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.
As the proportion of the elderly population in rural area is growing rapidly, the quality of life of the rural elderly is becoming a major concern. According to Rowe and Kahn(1997), active and productive engagement in society is a central component of successful aging. Yet, the effect of various social support network on psychological well-being of the rural elderly is not well known. This study is an attempt to empirically examine the connection between social support network and psychological well-being of the rural elderly. For this purpose, community welfare specialists gathered data from 1033 rural elderly in 32 villages, using structured questionnaires. The statistical methods used for the data analysis were descriptive statistics, cross tables, ANOVA and hierarchical regression analysis using spss wins 10.0 program. The major findings of this study are as follows: The majority of rural elderly have social support networks composed of more than one person and the mean number of their social support network was ten persons. The elderly who keep frequent contact with many adult children and friend/neighbor are happier than the elderly who keep contact with fewer number of children and friends. The size of the network of relatives significantly affects the level of loneliness of the elderly. Theoretical and practical implications of this study for the improvement of the quality of life of the rural elderly is discussed.
본 논문에서는 Mobile IPTV의 서비스를 위한 네트워크 선택 알고리즘을 제안하고 처리속도가 낮은 단말기의 부하를 줄이기 위한 계층별 처리 시스템을 구현하였다. 제안한 알고리즘은 새로운 사용자가 네트워크에 접속할 때 잔여 대역폭, 네트워크 비용, 신호세기를 이용하는 계산식에서 나온 우선순위 값으로 네트워크를 선택한다. 처리속도가 낮은 단말기의 응용계층에서 네트워크 선택과 TV서비스 제공을 모두하면 시스템 부하로 서비스의 품질이 낮아지게 되므로 네트워크 선택과 TV 서비스기능을 계층별로 나누어 처리하는 시스템을 구현하였다. 실험결과 사용자가 직접 네트워크를 선택하는 방법에서는 대역폭 할당을 위한 대기시간이 존재하고, 대역폭을 모두 소진한 경우 대역폭 할당을 위한 대기 시간이 길어지는 반면 본 논문에서 제안한 우선순위를 이용한 네트워크 선택 알고리즘을 이용할 경우 여러 네트워크 중 상태가 좋은 네트워크를 선택하기 때문에 데이터 전송속도가 평균적으로 유지가 되고 대역폭 할당 대기시간이 낮아지는 것을 확인하였다.
F-HMIPv6(Fast-Hierarchical Mobile IP version 6) 네트워크에서는 단말의 이동을 관리하기 위해 MAP(Mobility Anchor Point)를 사용한다. 현재는 매크로 핸드오프 발생 시 단말로부터 가장 멀리 떨어져있는 MAP을 선택하는 기법을 사용하고 있다. 그러나 이 경우 하나의 큰 MAP으로 전체 부하가 몰리는 문제와 이동 단말과 MAP간의 긴 거리로 인해 통신 비용이 증가하는 문제가 있다. 이 연구에서는 단말의 이동속도와 패킷 전송률을 고려하여 통신 비용을 최소화 하는 비용 효율적인 MAP을 선택 기법을 제안한다. 이를 위해 통신 비용을 바인딩 업데이트 비용과 데이터 패킷 전달 비용으로 구분하고 이 통신 비용을 최소화하는 MAP의 크기를 수식으로 표현한다.
무선 노드 외에 어떠한 인프라도 존재하지 않는 MANET은 빠른 네트워크 구성할 수 있는 장점을 가지고 있다. 하지만 노드들의 이동, 무선 매체 등은 MANET이 가지고 있는 보안 취약점의 원인이기도 하다. 특히 네트워크상에 존재하는 공격 노드들에 의한 그 피해는 다른 네트워크에 비해 상당히 크다. 따라서 공격노드들에 대한 탐지 기법과 공격으로 인한 피해를 줄이는 기법도 반드시 필요하다. 본 논문에서는 침입탐지의 효율성을 높이기 위한 계층구조 기법과 공격으로 인한 피해를 줄이기 위해 P2P 메시 네트워크 구성 기법을 적용한 협업 기반 침입탐지 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 클러스터내 노드들에 대한 신뢰도 평가를 통해 사전에 공격 노드에 대한 네트워크 참여를 배제하였다. 그리고 공격 노드에 의한 공격이 탐지되면 클러스터 헤드간의 P2P 메시 네트워크를 통해 네트워크 전역에 공격 노드 정보를 빠르게 전달함으로써 공격 노드의 피해를 최소화하는 방법을 적용하였다. 제안한 기법의 성능 평가를 위해 ns-2 시뮬레이터를 이용하였으며, 비교 실험을 통해 제안한 기법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
무선 링크의 불확실성과 임베디드 장치의 결함으로 인하여 무선 네트워크 기반 제어 시스템의 안정성을 보장하는 것은 여전한 도전과제이다. 본 논문에서는 시간, 채널 및 공간 자원의 다양성을 조합하여 계층적 클러스터 기반 고강건 무선 센서 액추에이터 네트워크(R-WSAN; Robust Wireless Sensor and Actuator Network )를 제시한다. R-WSAN은 무선 네트워크 자원 할당을 위한 스케줄링 알고리즘과 다중 플랜트의 제어 안정성을 보장하기 위한 제어 업무 공유 알고리즘을 포함한다. 또한, 제시된 프로토콜은 Zolertia RE-Mote 임베디드 하드웨어와 Contiki-NG를 기반으로 구현되고, 실험을 통하여 성능을 분석 하였다. 실험 결과를 통해 R-WSAN이 무선 링크 및 노드의 결함에도 고강건성을 보장하는 것을 보여 주었다. 또한, 제시된 스케줄링 알고리즘과 제어 공유 알고리즘을 통해, 제어 노드의 결함에도 제어 시스템의 안정성을 보장할 수 있음을 보여주었다.
