사람과 사물, 장소 등 공간상의 모든 객체가 네트워크로 서로 연결되어 정보를 공유하는 '초연결 시대'가 점차 현실로 다가오고 있다. 이와 같은 정보통신 환경의 변화에 따라 공간정보도 중요한 도전에 직면해 있다. 정부는 자율주행자동차, 드론, 3차원 공간정보 등 '초연결'로 인한 공간정보의 사회적 수요에 부응하기 위해 노력하고 있지만 근본적인 대응책을 마련하지 못하고 있다. 초연결 시대가 필요로 하는 공간정보의 수요에 효과적이고 능동적으로 대응하기 위해서는 근본적인 변화를 이끌어 낼 수 있는 중장기 전략이 필요하다. 본 연구는 '초연결 시대'라는 커다란 패러다임의 변화에 직면한 공간정보의 미래 수요변화와 활용특성을 분석하고, 이를 기반으로 미래 사회의 공간정보 수요에 효과적으로 대응할 수 있는 전략을 모색하는데 목적이 있다.
본 논문에서는 센서 유틸리티 네트워크에서 센서 노드들 사이의 주파수 차이로 인한 데이터 손실을 제거하기 위한 클록 시스템이 제안된다. 각 센서 노드를 위한 제안된 클록 시스템은 버스트 클록-데이터 복원 회로, 32-위상 클록을 출력하는 디지털 위상 고정 루프, 그리고 프로그래밍 가능한 개방형 루프 분수 분할기를 사용하는 디지털 주파수 합성기로 구성된다. 첫번째 센서 노드에는 버스트 클록-데이터 복원 회로 대신 능동 인덕터를 사용하는 CMOS 발진기가 사용된다. 제안된 클록 시스템은 1.2 V 공급 전압을 이용하는 65nm CMOS 공정에서 설계된다. 센서 노드들 사이의 주파수 오류가 1%일 때, 제안하는 버스트 클록-데이터 복원 회로는 기준 클록으로 5Mbps 데이터 속도에 대해 64배 체배된 주파수를 가짐으로 4.95 ns의 시간지터를 가진다. 설계된 디지털 주파수 합성기의 주파수 변경은 100 kHz에서 320 MHz의 주파수 범위에서 출력 클록의 한 주기 내에 수행된다.
최근 컴퓨터 보급의 대중화와 초고속 통신망 사용의 보편화는 전통적인 교육형식에 많은 변화를 주는 계기가 되었다. 그 중에서도 웹 기반의 다양한 멀티미디어 매체 기술, 컴퓨터 네트워크를 통한 정보의 상호작용 등은 시 공간을 초월한 가상교육 등장에 촉진제 역할을 하고 있다. 이러한 가상교육은 교수자와 학습자간의 상호작용이 가상공간에서 이루어져 학습지도, 학습평가, 피드백 등의 학습수행 측면에서 문제점이 제기되고 있다. 이에 본 논문에서는 가상강좌의 학습평가요수 중 하나인 출석평가에 대해 학습자 참여도를 기반으로 평가하는 모델을 제안한다. 학습자 참여도란 개설된 가상교육에 학습자의 자발적인 참여 정도를 말한다. 본 논문에서 제안한 학습자 참여도 기반 출석 평가모델은 교수자에게는 자동화된 출석평가 기능을 제공하며, 학습자에게는 가상강좌의 능동적인 참여 동기유발 효과를 기대한다.
