Of several approaches for future Internet, separating two properties of IP address into locator and identifier, is being considered as a highly likely solution. IETF's LISP (Locator ID Separation Protocol) is proposed for this architecture. In particular, the LISP model easily allows for device mobility through simple update of information at MS (Mapping Server) without a separate protocol. In recent years, some of the models supporting device mobility using such LISP attributes have emerged; however, most of them have the limitation for seamless mobility support due to the frequent MS information updates and the time required for the updates. In this paper, PMIPv6 (Proxy Mobile IPv6) model is applied for mobility support in LISP model. PMIPv6 is a method that can support mobility based on network without the help of device; thus, this we define anew the behavior of functional modules (LMA, MAG and MS) to fit this model to the LISP environment and present specifically procedures of device registration, data transfer, route optimization and handover. In addition, our approach improves the communication performance using three tunnels identified with locators between mobile node and corresponding node and using a route optimized tunnel between MN's MAG and CN's MAG. Finally, it allows for seamless mobility by designing a sophisticated handover procedure.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제12권2호
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pp.11-25
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2001
자료들 사이에 존재하는 관계, 패턴, 규칙등을 찾아내서 모형화 하는 통계적인 분류기법은 여러가지가 있다. 그러나 우리가 얻게 되는 지식은 어떤 일련의 분류규칙에 의해서가 아닌 관찰과 학습을 통한 훈련으로부터 얻게 된다. 본 베이지안 학습은 모든 형태의 불확실성을 표현하는 확률로써 우리의 믿음의 정도를 표현하는 것으로 해석될 수 있으며, 확실한 결과가 알려짐에 따라 확률이론 법칙을 사용하여 이러한 확률들을 갱신한다. 또한 신경망 모형은 이미 알고 있는 속성들에 근거하여 아직 알지 못하는 집단이나 특질들을 예측하게 해준다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 방법을 결합한 베이지안 신경망과 기존의 CHAID, CART, QUBST 분류 알고리즘에 있어서 각각 오분류율을 비교연구하였다.
최근 메타버스, 스마트시티, 디지털트윈, 자율주행차, 도심항공모빌리티 등 분야에서 3D공간객체모델 관련 정보 요구는 증가될 것이다. 공간객체에 대한 3D모델 구축은 위성·항공·지상플랫폼과 같은 다양한 장비와 모델링·인공지능·영상정합 등의 기술로 가능하다. 하지만 갱신이 필요한 공간객체를 신속하게 탐지하고 DB화하는 작업은 쉽지 않다. 이 연구에서는 공간정보(도형)과 속성을 기반으로 주소코드, 층수, 건물명, 면적 등의 매칭요소를 이용하여 건물융합DB와 변화탐지건물DB를 구축 지원할 수 있고 갱신이 필요한 객체선정의 적합성을 검증할 수 있는 시스템 프로토타입을 개발하였다. 건물융합DB 구축 시 일부 건물의 경우, 공간정보와 속성의 융합불가 및 실패 사례가 발생하여, 매칭율이 약 80%로 낮게 나타났다. 이것은 특별히 시범사업지역 내 많은 건물객체에 대한 속성정보가 누락된 것에 기인하는 것으로 판단된다. 이 연구는 3D공간객체 모델의 신속한 갱신을 위한 효율적인 드론 촬영계획 수립을 지원하여 공간객체의 중복 및 불필요한 구축 등을 사전에 방지함으로써 객체 구축 절차 개선 및 비용 절감에 크게 기여할 것이다.
건물 데이터는 지도 데이터베이스에서 차지하는 비중이 높고 객체 수도 많을 뿐만 아니라 형상정보 및 속성정보가 빠르게 변화하기 때문에, 최신 정보에 근거한 효율적인 갱신 작업은 필수적이다. 본 연구에서는 갱신 참조 건물데이터와 갱신 대상 건물 데이터의 중첩분석을 통해 갱신이 필요한 객체만을 탐색하여 갱신을 수행하고자 한다. 즉, 건물의 중첩 면적비를 이용하여 매칭 후보쌍을 탐색한 후, 속성정보 비교를 통해 갱신 케이스 분류 조건식을 정의하였으며, 이때 도형정보 갱신 케이스는 총 8가지, 속성정보 갱신 케이스는 총 4가지로 각각 분류하였다. 또한 갱신정보에 대한 갱신 이력 데이터가 자동으로 생성되도록 하여 두 가지 종류의 갱신 케이스 정보를 저장하도록 구성하였다. 갱신 대상 데이터는 수치지도 1:5,000 건물외곽선 레이어로 하였고, 갱신 참조 데이터는 도로명주소전자지도건물 레이어로 하였으며, 서울시 관악구 지역을 대상지역으로 선정하였다. 본 연구의 매칭기반 갱신기법을 적용한 결과, 전체 건물데이터 중, 82.1%의 건물이 도형정보를 수정하였고, 34.5% 건물이 속성정보를 수정하였다.
