본 논문에서는 역전파 알고리듬으로 학습된 신경회로망과 사전을 이용하여 필기체 영문자 인식을 수행하였다. 스캐너를 이용하여 입력된 영상화일로부터 불필요한 데이터 부분을 제거하고 문자의 다양성을 최소화하기 위해서 여러가지 전처리과정, 즉 문자분리, 중심변환, 잡음제거, 배율조정과 세선화과정을 거쳤다. 다음으로 세선화된 문체 패턴으로부터 문자의 특징이 추출되고, 신경회로망에 시험데이터에 대한 특징들을 학습시켰다. 그리고 테스트할 영문자에 대해서도 특징들을 추출하여 이미 학습된 신경회로망에 의해 분류하였다. 마지막으로 학습시간을 줄이고 인식율을 향상시키기 위한 방법과 학습시간과 은닉층의 노드수에 대해 고찰하였다. 실험 결과로서 이와 같은 시스템으로 필기체 영문제에 대하여 학습후에 약 93%의 높은 인식율을 얻을 수 있었을 사전을 이용했을 경우 인식율이 약 97%였다.
무선 센서 네트워크에서, 대부분의 위치 기반 멀티캐스팅 프로토콜들은 하나의 소스가 모든 싱크들의 위치 정보를 얻어온 후 그 정보를 기반하여 데이터 전달 트리를 만든다. 하지만, 이러한 프로토콜들은 모든 싱크들이 자신의 위치 정보를 하나의 소스에 알려주기 때문에 소스 주변 노드들의 집중된 에너지 소비가 나타난다. 이것은 결과적으로 센서 망의 수명을 크게 감소시키게 되며, 만일 싱크가 이동성을 가진다면 이러한 문제는 더욱 심각해 진다. 또한 이러한 싱크들의 비동기적인 위치 정보 등록은 멀티캐스트 데이터의 지연 문제를 야기한다. 따라서, 본 논문은 각각의 싱크가 소스까지 독립된 데이터 전달 경로를 형성하고 이들의 비동기적인 병합 메카니즘을 통해 멀티캐스트 트리를 구성하는 싱크 중심 위치기반 멀티캐스팅 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 트리를 재구성이 지역적으로 이루어질 수 있어 싱크의 이동으로 인한 통신 오류에 강인하며, 다수의 싱크의 업데이트 메시지들을 효과적으로 병합하여 소스 주변의 업데이트 패킷의 집중 문제를 해결한다. 시뮬레이션은 제안된 프로토콜이 기존 연구들에 비하여 평균 데이터 전달 딜레이 및 평균 에너지 소비 측면에서 우월함을 보였다.
센서네트워크는 스마트홈, 스마트 팩토리 등 다양한 분야에서 센서 데이터 기반으로 활용되고 있다. 이러한 센서네트워크는 그 활용 분야에 따라 시스템 아키텍처, 요구사항, 설계 등이 달라지게 된다. 현재 해양 환경은 지상 환경에 비해 접근하기가 굉장히 어렵고 높은 파고, 안개, 염분 등의 열악한 조건을 가지고 있어 센서네트워크의 응용분야가 굉장히 적은 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 연근해 가두리 양식장 모니터링을 위한 센서네트워크 시스템의 요구사항 분석과 아키텍처를 제안하고 이를 기반으로 연근해 가두리 양식장 모니터링을 위한 시스템을 설계한다. 또한 본 논문에서 설계한 시스템에 대해 실제 개발을 통해 운용하면서 얻은 결과를 제시한다. 본 연구를 기반으로 개발한 시스템은 연근해 가두리 양식을 위해 수집한 수중 데이터를 중심으로 양식에 필요한 각종 연관성 분석을 통해 가두리 양식에 적합한 수중 환경조건을 도출하고, 모니터링 및 관리할 수 있는 기능을 제공한다.
