소형 컴퓨팅 기기의 최근 발달과 더불어, 사물인터넷 기반 센서 네트워크가 광범위로 확산되고 있으며, 이제는 저렴한 비용으로 센서 연산 기능과 통신 기능을 사용가능하게 되었다. 센서 데이터 관리는 사물 인터넷 환경에서 주요한 요소이다. 센싱 장비로부터 발생되고 전파되는 엄청난 분량의 자료는 많은 유효 정보를 제공하고 사업추진을 위한 다음세대의 빅데이터로 생각되고 있다. 최신 컬럼 기반 압축 기법이 높은 공간 효율 때문에 대용량 서버에 장착되고 있다. 센서는 좁은 대역폭과 오류가 많은 무선 채널을 사용하므로, 센서 기반 저장 시스템은 불안정한 데이터 서비스에 노출되어 있다. 본 연구에서는 사물 인터넷 센서망에 대한 분석을 간략하게 서술하며, 사물 인터넷을 위한 신규 스토리지 관리 방법을 제안한다. 제안한 관리 방법은 레이드 스토리지 모형을 근거로 하고, I/O 성능의 감쇄 없이 공간 효율성을 높이기 위하여 컬럼 기반 분리 및 압축법을 활용한다. 컴퓨터 모의 성능 실험을 통하여 본 제안 저장 기법이 기존 Raid 제어 기법보다 우수하다는 결론을 얻었다.
의료 분야에서 연구 목적을 위해 공유에 대한 필요성이 증가함에 따라 공통 데이터 모델(CDM)의 활용이 증가하고 있다. 하지만 CDM 데이터를 공유할 때 접근 제어와 데이터 내에 있는 개인 정보 보호가 되지 않는 문제들이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 블록체인 네트워크에 암호화 방식을 사용하여 CDM 데이터에 대한 접근 제어를 하고, CDM 데이터의 정보를 기록하여 추적이 가능하게 했다. 또한 대용량의 CDM 데이터를 공유하기 위해 IPFS를 이용하였으며, 공유하는 과정을 자동화하기 위해 Celery를 활용하였다. 즉, CDM 데이터 공유에 필요한 정보를 신뢰 기반 기술, 분산 파일 시스템 그리고 자동화를 위한 메시지 큐가 나누어 가진 멀티 채널 자동화 시스템을 제안한다. 이를 통해 CDM 데이터를 공유하는 과정에서 발생하는 접근 제어와 데이터 내에 있는 개인 정보 보호 문제를 해결하고자 한다.
MCN 스포츠 중계의 미디어 인게이지먼트, 미디어 공감, 그리고 미디어 가치와의 관계를 규명하기 위한 이 연구는 MCN 스포츠 중계 시청 경험을 가진 시청자 총 324명을 대상으로 비확률 표본 표집 중에서 목적 표집법을 통해 설문조사를 실시하였다. 탐색적 요인분석을 실시하여 타당도를 확인하였으며, Cronbach's α 검사를 실시하여 신뢰도를 조사하였다. 또한 상관관계분석을 실시하여 판별타당도를 검증하였으며, 연구가설을 검증하기 위해 선형 회귀분석을 실시하여 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, MCN 스포츠방송과 관련하여 미디어 인게이지먼트가 미디어 가치에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 미디어 인게이지먼트가 미디어 공감에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 미디어 공감이 미디어 가치에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구는 뉴미디어 플랫폼이 콘텐츠산업의 창작과 유통에 미치는 영향을 시장상황 분석 및 전문가 진단을 통해 실제적으로 규명 해내는데 목표를 두었다. 콘텐츠산업의 현실진단을 위해서 시장분석과 업계 종사자 및 관련 전문가를 대상으로 한 심층면접 방법을 활용하였다. 진단결과, 다양한 뉴미디어 플랫폼의 상용화가 국내 콘텐츠산업의 창작 활성화 및 유통구조 합리화를 충분히 견인하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 국내의 콘텐츠창작 분야는 유통채널의 증가에도 불구하고 새로운 포맷의 다양한 콘텐츠 생산이 활성화되지 못하고 있다. 또한 기존의 인기콘텐츠를 생산하는 소수의 거대 창작업체에 플랫폼 다양화의 혜택이 집중되고 있고, 창작업체의 영세성이 극복되지 못한 가운데 양극화가 심화되고 있는 것으로 분석된다. 콘텐츠유통 분야의 경우 유통되는 콘텐츠는 기존의 인기콘텐츠가 대부분이며, 불공정한 콘텐츠거래관행이 지속되고 있는 것으로 나타났다 이러한 현실적 문제들을 개선하기 위한 혁신적 정책이 요구되는데, 문화콘텐츠산업 생태계가 선순환구소를 형성하도록 조정 역할을 수행해야 한다는 것이다.
