본 논문은 승용 및 화물 차량의 주차 시, 사각지대에 의해 발생할 수 있는 위험요소를 차량의 전방, 후방에 장착된 카메라를 이용하여, 위험 요소 발견 시 신속히 상황을 대처할 수 있도록 운전자를 도와주는 차량용 전. 후방 영상 모니터링 시스템의 개발을 제안하였다. 임베디드 시스템(embedded system) 환경에서 두 개의 고해상도 영상 데이터를 TCP/IP 기반 네트워크로 전송하는 방법으로 하나의 SoC(System on Chip)와 두 개의 고해상도 CMOS(Complementary metal-oxide-semiconductor) 영상 센서를 사용 하였다. 영상 데이터를 TCP/IP 네트워크 기반으로 전송하기 위해서 두 개의 카메라에서 입력 받은 영상을 H.264 포맷으로 압축한 뒤에 실시간 전송 규약(Real-time Transport Protocol)을 이용해서 영상 데이터를 무선(Wi-Fi)으로 전송하였다. 무선 환경에서 발생할 수 있는 전송손실, 전송지연, 전송제한 등을 감안하여 H.264로 압축된 두 개의 영상 데이터의 비트레이트를 조절하여, 무선(Wi-Fi) 환경에서 최적의 전송 조건을 갖추기 위한 시스템을 구현하여 실험하였다.
본 논문에서는 다중 경로 라우팅을 지원하는 IEEE 802.11s기반 메쉬 라우터를 구현하였다. IEEE 802.11s에는 현재 다중 경로 라우팅 알고리즘이 정의되어 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 IEEE 802.11s에 정의되어있는 단일 경로 라우팅 알고리즘뿐만 아니라 AOMDV기반 다중 경로 라우팅 알고리즘도 구현하였다. 또한 이 메쉬 라우터는 싱글 채널 싱글인터페이스 사용 시, 홉의 수가 증가함에 따라 송수신 대역폭이 급격히 감소하는 현상을 방지하기 위하여 멀티 채널 멀티 인터페이스를 지원하도록 구현되었다. 우리는 이 메쉬 라우터를 이용하여 테스트베드를 구축하였으며, 이를 통해 이 메쉬 라우터의 대역폭 성능, 실시간 비디오 스트리밍 서비스 성능을 검증하였고, 단일 경로 라우팅과 다중 경로 라우팅의 성능을 비교 검증하였다. 이 메쉬 라우터의 평균 TCP 대역폭은 5홉 기준 23.8Mbps이고, 평균 latency는 2.4ms이다. 이 메쉬 라우터의 평균 지터는 5홉 기준 0.547ms이다. 또한 이 메쉬 라우터는 다중 경로 라우팅을 사용함으로써 평균 12.73%의 경로 복구 시간을 단축하였다.
고등학생의 체형인식과 식생활태도, 영양섭취 상태 및 식이자기효능감을 조사하여 이들 간의 상호 관계를 알아보기 위하여, 부산시내에 소재하는 고등학교 5개교를 선정하여 1학년과 2학년 남녀 학생을 대상으로 설문지 법을 이용하여 2002년 4월 8일부터 4월 22일까지 조사를 실시한 결과는 다음과 같다. 체중부족군에서의 46.0%, 정상군에서의 53.9%, 체중과다군의 61.8%,비만군의 48.2%만이 스스로의 체격을 정확하게 인식하고 있었고, 체 격 에 관계없이 체중조절에 관심을 높게 가지고있는 것으로 나타났다. 비만도가 높을수록 체중조절을 경험한 빈도가 높았고, 각 체중군별 사이에 식생활태도 점수 분포의 유의적 차이를 보이지 않았으며, 비만도가 높을 수록 식이자기효능감이 낮은 것으로 나타났다. 조사대상자의 비만도는 부모의 비만도와 유의적인 상관을 보였다. 부모의 학력과 자녀의식 생활태도도 양의 상관을 보였으나, 어머니의 비만도와 식생활태도는 음의 상관을 보였다. 간식비는 식생활태도와 식이자기효능감과 음의 상관을 보이고, 에너지 섭취량이 식이자기효능감과 음의 상관을 보인 반면, 식생활태도와 식이자기효능감은 양의 상관을 보였다 이상의 결과에서 고등학생들이 자신의 체형 인식 정도나 식이자기효능감이 식생활 태도에 영향을 미치고 있음을 볼 때, 체형에 대한 정확한 인식이 전제된 균형된 식생활이 가능할 수 있도록 도와주는 구체적 인 영양교육과 식이자기효능감을 증진시킬 수 있는 지도가 이루어져야 한다고 생각된다. 또한 부모의 영향을 많이 받음으로 미루어 부모영양교육을 병행함으로써 가정과 연계하여 지도하는 것이 보다 효율적일 것으로 사료되므로, 이를 감안한 지속적인 영양교육이 계획되고 실시되어야 할 것이다., 점심, 저녁 ,간식으로 구분하여 결과를 볼 수 있고, 동ㆍ식물성 식품 섭취 및 기간별 영양소 변화 등은 각각의 영양소별로 그 섭취 상태를 비교할 수 있도록 하였다. 