본 연구의 목적은 최근 건설된 노인전용 조합주택으로 입주한 노인가구를 대상으로 거주자 측면에서의 주거환경 평가이며, 아울러 미국 조합주택에 대한 이해를 도모하고자 한다. 설문지를 통해 수집한 자료는 빈도와 백분율 회귀분석을 사용하여 분석하였으며, 총 171가구가 본 조사에 참여하였다. 조사대상 가구주의 평균 연령은 76세였으며 교육 수준은 높았고, 가족형태는 부부나 독남가구가 대다수였다. 조사에 참여한 가구들은 저렴한 주택비용, 안전성, 주택유지 및 관리의 용이성, 주거 내의 접근용이성을 현 주거환경의 선택 동기로 손꼽았다. 현 주거환경의 평가를 물리적 환경, 사회적 환경, 그리고 거주자 참여방식의 관리에 대한 만족도로 크게 3가지로 나뒀으며, 물리적 환경 관련 요소가 주거환경 평가와 관련한 만족도에 가장 중요하게 작용하였다. 본 연구결과는 장기적인 주택관련 비용의 저렴화와 노인의 독립성을 위한 지원성이 강화된 물리적인 환경의 구축이 무엇보다 주거환경 평가시 중요하므로, 향후 노인전용 대안주택 계획시 이점에 대해 고려되어야 할 것이다.
패스워드 기반 키분배 프로토콜의 가장 중요한 요구사항 중 하나는 사전공격과 같은 패스워드 추측 공격에 대하여 안전하여야 한다. 그러나 지금까지 제안된 패스워드 추측 공격에 대한 안전성은 비밀 서버를 가정하고 있다. 즉, 검증자 기반 방식이더라도 서버에 저장되어 있는 패스워드 검증자가 비밀리에 보관되어야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 새로운 방식의 다중 서버를 이용한 패스워드 기반 키분배 방식을 제안한다. 딜리는 사용자에 대한 인증 및 검증자를 각 서버에 전송하는 일을 담당한다. 사용자는 특정 서버와 단독으로 세션키를 교환하지만, 서버는 세션키를 생성하기 위해서는 그룹 내에 있는 모든 서버와 비밀 복원 과정을 거처야만 하는 새로운 방식이다. 사용자와 키분배를 수행하는 특정한 서버는 그룹 내에 있는 다른 서버와 비밀 복원 과정을 거처야만 키분배 과정을 수행할 수 있으므로, 특정 서버의 패스워드 파일이 노출되어 패스워드 검증자가 공격자에게 노출되더라도 비밀 분산 과정을 수행하지 못하는 공격자는 패스워드 추측에 필요한 정보를 획득할 수 없다.
본 연구는 램지가격결정방식과 효율적요소가격결정방식을 이용하여 향후 국내 가스산업의 배관망공동이용시 발전용 천연가스의 가격 및 이용료 수준을 파악할 수 있는 천연가스 가격 결정의 이론적 모형을 도출하였다. 또한 사례분석을 통하여 램지가격결정방식(RCPR)과 효율적요소가격결정방식(ECPR)하에서 도출된 최적 가격 및 최적 이용료를 비교·분석하였고 결정변수들이 가격과 이용료에 미치는 영향에 대해서 분석하였다. 그 결과 RCPR에 의한 최적 이용료는 쿠르노 불완전 경쟁하에서 한계직접비용 보다 낮게 도출된데 반해서 ECPR에서는 한계직접비용보다 높게 도출됨으로써 가격결정방식에 따라 최적 이용료의 수준이 상이함을 보였다. 또한 도시가스용 및 발전용 가격은 RCPR 하에서 신규사업자 수가 증가할수록 하락하였고 이용료는 증가하여 한계비용에 접근하였다. 한편 최적 발전용 가격과 최적 이용료는 한계직접비용이 클수록 증가되었고, 역가격탄력성이 클수록 최적 발전용 가격은 증가하는 반면에 최적 이용료는 감소하였다.
멀티미디어에 관심이 높아지면서 일반 사용자들도 직접 멀티미디어 타이틀을 만들고자 한다. 그러나 기존의 멀티미디어는 지식이 없으면 다루기 어렵다. 그 이유는 미디움의 시간 및 공간 동기화를 편집 후 재생을 통한 확인 후 수정하는 방식이기 때문이다. 이에 본 논문은 멀티미디어의 결합 과정을 WYSIWYG 방식의 직관적으로 편집할 수 있는 방식을 제안한다. 이 방식을 통해 지식이 없는 사용자들도 쉽고 빠르게 멀티미디어 타이틀 저작에 목적을 두고 있다.
본 논문에서는 퍼지 논리 제어기에서 전문가의 지식없이 시행 착오법에 의해 최적화 되지 않은 제어 규칙을 이용하는 경우에도, 소속 함수 관계와 스케일링 팩터를 유전자 알고리즘으로 최적화하여 우수한 제어 성능을 갖는 지능 제어 방식을 제안한다. 제안하는 제어 방식은 실제 플랜트는 퍼지 논리를 이용해서 제어를 하되 먼저 오프 라인상에서 퍼지 제어기의 소속 함수 초기 변수값과 스케일링 팩터의 초기값을 유전 알고리즘으로 최적화시킨후 제어를 하는 직접 적응 제어 방식이다. 제안된 제어 방식의 유용성을 확인하기 위하여 비선형 시스템을 제어 대상으로 기존의 퍼지 제어 방식과 시뮬레이션을 통하여 비교 및 검토를 한다.
