휴먼 컴퓨테이션 게임은 컴퓨터가 해결하기 어려운 문제를 사람들의 자발적인 참여를 통해 해결하기 위해 만들어진 게임이다. 휴먼 컴퓨테이션 게임에 관한 기존 연구는 주로 문제 해결을 위한 보다 효율적인 시스템 설계, 혹은 개별 사례에 대한 것이 대부분이다. 그러나 게임이라는 매체는 사용자들의 플레이로 완성되므로 많은 사람들이 휴먼 컴퓨테이션 게임을 자발적으로 플레이하도록 하는 게임으로서의 특성에 대한 연구가 추가로 필요하다. 본 논문에서는 31개 휴먼 컴퓨테이션 게임의 목적, 태스크, 게임 메카닉을 분석했다. 그리고 어떻게 휴먼 컴퓨테이션 게임을 보다 재미있는 게임으로 만들 수 있을지에 대해 게임 메카닉에 초점을 두고 제안했다.
본 논문에서는 이단계 칼만필터를 활용한 구조물의 3 자유도 동적변위 계측 시스템을 소개한다. 개발 시스템은 센서 모듈, 베이스 모듈, 컴퓨테이션 모듈로 구성되어 있다. 센서 모듈은 100Hz 샘플주파수의 고정밀 가속도를 계측하는 포스피드백 가속도계와 10Hz의 샘플주파수의 저정밀도의 속도, 변위를 계측하는 저가의 RTK-GNSS로 구성되어 있다. 계측된 데이터는 LAN 케이블을 통하여 컴퓨테이션 모듈로 전송되고, 컴퓨테이션 모듈에서 이단계 칼만필터를 활용하여 100Hz 샘플주파수의 고정밀 변위를 실시간으로 산정한다. 개발 시스템의 변위 계측 정밀도를 검증하기 위해 미국, 캘리포니아에 위치한 San Francisco-Oaklmand Bay bridge 에서 현장 실험을 수행하였으며, 실험 결과 1.68mm RMS 오차를 보임을 확인하였다.
모바일 클라우드 컴퓨팅은 모바일 기기의 자원제약적인 한계를 극복하기 위해 클라우드 서비스를 활용하는 기술로 모바일 기기에서 실행해야 할 일부 작업을 클라우드에서 수행하게 하는 컴퓨테이션 오프로딩 기법이 사용된다. 오프로딩에 필요한 통신 비용보다 모바일 기기 내에서의 연산 비용이 클 경우 모바일 기기는 클라우드에게 작업 수행을 위탁한다. 모바일 기기에서 수행할 작업과 클라우드에서 수행할 작업을 분할하기 위한 기존의 비용 분석 모델은 함수 호출에 필요한 데이터 전송과 응답 시간만을 오프로딩 비용으로 산정하였다. 본 논문에서는 컴퓨테이션 오프로딩 비용 산출 시 함수의 호출 및 응용 프로그램의 동기화 빈도를 고려한 작업 분할 기법을 제안하였고 실험을 통해 기존의 기법들에 비해 에너지 효율성을 높일 수 있음을 확인하였다.
클라우드 센터 기반 클라우드 컴퓨팅 방식의 지연시간 문제를 해결하기 위해, 단말 장치에서 가까운 포그 노드에게 컴퓨테이션 오프로딩(Computation offloading)을 하는 포그 컴퓨팅 방식이 제안되었다. 포그 컴퓨팅에서는 포그 노드에 가상화된 서비스 이미지가 배치되며, 단말 장치와 가까운 포그 노드에 서비스 이미지를 배치하는 경우 동일한 서비스 이미지가 여러 포그 노드에 중복 배치되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 단말 장치로부터 수집된 서비스 요청 패턴을 고려해서 서비스 이미지의 중복 배치를 최소화하는 논리적 포그 네트워크 기반의 서비스 이미지 배치 기법을 제안한다. 제안 기법의 성능 평가를 위해 시뮬레이션을 통해 서비스 요청이 있을 때 동적으로 서비스 이미지를 할당하는 기법과 제안 기법의 성능을 비교하며, 성능 분석 요소로서 서비스 이미지 배치 수, 수용되지 못한 서비스 요청 수, 네트워크 비용을 고려한다.
