최근 스마트폰 사용 등으로 소셜 네트워크 서비스(SNS)에 대한 접근이 용이해졌으며 사용자의 수 또한 폭발적으로 증가 하였다. 그 중 많은 사용자를 보유하고 있는 Facebook은 소극적인 개인정보 보호정책으로 인해 다양한 사회적 문제를 야기하고 있으나, 개인정보 보호정책은 큰 변화를 보이지 않고 있고 사용자 수는 지속적으로 증가하는 추세이다. 본 연구는 소극적인 개인정보 보호정책에도 불구하고 사용자가 늘어나는 현상을 Facebook 사용자의 양면성을 통해 조명하였다. 즉, Facebook 사용자들은 자신의 개인정보와 다양한 활동들이 손쉽게 노출되는 것에 대해 불안감을 느끼지만 또한 반대로 다른 사용자들의 개인정보와 활동에 대해서는 알고 싶어 하며 그것을 열람하는데 큰 흥미를 느끼기 때문에 Facebook을 이용한다는 것이다. 이를 검증하기 위해 설문지와 반대시나리오 검증을 통해 사용자들의 양면적 욕구 (자신의 정보보호, 타인의 활동 열람)를 파악하였으며, 적절한 수준의 개인정보와 활동공개는 Facebook이 지속적인 인기를 얻는 중요한 요인이 될 수 있음을 확인하였다. 많은 연구들이 자아의 표출이라는 측면에서의 SNS를 연구하였다. 본 연구는 보여주기와 감추기의 적절한 수위조절이 Facebook과 같은 SNS의 중요한 요소임을 보여준다.
본 연구는 남북한간 교류협력 증진과 국제협력사업 활성화에 따라 향후 동북아 차원에서 연계가 예상되는 아시안하이웨이 6번노선(간성-선봉)의 이용을 가정하고, 현존하지 않는 북한 육로망 연계에 따른 한반도 주변의 국제여객수송 행태 변화를 분석하였다. 이를 위해 SP(Stated Preference), RP(Revealed Preference) 자료를 기반으로 다항로짓(ML)과 네스티드로짓(NL) 모형을 구축하였다. NL모형을 통해 분석한 결과, 현재 한중(동북부), 한러(극동러시아)간 국제여객수송 대부분이 육상로 단절로 인해 항공을 통해 이루어지나, AH6노선이 구축될 경우에는 약 90%이상이 육상운송으로 전환될 것으로 분석되었다. 또한, 여객수송거리가 길어질수록(903~1,631km) 국제철도의 수단분담률은 62.8%에서 66.1%로 증가하고, 이 때 도로수송은 29.6%에서 21.9%로 감소하는 것으로 나타났다. 반면, 항공수송은 육상수송과는 달리 수송 거리대별 증감경향이 뚜렷하게 나타나지 않고, 약 10% 수준의 수단분담률을 나타내는 것으로 추정되었다.
센서 네트워크, 위치 기반 서비스 등의 기술 발전에 따라, 최근의 이동객체 위치정보는 연속적이고 끊임없이 변경되는 스트림 데이타 형태를 가지게 되었다. 본 논문에서는 이와 같이 스트림 형태로 발생하는 이동객체의 위치정보를 제한된 메모리에 저장하고, 과거 위치를 추정하는 효율적인 방법을 제안한다. 이를 위하여, 우선 제한된 메모리 양으로 지속적으로 추가되는 이동객체의 과거 위치 이력을 저장하기 위한 위치정보의 점진적 추출(incremental extraction) 개념을 제시한다. 점진적 추출이란 새로운 위치정보가 추가될 때마다, 시스템이 관리해야 할 과거 위치정보를 기존 위치정보와 새로운 위치정보를 바탕으로 점진적으로 추출하는 방법을 의미한다. 그런 다음, 이러한 점진적 추출 개념을 적용하여 스트림 환경에서 위치정보를 저장 및 추정하는 전체적인 프레임워크를 제시한다. 그리고, 제안한 프레임워크 하에서 추정위치를 계산하는 방법으로 다항식을 이용한 직선기반과 곡선기반 방법을 제시한다. 다음으로, 점진적 추출 개념을 사용하여 과거 위치를 추출하는 방법으로 균등 간격 추출, 기울기 기반 추출. 그리고 최근 시점강조 추출의 세 가지 방법을 제시한다. 실험 결과, 제안한 점진적 추출 방법은 적은 비율(0.1%)의 위치정보를 저장함에도 불구하고 과거 위치추정에 있어 비교적 높은 정확도(오차율 3% 이내)를 나타냈다. 특히, 곡선기반의 점진적 추출 방법은 전체 위치 데이타의 0.1% 만을 저장하면서도 오차율 1.5% 미만의 높은 정확도를 나타내었다. 이러한 결과로 볼 때, 제안한 방법은 스트림 환경에서 이동객체의 위치정보를 저장하고, 과거 위치를 추정하는 우수한 연구결과라 사료된다.
