패킷 오버헤드 감소, 경로최적화, 핸드오프지연 그리고 핸드오프에 따른 신호량의 감소를 위해 이동망들에 대한 이동성 지원이 중요하다. MIPv6와 HMIPv6은 접근망에 관계없이 이동성을 제공하는 이동성관리프로토콜이다. 그러나 이들 기법은 핸드오프 발생으로 인하여 통신 품질이 크게 악화된다. MIPv6와 HMIPv6와 같은 기존의 이동성관리프로토콜에서 발생하는 핸드오프 성능을 개선시키기 위한 방안으로서, 본 논문은 FMIPv6와 버퍼링 기능을 지닌 확장된 HMIPv6를 결합한 핸드오프지연감소기법 (LLHS)을 제시하였다. 여기서 MAP은 핸드오프 발생시 이동 망 내에 이동 라우터나 이동 노드로 향한 패킷들을 버퍼링한다. 모의실험을 통하여 제안 기법이 전송 지연과 패킷 손실을 감소시킨다는 것을 보였다.
본 논문은 기존의 Topology Aggregation 알고리즘에 따른 성능을 비교 평가하는데 초점을 두었다. 이를 위해 PNNI 라우팅 시뮬레이터를 설계 및 구현하여 TA알고리즘의 성능을 비교 분석하였다. ATM Forum에서는 계층으로 구성된 네트워크에서 계층적 라우팅 프로토콜과 토폴로지 정보를 요약하기 위한 PNNI 1.0 규격을 권고하였다. 토폴로지 정보를 요약하는 일련의 과정을 Topology Aggregation 이라 하며, 라우팅과 네트워크의 확장성 및 보안에 중요한 역할을 하게 된다. 따라서 라우팅 알고리즘과 Topology Aggregation 알고리즘이 PNNI 네트워크의 성능에 중요한 변수가 된다. 이를 비교·분석하기 위해 구현된 PNNI 라우팅 시뮬레이터는 라우팅 알고리듬 및 Topology Aggregation 알고리듬 개발에 적용되어 빠른 기간 내에 보다 개선된 알고리듬 개발에 사용될 수 있다.
본 논문에서는 지능망에서 서비스 제어 로직의 호 분배 서비스 특징에 대한 요구사항을 정의한다. 또한. 각 가입자마다 지정한 호 분배률에 따라 호 분배할 수 있도록 호 분배 메커니즘을 제안한다. 호 분배 메커니즘은 지능망에서 정보료 수납대행 서비스에서 발전되었다. 본 논문에서의 호 분배 메커니즘은 순환 분배 또는 계층 분배 방식이 아닌 퍼센티지 분배 방식을 채택하였다. 호 분배 메커니즘은 호 입력, 출력, 호 분배 처리 로직 부, 랜덤넘버 생성기 가입자 데이터베이스 등으로 구성된다. 본 논문에서는 호 분배 메커니즘을 위한 실제적인 구현 알고리즘을 제시하고. 이를 위한 호 분배 결정 지시 산출 방법을 제안하였다. 호 분배 결정 지시 산출 방법에는 C 언어에서 제공하는 rand( ) 함수, 시스템 클럭, 제안된 알고리즘 등이 있다. 최적의 호 분배 메커니즘을 위하여, 3가지 방법에 대한 발생 패턴. 발생 수 등을 측정하여 평가하였다.
무선 센서 네트워크는 제한적인 H/W의 자원을 가지고 동작되는 작은 센서들로 구성되어 있다. 이러한 무선 센서노드들은 초기에 대량으로 랜덤하게 배치되어 스스로 클러스터를 구성하고, 각 클러스터의 헤드노드를 선출하여 정상적인 통신이 이루어져야 한다. 이러한 일련의 작업을 무선 센서노드 설치시 관리자가 직접적으로 관여할 수 없기 때문에 자가 구성 라우팅 기능이 가능하여야 한다. 본 논문에서 제안하는 네트워크 구성 알고리즘은 베이스 스테이션이 전체 네트워크를 통제하는 계층형 클러스터링 구조로, 초기 네트워크 구성시 노드의 통신영역내에 있는 노드를 검색하여 네트워크를 구성한다. 제안한 알고리즘은 초기 노드 배치시 구성될 수 있는 가장 빠른 네트워크 연결 구조로 네트워크 트래픽의 오버헤드를 줄일 수 있다.
