일반적으로 애드-혹 네트워크에 적용되는 라우팅 알고리즘은 수천 개 이상의 많은 노드를 포함하는 환경에는 적합하지 않다. 이 문제를 해결하기 위해서 노드에 대한 계층적 관리와 토플로지의 안정적 유지를 위해 클러스터링 기반의 프로토콜을 이용한다. 본 논문에서는 통신 노드들을 장착한 금속 컨테이너들이 이동하는 환경에서도 적용 가능한 클러스터링 기반의 변형 LEACH 프로토콜을 제안한다. 제안한 프로토콜은 클러스터 기반의 프로토콜인 LEACH에 노드 이동을 감지하는 모듈을 구현하였고, 노드가 이동하는 환경에서 LEACH가 가지는 단점을 개선하였다. 그리고 멀티 홉의 구성 방법을 조절하여 효율적인 통신이 가능하도록 하였다. 또한 제안한 프로토콜과 기존의 LEACH 프로토콜을 점진적 네트워크 구성 시간, 토플로지 재구성 시간, 컨테이너 환경에서의 통신 성공률, 그리고 라우팅 오버헤드라는 네 가지 관점에서 비교하였다. 비교 결과, 본 논문에서 제안한 프로토콜이 금속 컨테이너에 포함된 이동 가능한 노드의 통신에서 기존의 LEACH 프로토콜보다 우수함을 확인하였다.
본 논문은 인간의 보조 역할을 하기 위해 자율적인 명령을 내리고 사용자가 직접 제어할 수 있는 지능형 주행 판단 시스템(Judgment System for Intelligent Movement; JSIM)에 대한 연구이다. 본 논문에서는 제어 대상은 이동 로봇으로 한정한다. 이동 로봇은 지능형 주행 판단 모듈을 휴대한 사용자에게 영상정보와 초음파 센서 정보를 제공하고 가이드 역할을 수행한다. 그리고 PDA와 센서박스로 구성된 지능형 주행 판단 시스템은 이동로봇으로부터 얻은 정보와 사용자 명령을 입력으로 사용하는 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하여 이동로봇의 속도와 방향을 결정하고 다양한 기능을 수행하도록 로봇을 원격으로 제어한다. 본 논문에서는 몸에 착용하고 주변장치들과 통신을 하며 지능적 판단을 할 수 있는 지능형 주행 판단시스템을 구성하고 실제 환경에서 지능적 판단 알고리즘 적용과 이동로봇을 제어하는 시스템을 구현하여 제안한 시스템의 실현 가능성을 검증한다. 지능 알고리즘은 계층적 퍼지 구조와 신경망을 융합한 구조이다.
최근 1900년부터 1990년 사이 해수면은 매년 평균 1.2mm 상승했지만 1990년부터는 매년 평균 3mm씩 높아지고 있으며, 이에 1990년부터 현재까지 해수면 수위의 상승속도가 이전 90년 동안 측정된 수치보다 2.5배 빠르다는 연구결과가 발표되었다. 해수면 상승으로 인한 피해는 범람과 침식을 야기할 수 있으며 해일 및 폭풍으로 인한 피해를 증가시킴으로 물질적 피해와 인명 피해를 유발할 수 있다. 이러한 이유로 해수면 상승에 따른 과학적인 분석과 신뢰성 있는 전망을 통하여 해수면 상승에 따른 대응과 대비가 필요하다. 이에 본 연구에서는 비정상성 빈도해석 방법을 통하여 미래의 해수면 상승을 고려할 수 있는 비정상성 빈도해석 기법을 개발하였다. 본 연구에서는 극치사상을 추출하기 위해 국립해양조사원 (Korea Hydrographic and Oceanographic Administration, KHOA)에서 관리한 45개 조위관측소의 시 조위 자료를 이용하였다. 45개 조위관측소의 한 시간 단위 자료로부터 연최대 및 연평균 조위계열 (annual average and annual maximum sea level series)을 추출하였다. 본 연구에서는 한반도 해안을 동해안, 서해안, 남해안, 제주 권역으로 구분하고 빈도 해석의 신뢰성을 만족하기 위해 자료 구축기간이 20년 이상이며, 각 해안을 나타낼 수 있는 지점을 선정하였다. 비정상성 빈도해석은 Gumbel 극치분포를 적용하였으며, 계층적 Bayesian 기법을 결합하여 매개변수들에 대한 사후분포를 추정하였다. 본 연구에서는 대부분의 지점에서 비정상성 빈도해석 결과와 정상성 빈도해석 결과와 상당한 차이를 보여주고 있으며, 이는 주로 정상성 가정에 기인하는 문제점으로 판단된다. 향후 기후변화에 따른 연안지역의 홍수 및 사회기반시설의 위험도를 평가하기 위해서는 비정상성을 고려한 빈도해석 절차의 수립과 적용이 필요할 것으로 판단된다.
