비휘발성 메모리는 높은 용량과 DRAM에 준하는 수준의 접근 성능을 제공하여 차세대 메모리 기술로 각광을 받고 있다. 최근 미국 반도체 시장을 중심으로 비휘발성 메모리가 상용화 되면서 그 활용 방법에 대한 관심은 더욱 고조되고 있다. 그러나 비휘발성 메모리는 쓰기 연산 시 셀이 마모되는 물리적 특성을 가지고 있어 마모 평준화를 수행하지 않으면 특정 셀의 과도한 마모로 메모리의 용량이 감소되는 현상이 발생할 수 있다. 본 논문은 현재 균형 이진 탐색 트리로 널리 사용되고 있는 레드-블랙 트리(Red-black tree)가 비휘발성 메모리 위에서 동작할 때 잦은 리밸런싱 동작이 트리의 상위 레벨 노드들의 빈번한 쓰기를 발생시켜 특정 셀의 마모를 가속화 시킨다는 것을 관찰하고, 이를 해결하기 위한 새로운 형태의 레드-블랙 트리를 제안한다. 실제 시스템에서 추출한 레드-블랙 트리 접근 트레이스를 활용한 성능평가에서 제안된 레드-블랙 트리는 기존 자료구조 대비 셀 간의 쓰기 횟수 편차를 최대 12.5% 감소시킴을 보여주었다.
트리구조로 명명되는 '위계'는 정보의 구조를 드러내 보이고 복잡성을 감소시킬 수 있기 때문에 시각화하는데 매우 유용한 자원이다. 본 연구는 멀티미디어 환경에서 위계의 개념을 적용한 정보 시각화 방식에 대해 고찰하였고 나아가 그것이 정보 찾기 활동에서 사용자태스크 유형과 어떻게 연계되는지를 파악하고 그 활용 가능성을 탐색하였다. 본 연구에서는 트리맵(Treemap), 하이퍼볼릭(Hyperbolic), 콘트리(Cone Tree), 관심도트리(Degree-Of-Interest Tree)의 4가지 정보위계 표출방식을 적용 사례별로 고찰하고 그 활용상의 장단점을 '시각적 재현 측면'과 '사용자 조작 측면'으로 나누어 제안하였다. 또한 각각의 정보위계 표출방식에서 사용자 정보 찾기 활동과 결부된 '핵심 지원 태스크'와 '주요 관련 지원 태스크'가 무엇인지를 구체적으로 제안하였다. 본 연구를 통한 주요 발견 점은 첫째, 사용자의 정보 찾기 활동과 결부된 주요 지원 태스크는 전체를 총괄적으로 조망하기, 관심 있는 대상을 확대해서 보기, 관심 없는 대상을 걸러내기, 특정 대상에 대한 세부적인 디테일 정보 얻기, 정보 객체 사이의 관계 파악하기, 발생한 이벤트의 히스토리를 유지하기, 수집된 정보를 추출하고 발췌하기 등이다. 둘째, '트리맵'은 사용자에게 전체 정보 그룹에 대한 총체적 의미 파악이 용이하도록 만들기 위해서 각각의 정보 노드의 색상과 크기를 다르게 적용시키는 방식을 핵심지원 태스크로 적용하고 있다. '하이퍼볼릭'과 '관심도트리'는 사용자가 선택한 특정 정보 노드를 중심으로 전체 정보 그룹을 재편성시키거나 의미의 중요도에 따라 각각의 노드 크기에 비례 개념을 적용시키는 기능을 핵심적으로 지원하고 있다. '콘트리'는 정보에 접근한 사용자 로그파일을 발췌하고 분석하여 정보 관리자가 전체 정보 패턴을 분류하고 조직화시킬 수 있도록 하고 있다. 결론적으로 멀티미디어디자인 환경에서 정보위계 표출방식은 정보의 시각적 재현이라는 차원을 넘어 사용자의 정보 찾기 행위와 관련하여 사용자 조작의 다양한 기능적 욕구를 반영하고 있음을 본 연구를 통해 파악할 수 있었다.
