사물 인터넷은 개인, 산업, 공공 분야를 망라하여 각 분야의 말단 기기나 센서에 대한 직접 접근을 추구하는 상시 연결 인터넷 개념이다. 사물 인터넷에서는 실시간 데이터 접근이 가능하고, 디바이스의 데이터 포맷과 구성 형태가 다양하다. 또한, 사물 인터넷 환경에서는 기기 제어를 위한 양방향 통신이 이루어지기도 한다. 이런 관점에서, 사물 인터넷은 주로 인간이 사용하는 데스크톱에서 생성된 데이터가 간단하고 일방적인 인터넷 통신을 통해 서버에 집중되는 기존 인터넷과 대비된다. 이러한 사물 인터넷의 클라우드 혹은 포털 서비스를 위해서는 분산된 디바이스들에 대한 체계적인 명명 서비스와 이들의 다양성을 포용할 수 있는 일관된 접근 인터페이스를 제공하는 파일 관리 프레임이 요구된다. 이 연구에서는 사물 인터넷 구성요소의 속성 정보를 유닉스 스타일의 파일 시스템 뷰로 관리하는 DB 기반 가상 파일 시스템을 구현한다. 구현된 가상 쉘에 로그인한 사용자들은 가상 파일 시스템을 항해함으로써 사물 인터넷 구성요소를 탐색할 수 있고, 유닉스 스타일의 파일 입 출력 API를 이용하여 디바이스에 직접 접근할 수 있다. 구현된 DB 기반 가상 파일 시스템은 디렉터리 체계와 분산된 데이터 및 디바이스에 대한 지시자만을 관리하므로 가볍고 유연하다. Mkdir(), chdir() 등 구현된 주요 가상 쉘 프리미티브에 대한 시험 결과, 구현된 가상 파일 시스템의 원활한 기능이 검증되었다. 그리고 구현 파일 시스템에 간단한 디렉터리 캐시 기법을 적용한 경우 윈도우 운영체제 파일 시스템보다 더 우수한 탐색 성능을 보였다.
The purpose of this study was to identify vulnerable area of emergency medical care. In the existing method, the emergency medical vulnerable area is set as an area that can not reach the emergency room within 30 minutes. In this study, we set up an area that can not reach within 30 minutes including the accessibility of 119 emergency center. To accomplish this, we obtained information on emergency room and 119 emergency center through Open API and constructed road network using digital map to perform accessibility analysis. As a result, 509 emergency room are located nationwide, 78.0% of them are concentrated in the region, 1,820 emergency center are located, and 61.0% of them are located in rural areas. The average access time from the center of the village to the emergency room was analyzed as 15.3 minutes, and the average access time considering the 119 emergency center was 21.8 minutes, 6.5 minutes more. As a result of considering the accessibility of 119 emergency center, vulnerable areas increased by 2.5 times, vulnerable population increased by 2.0 times, and calculating emergency medical care vulnerable areas, which account for more than 30% of the urban unit population, it was analyzed that it increased from 17 to 34 cities As a further study, it will be necessary to continuously monitor and research the real-time traffic information, medical personnel, medical field, and ambulance information to reflect the reality and to diagnose emergency medical care in the future.
본 연구는 장애인 활동보조인 구인·구직에 관련된 인력 및 채용정보를 각각 제공하고 이를 바탕으로 최적의 구인자와 구직자가 결정되어 주기적 서비스뿐만 아니라 일회성 서비스의 매칭이 원활하게 이루어질 수 있는 비대면 플랫폼을 제안하였다. 기존의 장애인 활동보조서비스 구인·구직 방식은 수요자가 활동서비스를 요청하면 제공기관 담당자가 기관소속 활동보조인을 배정하는 일방적 방향의 매칭방식으로 이루어지고 있어 구인·구직자의 선택권은 매우 취약하다고 할 수 있다. 장애인 활동보조인의 구인·구직 플랫폼은 사용자를 구분하여 장애인 또는 장애인가족(구인자)과 장애인 활동보조인(구직자) 인터페이스로 분리되어 로그인이 가능하다. 각자의 조건에 맞는 구인과 구직을 검색하여 채팅기능을 통해 실시간 양방향 의사정합 방식의 매칭이 이루어지고, 활동보조서비스가 완료되면 구인·구직자는 각자의 입장에서 서비스 후기 및 평가를 작성할 수 있는데 이는 다음 구인·구직자의 매칭 결정에 중요한 요소로 작용할 수 있다. 실시간 양방향 의사정합 방식의 매칭 플랫폼은 단기 또는 일회성 활동보조가 필요할 때 서비스를 제공받기 어려운 사각지대를 최소화하는데도 도움이 될 것이다.