소셜 네트워크의 확산에 따라 플랫폼을 기반으로 한 소셜커머스는 다중 스마트 기기의 사용과 함께 빠르게 성장해왔다. 쿠팡과 티켓몬스터와 같은 소셜커머스 사이트들의 빠른 성장을 감안한다면 소셜커머스 환경에서 사용자의 구매 의사 결정 과정을 이해하는 것은 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 첫째, 소셜커머스를 이용하는 사용자들의 목표에 대한 이해를 보다 풍부하게 발전시키고자 한다. 둘째, 사용자의 목표를 분석하기 위한 방법론적 대안을 소개한다. 본 연구에서는 래더링 인터뷰와 수단-목적사슬 분석을 활용했다. 소셜커머스를 활용한 구매 경험이 6개월 이상인 사용자 40명을 대상으로 실시한 인터뷰 분석 결과, 사용자의 목표 구조를 보여주는 위계적 목적지도가 도출되었다. 본 지도는 타인과의 따뜻한 관계, 쇼핑의 재미와 즐거움, 성취감, 만족감, 금전적 저축, 편의성 등을 포함한 소셜커머스의 22가지 궁극적인 목표를 담고 있다. 또한 활동에서부터 궁극적인 목표까지 다양한 경로가 존재하기에 사용자가 추구하는 목표를 조사하면 사용자를 이해하는 통찰력을 얻을 수 있다.
Daniali, Zahra Mohammadi;Sepehri, Mohammad Mehdi;Sobhani, Farzad Movahedi;Heidarzadeh, Mohammad
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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제55권1호
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pp.49-59
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2022
Objectives: Access to maternal and neonatal care services (MNCS) is an important goal of health policy in developing countries. In this study, we proposed a 3-level hierarchical location-allocation model to maximize the coverage of MNCS providers in Iran. Methods: First, the necessary criteria for designing an MNCS network were explored. Birth data, including gestational age and birth weight, were collected from the data bank of the Iranian Maternal and Neonatal Network national registry based on 3 service levels (I, II, and III). Vehicular travel times between the points of demand and MNCS providers were considered. Alternative MNCS were mapped in some cities to reduce access difficulties. Results: It was found that 130, 121, and 86 MNCS providers were needed to respond to level I, II, and III demands, respectively, in 373 cities. Service level III was not available in 39 cities within the determined travel time, which led to an increased average travel time of 173 minutes to the nearest MNCS provider. Conclusions: This study revealed inequalities in the distribution of MNCS providers. Management of the distribution of MNCS providers can be used to enhance spatial access to health services and reduce the risk of neonatal mortality and morbidity. This method may provide a sustainable healthcare solution at the policy and decision-making level for regional, or even universal, healthcare networks.
컴퓨터 비전에서 흐릿한 영상은 영상 인식률을 저하시키는 중요한 요인이다. 이것은 주로 카메라가 불안정하게 초점을 맞추지 못하거나, 노출시간동안 장면의 물체가 빠르게 움직일 때 발생한다. 흐릿한 영상은 시각적 품질을 크게 저하시켜 가시성을 약화시키며, 이러한 현상은 디지털카메라의 기술이 지속적으로 발전하고 있음에도 불구하고 빈번하게 일어난다. 본 논문에서는 합성곱 신경망으로 설계된 심층 멀티 패치 계층 네트워크(Deep multi patch hierarchical network)를 기반으로 수정된 빌딩 모듈을 대체하여 입력 영상의 디테일을 잡고 주의 집중 기법을 도입하여 흐릿한 영상 속 물체에 대한 초점을 다방면으로 맞추어 영상을 강화한다. 이것은 서로 다른 스케일에서 각각의 가중치를 측정 및 부여하여 흐림의 변화를 차별적으로 처리하고 영상의 거친 수준에서 미세한 수준까지 순차적으로 복원하여 글로벌한 영역과 로컬 영역 모두 조정한다. 이러한 과정을 통해 저하된 화질을 복구하고 효율적인 객체 인식 및 특징을 추출하며 색 항상성을 보완하는 우수한 결과를 보여준다.
대다수의 IoT 기기들은 이미 AIoT를 사용하고 있지만, AI 애플리케이션을 구축하기 위해서는 아직 해결해야 할 문제가 많이 남아 있다. 본 연구에서는 IoT 에지 자원을 보다 효과적으로 분산하기 위해 머신러닝 기반의 IoT 에지 자원 관리 기법을 제안한다, 제안 기법은 머신러닝을 이용하여 IoT 에지 자원 동향을 파악함으로써 IoT 자원의 할당을 지속적으로 개선하며, 최적화된 IoT 자원은 머신러닝 컨볼루션을 활용하여 항상 변화하는 IoT 에지 자원을 안정적으로 유지한다, 제안 기법은 각각의 머신러닝 기반 IoT 에지 자원을 이전 패턴의 자원과 함께 해시값으로 저장함으로써 분산된 AIoT 맥락에서 공격 패턴으로 자원을 효과적으로 검증한다. 실험 결과에서는 IoT Edge 리소스의 무결성을 검증하기 위해서 이질적인 계산 하드웨어가 있는 복잡한 환경에서 잘 동작하는지 세 가지 다른 테스트 시나리오에서 에너지 효율성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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