본 논문은 전력회사와 수용가가 실시간으로 상호 협력하면서 효율적으로 여름철 냉방부하를 관리하여 첨두부하를 저감하기 위한 기법에 대하여 기술한다. 전력회사가 필요 관리량을 수용가 측에 요청하면 부하관리 요청을 받은 수용가, 예를 들면 대규모 아파트 단지의 중앙 지능관리 서버(Central Intelligent Management Server: CIMS)가 자율적인 관리를 통하여 요구받은 관리전력 이내로 부하율을 조정하도록 한다. 부하율을 관리하기 위한 수단으로CIMS는 필요 관리 부하전력에 따라 냉방기를 가동할 수 있는 권리에 해당하는 적정 수의 토큰(Token)을 발행하고 각 세대내의 냉방기를 제어할 수 있는 다수의 로컬 지능관리 서버(Local Intelligent Management Server: LIMS)들이 각 집안의 상황에 따라 냉방기를 가동하기 원할 경우에 전체 관리 서버에게 냉방기를 가동할 수 있는 권리에 해당하는 토큰을 요청하도록 한다. CIMS는 LIMS들의 토큰 요청을 관리하기 위한 큐(Queue)를 구성하여 관리하고 토큰을 요구한 각 LIMS들은 토큰을 할당받는 대로 자신이 담당하는 세대내의 냉방기를 가동하고 일정조건이 만족되면 자율 또는 타율로 토큰을 반납하여 큐에서 기다리는 다른 LIMS들에게도 토큰이 할당될 수 있도록 한다. 큐 운영 정책에 다양한 냉방기 운용 환경 정보를 반영하고 CIMS와 LIMS간에 원만한 상호 협력을 위하여 지능형 멀티 에이전트(Multi-Agent) 시스템으로 구성하고 이들을 계층구조의 네트워크로 연결하였다. 제안하는 기법을 서울의 한 아파트단지의 여름철 전력수요 데이터를 예로 하여 예상되는 대기 시간과 지원 받을 수 있는 전력요금 규모를 산정해 보았으며, 비교적 적은 수용가의 불편으로 큰 부하관리 효과를 얻을 수 있는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 분산 VOD 서버의 내부 통신망에 발생하는 부하를 줄이기 위해 channel bonding 기반 M-VIA 및 인터벌 캐쉬를 적용하는 방법을 제안한다. 분산 VOD 서버의 각 노드는 클러스터상에 분산 저장된 비디오 데이터를 서버 내부 통신망을 사용하여 전송받아 사용자에게 제공한다. 이 때, 대량의 비디오 데이터가 서버 내부 통신망을 통하여 전송됨으로 서버 내부 통신망에 부하가 증가한다. 본 논문에서는 서버 내부 통신망의 부하를 감소시키기 위해서 두 가지 기법을 적용하였다. 첫째, channel bonding을 지원하는 M-VIA를 개발하여 Gigabit Ethernet기반 서버 내부 통신망에 적용하였다. M-VIA는 TCP/IP의 통신 오버헤드를 제거한 사용자 수준 통신 프로토콜로 통신에 소요되는 시간을 감소시켜준다. 이러한 M-VIA에 복수개의 네트워크 카드를 사용하여 통신이 가능하게 하는 channel bonding 기법을 적용함으로써 서버 내부 통신망 자체의 대역폭을 증가시켰다. 두번째, 인터벌 캐쉬 기법을 적용하여 원격 서버 노드에서 전송 받은 비디오 데이터를 지역 노드의 메인 메모리에 캐쉬함으로써, 서버 내부 통신망에 발생하는 통신량을 감소시켰다. 실험을 통하여 분산 VOD 서버의 성능을 측정하였으며, TCP/IP에 기반하고 인터벌 캐쉬를 지원하지 않는 기존의 분산 VOD 서버와 성능을 비교하였다. 실험결과, channel bonding 기반 M-VIA의 적용으로 약$20\%$의 성능 향상, 그리고 인터벌 캐쉬 기법을 적용하여 추가로 약 $10\%$의 성능 향상이 생겨 총 $30\%$의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
유비쿼터스 서비스 환경에서는 연결의 신뢰성이 낮고 서비스를 제공하는 시스템에 대한 침입이나 서비스 실패가 발생할 확률이 높다. 따라서 정당한 사용자가 보안상 신뢰할 수 있는 서비스를 중단이나 방해 없이 이용할 수 있게 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 표준 Jini 서비스 환경의 문제점을 지적하고 결함감내 Jini 서비스 개발을 돕는 Jgroup/ARM 프레임워크를 분석한다. 분석을 토대로 보안성과 가용성, 서비스 품질을 만족하는 안전한 Jini 서비스 구조를 제시한다. 본 논문에서 제시한 Jini 서비스 구조는 네트워크 분할이나 서버 붕괴와 같은 결함뿐만 아니라 취약점을 악용한 공격으로부터 시스템을 보호할 수 있으며 Jini 서비스 개체 간에 동적 신뢰를 확립할 수 있는 보안 메커니즘을 제공한다. 또한 사용자 세션별로 서비스 복제를 할당할 수 있어 사용자의 서비스 상태정보 일치를 위한 높은 연산비용을 유발하지 않는다. 테스트베드를 통해 실험한 결과, 서비스 품질 저하를 무시할 수 있는 수준에서 사용자의 서비스 상태지속을 보장하고 높은 보안성과 가용성을 제공할 수 있음을 확인하였다.