경향은 없었으며 간 사이토졸네 GST 활성도는 에탄올 급여군 중 $\beta$-carotene과 retinyl acetate 공급군이 각각의 pair-fed군에 비해 증가되었다. 간조직내 $\beta$-carotene함량은 $\beta$-carotene, 공급군에서만 검출되었고 에탄을 급여군이 pair-fed군에 비해 6배정도 높은 함량을 보였으며 혈장과 간조직 내 retinol 함량은 에탄올 급여로 낮은 함량을 보였으나 비타민 A형태 중 retinyl acetate 공급군이 가장 높았다. 간조직 내 retinoic acid 함량은 에탄을 급여군 중 $\beta$-carotene과 retinyl acetate 공급군이 각각의 Pair-fed 군에 비해 유의적인 감소를 보였다. 상기 연구 결과를 보면 에탄올 급여로 지질과 산화물 함량이 증가되고 관련 항산화 효소계의 활성도 변화로 보아 간 손상에 지질과산화 반응이 관여된 것으로 보여 지며 에탄올의 영향에 대한 비타민 A의 효과에는 retiny1 acetate가 항산화제로 작용하여 간조직의 급격한 손상을 효율적으로 경감시킬 수 있는 것으로 나타났다. 성능이 크게 떨어지는 단점을 가진다. 따라서time 활동에 대해서 간단하게 소개하고 마치도록 하겠다. 현재 디지털 방송기술, 비디오 스트리밍 기술이나 MPEG 등과 같은 기술수준으로도 충분히 이러한 서비스를 시작할 수 있으며 소비자들도 이러한 욕구를 서서히 느끼고 있다.
PoC(Push-to-talk Over Cellular)는 그룹 음성 및 영상 통화와 인터넷, 멀티미디어 서비스를 통합한 단말 기술이다. PoC는 부재, 긴급 상황, 배터리 방전 등과 같은 다양한 이유로 인해 PoC 세션에 참여하지 못하는 사용자에게 종래 MMS 서비스에서의 MM Box와 비슷한 기능을 가진 PoC Box를 사용하는 기능을 제공하고 있다. PoC 표준안에서는 PoC Box에서 PoC 단말로 미디어 전송 시 RTSP (Real-Time Streaming Protocol)를 사용하도록 권장하고 있다. 기존의 RTSP를 적용한 VOD 서비스의 경우는 빠른 유선 네트워크 망을 고려하여 패킷의 크기를 크게 구현하는 반면 PoC 서비스는 무선 통신 환경이기 때문에 이러한 특성을 고려한 RTSP 전송 방법이 필요하다. 무선 통신 환경에서는 패킷의 손실률이 비교적 유선 통신 환경에서보다 다소 높기 때문에 PoC 단말 측에서 미디어 재생 시 화면 끊김 현상, 영상과 음성의 비동기화 발생, 버퍼링 대기 시간 등이 발생한다. 따라서 PoC 단말 측에서의 이러한 문제점은 사용자가 미디어 콘텐츠를 재생하는데 있어 자신이 원하는 정보를 빠르게 습득하기 어렵게 만든다. 본 논문에서는 RTSP를 이용하여 사용자가 미디어 검색 시 단시간 내에 전송되는 미디어에서 효과적으로 중요한 정보를 습득하고 재생 지연 현상을 줄일 수 있는 "교차 이중 수신 버퍼링 기법", "사전 분할 다중 수신 버퍼링 기법", "On-Demand 다중 수신 버퍼링 기법"과 전송 시 미디어 데이터의 패킷화 방법인 "동일 순위 패킷화 전송 방식", "우선 순위 패킷화 전송 방식"을 제안하였고 실험을 통해 그 성능의 적정성 및 우수성을 검증하였다. 실시된 시뮬레이션 성능 평가에서 사용자의 미디어 검색 성향에 따라 제안된 다중 수신 버퍼링 및 패킷화 방식이 기존 단일 수신 버퍼링 방식과 비교하여 효율성 및 우수성 평가에서 6-9점 이상 우수한 결과를 보였다. 그 중 On-Demand 다중 수신 버퍼링 기법은 동일순위 패킷화 방법과 사용될 때 타 기법과 비교하여 3-24점 사이의 우수성을 보임으로써 사용자의 다양한 미디어 검색 성향에 대해 빠르게 대응할 수 있었다. 또한 단시간 내에 사용자가 집중적으로 미디어 검색이 이루어지는 재생 시간대에 대해 많은 미디어 데이터를 수신 받기 때문에 단말 사용자에게 빠른 정보를 제공할 수 있었다.
ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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