모바일 헬스케어란 정보 통신 기술과 바이오 기술을 융합한 신개념 의료서비스로서 시간과 공간에 구애받지 않고 언제 어디서나 건강과 생활을 관리하여 건강한 삶을 유지시키기 위한 건강관리 서비스이다. 모바일 헬스케어를 위해서는 생체신호 계측 관련 기술인 WBAN(Wireless Body Area Network)과 모바일 장치를 이용한 데이터 분석 및 모니터링 기술이 필수적이다. 모바일 헬스케어 환경에서는 이용자의 모바일 장치를 중심으로 구성된 WBAN이 이동 중에 다른 WBAN을 만나게 되면 하나의 매체에 두 개의 WBAN이 동작하는 결과가 된다. 두 개 이상의 WBAN이 충돌하게 되면 노드들이 서로 부여 받은 슬롯에 보내는 데이터 프레임들의 충돌이 발생하며 이는 전송실패와 더불어 데이터 재전송으로 인한 불필요한 에너지 소모를 가져오게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 다음과 같이 모바일 헬스케어를 지원하는 MAC 프로토콜 요소기술을 제안하였다. 첫째, 제안하는 슈퍼프레임은 노드가 할당된 슬롯에서 데이터 전송을 보장받는 TDMA(Time Division Multiple Access) 기반의 경쟁 구간과 CSMA/CA 알고리즘을 통해 데이터를 전송하는 경쟁 구간을 가진다. 둘째, 제안하는 MAC 프로토콜을 기반으로 하는 WBAN의 충돌을 감지하고 네트워크를 병합하는 알고리즘을 제안하였다. 이동성을 가지는 WBAN이 다른 WBAN과 충돌하게 되면 네트워크를 재구성하여 노드가 전송하는 데이터 프레임 충돌을 줄이도록 하였다. 제안하는 슈퍼프레임 구조와 네트워크 병합 알고리즘의 성능평가를 위해서 OMNeT++ 네트워크 시뮬레이션 프레임워크 기반의 Castalia를 사용하였다. 성능평가 결과 제안한 MAC 프로토콜을 사용했을 때가 IEEE 802.15.6을 사용했을 때 보다 충돌 확률이 감소하여 패킷 전송 성공률과 에너지 효율이 개선된 것을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 빅데이터 분석기법을 활용하여 공유경제 관련 국내 학술연구 동향을 탐색하기 위해 내용분석 관점에서 종합적 메타스터디를 수행하는데 있다. 종합적 메타분석 연구방법론은 일련의 전체 연구결과물들을 역사적으로 그리고 포괄적으로 살펴봄으로써 전체 연구동향의 규칙성이나 특성을 조명하여, 이를 통해 향후 연구에 대해 방향성을 제시할 수 있다. 공유경제를 주제로 하는 국내 학술연구는 Lawrence Lessig 교수가 2008년에 공유경제의 개념을 세상에 소개한 해에 등장하였으나, 본격적인 연구는 2013년부터 진행되었다. 특히, 2006~2008년 사이에 국내 공유경제 관련 학술연구는 양적으로 급격히 증가하였다. 본 연구는 2013년부터 현재까지 약 8년간의 논문들을 분석 논문으로 선정하고, 전자저널의 학술논문검색 및 원문서비스를 이용하여 제목, 키워드, 초록을 중심으로 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 정제, 분석, 시각화의 순서로 빅데이터 분석을 실시하여, 추출된 핵심어들을 통해 연도별 및 문헌 유형별 연구동향 및 인사이트를 도출하였다. 데이터 전처리 및 텍스트 마이닝, 메트릭스 빈도분석을 위해 Python3.7과 Textom 분석도구를 활용하였고, 핵심어 노드 간의 구조적 연관성을 파악하기 위해 UCINET6/NetDraw, Textom 프로그램 기반의 N-gram 차트, 중심성 및 소셜네트워크 분석, 그리고 CONCOR 클러스터링 시각화를 통해 8개로 군집화 한 키워드들을 토대로 연구동향의 유형별 특성을 발견하였다. 아직까지 사회과학적 관점에서 공유경제 관련 학술연구 동향에 관한 조사가 이루어진 바가 없기 때문에, 본 연구의 결과물은 선행연구로서 후속 연구들에게 이론적 고찰 및 향후 연구방향에 대해 유용한 정보를 제공하는 초석의 역할을 기대할 수 있다.
