최근 IoT 네트워크는 이기종의 IoT 장치에서 발생하는 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서 다양한 클러스터링 기법들이 연구되고 있다. 그러나, 기존 클러스터링 기법들은 정적으로 네트워크를 분할하는데 초점을 맞추고 있어서 이동이 가능한 IoT 장치에는 기존 클러스터링 기법들이 적합하지 않다. 본 논문에서는 에지 네트워크를 이용하여 IoT 장치의 정보를 수집·분석하기 위한 확률적 딥러닝 기반의 동적 클러스터링 모델을 제안한다. 제안 모델은 수집된 정보의 속성값의 빈도수를 확률적으로 딥러닝에 적용하여 서브넷을 구축한다. 구축된 서브넷은 시드로 추출된 연계 정보를 계층적 구조로 그룹핑할 때 사용하며, IoT 장치에 대한 동적 클러스터링의 속도 및 정확도를 향상시킨다. 성능평가 결과, 제안모델은 기존 모델에 비해 데이터 처리 시간이 평균 13.8% 향상되었고, 서버의 오버헤드는 기존 모델보다 평균 10.5% 낮게 나타났다. 서버에서 IoT 정보를 추출할 때의 정확도는 기존모델보다 평균 8.7% 향상되었다.
최근 전자상거래 비즈니스 사업 모텔 중의 하나인 e-Marketplace 모델이 각광 받고 있는 가운데 상당수 기업들이 e-Marketplace 사업에 투자를 하고 있거나 사업 추진을 고려중에 있다. 이러한 상황에 따라 해운 항만 분야에도 인터넷 사업의 진출기회가 확대되고 전략적 활동이 증가하고 있다. 또한 최근 항만관련 패러다임이 화물량 증대와 항만시설 확충이라는 양적 성장에서 고부가가치 창출이라는 질적 성장으로 바뀌고 있다. 선용품공급업은 전체 항만관련 산업에 있어서 중요한 고부가가치 창출업종 중의 하나이다. 하지만 광양항의 선용품공급업은 매우 영세하고 소규모로 운영되다 보니 항만서비스산업이 활성화되지 않고 있다. 따라서 본 연구는 광양항 항만서비스 산업의 발전을 위해 선용품 공급 확대를 위한 e-Marketplace 구축 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크들을 위한 통합된 관리 시스템을 제안한다. 이질적인 센서 네트워크들의 각 싱크 노드는 게이트웨이에 연결된다. 게이트웨이는 다양한 하드웨어 플랫폼과 네트워킹 모델들을 지원함으로써 여러 네트워크들로부터 관리 정보를 수집하여 MIB(Management Information Base)에 저장한다. 관리 시스템은 SNMP(Simple Network Management Protocol)를 이용하여 게이트웨이의 MIB으로부터 관리 정보를 얻고 이를 분석한다. 사용자는 인터넷을 사용할 수 있는 곳이라면 어디서든지 웹을 통하여 관리 시스템에 접속하고 센서 노드들과 네트워크들을 관리할 수 있다. 본 논문에서 우리는 제안하는 관리 시스템을 직접 구현하여 실용성을 보인다.
컴퓨터를 사용한 협업 시스템은 인터넷을 통하여 가상공간에서 여러 명의 사용들이 협력하여 작업을 할 수 있는 시스템을 의미한다. 특히, 협업 가상현실 시스템은 실제로 경험하기 힘든 작업을 사이버 공간에서 가능하게 하여 다양한 과학기술 분야 및 문화기술 분야에 적용이 되고 있다. 하지만 기존의 협업 가상현실 시스템들은 같은 시간대에 동기화되어 이루어지는 작업에만 중점을 두고 있어 시간과 장소의 차이에 따라 이루어지는 다양한 형태의 협업 작업들은 지원 하지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 동기식 및 비동기식 원격 차이에 따른 협업 작업을 분류하고 이에 따른 동기식 및 비동기식 원격 협업 작업을 지원 해주는 시스템을 제안 한다. 제안된 시스템은 생명공학 분야의 중요한 실험인 도킹 시뮬레이션 및 구조 결정학 분석 실험에 적용 되었다. 실험과정에서는 선정된 분자 시뮬레이션 실험 과정을 본 논문에서 제안한 동기식 및 비동기식 원격 협업 작업을 하는 경우와 일반적인 단일 작업을 하는 경우에 걸리는 시간과 성능을 비교 하였다.
