본 논문에서는 MANET 환경에서 효율적인 비디오 데이터 전송을 위한 cross-layer 설계 방법을 이용한 CVPT 프로토콜을 제안한다. MANET은 노드의 이동성 때문에 전송 경로가 자주 바뀌고, 또한 경로마다 전송률이 다르기 때문에 비디오 응용 전송과 같이 송신측에서 인코딩시 전송률을 결정하는 응용에서는 낮은 성능을 보인다. 그리고 MANET에서 노드들은 제한된 에너지로 구동되기 때문에 노드의 효율적인 에너지 사용은 네트워크의 연결 지속 시간을 증가시키는데 중요한 역할을 하며, 이는 곧 네트워크의 처리량에 영향을 미친다. 따라서 MANET 환경에서의 효과적인 비디오 응용 전송 방법이 필요하지만 각 계층이 독립적이고 계층적인 특성을 갖는 기존의 OSI 권장 프로토콜을 사용해서는 네트워크 상태에 따라 효과적이고 적응성 있는 전송을 하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 cross-layer 설계 방법을 이용하여 노드의 잔여 에너지량 및 전송 경로의 상태, 그리고 홉의 개수에 따라 최적의 경로를 선택하며 송신단의 인코더에서는 이러한 정보를 이용하여 인코딩 시 효율적인 전송률을 결정하는 방법을 제안한다.
과학 탐구 활동은 학습자들 간의 협동학습을 통해 문제를 해결하는 학습 방법이다. 학습자 중심의 상호작용을 전제로 한 과학 탐구 활동을 구조적 차원에서 분석하는 것이 필요하다. 사회네트워크 분석법은 구성원들의 상호작용을 분석하는데 주로 사용되는 방법이다. 본 연구는 5인 1조 31개 조로 구성된 과학영재들을 대상으로 소집단 과학 탐구실험 활동에서 나타난 구성원 간의 상호작용의 양상을 수치적 특성을 바탕으로 유형화하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 과학영재들의 상호작용 유형은 모두 여덟 가지로 나타났다. 이 중 가장 많은 상호작용 유형은 전체 31개 조 중 모두 9개 조에서 나타나 29%를 차지한 유형 1로 세 명의 구성원이 상호작용 하는 경우였다. 이들 유형은 다시 한 구성원을 중심으로 나머지 구성원들이 모두 연결 관계를 형성하는 참여형과 중심적 역할을 하는 구성원이 없이 소외된 구성원이 존재하는 소외형으로 구분할 수 있다. 참여형은 유형 4, 유형 6, 유형 7, 유형 8로 모두 9개(29%) 조에서, 소외형은 유형 1, 유형 2, 유형 3, 유형 5로 모두 22개(71%) 조에서 나타났다. 즉, 한 구성원을 중심으로 모든 구성원이 상호작용에 참여하는 형태보다는 중심적 역할을 하는 인물 없이 일부 소외된 구성원이 존재하는 가운데 나머지 구성원들이 상호작용하는 유형이 대부분을 차지하였다. 이 연구를 바탕으로 과학 탐구활동에 적절한 집단의 크기는 무임승차효과나 소외된 학생이 없을 것으로 생각되는 3명이 가장 효과적이라고 할 수 있다. 또한 중심 구성원의 유무에 따라서는 있는 경우가 더 효과적일 것으로 사료된다.
2008년으로 컴퓨터 바이러스가 제작된 지 이미 20년이라는 세월을 넘기게 되었다. 이 긴 시간 속에서 컴퓨터 바이러스는 파일 감염을 목적으로 하는 바이러스(virus)로부터 네트워크를 통한 급속한 화산을 시도하는 웜(Worm) 그리고 데이터 유출과 파괴를 목적으로 하는 트로이목마(Trojan Horse)로 발달해왔다. 최근에는 컴퓨터 사용자의 정보를 무단으로 유출하기 위한 스파이웨어(Spyware)에 이르기까지 다양한 형태로 변화를 이룩해 왔다. 이러한 다양한 형태로의 변화가 진행되는 동안에도 컴퓨터 과학의 발달에 따른 새로운 기술들을 흡수하여 더욱더 정교하고 파괴적인 기능들로 발전을 이루게 되었다. 다양한 형태와 기술적 인 발전을 거듭한 악성 코드(Malicious Code)는 컴퓨터 운영 체제, 네트워크의 발달로 이룩된 컴퓨터 과학사와 함께 하였다고 볼 수 있다. 악성 코드의 발전은 해가 갈수록 수치적인 면에서는 증가 추세를 이루고 있으며 기술적인 면에서도 더욱더 위험성을 더해 가고 있으며 그 제작 목적 또한 전통적인 기술력 과시에서 금전적인 이익을 취하기 위한 도구로 전락하고 있다. 이렇게 제작 목적의 변질로 인해 악성 코드는 인터넷 공간에서 사이버 범죄를 발생시키는 원인 중 하나로 변모하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 발전적인 형태를 띠고 있는 악성 코드에 대해서 최근 동향을 바탕으로 어떠한 악성코드와 스파이웨어의 형태가 발견되고 있는지 그리고 최근 발견되고 있는 악성코드에서 사용되는 소프트웨어 취약점들을 살펴보고자 한다. 그리고 이러한 악성코드의 형태에 따라 향후 발생할 수 있는 새로운 악성 코드의 위협 형태도 다루어 보고자 한다.