본 연구에서는 체내심부 광테라피를 위한 맞춤형 반수동 RFID 수신 모듈 시스템을 구현한다. 생체 내부는 피부, 지방, 근육, 골격 및 수분으로 구성되어 체내 심부까지 RF신호 전송에는 한계가 있기 때문에 새로운 전송 방법 연구가 필요하다. 최근 소개된 RFID기반 CIB 빔포밍 기술은 체내와 같이 채널추정이 힘든 환경에서 높은 신뢰도로 무선전송이 가능한 기술이다. 제안하는 RFID기반 미니어처 광캡슐은 소형컨트롤러, 초소형 LED Array, 무선통신용 RFID 칩으로 구성된다. 표준 RFID 프로토콜(ISO-16000-8c)을 기반으로 UHF대역 RFID 안테나를 통해 외부리더기와 무선접속이 가능하며, 사용자 USER BANK 접근을 통해 제어신호 전송이 가능하다. 입력된 제어신호에 따라 캡슐의 테라피용 LED를 멀티레벨 디밍제어, 시간제어 가능하다. 제작된 RFID 광테라피 캡슐의 통신 접속 과정을 분석하고 신뢰도를 평가하였다.
본 논문은 멀티레이트 양자 터보 숏-블럭 코드의 양자정보처리 파트만을 이용해 고전정보처리 파트의 외부 도움 없이 양자 채널에서 발생한 파울리 X,Y,Z 오류의 유형과 위치 정보를 알아내는 방법을 제안한다. 파울리 X,Y 오류의 위치 정보를 얻기 위해 C[n,k,2] QSBC-QURC 인코더에 각각 n개의 보조 큐빗과 CNOT 게이트를 삽입했는데 그 결과 최대 코딩률이 약 1/2로 제한되는 절충 특성을 갖게 되었다. C[n,k,2] QSBC-QURC에 대한 파울리 Z 오류의 위치 정보는 클리포드 기반 스태빌라이저 측정으로 구했다. 제안한 방법은 코딩률 외의 C[n,k,2] QSBC-QURC가 가진 나머지 모든 특성을 상속한다.
5G의 도래와 스마트 디바이스의 급격한 증가는 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)의 중요성을 부각시켰다. 이런 흐름 속에서, 특히 계산 집약적이고 지연시간에 민감한 애플리케이션의 효과적인 처리가 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 이러한 도전 과제를 해결하기 위해 확률적인 MEC 환경을 고려한 새로운 태스크 오프로딩 전략을 연구한다. 먼저 동적인 태스크 요청 빈도와 불안정한 무선 채널 상태를 감안하여 차량의 전력 소모와 지연시간을 최소화하는 방안을 제시한다. 그리고 심층 강화학습(DRL) 기반의 오프로딩 기법을 중심으로 연구를 진행하였고, 로컬 연산 및 오프로딩 전송 전력 사이의 최적의 균형을 찾기 위한 방법을 제안한다. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)와 Deep Q-Network (DQN) 기법을 활용하여 차량의 전력 사용량과 큐잉 지연시간을 분석하였다. 이를 통해 차량 기반의 MEC 환경에서의 최적의 성능 향상 전략을 도출 및 검증하였다.