최근 소프트웨어 아키텍처 설계 시 재사용성의 효율성이 강조되어지고 있다. 이러한 설계의 재사용성은 소프트웨어의 품질을 높이고 유지보수 효율을 높일 수 있는 비용절감 요소로 많이 활용된다. 이러한 재사용관련 객체지향 설계에서 GoF 디자인 패턴은 반복적인 설계 문제에 대해 재사용성이 높은 해법을 제공하므로 그 중요성이 더욱 강조되고 있다. 이와 관련한 설계방법이 여러 응용시스템에서 적용되고 있다. 이중 다중 분산 센서네트워크 시스템에서 서로 다른 기능의 센서노드, 수집노드와 서버에서 수많은 컴포넌트와 클래스의 조합으로 시스템이 설계되어 복잡한 구조를 이루고 있다. 더군다나 이러한 시스템들은 개발자의 특정 목적에 맞추어 더욱 복잡한 시스템으로 변경되기도 한다. 본 논문은 TinyOS에 기반한 다중 분산되어진 센서네트워크 시스템에서 복잡하게 구현되어 있는 구조들을 클래스와 기능 등에 따라 재사용성의 효율성을 높이는 CATL 모델 구조를 설계하고 Facade 패턴을 응용하여 센서네트워크 시스템을 설계 하고자 한다. 이러한 모델구조와 패턴은 복잡한 센서네트워크 시스템에서 주요 기능들을 담당하는 클래스와 기능 들을 묶어 구조화함으로서 새로운 시스템의 설계나 변경 또는 유지보수 등에 효율적으로 활용될 것이라 판단된다.
This study was conducted to figure the usage status and satisfaction of food-related smartphone applications by generic characteristics and food purchase attributes of Seoul area workers. The results show that health vitality-oriented group, married compared to single, those with higher eating-out expenses possess more food-related applications (p<0.05). The primary reason for the usage of food-related applications was the need for food-related information (53.7%). The highest application subjects in use were restaurant-related information and recipe information. The real-life aid food-related applications utilized most were also restaurant information (60.7%) and recipe information (28.3%). Health vitality-oriented respondents especially turned out to use nutrition information and food functionality information often (p<0.01), and recipes or calories & diet information usage frequency was higher in women than in men (p<0.001). Restaurant-related information were more frequently used by singles, highly educated, and those with high income and eating-out expenses (p<0.05). Satisfaction of food-related applications was normal (3.06), showing that the satisfactory level is not yet high. Satisfaction regarding purchase attributes showed that the health vitality-oriented group (3.19) was more satisfied compared to other groups (p<0.05), and women (3.16) were more satisfied that men (2.89) were (p<0.05). Inconveniences of food-related applications were highest in usage fee (3.29), simplicity of information (3.28), lack of reliability of information and need for update (3.10). The results of this study implies that various subdivisions of food-related applications users should be implemented; at the same time, food-related applications covering diverse subjects that regard each group's characteristics should be developed in order to utilize food-related knowledge and information as a marketing tool in the food industry; this can efficiently be done by paying attention to the quality of information and updates within applications.
MPEG-4와 같은 대화형 미디어의 시간 관계를 위하여 재생 중에 사용자 이벤트에 의하여 객체간 재생 시간과 시간 관계를 동적으로 변화시킬 수 있는 시간 모델이 필요하다. 또한 사용자 이벤트에 의하여 시간 속성이 변경되더라도, 씬의 타당성이 유지되어야 한다. 본 논문에서는 사용자 상호작용을 지원하는 시간 모델을 제안하고, 이를 적용한 MPEG-4 컨텐츠 저작 시스템을 개발하였다. MPEG-4에서 저작 가능한 시간 관계와 시간속성을 변경시키는 사용자 상호작용을 정의하였다. 본 저작 시스템은 시간 관계와 이벤트에 대한 제약 조건을 정의하고, 제약 조건을 검사하여 오류 없는 씬(scene)을 생성할 수 있다. 또한 MPEG-4 씬에 시간관계와 이벤트를 시각적으로 저작하기 위한 저작 환경을 제공하고, 저작된 씬을 인코딩 하여 MPEG-4 스트림을 생성한다.
