센서 네트워크의 활용 중 농작물 관리 등의 응용에서는 온도 등의 속성이 적정한 범위 내에서 관리되어야 하며 이를 위한 에너지 효율적인 응용 프로토콜이 반드시 필요하다 하겠다. 본 논문에서는 이런 요구를 충족시킬 수 있는 에너지 효율적인 응용 프로토콜을 제안하였다. 속성을 적정 범위 내에서 관리하기 위해 존 이라는 개념을 사용하는 MSZ 알고리즘을 제안하였다. 또 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 실제 센서노드를 사용하여 온도 자료를 수집한 후 프로그래밍을 통해 알고리즘들을 구현하여 비교하였다. 실험결과 제안한 MSZ 알고리즘은 주기적 전송을 사용하여 센서노드의 상황을 주기적으로 파악할 수 있는 능력을 가지면서도 에너지 효율 측면에서 APTEEN 보다 더 좋은 성능을 보여주었다. 본 논문에서 제안한 MSZ 알고리즘은 농작물이나 발효식품 관리처럼 특정 속성을 일정한 범위 내에서 관리하여야 하는 응용에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
IT 기술이 발달함에 따라 센서 모바일을 기반으로 사물에 정보를 담아 네트워크로 상호연계되는 유비쿼터스 정보기술이 발달하고 있다. 그러나 서버에 저장되어 있는 데이터를 손쉽게 사용하기 위한 보안 해결책이 미미한 상태이다. 본 논문에서는 빅 데이터 서비스에서 제공되고 있는 대용량 데이터를 사용자가 안전하게 처리하기 위해서 빅 데이터 서비스에 사용되는 데이터에 다중의 속성을 해쉬 체인 기법에 적용한 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안기법은 빅 데이터 서비스에 사용한 데이터의 종류, 기능, 특성에 따라 데이터의 속성을 분류하여 분류된 속성 정보를 해쉬 체인으로 묶어 데이터의 안전성을 향상시켰다. 또한, 제안 기법은 여러 지역에 분산된 데이터를 손쉽게 접근하기 위해서 데이터 속성 정보를 해쉬 체인의 연결 정보로 활용하여 빅 데이터의 접근 제어를 분산 처리하였다.
정부는 교통약자에게 이동성을 확보해 대중교통 이용의 형평성을 제공하기 위해 교통수단과 시설공급 위주의 개선사업에 주력하고 있다. 그러나 시설위주의 공급만으로 효과적인 교통약자 이동편의성 증진을 도모하기에는 역부족이다. 그러므로 보다 적극적인 활성화 방안의 일환으로, 교통약자가 대중교통을 이용하는데 있어서 기피하는 요소와 선호하는 요소를 분석하여 필요에 부합하는 경로정보제공서비스가 필요하다. 이에 본 연구에서는 유입링크기반의 전체경로삭제방법을 네트워크에 확장 적용해봄으로써 링크(수단)통행경로를 최소통행시간 순으로 탐색하는 K경로탐색 알고리즘을 이용하여 교통약자의 특성을 반영한 경로정보제공알고리즘 및 그 적용성 평가를 시도하였다. 해당 알고리즘에서 교통약자의 특성은 환승속성으로 반영하였으며, 환승속성은 교통약자의 유형에 따른 상이한 환승도보시간과 환승이동시 필요한 편의시설의 유무와 선호하는 시설에 따른 가중치를 둠으로써 적용하였다. 또한 해당 알고리즘에 대한 실제 네트워크에서의 적용성을 검증하기 위해 수도권전철망을 노드와 링크의 네트워크로 구축하여 적용성을 평가하였다. 평가결과 K경로탐색 알고리즘의 적용성이 타당한 것으로 분석되었으며 향후 확장성이 확인되었다.