Youtube는 낮은 진입장벽과 영상물 규제 기준의 모호함으로 인하여 검증되지 않은 사실을 기반으로 한 가짜뉴스, 편파적 콘텐츠 등이 사실적으로 나타난다. 따라서 본 연구에서는 언론과 Youtube가 개인의 행동에 미치는 영향과 이들의 관계성을 분석하고자 한다. selenium, beautiful soup, Twitter API로 Youtube와 Twitter의 데이터를 무작위로 가져와 가장 자주 언급되는 키워드 31개를 분류한다. 분류된 31개의 키워드를 기반으로 Youtube, Twitter, 네이버 뉴스에서 데이터를 수집 후, NLTK(Natural Language Toolkit)의 Vader 모델로 긍정, 부정, 중립감정을 분류 및 수치화하여 분석 데이터로 사용했다. 데이터들의 상관성을 분석한 결과, 뉴스의 부정수치가 높아질수록 Youtube에서는 긍정적인 콘텐츠가 많아지는 것으로 분석되었다. 본 연구결과로, Youtube는 2차로 가공하여 전달되는 특성으로 인해 뉴스에서 나타나는 감정 지수와 일치하지는 않는다. 즉, 가공된 Youtube 콘텐츠는 소통의 창구인 Twitter의 긍정, 부정수치에도 직관적으로 영향을 미치게 된다. 본 연구결과는 사람들의 흥미와 본능을 자극하여 시선을 끄는 황색언론의 등장으로 정보의 정확한 판단이 어려워진 현 상황에서, 자극적이고 부정적인 영상으로 사회에 악영향을 끼치는 것으로 인식되어있는 Youtube가 도리어 개인의 식별력을 보조하는 역할을 하는 것으로 분석되었다.
대체 불가능 토큰 (NFT: non-fungible Token)은 분할할 수 없다는 고유한 특징을 가지고 있다. 현재 NFT는 디지털 콘텐츠에 대한 소유권 증명 이상의 용도가 명확하지 않고, 토큰의 유동성이 거의 없으며, 이로 인한 가격의 예측이 어렵다. 현실에서의 부동산은 대개 가격이 매우 높은 특징으로 인해 투자 진입장벽이 매우 높다. 현물 부동산을 NFT 화하고, FT (fungible token)으로 분할하면 유동성의 증가, 접근성의 증가에 따른 투자자 커뮤니티 볼륨의 증가를 기대할 수 있다. 본 논문은 일반 투자자들이 개별적으로 구매하기 어려운 현물 부동산을 대량의 FT로 분할하고 이를 Black Litterman 모델 기반의 Portfolio 투자 인터페이스를 통해 투자할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다. 이를 위해, 현물 부동산을 담보로 페깅하고, 보안적으로 안전한 블록체인인 NFT로 발행한다. 상시 변경되는 부동산 가격을 모니터링하기 위한 오라클을 사용하여, 외부 부동산 정보를 블록체인에 반영할 수 있도록 하였다. 현물 부동산 가격을 그대로 유지하고 있는 NFT를 낮은 가격의 대량 FT로 분할함으로써, 큰 유동성을 제공하고 가격 변동성 제한을 두었다. 이를 통해, 높은 가격으로 인해 투자하기 어려웠던 일반 소액 투자자들이 쉽게 투자할 수 있도록 하였다. 또한 소액 투자로 여러 개의 복수 현물 부동산에 투자하기 위한 효과적인 포트폴리오 구성을 위한 자산 포트폴리오 인터페이스를 구현하였다. 이는 Black Litterman 모델을 활용하여, 다수의 현물 부동산 NFT에 대한 투자 비율을 최적화할 수 있는 목적을 가진다. 전체 시스템은 Solidity 언어로 작성한 smart contract, Flask 웹 프레임워크, 공공데이터포털의 "국토교통부_아파트매매 실거래자료 Open API"를 활용하였다.
주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.