휴대폰의 지도서비스는 단말기의 해상도와 프로세스의 제약으로 인하여 데이터를 간략화하면서 사용자의 이해도를 높일 수 있는 약도의 제공이 보다 효율적일 수 있다. 약도는 출발지와 목적지의 경로를 중심으로, 주변의 중요한 도로나 지형지물 등을 단순화하여 사용자가 이해하기 쉽게 표현된 형태이다. 약도 서비스를 위해서는 우선 출발지와 목적지의 경로 및 그 주변 도로를 선택하여 약도식으로 간략화하는 방법이 필요하며, 단말기의 해상도에 적합하게 주변 지형지물을 간략화 된 도로와 함께 약도화하여 표현하는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 휴대폰에서 지도를 효율적으로 표현하기 위하여, 지도 일반화 개념을 이용한 약도화 방법을 제안하였다. 제안하는 약도 표현 방법은 현재 상업적으로 서비스되고 있는 지도 서비스와 비교하여 도로를 구성하는 노드의 수가 감소하고, 중요한 지형지물의 선택 등을 수행하여 데이터 효율성이 우수하고, 경로의 명시성과 이해도가 높은 것으로 조사되었다.
지금은 스마트폰, 태블릿 등 모바일기기를 사용하지 않는 사람을 찾는 것이 더 어려운 시대다. 손가락만 움직이면 접근 가능한 콘텐츠들이 넘쳐난다. 하지만 기존 네트워크는 넘치는 콘텐츠들로 인해 발생하는 문제들에 대해 효율적인 대응이 어려운 구조를 가지고 있다. 특히, 다수의 사용자가 동시에 집약적으로 서버에 콘텐츠를 요구할 시 발생하는 병목현상 문제가 대표적인데 이를 해소하기 위해 미래 네트워크의 대안으로 CCN이 등장했다. CCN은 중간노드의 In-Network Cache 기능을 통해 네트워크의 대역폭을 효율적으로 사용해 사용자들의 요청이 Server에 도달하기 위해 소요되는 트래픽을 개선해 네트워크 내에서 응답시간을 줄이고 트래픽 집중을 분산한다. 이런 CCN 환경에서 효율성을 향상시킬 수 있는 캐시정책을 제안한다.
스트리트뷰(Street-view) 영상은 도로의 특정 위치를 중심으로 한 전방위 영상을 제공하며, 보행 환경에 대한 다양한 장애물 정보를 포함한다. 보행자용 길안내 서비스에 활용하기 위한 보행 네트워크(Pedestrian network) 데이터는 교통약자를 비롯한 보행자의 이동 편의성을 보장하기 위하여 보행 장애물에 대한 최신 정보를 반영해야 한다. 본 연구에서는 스트리트뷰 영상과 딥러닝 기반의 객체탐지 알고리즘을 활용하여 서울 전역에 위치한 주요 보행 장애물인 볼라드(Bollard)를 학습하였다. 또한, 탐지된 볼라드 정보와 보행 네트워크 간의 공간매칭을 통해 횡단보도 노드를 대상으로 볼라드의 유무와 개수 정보를 장애물 속성으로 입력하고, 동시에 누락된 횡단보도 정보를 갱신하기 위한 프로세스를 정의하였다. 스트리트뷰 영상으로 학습된 모델은 보행 상황에서 스마트폰으로 촬영한 사진에 대해서도 적용이 가능하며, 향후 스트리트뷰 영상에 포함된 다양한 보행 장애물에 대한 추가 학습을 통해 효율적인 보행 장애 정보 갱신이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 기록정보서비스의 의미와 범주에 대해 고찰하고, 이를 기반으로 기록정보 서비스의 연구 성과를 분석함에 있다. 이를 위해 기록정보서비스의 정의, 유형, 대상을 검토하여 기록정보서비스의 연구 범위를 설정하고, 이에 따라 183편의 국내 학술논문을 수집하여 내용분석을 시도하였다. 내용분석은 2단계로 나누어 실시하였는데, 양적 지표를 기준으로 한 전반적인 연구추이 분석과 더불어 노드엑셀을 활용하여 확대된 내용분석인 언어 네트워크 분석을 시도하였다. 이러한 분석 결과를 토대로, 본 연구에서는 기존의 기록정보서비스 연구가 2006년 이후 본격적으로 시작되었으며 점차 이용자 중심의 기록정보서비스 패러다임이 적용되고 있음을 밝혀내었다. 그러나 논의의 대상과 연구방법, 게재 학회지 등이 편중되어 있는 한계 또한 확인하였고, 향후 논의의 지평을 확대할 필요가 있음을 제안하였다.