이 연구는 학교도서관 사서들을 대상으로 소셜네트워크서비스의 업무적인 이용에 관한 인식을 조사하기 위하여, 혼합연구의 순차적 설명전략방법으로 설문조사와 포커스그룹 인터뷰를 실시하였다. 이 분석결과를 통하여. 학교도서관 사서들은 1인 운영체제와 역할적 특성으로 자신의 업무를 수행하기 위해 소셜네트워크서비스를 이용하고 대부분은 만족하는 것으로 나타났으며, 이에 대한 요인들을 분석하였다. 이 연구를 위해 첫째, 학교도서관 사서들에게 업무적인 SNS 이용현황 조사를 실시하고 누락분 4건을 제외한 총 103건을 수집하여 기술통계, 빈도분석 및 ANOVA 분석을 실시하였다. 둘째, 2개의 포커스그룹에 인터뷰를 실시하고, 회의내용을 전사하여 개방코딩을 실시한 결과 37개의 개념, 22개의 하위범주, 13개의 범주화를 하였다. 셋째, 설문조사의 분석결과와 개방코딩의 결과를 취합하여 결론을 도출하고 향후 연구방향을 제시하였다.
POI (Point-of-Interest) 추천은 다양한 위치 기반 서비스에서 중요한 역할을 있다. 기존 연구에서는 사용자의 모바일 선호도를 모델링하기 위해 과거의 체크인의 공간-시간적 관계를 추출한다. 그러나 사용자 궤적에 숨겨진 개인 방문 경향을 반영할 수 있는 structured feature 는 잘 활용되지 않는다. 이 논문에서는 궤적 그래프를 결합한 시공간 인식 attention 네트워크를 제안한다. 개인의 선호도가 시간이 지남에 따라 변할 수 있다는 점을 고려하면 Dynamic GCN (Graph Convolution Network) 모듈은 POI 들의 공간적 상관관계를 동적으로 집계할 수 있다. LBSN (Location-Based Social Networks) 데이터 세트에서 검증된 새 모델은 기존 모델보다 약 9.0% 성능이 뛰어나다.
전통적인 텍스트 분류 방법은 상당량의 라벨링된 데이터와 미리 정의된 클래스가 필요해서 그 적용성과 확장성이 제한된다. 그래서 이런 한계를 극복하기 위해 제로샷 러닝(Zero-shot Learning)이 등장했다. 텍스트 분류 분야에서 제로샷 텍스트 분류는 모델이 대상 클래스의 샘플을 미리 접하지 않고도 인스턴스를 분류할 수 있도록 하는 중요한 주제이다. 이 문제를 해결하기 위해 정책 네트워크를 활용한 심층 강화 학습(DRL) 기반 접근법을 제안한다. 이러한 방법을 통해 모델이 새로운 의미 공간에 효과적으로 적응하면서, 다른 모델들과 비교하여 제로샷 텍스트 분류의 정확도를 향상시킬 수 있었다. XLM-R 과 비교하면 최대 15.9%의 정확도 향상이 나타났다.
