본 논문은 차량형 네트워크에서 고급화된 루트 조회 요청의 응답시간을 측정하는 시뮬레이터를 구현하고 그 측정된 결과를 도시한다. 이산 이벤트 시뮬레이터에 기반하여 서버의 주기적 업데이트, 게이트웨이에서의 레코드당 리프레쉬, 차량으로부터의 조회 요청 발생 등의 사건들을 정의하고 이에 대한 동작을 구현한다. 시간 지역성을 대표하는 LRU 방식과 공간 지역성을 대표하는 FAR 방식의 성능을 측정하기 위해 참조시간을 기록하는 자료구조와 경위도 좌표를 거리로 변환하는 모듈을 작성하였으며 기존의 위치 이력 데이터로부터 조회 요청을 생성한다. 응답시간을 측정한 결과는 공간 지역성이 시간 지역성보다 응답시간에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났으며 낮은 프리페치 부하에서 최대 4배 가량의 응답시간 차이를 보인다.
본 논문에서는 스마트 폰의 가속도(Accelerometer) 센서와 GPS 센서 및 Kakao Map, Kakao OPEN API 기반을 이용하여 아동, 기저질환자 및 노약자 등의 사용자들이 위험한 상황에 노출되었을 때 자동으로 구조 요청 서비스를 제공하는 낙상 감지 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 사용자의 낙상, 넘어짐 등을 감지하여 보호자에게 SMS 및 카카오톡으로 구조 요청 메시지를 자동으로 전송한다. 안드로이드의 가속도 센서는 사용자의 가속도 및 각도를 계산하여 낙상 및 넘어짐을 감지하고, GPS 센서를 통해 사용자의 현재 위치를 카카오 맵에 표시하고, 구조 요청 메시지를 자동으로 전송함으로써 사용자가 긴급한 상황에서 구출되도록 한다.
최근 유비쿼터스에 관한 연구가 활발히 진행 중인 가운데, 사용자의 현재 상황을 파악하고 적절한 서비스를 제공해 주기 위하여 위치 정보가 많이 활용되고 있다 이러한 위치 정보는 가정과 같은 실내 환경에서 사용자의 위치 경로와 공간에 구성되어 있는 객체들의 위치를 비교하여, 관계를 탐지하고, 적절한 룰을 사용해 추론함으로써, 사용자에게 필요한 서비스를 요청 없이 자동으로 제공하는데 유용하게 쓰일 수 있다. 본 논문에서는, 가공되지 않은 위치기반의 센서 데이터로부터 상황에 대한 의미를 지닌 컨텍스트(context)를 추론해 내는 시스템의 구조를 제안한다. 본 시스템은 크게 네 개의 계층으로 구성되어 있다. 첫째. 센서 계층(Sensor layer)은 센서로부터 객체의 위치정보를 얻어내어 센서 데이터를 구성한다 둘째, 질적 관계 계층(qualitative layer)은 센서 데이터를 기반으로 하여 객체간의 상대적인 위치 관계를 탐지한다. 셋째, 시공간적 관계 계층(relational layer)은 시간에 따라 축적되는 질적 관계 계층(qualitative layer)의 데이터를 기반으로 하여 객체간의 시간적 공간적인 위치 관계를 추론한다 넷째, 마지막으로 의미적 계층(semantic layer)에서는 객체간의 상황에 안는 의미를 추론함으로써, 서비스 제공을 위한 컨텍스트(context)를 얻는다.
산악사고 발생 시 사고자는 위치정보와 사고 상황을 신속하게 알려야 한다. 하지만 산악사고 발생 시 해당 지역이 GPS, 3G/4G, 무선통신 등이 불가능한 음영지역에서 구조대에 신고할 수 없다. 본 논문에서는 산악 사고 시 음영지역에서 사고자가 신고할 수 없는 상황에서 긴급구조요청 알림서비스를 제안한다. 제안하는 서비스는 BLE(Bluetooth Low Energy)를 통해 음영지역에서 사고 발생 시 긴급구조요청 메시지를 보내는 서비스이다.
