최적의 식물 생장을 위해서는 적절한 수분의 유지가 필수적이며 넓은 지역, 다양한 종류, 고가의 식물의 경우일수록 적절한 수분의 관리를 위한 시스템의 도움이 필요하다. 이를 위해 저가의 센서노드 시스템이 적절한 해결책이 될 수 있으나 일반적인 배터리 기반의 센서노드 시스템을 적용시 배터리 용량 확인 및 교체 등의 유지보수 문제가 대두된다. 본 논문에서는 이러한 유지보수의 문제를 해결하고 식물재배에 도움을 줄 수 있는 자기유지 지원 방식의 정전용량 센싱기반의 수분 모니터링 센서노드를 설계하였다. UHF 기반의 무선 전력 전송의 자기유지 지원 시스템 및 PCB 패턴기반의 정전용량센싱 수분센서와 초저전력 센서노드 시스템으로 구성된다. 센서노드는 한번 송신시 약 0.24 mJ을 소모하며 에너지획득모듈은 에너지 획득 주기마다 약 4 mJ의 에너지를 공급하도록 설계하여 센서동작을 위한 충분한 에너지 마진을 주도록 설계하였다.
본 논문은 사용자의 구매 패턴을 찾아서 사용자가 원하는 상품을 추천하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하고 있는 item dependency map은 구매된 상품간의 관계를 수식화 하여 행렬의 형태로 표현한 것이다. Item dependency map의 값은 사용자가 A라는 상품을 구매한 후 B 상품을 살 확률이다. 이런 정보를 가지고 있는 item dependency map은 홉필드 네트웍(Hopfield network)에서 연상을 위한 패턴 값으로 적용된다. 홉필드 네트웍은 각 노드사이의 연결가중치에 기억하고자 하는 것들을 연상시킨 뒤 어떤 입력을 통해서 전체 네트워크가 어떤 평형상태에 도달하는 방식으로 작동되는 신경망 중의 하나이다. 홉필드 네트웍의 특징 중의 하나는 부분 정보로부터 전체 정보를 추출할 수 있는 것이다. 이러한 특징을 가지고 사용자들의 일반적인 구매패턴을 일부 정보만 가지고 예측할 수 있다. Item dependency map은 홉필드 네트웍에서 사용자들의 그룹별 패턴을 학습하는데 사용된다. 따라서 item dependency map이 얼마나 사용자 구매패턴에 대한 정보를 가지고 있는지에 따라 그 결과가 결정되는 것이다. 본 논문은 정확한 item dependency map을 계산해 내는 알고리즘을 주로 논의하겠다.
설계 문제의 추상화와 특정 영역의 일반적인 해결에 대한 정보 표현 및 구성요소 상호 간의 관련성을 효과적으로 나타내는 설계 패턴과 공통 도메인 응용 구축에서 자동화된 아키텍쳐를 생성하는 프레임워크의 사용은 WWW상에서 활용으로 더욱 가치를 높이고 있다. 또한 각 정보가 연관성에 따라 상호 연결되어 있어서 비순차적인 접근을 통해 데이터의 종류에 관계없이 저장, 관리가 편리한 하이퍼미디어 응용이 크게 활용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 하이퍼미디어 응용 구축에 적용될 수 있는 패턴들을 식별하고 응용을 구성하는 객체와 이들 간의 관련성을 네비게이션이 가능한 노드와 링크로의 재구조화를 지원하기 위한 자사용 요소로서 설계 패턴을 제공하는 프레임워크를 제시함으로써 프레임 워크 및 생성 응용의 아키택쳐에서 패턴 재사용을 통한 생산성을 향상하고자 한다.
