현재의 무선 센서네트워크는 다중 목적지 그룹에 동일한 interest를 전파함에 있어서 목적지 그룹별로 개별적인 interest 전송 경로를 사용한다. 이러한 데이터 전송기법은 동일한 정보를 여러 번에 걸쳐 전송함으로써 네트워크에 불필요한 트래픽을 증가시키고, 에너지 자원이 빈약한 센서네트워크의 네트워크 생명을 감소시키는 원인이 된다. 범용 센서네트워크에서 동일한 interest를 네트워크상의 다중 목적지에 전송하는 경우 공유경로의 사용을 통하여 네트워크 트래픽을 감소시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 센서노드의 위치 정보를 기반으로 싱크노드로부터 복수개의 목적지 그룹까지 데이터를 전송함에 있어서 공유경로를 사용하여 데이터의 전송 경로를 최적화하는 기법을 제안한다. 제안 방우의 성능번상은 시걸친이해에 의해 불증하필으요, 에러 경로 최대 30%까지 감소하필다.
현재 세계 각국에서 많은 메타데이터 레지스트리들이 구축되어 왔다 그러나 메타데이터 레지스트리가 국제 표준(ISO/IEC 11179)임에도 불구하고 일관성 있는 표준 접근 인터페이스를 제공하지 않음으로써 각각 다른 연산으로 구현되었다. 이는 각각의 메타데이터 레지스트리 구축시 동일한 연산 패턴의 중복된 구현으로 인한 불필요한 비용을 야기한다. 국제 표준인 메타데이터 레지스트리에 대한 접근시 시스템 마다 동일한 연산 패턴을 지니게 된다. 이 논문에서는 이와 같이 메타데이터 레지스트리에서 공통적으로 사용되는 연산 패턴을 분석하고 정의한다. 또한 분석된 연산 패턴을 이용하여 표준 SQL을 확장한 SQL/MDR을 정의하고 설계한다. 설계된 SOL/MDR은 메타데이터 레지스트리 관리 시스템 개발에 표준 접근 방법을 제공한다. 또한 이는 개별적인 개발로 인한 추가적인 노력을 감소시키고 메타데이터 레지스트리에 대한 보다 일관성 있는 접근을 가능하게 한다.
빅데이터 기반의 기계학습은 대규모 데이터를 이용하여, 숨겨진 패턴을 찾아내는 학습과정과, 그렇게 찾아낸 패턴을 이용하여 새로운 데이터를 해석하는 추론과정으로 이루어진다. 이 과정을 통해 학습된 패턴은 데이터를 구성하는 속성들과 긴밀한 연관성을 갖고 있다. 학습에 사용된 데이터의 원 데이터를 구성하는 각각의 속성과 추론 결과가 동일한 계층 관계를 갖고 있다면, 모든 속성을 동일하게 처리할 수 있지만, 그렇지 않은 경우, 속성들 사이의 계층 정보를 고려하는 것이, 추론 결과의 정확도를 높일 수 있다. 이에 본 연구에서는 속성들 사이의 계층 관계를 고려한 추론 기법을 제안하고, 사례연구를 통해 제안 방법을 실제 상황에 적용하는 방법을 제시한다.
PC와 모바일 디바이스 간에 데이터를 전송하는 방법은 여러 수단이 있으나, 직접 연결 또는 동일한 IP의 소켓통신을 위한 방법만이 존재한다. 이러한 방법들은 PC 와 모바일 디바이스가 직접적으로 연결되어야 가능하며, 동일한 OS가 아닌 경우 자료형의 범위 차이로 인한 데이터 훼손이 발생한다. 이를 개선하기 위해 데이터베이스 영역을 공유하며 데이터의 입 출력 시에 Base64 코드로 변환하여 데이터의 형태를 통일 시키는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 서로 다른 이기종 플랫폼 PC와 모바일 디바이스 간의 이미지 데이터 비교를 위하여 원본 바이트코드를 Base64로 변환 하는 과정을 거친다. 이 때 데이터양의 증가로 발생되는 전송속도 저하를 개선하기 위하여 모바일 디바이스와 데이터베이스를 직접 연결하는 JTDS 기법을 적용하였다.
본 논문에서는 멀티미디어 응용 개발 프레임워크의 세션 초기 프로토콜(SIP: Session Initiation Protocol)에서 다채널 방식을 사용한다. 우선 기본적으로 문자 채널과 제어/오류 제어 채널을 고정할당하며 미디어의 채널을 동적 할당한다. 고정할당 채널은 채널요청이 없어도 세션 개설 요청이 있으면 자동적으로 생성하며, 미디어 데이터는 별도의 채널을 할당하여 채널 별로 단일 미디어 정보를 순서대로 전송 함으로서 동일 미디어 데이터는 순서가 변할 우려는 없다. 그러나 이러한 다채널방식에서는 미디어간 동기화 문제를 유발 시키는데 수신 측에서는 새로 발생된 데이터의 시작 시점을 서로 맞춤으로서 미디어간 동기화를 실현하였다. 새로운 미디어의 시작 시 항상 제어 데이터를 먼저 전송하여 새로운 미디어 데이터의 생성을 모든 참여자 프로세스에 알린다. 수신 측에서는 새로 발생된 데이터의 시작 시점을 서로 맞춤으로서 미디어간 동기화를 실현한다. 오류의 동기화도 동일한 방법을 사용한다.
