D2D(Device-to-Device) 통신과 소셜커머스 서비스를 결합한 D2D 광고 확산 알고리즘은 소상공인들을 위한 효율적인 광고를 가능하게 한다. D2D 광고 확산 알고리즘에서는 효율적인 광고 확산을 위해 사용자 밀집도를 기반으로 목표지역을 설정하고 인접한 목표지역들은 그룹을 형성한다. 광고는 형성된 그룹을 기반으로 확산된다. 그룹을 형성하지 못한 고립된 목표지역들은 AP(Access Point)와의 거리에 따라 그룹 형성 여부가 결정한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 고립된 사용자 밀집지역을 위한 최대 거리 변화에 따른 성공적으로 수신한 전체 사용자 수와 평균 릴레이 유저의 수에 대한 성능을 비교 분석한다.
우리의 생활 속 GPS를 이용한 서비스의 활용분야는 점점 더 넓어지고 있다. 사용자들이 요구하는 GPS 서비스 품질이 높아지면서 GPS의 정확성을 저하시키는 제한적인 상황들은 정확성 제고를 위한 보정을 필요로 한다. 본 연구에서는 도심 내 단층건물 밀집지역이 GPS 정확성을 떨어뜨리는 오차 요인이라고 가정하고 실험을 수행하였다. 평균 2m 간격으로 밀집된 단층 건물들 사이에서의 GPS의 정확성을 측정하였으며 그 결과 밀집된 단층건물에서 다중경로 효과로 인한 위도 경도 상의 오차범위와 절대적 오차범위를 산출할 수 있었다. 이것을 바탕으로 단층건물의 밀집도가 관측점에 위치되어 있는 고층건물보다는 GPS 수신에 더 적은 영향을 미친다는 결론을 도출하였다. 이러한 GPS 정확성은 앞으로 밀집도가 서로 다른 지역에서의 GPS 서비스와 건물의 높이에 따른 GPS 정확성 연구에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
최근 무선랜의 발전으로 공공의 사용자 밀집 지역에서 무선랜의 이용이 가능해졌다. 이러한 사용자 밀집 지역에서는 엑세스 과밀 현상이 발생하므로 기존의 무선랜 방식보다 차별화된 엑세스 관리 방법이 요구된다. 본 논문에서는 무선랜의 표준인 IEEE 802.11 에서 제안된 DCF(Distributed Coordination Function)와 PCF(Point Coordination Function) 두가지 전송 방식의 데이터 전송과 폴링 방법을 핫스팟 환경에 맞추어 효과적으로 개선하는 방법으로 노드에 의해서 폴링을 관리하는 스킴을 제안한다.
본 논문에서는 사용자들의 인접성(Proximity)과 밀집도(Density) 정보를 기반으로 D2D 광고 확산 목표 지역을 설정하고, 이 지역들을 대상으로 광고 전송을 수행함으로써 기존의 D2D 광고 확산 알고리즘에서 특정 지역으로 광고 전송이 편중되고 광고 범위 중첩되는 광고 효율 저하 문제를 해결하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 광고 확산 알고리즘은 광고 확산을 위해 설정된 목표지역을 기반으로 광고 확산 경로를 점차적 설정하여 확장해 나감으로써 D2D 광고 확산 효율 향상에 기여한다. 또한, 제안 방안의 D2D 광고 확산 범위에 대해서 수학적으로 분석하고, 시뮬레이션을 통하여 다양한 사용자 밀집도 환경에 대한 기존 방안과 제안 방안의 성능 결과를 비교 분석한다.
최근 유비쿼터스 네트워크 환경을 통해 새롭고 다양한 서비스가 개발되고 있다. 그 중, 위치기반 서비스(Location Based Services: LBS)는 GPS나 이동 통신망을 사용해 사용자나 사물의 위치를 파악하고 이를 기반으로 유용한 서비스를 제공하는 기술이다. 이 기술은 공공 안전 서비스나 위치 추적, 항법 서비스, 정보제공 서비스 등에 적용되어 사용될 수 있다. 하지만 기존의 위치 기반 시스템은 실내 및 건물 밀집지역에서 위치 인식이 쉽지 않고 사용자의 위치 정보가 누출될 위험성이 있다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 이동 통신망과 무선 근거리 통신망에서 동작하는 이동 에이전트를 이용하여 위치기반 서비스를 구성하였다. 본 기법은 Hybrid Peer to Peer 방식을 이용하여 건물 밀집 지역이나 지하, 실내에서도 정확한 위치측정이 가능하고 개인의 위치 정보도 노출되지 않으며, 나아가 개인 이동 단말기의 상황 인식 컴퓨팅(Context-Aware Computing) 환경 구축에도 도움을 줄 수 있을 것으로 기대 된다.
본 논문에서는 기존 알고리즘에서의 특정 D2D 사용자 분포에 대한 광고확산 효율 저하 문제를 해결하기 위해, D2D 통신 네트워크에서 광고확산 효율을 개선하는 광고확산 알고리즘 기반의 Modified Single Linkage, K-means, 그리고 Gaussian mixture model을 적용한 Expectation Maximization 클러스터링 알고리즘의 적용이 제안되었다. 제안된 클러스터링 알고리즘들을 통해 광고 확산을 위한 목표지역들이 목표그룹으로 클러스터링되고 이를 통해 D2D 전송 단말과 수신 단말 사이의 거리를 기반으로 광고 확산 경로 설정 알고리즘과 릴레이 단말 설정 알고리즘이 적용되어 광고가 연속적으로 전파된다. 본 논문에서는 MATLAB 시뮬레이션을 통해 각 알고리즘의 최대 D2D 릴레이 제한 수와 목표지역과 비목표지역의 사용자 밀집도의 비에 따른 성능을 비교 분석한다.
