자가-적응 소프트웨어는 스스로 문제를 인지하여 인지한 문제에 대하여 소프트웨어 사이클이 멈추지 않고 해당 요구사항에 맞게 적응하는 소프트웨어이다. 본 논문에서는 임계점이 존재하는 시스템에서 발생하는 불필요한 적응 수행을 감소시키기 위하여 선행적 방식으로 임계점 이후의 상황을 예측함으로써 문제가 되는 이벤트를 사전에 처리하고자 한다. 실측치는 대부분 선형과 비선형이 모두 나타나기 때문에 하이브리드 모델을 사용하여 임계점 이후를 예측하며, 예측 기법의 사용 여부는 예측의 정확도를 기반으로 하는 적응 시점 판단 지표를 기준으로 한다. 본 논문의 기여점으로는 하이브리드 모델을 MAPE-K에 적용하여 임계점 이후 상황을 예측함으로써 실제 변화에 대한 불확실성을 감소시켰다는 점과 적응 시점 판단 지표를 기반으로 적응 시점을 판단함으로써 불필요한 적응 수행을 줄였다는 데에 있다.
본 논문에서는 SCORM을 기반으로 한 e-Learning 시스템에서 학습자의 학습 활동을 트래킹하여 학습자의 수준을 적응적으로 판단하는 기법을 제시하였다. 제시된 기법에서는 모집단의 크기가 작을 경우 교수자가 지정한 난이도를 이용하여 학습자의 수준을 판단하고, 모집단의 크기가 충분히 클 경우에는 문항반응이론을 적응한 난이도에 의해 학습자의 수준을 판단하였다. 문항반옹이론을 적용할 시점에서 교수자가 지정한 난이도가 문항반응이론에서 추정한 난이도와 차이가 날 경우, 교수자가 지정한 난이도를 문항반응이론의 난이도로 수정하는 적응적인 기법을 제시하였다. SCORM의 트래킹 기능을 이용하여 실험한 결과 문제를 푼 학습자의 수가 적을 경우에는 학습자 수의 변화에 따라 학습자의 수준이 계속 바뀌는 문제점이 있음을 알 수 있었다. 따라서 모집단의 크기가 작을 경우, 본 논문에서 제안한 방법에 의해 교수자가 지정한 문항의 난이도를 이용하여 학습자의 수준을 판단하는 것이 효과적이었다.
기존의 정적 부하균등화 기법들은 동적 객체의 내재된 부하와 서버득의 다양한 상태 변화에 따른 능동적 부하분배가 불가능하다. 이를 위해 각 서버에서 프로세스가 자원을 전유하는 비율에 따라 해당 서버의 부하량을 판단하는 새로운 부하할당 기법을 제안하였다. 각 서버의 더미 프로세스는 자신이 프로세서를 점유하는 시점마다 해당 서버의 ID만을 전달함으로써 부하에 따른 차등하게 비동기된 서버보고를 수행한다. 이를 통해 라 서버는 자신의 부하량에 비례하여 부하균등화 참여율을 조정하여 성능저하를 최소화하고 부하량 판단 정보로 활용한다. 결국 제안기법은 웹 서비스의 부하의 성향에 무관하게 지능적인 부하할당을 가능케 한다.