동일한 감성자극을 받더라도 개인의 대뇌변연계에 저장된 정보에 의하여 그 느끼는 감성이 달라진다. 대뇌변연계에 저장되는 정보에 영향을 주는 요소로서 전전두엽의 비대칭성, 성별, 연령, 문화, 교육, 환경(지역 및 사회적) 등이 있다. 예를 들면 동일한 음질을 갖는 소리에 대하여 청취하는 사람에 따라 서로 다른 음향감성을 느끼게 되며 동일한 색채에 대하여는 풍토색이 서로 다른 환경에서 성장할 경우 그 느끼는 색채감성이 달라지게 된다. 이와 같이 감성에 영향을 주는 여러 요인들과 그 결과와의 상관성을 도출하여 궁극적으로 감성적 생리/병리에 활용하기 위해 산업자원부 지정 심뇌혈관데이터센터에서는 향후 감성에 영향을 줄 수 있는 다양한 생리신호와 그 결과로서의 감성을 체계적으로 데이터베이스화 해나갈 계획이다.
이종의 공간 데이터 셋을 매칭하는 과정은 매칭 또는 비 매칭의 이진 클래스로 판별하는 과정과 비슷하다. 이에 이진 클래스의 판별이 중요한 연구주제인 바이오인식 분야에서 임계값을 구하는데 이용되는 동일 오류율을 공간 데이터 셋의 매칭에 적용하여 임계값을 산출하였다. 매칭유무를 판별하는 과정에서 임계값이 계속 바뀌면 매칭으로 판별되는 객체 쌍이 상이해지면서 정확도와 재현율도 바뀌게 되며, 이들 지표 사이에 trade-off가 나타나는 지점이 EER, 즉 임계값이 된다. 동일 오류율 기반의 임계값 산출 방법을 훈련 자료에 적용하여 형상유사도 0.802가 임계값으로 구해졌다. 이를 실험 자료에 적용한 결과, 매칭의 성능을 평가하는 척도인 F-measure가 0.940으로 높게 나타났다. 이를 통하여 동일 오류율을 이용하여 연구자의 개입이 없이 정확한 임계값이 산출되고, 동일 오류율 기반의 임계값 산출이 이종의 공간 데이터 셋 매칭에 적합하다는 것을 알 수 있었다.
온라인 커뮤니티란 SNS와 달리 사용자들이 닉네임을 통해 익명으로 관심사와 취미를 공유하는 가상 그룹 서비스이다. 그런데 이런 익명성을 악의적으로 활용하는 사용자들이 존재하고, 닉네임의 변경으로 인해 동일 사용자의 데이터가 서로 다른 닉네임에 존재하는 데이터 파편화 문제가 발생할 수 있다. 또한 온라인 커뮤니티에서는 닉네임을 변경하는 일이 빈번하므로 동일 사용자를 식별하는데 어려움을 겪는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 온라인 커뮤니티 특성을 고려한 사용자의 행동 패턴 특징 벡터를 제시하며, 관계 패턴이라는 새로운 암시적 행동 패턴을 제안함과 동시에 랜덤 포레스트 분류기를 이용한 동일 사용자의 닉네임을 식별하는 기법을 제안한다. 또한 실제 온라인 커뮤니티 데이터를 수집해 제안한 행동패턴과 분류기를 이용해 동일 사용자를 유의미한 수준으로 식별할 수 있음을 실험적으로 보인다.
본 연구는 인과관계 분석에서 주로 활용되는 SPSS statistic(회귀분석)과 구조방정식모델을 구현하는 프로그램 중 하나인 AMOS 프로그램을 각각 활용하여 동일한 데이터에 대하여 실증분석을 실시하였다. 실증분석 결과, 회귀계수 및 유의확률에서 서로 다른 결과값이 나왔으며, 특히 매개효과 검정에서 귀무가설 기각역 근처의 유의확률값(즉, t값 및 C.R.값의 절대값이 1.96 근처)을 보이는 상황에서 SPSS statistic(회귀분석)에서는 매개효과가 있는 반면, AMOS 프로그램(구조방정식)에서는 매개효과가 없는 것으로 나타났다. 결국, 동일한 데이터임에도 불구하고 어떤 통계프로그램을 활용하느냐에 따라 다른 결과값(특히, 측정오차가 클수록 결과값이 크게 달라짐)이 나올 수 있음을 알 수 있다.
본 논문은 클라이언트에서 서버로 파일을 전송할 때, 클라이언트가 보내고자 하는 파일이 서버에 동일한 파일로 있다면 업로드를 받지 않고, 서버의 파일을 재사용함으로써 트래픽을 감소시킬 수 있을뿐더러, 스토리지 용량 또한 절약할 수 있는 시스템 설계이다. 본 논문에서 제안하는 해쉬(Hash) 함수 SA를 사용하여 파일에 해쉬 코드를 생성함으로써 다른 해쉬 함수 보다 키 값의 길이가 길어지고 빠른 속도로 해쉬 값을 얻을 수가 있다. SA Hash Algorithm을 통해 얻어진 해쉬 값을 서버로 전송하여 서버에 동일한 파일이 있다면 클라이언트에서 파일을 전송 받지 않고, 서버 내부의 파일을 사용하는 것으로 자원 절감 효과를 낼 수 있다. 서버에서의 파일 관리도 기존의 날짜, 아이디 등 구별 방식이 아닌 SA Hash Algorithm으로 생성된 해쉬 값으로 파일을 관리 할 수 있음으로 파일 관리의 편의성뿐만이 아니라 빠른 속도로 파일을 접근할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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