• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.453-456
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• 2004

홈 오토메이션은 집안의 모든 가전제품, 냉난방, 방재, 방범 및 통신의 기능을 하나의 시스템으로 통합하여 제어함으로써 좀 편안하고 윤택한 삶을 사는데 도움을 받기 위해 예전부터 꾸준하게 연구되어 왔다. 어느덧 인터넷의 빠른 보급과 개인휴대 단말기의 빠른 보급은 홈 오토메이션의 환경을 구축하기 위한 큰 인프라를 만들어주었다. 여기에 유비쿼터스를 뒷받침 해주는 많은 네트워크 기술들의 등장으로 어느새 홈 오토메이션은 연구의 대상이 아닌 상용화의 괴도에 오르게 되었다. 홈 오토메이션에 필요한 여러 기술들을 이용하여 설계를 하여본다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.21 no.1 s.97
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• pp.14-24
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• 2006

유비쿼터스 시대가 다가옴에 따라 핵심 기술 중 하나인 유비쿼터스 센서 네트워크(USN)에 대한 관심이 높아지고 있다. 센서 노드를 이용한 다양한 정보를 수집 처리할수 있는 USN 기술은 물류/유통, 환경 감시, 홈 오토메이션 등 다양한 분야에 적용될 수있기 때문에 갈수록 그 중요성은 높아질 것으로 예상된다. 이에 현재 USN의 시장 동향을 간단히 살펴보고, 센서 노드의 핵심이 되는 센서 노드 플랫폼과 센서 노드에 들어가는 센서 네트워크 운영체제의 기술 동향에 대해 살펴보고자 한다.

• ICROS
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• v.9 no.6
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• pp.32-43
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• 2003

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.22 no.12
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• pp.51-59
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• 2004

• Review of Korean Society for Internet Information
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• v.11 no.2
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• pp.30-39
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• 2010

• The Magazine of the IEIE
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• v.30 no.11
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• pp.79-88
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• 2003

• Information and Communications Magazine
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• v.20 no.5
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• pp.668-685
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• 2003

• Korea Information Processing Society Review
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• v.10 no.4
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• pp.58-65
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• 2003

• Korea Information Processing Society Review
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• v.10 no.4
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• pp.122-131
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• 2003

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.249-258
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• 2004

오늘날 활발하게 이루어지고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 관련 기술 연구는 사용자가 시간과 장소에 구애받지 않고 네트워크에 접근해 다양한 컴퓨터 관련 서비스를 제공 받을 수 있는 방법에 초점을 맞추고 있다. 이 처럼 시간과 공간의 한계를 뛰어 넘은 네트워크로의 자유로운 접근은 일상 생활의 패러다임을 바꾸어 놓게 될 것이다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 통해 가장 큰 변화가 일어나는 분야는 일반 가정환경에서 일어나는 인텔리전트 홈 네트워크 (Intelligent Home Network) 라고 할 수 있다. 집에 들어오면, 자동으로 문을 열어주고, 불을 켜주며, 놓쳤던 TV 프로그램을 자동으로 녹화해 놓았다가 원하는 시간에 보여주고, 적당한 시간에 목욕물을 미리 받아준다. 또한 집밖으로 나가기 전, 일기예보에 따라 우산을 챙겨주고, 일정을 확인시켜주며 입고 나갈 옷을 골라줄 수도 있다. 이 모든 일들이 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 가져올 인텔리전트 홈 네트워크의 모습이다. 그러나, 모든 사용자에게 효과적인 서비스를 제공하기 위해서는 홈 네트워크 상의 자원 관리에서 일어날 수 있는 에이전트들간의 자원 접근 권한 충돌을 효율적으로 방지할 수 있는 기술이 필요하다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 자원관리 특성은 점유의 연속성, 자원 사이의 연관성, 그리고 자원과 사용자 사 사이의 연계성의 3 가지 특성을 지니고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 일어날 수 있는 자원 충돌 상황을 효율적으로 처리하기 위한 자원 협상 방법을 제안한다. 본 방법은 자원 관리 특성을 바탕으로 시간논리에 기반을 둔 자원 선점과 분배 규칙으로 구성된다.트 시스템은 b-Cart를 기반으로 할 것으로 예측할 수 있다.타났다. 또한, 스네이크의 초기 제어점을 얼굴은 44개, 눈은 16개, 입은 24개로 지정하여 MER추출에 성공한 영상에 대해 스네이크 알고리즘을 수행한 결과, 추출된 영역의 오차율은 각각 2.2%, 2.6%, 2.5%로 나타났다.해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data b