미아 발생 및 아동 유괴 문제 등 아동에 대한 각종 범죄는 오래 전부터 사회적인 문제로 지적되고 있다. 하지만 이러한 문제를 해결하기 위한 방안은 극히 미비하다. 미아 통계에 따르면 해마다 3,000명에 달하는 미아가 발생한다. 본 논문은 밀집 공간에서 미아 발생률을 낮추는 것을 목표로 모바일 LBS를 이용한 미아 발생 예방에 관한 연구를 소개한다. 첫째, 아이의 인적 사항 및 부모의 연락처를 입력으로 받는다. 둘째, 구글 맵 API를 이용하여 위치(부모의 위치, 아이의 위치) 정보를 얻는다. 셋째, 얻어 온 위치정보에 아이와 부모의 인적 사항을 표기한다. 향후 연구에서는 SNS를 기반하여 아이의 위치정보와 부모의 위치정보를 SMS로 전송하는 연구를 진행할 것이다. LBS와 SNS를 이용한 미아 발생 예방 시스템은 머지않아 도래할 유비쿼터스(Ubiquitous) 사회에서 미아 발생률을 줄이는데 큰 기여를 할 것으로 기대한다.
오픈 사이언스는 연구 결과의 공유뿐 아니라 연구 과정을 공개하는 방향으로 발전하고 있다. 우리는 계산과학공학 분야의 오픈 사이언스 활성화를 위해 EDISON 플랫폼을 개발하고 있다. EDISON 플랫폼은 계산과학공학 연구자들이 개발한 시뮬레이션의 온라인 서비스를 제공할 뿐만 아니라 소스코드, 데이터, 관련 연구 출판물에 대해서도 공유할 수 있는 환경을 제공해준다. EDISON 플랫폼에 성공적인 서비스를 위해서는 시뮬레이션 소프트웨어의 효율적인 관리 시스템이 필요하다. 본 논문은 계산과학공학 연구자들이 개발한 시뮬레이션 소프트웨어를 EDISON 플랫폼에 제공하기 위한 등록 관리 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템을 통해 개발자는 관리자의 개입 없이 시뮬레이션 소프트웨어를 EDISON 플랫폼에 등록할 수 있으며, 웹 기반의 시뮬레이션 제공 환경을 효과적으로 구축할 수 있다.
과부하 및 단일장애점(Single Point of Failure), 경로 비최적화, 망 확장성 등의 문제점을 가지고 있는 기존 중앙 집중형 이동성 관리 프로토콜들의 문제점을 해결하기 위해 최근 IETF를 중심으로 분산 이동성 관리 방안이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 망기반 부분분산형 이동성 관리 메커니즘 pDMMv6를 제시하고, 시뮬레이션을 통해 다양한 사용자 트래픽 환경에서 기존의 PMIPv6 및 MIPv6 프로토콜과의 성능 비교를 수행하였다. 성능분석 결과로는 UDP 트래픽의 전송율, 단대단 패킷 전송지연시간, 신호 메시지 바인딩 지연시간, 노드별 CPU 점유율 및 다양한 서버-클라이언트 TCP 응용에 따른 응답시간(웹 브라우징, 이메일 송수신, 텔넷 원격접속, FTP 파일전송, 데이터베이스 액세스 등)들을 제시하였다.
중앙집중형 CDN에서는 사용자의 요청에 대해 서비스 망의 노드가 가용한 소스 노드들 중에서 하나를 선택하여 사용자에게 알려준다. 본 논문에서는, 사용자 요청이 오버레이 망에서 DHT(distributed hash table)를 이용한 P2P 알고리듬에 의해 컨텐츠 소스들에게 전달되고, 이 소스들로부터 받은 응답들을 바탕으로 사용자가 실시간 사용자 중심의 선택을 하는 분산형 CDN 구조 및 동작 알고리듬을 제안한다. 이를 위해 분산형 CDN 구조와 함께 수정된 Pastry 방식을 제안하고, 이를 이용한 컨텐츠의 등록, 검색, 선택을 방안을 기술 하였다. 제안한 CDN 구조는 분산형 구조가 갖는 부하 분산, 트래픽 분산, 확장성, 자가 구성 및 자가 회복에 의한 장애에 대한 관용성 등의 장점도 가진다. 다양한 시뮬레이션을 통하여 제안한 방안의 유효성을 보였으며, 제안한 방안의 여러 가지 변형 방안에 대한 성능을 비교, 검토하였다.
이동에이전트의 노드 이주 방법은 분산 시스템의 전체 성능에 큰 영향을 줄 수 있는 요소가 되므로, 이러한 이동 에이전트의 센서 네트워크 내에서의 효율적 이주를 위한 방법이 요구되며, 이를 위하여 다양한 센서 네트워크 구성요소들(서버, 싱크 및 센서노드들) 관련 데이터들을 수집 및 저장하여 일관된 네이밍 서비스를 제공해야 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 센서데이터 서버의 정보가 저장되는 MetaData와 싱크노드들과 그들에 연결되어있는 센서노드들의 다양한 정보가 저장되는 SubMetaData 부분으로 나누어 메타테이블을 설계 구현하고, 이러한 메타테이블의 정보들을 이용한 RMI 기반의 네이밍 기법을 적용하여 능동규칙 이동에이전트의 정 방향 이주 방법을 구현함으로써 효율적인 센서 네트워크 응용 환경 구축 가능성을 제시하였다. 또한, 본 논문에서는 네이밍 에이전트를 J2EE 모델 기반의 RMI-IIOP(Internet Inter-ORB Protocol) 기술을 적용하여 설계 및 구현함으로써, 새로운 센서 네트워크 환경에 적합한 등록, 해제 및 검색 등을 수행할 수 있도록 하였다.
