시스템 수준의 프로토콜 명세를 위한 정형 기법들은 S/W 구현에 중심을 둔 반면, 성능의 향상을 위해서 프로토콜의 설계를 H/W로 구현하는 것에 대한 필요성이 증대되고 있다. 따라서, 특정한 프로토콜을 이용한 시스템의 S/W적 구현에서 H/W적 구현으로 기반 환경이 변화함에 따라 IP(Integrated Processing)기술의 도입이 필요하게 되었다. 또한, 정형 명세로부터 시작하는 H/W의 구현 방법은 정형 명세의 특성에 의해, 구현된 H/W의 정확성, 신뢰성을 보장할 수 있다. 본 논문에서는 형식기술기법중의 하나인 ESTELLE로 정형화된 프로토콜을 H/W언어인 VHDL로 변환하는 방법을 제시한다. 우선 ESTELLE 명세를 VHDL 명세로 변환하는 변환방법을 기술한다. 이는 개념적인 변환방법으로 프로토콜 명세화의 기본 단위인 computation unit과 communication unit의 동작과 H/W에서의 프로세스간 동작의 유사성 등을 비교 분석하였다. 그 후 변환 모델을 기술하고, Inres 프로토콜을 통하여 실제로 ESTELLE을 VHDL로 변환하는 예를 제시한다.
최근 선박자동식별장치의 도입으로, 육상에서 선박위치, 침로, 속력, 선박종류 등 선박 항적데이터 수집이 가능해 졌다. 본 연구는 맵리듀스 알고리즘을 분산처리 환경에 적용하여 선박 항적데이터를 효율적으로 처리하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 전처리 단계, 맵핑 단계, 리듀싱 단계로 나뉘어져 있다. 데이터 전처리 단계는 선박의 동적 및 정적 데이터를 통합하고, 비관심지역의 선박정보는 필터링한다. 맵핑 단계는 선박 위치를 지오해시 코드로 변환하여 맵리듀스의 키 데이터로 할당하고, 선박의 ID는 값 데이터로 분리한다. 리듀싱 단계에서는 키 데이터가 같은 키-값 쌍 데이터를 추출하여 해당 그리드에서 선박의 수를 계산하여 시각화 한다. 제안한 방법은 항적데이터 분석에 있어서 기존 프로그램 성능에 비해 1~4배 성능 개선이 되었다.
국제 해사 환경과 선박 안전을 담당하는 국제해사기구는 국제적 차원 합의와 효율성 향상을 위해 사이버 시스템을 빠르게 추진하여 항해 효율성을 향상시켰다. 그럼에도 불구하고 매년 해양 사이버 시스템 공격 여전히 발생하고 있으며, 특히 2021년 국제 해양 사이버 보안 사고가 2020년과 비교하여 급증하는 양상을 보였다. 본 논문에서는 고도화될 해양 사이버 보안을 강하시키기 위해 고려해야 할 부분을 살펴본다. 이를 위해 2021년 급증한 사이버 공격 사례 중 대표적인 사례를 살펴보고 지속적으로 해양 사이버 보안 사고가 발생하는 원인을 분석한다. 또한, 현존하는 해양 사이버 시스템의 상황과 직면한 문제들에 대하여 해결방안과 고도화될 미래 해양 사이버 시스템을 위해 조치해야 할 사항에 대하여 몇 가지 사이버 체계 방안을 제시한다.
기존의 방송망 중계소 5곳을 선정하여 분산중계망 송신 시스템으로 설계, 구축한 후 서비스 예상지역의 수신 성능을 확인하기 위해 필드테스트를 수행하였다. 중계소 5곳은 수신지역이 겹칠 것으로 예상되는 조밀하게 인접한 4곳과 다소 원거리에 있는 긴 지연시간의 다중신호(Multipath) 영향을 분석하기 위한 1곳을 선정하였다. 측정절차는 각 중계소의 분산중계망의 효과를 알아보기 위해 모국(Main Station)의 수신 상태를 측정한 후, 각각의 중계 송신기의 송출과 휴지상태에서의 수신 상황을 측정, 비교하였다. 측정항목은 DTV의 표준측정 절차인 9 미터 높이의 수신안테나로 고정 측정 항목 중 수신 전계강도, 노이즈마진과 수신가능각의 변화를 측정하였다. 또 수신기의 수신능력을 수신기 세대별로 확인하기 위해 3세대, 5세대 및 6세대 수신기를 사용하여 측정하였으며 동시에 수신화질의 주관적 평가도 수행하였다. 측정은 총 60개 지점에서 이루어졌다. 측정결과 예상 서비스지역에서 모국 신호나 기존의 1곳의 중계기에 의한 수신 성공률보다 분산중계망 시스템에 의한 수신 성공률이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 5, 6세대 수신기에서는 수신조건도 모두 개선되어 분산중계망을 도입, 사용할 경우 방송채널 주파수자원의 효율적 이용을 높일 수 있을 것으로 예상된다.