현재 Open API는 프로그램 개발 및 정보의 제공 등 다양한 방향에서 많이 활용 되고 있다. Open API는 개발된 기술을 웹으로 공개하여 네트워크가 연결된 곳이라면 어디서든지 그 기술을 활용할 수 있다. 잘 개발된 Open API는 매쉬업을 통해 또 다른 기술과 합쳐 새로운 서비스를 개발하는 등 그 활용빈도가 높다. 이미 개발된 기술을 활용할 수 있어서 개발 속도가 단축되고 새로운 서비스를 개발하면서 기존의 부족한 부분을 합쳐 더욱 창의적인 정보 제공이 가능하다. 이러한 Open API의 특성을 이용하여 시맨틱 기술 개발을 지원할 수 있으며, 개발 시간 단축 및 관계 설정, 온톨로지 제공 등을 네트워크를 통해 사용자들에게 제공하고 활용할 수 있는 방법을 제시한다. 시맨틱 기술은 사람이 글을 읽고 의미를 이해하는 것처럼 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어와 규칙들을 정해 놓아 컴퓨터 사이의 의사소통을 가능하게 하는 지능형 기술이다. 이런 시맨틱 기술 개발을 지원하기 위하여 Open API를 통해 온톨로지의 개념 및 속성, 관계 설정, 코퍼스 등을 제공하기 하기 위해 CoreOnto API라는 것을 구축했다. CoreOnto API는 네트워크에서 사용할 수 있는 Open API로 세가지의 큰 형태의 Open API를 제공하고 있다. 첫 번째, 온톨로지에 대한 클래스, 속성, 관계를 제공하는 APIs, 두 번째, 트리플(두개의 용어가 어떤 관계인지를 표현한 형태로 구성(용어1, 관계, 용어2)) 생성 및 구축된 트리플을 검색할 수 APIs, 세 번째, 온톨로지를 생성하기 위해 필요한 자원(온톨로지 명, 개체명, 관계, 코퍼스 등)을 제공하는 APIs로 구성했다. 이상과 같이 시맨틱 기술 개발을 지원하기 위한 큰 형태의 세 가지 APIs를 구축하는 방법과 APIs의 활용, 그리고 서비스를 테스트한 결과를 제시한다.
데이터베이스 분야에서 다수의 속성을 갖는 데이터의 효율적인 의사 결정을 지원하는 스카이라인 질의에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스카이라인 질의란 대량의 데이터에서 필요한 관심 정보를 검색할 때 모든 속성의 데이터를 탐색하지 않고 속성 내에 의미 있는 데이터만 탐색하는 것이다. 이와 같은 스카이라인 질의는 센서 네트워크에서 다양한 환경 및 상황정보를 수집하여 사용자에게 제공하기 위해 유용하게 활용할 수 있다. 그러나 기존의 스카이라인 선출 방식은 다차원 데이터에서 스카이라인 선출시 센서의 수와 차원이 증가함에 따라 비교 계산 횟수가 급격히 증가하며 또한 지배력이 큰 값에 의해 단일 속성으로도 의미 있는 값이 제외될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 싱크 노드로 부터 관심(interest) 질의를 하위 노드로 전송할 때 전체 데이터 중 일부 데이터들의 선호도(preference)를 판별할 수 있는 카테고리 기반 소속 함수(CMF : Category Based Member Function)를 함께 전송하여 스카이라인 선출 시 차원의 증가로 발생할 수 있는 비교 계산의 복잡성을 감소시키고 선호도 높은 우선순위 데이터를 처리하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통한 성능평가를 수행하였으며 그 결과 다차원의 센서 데이터 집합에서 데이터 검출 시 카테고리 기반 소속 함수를 기반으로 한 처리기법에서 시간 복잡도가 감소함을 보였으며 지배력이 큰 스카이라인으로부터 제외된 의미 있는 속성 값을 검출할 수 있었다.
최근 데이타 중심 저장 방식의 센서 네트워크에서 다차원 범위 질의를 위한 인덱스들이 제시되고 있다. 기존에 제시된 다차원 범위 질의 인덱스는 일반적으로 다차원 속성 도메인과 센서 노드의 공간 도메인을 직접 매핑하여 데이타를 관리하는 구조로 되어있다. 그러나, 이러한 구조는 센서 노드의 공간 도메인을 정적으로 분할하기 때문에 센서 노드를 포함하지 않는 영역이 생성되어 데이타 저장 및 질의 처리에서 불필요한 통신이 발생하는 문제가 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 센서 노드의 공간 도메인이 센서 노드를 포함하도록 센서 네트워크 영역을 동적으로 분할하는 다차원 범위 질의 인덱스를 제안한다. 제안하는 인덱스는 센서 노드의 위치에 따라 센서 네트워크 영역을 동적으로 분할하여 데이타 저장 및 질의 처리시 목적 영역으로의 라우팅 경로를 최적화한다. 그리고, 분할된 영역은 모두 센서 노드를 포함함으로 센서 노드에서 발행하는 저장 부하를 분산시켜 전체 네트워크에서 발생하는 전체 통신비용을 줄인다. 실험 결과 제안한 인덱스는 DIM보다 전체 센서 네트워크와 hotspot의 통신비용에서 각각 최대 35%, 60%의 성능 향상을 보였다.