본 연구는 스마트 헬스케어 서비스에 대한 탐색적 연구로 멀티채널을 이용한 CCR 기반 헬스케어 서비스 시스템에 대한 개요와 작동원리를 살펴보고, 이러한 서비스가 사용자들과의 상호 커뮤니케이션이 중요한 역할과 기능인만큼 서비스 품질이 사용자 만족 및 지속사용의도에 미치는 영향을 조사하였다. 이를 위해, 헬스케어 디바이스 및 앱을 소유 및 이용한 경험이 있는 사용자 188명을 대상으로 구조방정식모형(SEM)으로 분석하였다. 분석결과, 첫째, 헬스케어 서비스에 대한 서비스 품질(유형성, 신뢰성, 공감성, 반응성, 보증성)은 모두 사용자 만족에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 사용자 만족도 지속사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 발견되었다. 본 연구의 결과는 CCR 기반 스마트 헬스케어 서비스의 효과와 잠재적인 가치를 탐색하는 데 기여할 것으로 기대된다. 이를 통해 개인의 건강상태 관리와 예방에 대한 정확한 정보와 개인 맞춤형 서비스를 제공하는 향후 스마트 헬스케어 시스템의 발전에 기여할 수 있을 것이다.
본 논문은 시분산 통신 채널에서 부호간 간섭을 수신측에서 경감시키기 위하여 사용되는 CCA (Compact Constellation Algorithm) 적응 등화 알고리즘의 성능을 비교하였다. 이 알고리즘은 기본적으로 CMA 등화기의 위상 미복원 문제를 해결하기 위하여 등장하였으며 DDA(Decision Directed Algorithm)와 RCA(Reduced Constellation Algorithm)의 개념을 조합하였다. DDA는 단일 레벨 신호에 대해서는 안정된 수렴 특성을 갖지만 다중 레벨의 수가 큰 QAM 신호에 대해서는 매우 불안한 문제점을 가지며, RCA는 초기 수렴 상태가 보장되지 않거나, 수렴후 안정 상태에서 misadjustment에 의한 등화 잡음이 DDA보다 큰 문제점이 있으므로, 이와 같은 점들을 개선하기 위해 CCA 적응 등화 알고리즘이 등장하였다. CCA 적응 등화 알고리즘의 성능 분석을 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 이를 위해 수신측에서의 등화기 출력 신호인 복원된 신호 성상도, 잔류 isi와 MD (Maximum Distortion) 곡선에 의한 수렴 특성 및 SER (Symbol Error Rate) 성능을 DDA, RCA와 비교하였다. 시뮬레이션 결과 모든 성능 지수에서 DDA가 가장 우월하였지만 수렴이 보장되지 않으며, 멀티 레벨 신호에서의 불안정성이 있으므로 이를 해결할 수 있는 CCA가 RCA보다 우월한 성능을 가짐을 확인하였다.
본 연구는 온라인 의사결정과정에서 온라인 쇼핑속성, 정보원 및 구매의도와 관련된 소비자 정보탐색의 경로모델을 밝히고자 하였다. 연구대상은 미국 남서부지역의 대학교에 재학중인 대학생으로 표본으로 설문조사 하였으며, 총 219명의 이용 가능한 자료가 수집되었다. 자료분석을 위해 요인분석과 LISREL8.53을 이용하여 경로분석을 실시하였다. 연구결과, 소비자의 온라인 의복구매를 위한 정보원은 온라인 정보원, 소매점 정보원, 대중매체의 세 가지 유형으로 분류되었다. 특히, 온라인 의복구매를 위해 소매점 정보원(점포내 디스플레이, 제조업체의 팜플렛 또는 카달로그)을 더 많이 이용하는 것으로 나타났다. 추정된 경로모델을 살펴보면, 온라인 쇼핑속성의 중요도가 정보탐색에 유의한 영향을 미쳤다. 특히 온라인 의복 구매시, 소비자의 온라인 정보원 이용은 거래관련속성 즉 구매유인서비스(incentive service)에 의해 가장 크게 영향을 받는 반면, 소매점 정보원 이용은 심미성, 가격 등의 제품 및 시장관련속성의 중요도에 의해 더 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 소비자의 세가지 탐색유형 모두 구매의도에 정적인 효과를 보이고 있었으며, 다른 정보원에 비해, 소매점 정보원 이용이 온라인 의복구매의도에 가장 큰 효과를 보였다. 따라서, 본 연구는 온라인 쇼핑속성별 소비자의 차별화된 정보탐색 패턴이 온라인 구매의도를 증가시키고 있음을 확인함으로써, 의류제품의 멀티채널 소매전략(Multi-channel retailing) 방향이 논의되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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