최근 스마트 기기를 이용하여 의상을 추천하는 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존 연구들은 의상 판매를 목적으로 하거나, 지속적으로 전문가의 견해를 업데이트 해줘야 하는 번거로움을 가지고 있다. 본 논문에서는 트렌드 고려가 어려운 전문가 추천시스템 위주의 의상 추천 시스템의 단점을 보완하려했다. 콘텐츠 기반 추천 알고리즘과 개개인의 코디에 대한 빈도수 분석을 통해 개개인의 성향을 고려했으며, 계층적 클러스터링 알고리즘을 이용하여 군집화 된 유사 사용자들의 코디들을 토대로 트렌드를 반영했다.
스마트 디바이스가 대중화 되면서 각종 사건 사고에 대한 데이터가 SNS 상에 실시간으로 업데이트 된다. SNS의 이런 특성을 이용하여 이용자 개개인이 사고감지센서의 역할을 하면 빠른 사고감지가 가능하다. 하지만 기존 연구들은 단순히 키워드의 출현 빈도로 사고를 판단하는 방식과, 문법파괴 요소가 많은 트위터의 특성으로 인해 정확성에서 한계를 보인다. 본 연구에서는 사고감지의 정확도를 높이기 위해 형태소로 분석한 트윗을 벡터화하여 다층퍼셉트론신경망으로 학습시키는 모델을 구현하였다. 연구 결과 일반명사로 이루어진 40개의 단어를 사용했을 때 가장 높은 82.58%의 정확도를 얻었다.
본 논문에서는 다수개의 로봇을 효율적으로 제어하기 위한 면적기반 Q-learning에 대해 논한다. 각 로봇은 $60^{\circ}$의 각을 이루도록 배치된 6개 센서를 가지고 있고 이를 통해 자신과 주변환경 사이의 거리를 센싱한다. 다음으로, 이 획득된 거리 데이터들로부터 6방향의 면적을 계산하여, 이후의 진행에 있어 보다 넓은 행동 반경을 보장해주는 영역으로 이동한다. 이 이동을 어떤 상태에서 다른 상태로의 전이로 간주, 이동 후 다시 6방향의 면적을 계산하여 이전 상태에서 현재 상태로의 행동에 대한 Q-Value를 업데이트 한다. 본 논문의 실험에서는 5개의 로봇을 이용해 장애물 사이에 숨어있는 물체를 찾아내는 것을 시도하였고, 3개의 서로 다른 제어 방법 - 랜덤 탐색, 면적 기반 탐색, 면적 기반 Q-learning 탐색 - 에 따른 결과를 나타내었다.
최근 사이버 공격은 분야와 대상을 막론하지 않고 곳곳에서 발생하고 있으며 소프트웨어의 보안 취약점을 이용한 지능적인 수법으로 지속적인 공격을 수행하는 APT 공격 또한 확산하고 있다. 이와 같은 공격을 예방하기 위해서는 공격에 직접 이용되는 소프트웨어 보안 취약점을 사전에 제거해야 한다. 소프트웨어 보안 취약점(vulnerability)의 원천 원인은 소프트웨어 허점, 결점, 오류와 같은 보안 약점(weakness)이다. 그러므로 소프트웨어에서 보안 약점은 개발 단계에서 완전히 제거하는 것이 가장 좋다. 이를 위해 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC:Software Development Life Cycle) 전반에 걸쳐 보안성을 강화하는 활동을 수행한다. 이는 소프트웨어 배포 이후에 발생할 수 있는 보안 취약점에 대한 보안 업데이트 및 패치에 대한 비용을 효과적으로 감소시키는 방안이기도 한다. 본 논문에서는 소프트웨어 개발 단계 보안을 강화한 소프트웨어 개발 생명주기로서 시큐어 SDLC에 대한 주요 사례를 소개한다.