건축공학을 전공한 학생들이 보유해야할 CAD 활용능력을 조사하기 위해 제주지역 중소규모 건설회사를 대상으로 설문을 실시하였다. 소규모 건설회사는 CAD 소프트웨어를 사용하여 기존 도면을 수정하고 있다. 또한 지방의 국립대학의 CAD 수업현황을 분석하였다. 기존의 CAD 수업은 4시간 또는 6시간으로 진행하고 있으며 AutoCAD를 주로 사용하고 있다. CAD 수업은 6시간 실습이 필요하다고 판단되며 2D 도면 작성이 주요 실습내용이 되어야 하고 3D 모델 작성도 수업에 편성되어야 한다. 수업의 결과를 평가할 수 있는 방법의 개선도 필요하며, 인터넷을 활용하거나 스마트폰을 이용한 실시간 피드백을 대안이 될 수 있다.
본 연구의 목적은 노부모와 성인자녀를 동시에 부양하는 샌드위치세대인 베이비부머의 삶의 만족도 영향요인에 있어서 성별 차이가 있는지 분석하는 것이다. 분석을 위한 자료는 "중년층(46-59세)의 생활실태 및 복지욕구조사(2010)" 데이터파일 가운데 1,152건을 분석 표본으로 활용하였다. 분석결과, 베이비부머의 성별에 따라 삶의 만족도 영향요인에 차이가 있는 것으로 나타났다. 여성 베이비부머의 삶의 만족도에 영향을 미치는 요인으로는 배우자부모부양부담(${\beta}=-.205$), 자녀관계만족도(${\beta}=.202$), 부부관계만족도(${\beta}=.200$), 주관적 건강상태(${\beta}=.155$), 10년 후 경제생활수준에 대한 기대(${\beta}=.143$)가 유의미한 것으로 나타난 반면 남성 베이비부머의 경우 여성 모형에서 유의하지 않았던 인터넷활용도(${\beta}=.247$)의 영향력이 크고 유의미한 것으로 나타났다. 특히 부양부담이 삶의 만족도에 미치는 영향에 대해 분석결과는 남성의 삶의 만족도에는 유의한 영향을 미치지 않았지만 여성의 경우, 배우자부모에 대한 부양부담이 삶의 만족도에 부적(-) 영향을 미치는 것으로 나타났는데 이는 부모와 자녀를 동시에 부양해야하는 베이비부머들에게 시부모부양은 여전히 부담스럽다는 것을 시사하고 있다.
As many engineers and technicians are involved in the design process of large scale and/or complex products, there are a lot of miss matches and interferences due to designers' faults and several kinds of CAD systems. Recently, CAD systems are applied to verify and check the assembly process. Digital Mock-Up(DMU) system, a tool to build a virtual mock-up in the design stage, has been used to prevent the interferences and miss matches during precision design processes. Using the virtual assembly tool, engineers are able to design precision and interference free parts without physical mock-ups. Instead of a single CAD source, several CAD systems are used to design a complex product. Several organizations are involved in the distributed design environment for heterogeneous multi-CAD assembly. XML and the lightweight CAD file are proposed for the multi-CAD assembly. XML data contains hierarchy of the heterogenenous multi-CAD assembly. STEP PDM schema and STEP ISO 10303-28 formations are applied to construct the XML data. The lightweight CAD file produced from various CAD files through ACIS kernel and InterOp not only contains mesn, B-Rep and topological data, but also is used to visualize CAD data and to verify dimensions. Developed system is executed on the desktop computers. It does not require commercial CAD systems to visualize 3D assembly data. Real-time interference and fitness checks, dimensional verification, and design and assembly verification are performed on the developed system. Assembly of heterogeneous models for a car is conducted to verify the effectiveness of the developed DMU system on the Internet.