기후변화의 영향으로 인해 전 지구적으로 강우의 시 공간적 패턴이 변화하고 있으며, 우리나라의 경우 강우일수는 줄어들고 강우량은 증가하는 양상을 보일 것으로 전망하고 있다. 이는 강우현상이 발생할 경우 그 강도가 과거와 비교하여 강해지며, 가뭄 역시 그 심도가 보다 심각해질 수 있음을 의미한다. 이와 같이 기후변화에 의한 강우의 양상이 과거와 이질적으로 변화하고 있으므로 이를 고려한 물관리분야의 적응대책의 수립이 필요하다. 이를 위해서는 기후변화 영향에 따른 각 지역별 취약성 평가가 선결되어야 하며, 그 결과에 근거한 적응대책의 수립이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 환경부 국립환경과학원에서 개발한 CCGIS를 이용하여 전라남도 22개 시 군의 물관리분야에 대한 취약성 평가를 수행하였다. CCGIS는 다양한 기후변화 시나리오 중 A1B 시나리오를 바탕으로 하고 있다. 치수의 취약성, 이수의 취약성, 수질 및 수생태에 대한 취약성을 대용변수(기후노출, 민감도 및 적응능력)를 이용하여 현재와 미래시점에 대하여 평가하였다. 먼저, 현재시점에서 전라남도 22개 시 군의 치수에 대한 취약성 평가 결과를 보면, 보성군이 가장 취약한 것으로 나타났으며, 나주시가 가장 양호한 것으로 분석되었다. 또한, 현재시점의 이수에 대한 취약성 평가에서는 목포시의 취약성이 타지역에 비해 현저히 높은 것으로 나타났으며, 고흥군이 가장 양호한 것으로 분석되었다. 수질 및 수생태에 대한 취약성 평가에는 구례군이 가장 취약하며, 목포시가 가장 양호한 것으로 나타났다. 미래시점(2050년대)의 치수에 대하여 상대적으로 취약한 지역은 순천시, 광양시, 구례군으로 조사되었으며, 따라서 이에 대한 방안 마련이 필요한 것으로 판단된다. 이수에 대해 상대적으로 취약한 지역은 목포시로 나타났으며, 전라남도 전역에 걸쳐 이수에 대한 취약성이 미래로 갈수록 낮아지는 경향을 보이고 있다. 수질 및 수생태에 대한 취약성 평가의 결과는 시 공간적으로 큰 변동이 없는 것으로 평가되었다.
최근 u-healthcare 서비스 분야에서 단일 시점의 일반화된 치료가 아닌 장시간 개개인의 특성이 반영된 진료와 의료 서비스에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 기존의 생체 신호 해석은 임상적인 실험을 통해 얻은 표준화된 임계치를 이용해 분석하는 일관된 판단 방법이 주를 이루었다. 본 논문에서는 미래형 홈 환경에서 사용자에 따라 다른 신호 해석을 지원하는 사용자 적응적 생체 신호 해석 방법을 제안한다. 생체 신호 해석은 사용자의 컨텍스트와 환경 컨텍스트를 통합하는 모듈과, 지식표현 기법을 적용한 개인화된 추론 모듈로 구성된다. 제안된 방법은 사용자 정황 정보를 고려하여 사용자 적응적인 생체 신호 해석을 지원하며, 환경 컨텍스트를 고려하여 환경의 변화에 영향을 최소화하는 생체 신호 해석을 지원한다. 또한 사상의학 이론을 생체신호 해석에 동적으로 적용할 수 있는 틀을 제공한다. 이는 추후 미래형 홈 환경에서 다양한 종류의 센서와 함께 개인화된 맞춤형 재택 건강관리 서비스에 활용할 수 있다.
