고령자는 낮은 디지털 활용 역량, 주기적이고 지속적인 자가관리 유지 어려움이 있어 시간에 따른 변화에 대응해 지속적인 관리를 해줄 수 있는 돌봄 제공자용 건강관리 앱이 필요하다. 이러한 필요성을 바탕으로 본 연구에서는 고령자가 사용하기 편한 UI와 단순한 구조의 앱을 디자인하였다. 본 연구에서 개발된 앱은 돌봄 현장에서 혈압, 혈당, 심박수 등의 건강 데이터와 신체, 질병, 인지, 의사소통, 환경 등의 특이 정보들을 정기적으로 관리하도록 지원한다. 본 연구에서 개발된 앱은 건강관리 기기와의 연동을 통해 데이터를 자동 입력하고, 기록된 데이터의 자동분석과 시각화 표현이 가능하다. 건강 변화의 추세, 변동성 등의 모니터링으로 돌봄 서비스를 제공할 수 있는 지원이 가능하다. 또한 다양한 건강관리, 의료지원 플랫폼과 연계할 수 있는 확장성이 추가되어 개발되었다. 개발된 앱에 대한 효과성과 만족도가 현장 실증 결과 유의미함이 확인되었다.
자동문서분류는 문서의 내용에 기반하여 미리 정의된 항목에 자동으로 할당하는 작업으로서 효율적인 정보관리 및 검색등에 필수적인 작업이다. 기존의 문서분류성능 향상을 위한 연구들은 대부분 분류모델 자체를 개선시키는 데 주력해왔으며 통계적인 방법으로 그 범위가 제한되어왔다. 본 연구에서는 자동문서분류의 성능향상을 위해 데이터마이닝 기법과 결함허용방법을 이용하는 개선된 학습알고리즘과 후처 리 방법에 의한 RTPost 시스템을 제안한다. RTPost 시스템은 학습문서 선택작업 이전에 분류항목 설정의 문제를 다루며, 분류함수의 성능보다는 지정방식의 문제점을 감안하여 학습과 분류 후처리 프로세스를 개선하려는 것이다. 이를 통해 분류결과에 중요한 영향을 미쳐왔던 학습문서의 수와 선택방법, 분류모델의 성능등에 의존하지 않는 안정적인 분류가 가능하였고, 이를 분류오류율이 높은 경계선 인접영역에 위치한 문서들에 적용한 결과 높은 정확율을 얻을 수 있었다. 뿐만 아니라, RTPost 프로세스를 진행하는 동안 능동학습방법의 장점을 수용하여 학습효과는 높이며 비용을 감소시킬 수 있는 자가학습방법(self learning)방법의 효과를 기대할 수 있다.
미래형 서비스 실증을 위해서 실험자들에게 소프트웨어-정의 네트워킹(Software-Defined Networking: SDN)과 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing: CC) 기반으로 융합된 컴퓨팅/네트워킹 자원들을 유연하게 제공하는 통합된 시험/실증 환경의 중요성이 확산되고 있다. 이러한 추세에 맞춰서 OF@TEIN(OpenFlow @ Trans Eurasian Information Network) 시험/실증 환경에서는 국내외 다수 지역들에 가상화를 지원하는 융합형 자원인 SmartX Rack들을 설치하고 이들을 오픈플로우(OpenFlow) 기반의 SDN에 의해 연동하여 활용한다. 본 논문에서는 다지점에 설치된 오픈플로우 사이트들을 2계층 이더넷(Ethernet) 차원에서 연동할 때 원하는 토폴로지에 부합하도록 NVGRE(network virtualized generic route encapsulation) 터널링을 자동으로 설정하고 관제하는 관리도구를 소개한다. 제안한 관리 도구를 활용하면 운용자는 다수의 오픈플로우 사이트들간의 네트워크 연동을 신속하고 효율적으로 관리할 수 있고, 이와 동시에 실험자들은 원하는 가상화된 사용자 네트워크(virtual tenant network)를 최대한 자율적으로 구성하고 활용할 수 있다.
효과적인 ATM 망의 관리는 연결 지향 환경, 다양한 서비스 등급, 대규모 트래픽, 가상 망 구성 그리고 여러가지 트래픽 유형 등과 같은 다양한 ATM 특성을 다룰 수 있어야만 한다. 이를 위해 ATM 포럼에서는 ATM 장치, 사설망, 공중망 및 그들간의 상호작용을 지원하기 위한 ATM 망 관리 참조 모델을 정의하였으며, 그 중 하나가 서로 다른 판매자로부터의 ATM 장비들간의 상호동작성을 보장하기 위해 SNMP 기반 망 관리 프로토콜을 통해 상호 연결된 인터페이스를 관리할 수 있도록 정의된 통합 지역 관리 인터페이스(ILMI) 프로토콜이다. ILMI의 목적은 두 인접한 ATM 장치로 하여금 그들 간에 공통의 ATM 링크에 대한 동작 파라메타를 자동적으로 구성할 수 있도록 함으로서, 관리자에 의해 수동 구성이 아닌 ATM 장치 상호간의 플러그 앤 플러그 기능을 지원하는데 있다. 본 논문에서는 이러한 ILMI 기술을 바탕으로 공중망 ATM 교환기에 연결된 가입자의 물리 인터페이스, ATM 계층 인터페이스, VPC 및 VCC의 구성 및 상태 정보를 효율적으로 관리하며, 가입자 시스템의 ATM 주소를 자동으로 등록, 관리할 수 있도록 하는 가입자 인터페이스 관리 시스템(SIMS)을 설계하고, 구현하였다. Abstract An effective ATM management must address the various features of ATM such as connection-oriented environment, varying class of service, large scale traffic, virtual network configurations and, and multiple traffic types. For this, ATM network management reference model defined by ATM Forum describes the various types of network management needed to support ATM devices, private networks, public networks, and the interaction between them. One of these types is Integrated Local Management Interface (ILMI) defined to manage interconnected interface through SNMP-based network management protocol for ensuring the interoperability of ATM devices from different vendors. The purpose of ILMI is to enable two adjacent ATM devices to automatically configure the operation parameters of the common ATM link between them and then to provide a Plug and Plug function to any ATM devices with not a passive configuration by manager but a automatic configuration. This paper design and implement a Subscriber Interface Management System (SIMS) which provide automatic registration and management of ATM address of subscriber system and efficiently manages physical interface of subscriber who is connected to public ATM switch, ATM layer interface, configuration information and status information of VPC and VCC.