인터넷이 활성화되고 무선통신 가입자들이 늘어남에 따라 인터넷에서도 이동성이 필요하게 되었고, 이부분은 IETF의 Mobile IP WG에서 연구중이다. Mobile IP는 1996년 표준화가 된 이후 계속적인 성능 개선이 이루어져 왔으나 아직도 미흡한 부분이 많은 실정이다. 이에 IETF에서는 SeaMoby WG를 만들어 Mobile IP에서의 미흡한 부분을 추진중이다. 본 논문에서는 SeaMoby WG에서의 주요 이슈중 IP 페이징에 대해 다를 것이다. 기존의 셀룰러 망과는 달리 Mobile IP에서는 페이징을 지원하지 않기 때문에 이동 호스트의 이동성을 관리하기 위해 망에 많은 시그널링 부하가 생기게 된다. 위치등록(바인딩 업데이트)과 페이징 기술의 적절한 조화는 망의 부하를 줄이고, 이동단말의 전력소모를 줄일 수 있다. 특히, 2계층에서만 이루어졌던 페이징이 3계층인 IP계층에서 페이징이 이루어짐으로서 차후 All IP망에서 하위계층에 독립적으로 페이징을 할 수 있게 된다. 본 논문은 IP망에서의 페이징의 필요성과 제안된 적용방안들을 살펴본다.
Routers determine routing path considering network topology and link state information for providing QoS (quality of service) guarantee. Therefore, it is important that routers know link state information to calculate routing path. However, if routers generate link state update messages inordinately, their router performance are reduced due to the process of link state update messages. On the other side, in case that link state information is not updated appropriately, route setup requests can be rejected even though there exist routes. In this paper, we propose an algorithm to improve router performance and evaluate the proposed algorithm performance compare with conventional algorithm by simulations.
As wireless sensor network are being deployed in a wide variety of application areas, the number of sensor nodes in a sensor filed becomes larger and larger. In the past, ISP (In-System Programming) method have been generally used for code update but the large number of sensor nodes requires a new code update method called network reprogramming. There are many challenging issues for network reprogramming since it can make an impact on the network lifetime. In this paper, a new sender selection scheme for network reprogramming protocol is proposed to decrease energy consumption for code update by minimizing overlapped area between sender nodes and reducing data contention. Simulation results show that the proposed scheme can reduce the amount of message traffic and the overall data transmission time.
Software update has been regarded as one of fundamental functions in wireless sensor networks. It can disseminate a delta-image between a current software image operating on a sensor node and its new image in order to reduce an update image(transmission data) size, resultantly saving energy. In addition, code-banking capability of micro-controllers can decrease the update image size. In order to maximize the efficiency of the software update, the proposed scheme exploits both the delta-image and the code-banking at the same time. Besides, it additionally delivers a recovery delta-image to properly handle abnormal conditions, such as message corruptions and unexpected power-off during the update.
Wireless Sensor Networks(WSNs) are applied to many monitoring applications. Present sensor nodes can perform many functions at the same time and contain complex software. During the lifetime of sensor nodes, they are required to reprogram their software because of their new functions, software, software bug fixes. The nodes are inaccessible physically or it is very difficult to upgrade their software by one by one. To upgrade the software of sensor nodes in WSNs remotely, this paper presents an energy efficient method by selecting an optimal relay node. The CHR(Cluster Head Relay) method is compared with SPIN and RANDOM method. Three methods are simulated in NS-2 with the same environmental parameters. Simulation results show that CHR shows faster update time and less power consumption compared with other two methods.
구조시스템의 동적 특성은 구조 모델 업데이트, 구조 헬스 모니터링, 구조 제어 분야에서 기초자료로 활용되기 때문에 많은 연구자들의 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 부유식구조물의 축소모형을 대상으로 진동실험을 수행하였으며, 계측한 실험데이터로부터 고유진동수와 모드형상을 추출하였다. 실험에서 구한 진동특성 결과는 유한요소 모델의 결과와 비교하였으며, 계측한 모드형상과 수치해석으로 계산된 모드형상의 상관관계를 수록하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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