이용자가 수용 가능한 환승시간 및 환승거리의 결정은 환승시스템을 계획하는 단계에서 가장 우선적으로 고려되어야 한다. 환승 자체가 불가능한 경우, 환승시스템 구성요소의 개선은 환승을 선택하는데 있어서 전혀 영향을 주지 못한다. 한계환승도보거리는 이용자의 처음교통수단에서 다음 교통수단까지의 합리적인 도보거리와 대기시간으로 결정되어져야한다. 대중교통 네트워크나 환승시스템 계획단계에서 환승서비스 권역을 좀 더 현실적으로 결정하기 위해서는 이용자 속성이 고려되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 환승에 초점을 맞추어 이루어 졌으며, 대중교통 이용자 인적속성에 따라 수용하는 환승거리와 시간이 다를 것이라는 가정을 한 후 대중교통 이용자 인적속성에 따라 환승시간별 환승률 산정 모형을 개발을 하는것을 목적으로 하였다. 이 중 한계환승시간과 상관관계가 높고, 환승시간에 따른 명확한 차이가 있는 성별, 월평균 수입별, 대중교통 환승횟수로 한정하여 환승시간별 환승률, 환승거리별 환승률의 결정모형을 개발하였다.
본 논문에서는 Delay Tolerant Networks(DTNs)에서 Markov chain으로 노드의 속성 정보 변화율을 분석하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 기존 DTN에서 예측기반 라우팅 기법은 노드가 미리 정해진 스케줄에 따라 이동한다. 이러한 네트워크에서는 스케줄을 예측할 수 없는 환경에서 노드의 신뢰성이 낮아진다. 본 논문에서는 일정 구간의 노드의 속성 정보의 시간에 따른 변화율을 Markov chain을 이용하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 노드의 속성 정보 중 노드의 속도와 방향성을 근사한 후, 변화율을 분석하고 이로부터 Markov chain을 이용하여 확률전이 매트릭스를 생성하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘이다. 주어진 모의실험 환경에서 노드의 이동 경로 예측을 통해 중계 노드를 선정하여 라우팅 함으로써 네트워크 오버헤드와 전송 지연 시간이 감소함을 보여주고 있다.
본 논문에서는 Delay Tolerant Networks(DTNs)에서 노드의 속성 정보를 Markov Chain으로 분석하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 기존 DTN에서 예측기반 라우팅 기법은 노드가 미리 정해진 스케줄에 따라 이동하거나 노드 간 접촉정보와 같은 추가 정보가 필요하다. 이러한 네트워크에서는 추가적인 정보가 없는 경우 노드의 신뢰성이 낮아진다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 노드의 속성 정보 중 노드의 속도와 방향성을 상태로 맵핑한 후, Markov chain을 이용하여 확률전이 매트릭스를 생성하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘이다. 주어진 모의실험 환경에서 노드의 이동 경로 예측을 통해 중계 노드를 선정하여 라우팅 함으로써 메시지 전송률이 증가하고 전송 지연 시간이 감소함을 보여주고 있다.
게임개발대회는 만들기 과정을 통해 참가자가 축적한 경험과 지식을 나누고 공유하는 사회적이고 교육적인 움직임이다. 참가자는 아이디어를 발굴, 개발, 제작하는 일련의 과정에서 문화교류와 친목을 도모하고, 네트워크를 형성한다. 본고는 국내외 게임개발대회의 사회문화적 속성과 기능을 연구하기 위해 대회 속성을 메타분석하고 게임개발 경험이 있는 학생에게 설문조사하였다. 게임메이커는 개발자인 동시에 이용자의 속성을 지닌다는 점에서 메이킹 과정에서 게임개발 및 이용을 포함한 게임문화에 대한 폭넓은 인식의 변화를 기대할 수 있었다. 또한 게임개발대회는 미래지향적인 역량 함양을 위한 교육 플랫폼의 기능을 수행함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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