지적공부 등록요소의 확대와 3차원 지적정보체계 구축을 통한 국민의 안정적인 소유권 보호 등을 위해서는 지적도에 건물경계선의 등록이 필요하다. 본 연구에서는 타켓 TS 측량방법과 무타켓 TS 측량 방법의 정확도 및 효율성에 대한 비교를 통하여 무타켓 TS 측량에 의한 건물경계선 등록의 효율성을 제시하고자 하였다. 연구결과, 타켓 TS 측량과 무타켓 TS 측량성과의 RMS오차가 X좌표는 ${\pm}0.056m$, Y좌표는 ${\pm}0.043m$로 산출되어 무타켓 TS 측량성과의 높은 정확도를 확인할 수 있었다. 그리고 무타켓 TS 측량이 타켓 TS 측량에 비해 인원 및 관측시간 소요 면에서 효율적임을 알 수 있었다.
이동 통신망에서 호의 연결 기능를 수행하기 위해서는 이동체(Mobile Terminal)의 위치를 추적할 수 있어야 한다. 이러한 위치추적은 이동체에 의해 수행되는 위치등록과 기지국에 의해 수행되는 페이징에 의해 이루어진다. 하나의 기지국이 담당하는 영역은 셀이라 불리며. 이러한 여러 개의 셀들이 하나의 영역(Zone 흑은 Location Area로 표현됨)을 형성하여 특정의 이동체가 주어진 영역을 벗어나면 위치등록을 하게 되고, 따라서 이 이동체에게 새로운 호가 발생할 때 그 이동체가 최종적으로 등록한 영역에 있는 모든 셀에 페이징 메시지를 보냄으로써 호의 연결이 이루어지는 것이다. 양자는 서로 상쇄관계에 있으며. 양자간의 적절한 부하를 도출하는 것을 이동성 관리(Mobility Management)라고 한다. 기존의 논문에서는 이동성 관리를 위해 이동체의 이동성 모형을 단순히 호 발생률과 이동체의 이동률의 비를 기준으로 분석하였으나, 이것은 연속적인 이동상태나 장기 정지/이동의 패턴은 보여주지 못하고 있다. 본 논문에서는 셀 체류시간의 분포를 다르게 하여 장기정지 상태와 이동 상태가 반복되는 새로운 이동성 모형을 제시하며, 이를 바탕으로 거리기준 위치등록의 최적 기준치를 새로이 도출하며 분석의 결과를 기존 논문과 비교하여, 그 의미를 탐색하고자 한다.
무선 단말기를 이용하여 단순한 문장 및 음성 전송뿐만 아니라 인터넷과 같은 멀티미디어 서비스를 이용하고자 하는 사용자가 증가하고 있다. 본 논문에서는 무선 이동 망에서 Mobile IPv4 지역 위치등록(Regional Registration)을 개선하여 트래픽의 전송 지연과 메시지 발생양을 기존의 방법에 비해 낮출 수 있는 방안을 제안한다. 제안하는 방법은 CN으로부터 전송되는 패킷을 HA를 경유하지 않고 MN이 위치한 지역으로 전달하도록 한다. 본 논문에서는 각 방법에 대해 메시지 발생양과 패킷의 지연시간과의 관계를 보이고, 개선된 MIPv4 지역 위치등록을 이용하여 이를 최소화한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 위치 등록 비용과 메시지전송 비용에 대해 기존의 방법과 비교하여 본 논문에서 제안하는 방법이 우수하다는 것을 입증한다.
Mobile IP에서 이동 단말기가 서브 네트워크을 변경하는 경우 항상 홈 네트워크의 홈 에이전트에 현재 위치에 대한 등록을 수행하여야 한다 만일 이동 단말기가 흠 네트워크에서 먼 거리에 위치할 경우 홈 에이전트에 대한 등록 시간은 지연되며, 호 연결 상태에 영향을 미칠 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 HMIPv6에서는 단말기의 이동성을 지원하기 위하여 MAP (Mobility Anchor Point) 이라고 불리는 새로운 구성요소를 도입하여 핸드오버 시에 등록 지연을 줄이고 불필요한 시그널링을 줄일 수 있도록 하였다. 하지만 계층적 MAP 구조에서 발생하는 등록 집중화 현상은 네트워크 관리 전체에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 특정 MAP에 대한 등록 집중화 현상을 막기 위하여 단말기의 이동 강도와 트래픽 특성을 기반으로 MAP을 선택하는 방안을 제안한다. 단말기의 이동 강도와 트래픽 특성을 기반으로 MAP을 선택함으로 계층적 MAP 구조에서 단말기 등록에 대한 로드를 분산시키고자 한다.