이 연구는 지역 내 주민들이 구강건강관리를 스스로 하기 위하는 중재 모형을 설계하는 것이다. 외부 전문가 개입 없이 자주적인 참여형 네트워크를 구축하여 칫솔질 실천과 예방적 서비스를 이용을 능동적으로 할 수 있게 하는 것이다. N 지역 모든 지역주민이 중재 내용을 이해하고 실천으로 옮기기 위해서는 주기적인 교육을 통한 파급이 중요하다. 이를 위해서는 내부 지역사회에서 구강건강지킴이를 육성하여 주민들과 적극적으로 정보를 공유하고 소통함으로써 행동이 변화하게 하는 것이다. 건강플러스 마을위원회가 주민에게 칫솔질 실천과 예방적 치과 서비스(구강검진)에 대한 정보, 수단과 관심을 이웃에게 확산하는 데에 영향력이 있음을 확인하였다. 이렇게 지속적인 주민 주도의 구강보건 사업을 실행하기 위해서는 반복적인 역량강화 교육을 통하여 건강플러스 마을 위원회를 주축으로 한 주민 주도 마을 사업이 활성화 될 수 있게 하여야 할 것이다.
현재 강의는 교실에서 실시되는 교수자 주도의 전통적인 방법과 학습자 주도의 이러닝 방식이 공존하고 있다. 이러한 기존 강의 시스템에서는 교수자의 일방적인 강의를 학습자가 수동적으로 받아들이는 단점이 있다. 또한, 최근 3차원 컴퓨터 그래픽스 및 게임 관련 기술의 발달로 게임의 순기능을 교육에 활용하고자 하는 시도도 이루어지고 있다. 특정 교육목표를 위해 제작된 기능성 게임을 강의에 활용하는 경우와 기존 게임을 특정과목에 활용한 강의 등이 시도되고 있으나 일반 교육 과정에 통합 적용되기에는 기술적 경제적으로 많은 어려움이 있다. 이에, 본 논문에서는 성취감, 사회성, 몰입감 등을 제공하는 3차원 다중 사용자 온라인 게임의 특징을 학습 동기화하여 학습자의 능동적인 강의참여를 유도하고 일반 교수자가 기존 교육과정에 쉽게 적용할 수 있는 새로운 강의 시스템을 제안하고자 한다. 본 강의 시스템은 네트워크로 연결된 교수자와 학습자가 3차원 공간상에서 3차원 캐릭터를 이용하여 실시간 양방향 상호작용을 통해 강의를 진행하도록 한다. 또한, 3차원 컴퓨터 그래픽스 및 네트워크 관련 전문 지식이 없는 일반 교수자가 강의 슬라이드 파일만 지정하면 3차원 온라인 강의를 실행 할 수 있도록 하여 교수자의 강의준비 부담을 최소화하고 기존 교육과정에 쉽게 적용될 수 있도록 구현 되었다. 향후 연구로써, 제안된 본 시스템의 학습 효과 및 사용자 평가를 수행할 예정이다.
USN(Ubiquitous Sensor Network) 환경은 언제, 어디서나 정보를 이용할 수 있게 한다. 이러한 환경의 기반이 되는 기술은 타겟의 정확한 위치설정을 전제로 한다. 특히 ITS(Intelligent Transportation Systems)는 USN 기술을 적용함으로써 쉽게 구축 될 수 있다. 위치측정은 Range-based 방식과 Range-free 방식으로 나눌 수 있다. Range-based 방식은 전파의 불규칙하고 추가 장비가 필요로 센서네트워크기반 위치측정에 적합하지 않은 것으로 알려져 있다. 반면에 Range-free 방식은 능동적인 통신을 수단으로 위치를 측정하므로 자원제약적인 센서네트워크에서는 적합한 것으로 알려져 있다. 그러나 Range-free 방식은 일반적으로 정확성이 부족하며, 특히 밀집도가 낮은 환경에서는 정확성이 매우 낮다. 따라서 이 두 기법은 장단점을 가지고 있다. 그러므로 두 기법을 혼합하여 위치추적의 정확성을 개선할 수 있는 새로운 기법이 요구된다. 본 논문은 Range-free 방식을 개선할 수 있도록 추가 장비가 요구되지 않은 RSSI(Received Signal Strength Indication) 신호 값을 분류하고 주변노드의 위치와 통신범위 및 세기정보를 최대한 활용하여 이동차량을 보다 정확하게 추적할 수 있는 Range-hybrid 기반의 위치추적기법을 제시한다. 추가적으로 예측기법을 활용하여 위치추적의 정확성을 획기적으로 개선할 수 있는 방안을 제시한다. 그리고 시뮬레이션 결과, 제안된 기법이 기존 위치추적 알고리즘 보다 교통 환경에서 위치추적의 정확도가 우수함을 증명하였다.