본 논문은 dynamic voltage scaling (DVS)를 지원하는 휴대장치를 대상으로 하여 응용프로그램 특성에 따라 실행 중에 전력관리 기법이 다르게 적용되는 적응형 전력관리 기법에 대하여 소개한다. 본 논문의 전력관리 기법은 멀티태스킹 시스템에서 실행되는 soft real-time 프로그램의 memory subsystem 과 프로세서의 실행 시간(run time) 및 유휴 시간(idle time)을 고려하여 프로그램 실행 중에 최적의 DVS가 적용될 수 있도록 하여 전력을 관리한다. 세부적인 전력 및 실행시간 프로파일 정보를 이용할 수 있도록 adaptive power manager(APM)를 개발하여 운영체제에 연동시켰고, Post-pass 최적화기는 APM을 위한 적응형 API를 프로그램의 실행이미지에 삽입하여 실행 중 DVS가 적용되는 코드영역을 표시한다. APM은 프로그램 실행 중에 cache miss 수 등을 측정하는 CPU의 pertormance counter들을 관찰한다. Performance counter들의 값을 바탕으로 CPU와 memory 중심의 코드 영역을 구분하여 프로세서의 유휴 시간에 대한 분석을 수행하고, 표시된 코드영역들에 대한 최적정 전압과 동작 클락을 결정하여 시스템에 반영한다. 제안하는 기법의 효과를 보이기 위하여 Intel의 XScale 프로세서 상에서 동작하는 Windows CE에 본 기법을 구현하였고, 실험을 통하여 본 논문에서 제시하는 기법이 영상이나 음성 데이타를 해독하는 프로그램과 같이 정기적으로 비슷한 일을 수행하는 프로그램에서 효과적임을 알 수 있었다. 실험 결과 본 기법으로 유휴시간에 프로세서를 저전력모드로 바꾸는 기존의 고전적인 전력 관리 기법보다 전체 시스템 전력 소모를 9% 더 절약할 수 있었다. 위성영상과 DEM 개발기술이 87% 이상의 점수를 받아 가장 시장성 및 활용성이 높은 기술로 평가되었으며, 초다분광영상에 대한 기술은 70%를 겨우 넘는 수준에서 평가가 되었다. 멀티센서 공간영상정보 통합처리 기술 개발은 다목적 실용위성의 보유, 국가 NGIS 사업의 결과물이 상당히 축척이 되어 있고, 라이다(LiDAR) 기술의 도입을 위한 환경이 조성되었기에 다른 국가에 비해 멀티센서 기술의 적용과 산업화가 가시화 될 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 멀티센서 자료의 수급이 용이하지 못하고, 법 제도적인 한계, 시장의 성숙도가 기대이하라는 점 등의 한계를 노정하고 있다.a var. sieboldii 3. Pinus densiflora, Q. aliena, Q. acutissima, P. thunbergii, Q. acuta 4. Carpinus laxiflora, Camellia japonicas. C. tschonoskii community의 5개 그룹으로 나타났다. 하류의 부착돌말류는 상대적으로 양호한 수질을 가지고 있는 정점 1에서 다양한 생물상을, 탄천의 영향을 받는 정점 2는 상대적으로 수질이 악화되어 호오염성 종들이 높은 분포를 나타내고 있었다. 또한 부착돌말류 중 Cymbella minuta는 다른 부착돌말류에 비해 강한 오염지표성을 나타내고 있었다.p=0.000, $4.76{\pm}3.31$ vs $1.29{\pm}0.92$, p=0.000). 골전이 병소의 발생부위는 척추골이 가장 많았으며, 골반골, 늑골, 두개골, 흉골, 견갑골, 대퇴골, 쇄골, 상완골 순서였다. 두개골 전이병소에 SUVmax가 가장 높은 값을 나타내었으며, 늑골의 SUVrel가 가장 높은 값을 나타내었다. 경화성 골전이 병소가 다른 형태의 골전이
본 논문에서 인터넷 정보가전과 같은 Qplus-T 내장형 시스템을 위한 멀티 태스크 디버깅 환경에 대해 제안한다. 효과적인 교차 개발을 지원하기 위해 원격 멀티 태스크 디버깅 환경의 구조 및 기능틀을 제안할 것이다. 그리고, 좀더 효율적인 교차 개발 환경의 개발을 위하여 호스트-타겟 사이에 디버깅 커뮤니케이션 아키텍쳐를 개선할 것이다. 본 논문에서 제안하는 Q+Esto라는 원격 개발 도구들은 대화형 쉘, 원격 디버거, 리소스 모니터, 타겟 매니저, 그리고 디버그 에이전트들과 같이 몇 개의 독립된 도구들로 구성된다. 호스트에서 원격 멀티 태스크 디버거를 이용해서, 개발자는 타겟 실행 시스템 위에 태스크들을 생성시키거나 디버그 할 수 있으며, 실행 중인 태스크들에 접속하여 디버그 할 수 있다. 응용 코드는 C/C++ 소스레벨로 활 수 있으며, 어셈블리 레벨 코드로도 볼 수 있다. 그리고, 소스코드, 레지스터들, 지역/전역 변수들, 스택 프레임, 메모리, 그리고 사건 트레이스 등등을 위한 다양한 디스플레이 윈도우들을 포함하고 있다. 타겟 매니저는 Q+Esto 도구들에 의해 공유되는 공통된 기능 즉, 호스트-타겟 커뮤니케이션, 오브젝트 파일 로딩, 타겟 상주 호스트 메모리 풀의 관리, 그리고 타겟 시스템 심볼 테이블 관리 등등의 기능들을 구현한다. 이러한 기능들을 개방형 C API라고 부르는데, Q+Esto의 도구들의 확장성을 크게 개선한다. 그리고, 타겟 매니저와 타겟 시스템 커뮤니케이션을 위한 상대파트 모듈 즉, 디버그 에이전트가 존재하는데, 이것은 타겟의 실시간 운영체제 위에서 데몬 태스크 형태로 수행된다. 디버거를 포함한 호스트 도구로부터의 디버깅 요청을 밟아, 그것을 해석하고 실행하여, 그 결과론 호스트에 보내는 기능을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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