본 연구에서는 다속성 의사결정(MADM)과 게임 이론을 결합하여 무선 자원의 이용효율을 향상시키는 호 수락제어 방법을 제시한다. 다속성 의사결정 방법으로 그레이 관계분석(GRA), 단순부가가중치법(SAW), TOPSIS들을 이용하였는데, 이 방법들은 서로 다른 서비스 품질(QoS)을 갖는 서비스들이 선호하는 대상 네트워크들의 선호도를 계산할 것이다. 이 선호도 값들을 이용한 효용함수를 바탕으로, 사용자가 요구하는 서비스 중에서 서비스 제공자들에게 적합한 서비스를 선택할 수 있도록 비협력적 게임이 진행된다. 요청되는 모든 서비스가 선택될 때까지 게임은 반복적으로 진행되며, 각 단계에서 내쉬균형을 이루는 서비스가 선택되도록 하였다. 서로 다른 특성을 갖는 4개의 무선 랜(WLAN) 시스템 중에서 임의의 2개의 네트워크가 중첩하여 존재하는 경우들을 각각 분석한 결과, 모든 다속성 의사결정 방법들은 서비스 제공자가 얻는 최대 보수의 차이는 있었으나 게임의 각 단계에서 동일한 서비스 선택하는 결과를 얻을 수 있었다.
플래시 메모리는 하드 디스크에 비해 크기가 작고 물리적 충격에 강하며 전력 소모가 적은 점 등 많은 장점을 가지고 있지만 아직까지 단위 공간당 가격이 높아 하드 디스크를 전면 대체하기는 어려운 실정이다. 최근 노트북 컴퓨터 동 일부 모바일 장치에서는 하드 디스크와 플래시 메모리를 함께 사용하여 두 매체의 장점을 극대화하려는 시도가 이루어지고 있다. 하지만 기존 운영체제는 이기종 저장 장치 환경이 아닌 단일 저장 장치 환경에 최적화되어 이러한 장점을 충분히 살리지 못하고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 세 가지 기법을 이용하는 새로운 버퍼 캐시 관리 기법을 제안한다. 첫째, 입출력 접근 패턴을 탐지하고 블록의 저장 위치 별 성능 특성을 분석한 후 동적 한계 효용에 근거하여 버퍼 캐시 공간을 할당한다. 둘째, 입출력 접근 패턴과 저장 장치 특성에 따라서 선택적으로 선반입 기법을 적용한다. 셋째, 버퍼 캐시에서 저장 장치로 쫓겨날 때 해당 블록의 접근 패턴에 따라 하드 디스크와 플래시 메모리 중 더 적합한 매체를 결정하고 그 매체에 블록이 저장되도록 한다. 제안하는 기법들을 트레이스 기반 시뮬레이션으로 검증한 결과 기존 기법에 비해 버퍼 캐시 적중률은 29.9%, 총 실행시간은 49.5% 향상되었다.
공급사슬망(Supply Chain Management: SCM)은 비용을 최소화시키고, 불확실성을 줄이며 전체적인 최적화 과정을 통해 고객만족을 달성하려는 일종의 경영 패러다임이다. 이는 모든 거래 파트너들 사이의 원료, 부품뿐만 아니라 정보, 자금, 지식의 흐름을 통합적으로 관리운영하기 때문에 SCM의 RFID 도입은 전체 SCM의 효율성을 증가시킬 수 있을 것으로 기대되고 있다. 하지만 불확실한 환경 하에서 객관적인 분석 없이 RFID 시스템 도입여부를 판단하는 의사결정과정에는 한계가 있고 리스크도 크다. 따라서 본 연구는 RFID 시스템의 유효성을 바코드와 비교하고자 할 때 사용될 수 있는 통계적인 분석 모형들을 제시하고 있으며, 비전문 통계인도 이를 쉽게 사용하여 자료를 입력 및 분석할 수 있는 RUSAT(RFID Utility Statistical Analysis Tool)라는 분석 도구를 개발하였다. 본 연구에서 개발된 RUSAT는 향후 RFID 시스템을 도입하고자 하는 기업들에게 효과적인 의사결정 도구로써 널리 활용되기를 기대한다.
