DVFS (Dynamic Voltage and Frequency Scaling) 에 기초한 저전력 기법은 배터리를 사용하는 모바일 장치에서 동작시간 향상을 위하여 매우 중요하다. 본 연구에서는 DVFS기법에 기반을 둔 영상디코더의 에너지 소비를 최소화핸 스케줄링 알고리즘을 제안 한다 특히, 기존연구에서 간과된 디코더와 디스플레이 사이에 위치한 버퍼의 크기 제약을 모델에 포함하여 버퍼 넘침을 방지 하도록하며, 이 모델에서 수학적으로 에너지를 최소화하는 알고리즘을 제안하고 증명하였다. 실제 영상을 통한 시뮬레이션 결과 버퍼의 크기가 10 프레임정도에서 이득이 포화상태가 되며, 제안된 알고리즘이 기존의 직관적인 알고리즘들에 비하여 평균 10% 정도의 전력소모 절약을 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서, 우리는 이동 벡터(motion vector)를 이용하여 이동 중인 클라이언트의 k-익명화를 지원하는 AMV 기법을 제안한다. AMV는 이동 벡터 정보를 이용하여 사용자(클라이언트)들의 최소 클로킹 영역을 만들 수 있다. 클로킹 영역을 줄이는 주된 이유는 서버가 공간 질의를 요청한 모든 사용자에게 다수의 객체 정보(질의 결과)를 전송해야 하기 때문이다. 실험 결과를 통하여 기존 기법 보다 AMV 기법의 성능이 우수함을 증명하였다.
최근 모바일 환경에서 사용자들이 대용량의 질의를 요청함에 따라 질의 처리 비용이 급격히 증가하고 있다. 서버는 대용량의 질의를 처리하기 위하여 서버의 성능이 향상되고 있지만 하드웨어 측면의 향상보다 작업 부하가 더욱 증가하고 있는 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 우리는 무선 방송환경을 활용한다. 그러나 기존의 무선방송 환경에서 서버는 자신이 관리하는 객체들을 모두 클라이언트에게 전송하는 문제점이 존재한다. 따라서 우리는 요구기반 방식과 무선방송 방식의 장점을 취합한 새로운 R-Bcast를 제안한다. R-Bcast는 질의자의 정보를 보호하면서 질의처리 시간을 줄일 수 있는 기법이다. 실험을 통해 R-Bcast가 기존 기법보다 우수함을 증명했다.
스카이라인 질의는 객체의 속성을 기준으로 사용자의 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는 일괄처리 방식으로 탐색 결과를 반환하지만 대화형 앱이나 모바일 환경과 같이 잦은 위치이동 발생 시 일괄처리 방식으로 스카이라인 질의 결과를 신속하게 받기 어렵다. 최근접 이웃(Nearest Neighbor) 알고리즘은 사용자와 상호 작용이 필요한 대화형 앱에서 실시간으로 선호 객체를 탐색하여 사용자에게 전달함으로써 객체의 반환 속도를 향상시켰다. 그러나 최근접 이웃 알고리즘은 객체 탐색 과정에서 반복적인 비교 연산을 수행하여 불필요한 탐색 시간이 소요된다. 본 논문은 대화형 앱에서 신속한 스카이라인 결과를 산출하고자 연산 대상 객체의 범위를 축소함으로써 최근접 이웃 스카이라인 질의 알고리즘의 성능을 향상시킨 전처리 기법을 제안한다. 데이터 객체는 최대 40,000 개의 실험에서 제안 기법은 최근접 이웃 알고리즘보다 50% 빠른 성능을 나타내어 본 연구의 가용성이 증명되었다.