LEACH (Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)는 무선센서 네트워크의 가장 중요한 요구사항인 에너지 소비를 최소화하기 위해 제안된 대표적인 계층 기반 구조를 갖는 프로토콜이다. LEACH 프로토콜을 사용하는 센서 네트워크는 여러 클러스터로 구성되며, 각 클러스터는 데이터를 감지하는 멤버 노드와 멤버 노드로부터 전송된 데이터를 수집하여 기간망과 연동된 싱크 노드에게 전달하는 헤드 노드로 구성된다. LEACH의 헤드 노드는 멤버 노드의 전송 데이터 보유 유무에 관계없이 TDMA 슬롯을 할당함으로서 헤드 노드가 라운드 전 기간에 활성 모드로 동작하는 비효율성을 갖고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 송신 데이터를 보유하고 있는 노드에게만 슬롯을 할당함으로서 LEACH의 에너지 사용 효율을 향상시키는 방안을 제안한다. 제안 방식의 성능 확인을 위한 ns-2 시뮬레이터 기반의 모의실험 결과, 제안 방식이 기존 LEACH 방식과 비교하여 시간 경과에 따른 생존 노드 수 및 노드의 에너지 소비량 측면에서 LEACH 보다 우수함을 확인하였다.
저금리 시대의 도래로 인해 많은 투자자들이 주식 시장으로 몰리고 있다. 과거의 주식 시장은 사람들이 기업 분석 및 각자의 투자기법을 통해 노동 집약적으로 주식 투자가 이루어졌다면 최근 들어 인공지능 및 데이터를 활용하여 주식 투자가 널리 이용되고 있는 실정이다. 인공지능을 통해 주식 예측의 성공률은 현재 높지 않아 다양한 인공지능 모델을 통해 주식 예측률을 높이는 시도를 하고 있다. 본 연구에서는 다양한 인공지능 모델에 대해 살펴보고 각 모델들간의 장단점 및 예측률을 파악하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 주식예측 인공지능 프로그램으로 인공신경망(ANN), 심층 학습 또는 딥 러닝(DNN), k-최근접 이웃 알고리즘(k-NN), 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), LSTM에 대해 살펴보고자 한다.
자기 통제감은 노년기의 다양한 스트레스 상황에서 신체적 정신적 건강을 보호하고 증진시키는 역할을 한다고 밝혀져 왔다. 본 연구에서는 노년기 자기 통제감에 영향을 주는 요인을 분석하였다. 주요 영향 요인을 (1) 사회 인구학적 특성, (2) 신체 건강 상태, (3) 최근 일어난 부정적 생활사건, (4) 사회 관계적 자원으로 분류하였다. 국내 다섯 개 도시에 거주하는 60세 이상 노인 291명(평균 연령 = 69.9)을 연구 대상으로 하였고, 자기 통제감은 Pearlin과 Schooler(1978)의 Mastery Scale의 7항목으로 측정되었다. 위계적 회귀분석 결과, 경제 수준, 만성 질환, 일상생활 수행 장애, 시력, 부정적 생활사건 경험, 그리고 자녀와의 관계 만족도가 자기 통제감에 유의한 영향을 주는 요인으로 밝혀졌다. 이러한 결과를 통해, 노년기 자기 통제감 증진을 위한 개입이나 사회적 프로그램 개발의 중요성을 제시하였다.
Purpose - As ahigher-order ability, improvisational capability is often employed to help a firm cope with unexpected or unanticipated issues. In light of the severe global business challenges and turbulent environmental changes, this study aimed to explore whether home-based network ties could shape the influence of improvisational capability on international entrepreneurship, alongside investigating the boundary conditions of competitive turbulence in their moderating effects. Design/methodology - The sample for the international entrepreneurship sector was obtained from the Industry and Information Technology Department of Jiangsu. In September 2021, the questionnaires were sent to the targeted ventures and required the top managers to complete the survey by email or telephone. The final research sample comprised 113 international new ventures. To test the hypotheses, moderated hierarchical regression analysis was conducted. Findings - Our empirical results suggested that (1) unlike some previous literature, a positive effect of improvisational capability on the performance of international new ventures was not found; (2) home country-based networks (both political ties and business ties) are contingent factors that may partially stimulate the value creation of improvisational capability; and (3) in a highly competitive environment, the moderating role of business ties at home may become much stronger, however, the contingent role of political ties at home was not found. Originality/value - This study mainly concentrates on the two important types of home country-based networks, political and business ties at home, that may help international new ventures access strategic resources necessary for supporting the performance implications of improvisational capability. Thus, it extends the existing improvisational theory to encompass international entrepreneurship.