기존의 웨이블릿 신경망들의 구조는 주로 주파수-시간 공간으로 변환된 훈련 패턴의 분포와 웨이블릿 윈도우와의 관계를 고려하여 결정한다. 또한 신경망 구조 결정 알고리즘과 네트워크 파라메터 학습 알고리즘을 분리하여, 우선 신경망 구조를 결정한 후, 출력 에러를 최소화하기 위한 학습을 수행한다. 그러나 이러한 방법은 학습을 시작하기 전에 훈련 패턴을 변환해야 하는 부가적인 전처리 과정이 필요하고, 초기에 구성된 신경망 구조는 변경되지 않는다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 별도의 처리 과정 없이 신경망의 출력과 교사 신호의 차이를 이용하여 웨이블릿 신경망 구조를 결정하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 네트워크 구조의 결정과 에러 최소화 학습을 동시에 수행하기 때문에 문제의 복잡도에 따라 적응적으로 은닉 노드의 수를 결정한다. 또한 학습에 의해 가장 큰 에러가 발생하는 영역에 은닉 노드를 추가하고 출력에 영향을 미치지 않는 노드를 제거하는 방법을 사용하여 네트워크의 구조를 최적화한다. 본 알고리즘은 훈련 패턴에 대한 전처리 과정을 없앰으로써 학습하기 전에 모든 훈련 패턴을 알고 있어야 한다는 제약 조건을 없애고 시간의 변화에 따라 출력이 바뀌는 시스템에도 효과적인 적용이 가능하다.
무선 센서 네트워크를 위한 전통적인 계층기반 라우팅 프로토콜인 LEACH 방법은 센서 노드들의 에너지 소비가 싱크 노드까지의 거리에 비례하여 증가하기에 불균일한 에너지 소비패턴을 보인다. 센서 필드가 큰 경우 이를 해결하기 위하여 멀티 홉 라우팅에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 기존의 연구에서는 클러스터 헤드로부터 단순히 가장 가까운 노드를 중계 노드로 선택하여 멀티 홉 경로를 구성하는데 반하여, 본 논문에서 제안하는 LEACH-CHT 방법은 최종 목적지인 싱크 노드까지의 전체 전송 에너지를 최소화 하는 경로를 선택한다. 본 논문의 방법은 클러스터 헤드가 매 홉에서 싱크 노드까지의 최소 비용 경로를 선택함으로써 추가적인 에너지 소비 없이 클러스터 헤드 자신보다 싱크 노드에서 멀리 위치한 노드들이 중간 경로 상에서 제외 되도록 하며 라우팅 상의 looping 문제를 효과적으로 해결할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법이 노드들의 에너지 소모를 보다 균일하게 함으로써 LEACH보다 센서 노드의 평균 수명을 36% 더 연장하였고 참고한 기존의 멀티 홉 프로토콜들보다 12% ~ 36% 더 연장함으로써 성능이 더 뛰어나다는 것을 보였다.
MANET은 유선 기반망이 구축되어 있지 않은 곳에서 운용되기 때문에 노출된 매체와 동적인 토폴로지, 중앙의 감시와 관리 결여 등으로 보안 측면에서 취약하다. 특히, 중앙에서 네트워크를 제어해 주는 중재자가 없기 때문에 악의적인 노드가 발생해도 그에 대한 탐지나 조치가 어렵다. 이와 같은 악의적인 노드는 Ad-hoc 관련 보안 연구 분야중 라우팅에 밀접하게 연관되어 있다. 따라서, 본 논문에서는 안전하고 효율적인 라우팅을 위해 악의적으로 행동하는 노드를 효과적으로 탐지하여 보안성을 더욱 높일 수 있는 기법을 제안한다. 이를 위해 일정기간 악의적인 행위를 수행하는 노드를 개개의 노드 및 이웃간의 협업을 통해 이중화하여 탐지하고, 각 노드에 대한 신뢰지수를 부여하여 관리함으로써 악의적인 노드 행위에 효과적으로 대응 할 수 있는 기법인 MBC(Identification technition of Malicious Behavior node based on Collaboration in MANET)을 제안한다. 제안한 방법의 효율성을 검증하기 위해 우리는 네트워크 시뮬레이션을 수행하였다. 이 시뮬레이션 수행결과는 제안한 방법이 기존 방법보다 악의적인 노드를 더 정확하고 신속하게 식별 가능함으로써 보다 효율적인 라우팅이 이루어짐을 보였다.