최근 IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) 802.15.4a TG (Task Group)에서는 저소비, 저전력 뿐만 아니라 다수개의 피코넷이 공존하는 즉, SOPs (simultaneously operating piconets) 환경하에서 거리 인지가 가능하도록 규정하고 있으며 거리인지 (ranging)의 서비스에 따라 Ternary 코드를 이용한 coherent/non-coherent 방안이 표준으로 채택되었다. 그러나 표준안에서 제시된 최소의 펄스 간 간격(Pulse Repetition Interval; PRI)은 채널의 최대 초과 지연 aximum Excess Delay; MED) 보다 좁아 펄스 간 간섭 (Inter-Pulse Interference; IPI) 문제가 발생되어 DS(Direct Sequence) 기반의 추정기법으로는 부정확한 최초 도착 시간(Time Of Arrival; TOA)을 얻게 된다. 따라서 본 논문에서는 IPI을 줄이면서 고정밀 TOA를 추정하기 위한 비주기적 펄스 전송 (non-periodic transmission; NPT) 패턴 기법을 제안한다. 수신단은 저속 무선 개인 영역 네트워크의 모티브를 고려하여 에너지 검출을 이용한 non-coherent 기반의 수신 구조로 구성하였다. TOA 정보는 슬라이딩 상관처리 후 역 탐색 구간 (Search Back Window; SBW)을 두어 오차를 감소시키고 사전 정해진 임계치를 이용하여 얻기 된다. 제안된 펄스 패턴 기법에 대한 성능을 검증하기 위해서 BEE 802.15.4a TG에서 제시한 두 가지 채널 모델을 적용하였고 시뮬레이션 결과로부터 제안된 기법이 다수개의 피코넷이 공존하는 다중 경로 환경에서 일반적인 기법보다 성능이 개선됨을 확인하였다.
제주조릿대 잎은 항염, 해열 및 이뇨작용을 가지고 있어 위궤양, 목마름 및 토혈 치료를 위한 민간의약으로 사용되어 왔다. 본 저자들은 제주조리대 잎에서 분리한 피토케미칼 풍부 추출물(PRE)과 그 에틸아세테이트 분획물(EPRE)은 여러 위암 세포주에서 세포사멸을 유도하는 항암 효과가 있다고 보고한 바 있다. 본 연구는 EPRE의 세포사멸 유도 기전에 관여하는 분자표적들을 탐색하기 위하여 EPRE을 처리한 SNU-16 세포에서 mRNA와 microRNA (miRNA)의 프로파일 변화를 분석하였다. RNA sequencing 분석을 통해 총 2,875개의 차등적으로 발현되는 유전자들(DEGs)을 동정하였다. 유전자 온톨로지(GO)와 KEGG 경로 분석 결과, EPRE는 세포사멸, 유사 분열-활성화 단백질 키나제(MAPK) 및 염증 반응, 종양 괴사 인자(TNF) 신호 전달 및 암 경로에 관여하는 유전자들의 발현을 조절하는 것으로 나타났다. 단백질-단백질 상호 작용(PPI) 네트워크 분석으로 세포사멸 및 세포죽음과 관련된 유전자들 간의 상호작용들을 확인할 수 있었다. 그리고, miRNA sequencing 분석을 통해 총 27개의 차별적으로 발현되는 miRNAs (DEMs)를 동정하였다. GO와 KEGG 경로 분석 결과, EPRE는 세포주기, 세포사멸 및 tropomyosin-receptor-kinase (TRK) 수용체 신호 전달, 성장인자-β(TGF-β), 핵인자 κB (NF-κB) 및 암 경로에 관여하는 miRNAs의 발현을 조정하였다. 본 연구결과는 EPRE의 항암 효과의 근본적인 메커니즘에 대한 통찰력을 제공한다.