SIP(Session Initiation Protocol) 서비스에서 사용자는 상대방들에 대한 등록 정보를 얻기 위하여 각각의 SIP 등록 요청 메시지를 SIP 서버에게 보내야 하고 이때 각 사용자 등록에 대해서 리프레시 메시지 및 통지 메시지가 발생하므로 네트워크상에서의 전체적인 SIP 메시지 양이 크게 발생하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 새로운 동적 통지 제어 방식을 사용한 리소스 리스트 구조를 제안하였다. 여기서는 사용자가 시스템 동작 상황에 맞추어 SIP 서버로부터의 이벤트 통지 메시지 발생률을 동적으로 직접 제어 할 수 있으며, SIP 세션유지를 위한 리프레시 동작 과정에서 발생하는 SIP 메시지 및 세션 연결 상황에 따른 각종 통지 메시지 발생도 능동적으로 제어 할 수 있도록 하였다. 이를 위하여 새로운 리소스 리스트 MIME 타입을 설계하였고 SIP 메시지 헤더가 확장되어 동적 통지 메시지 제어에 필요한 여러 파라미터가 새롭게 추가되었으며 이벤트 패키지 처리에 새로운 리소스 리스트 MIME 타입이 사용될 수 있도록 하였다. 이와 같이하여 네트워크상에서의 전체적인 SIP 메시지 양을 크게 줄일 수 있고 리소스 리스트 서버에서의 메시지 처리를 위한 부하도 아울러 감소시킬 수 있다. 제안된 방식의 성능은 실험을 통하여 분석하였다.
다양한 IT융합기술 분야 중 바이오 및 환경센서를 활용한 농축산 산업분야에 관한 연구가 최근 주목받고 있다. 그중 축산산업의 질적 향상을 위한 방법으로 IT기술융합이 절실히 요구되고 있다. 특히, 축산물에 대한 실시간 건강산태 모니터링, 질병발생시 원인 파악 및 즉각적인 향후 대처방안 수립 등이 이에 해당된다. 이에 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 기반에서의 축산산업 분야에서 축사 환경 모니터링 및 환경개선 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 축사의 무선 환경정보 수집 노드, 환경개선 노드, 축사 게이트웨이, 서버로 구성되어 대규모 축산산업 환경 모니터링과 환경개선이 가능하여 상황에 따른 능동적인 대응 및 가축의 최적 생활 요건과 질병발생시 환경에 따른 정보의 실시간 수집 및 최적 환경제어가 가능하다. 제안된 시스템을 활용하면, 집단 폐사와 같은 재해에 실시간 대응 및 가축관리의 최적 생활요건을 제공함으로써 축산 산업분야의 IT 융합기술의 성공적인 적용이 가능하다고 판단된다.