디지털 의료영상 획득기술과 컴퓨터 및 네트워크 기술의 발달로 현재 각 병원에서는 PACS(Picture Archiving and Communication System)를 설치하여 필름을 사용하지 않고 진단과 진료를 하는 병원이 증가하고 있으며, 이에 따라 기존 필름상태의 의료영상은 필름디지타이저로 디지털 영상화한 후 모니터를 통하여 판독과 진료에 이용하고 있다. 본 연구에서는 현재 세브란스병원에서 사용되고 있는 CCD 방식 필름디지타이저와 레이저 스캐너방식 필름디지타이저의 픽셀값 균일도에 대해 중점적으로 비교, 분석하고자 한다. 픽셀값 균일도 측정을 위해 필름프린터를 이용하여 균일한 광학밀도를 가진 필름을 출력하였다. 그 테스트 필름은 각 사분면에 각기 다른 광학밀도를 가지고 있었으며, 그 광학밀도 값은 각각 0.19, 0.71, 1.41, 그리고 3.10 이었다. 제작된 필름은 레이저 (Model 2905, Array Corp., Japan) 방식과 CCD 방식 (SEDAS Media Film Scanner, Kodak, japan) 디지타이저에 의해 디지털화 되었다. 그 영상들은 다시 분석을 위해 PACS를 통해 PC로 전송되어졌고 자체 제작된 소프트웨어를 이용하여 균일도에 대한 분석을 수행하였다. 하나의 사분면 영상에 대하여 일정한 간격과 크기로 20개의 ROI를 만들고, 그 내부의 픽셀값들의 평균값을 구하여 그 영역의 대푯값으로 하였다. 그 대푯값들 중 최대값과 최소값의 차이에 대한 백분율로써 균일도를 표시하였다. 그 결과 광학밀도가 0.19인 사분변의 영상에서의 균일도는 레이저 방식 및 CCD 방식 각각에서 99.8%, 94.3%였으며, 0.71인 사분면에서는 99.4%, 75.6%, 1.41 일때는 97.9%, 62.96%, 그리고 3.1인 사분면에서는 82.7%, 53.7%였다. 같은 광학밀도를 가진 사분면에서는 레이저방식의 균일도가 CCD 방식에 비해 더 우수함을 알 수 있었으며, 같은 방식에서 얻은 영상이라 할지라도 광학 밀도값이 높은 사분변에서 얻은 영상일수록 균일도가 떨어짐을 알 수 있었다. 결론적으로, 레이저 방식 필름 디지타이저는 균일도 면에서도 CCD 방식에 비해 우수함을 알 수 있었으며 CCD 방식은 백라이트의 균일도가 영상의 균일도에 영향을 미칠수도 있는 만큼 향후 거기에 대한 연구도 이루어져야 할 것으로 생각된다.
초고품질 멀티미디어에 대한 사용자 요구가 증가하고 있지만, 현재 방송 환경으로는 고해상도 대용량의 UHD 콘텐츠를 저작, 인코딩, 재생 및 전송하기 어렵다. 따라서 사용자 요구를 만족하기 위한 UHD급 영상을 지원하는 디스플레이, UHD 서비스를 수신하는 단말기 그리고 대용량의 데이터를 수용할 수 있는 네트워크 등 다양한 분야의 기술들이 빠르게 발전하고 있다. 이에 본 논문에서는 UHD 미디어 전송을 위해 스케일러블 비디오 코딩을 이용하여 영상을 부호화하고 이를 각 계층별로 다른 네트워크를 통해 전송하는 송신시스템과 분리되어 수신된 비디오 스트림을 하나의 영상으로 재생하는 수신 시스템을 설계한다. 제안 시스템은 이 기종 망을 이용함으로써 사용자의 수신 환경에 적응적으로 HD와 UHD 콘텐츠를 모두 지원할 수 있다.
최근 제한된 주파수 자원의 효율적인 사용을 위한 인지 무선 기술(CR)이 많은 관심을 받고 있다. CR 기술에서 가장 중요한 부분은 인가 사용자의 통신을 보호 하는 것이다. 따라서 비인가 사용자는 자신이 현재 사용 중인 주파수 대역은 물론 인가 사용자가 나타났을 시에 스위칭 해야 할 후보 채널의 주기적인 센싱도 필요하다. 본 논문에서는 CR 환경에서 인가 사용자를 보호하기 위한 방법으로 비인가 사용자로 하여금 각 노드의 남은 에너지와 센싱 존 이웃이라는 개념을 이용하여 협력적인 채널 센싱을 하도록 제안한다. 채널 센싱은 현재 사용하고 있는 채널을 센싱하는 인밴드센싱과 인가 사용자가 나타났을 경우 스위칭 해야할 후보 채널을 센싱하는 아웃밴드 센싱으로 수행된다. 모의 실험을 통해 제안된 방법이 센싱을 수행하는 노드의 수를 줄임으로 인해 센싱에 필요한 많은 에너지가 절약되고, 남은 노드들의 에너지가 균일해 짐으로써 네트워크의 수명이 길어지는 것을 확인할 수 있다.
본 연구의 목적은 급변하는 해운항만 환경의 변화 속에서 군산항의 활성화 방안을 마련함으로써 우리나라 8대 항만으로서 위상을 화보하고 항만개발을 통한 전북도의 지역경제 활성화를 꾀하는데 있다. 연구방법으로는 서베이 방법에 의한 문헌조사 및 O/D조사에 의한 물동량 조사방법이 채택되었다. 본 연구의 결론을 소개하면 다음과 같다. 첫째, 항만물류시스템에서 상시 준설체제의 확립과 금강하구둑내 준설, 그리고 해상운송과 복합운송주선업체에 대한 인센티브 도입과 아울러 육상운송업체에 대해서도 인센티브 제도를 확대하여 적용할 필요가 있다. 둘째, 기존 전북권 발생 화물 및 인접 권역화물의 적극적 유치 등을 통한 물동량 증대가 요구된다. 셋째, 신규항로 개발과 연안운송네트워크의 강화가 요구된다. 넷째, 중국 산동성 및 강소성 일부 항만과 국제적 SCM 체제의 구축이 시급하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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