모바일 기기 관련 기술의 급속한 발달에도 자원 제약적인 특성으로 인한 많은 문제들이 아직까지 해결되지 못하고 있다. 이러한 물리적인 한계성을 극복하기 위해 인터넷으로 연결된 클라우드 서버의 자원을 활용하는 컴퓨테이션 오프로딩이 고안되었고 에너지 절약 측면에서 다양한 연구들이 진행되었다. 그러나 실시간성을 만족시켜야 하는 응용에서는 에너지 보다 마감시간 내에 작업의 수행을 완료하는 것이 더 중요하다. 본 논문에서는 이러한 실시간 응용을 지원하기 위해서 클라우드의 스케줄링 지연 시간을 고려한 오프로딩 결정 기법을 제안했다. 제안 기법에서는 오프로딩의 예상 여유시간과 모바일 기기 내에서 수행했을 때의 여유 시간을 비교하여 마감시간을 더 효과적으로 만족할 수 있는 방법을 선정함으로써 실시간 작업에 대한 신뢰성을 향상 시킬 수 있다.
The purpose of this study is to analyze the concept of 'Gradual Differentiation' in parametric design in terms of pure model logic and thus describe the distinctive feature from the previous design method. To meet the purpose, it explores external cases like gradual factor identified in natural phenomenon and artworks and define the inherent model principles into "Self-similarity', "Correlation', and 'Temporality' by examining these features in terms of algorithm. Meanwhile, it identified the principle of gradual model representation in parametric design within a single system called 'Attractor System' by applying these three concepts into specific methods of parametric design, and by interpreting the logical structure through the association among 'Attractor', 'Field', and 'Differentiation'. The creative utilization of parameter shows that gradual model process in parametric design does not mean a passive "conversion process" merely replacing natural parameter with algorithm; rather, it refers to an active "generating process" creating new meanings and value. By continuing this process of conceptual understanding and insight, creative perspective and practical ability to interpret parameter can be improved.
고처리 시퀀싱과 빅데이터 및 크라우드 컴퓨팅에 혁신이 일어나면서, RNA 시퀀싱도 획기적인 변화가 일어, RNAseq가 기존의 DNA 마이크로어레이를 대체하여, 빅-데이터를 형성하고 있다. 현재, RANseq 이용한 유전자 조절망(GRN) 까지 연구가 활성화 되고 있는데, 그 중 한 분야가 GRN의 기본 요소인 특징 유전자를 빅-데이터에서도 구별하고 기존에 알려진 것 외에 새로운 역할을 찾는 것이다. 그러나, 이러한 연구 방향에 부합하는 빅-데이터를 처리할 수 있는 컴퓨테이션 방법이 아직까지 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 RNAseq 빅-데이터를 처리할 수 있도록 기존의 SVM-RFE알고리즘을 밀집도-의존 정규화에 병합하여, NCBI-GEO와 같은 빅-데이터에서 공개된 일부의 데이터에 개선된 알고리즘을 적용하고 해당 알고리즘에 의해 나온 결과의 성능을 평가한다.