지금까지의 위치인식 환경은 사람이나 사물 또는 이동체 자체에 대해서만 연구되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 주행 중인 차량에 있는 여러 탑승자의 위치를 실시간으로 식별하고 추적하는 서비스에 대한 위치인식 모델을 제안하였다. 탑승자의 위치를 식별하려면 GPS기능이 탑재된 고가형 단말기를 이용하는 경우와 GPS기능이 없는 저가형 소형단말기를 이용하는 경우로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 단순한 소형단말기가 GPS를 탑재한 차량용 인터페이스와 센서네트워크로 메시지를 전송하게 함으로써 탑승상황에 따른 효율적인 위치인식을 제공하도록 하였다. 이 기법은 먼저 차량의 상태(정차, 주행)를 감지하고, 주행상태라면 탑승자가 탑승이나 하차를 할 수 없기 때문에 굳이 위치정보를 송수신할 필요가 없어 트래픽을 감소시킬 수 있다. 이것은 전력소모를 줄여 배터리 수명을 늘릴 수 있도록 한다. 이에 본 연구에서는 제안한 차량정차 감지알고리즘을 탑승자 위치추적 시스템으로 구현하여 그 효용성을 확인하기 위해 실험하였다. 또한 설계하여 구현한 시스템을 이용하여 실험한 결과 최대수신거리는 12m로 측정되었으며, 200회의 실험을 통해 탑승인식과 하차인식이 모두 성공했음을 알 수 있었다. 또한 주행인식 측정실험에서는 차량정차 알고리즘을 적용한 경우가 그렇지 않은 경우에 비해서 41.6%의 전송트래픽을 감소시킬 수 있었다.
임베디드 시스템에서는 모듈간의 상호작용으로 데이터를 주고 받는다. 이때 오류가 포함된 리소스 데이터를 전달하면 시스템의 실행 오류를 유발할 수 있다. 상호작용에 활용되는 리소스들은 모듈간의 의존관계를 만들며 의존관계에 있는 모듈의 변화가 다른 모듈의 기능에 영향을 미치게 된다. 몇몇 임베디드 시스템 조사 자료에 따르면 모듈간의 상호작용 오류가 심각한 소프트웨어 실패의 원인이 되기도 한다. 상호작용 테스팅 단계에서는 이러한 상호작용 오류를 검출하여 시스템 실패의 위험을 낮추고자 한다. 모듈간의 상호작용은 직접 또는 간접적으로 일어난다. 직접적인 상호작용은 모듈의 직접 호출을 통해 이루어지며, 간접 상호작용은 직접호출 이외에 리소스 데이터의 의존성을 통해 나타난다. 이 연구에서는 직접 상호작용에 의한 오류 검출 방식에서는 발견되지 않는 간접 상호작용과 연관된 오류를 검출하고자 한다. 먼저 상호작용 패턴을 분석하여 상호작용 모델을 생성하고 이를 기반으로 상호작용 오류를 검출하는 테스트 케이스 디자인 방법을 제안한다. 마지막으로 결함 주입 기법을 이용하여 제안된 방법의 효용성 및 실효성을 분석한다.
최근 들어 위치 기반 서비스(Location Based Service)는 치안, 인명 구조, 물류 추적, 길안내 등 다양한 분야로 적용 가능성 때문에 많은 관심을 받고 있는 기술이다. 스마트 폰과 같은 모바일 단말기의 보급이 가속화되면서 사용자는 위치 정보를 이용한 각종 서비스에 대한 요구가 늘어나고 관련 산업의 사업성이 폭발적으로 증가하고 있는 추세다. 실외 위치 추적 기법은 인공위성을 이용한 GPS(Global Positioning System) 기법이 시장을 거의 평정하여 이에 수렴해 가고 있는 상황이고 실제로 많은 상용 제품이 존재하고 있다. 하지만 실내에는 인공위성 신호가 직접 전해 지지 못하는 상황이기 때문에 이와 다른 기법이 존재하나 아직 상용화하기에 그 정확도와 기술력이 부족한 것이 현실이다. 본 논문에서는 건물 밖에 존재하는 GPS 기능이 탑재된 모바일 단말기를 이용하여 실내에 존재하는 모바일 단말기와 협력 통신(Cooperative Communication)하여 위치를 추적하는 기법을 제안한다. 최근 들어 GPS 장비의 단가 하락으로 이 기능을 가지고 있는 모바일 단말기가 증가하고 있는 추세이기 때문에 실내 위치 추적 시스템을 구축하기 위해 별도의 장비를 설치하지 않아도 된다는 것이 이 기법의 가장 큰 장점이다. 시뮬레이션의 결과를 통해 본 기법의 효용성을 확인해보았다.
유비쿼터스 기술의 보편화에 따라 유비쿼터스 환경의 보안 취약성을 해결하기 위한 보안기술의 연구가 주목받고 있다. 그러나 현재의 대다수 보안 시스템은 고정된 규칙을 기반으로 하는 것으로서, 유비쿼터스 기반 사용자의 다양한 상황에 제대로 대응하지 못하는 문제점이 있다. 또한 기존의 상황인식 보안 연구는 ACL (Access Control List) 혹은 RBAC (Role-Based Access Control) 계열의 연구가 많이 수행되고 있으나 보안정책의 관리에 대한 오버헤드가 크고, 또한 예상하지 못한 상황에 대한 대응이 어렵다는 문제점을 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 퍼지 알고리즘과 MAUT를 이용하여 다양한 상황을 인식하고 적절한 보안기능을 제공하는 상황인식 보안 서비스를 제안한다.