패키징 분야도 4차 산업혁명에 발 맞춰 IoT (Internet of Things), 빅데이터, 클라우드 및 소비자 기반 기술 등이 적용되어 스마트 패키징이 등장하고 있다. 정책, 예측, 마케팅, 디자인 등 다양한 분야에서 빅데이터 분석이 활용되고 있지만 패키징 분야에서의 연구는 아직 초보적 수준이다. 따라서 본 연구는 빅데이터를 패키징 분야에 적용하기 위해 선행연구과 관련서적을 통해 빅데이터의 정의와 연구에서 활용되는 데이터 수집, 저장, 분석방법을 정리하였고 패키징 분야에 적용할 수 있는 분석방법을 제시하였다. 오늘날 패키징 분야는 마케팅적 요소를 요구받고 있기 때문에 패키징에 대한 소비자의 인식을 파악할 필요가 있으며 빅데이터의 근원이 되는 5가지 데이터 중 사유데이터(private data)와 커뮤니티 데이터(community data)를 활용하여 소비자와 제품 간의 상호작용 분석하는데 활용하고자 한다. 패키징은 소비자의 관심을 끌기 위한 전략전인 도구로 사용되며 소비자의 구매위험을 줄이는 수단이 되기 때문에 패키징에 대한 소비자의 인식을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 제품 개선을 위한 문제점 도출 과정에서 의미연결망 분석(Semantic Network Analysis)과 텍스트마이닝(Text mining)을 활용하여 제품을 구성하는 다양한 요소들을 파악하고 패키징 요소의 빈도분석을 거쳐 패키징의 영향력을 확인하는 방안과 저관여 제품을 대상으로 텍스트 마이닝(Text mining)과 오피니언 마이닝(Opinion Mining), 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis)을 통해 패키징에 대한 감정분석을 하여 동일한 제품군에서 소비자가 선호하는 패키징을 도출하는 방안을 제시하였다. 패키징은 제품을 구성하는 많은 요소들 중 하나이기 때문에 패키징이라는 단일 요소의 영향력을 파악하기란 쉽지 않지만 본 연구는 빅데이터를 활용하여 패키징에 대한 소비자의 인식과 감정을 분석하고 제품에서 패키징이 소비자에게 미치는 영향력을 분석할 수 있는 방안을 제시한 데 의의가 있다.
중국 상해 양산항과 부산 신항을 SWOT분석은 물론 항만경쟁력 상의 주요 결정요인인 항만입지, 항만시설, 항만비용 및 항만 서비스 측면에서 분석하여 부산 신항의 특성을 도출하여 이에 따른 부산신항의 특화전략을 제시하였다. SWOT분석에 의하면 부산 신항은 지정학적 우위로 기간항로의 중심에 위치하고 있으며, 충분한 안벽전면 수심과 첨단의 하역장비를 구비하여 최고의 물류서비스를 제공할 수 있다는 점이다. 또한, 항만배후단지 개발을 통하여 환적 물동량은 물론 자체물동량의 성장잠재력을 확보할 수 있다. 항만경쟁력 측면에서는 신항이 항만입지의 미주항로, 항만서비스의 입항 소요시간 출항소요시간 게이트 반출입시간 정보서비스 수준 등에서만 우위를 유지할 뿐 항만입지의 중심성, 항만시설의 수심 시설규모.평균장치 일수 하역 및 이송장비, 항만비용의 시설 사용료 관련 서비스료 하역비 보관료, 그리고 항만서비스의 항만생산성 등에서 열위를 면치 못하고 있다. 이러한 두 가지 측면에서 분석한 내용을 바탕으로 신항이 동북아 중심항으로써 그 지위를 확보하기 위하여 양산항과 비교하여 부산 신항이 특화할 수 있는 중점전략으로는 유 라시아 대륙을 잇는 철도운송의 추진, 신항의 배후단지 조기개발에 의한 자체 물동량 확보, 항만서비스 수준의 획기적 향상, 항만 마케팅활동의 차별화 전략 및 항만 생산성의 제고 등을 제시할 수 있다. 물론 이들 전략 외에도 환적 네트워크의 확충, 항만 인프라의 조기 구축, 항만 생산성의 증대, 외국기업 유치를 위한 기업환경의 조성 및 신속한 의사결정 및 업무추진 등을 들 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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