• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권3호
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• pp.317-326
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• 2009

최근 궤적 정보를 이용한 많은 연구들이 진행되고 있으나, 이들 대부분의 연구는 유클리드 공간 내의 궤적들을 대상으로 하고 있다. 그러나 실제 응용에서 대부분의 이동 객체들은 도로 네트워크 공간상에 존재하므로, 유클리드 공간을 대상으로 한 연구들을 도로 네트워크 공간에 적용시키는 것은 적합하지 않다. 본 논문에서는 도로 네트워크 내 이동 객체들의 대용량 궤적 정보를 대상으로 하는 효과적인 클러스터링 기법에 대하여 논한다. 이를 위하여 우선 본 논문에서는 궤적을 각 이동 객체가 시간에 따라 지나온 도로 세그먼트들의 연속으로 정의한다. 다음, 도로 세그먼트들의 길이와 식별자 정보를 이용한 새로운 유사도 측정 함수를 제안하고, 이를 이용하여 측정된 궤적간의 유사도 정보를 기반으로 FastMap과 계층 클러스터링(hierarchical clustering)기법을 이용하여 전체 궤적들을 클러스터링하는 방식을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 실제 응용에서 대부분의 이동 객체는 최단 거리를 이용하여 움직인다는 특성을 반영한 새로운 궤적 생성 기법을 제안하고, 이렇게 생성된 궤적 데이터를 이용하여 제안된 클러스터링 기법에 대한 다양한 성능 평가 결과를 보인다. 실험 결과에 따르면 제안된 기법은 사람에 의하여 유사 궤적들을 클러스터링한 결과와 비교하여 95%이상의 높은 정확도를 보였다.

• 한국노년학
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• 제39권3호
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• pp.635-652
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• 2019

본 연구의 목적은 미주 한인노인(older Korean immigrants in the United States )과 한국에 거주하는 노인(older Koreans in South Korea)을 대상으로 동거형태(living arrangements)와 심리적 고통(psychological distress)과의 관계를 비교하기 위함이다. 이 두 나라의 노인 인구 설문조사는 60세에서 79세 사이에 해당하는 참여자(480명)로 구성되어 있으며, 인구사회학적 특성 및 동거형태와 심리적 고통과의 관계를 알아보기 위하여 위계적 다중회귀분석이 이루어졌다. 연구결과는 미주에 거주하는 '독거(living alone)' 노인의 26.4%와 '배우자와 살고 있는 노인(living with a spouse)'의 7.3%가 '심한' 심리적 고통을 겪고 있는 것으로 나타났다. 이에 반해, 한국에 거주하는 '독거'노인의 20.0%와 '배우자와 살고 있는' 노인의 20.6%가 '심한' 심리적 고통을 겪고 있음으로 나타났다. 계층적 다변량 분석은 미주 한인 독거노인과 한국거주 독거노인 모두 심리적 고통에 통계적으로 유의미한 변수가 아닌 것으로 나타났다. 흥미롭게도 배우자와 살고 있는 노인과 다른 사람(living with others)과 살고 있는 미주 한인노인의 심리적 고통에 유의미한 변수로 나타났으나 한국에 거주하는 노인은 유의미한 변수가 아니었다. 이 연구는 또한 미주 한인 독거노인과 사회적 지지에 대한 상호작용은 통계적으로 유의한 변수로 나타났다. 한국거주의 '부부와 살고 있는 노인'과 사회적지지(social support)와 네트워크(social networks)에 대한 상호작용은 통계적으로 유의미한 변수로 나타났다. 따라서 이 연구는 미국과 한국에 거주하는 노인들의 정신건강에 영향을 미치는 다양한 상황들을 탐색함으로써 기존의 문헌에 기여한다. 이러한 분석결과를 토대로 미주 한인노인과 한국 노인의 심리적 고통을 줄이기 위한 정책적 시사점을 제시하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.166-171
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• 2023