This article is to estimate the fishing frequency function in Korean recreational fishery with respect to socio-economic characteristics of anglers. First, the study described the characteristics of the entire angler population on the view points of 9 socio-economic variables. And then, the study divided the total angler population into three groups of in-land, sea, and mixed angler populations in order to investigate the differences in their characteristics. The study could confirm the existence of differences in regions, size of regions, and educational levels between the in - land and the sea angler populations by testing heterogeneity in the frequency table. The fishing frequency function is estimated using Poisson regression model in order to accomodate the count data(non-negative discrete random variable) aspects of the fishing frequency. However, the model specification error is found due to overdispersion of data. The model exhibits the lack of goodness of fit. The negative binomial regression model is adopted to cure the overdispersion of the data as an alternative estimation methodology. Finally, the study can confirm overdispersion does not exist in the model any more and the goodness of fit improved significantly to the reasonable level. The results of estimation of fishing frequency population modeled by the negative binomial regression models are following. The three variables of region, sex, and education have effects on the decision making process of fishing frequency in the case of in-land recreation fishery. On the other hand, the three variables of sex, age, and marriage status do the same job in the case of sea angler population. Among the left-over variables, both income and use of Internet variables now affect on the process in mixed angler population. Finally, the results of whole angler population show that all of the previous variables are proven to be statistically significant due to the summation of data with all three sub-groups of angler population.
SaaS모형은 정보화 H/W 투자여력이 없는 중소기업이 인터넷 기반의 모듈별 솔루션을 임대방식으로 서비스 받는 시스템이다. 많이 활용되고 있는 UPnP(Universal Plug and Play)는 정보가전이나, 무선기기, PC 등 모든 종류의 기기들을 연결하는 네트워크 구조이다. 이것은 홈이나 작은 사무실과 같이 관리자가 없는 네트워크에서 사용자의 작업 없이 쉽게 표준화된 방법으로 기기간의 연결이나 인터넷으로의 연결을 제공한다. 따라서 이러한 연결문제는 업무의 설계나 데이터베이스의 설계가 단위 네트워크별로 설계되었기 때문으로, 어떠한 업무 네트워크시스템들도 UPnP 설계시 업무를 서로 연결 할 수 있는 복합 네트워크 환경을 고려하여야 한다. UPnP 연결구조의 SaaS모형은 네트워크 기반 접속 및 실시간 관리가 가능한 상업용 소프트웨어이어야 한다. 항상 접속이 가능하고 중앙에서 관리활동이 이루어져야 한다.
인터넷의 발달과 데이터베이스의 구축이 보편화됨에 따라 막대한 양의 데이터 속에서 의사 결정에 필요한 지식을 찾아내는 작업은 결코 쉬운 일이 아니다 본 논문에서는 대규모 데이터의 효율적인 분석을 위하여 지식의 탐사 이전에 데이터에 대한 축소 작업을 수행하기 위한 효과적인 차원 축소 전략에 의한 패턴분류 기법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 통계적학습 모형인 Support Vector Machine의 VC-dimension에 기반한 RBF 신경망 모형을 제안한다. 기존의 RBF 신경망 모형은 주로 퍼셉트론 모형의 전처리 작업만을 수행하지만 제안하는 신경망 모형은 VD-dimension과 연계한 독자적으로 데이터를 분석할 수 있는 능력을 갖춘 모형을 구축하고 이를 바탕으로 개체들을 정확한 레이블로 분류한다. 기계 학습 데이터를 이용하여 본 논문에서 제안하는 모형의 성능을 비교 평가한 결과 기존의 여러 분류 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보임이 실험을 통해 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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