본 논문에서는 split ring resonator(SRR)를 이용한 대역 저지 여파기의 저지 대역을 넓히는 방법을 제안하였다. 광대역 저지 특성을 얻기 위해, 마이크로스트립 전송 선로의 접지면에 위치한 원형의 defected ground structure(DGS) 내부에 SRR을 삽입하였다. DGS 내부에 SRR을 삽입하면 신호선과 SRR 사이의 강한 자기 결합이 일어나며, 그로 인해 넓은 저지 대역을 얻을 수 있다. 제안된 구조의 타당성을 증명하기 위하여 신호선 양옆에 SRR을 위치시킨 대역 저지 여파기와 제안된 대역 저지 여파기를 비교하였다. 제안된 구조가 기존의 구조보다 매우 넓은 저지 대역을 갖는 것을 시뮬레이션 및 제작한 결과로 확인하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 발전에 따라 일대일 개인화 서비스를 위한 인프라스트럭처가 구축되면서, 사용자의 상황과 환경, 즉 상황인식 기반 서비스의 중요성이 부각되고 있다. 스마트 홈은 현실공간과 가상공간을 연결하여 가상공간에서 현실의 상황을 정보화하고 이를 활용하여 사용자 중심의 지능화된 서비스를 제공하는 기술이다. 본 논문에서는 스마트 홈에서 마이닝을 이용한 행동 순차 패턴 발견을 제안하였다. 마이닝을 이용하여 위치 트랜잭션에서 발생하는 위치간의 연관 규칙에 시간의 변이를 추가하여 행동 순차 패턴을 발견하였다. 인식된 시간 순서에 따라 사용자가 이동한 경로의 파악 및 행동 방향을 예측하고 그에 따른 서비스가 가능하다. 마이닝을 이용한 행동 순차 패턴의 성능 평가를 하기 위해 대응표본 t검정을 실시하여 유용성을 검증하였다. 평가 결과, 서비스에 대한 만족도의 차이가 통계적으로 의미가 있음을 증명하였고 높은 만족도를 보임을 확인하였다. 따라서 본 연구 결과를 활용하면 시장성 증대와 고부가 가치를 창출할 수 있을 것으로 기대하며 다양한 응용 분야에 활용이 가능하다.
본 연구에서는 기수역에서의 GPS 전자부자를 활용한 계측 데이터와 염분측정 데이터를 비교분석하여 GPS 전자부자의 거동 특성이 담수의 실제 거동특성과 같이 일치하게 나타나는지 확인하고, GPS 전자부자에 대한 활용성을 증명하고자 하였다. 기수역에서의 담수와 해수의 분포를 확인하기 위해서는 많은 인력과 장비를 소모하며 수리량과 염분도에 대한 측정을 통해 분석을 할 수 있는데, 대표적인 수리량 측정장비인 ADCP 또는 ADV는 각종 측정 한계들이 존재한다. 따라서 이러한 기수역에서의 수체 구간별 흐름 특성이 어떻게 나타나는지 확인하기 위해서 GPS 전자부자를 활용하고자 하였으며. GPS 전자부자의 데이터와 수직방향으로 측정한 염분도 데이터와 비교하고자 하였다. 수영강 좌수영교 상류 1km지점에서 주입하였으며 간조 시와 만조 시에 유하시켜 수영강에 위치한 좌수영교와 수영교에서 각각 좌측, 중간, 우측에서 수심방향으로 측정한 염분도를 상층 중층 하층으로 평균하여 비교하였다. 본 연구에서 사용한 GPS 전자부자는 표면부자이기 때문에 만조 시 하류방향으로 더 뻗어 나가는것으로 확인하였고, 간조 시에는 흐름이 더디거나 정체하는 것으로 나타났다. 이러한 계측 결과는 담수의 흐름 특성과 일치하게 나타나는 것을 확인하였고 이러한 GPS Floater를 활용한다면 굳이 각종 수질을 측정하지 않아도 흐름 상황으로 간조인지 만조인지에 대한 상황과 염분 분포를 대략적으로 알 수 있다. 이러한 GPS 전자부자의 위치데이터와 시간을 잘 이용한다면 ADCP의 유속 측정에 대한 단점을 보완할 수 있는 Lagrangian 타입의 유속을 측정 할 수 있다. 이러한 GPS 전자부자를 하천에서 선주입으로 활용한다면 각 구간별로 수체에 대한 흐름과 유속들을 분석할 수 있을 것으로 사료된다. 또한 GPS 전자부자를 좀더 활용하여 IoT 기반 수질센서 등과 같은 각종 센서가 GPS Floater에 결합이 된다면, 흘러가면서 각종 데이터 정보취득을 통해 수체내 흐름을 분석하는 것뿐만 아니라 수환경 유출오염사고들에 대한 초기대응에 많은 도움이 될 것으로 사료 된다.