사용자의 위치정보는 에이전트가 상황에 적합한 서비스를 제공하는데 중요하게 사용될 수 있으며 정확한 위치 추적 및 활용 방안에 대한 활발한 연구가 진행되고 있다. 그 중에서 사용자의 다음 위치를 예측하는 것은 사용자에게 필요한 서비스를 명시적인 요청없이 미리 제공하는데 유용하게 쓰일 수 있다. 본 논문에서는 GPS신호를 이용하여 사용자의 위치 이동경로를 학습하고 사용자의 이동에 기반한 서비스 제공 방법을 제안한다. GPS에 의해 관측된 위치 이동경로는 시간 순서의 데이터에 적합하도록 SOM을 변형한 RSOM과 마르코프 모델을 이용하여 학습되며, 새로 관측된 사용자 위치 데이터에 대해 다음 이동 패턴을 예측하는 기능을 가진다. 실제 캠퍼스에서 수집된 데이터를 이용하여 제안한 방법의 가능성을 평가한다.
본 연구는 자동차 공장의 혼류생산을 위한 자동창고시스템에서 저장과 반출 작업을 수행하는 트윈크레인 간 협업(Handshake) 위치 시뮬레이션 분석을 수행한다. Handshake 운영은 트윈크레인의 작업영역 구분을 통해 경로 간섭과 각 크레인의 이동 거리를 개선한다. 그러나 Handshake 위치로 구분된 작업영역 간 부품 이송을 위해 Handshake 위치에서 추가적인 부품 적재와 하역 작업이 발생한다. 그러므로 저장 및 반출 요청 응답시간을 개선하기 위한 효과적인 Handshake 위치 결정이 필요하다. 시뮬레이션 실험을 통해 최적 Handshake 위치를 결정하였으며 평균 입고 요청 응답시간이 87% 개선됨을 확인하였다.
사용자와 근거리에 위치한 비디로 프록시 서버는 자주 요청되는 동영상 데이터들을 저장하고 사용자에게 직접 전송함으로써 초기 전송 지연과 네트워크 트래픽을 효과적으로 감소시킨다. 그러나 비디오 프록시 서버는 원격지의 중앙 비디오 서버에 비해 비교적 제한된 저장 공간을 가진다. 따라서 사용자들이 계속 요청하는 동영상만을 선별하여 저장하도록 하는 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 비디오 프록시 서버에서의 가상 메모리에 바탕을 둔 가상 캐싱 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 사용자가 요청한 동영상 데이터가 비디오 프록시 서버에 존재하지 않는 경우 원격지의 중앙 비디오 서버로부터 요청된 동영상 데이터를 전송받아 사용자에게 전송하고 가상 메모리에 저장한다. 저장된 동영상 데이터는 이후 사용자의 요청이 있는 경우 사용자에게 전송된다. 이때 가상 메모리에 저장된 동영상 데이터는 사용자의 요청의 상태에 따라 가상 메모리로부터 삭제되거나 비디오 프록시 서버에 저장된다. 또한 가상 메모리에서의 단편화를 막기 위하여 가상 메모리를 세그먼트 별로 영역을 구분한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법들 보다 높은 적중률을 보이는 동시에 보다 적은 삭제 횟수를 보인다는 것을 확인한다.
최근 도로 네트워크 환경에서 이동 객체 위치 정보를 관리하고 이동 객체의 미래 위치를 예측하는 이동 객체 위치 예측 시스템의 필요성이 나날이 증가되고 있다. 이동 객체위치 예측 시스템은 교통 관제 및 다양한 응급 상황 시 이동 객체의 미래 위치를 신속히 예측하기 위해 사용되며, 보다 편리한 위치 기반 서비스의 제공을 가능하게 해준다. 이러한 시스템을 위한 대부분의 미래 인덱싱 기법은 일반적으로 이동 객체의 미래 위치 예측을 위해 과거 이동 궤적을 이용하고 있다. 그러나, 수많은 이동 객체의 과거 이동 궤적 관리가 어렵고, 실시간으로 변화하는 이동 객체의 미래 궤적을 반영하기 위한 방대한 미래 인덱스의 갱신 요청으로 인해 인덱스 유지 비용이 증가하여 미래 위치 질의 요청에 대한 신속한 처리 성능이 떨어지게 된다. 따라서 본 논문에서는 이동 객체 위치 예측 시스템에서 방대한 이동 객체의 과거 이동 궤적으로부터 효율적으로 미래 위치를 예측하기 위해 셀 기반의 미래 인덱싱 방법인 PFCT-Tree(Probability Future Cell Trajectory-Tree)를 제시한다. PFCT-Tree는 방대한 과거 이동 궤적을 셀 단위로 재구성하여 인덱스 크기를 줄이고, 셀 내부 경험치를 기반으로 장기간 질의 시 빠른 미래 위치를 예측할 수 있다. 