본 논문은 죠셉 콘래드의 "어둠의 속"에서 중심인물인 말로우가 자신의 아프리카 탐험을 바탕으로 한 서사를 통해서 스스로를 서구 계몽주의의 합리적 이성주체 그리고 진리주체로 드러내고자 하는 시도를 하고 있음을 고찰하고자 한다. 작품에서 제국주의 이데올로기와 성 이데올로기는 서구 계몽주의 합리적 이성주체를 구성하는 데 작동하고 있다. 말로우는 아프리카에서 커츠를 만나러 가는 여정과 그와의 만남을 통해 제국과 성의 이데올로기들이 외부 현실세계에서 작용하고 있다는 사실을 알게 되었다고 자부한다. 그러나 말로우는 자신의 현실인식 역시 타자를 억압하고 타자의 정체성을 소멸시키는 서구의 전체주의적 이데올로기 담론에 의해 침윤되어있다는 사실을 모르는 주체이다. 말로우는 서구 계몽주의 주체인 동시에 계몽주의의 이분법적 위계서열을 가치판단의 기준으로 삼는 이성에 의해 지배당하는 식민주체이다. 말로우는 자신이 제국주의의 본질이란 정치적 폭력과 경제적 수탈로 점철되는 현실이고 이것을 깨달은 진정한 계몽주체라고 자랑한다. 그러나 그의 서사담론은 제국주의에서 발견되는 배타적이며 자기중심적 이데올로기와 성 이데올로기로 원주민을 비인간적 존재로 판단하고 여성을 이상화된 세계에 매몰된 존재로 파악하는 자기모순의 오류를 범하고 있다.
광학 위성영상은 레이더 영상에 비해 시각적으로 친숙한 영상을 제공한다. 하지만해빙종류에 대한 구분은 분광학적으로 쉽지 않아 기존 기계학습에서 주로 사용하는 분광정보를 이용한 분류기법을 이용했을 경우 광학영상에서 해빙종류의 구분은 매우 어렵다. 본 연구에서는 분광정보 기반의 분류모델이 아닌 딥러닝 기반 분류기법인 semantic segmentation을 이용하여 계층적, 공간적 패턴을 학습하여 해빙종류 분류를 수행하였다. 또한 주기적으로 획득되는 광학위성자료에 비해 감독분류에서 매우 중요한 양질의 레이블 자료는 수집하는데 있어 높은 시간 및 노동 비용이 소모된다. 본 연구에서는 부족한 레이블 자료로 인해 어려운 다중영상에 대한 감독분류 문제를 준지도학습과 능동학습의 결합을 통해 해결을 시도 하였다. 이를 통해 레이블 되지 않은 새로운 영상자료로부터 추가적인 레이블을 스스로 학습하여 분류모델을 강화할 수 있었으며, 이는 향후 광학영상 기반의 운영 가능한 해빙종류 산출물 개발에도 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
This study describes an approach for comparative bibliometric analysis of scientific publications related to (i) individual or several departments comprising a university, and (ii) broader integrated subject areas using multiple disciplinary schemes. It uses a custom dataset of scientific publications (ca. 15,000 articles and reviews, published during 2009-2013, and recorded in the Web of Science Core Collections) with author affiliations to the research departments, dedicated to science, technology, engineering, mathematics, and medicine (STEMM), of a comprehensive university. The dataset was subjected, at first, to the department level and discipline level analyses using the newly available KAKEN-L3 classification (based on MEXT/JSPS Grants-in-Aid system), hierarchical clustering, correspondence analysis to decipher the major departmental and disciplinary clusters, and visualization of the department-discipline relationships using two-dimensional stacked bar diagrams. The next step involved the creation of subsets covering integrated subject areas and a comparative analysis of departmental contributions to a specific area (medical, health and life science) using several disciplinary schemes: Essential Science Indicators (ESI) 22 research fields, SCOPUS 27 subject areas, OECD Frascati 38 subordinate research fields, and KAKEN-L3 66 subject categories. To illustrate the effective use of the science mapping techniques, the same subset for medical, health and life science area was subjected to network analyses for co-occurrences of keywords, bibliographic coupling of the publication sources, and co-citation of sources in the reference lists. The science mapping approach demonstrates the ways to extract information on the prolific research themes, the most frequently used journals for publishing research findings, and the knowledge base underlying the research activities covered by the publications concerned.