MPEG-I (Immersive) 그룹에서는 6자유도(DoF: degrees of freedom)를 제공하는 몰입형 비디오의 표준화 프로젝트를 진행 중에 있다. MPEG Immersive Video (MIV) 표준화 기술에서는 사용자에게 움직임 시차(parallax)를 제공하기 위해 취득한 다수의 영상을 깊이 맵 기반 이미지 렌더링(depth map-based image rendering, DIBR)을 바탕으로 임의의 사용자 시점의 뷰를 렌더링하게 된다. 현재 MIV에서는 효율적인 부호화를 위한 기술들이 많이 논의된 바 있지만, 전송 측면에 대해서는 여전히 논의가 필요하다. 본 논문은 사용자 시점에 적응적인 몰입형 비디오 스트리밍을 위한 품질 할당 기법을 제안한다. 현재 MIV에서 지원하고 있는 그룹 분할 기법을 통하여 독립적으로 전송, 복원이 가능한 시점 그룹 단위를 생성하여 이를 사용자 시점에 기반한 품질 할당 기법을 통해 효율적인 전송이 가능하도록 한다. 제안하는 적응적 전송 기법은 Test Model for Immersive Video (TMIV) 시험모델을 통해 구현되었으며, 주어진 합성 시점 위치에 따라 렌더링 과정에서의 기여도를 그룹별로 계산하고 우선 시점 그룹을 판단하여 고품질로 전송한다. 사용자 시점에 대한 렌더링 비교 결과를 통해 제안하는 기법이 기존 TMIV 대비 PSNR 지표에서 평균 17.0%, IV-PSNR 지표에서 14.6%의 BD-rate 감소율을 보여 효율적인 전송이 가능함을 보였다.
모바일 방송 단말기의 일반적인 녹화 방법은 대상 콘텐츠의 내용과 관계없이 녹화 시작 및 종료 시점까지의 모든 수신 데이터를 저장하게 되는데, 이러한 경우 콘텐츠 중간에 삽입되는 광고 등 시청자가 원하지 않는 콘텐츠도 같이 녹화되는 현상이 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 녹화 대상 방송 스트림에서 광고 등이 삽입되어 MPEG-2 (Moving Picture Expert Group-2) TS (Transport Stream) 패킷 스트림의 단절이 발생하는지를 파악한 후, 단절이 발생할 경우에는 그 시점을 예측하여 이를 녹화 과정에 적용하는 끊김 없는 (seamless) 녹화 방법을 제안한다. 제안한 끊김 없는 녹화 방법에서는 먼저 TS 패킷 확장 헤더인 적응 필드 (adaptation field)의 관련 플래그 (flag)를 통해 스트림의 단절 유무를 파악한 후, 단절이 발생할 것으로 판단된 경우에는 적응 필드의 splice_countdown값을 분석하여 단절 시점을 예측한다. 이와 같이 TS 스트림의 단절 시점을 파악한 후 단절 이후의 TS 스트림은 저장하지 않고 광고 등이 종료되어 다시 원 TS 스트림으로 복귀한 이후의 데이터를 저장함으로써, 콘텐츠의 내용이 끊기지 않는 녹화 콘텐츠를 제공할 수 있다. 기존의 모바일 방송 단말기의 소프트웨어를 일부 수정하여 실시한 모의실험을 통해 제안한 끊김 없는 녹화 방법의 우수성을 확인하였다.
연결수락제어(CAC : Connection Admission Control)는 ATM(Asynchronous Transfer Mode)망내에 새로운 호의 연결이 요구되었을 때 이 새로운 연결호의 서비스품질을 만족하고, 충분한 자원이 망내에 확보되어 있는 가를 확인한 후 기존에 연결된 호의 서비스 질을 저하시키지 않는 지의 여부를 판단하여 연결 수락 또는 거절을 결정하는 기능을 말한다. 본 논문에서 제안하는 적응적 연결수락제어방법은 신고치와 측정치를 이용하여 트래픽을 예측하는 방법으로서, 신고치를 이용한 트래픽 예측은 호 연결 또는 호 해제 시에 회귀적(recursive) 방법으로 계산되며, 측정치를 이용한 트래픽 예측은 측정반영율 및 측정 반영주기는 트래픽 흐름의 변화를 정확히 추정하고 측정에 의한 예측 오차를 줄이는데 중요한 파라미터이다. 본 논문에서는 측정 반영율의 적응적 조정을 위해 트래픽 흐름의 변화가 크게 일어나는 시점인 연결 수락 또는 연결 해제 시점을 기준으로 하여 그 이후의 경과 시간에 따라 측정 반영율을 변화시키는 방안을 제안한다. 제안된 방법에 대해 동질 트래픽과 이질 트래픽의 경우에서 성능평가를 수행한 결과 적응적 연결수락제어방법이 이용율과 서비스품질(QOS : Quality Of Service)관점에서 기존의 연결수락제어방법보다 개선됨을 확인하였다.