본 연구는 난온대림에 속한 도서지역에서 조사한 대량의 식생 데이터로 식물사회네트워크 분석을 통해 식물군락의 수종간 상호관계를 파악하고자 했다. 상록활엽수 성숙림에 출현하는 교목성 후박나무·구실잣밤나무·생달나무·광나무, 관목성 돈나무·자금우, 덩굴성 마삭줄·멀꿀이 서로 강한 양성결합(+)을 보였다. 이 수종들은 낙엽활엽수종과는 음성결합(-)하거나 친소관계가 없었는데 이는 입지환경 차이가 크기 때문이다. 식물사회네트워크 소시오그램에서 4개의 그룹으로 묶어 상록활엽수종인 그룹I과 낙활엽수종인 그룹II의 수종간에는 중심성과 연결성이 높게 나타났다. 소시오그램의 수종(노드) 배치와 연결정도(그룹화)는 DCA분석와 같이 환경요인과 식물군집의 특성을 간접적으로 추정 가능한 것으로 분석됐다. 식물사회네트워크상 중심성과 영향력이 큰 수종은 마삭줄·사스레피나무·생강나무·때죽나무 등이었다. 이 수종은 생태적 지위의 범위가 넓은 일반종이면서 숲틈과 훼손지 등에 흔히 출현하는 기회종의 특성과 생존전략을 갖는 것으로 보인다. 이 수종들이 식물군집의 종간 상호작용과 군집의 구조와 기능 변화에 그 역할이 클 것이다. 하지만 실제 식물사회에서 어떤 상호작용을 통해 식물군집 변화에 영향을 미치는지는 장기적인 연구와 심도 있는 논의가 필요하다.
세월호 침몰사고, 판교 환풍구 붕괴사고 등 재난은 점차 복합적이고 대형화되고 있다. 따라서 이러한 재난에 신속히 대응하기 위한 기관들의 협업 또한 중요해지고 있다. 다수기관 간 협업과정에서는 다양한 용어를 바탕으로 의사소통이 이루어진다. 의사소통은 '용어'를 기반으로 하므로 '용어'에 대한 중요성 또한 간과할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 재난현장에서 사용하는 용어를 선정하여 텍스트 마이닝 및 소셜 네트워크 분석(SNA: Social Network Analysis)을 이용해 어떤 용어가 대응과정에 있어 핵심적인 용어인지를 파악해보았다. 텍스트 마이닝의 TDM을 이용하여 역문헌 빈도수를 산출해 용어와 문서 간의 관계를 알아보고, SNA를 통해 노드(용어)와 노드 사이의 관계를 파악하였다. 용어분석의 결과 표현은 용어 간의 유기적인 관계를 시각화할 수 있는 마인드맵(Mind Map)을 이용하였다. 용어는 미국의 NIMS, EMR, 그리고 우리나라의 재난 및 안전관리 기본법을 토대로 온톨로지 개념에 따라 계층적(Class, Object, Instance)으로 분류하였으며. 신문기사와 사설, 정책보고서 등의 정부 간행물에서 선정하였다. 이러한 재난대응 핵심용어의 파악은 재난현장에서 사용하는 용어를 표준화하기 위한 기초자료로 활용할 수 있으며, 온톨로지 개념에 따라 용어들을 계층적으로 분류하였기 때문에 재난 대응에 대한 다양한 자료들을 축적하고 검색하는데 용어의 분류체계를 활용할 수 있다. 이 밖에 사고대응 시나리오 작성 시에도 핵심용어를 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
과부하 및 단일장애점(Single Point of Failure), 경로 비최적화, 망 확장성 등의 문제점을 가지고 있는 기존 중앙 집중형 이동성 관리 프로토콜들의 문제점을 해결하기 위해 최근 IETF를 중심으로 분산 이동성 관리 방안이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 망기반 부분분산형 이동성 관리 메커니즘 pDMMv6를 제시하고, 시뮬레이션을 통해 다양한 사용자 트래픽 환경에서 기존의 PMIPv6 및 MIPv6 프로토콜과의 성능 비교를 수행하였다. 성능분석 결과로는 UDP 트래픽의 전송율, 단대단 패킷 전송지연시간, 신호 메시지 바인딩 지연시간, 노드별 CPU 점유율 및 다양한 서버-클라이언트 TCP 응용에 따른 응답시간(웹 브라우징, 이메일 송수신, 텔넷 원격접속, FTP 파일전송, 데이터베이스 액세스 등)들을 제시하였다.