다층신경망 (multilayer perceptron)이 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 이점을 제공하지만 다층신경망에 기반한 화자증명 시스템은 낮은 증명오류를 달성하기 위한 대규모 배경화자로 인한 느린 등록속도의 문제를 안는다. 이 문제를 해결하기 위해 QnDCS(quantitative discriminative cohort speakers) 방법에서 화자군집 방법을 다층신경망 기반화자증명 시스템에 도입하여 화자등록에 필요한 배경화자의 수를 줄이려는 시도가 있었다. QnDCS 방법이 목적을 어느 정도 달성하긴 했지만 등록속도의 향상률이 만족할만한 수준이지 못했다. 본 논문에서는 보다 높은 등록속도 향상률을 달성하기 위한 방법으로서, 선택되는 배경화자의 수를 더욱 낮추는 정질에 기반한 기준을 도입한 QlDCS (qualitative discriminative cohort speakers) 방법을 제안한다. 두 방법에 대한 성능평가를 위해 다층신경망과 지속음에 기반한 화자증명 시스템과 음성 데이터베이스를 사용한 실험을 실시한다 그 결과 제안한 방법이 QlDCS에 비해 온라인 방식의 EBP (error backpropagation)에 대한 학습속도 향상률 면에서 2배 이상 더 짧은 시간 내에 화자를 등록하는 것으로 나타나 보다 높은 효율을 지녔음을 증명한다.
사물인터넷을 이화학, 약학, 생물학 및 의학 등 다양한 연구실험분야에 적용한 경우 다양한 센서와 기기를 부착하여 지능적으로 연구장비 및 환경을 모니터링하고 제어함으로써 연구실험자의 안전성과 편의성을 증대시킬 수 있다. 시약의 정확하고 편리한 기록관리 및 실험과정의 연구이력과 근거, 역추적성 등을 위해서는 실시간 시약 계량 및 등록의 연구지원 자동화 서비스를 제공해야 한다. 현재 기존 시약관리방법은 전산 관리방법을 이용하지만 시약등록과 관리가 일체화된 자동화가 많이 이루어져 있지 않다. 또한 수기에 의한 기록 관리가 대부분으로 실험에 대한 기록오류 및 많은 시약에 대한 계량 및 등록에 대한 소요시간이 큰 점 등 번거로움과 문제점들이 많다. 이에 본 논문에서는 영상인식 및 NFC(Near Field Communication) 방식에 의한 시약 등록과 동시에 전자저울로 계량 측정된 시약정보를 자동으로 관리할 수 있는 IoT 기반 실시간 시약 계량 및 등록 방법을 연구하였다.
IETF에서 제안한 FMIPv6에서는 이동단말의 이동예측이 잘못되었을 경우 reactive 모드로 동작하게 된다. 이 경우 핸드오버 지연시간이 크게 증가하고 패킷손실이 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 복수의 사전 등록을 사용한 새로운 IP기반의 빠른 핸드오버 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 이동 단말이 이동할 가능성이 있는 모든 액세스 라우터에서 IP 주소를 미리 받아두게 되어 만약 이동 단말의 이동 예측이 잘못되어도 이전에 미리 준비된 영역으로 이동을 시도한다. 따라서 새로운 IP주소를 생성하는데 걸리는 시간을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 제안된 기법을 사용한 시스템을 설계하고 구현하여 성능을 측정하였다. 실험 결과 제안된 방법은 핸드오버 지연시간과 패킷 손실을 현저히 줄일 수 있다는 것을 알 수 있다.