MANET에서는 합법적인 노드와 비합법적인 노드 모두 네트워크에 접근이 가능함에 따라 보안 취약점을 안고 있다. MANET에 관한 대부분의 연구들은 라우팅 경로 또는 패킷 전달에 대한 공격 측면에만 중점을 두고 있으며, 특히 악의적인 노드의 다양한 공격에 효과적으로 대응하는데 한계가 있다. 이 논문에서는 MANET에서 다양한 악의적인 노드를 효율적으로 탐지하기 위한 DTecBC (detection technique of malicious node behaviors based on collaboration) 기법을 제안하였다. 제안 기법은 이웃 노드들 간의 협업관계를 기반으로 상호 메시지 교환을 통하여 악의적인 노드를 관리할 수 있도록 설계하였다.. 제안기법의 효율성 검증을 위해 OPNET 시뮬레이션 툴을 사용하여 기존의 대표적 탐지기법인 Watchdog, CONFIDANT, SRRPPnT와 비교하였다. 평가 결과, 제안 기법은 기존 기법들에 비해 다양한 유형의 악의적인 노드 행위를 종합적으로 탐지 가능함이 확인 되었다.
무선 센서 네트워크를 이용한 응용들 중 특히 환경 모니터링을 위해 대량으로 배치된 센서 노드들은 배터리 교체가 어렵고 교체시에 비용이 많이 드는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해서는 무선 센서 네트워크 주위에 존재하는 신재생 에너지를 이용할 필요가 있다. 신재생 에너지들 중 태양 에너지는 매일 사용할 수 있고 에너지의 밀도가 다른 에너지원들 보다 높아 많이 이용되고 있다. 이에 본 논문은 태양 에너지를 충전하여 지속적으로 동작할 수 있는 무선 센서 노드의 에너지 충전 및 방전 특성을 모델링하여 무선 센서 노드의 에너지 활용 형태를 예측할 수 있는 이론적 모델을 제안한다. 개선된 모델에 의해 예측된 결과와 실제 무선 센서 노드의 에너지 활용 패턴을 비교 분석함으로써 실제와 유사하게 모델링할 수 있다.
본 연구에서는 기존의 한정된 길이의 영어 또는 한글의 발음 단위를 이용하던 자동 음차 표기 방식과 달리, 학습 데이터에서 추출한 임의 길이의 음운 패턴을 사용하는 방법을 제안한다. 통계적 정보에 기반하여 추출한 음차 표기 패턴과 외래어 표기 규칙에 기반하여 기술한 음차 표기 패턴을 위치와 길이에 관계없이 사용하여 주어진 영어 단어의 한글 음차 표기를 얻어낸다. 제안하는 방법은 먼저 주어진 영어 단어의 가능한 모든 발음 단위를 기준으로 한글 표기 네트워크를 만든 후, 학습 데이터에서 추출한 음운 패턴을 교차 적용시켜 네트워크 각 노드의 가중치를 결정한다. 가중치가 결정된 네트워크에서 가중치의 합이 가장 좋은 경로를 찾아냄으로 해서 음차 표기를 수행한다. 본 연구에서 제안하는 방법으로 실험을 한 결과 자소 단위 86.5%, 단어 단위 55.3%의 정확률을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 서버의 비동기 입출력(이하 I/O) 모델을 통해 더 많은 접속과 성능을 위한 패턴과 클라이언트 브라우저의 HTML 템플렛팅과 반응성 UI들의 메모리 관리 패턴을 제안한다. 본 연구는 다이어트 현황을 기록하는 저널(Journal) 서비스를 제공하는 웹 어플리케이션이다. 노드.js (Node.js)의 소켓.io (Socket.io)를 통한 비동기 push 패턴을 사용한 효율적인 I/O 성능, html5의 로컬 저장소 (Local Storage), tcp/ip 헤더의 쿠키 (Cookie), 상태를 저장하는 웹 토큰 (Json Web Token)을 통한 무상태 서버 구조로 구성되어 있다. 이로 인하여 서버 확장성 및 동시 처리, 빠른 질의 성능, 기본 네트워크 패킷 보안을 구축한다. 과한 CPU 처리를 요하는 일 중 템플릿팅은 클라이언트 브라우저에게 분담하도록 하고 효율적인 DOM 접근과 메모리 관리를 위한 싱글턴 패턴을 적극 활용하여 빠르고 즉각적인 반응성을 가진 웹 어플리케이션을 운용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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