또한 신속한 미래 이동 궤적의 갱신 속도를 향상시키기 위해 미래 시간을 미래 궤적과 분리하여 인덱싱함으로써 위치 예측 오류로 인한 미래 인덱스 갱신 비용을 최소화 할 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 도로 네트워크 환경에서 PFCT-Tree가 기존 인덱싱 기법들보다 갱신 및 검색 성능이 우수함도 입증하였다.ential oil (Bergamot, Grapefruit, Lemon, Petigrain)은 농도 의존적으로 ROS 생성을 증가시켰다. 이상의 결과를 종합하여 볼 때 citrus essential oil은 MSH에 의한 melanin 생성을 억제하는 것으로 보아 미백제로서의 개발 가능성이 있는 것으로 사료된다.가 사용될 수 있음을 제시한다.찍 발견되어 크기는 작았으며, 육안적으로 폴립의 Yamada 형태의 분류는 II, III의 형태를 띠고 있었다.EX>로 한반도 후기 백악기의 고지자기극$(Lat./Long.=70.9^{\circ}N/215.4^{\circ}E,\;A_{95}=5.3^{\circ})$의 위치와 유사하므로 암석의 생성 시기는 후기 백악기로 판단하였다. 한편 함평분지에 분포하는 백악기 화산암류에서는 한 개의 정자화 방향과 두 개의 역자화 방향이 확인되었다. 이들 특성잔류자화 방향은 백악기 화산암 형성 당시 암석에 기록된 성분으로써 당시 지구자기장의 상태를 기록한 것으로 해석하였으며, 이중 정자화 방향을 함평분지 화산암의 대표 방향으로 채택하였다 함평분지 화산암의 고지자기 극의 위치는 정자극의 경우는 $Lat./Long.=70.2^{\circ}N/199.5^{\circ}E,\;(K=18.1,\;A_{95}=9.6^{\circ})$ 이며 역자극의 경우는 $Lat./Long.=65.5^{\circ}S/251.3^{\circ}E,\;(K=7.1,\;A_{95}=20.7^{\circ})$이다. 이중 정자극의 위치는 한반도의 후기 백악기극의 위치와 통계적으로 동일한 것으로 나타나 함평분지 화산암
최근 이동 컴퓨팅 환경 하에서 위치를 기반으로 하는 다양한 서비스가 점차 증가하고 있다. 본 논문은 이동 컴퓨팅 환경에서 대량의 공간 데이타베이스를 기반으로 하는 위치 기반 서비스를 지원하기 위하여, 요청되는 질의들 사이에 존재하는 의미적으로 연관성이 있는 빈발 항목인 연관 클래스 집합을 제안하고, 이를 효과적으로 찾는 방법에 대해 소개한다. 이때 요청되는 질의들의 시간적 연관 관계, 그리고 이러한 서비스를 제공해 주는 공간 객체들 사이의 거리와 사용자의 접근 특성이 함께 고려된다 이러한 연구 결과는 이동 환경이 갖는 제약점을 극복하면서 효과적으로 위치 기반 서비스를 지원하는 바탕이 된다 즉 생성된 연관 클래스 집합은 이동 컴퓨팅 환경에서 지리 정보를 서비스 할 때 관련 자료를 추천하는 시스템에 활용할 수 있고, 지리 정보를 고려한 광고 방송이나 도시 개발 계획 둥에 이용할 수 있으며, 이동 사용자를 위한 클라이언트의 캐쉬 정책에 응용될 수 있다.
위치를 이용한 애플리케이션이 증가함에 따라 사용자의 위치 정보 및 이동 패턴의 노출 등 다양한 문제점들이 야기되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 사용자의 위치를 보호하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 사용자의 위치 정보가 노출되는 근본적인 이유는 사용자가 서비스 제공자(서버)에게 자신의 위치 정보를 제공해야만 서비스를 제공받기 때문이다. 이러한 문제를 개선하기 위하여 클로킹(cloaking) 영역을 생성하거나 자신의 주변에 더미(dummy; 가상의 사용자)를 생성하는 연구 등이 존재한다. 그러나 사용자가 주기적으로 서버에게 질의를 요청할 경우 사용자의 시간대별 이동 경로가 노출될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하고자 사용자가 연속적인 질의를 요청하더라도 이동 경로의 노출 확률을 개선할 수 있는 k-Anonymity Trajectory(k-ATY) 기법을 제안한다. 실험 결과를 통하여 제안 기법의 우수성을 증명했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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