UML의 상태도는 CASE 도구마다 다르게 표현될 수 있어서 실제 적용에 어려움이 많지만, 시스템이 동작하는 측면을 효과적으로 나타낼 수 있다는 점에서 활용성이 높다. 상태도에서 소스를 생성하는 선행 연구를 보면, 단순한 분기문 또는 설계패턴 등을 적용하고 있지만 그 기술에 따라 생성된 소스코드에 차이가 있을 수 있다. 본 논문에서는 상태도를 문법형식에 맞게 엄격히 정의해서 소스코드를 생성하였다. 우선 서로 다른 CASE도구에서 작성된 상태도에서 추출된 XMI를 정제하였다. 여기서 EHA로 변환을 한 후 상태를 인식하였다. 그리고 상태도의 메타모델에 사용된 요소별로 자바 프로그래밍으로 전환하여 소스코드를 생성하고 기능성과 유지보수성을 측정하여 생성된 코드를 검증하였다. 본 논문에서 적용된 사례는 '에어컨'으로서, 다양한 상태와 전이가 포함되어 소스코드 생성에 적합하여 선정하였다. 그 결과 에어컨 사례의 상태도로부터 CASE 독립적인 XMI를 추출하여 정련한 후, 상태도에서의 동시성과 계층이 성공적으로 표현되었음을 확인했다. 향후 좀 더 큰 규모의 시스템에 적용하여 검증하는 연구가 필요하다.
기계가독형사전(Machine Readable Dictionary)에서 단어의 정의문에 나타나는 항목 단어의 상위개념을 추출하는 대부분의 연구들은 전문가에 의해 작성된 어휘패턴을 사용하였다. 이 방법은 사람이 직접 패턴을 수집하므로 시간과 비용이 많이 소모될 뿐만 아니라, 자연언어에는 같은 의미를 가진 다앙한 표현들이 존재하므로 넓은 커버리지를 갖는 어휘패턴들을 수집하는 것이 매우 어렵다는 단점이 있다. 이런 문제점들을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 구문적 특징만을 이용한 상위어 판별 규칙을 기계학습함으로써 기존에 사용되었던 어휘패턴의 지나친 어휘 의존성으로 인한 낮은 커버리지 및 패턴 수집의 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 기계학습된 규칙들을 상위어 자동추출과정에적용한 결과 정확도 92.37% 성능을 보였다. 이는 기존 연구들보다 향상된 성능으로 기계학습에 의해 수집된 판별규칙이 상위어 판별에 있어서 어휘패턴의 문제를 해결할 수 있다는 것을 입증하였다.
계층적 p-세분화를 위해 Zienkiewicz-Zhu 오차평가법이 약간 수정되었으며, 이 방법의 유효성을 보이기 위해 휨을 받는 개구부를 갖는 Reinssner-Mindlin $C^{\circ}$-평판에 적용하였다. 유한요소해석상의 적응적 체눈을 결정하는 단계는 초수렴 팻취 복구기법에 기초를 둔 사후오차평가자와 연계된 p-세분화에 의해 제안되었다. 요소내의 변위장을 정의하기 위해 적분형 르장드르 고차 형상함수가 사용되는 반면 복구응력을 보간하기 위해 파스칼의 삼각수에 기초를 둔 같은 차수의 고차다항식이 사용되는 이유로 수정 Z/Z 오차평가는 종래의 방법과 다소 차이를 보여준다. 가우스 적분점에서의 응력을 최적화하기 위해 필요한 다항식으로 표현되는 응력함수를 얻기 위해 최소제곱법이 사용되었다. 고정된 요소망에 거의 최적의 형상함수 차수의 분배를 찾기 위한 전략이 논의되었는데, 허용되는 정확도를 얻을 수 있을 때까지 각 요소마다 형상함수의 차수를 불균등하게 증가시키는 방법으로, 소위 최적의 선택적 p-분배를 자동으로 결정하도록 되어있다. 위의 사항들을 L-형 평판 해석에 적용한 결과, 적응적 p-체눈설계 단계가 진행됨에 따라 자유도의 증가에 따라 오차량은 급격히 감소되는 것을 알 수 있었고, 제안된 오차 지시자에 의한 적응적 p-체눈 세분화는 최적 p-분배 진행방향에 근접하는 것을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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