오늘날, 모바일 장치는 현재 응용 프로그램의 넓은 범위를 지원 할 수 있습니다. 불행히도, 일부 응용 프로그램은 늘어나는 계산 능력을 필요로 하고 모바일 장치는 이러한 낮은 처리 능력, 제한된 메모리, 예측할 수없는 연결 및 제한된 배터리 수명으로 제약에 자원이 한정되어 있습니다. 모바일 장치의 한계를 극복하기 위해 연구자들은 강력한 컴퓨팅 인프라 모바일 장치에서의 작업 부하를 이동하기 위해 가상화 기술을 사용하여 모바일 장치에 클라우드 컴퓨팅 서비스를 확장하는 상상합니다. 이러한 기술은 인프라 자원이 풍부한 클라우드 또는 서버에 모바일 장치에서 자원을 많이 소비하는 계산의 이행으로 구성되어 있습니다. 본 논문에서 클라우드 아키텍처 기능에 클라우드과 모바일 장치 사이의 거리의 영향을 분석합니다.
무선 기반 제어 시스템에서 안정성을 보장하기 위한 일반적인 설계 방식은 제어기가 무선채널을 통하여 개별 센서 값을 수신한 다음 계산된 제어신호를 액추에이터로 전송한다. 본 논문에서는 플랜트의 모든 센서가 동시에 스케일링된 신호를 액추에이터로 전송한 후, 액추에이터가 수신 된 신호를 추가적으로 스케일링하여 피드백 제어신호를 계산할 수 있는 Over-the-air controller 기법을 제안한다. 이러한 제어신호 컴퓨팅 기법은 기본적으로 Over-the-air computation 기술을 적용하여 무선 제어 시스템의 제어신호를 무선채널을 통하여 계산한다. 일반적인 센서-제어기-액추에이터 통신 방식과 대조적으로, Over-the-air controller는 다중 액세스 무선채널의 중첩 속성을 활용하여 단일통신 자원에서 다수 센싱 신호의 통신 및 컴퓨팅을 완료한다. 따라서 제안된 기법은 전용 제어기가 필요하지 않은 단순한 네트워크 구조로 피드백 지연시간 및 무선 자원 사용률을 개선시킬 수 있다.
본 연구에서는 자녀의 연령대에 따라 남녀간 그리고 여성 집단간에 차별화된 도시기회 접근성 경험이 어떻게 나타나는가를 살펴보았다. 미국 Portland Metro의 개인통행자료를 이용해 시간지리학적 분석틀에 기초한 GIS-기반 지오컴퓨테이션을 통해 시 공간적 접근성을 측정하고, 접근성의 시 공간적 특성을 중심으로 젠더화된 접근성 경험 양상을 분석하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 여성이 남성에 비해 시간제근무 비율이 훨씬 높아 시 공간 재량권이 많을 것으로 예상되지만, 실제로는 남성보다 접근성 수준이 높지 않았다. 이는 여성에게 또 다른 제약조건이 존재한다는 것을 의미하며, 젠더 불평등에 기인하는 것으로 해석할 수 있다. 둘째, 여성의 전근성 공간이 남성에 비해 훨씬 집에서 가까운 거리에서 주로 형성되는 패턴은, 모든 여성집단에서 보편적으로 나타나는 것이 아니라, 집약적 육아부담을 갖는 영 유아기 자녀를 둔 여성에게서 관찰되었다. 남성은 자녀 유무나 연령대에 상관없이 일정한 패턴을 유지하여 여성과 대조를 이루었다. 자녀가 없거나 초등학생 이상의 자녀를 둔 여성은 남성과 유사한 접근성의 시 공간 패턴을 보여, 시 공간적 구속성(spatial-temporal entrapment)으로 특징지을 수 있는 여성의 접근성 경험은 성별 즉 남녀(sex)의 문제라기보다는 젠더(gender) 즉 사회적 성 역할(gender roles)과 연관된 문제임을 알 수 있다 셋째, 직장과 자녀의 탁아/교육시설은 집과 더불어 접근성 공간을 결정짓는 중요한 공간적 축인데, 영 유아기 자녀를 둔 여성은 남성에 비해 훨씬 집에서 가까운 직장을 다니며 또 그보다 더 집에서 가까운 탁아시설을 주요 축으로 접근성 공간이 형성됨으로써 시 공간적 구속성이 극대화되어 나타나게 된다는 것을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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