이동 IPv6(MIPv6)에서 이동 노드의 잦은 위치등록을 줄이기 위해, IETF는 MAP을 도입한 계층적 이동IPv6(MIPv6)를 제안하였다. 그러나 HMIPv6에서 이동 노드로 향하는 모든 트래픽은 MAP을 통해 전달돼야 하기 때문에 이것은 MAP에서의 패킷처리비용의 증가로 인해 불필요한 패킷지연을 초래한다. 이때, MAP의 패킷처리비용은 MAP 도메인 내의 이동 노드의 수와 패킷 수신율에 영향을 받는다. 본 논문은 MIPv6와 HMIPv6 단점을 상호 보완하여 네트워크의 시그널링 비용을 최소화하기 위해 MIPv6와 HMIPv6를 적응적으로 선택하는 방안을 제안한다. 이를 위해 이동 노드의 패킷 수신율은 일정하다고 가정한 후, MIPv6와 HMIPv6의 총비용을 비교하여 MAP이 관리할 수 있는 최적의 이동 노드의 수를 구한다. 그리고 MAP이 관리할 수 있는 이동 노드가 가득 찬 상태일 경우, MAP 도메인으로 새로 들어온 이동 노드는 HMIPv6가 아닌 MIPv6로 연결성을 제공받는다. 그 결과, 본 논문에서 제안한 방안은 MIPv6와 HMIPv6를 적응적으로 수행함으로서 서로의 단점이 해소됨을 보였다.
사물인터넷 (Internet-of-Things, IoT) 장치들의 개수와 기능은 앞으로 기하급수적으로 증가하고 향상될 것이다. 그러한 장치들은 방대한 양의 시간에 제약을 받는 데이터를 생성할 수도 있다. IoT 상황에서, 데이터 관리는 데이터를 생성하는 객체와 장치 그리고 분석 목적과 서비스를 위해 그 데이터를 액세스하는 응용 사이의 중간 계층으로서의 역할을 해야 한다. 덧붙여, 대부분 IoT 서비스들은 데이터 가용성과 데이터 전달의 효율성을 증가시키기 위하여 호스트 중심 보다는 콘텐츠 중심이다. IoT는 모든 통신 장치들을 상호 연결할 것이고, 그리고 장치들과 객체들에 의해 생성된 또는 관련된 데이터를 글로벌하게 액세스할 수 있게 만든다. 또한 포그 컴퓨팅은 최종 사용자 근처의 네트워크 에지에서 데이터와 계산을 관리하고, 그리고 최종 사용자들에게 낮은 지연, 고대역폭, 지리적 분산으로 새로운 유형의 응용들과 서비스들을 제공한다. 본 논문에서는 시간 민감성을 보장하면서 효율적이고 신뢰적으로 IoT 데이터를 해당 IoT 응용들에게 전달하기 위하여 에지와 포그 컴퓨터 클라우드의 완전 분산 하이브리드 모델인 에지-포그 클라우드에 기반하고, 그리고 정보 중심 네트워크와 블룸 필터를 사용하는 $EFcHD^2$ (Edge-Fog cloud-based Hierarchical Data Delivery) 방법을 제안한다. $EFcHD^2$ 방법에서는 IoT 데이터의 특성인 지역성, 크기, 실시간성과 인기도 등을 고려하는 에지-포그 클라우드의 적절한 위치에 그 IoT 데이터의 복사본이나 에지 노드에 의해 전 처리된 특징 데이터를 저장한다. 그리고 제안하는 $EFcHD^2$ 방법의 성능을 분석적 모델로 평가하고, 그것을 성능을 포그 서버 기반 방법 그리고 CCN (Content-Centric Networking) 기반 데이터 전달 방법과 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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