효율적인 에너지 관리는 제한된 자원을 가지는 센서 네트워크에서 매우 중요한 요소이며, 클러스터 기법은 그러한 관점에서 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나, 클러스터 헤더의 에너지 사용이 집중되는 문제가 발생할 수 있으며, 클러스터 헤더가 전 영역에 골고루 분포되지 않고 특정 영역에 집중되는 경우, 클러스터 멤버의 전송 거리가 크거나 매우 불균등한 상태가 될 수 있다. 전송거리는 에너지 소모의 문제와 직결될 수 있다. 특정 노드의 에너지가 빨리 고갈되는 것은 센서 네트워크 생존 기간을 줄이고, 전체 센서 네트워크의 효율이 저하되므로 센서 노드들의 균등한 에너지 소모는 매우 중요한 연구과제이다. 본 연구에서는 센서 클러스터 기법에서 클러스터 헤더와 센서 노드가 에너지를 균등하게 사용하기 위한 요소들을 분석하고, 클러스터 헤더가 센서 네트워크 전역에 골고루 분포하는 균등분포 클러스터링을 제안한다. 제안하는 클러스터 기법은 멀티홉 라우팅을 사용하여 원거리 전송으로 인한 센서 노드의 에너지 소모를 줄인다. 기존 연구에서 멀티홉 클러스터 기법은 클러스터 구성과 라우팅 경로 설정의 2단계 과정을 통해서 멀티홉 클러스터 경로를 설정하는 반면, 제안하는 방식은 클러스터 헤더를 선출하는 과정에서 클러스터 라우팅 경로를 설정하여 제어 메시지 과정을 최소화한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권5호
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• pp.627-634
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• 2006

오버레이 네트워크는 하부계층의 네트워크에 변화가 있어도 응용계층의 트리에는 변화를 줄 필요가 없으며, 오버레이 네트워크가 멀티캐스트를 지원하지 않는 노드들이 존재하는 환경에서도 만들어질 수 있게 해준다. 오버레이 프로토콜은 동적인 그룹을 모니터링하는 반면, 하부계층의 유니캐스트 프로토콜은 동적인 네트워크를 책임짐으로써, 동적인 환경에서도 제어 오버헤드를 줄이고, 프로토콜의 오퍼레이션을 안정적으로 만든다. 그러나, 만약 오버레이 멀티캐스트 프로토콜이 구성원의 위치정보를 모른다면, 효율적인 멀티캐스트 트리를 만드는 것은 매우 어렵다. 그래서, 위치정보를 이용한 계층적 오버레이 멀티캐스트 구조(HOMA: Hierarchical Overlay Multicast Architecture)를 본 논문에서 제안한다. 제안된 구조는 멀티캐스트에 참여하는 호스트들만으로 정적인 지역을 기반으로 동적 그룹을 만들어서 상위 계층에서는 그룹을 대표하는 호스트들 간의 오버레이 멀티캐스트 망을 형성하근 하위 계층에서는 지역에 속한 멀티캐스트 호스트들 간의 멀티캐스트를 지원하는 응용 계층의 2-계층 오버레이 멀티캐스트이다. 이것은 GPS를 사용하고, 지리적 영역을 활용하며 노드의 이동에 크게 영향을 받지 않는 지역 기반의 상위 계층의 오버레이 멀티캐스트 트리를 보여준다. 시뮬레이션 결과는 멀티캐스트의 효율성의 문제를 효과적으로 해결하였음을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권10호
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• pp.119-126
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• 2007

최근 이동통신 기술이 급격히 발달함에 따라 이동 중에도 언제 어디서나 인터넷에 접속하여 통신하기를 원하는 사용자들이 증가하고 있다. Hierarchical Mobile IPv6 (HMIPv6)는 기존의 Mene IPv6 (MIPv6)에서 발생되는 긴 핸드오버 지연, 시그날링 오버헤드 등의 문제점을 개선시키기 위하여 Internet Engineering Task Force (IETF)에 의해 제안되었다. HMIPv6는 Mobility Anchor Point (MAP)라는 새로운 개체를 도입하여 MAP 도메인 내에서의 마이크로 이동성을 지원하기 위한 방법이다. 그러나 HMIPv6는 MAP 도메인 내에서의 이동성 지원에서는 좋은 성능을 보이지만 사용자가 MAP 도메인 간을 이동하는 매크로 이동성의 경우 MIPv6에 비하여 더 큰 지연시간이 발생한다. 그 이유는 HMIPv6에서 도메인 간 핸드오버가 발견하게 되면 Mobile Node (MN)은 두 개의 주소를 생성하고 생성된 주소를 각각 Home Agent (HA)와 MAP에 등록하여야 하기 때문이다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위하여 도메인 간 핸드오버가 발생하더라도 한 개의 주소만을 생성하여 따른 핸드오버를 지원할 수 있는 방안을 제안한다. 제안방안에서는 MAP가 관리하는 MN의 수가 감소하게 되고 패킷을 인터셉트하기 위한 proxy Neighbor Discovery Protocol (NDP)를 수행하지 않아도 되기 때문에 MAP 및 MAP도메인의 부하가 감소하게 된다. 우리는 시뮬레이션 및 수식분석을 통하여 제안방안의 성능을 HMIPv6와 비교하여 분석하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권7호
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• pp.889-900
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• 2006