IBM Watson은 새로운 컴퓨팅 시대인 코그니티브 시스템으로의 첫 걸음으로 상징된다. Watson은 현 프로그램 컴퓨팅의 시대 기반 위에 구축되었으나, 매우 중요한 방식에서 차이가 있다. ${\bullet}$ 오늘날 전세계 데이터의 80%를 차지하고 있는 복잡한 비정형 데이터에 대한 이해를 돕는 자연어 처리(Natural Language Processing) ${\bullet}$ 관련된 증거만을 기반으로 응답에 가중치를 부여하고 평가하기 위한 고도의 분석 기법을 적용한 가설 생성 및 평가 방식 ${\bullet}$ 반복을 통해 좀더 똑똑해 질 수 있도록 결과를 기반으로 학습을 개선할 수 있도록 돕는 동적 학습 방식이 각각이 Watson에만 특별한 것은 아니지만, Watson은 각 역량의 조합을 통해 강력한 솔루션을 제공하고 있다. IBM Watson과 같은 코그니티브 시스템은 조직이 생각하고, 행동하고, 운영되는 방식을 혁신시킬 수 있다. 이 글에서는 어떻게 IBM Watson이 시작되었으며, 직접적이고 신뢰할 수 있는 답변을 제공하기 위해 자연어 처리와 동적 학습 및 가설 생성/평가를 어떻게 조합하는지, 나아가 어떤 분야에서 적용되고 있는지 그 사례를 소개하고자 한다.
암호 기술이 다양화되고 실용화되면서 암호문을 변경할 수 없다는 안전성(CCS)를 만족하는 암호 알고리즘에 대한 필요성이 제기되었고, 최근 몇 년간 안전성이 증명가능한 공개키 암호 방식을 개발하려는 연구가 활발히 진행되어왔다. 지금까지의 연구는 암/복호화시의 효율성 개선과 안전성 증명에 필요한 보다 악한 가정을 사용하려는 방향으로 진행되어왔다. 본 논문에서는 표준모델하에서 기존에 알려진 일 방향 함수를 이용하여 적응-선택 암호문 공격에 안전한 공개키 암호시스템을 구성하는 일반적인 변환 방법을 제안한다. 제안된 방식으로 변환된 공개키 암호 방식은 CCS를 만족할 뿐만 아니라 효율적이며 가장 최소화된 가정만을 사용하기 때문에 기존의 어떤 방식들보다 이상적인 변형방식이다.
VR/AR(가상현실/증강현실) 디바이스 기술 진보가 가속화되고 관련 시장이 확대되면서 메타버스 플랫폼이 최근 많은 주목을 받고 있다. 하지만 새로운 플랫폼 개발에도 불구하고 사용자를 인증하는 방식은 기존의 PC와 모바일 플랫폼의 인증방식을 따라가고 있다. 본 논문에서 우리는 메타버스에서 기존 PC/모바일 인증 방식을 그대로 적용했을 때 발생할 수 있는 문제점을 제기하고, 모션캡처를 이용하여 사용자의 모션을 입력 받아 메타버스플랫폼에서 활용할 수 있는 사용자 인증방식을 제안한다.
본 논문에서는 single array antenna 링크 상에서 각 스테이션 간의 안테나 빔의 스위트 스폿을 변형된 유전자 알고리즘(Modified Genetic Algorithm)을 이용하여 찾는 방법을 제안하였다. 제안한 방식은 각 스테이션에서 전송하는 데이터에 안테나의 정보를 같이 전송하며 빔의 강도를 거리함수로 나타내고 그 거리함수의 곱을 적합도 함수로 이용하여 최대값이 되는 각도를 찾는 방식이다. MGA방식은 전처리 과정을 통하여 우수한 초기세대를 선택하는 방식으로 일반적인 GA방식에서 랜덤하게 초기세대를 갖는 것과는 차별화가 된다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 잡음이 없는 경우와 백색 가우시안 잡음을 첨가한 경우에 일반적인 GA 방식과 시뮬레이션을 통하여 성능을 확인하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 방식은 잡음이 없는 경우와 잡음을 첨가한 경우에 수렴율이 각각 99%, 82%로 일반적인 GA 방식보다 우수함을 확인하였다.
'테트리스'라는 게임을 모르는 사람이 있을까?
1980년대 후반 전자오락실을 평정했던 자타가 공인하는 최고의 킬링 타임용 게임이다. 테트리스의 게임 방식은 여러 가지 모형이 무작위로 나타나 위에서 아래로 떨어지고, 버튼을 누르면 회전해 모양이 바뀌고, 모형의 조합이 맞아떨어지면 소멸되는 기본 원칙은 신선한 충격이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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