손상된 라이프라인 시스템의 공공서비스 제공 지연 예측은 지진 대응 체계 마련의 첫 단계이다. 그러나 라이프라인 시스템의 서비스제공가능도는 개별 구조물의 물리적 손상뿐만 아니라 인접한 구조물들로부터의 피해파급에 의해 변동될 수 있다. 이에 본 연구는 라이프라인 시스템의 기능 저하를 유발하는 공통원인피해와 연쇄피해의 발생 확률을 추론하기 위해 베이지안 모형을 작성하고 피해의 인과관계를 고려하여 최종 수요자 중심의 네트워크 강건성을 평가하는 방안을 제시하였다. 또한 완화대책에 따른 네트워크 강건성을 분석하기 위해 국내 대구경북지역의 전력 및 상수도 시스템을 대상으로 지진 규모에 따른 공공서비스의 공급 지연 확률을 예측하였다. 그 결과 사례 지역의 경우 안정적인 전력과 상수 수급을 위해 라이프라인 네트워크를 구성하는 노드들 간 피해파급을 저감하는 것이 효과적임을 확인하였다. 본 연구는 지진 피해 진단의 다양한 불확실성 간 인과관계를 도식화하였다는 데에 의의가 있으며, 지속 가능한 공공서비스 확보를 위한 지역단위 대책 수립을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.
사물인터넷 (Internet-of-Things, IoT) 장치들의 개수와 기능은 앞으로 기하급수적으로 증가하고 향상될 것이다. 그러한 장치들은 방대한 양의 시간에 제약을 받는 데이터를 생성할 수도 있다. IoT 상황에서, 데이터 관리는 데이터를 생성하는 객체와 장치 그리고 분석 목적과 서비스를 위해 그 데이터를 액세스하는 응용 사이의 중간 계층으로서의 역할을 해야 한다. 덧붙여, 대부분 IoT 서비스들은 데이터 가용성과 데이터 전달의 효율성을 증가시키기 위하여 호스트 중심 보다는 콘텐츠 중심이다. IoT는 모든 통신 장치들을 상호 연결할 것이고, 그리고 장치들과 객체들에 의해 생성된 또는 관련된 데이터를 글로벌하게 액세스할 수 있게 만든다. 또한 포그 컴퓨팅은 최종 사용자 근처의 네트워크 에지에서 데이터와 계산을 관리하고, 그리고 최종 사용자들에게 낮은 지연, 고대역폭, 지리적 분산으로 새로운 유형의 응용들과 서비스들을 제공한다. 본 논문에서는 시간 민감성을 보장하면서 효율적이고 신뢰적으로 IoT 데이터를 해당 IoT 응용들에게 전달하기 위하여 에지와 포그 컴퓨터 클라우드의 완전 분산 하이브리드 모델인 에지-포그 클라우드에 기반하고, 그리고 정보 중심 네트워크와 블룸 필터를 사용하는 $EFcHD^2$ (Edge-Fog cloud-based Hierarchical Data Delivery) 방법을 제안한다. $EFcHD^2$ 방법에서는 IoT 데이터의 특성인 지역성, 크기, 실시간성과 인기도 등을 고려하는 에지-포그 클라우드의 적절한 위치에 그 IoT 데이터의 복사본이나 에지 노드에 의해 전 처리된 특징 데이터를 저장한다. 그리고 제안하는 $EFcHD^2$ 방법의 성능을 분석적 모델로 평가하고, 그것을 성능을 포그 서버 기반 방법 그리고 CCN (Content-Centric Networking) 기반 데이터 전달 방법과 비교한다.
유비쿼터스 가정환경에서 서비스를 제공하기 위한 다양한 장치들은 각기 고유한 인터페이스를 가진다. 사용자는 이 장치들을 제어하기 위해서 각각 다른 인터페이스에 익숙해야 하며, 결국 장치 수만큼의 인터페이스를 다루어야 한다. 이와 같은 불편을 해소하기 위해서는 하나의 입력 장치로 여러 장치들을 조작하는 사용자 인터페이스가 필요하다. 특히 유비쿼터스 가정환경에서는 다양한 장치들의 상태 및 기능 등이 동적으로 변하고, 장치가 설정되는 환경도 일정하지 않기 때문에 사용자 중심의 유비쿼터스 환경을 제공하기 위해서는 다양한 인터페이스를 통합할 필요가 있다. 사용자가 비슷하게 인지하는 이종 장치들의 기능을 통합하여 사용자 인터페이스의 동일한 입력으로 매핑한다면 사용자의 부담을 줄일 수 있을 것이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 가정환경의 다양한 장비들과 인터페이스 사이의 입출력 관계를 분석하여 시맨틱 네트워크로 모델링하는 방법을 제안한다. 각 장치의 상태와 기능을 시맨틱 네트워크로 정의하고, 노드나 엣지 사이의 유사도를 평가하여 장치와 사용자 인터페이스 사이를 자동으로 매핑한다. 제안하는 방법을 가정환경 입출력장치에 적용하고, 입출력 매핑을 시뮬레이션하는 환경을 구현하여 유용성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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