센서 네트워크는 애플리케이션 분야에 따라 데이터 특성과 사용자의 요구사항이 다양함에도 불구하고, 현존하는 스트림 데이터 축소 연구는 데이터의 본질적인 특징보다 특정 축소 기법의 성능 향상 측면에 중점을 두고 있다. 이 논문은 계층/분산형 센서 네트워크 구조와 데이터 모델을 소개하고, 선택적으로 축소 기법을 적용하기 위해 데이터 특성과 사용자의 요구에 적합한 다변량 데이터 축소 기법을 비교 평가한다. 다변량 데이터 축소 기법의 성능을 비교 분석하기 위해, 우리는 웨이블릿, HCL(Hierarchical Clustering), SVD(Singular Value Decomposition), 샘플링과 같은 표준화 된 다변량 축소 기법을 이용한다. 실험 데이터는 다차원 시계열 데이터와 로봇 센서 데이터를 사용한다. 실험 결과 SVD와 샘플링 기법이 상대 에러 비율과 수행 성능 측면에서 웨이블릿과 HCL기법에 비해 우수하였다. 특히 각 데이터 축소 기법의 상대 에러 비율은 입력 데이터 특성에 따라 다르기 때문에 선택적으로 데이터 축소 기법을 적용하는 것이 좋은 성능을 보였다. 이 논문은 다차원 센서 데이터가 수집되는 센서 네트워크를 디자인하고 구축하는 응용 분야에 유용하게 활용될 것이다.

• 한국경제지리학회지
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• 제12권4호
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• pp.627-644
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• 2009

지식기반사회로 진전됨에 따라 경제성장의 원동력으로서 인적자본(human capital)의 중요성이 부각되면서 인적자본의 외부효과에 대한 관심이 매우 높아지고 있다. 본 연구는 근로자의 임금에 영향을 주는 결정요인을 개인 수준, 기업 수준, 지역 수준별로 위계선형모형을 구축하여 인적자본의 외부효과를 분석하는데 목적을 두었다. 또한 지식확산의 강도가 학력그룹별로 다를 것이라는 가설 하에서 고학력자 그룹과 저학력자 그룹의 인적자본의 외부효과를 비교하였다. 3단계 위계선형모형 추정 결과 지역의 평균 교육수준이 1년 증가할 때 근로자의 평균 임금이 4.4% 상승하는 것으로 나타나, 인적자본의 외부효과가 있음을 말해준다. 이러한 인적자본의 외부효과는 학력수준 집단별로 차이를 보이는 것으로 나타났다. 즉, 학력수준을 고졸 이하와 전문 일반대 졸업, 그리고 석 박사 졸업으로 그룹화하여 인적자본의 외부효과를 산출한 결과 각각 3.0%, 4.7%, 11.8%로 나타나, 고학력으로 갈수록 인적자본의 외부효과가 더 크게 나타나고 있다. 이와 같이 학력 수준별 인적자본의 외부효과가 상이하게 나타나며, 고학력으로 갈수록 외부효과가 더 커지고 있다는 점을 고려해 볼 때 지방의 경쟁력을 살리기 위해서는 인적자본의 외부효과를 높일 수 있는 방안을 적극적으로 모색하여야 할 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.114-125
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• 2002