COVID-19 대유행 및 이태원 압사 사고로 인해 안전 관점의 인구 밀집에 관심이 높아졌으며, 기존 CCTV를 통한 단순 관찰방식을 넘어 유동 인구의 흐름까지 예측한 인구 밀집도 파악이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 기존 관찰방식 공공데이터 CCTV에 컴퓨터 비전(CV) 및 다중 객체 추적(MOT) 기술을 추가 적용하여 사용자 중심(시각, 장소)의 유동 인구수와 인구 밀집 지역을 파악할 수 있는 모델을 제안하고 구현하였다. 이 모델을 적용함으로써 시민들은 안전한 환경에서 인구 밀집에 관련된 사고로부터 보호받을 수 있을 것으로 기대한다.
무선 센서네트워크는 센싱 지역에 분산되어 있는 초소형 센서 노드들이 감지/처리한 데이터를 수집노드로 전송하여 원격의 사용자가 센싱 지역의 상황인지를 가능하게 하는 유비쿼터스 컹퓨팅의 기반 네트워크이다. 전력 사용이 극히 제한된 센서 노드를 이용하여 무선 센서 망을 구성, 유지하며 데이터를 수집하기 위해서는 효율적인 망의 형태와 이에 따른 네트워크 배치 전략을 필요로 한다. 클러스터 기반 네트워크의 형태는 밀집도가 높은 센서네트워크에서 데이터병합을 수행하고 노드간 에너지 소비 균형을 이루기 위한 효과적인 구조이다. 본 논문에서는 클러스터 기반의 단일 홉 전송 구조에서 데이터 수집률을 높이고 노드간 에너지 사용의 균형을 이루게 하여 네트워크의 생존시간을 최대화할 수 있는 네트워크 배치 방법을 제안하였다. 클러스터링 기법에 따른 에너지 소비 모델을 분석하고 이를 통해 노드의 적절한 밀집도를 산출하였다. 싱크로부터 멀어질수록, 센서필드의 중앙보다는 외곽에 노드의 배치를 조밀하게 배치하여 네트워크의 생존시간을 늘렸다. 시뮬레이션을 통해 효율적인 네트워크의 배치가 노드간 에너지 소비의 균형을 이루도록 하여 네트워크의 생존시간을 늘일 수 있음을 확인하였다.
최근 모바일 기기의 고도화 및 위성 기술의 발달에 따라, 모바일 단말에서 개인 위치의 수집이 용이해지고 있고, 이에 따라 개인 위치 정보 기반의 다양한 서비스들이 주목 받고 있다. 수집된 위치 정보를 필요한 기준에 따라 적절하게 분석한다면 다양한 위치기반 서비스 및 개인용 스마트 기기 인터페이스 등을 위한 매우 유용한 정보로 활용 할 수 있다. 예를 들어 각 지역별 유동인구 또는 사람들이 밀집한 특정 지역이나, 시간대를 확인 하여 위치기반 서비스의 성능을 향상 시킬 수 있다. 또한 스마트 기기에서 사용자의 위치와 연관된 이동 방식을 인지하여 개인 사용자에게 필요한 인터페이스를 제공할 수 있다. 이 논문에서는 위치 정보 수집을 위한 툴에 대할 설명과, 약 1개월간 수집된 위치정보를 기반으로 분석 결과를 소개한다. 이 결과를 토대로 이동 방식 인식을 위한 알고리즘 개발 시 필요한 점들을 고찰한다.
전형적인 센서 네트워크는 사용자, 싱크 그리고 센서들로 구성되며, 사용자와 싱크간은 기반 망으로 연결되어 있음을 가정한다. 그러나, 재난지역이나 전투지역에서의 실제 사용자들은 기반 망이 없는 밀집 된 센서 영역 내부를 이동하면서 다양한 정보를 받아 임무 수행할 수 있기를 원한다. 따라서, 사용자와 싱크 간 센서 노드만이 통신 채널로 유일하게 존재하는 상황에서 사용자의 이동성 지원이 필요 된다. 다중의 정적 싱크 기반 센서 망 구조에서 사용자의 이동성이 고려된 네트워크에서 사용자가 원하는 다양한 정보를 얻고자 하여 싱크에게 쿼리를 보냈을 때 각 싱크는 정보를 찾고자 한다. 기존 제안된 알고리즘들은 하나의 패킷에 수많은 쿼리를 담아 주기적인 메시지 전송을 요구하기 때문에 에너지 효율성이 떨어진다. 이에, 본 논문에서는 싱크가 정보를 찾고자 할 때 시간 동기화 기법을 사용하여 에너지 소모를 다소 줄이고자 한다. 각각의 싱크에 수많은 쿼리를 할당하여 원하는 정보를 찾도록 하는 임무로 플러딩할 때 패킷에 실어야 하는 값을 최소화 하여 에너지 효율성과 속도를 빠르게 하여 네트워크 수명을 연장하는 장점을 갖는다. 마지막으로 시뮬레이션시에 검증할 매트릭스와 향후 연구방향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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