전환되는 공간종속성은 매우 강하게 나타났다. 셋째, 지역대학의 인재양성 프로그램은 지역의 고등학생들을 대상으로 진학 및 진로설계, 지역대학에 대한 관심의 계기 제공 등 의미있는 활동으로 평가받았다. 효과적인 지역인재 양성 프로그램은 지역정체성을 반영한 산업의 발굴과 네트워크 조성, 프로그램 개발과 교육현장 여건을 반영해 이루어져야 한다. 젠더 구분없는 프로그램을 시행, 문·이과 통합 교육과정의 문제점을 보완하고 기초 과학 학력 저하를 방지할 수 있는 컨텐츠의 개발도 병행해야 한다. 궁극적으로 지역균형발전 관점에서의 접근, 수도권 수준 도시인프라의 확충과 각종 지역균형발전사업과 연계해 지역 환경을 개선함으로써, 수도권 지향 문제를 해결해야 한다.
군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.
라이브 스트리밍의 급속한 발전과 더불어 온라인 호스트가 중요한 정보원으로서 라이브 스트리밍 커머스 성과에 영향을 미치는 데 중요한 역할을 한다. 하지만 제품 유형이 호스트의 특징과 라이브 스트리밍 커머스 성과 사이의 관계에 대한 연구는 많이 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 정교화 가능성 모델(Elaboration Likelihood Model)과 정보원 이론(Information Source Theory)을 기반으로 라이브 스트리밍 커머스의 매출에 영향을 미치는 요인과 이들 간의 관계에 대한 제품 유형의 조절 역할을 실증적으로 연구하는 것을 목적으로 한다. 2021년 10월 10일부터 2022년 2월 10일까지 수집된 11,422건의 라이브 스트리밍 커머스 데이터를 분석한 결과, 다중채널 네트워크(Multi-Channel Network)와 팔로워수는 라이브 스트리밍 커머스의 판매량에 긍정적인 영향을 미치는 반면, 평판 점수는 매출에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 저관여 제품의 비율이 이 관계들에 미치는 조절 효과도 확인되었다. 이번 연구 결과는 라이브 스트리밍 커머스 성과에 대한 문헌을 풍부하게 하고, 시사점뿐만 아니라 연구의 한계점과 향후 연구 방향에 대해서도 논의하였다.
최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 해양수치모델 실험을 수행하는 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 대규모 자원이 필요한 해양수치모델을 구현하는데 매우 효과적인 수단이 될 수 있다. 정보처리 기술의 발달로 클라우드 컴퓨팅 시스템은 가상화와 원격 고속 네트워크, 직접 메모리 액세스와 같은 수치모델의 병렬처리에 필요한 다양한 기술과 환경을 제공한다. 이러한 새로운 기능은 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델링 실험을 용이하게 한다. 많은 과학자들과 엔지니어들은 해양수치모델 실험에 있어서 가까운 미래에 클라우드 컴퓨팅이 주류가 될 것으로 기대하고 있다. 해양수치모델링을 위한 클라우드 컴퓨팅의 처리성능 분석은 수치모델의 수행 시간과 리소스 활용량을 최소화하는 데 도움이 될 수 있으므로 최적의 시스템을 적용하는 데 필수적이다. 특히 모델 격자 내 다양한 변수들이 다차원 배열 구조로 되어 있기 때문에 대량의 입출력을 처리하는 해양수치모델의 구조는 캐시메모리의 효과가 크며, 대량의 자료가 이동하는 통신 특성으로 인해서 네트워크의 속도가 중요하다. 최근에 주요한 컴퓨팅환경으로 자리잡고 있는 클라우드 환경이 이러한 해양수치모델을 수행하기에 적합한지 실험을 통해서 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 상용 클라우드 시스템에서 해양수치모델로 대표적인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)와 더불어 다른 해양모델의 클라우드 환경으로 전환에도 도움이 될 수 있게 병렬처리 시스템의 성능을 측정할 수 있는 표준 벤치마킹 소프트웨어 패키지인 High Performance Linpack을 활용하여 초당 부동소수점 연산횟수 처리능력과 및 STREAM 벤치마크를 활용하여 다중 노드들로 구성된 수치모델용 클러스터의 메모리처리성능을 평가하고 비교하였다. 이러한 평가내용은 클라우드 환경에서 해양수치모델을 어떻게 수행할 것인가에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있다. 가상화 기반 상용 클라우드에서 얻은 실제 성능 자료와 구성 설정 분석을 통해 가상화 기반 클라우드 시스템에서 해양수치모델의 다양한 격자 크기에 대한 컴퓨터 리소스의 효율성을 평가했다. 본 연구를 통해서 캐시 계층과 용량이 큰 메모리를 사용하는 HPC 클러스터가 ROMS의 성능에 매우 중요하다는 것을 발견했다. 수치모델링의 실행 시간을 줄이기 위해 코어 수를 늘리는 것은 작은 격자 보다 큰 격자 모델에서 더 효과적이다. 이러한 처리 성능 분석 결과는 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델을 효율적으로 구축하는 데 중요한 자료로 이용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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