본 논문에서는 MPEG 비디오 데이터의 컷(cut)과 디졸브(dissolve)를 검출하여 샷(shot) 단위로 분할하고 각 샷의 카메라 동작 또는 객체 움직임의 형태를 분류하는 방법을 제안하고자 한다. 정확한 샷의 위치와 카메라, 객체의 세분화된 동작을 구별하기 위한 전단계의 연구에서[1] 우선 MPEG 데이터의 I(Intra) 프레임의 DC(Direct Current) 계수를 분석하여 픽처 그룹을 Shot(장면이 바뀐 경우), Move(카메라 동작 또는 객체가 움직인 경우), Static(영상의 변화가 거의 없는 경우)으로 세분화하여 분류하였다. 이 과정에서 2단계 구조의 신경망을 구성하고 여러 종류의 특징을 서로 다른 해상도에서 추출하여 결합시키는 방법을 제안하였다. 다음 단계로 Shot 또는 Move로 분류된 픽처 그룹의 P(Predicted), B(Bi-directional) 프레임을 선별적, 계층적으로 탐색하여 컷의 정확한 발생 위치와 카메라 동작 또는 객체 움직임의 종류를 결정하는 방법을 제안한다. P, B 프레임의 매크로 블록의 종류별 분포를 통계적으로 이용하여 컷의 발생 위치를 검출하여, P, B 프레임의 매크로 블록 종류와 움직임 벡터를 동시에 사용하는 신경망을 구성하여 디졸브, 카메라 동작, 객체 움직임의 종류를 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 MPEG 데이터의 압축을 풀지 않은 상태에서 I 프레임의 DC 계수만을 사용하여 픽처 그룹을 분류하며, 분류된 픽처 그룹 내에서 일부의 P, B 프레임만을 계층적으로 선택하여 탐색함으로서 처리 시간을 감소시키고자 하였다. 세 종류의 서로 다른 비디오 데이터를 사용한 실험에서 93.9-100.0%로 픽처 그룹을, 96.1-100.0%로 컷을 검출하였다. 또한 두 종류의 비디오 데이터를 사용한 실험에서 90.13% 및 89.28%의 정확성으로 카메라 동작 또는 객체 움직임을 분류하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권9호
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• pp.209-216
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• 2019

출판-구독 모델은 정보 생산자와 사용자를 느슨하게 연결해 주어 다양한 기기들의 연결에 많이 사용되고 있다. 출판-구독 모델에서 네트워크 대역폭을 효과적으로 활용하기 위한 방안으로 조건에 따른 메시지 필터링이 사용되고 있으며, 이에 따른 다양한 연구 결과들이 제안되어왔다. Peer-to-Peer(p2p)기반의 출판-구독 모델은 높은 확장성을 장점으로 다양한 분야에서 널리 사용되고 있지만, p2p 기반특성에 따라 일반적인 필터링 과정이 구독자단에서 이루어지게 되어 구독자에게 추가적인 성능 부담으로 작용하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 subscription사이의 종속 관계를 가지는 계층적인 subscription 구조와 이를 기반으로 하는 계층적 메시지 전송 방식을 제안한다. 본 제안을 통해 subscription 부모가 존재하는 구독자들은 부모로 부터 필터링 된 메시지를 전송 받게 되어 메시지 수가 증가하더라도 상대적으로 적은 수의 불필요한 메시지를 수신하게 되며, 구독자들 간 트리 구조를 통해 메시지 전송 과정을 출판자에서 구독자로 분산시킴으로써 속도 측면에서의 성능 향상을 얻을 수 있다. 제안 기법의 검증을 위해 제안 기법과 기존 기법들 간의 비교 실험을 진행하였으며, 본 제안 기법에서 메시지 유통량과 전체 throughput의 향상을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1367-1383
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• 2007

센서 네트워크는 스스로 감지하고 계산하고 무선으로 서로 통신할 수 있는 기능을 갖춘 센서들로 이루어진 네트워크이다. 센서 네트워크의 특징들로는 네트워크가 자체적으로 관리가 되어야 한다는 것과 배터리 전원이여서 전력의 효율성을 크게 고려해야 한다는 것이 있다. 센서 네트워크에서 생성되는 많은 양의 연속적인 데이터에 대하여 여러 개의 질의들을 동시에 처리해야 하는 경우에 전력의 효율성을 극대화시켜야 한다. 본 연구에서는 센서 네트워크에서 감시 목적의 미리 정의된 다중 질의들에 대해 색인을 두어 다중 질의 처리 성능을 높이고 메모리와 전력을 효율적으로 사용할 수 있는 기법을 제안한다. 공간 색인 기법 중에서 이진 탐색트리에 기반한 데이터 구조로서 각 레벨별로 차원이 반복되어 각 차원을 분할시키는 k-d 트리와, 공간을 계층적 구조로 자르며 겹침 관계를 줄인 R-트리의 변형인 R+-트리를 기반으로 하여 이들의 응용 및 융합을 통해 다중 질의를 색인하는 새로운 트리인 SMILE 트리를 제안한다. 질의들에 대한 SMILE 트리를 구성하여 센서 네트워크에서 생성되는 스트림 데이터에 대하여 관련된 질의를 탐색하도록 하면 질의를 순차 탐색하는 것과 비교하여 경우에 따라서는 평균 탐색시간을 약 50% 정도로 줄일 수 있다.