정보시각화는 데이터나 정보를 다양한 도구를 활용해 시각적으로 나타내는 정보기술이다. 시각적인 정보는 사용자 직관성을 높일 수 있으며 이는 특정 정보를 짧은 시간에 관찰하고 이해할 수 있는 효율적인 방안이 될 수 있다. 최근 인문학의 연구방법론으로 디지털 인문학에 대한 인문·지역학자들의 관심이 높은 시점에서 정보시각화는 연구를 위한 기초자료 수집이나 정보 분석 등을 위해 활용된다. 또한 이를 위한 방안으로 전자문화지도, 네트워크, 멀티미디어 등 다양한 형태의 정보시각화 방법에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 웹 기반 동적 시각화 기술인 D3를 활용하여 정보의 시각화 방안에 대해 연구한다. 세부적으로 이슬람 압바스 왕조를 대상으로 압바스 왕조를 구성하는 주요 인물 간의 관계를 노드와 연결선을 활용해 시각화하여 나타냄으로써 객체 간의 연관 관계를 분석하는데 활용하고자 한다. 관련 분야 연구자들은 분석된 정보를 연구에 기초 자료로 활용하는 등 연구 활동에 활용할 수 있다.
Godunov형 모형을 이용한 홍수모델링에서는 일반적으로 구조적 사각격자나 비구조적 삼각격자가 주로 적용된다. 2차원 수치모형을 이용한 홍수모델링에서 연구유역의 정보가 격자의 노드나 중심에 입력되므로 적용격자의 유형과 생성방법에 따라 모형의 입력자료 오차에 영항을 줄 수 있다. 따라서, 연구유역이 지형 변동성이 심한 지역이거나 흐름형상이나 흐름변동이 심한 구간이라면, 고해상도 격자를 통해 모형의 입력자료 오차를 최소화할 할 수 있다. 본 연구에서는 2가지 유형에 대한 연구를 수행하였다, 첫 번째는 홍수해석을 위한 2차원 모형의 격자형상과 해상도에 따른 홍수위 및 홍수범람범위를 비교·분석하는 연구를 수행하였다. 연구유역은 2000년 10월 29일부터 11월 19일까지 홍수가 발생한 영국의 Severn 강 유역이다. 연구유역의 홍수 모델링을 위한 지형자료는 3m 해상도의 LiDAR(Light Detection And Ranging)를 이용하여 구축하였으며, 격자유형 및 해상도에 따른 2차원 홍수위 및 홍수범람범위를 비교·분석하기 위해서 홍수 발생기간 동안 촬영된 4개(2000년 8월 11, 14, 15, 17일)의 ASAR(Advanced Synthetic Aperture Radar) 영상자료를 활용하였다. 즉, ASAR 영상으로 촬용된 최대범람시기 및 홍수류의 배수기를 활용하여 최대범람범위뿐만 아니라 홍수가 증가하는 시기와 하류단 배수로 인해 홍수가 감소하는 시기를 모두 포함하는 홍수범람범위에 대한 격자유형별 2차원 홍수범람모형의 계산 결과에 대해 비교하였다. 두 번째는 아마존 강 중류유역의 2,500K㎡ 면적에 해당하는 대규모 유역에 대해 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) 지형자료를 이용하여 홍수기와 갈수기에 대해 2차원 모델링을 수행하고 그 결과를 위성자료와 비교하였다.
CCN(: Content Centric Network)은 기존 네트워크 구조를 개선하기 위해 등장한 네트워크로, 주소 대신 콘텐츠 이름에 기반하여 통신한다. 캐시를 활용하여 트래픽을 분산시키고, 중간노드에서 콘텐츠를 전송함으로써 응답시간 감소 효과를 가져오고 있다. 본 논문에서는 CCN 환경에서 제한된 CS 공간을 효율적으로 활용할 수 있도록 인기도를 고려한 캐시 정책을 제안한다. 어떤 콘텐츠에 우선순위를 두어 저장하고 방출할지를 결정하는지에 따라 CCN의 성능이 크게 달라질 수 있다. 가장 효율적인 캐시 교체를 위해 생성자 인기도, 생성자 거리, 콘텐츠 히트수를 기반으로 콘텐츠 인기도를 계산해 우선순위를 정하는 실시간 콘텐츠 인기도 기반 효율적인 캐시 교체정책을 제안하였으며, 새로운 정책의 효율성을 실험을 통해 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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