본 연구에서는 천수만유역을 대상으로 오염부하량을 산출하고 연안을 관리하는데 Gli의 활용방안을 연구하였다 오염원 관리의 단위인 유역 범위는 하계망 분석을 통하여 하천의 길이, 차수, 유역면적 등을 고려한 후, 수치지도에서 DEM을 이용하여 정성적인 방법으로 선정하였다. 천수만 유역은 총 6개의 단위유역과 33개의 소유역으로 구분되었으며, 단위유역과 소유역별 오염부하량의 차이가 크게 나타났다. 각 유역에서 산출된 오염부하략은 오염원 관리 측면에서 유역구분의 효용성을 검토하는 자료로 활용되며, 수질측정 및 환경기초시설의 입지 선정에도 이용 가능하다.
최근, Multi-GNSS 위성시스템 인프라 환경의 안정화와 이종 위성 조합 활용에 대한 효용성이 입증되면서 측위, 항법 및 시간 정보 관련 응용 등 다양한 산업 분야에서 실시간 Multi-GNSS 조합 활용의 분위기가 높아지고 있다. 본 연구의 목적은 가장 수요층이 많은 저가형 1주파 GNSS 위성 수신기 사용자를 대상으로 정적 및 동적 환경에서 4가지 Multi-GNSS 측량기법에 RTCM-SSR 보정류(streams)를 적용, Multi- GNSS 위성의 1주파 실시간 단독측위(SF-RT-PP)의 효용성을 평가하고 대응 과제를 도출하는 것이다. SSR 보정류를 4가지 Multi-GNSS 측위 기법에 연계하여 정적 및 동적 시험장에 적용한 결과, CNES의 SSRa00CNE0 서비스가 2차원 좌표성분에서 다른 SSR 보정류에 비해 양호한 결과를 제시하였다. Multi-GNSS 위성의 Carrier를 활용한 SF-RT-PP 측위 결과, 공통적으로 고도성분에서 큰 편차가 발생되었는데 이에 대한 원인 규명 및 SF-RT-PPP 측위에서 비차감 비조합 전리층 지연보정과 이종 위성조합에 따른 신호 Bias 보정의 중요성을 확인할 수 있었다. 또한, Multi-GNSS 위성의 인프라 환경 향상으로 4종의 GNSS 위성 중, 1종 위성만으로도 SF-SPP 측위가 가능함을 확인하였다. 특히, GPS 위성의 1주파 신호만을 활용한 RT-SPP 측위에서 Code 기반 SF-RT-SPP 측위의 경우, 위성궤도/시계 보정관련 보통력과 SSR 보정 간 효과는 미소한 반면, 전리층 보정의 경우는 Klobuchar 모델에 비해 SBAS 보정 정보를 활용한 경우가 높이에서 약 2배 이상의 정확도 향상 효과를 공통적으로 확인할 수 있었다. 향후, 2020년말 Galileo 및 BDS 위성 인프라가 완성되면서 Multi-GNSS 위성의 지역 특성이 반영된 실시간 전리층지연 및 기상특성을 반영한 SSR 조정 서비스가 진행될 경우, SF-RT-PPP 활용성 및 여러 산업부문의 다양한 수요 창출이 기대된다.
세계 각국에서 환경규제를 강화하고 생활 폐기물을 줄이기 위해서 노력하고 있다. 우리나라 역시 자원의 절약과 재활용촉진을 위한 법률을 제정하여 에너지자원순환을 위해 노력하고 있다. 정부에서는 빈병 재활용을 위하여 빈용기 보증금 제도를 시행하고 있지만 인력을 통한 회수는 한계가 존재하며, 빈병무인회수기 또한 국산화가 되어 있지 않은 관계로 시행 효과가 미비한 상황이다. 본 논문에서는 에너지자원순환을 촉진하기 위해서 빈병무인회수기에서 필수적으로 요구되는 병 인식 및 보증금 환불을 위한 병 분류 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 OpenCV와 CNN을 이용한 복합 식별 알고리즘으로서 제안 알고리즘의 효용성 평가를 위하여 빈병무인회수기에서 동작하는 분류 시스템을 구현하여 다양한 디바이스에서 빈병 정보 및 무인회수기에 대한 정보를 쉽게 획득할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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