본 논문에서는 0.25${\mu}m$ T형 게이트 P-HEMT의 제작 및 특성 평가를 하였고, 제작된 P-HEMT를 X-밴드용 3단 MMIC 저잡음 증폭기 설계에 응용하였다.제작된 P-HEMT의 DC 특성은 최대 외인정 전달 컨덕턴스가 400mS/mm이고, 최대 드레인 전류는 400mA/mm이었다. RF 및 잡음 특성은 전류 이등 차단 주파수($f_T$)가 65GHz이고, 주파수 9GHz에서 최소 잡음 지수는 0.7dB, 관련 이득은 14.8dB이었다. 이때의 바이어스 조건은 Vds가 2V이고, Ids는 60%Idss이었다. 저잡음 증폭기 설계에 있어서, 회로 Topology는 인덕턴스 직렬 궤환(Series Feedback)으로 쇼토 스터브(Short Stub)를 사용하였다. 이때 최적의 쇼트 스터브 길이를 찾기 위해, 직렬 궤환에 의한 잡음 지수와 이득 특성, 그리고 안정성에 대한 영향을 조사하였다. 설계된 회로의 특성은 주파수 8.9-9.5GHz에서 이득이 33dB이상, 잡음 지수가 1.2dB이하, 그리고 입출력 반사 계수가 각각 15dB와 14dB이하로 우수한 성능을 보였다. 따라서 제작된 소자가 고이득 X-밴드용 저잡음 증록기에 매우 적합한 소자임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 4차 산업혁명시대에 소셜 네트워크 상에서 축적된 소비자들의 비정형 데이터를 서비스디자인과 사회심리학적 측면에서 데이터를 활용해 분석하는 방법을 제안하였다. 먼저 물리적인 공간보다 소셜 네트워크 상의 공간에서 주관적이며 집단적 행위를 보여주는 팬덤 현상을 데이터서비스의 관점에서 정의하였다. 팬덤 모델은 기존의 서비스디자인에서 개인적인 수준으로 분석하였던 고객의 페르소나를 집단적인 수준으로 변환시켰으며, 소비자의 빅데이터를 분석하는 소셜 네트워크 분석은 이를 패턴화하고 시각적으로 분석할 수 있는 효율적인 방법으로 제시하였다. 소셜 리스닝으로 수집한 소비자의 데이터는 연관성, 안정성, 결측정도, 그리고 고유성을 기준으로 Column별 데이터전처리를 진행하였다. 위의 데이터를 기반으로 기업의 브랜드 전략을 적극적 개입형과 소극적 개입형으로 나누고 이러한 전략적 태도가 소비자의 팬덤 커뮤니티의 성장방향성에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 소비자의 팬덤 모델을 브랜드전략이 가지는 총 4가지 전략인 독립형, 분산형, 통합형, 그리고 중앙집중형으로 나누어서 제안하였고, 소비자의 팬덤 형상을 시간에 따라 변화추이를 분석하는 성장모델분석 기법으로 제안하였다.
버스정보시스템(bus information system, BIS)은 지능형교통시스템(intelligent transportation systems, ITS)의 일환으로서 버스정류장에서 버스를 기다리고 있는 이용자들에게 실시간의 버스교통정보를 제공하는 첨단대중교통시스템의 하나이다. 그러나 본 연구대상지역인 울산광역시를 포함하여 버스정보시스템을 운영하고 있는 대부분의 도시에서는 아직 적정의 버스도착시간 예측모형이 구축되어 있지 않기 때문에 현재의 버스위치, 이용자들의 버스 기다리는 시간, 버스 도착시간 등의 보다 정확한 버스정보가 버스 이용자들에게 제공되지 않는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 연구대상 간선도로에 대해 실시간의 버스교통특성 자료를 조사하여 버스운행특성을 확인하고, 연구대상구간을 버스 정류장, 교차로 및 순행구간의 단위구간으로 세분하여 각 단위구간에 대해 지수평활법, 가중평활법 및 Kalman Filter법을 적용하여 최적의 단위구간 통행시간 예측모형을 구축하며, 마지막으로 버스정류장에서 실시간의 버스도착시간을 예측하기 위한 최적의 통합모형을 제시하고자 한다.