네트워크상에서 발생하는 다양한 형태의 대량의 데이터를 정확하고 효율적으로 분석하기 위해 설계되고 있는 마이닝 시스템들은 목표지향적으로 훈련데이터들을 어떻게 구축하여 다룰 것인지에 대한 문제보다는 대부분 얼마나 많은 데이터 마이닝 기법을 지원하고 이를 적용할 수 있는지 등의 기법에 초점을 두고 있다. 따라서, 점점 더 에이전트화, 분산화, 자동화 및 은닉화 되는 최근의 보안공격기법을 정확하게 탐지하기 위한 방법은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 유비쿼터스 환경 내에서 발생 가능한 문제 중 복잡하고 지능화된 침입패턴의 탐지를 위해 데이터 마이닝 기법과 결함허용방법을 이용하는 개선된 학습알고리즘과 후처리 방법에 의한 RTPID(Refinement Training and Post-processing for Intrusion Detection)시스템을 제안한다. 본 논문에서의 RTPID 시스템은 active learning과 post-processing을 이용하여, 네트워크 내에서 발생 가능한 침입형태들을 정확하고 효율적으로 다루어 분석하고 있다. 이는 기법에만 초점을 맞춘 기존의 데이터마이닝 분석을 개선하고 있으며, 특히 제안된 분석 프로세스를 진행하는 동안 능동학습방법의 장점을 수용하여 학습효과는 높이며 비용을 감소시킬 수 있는 자가학습방법(self learning)방법의 효과를 기대할 수 있다. 이는 관리자의 개입을 최소화하는 학습방법이면서 동시에 False Positive와 False Negative 의 오류를 매우 효율적으로 개선하는 방법으로 기대된다. 본 논문의 제안방법은 분석도구나 시스템에 의존하지 않기 때문에, 유사한 문제를 안고 있는 여러 분야의 네트웍 환경에 적용될 수 있다.더욱 높은성능을 가짐을 알 수 있다.의 각 노드의 전력이 위험할 때 에러 패킷을 발생하는 기법을 추가하였다. NS-2 시뮬레이터를 이용하여 실험을 한 결과, 제안한 기법이 AOMDV에 비해 경로 탐색 횟수가 최대 36.57% 까지 감소되었음을 알 수 있었다.의 작용보다 더 강력함을 시사하고 있다.TEX>로 최고값을 나타내었으며 그 후 감소하여 담금 10일에는 $1.61{\sim}2.34%$였다. 시험구간에는 KKR, SKR이 비교적 높은 값을 나타내었다. 무기질 함량은 발효기간이 경과할수록 증하였고 Ca는 $2.95{\sim}36.76$, Cu는 $0.01{\sim}0.14$, Fe는 $0.71{\sim}3.23$, K는 $110.89{\sim}517.33$, Mg는 $34.78{\sim}122.40$, Mn은 $0.56{\sim}5.98$, Na는 $0.19{\sim}14.36$, Zn은 $0.90{\sim}5.71ppm$을 나타내었으며, 시험구별로 보면 WNR, BNR구가 Na만 제외한 다른 무기성분 함량이 가장 높았다.O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other nodes. Finally, chunking and on-line compression mechanisms are included in both models. We demonstrate that we can obtain significantly high-performanc
기존의 실내 침입 탐지 및 대상 객체의 이동 경로 추정은 객체가 수신 장치를 갖고 있어야 하는 문제점과 단일 셀(약 $100cm{\times}100cm$)의 공간 내에 객체의 수와 이동 범위를 파악할 수 없는 문제가 지적되어 왔다. 이러한 방법을 해결하기 위해 보편적으로 사용되는 기술인 CCTV를 이용한 방법은 환경적인 변수로 인하여 상당히 제한적일 뿐만 아니라 음영 지역에서(e.g., 상황인식 시스템이 설치되지 않은 곳, 광량이 현저히 낮아 환경의 상황을 파악할 수 없을 경우) 서비스를 받을 수 없다. 이에 본 논문은 센서 네트워크(Sensor Network) 시스템 기반의 객체 탐지 및 대응의 범위 확대가 가능함과 동시에 대상 객체의 이동경로 추적을 능동적으로 대응할 수 있는 실내 보안감시 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 가상의 시나리오에 기반을 두어 구현되었으며, 기존 시설에서 발생할 수 있는 환경적인 단점인 신호의 단절 및 사물의 위치 추정에 대한 손실을 보완하며, 위급한 상황 및 객체에 대한 행동 패턴의 신속한 분석이 가능케 되어, 비상시 사고 예방 및 발생된 상황에 대한 유연한 대처가 가능하리라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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