컬럼-기반 데이터베이스 저장소는 우수한 입출력 성능으로 대용량 데이터 분석 시스템을 위한 매우 진보적인 모델이다. 전통적인 데이터 저장소는 빠른 쓰기 연산을 위하여 한 레코드의 속성들을 하드 디스크에 연속적으로 배치되어 있는 가로-지향 저장 모델을 활용하였다. 하지만 검색이 대부분인 데이터웨어하우스 시스템을 위해서는 월등한 판독 성능 때문에 컬럼-지향 저장소가 더 적합한 모델이 되고 있다. 또한 최근에는 MLC 플래시 메모리를 사용한 SSD가 고속 데이터 분석 시스템을 위한 적합한 저장 매체로 인식되고 있다. 본 논문에서는 고속 컬럼-지향 데이터 저장소 모델을 도입하고, 고속 컬럼-지향 데이터웨어하우스 시스템을 위한 교차 압축 이중화를 활용하는 새로운 저장소 관리 기법을 제안한다. 본 저장소 관리 기법은 두 개의 MLC SSD에 기반하며, 압축과 비압축된 세그먼트의 교차 이중화를 통하여 높은 CPU 및 입출력 부하에서도 우수한 저장 성능과 안정성을 얻는다. 성능 평가 결과를 통하여 본 저장소 관리 기법이 기존 기법보다 컬럼 세그먼트 갱신 처리치 및 그 응답시간 측면에서 더 우수함을 확인하였다.
The purpose of this study is to establish the databases of pollutant sources and water quality measurement data by utilizing GIS, and making the user interface for the management of pollutant sources. Yeongsan Estuarine Lake was formed of a huge levee of 4.35 km constructed by an agricultural reclamation project. Water quality of the reservoir has been degraded gradually, which mainly attributes to increase of point and non-point source pollutant loads from the lake's watershed of 33,374.3 $\textrm{km}^2$ into it. Application of GIS to establishment of the database was researched of pint source such as domestic sewage, industrial wastewater, farm wastes, and fishery wastes, and non-pont source such as residence, rice and upland field, and forest runoffs of the watershed of the lake. NT Acr/Info and ArcView were mainly utilized for the database formation. Land use of the watershed using LANDSAT image data was analyzed for non-point source pollutant load estimation. Pollutant loads from the watershed into the reservoir were calculated using the GIS database and BOD, TN, TP load units of point and non-point sources. Total BOD, TN, TP loads into it reached approximately to 141, 715, 2,094 and 4,743 kg/day respectively. The loads can be used as input parameters for water quality predicting model of it. A user-friendly interface program was developed using Dialog Designer and Avenue Script of AcrView, which can perform spatial analysis of point and non-point sources, calculate pollutant inputs from the sources, update attribute data of them, delete and add point sources, identify locations and volumes of water treatment facilities, and examine water quality data of water sampling points.
데이터 웨어하우스에서 사용자는 전형적으로 상호작용적으로 질의를 부여함으로서 추세와 패턴 또는 예외적인 데이터의 행위를 검색한다. OLAP 영역-합 질의는 데이터 웨어하우스에서 추세를 발견하거나 또는 애트리뷰트들간의 관계를 발견하는데 폭 넓게 사용되고 있다. 최근의 기업환경은 데이터 큐브의 데이터 요소들이 자주 바뀌게 된다. 문제는 프리픽스 섬 큐브를 업데이트하는 비용이 매우 크다는 것이다. 이 논문에서는Δ-트리로 불리는 인덱싱 구조를 사용하여 업데이트 비용을 상당히 줄이는 참신한 알고리즘을 제안한다. 또한, 근사 또는 정확한 해를 제공하므로 질의의 전체비용을 줄일 수 있는 하이브리드 방법을 제안한다. 이는 의사 결정 지원 시스템과 같이 시간을 많이 소비하는 정확한 해보다는 빠른 근사 해를 필요로 하는 다양한 응용들에 큰 장점이 있다. 폭 넓은 실험은 우리의 방법이 다른 방법들과 비교하여 다양한 차원에서 매우 효율적으로 수행됨을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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