본 연구는 전통뉴스 보도에 나타난 인공지능(AI)스피커 뉴스 텍스트 분석을 통해 인공지능(AI) 스피커 발달과정을 분류하고 시기별 제품별 특성을 파악하였다. 또한 AI 스피커 사업자 제품별 뉴스 보도와 시기별 뉴스 보도간의 상관관계를 분석하였다. 분석에 사용된 이론적 배경은 뉴스의 프레임과 토픽프레임이다. 분석방법으로는 LDA 방식을 활용한 토픽모델링(Topic Modeling)과 의미연결망분석이 사용되었으며, 추가로 'UCINET'중 QAP분석을 적용하였다. 연구방법은 내용분석 방법으로 2014년부터 2019년까지 AI 스피커 관련 2,710건의 뉴스를 1차로 수집하였고, 2차적으로 Nodexl 알고리즘을 이용하여 토픽프레임을 분석하였다. 분석 결과 첫째, AI 스피커 사업자 유형별 토픽 프레임의 경향은 4개 사업자(통신사업자, 온라인 플랫폼, OS 사업자, IT디바이스 생산업자) 특성에 따라 다르게 나타났다. 구체적으로, 온라인 플랫폼 사업자(구글, 네이버, 아마존, 카카오)와 관련한 프레임은 AI 스피커를 '검색 또는 입력 디바이스'로 사용하는 프레임의 비중이 높았다. 반면 통신 사업자(SKT, KT)는 모회사의 주력 사업인 IPTV, 통신 사업의 '보조 디바이스' 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 나아가 OS 사업자(MS, 애플)는 '제품의 의인화 및 음성 서비스' 프레임이 두드러지게 보였으며, IT 디바이스 생산업자(삼성)는 '사물인터넷(IoT) 종합지능시스템'과 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 둘째, AI 스피커 시기별(연도별) 토픽 프레임의 경향은 1기(2014-2016년)에는 AI 기술 중심으로 발달하는 경향을 보였고, 2기(2017-2018년)에는 AI 기술과 이용자 간의 사회적 상호 작용과 관련되어 있었으며, 3기(2019년)에는 AI 기술 중심에서 이용자 중심으로 전환되는 경향을 나타냈다. QAP 분석 결과, AI 스피커 발달에서 사업자별과 시기별 뉴스 프레임이 미디어 담론의 결정요인에 의해 사회적으로 구성되는 것을 알 수 있었다. 본연구의 함의는 AI 스피커 진화는 사업자별, 발달시기별로 모회사 기업의 특성과 이용자 간의 상호작용으로 인한 공진화 과정이 나타냄을 발견할 수 있었다. 따라서 본 연구는 AI 스피커의 향후 전망을 예측하고 그에 따른 방향성을 제시하는 데 중요한 시사점을 제공한다.
최근, 군에서 가장 이슈가 되고 있는 문제는 기강 해이, 복무 부적응 등으로 인한 병력 사고이다. 이 같은 사고를 예방하는 데 있어 가장 중요한 것은, 사고의 요인이 될 수 있는 문제를 사전에 식별 관리하는 것이다. 이를 위해서 지휘관들은 병사들과의 면담, 생활관 순찰, 부모님과의 대화 등 나름대로의 노력을 기울이고 있기는 하지만, 지휘관 개개인의 역량에 따라 사고 징후를 식별하는 데 큰 차이가 나는 것이 현실이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 모든 지휘관들이 쉽게 획득 가능한 객관적 데이터를 활용하여 사고를 예측해 보려 한다. 최근에는 병사들의 생활지도기록부 DB화가 잘 되어있을 뿐 아니라 지휘관들이 병사들과 SNS상에서 소통하며 정보를 얻기 때문에 이를 데이터화 하여 잘 활용한다면 병사들의 사고예측 및 예방이 가능하다고 판단하였다. 본 연구는 이러한 병사의 내부데이터(생활지도기록부) 및 외부데이터(SNS)를 활용하여 그들의 관심분야를 파악하고 사고를 예측, 이를 지휘에 활용하는 데이터마이닝 문제를 다루며, 그 방법으로 토픽분석 및 의사결정나무 방법을 제안한다. 연구는 크게 두 흐름으로 진행하였다. 첫 번째는 병사들의 SNS에서 토픽을 분석하고 이를 독립변수화 하였고 두 번째는 병사들의 내부데이터에 이 토픽분석결과를 독립변수로 추가하여 의사결정나무를 수행하였다. 이 때 종속변수는 병사들의 사고유무이다. 분석결과 사고 예측 정확도가 약 92%로 뛰어난 예측력을 보였다. 본 연구를 기반으로 향후 장병들의 사고예측을 과학적으로 분석, 맞춤식으로 관리한다면 군대 내 각종 사고를 미연에 예방하는데 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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