NGN에서 끊김없는 서비스 제공을 위해 현재 다양한 이동성 방안들이 ITU-T, 3GPP, IETF 등에서 연구되고 있다. 그 결과 MIPv6, IP2, Q.MMF, IMS등의 다양한 이동성 관리 기술들이 제안되었다. 그러나 아직 각 기술들이 이동성 관리 시 나타내는 성능 분석 및 비교에 관한 연구는 이뤄지지 않고 있다. 따라서 동일한 성능 파라미터에 따른 각 이동성 방안들 간의 성능 비교가 요구된다. 본 논문은 MIPv6, IP2, Q.MMF에서 위치등록 과정 동안 소요되는 지연을 비용과 시간 측면으로 나누어 각각의 성능을 분석하고, 그 분석 결과를 비교한다. 분석 결과 Q.MMF Case1이 최소의 비용과 시간을 소요함으로써 다른 메커니즘들 보다 좋은 성능을 보였다. Q.MMF Case 1은 단말이 하나의 액세스네트워크 내에서 이동하는 경우의 위치등록 과정으로, 이 경우 액세스네트워크의 LLM이 단말의 위치를 관리하므로 다른 경우 보다 낮은 위치등록비용과 시간을 소요한다.
기존의 우편 영상의 인식 연구는 수신인의 주소 정보를 인식하는데 초점이 맞춰 있었다. 상대적으로 발송인의 주소 정보를 인식하려는 연구는 적었다. 다량우편물 발송 업체의 우편물의 인쇄품질 검증 처리 및 반송 처리 등 송신자 정보를 이용한 서비스 및 응용을 위하여 송신자 정보의 인식 연구는 필요하다. 이 논문은 SIFT (Scale Invariant Feature Transform)을 이용하여 우편 영상의 송신자를 인식하는 방법을 제안하고 인식 실험을 하였다. SIFT 방법은 우수한 인식률을 보이나 등록한 모델수에 비례하여 keypoint들을 매칭하는데 소요하는 시간도 증가하는 시간 문제와 우편 영상의 특성상 서로 다른 모델일지라도 유사한 keypoint가 많아 오인식되는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 거리함수를 추가한 SIFT를 제안하고 시간과 성능을 비교 실험 하였다. 또한 모델을 등록하는 수작업 과정 없이 자동으로 모델을 등록하고 분류하는 방법도 제안한다.
본 논문에서는 위치와 스마트폰 센서를 활용하여 불규칙한 생활패턴을 가진 사람들을 위한 일상 관리 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 어플리케이션의 기능은 하루단위의 원형시간표 자동 제작하는 기능, 수면시간 측정 기능, 만보기 기능, 미세먼지 측정 기능 및 일, 주, 월단위의 누적 데이터 표시 기능으로 크게 5가지로 구분할 수 있다. 하루 단위의 원형시간표 자동제작 기능은 사용자의 위치를 파악하여 시간대별 위치정보를 이용해 24시간의 원형시간표를 채워나가는 기능이다. 특정 위치를 직장이나 집과 같이 등록함으로서 업무와 이동 등을 구분하여 등록할 수 있도록 한다. 수면시간 측정 기능은 앞서 말한 집의 위치에서 가속센서를 통해 일정시간 움직임이 없는 경우, 수면시간으로 간주하고 수면 시작시간과 기상시간을 유추하는 기능이다. 만보기 기능은 스마트폰의 기본 가속센서를 이용하여 측정하는 기능으로 목표치를 지정할 수 있도록 한다. 미세먼지의 표시 기능은 공공API를 이용하여 가져옴으로써 사용자에게 정확한 미세먼지 수치와 단계를 나누어 위험정도를 보여주는 기능이다. 각 데이터들은 데이터베이스에 누적 기록되며 일, 주, 월 단위로 사용자가 볼 수 있도록 기능을 구성한다. 이 누적데이터를 통해 사용자들에게 불안정한 하루 생활패턴이나 운동량 등을 인지하도록 함으로써 자신의 일상을 되짚어보고 앞으로의 일상을 개선할 수 있도록 도와준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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