기후변화는 기온의 상승과 강수량의 변화뿐만 아니라 이상기후 발생과 강도 증가의 원인이 되고 있다. 최근의 농업 재배시설의 피해는 기후변화에 의한 강우강도의 증가와 폭설 등에 의해 증가하고 있다. 이와 같이 기후변화에 취약한 부분에 대한 평가와 국가차원의 적응정책이 중요한 시점에 와 있다. 본 연구는 232개 시군구를 대상으로 재배시설의 취약성 평가를 실시하였고 취약성 평가의 기간은 현재는 2000년, 미래는 A1B 시나리오를 기준으로 2020년, 2050년, 2100년에 대한 자료를 취합하였다. 취약성 평가 결과 기후노출과 민감도, 적응능력 모두에 크게 영향을 주었고 취약성 지수가 가장 높은 지역들은 기후노출과 민감도가 높은 지역들이었다. 기후노출은 전라도와 강원도에서 높게 나타났으며 민감도는 대규모 시설재배 단지가 형성된 지역들에서 높게 나타났다. 또한 적응능력은 도 수준에서 차이가 나타났는데 적응능력이 상대적으로 높은 전라남도와 경상북도는 취약성이 상쇄되어 낮은 취약성 지수가 나타났다. SRES A1B 시나리오에 의한 미래 예측결과 우리나라 전반적으로 취약성이 상승했으며 그 상승폭은 2000년대부터 2020년사이에 급격하게 나타났다. 또한 취약성의 향상은 우리나라 전국에 걸쳐 높아졌으며 이는 우리나라의 재배 시설 피해를 주는 기상재해의 위험이 전국적으로 증가할 것을 나타내는 것으로 판단되었다. 본 조사를 통하여 전국 시군구의 이상기후에 대한 재배시설의 취약성을 평가하는 방법으로서 CCGIS를 제시하였으며 그 결과 전국의 기상재해에 대한 기후노출, 민감도, 적응능력들의 분포를 파악할 수 있었다. 또한 취약성 지수가 높은 주요 시군구를 중심으로 주성분 분석의 결과 지역의 취약한 요소들을 판단할 수 있었다. 이는 각 지역별로 이상기후에 대한 재배시설의 대책 마련에 기초자료로 사용할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 본 조사는 선행연구, 전문가를 활용한 델파이조사 등 합리적인 방법을 통하여 이루어졌으나 신뢰성의 향상을 위해서는 재배시설의 피해와 관련된 더욱 상세하고 연관성 있는 자료가 확보되어야 할 것으로 판단되었다.
개별화되고 적응화된 코스를 생성하기 위해서는 학습객체가 논리적 연관성을 가지고 연결되어 있는 기반구조를 갖추어야 한다. 이러한 학습객체간의 논리적 연관성, 그리고 개별 학습자를 고려한 다양한 링크를 통하여 학습의 각 시점에서 각각의 학습자는 서로 다른 학습경로를 제공받을 수 있게 된다. 본 연구는 학습과제 유형별 유의미 연결을 고려하여 학습객체 기반의 개별화 학습 시스템 구조를 설계하는데 목적이 있으며, 이를 위해 '관련성 요소 추출에 관한 연구', '학습목표 맵 구성에 관한 연구', '학습자의 인지상태 판단에 관한 연구'를 수행하였다. 학습객체 기반의 코스 설계가 단지 무의미한 객체들의 집합이라는 비판이 대두되는 시점에서, 본 연구의 학습객체간 관련성을 고려한 개별화학습 시스템 모형 연구는 e-Learning 안에 유의미한 학습과 진정한 교육을 담고자 하는 시도가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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