본 논문에서는 슬롯화된 ALOHA 센서 네트워크에서 노드의 전송 공평성을 향상하기 위한 변형된 백오프 알고리즘을 제안한다. 계층화된 네트워크 구조에서 하위 노드들에 의해 전송된 데이터를 종합하여 처리해야하는 경우 하위 특정 노드의 성능 저하는 전체 시스템의 성능 저하를 야기할 수 있다. 따라서 네트워크에 참여하는 모든 노드에게 공평한 전송 성능을 보장하는 것이 중요하다. 제안하는 기법에서는 현재의 전송 결과 뿐 아니라 과거의 전송 결과를 고려하여 노드의 전송 대기 시간을 선정한다. 또한 연속적으로 전송에 실패한 노드에게는 점차 짧은 대기시간을 부여하고 연속적으로 전송한 성공한 노드에게는 점차 긴 대기시간을 부여한다. 이를 통해 전송 공평성을 향상시킨다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법의 성능을 대표적인 백오프 알고리즘인 BEB(binary exponential back-off) 알고리즘과 비교, 분석한다. 실험 결과 제안하는 기법을 적용했을 때 BEB에 비해 전송용량은 다소 저하(최대 5.8%, 최소 2.0%, 평균 3.0%)되지만 공평성은 크게 향상(최대 13.4%, 최소 3.6%, 평균 9.0%)됨을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권4호
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pp.1317-1341
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2021
Nowadays, the Internet of Things (IoT) is adopted to enable effective and smooth communication among different networks. In some specific application, the Wireless Sensor Networks (WSN) are used in IoT to gather peculiar data without the interaction of human. The WSNs are self-organizing in nature, so it mostly prefer multi-hop data forwarding. Thus to achieve better communication, a cross-layer routing strategy is preferred. In the cross-layer routing strategy, the routing processed through three layers such as transport, data link, and physical layer. Even though effective communication achieved via a cross-layer routing strategy, energy is another constraint in WSN assisted IoT. Cluster-based communication is one of the most used strategies for effectively preserving energy in WSN routing. This paper proposes a Bio-inspired cross-layer routing (BiHCLR) protocol to achieve effective and energy preserving routing in WSN assisted IoT. Initially, the deployed sensor nodes are arranged in the form of a grid as per the grid-based routing strategy. Then to enable energy preservation in BiHCLR, the fuzzy logic approach is executed to select the Cluster Head (CH) for every cell of the grid. Then a hybrid bio-inspired algorithm is used to select the routing path. The hybrid algorithm combines moth search and Salp Swarm optimization techniques. The performance of the proposed BiHCLR is evaluated based on the Quality of Service (QoS) analysis in terms of Packet loss, error bit rate, transmission delay, lifetime of network, buffer occupancy and throughput. Then these performances are validated based on comparison with conventional routing strategies like Fuzzy-rule-based Energy Efficient Clustering and Immune-Inspired Routing (FEEC-IIR), Neuro-Fuzzy- Emperor Penguin Optimization (NF-EPO), Fuzzy Reinforcement Learning-based Data Gathering (FRLDG) and Hierarchical Energy Efficient Data gathering (HEED). Ultimately the performance of the proposed BiHCLR outperforms all other conventional techniques.
무선 네트워크의 계층적 구성은 다양한 네트워크 환경을 지원하기 위해 제공된다. 기지국에서는 두 가지 시스템 상태가 기본적으로 고려될 수 있으며, 이에 대해 액티브와 슬립 모드 사이에서 상태 전이가 발생할 수 있다. 그러므로 에너지 사용을 줄이기 위하여 저전력의 시스템 운영 관리가 기지국 시스템에 고려되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 시스템 관리를 다루기 위해 Discontinuous Reception (DRX) 분석 모델을 고려한다. DRX 모델을 통하여 기지국 시스템의 운영에 대한 분석 방안을 제시하며 에너지 소비를 위한 저전력 강도를 살펴본다. 또한 시스템 상태에서 기지국의 저전력 소모에 대한 성능을 분석하기 위해 무선 자원 요구와 서비스 호 도착의 운영이 고려되며, 이를 위하여 유한 마르코프 시스템 모델을 사용하였다.
정보 기술의 발달로 시스템의 규모는 대형화되고 역할의 종류도 다양해져서 기존의 역할기반 접근제어로는 확장성, 호환성, 복잡성 등의 한계에 부딪히게 되었다. 블록체인 기술은 기존 보안 취약점에 새로운 해법을 제시하며 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 저장소의 접근 빈도와 저장 용량에 따라 요구되는 가스 및 처리 시간이 달라지는 블록체인 환경에서 효율적인 역할기반접근제어를 제안하였다. 제안하는 방식은 재사용 가능한 단위의 역할을 재정의하고, 동적인 상태를 효율적으로 반영할 수 있는 계층적 구조를 도입하여 복잡성을 해결하고 효율성 및 확장성을 강화하였고, 암호화폐 연동이 가능할 수 있도록 사용자 중심의 인증기능을 포함하였다. 제안하는 모델은 마르코프체인을 이용하여 이론적으로 먼저 검증하고, 이더리움 프라이빗 네트워크에서 구현하여 대표함수에 대한 비교 실험을 실행하여 사용자 추가 및 트랜잭션 등록 시에 요구되는 시간과 가스 효율성에 대하여 검증하였다. 향후 이를 기반으로 예외 상황 등을 고려한 구조 확장 및 실험 등이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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