u-GIS 환경에서의 모바일 단말기를 위한 지리 정보 서비스 시스템은 기존의 GIS, LBS 기반의 모바일 단말 특성을 고려한 사용자 중심의 서비스 시스템이다. 모바일 단말의 다양한 기종과 통신사에 따른 지리 정보 서비스 시스템의 다양한 버전 개발과 GIS 전문가 중심의 서비스 시스템 개발에서 단말기와 통신사에 종속되지 않는 일반 사용자 중심의 지리 정보 서비스 시스템으로 요구 사항이 변경되고 있다. 이러한 요구 사항을 충족시키기 위하여 본 논문은 다양한 모바일 단말에 모두 적용 가능한 표준적인 실행 파일을 생성할 수 있는 플렉스 기반의 지리 정보 서비스 시스템을 설계하며, 사용자 중심의 지리 정보 서비스 시스템에서 가장 우선적으로 제공해야 하는 위치 정보와 연계한 사진 컨텐츠 관리 기법을 제안한다. 제안시스템은 지도 표출에 관련된 기능, 위치 관리 기능, 컨텐츠 관리 기능, 매시업 관리 기능, 데이터 관리 기능을 제공하며, 결과물을 모바일 단말기에서 표출하기 위해 swf 파일을 생성하는 기능을 제공한다. 제안된 시스템은 구현을 통해 각각 다른 모바일 단말기에서 동일한 결과를 표출함을 증명하였다. 생성된 실행 파일은 다른 사양을 가진 모바일 단말기에서 확대 배율과 디스플레이 화면에 따른 동일한 이미지 지도를 사용자에게 전달하여 언제 어디서나 누구에게도 동일한 결과를 보여주는 장점을 가진다.
본 논문에서는 지능형 감시 시스템에 부합하는 기울기 히스토그램 및 폐색 추적을 통한 다중보행자 추적 시스템을 제안한다. 먼저, 연속 영상에서 보행자의 특징을 이용하여 보행자를 검출한다. 보행자의 특징을 획득하기 위해 HOG(Histogram of Oriented Gradient)를 기반으로 기울기의 방향성을 이용한 블록별 히스토그램을 생성하고, Linear-SVM(Support Vector Machine)의 학습을 통해 보행자만을 분류한다. 다음으로 보행자의 위치정보를 이용하여 추적을 행한다. 마지막으로 추적이 끝날 경우 내용기반 검색이 가능한 움직임 궤적 디스크립터를 생성한다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법보다 빠르고 정확한 움직임 추적에 효과적임을 증명하였다.
인터넷 투표는 유권자의 위치에 관계없이 투표할 수 있으므로 유권자의 투표 참여율을 높이고 선거에 사용되는 경제적 비용을 줄일 수 있다. 단점은 모든 구성원들이 선거 관리를 위한 인터넷 서버를 전적으로 신뢰해야 한다는 것이다. 만약 선거 관리 서버가 특정 후보자와 공모한다면, 다른 후보자들은 부정 선거임을 증명할 수 없다. 더불어 인터넷 투표와 관련된 대부분의 연구는 유권자가 사는 나라와 지역에 제약을 받는다. 유투브 채널과 같은 인터넷 커뮤니티 구성원들을 대상으로 하는 투표 방법으로는 적합하지 않다. 인터넷 커뮤니티는 구성원이 사는 지역과 나라에 제약이 없기 때문에 새로운 투표 모델의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 블록체인 네트워크에서 사용할 수 있는 스마트계약 기반의 인터넷 투표 모델을 제안한다. 제안한 스마트계약 모델은 후보자 등록, 유권자 등록, 투표 및 개표 단계로 구성된다. 유권자 등록 및 투표 단계에서 유권자의 익명성이 보장되고 개표 단계에서 후보자들에 의하여 선거의 공정성이 보장된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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