스마트 디바이스를 이용하여 특정 공간에서 미리 설정된 무선랜에 접속하는 방법은 개방형 방식과 사용자 인증 방식으로 나뉠 수 있다. 개방형 방식은 무선랜 접속을 위한 인증이 없이 접속하는 방법이다. 스마트 디바이스 사용자가 자신이 사용하려는 무선랜에 대한 정보를 SSID(Service Set IDentifier)를 통해 공공 무선랜 표기 형식에 따라 제공받아야 하지만, 모든 개방형 무선랜이 이러한 방식을 수동으로 입력하는 방식에는 무리가 있다. 반면에 사용자 인증 방식은 SSID와 PW(PassWord) 설정을 통해 사용자에게 무선랜 접속을 제공하는 방식이다. 따라서 SSID를 통해 공공 무선랜 표기 형식을 따를 수는 있지만, AP 접속을 위해서는 일일이 사용자가 수동으로 패스워드 입력을 통해 AP에 접속해야만 한다. 따라서 본 논문에서는 사용자 인증방식과 공공 무선랜 표기형식을 iBeacon 메시지 수신을 통해 자동적으로 AP에 접속할 수 있는 방안을 제안한다.
유비쿼터스 환경의 OSGi는 디지털 이동 전화, 차량, 텔레메틱스, 임베디드 가전, 가정용 게이트웨이, 산업용 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터, 고성능 서버에 이르기까지 그 적용범위가 확대되고 있다. 따라서 다양한 장비에 탑재된 OSGi 프레임워크의 서비스들을 상호운용할 수 있는 기술이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 분산 OSGi 프레임워크에서 원격 서비스의 상호운용을 지원하기 위하여 대표적인 분산 미들웨어 기술인 RMI 패러다임을 적용한 원격 OSGi 서비스 상호운영 방안을 제안한다. 제안하는 원격 OSGi 서비스 상호운용 방안은 OSGi 표준 기술을 활용 및 확장하여 서비스 지향적인 OSGi 아키텍처에 부합하는 원격서비스의 등록 및 발견, 접근 방법을 제공하며, 동적으로 변하는 원격 서비스들의 속성을 일관성 있게 유지하여 원격서비스에 대한 신뢰성을 지원한다. 또한 동적으로 프락시 번들 및 프락시 서비스를 생성함으로써 원격 OSGi 서비스의 위치 투명성을 지원하는 특징을 가진다.
최근 무선망 수요가 급증함에 따라 무선 단말기의 전원 효율을 높이고 망의 오버헤드를 줄여야 하는 문제가 대두 되었다. 이를 위해 국내의 차세대 IP 패킷 무선망으로써 연구되고 있는 HPi(High Speed Portable Internet) 망에서의 페이징 기법 및 공유 AP를 갖는 페이징 영역 구조를 제안한다. HPi 망에서의 페이징 기법 적용은 dormant 상태 단말의 지역적 이동에 따른 등록 절차 비용 감소 및 공유 AP 설치로 인한 단말의 위치보고 비용의 감소라는 이점을 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법은 단말 사용자 측면에서의 전원 효율을 높이는 장점과 관리자 측면에서의 망 오버헤드 감소 및 단말 이동패턴 변경에 따른 공유 AP의 손쉬운 재설정 이라는 이점을 가져온다.
With the advent of the digital age, production and distribution of web pages has been exploding. Internet users frequently need to extract specific information they want from these vast web pages. However, it takes lots of time and effort for users to find a specific information in many web pages. While search engines that are commonly used provide users with web pages containing the information they are looking for on the Internet, additional time and efforts are required to find the specific information among extensive search results. Therefore, it is necessary to develop algorithms that can automatically extract specific information in web pages. Every year, thousands of international conference are held all over the world. Each international conference has a website and provides general information for the conference such as the date of the event, the venue, greeting, the abstract submission deadline for a paper, the date of the registration, etc. It is not easy for researchers to catch the abstract submission deadline quickly because it is displayed in various formats from conference to conference and frequently updated. This study focuses on the issue of extracting abstract submission deadlines from International conference websites. In this study, we use three machine learning models such as SVM, decision trees, and artificial neural network to develop algorithms to extract an abstract submission deadline in an international conference website. Performances of the suggested algorithms are evaluated using 2,200 conference websites.
200 만명 이상의 회원을 보유하고 있는 "도매꾹" B2B 온라인 쇼핑몰인 경우70% 이상의 시장 점유율로 하루에 80만개 이상의 아이템이 판매되고 있다. 하지만, 동일하거나 유사한 물품이 서로 다른 카탈로그 엔트리에 저장 및 등록되어 있기 때문에 구매자가 아이템을 검색하는 과정에서 어려움을 느끼며 B2B 대형 쇼핑몰 관리에도 문제점이 발생하고 있다. 따라서 이에 대한 해결 방안으로 본 연구에서는 대단위 쇼핑몰 구매 정보를 기반으로 지도-학습 머신러닝 기법을 적용하여 상품에 대한 카탈로그 목록 자동 분류 및 추천 시스템을 개발하였다. 구체적으로 판매자가 자연어 형태로 물품 등록 정보를 입력하면 KoNLPy 형태소 분석 과정을 수행하였으며, Naïve Bayes 분류 방식을 응용하여 물품에 가장 적합한 카탈로그 정보를 자동으로 추천해주는 시스템을 구현하였다. 정확도가 향상된 카테고리 목록을 구축하여 결과적으로 검색 속도와 쇼핑몰 매출을 향상시키는 효과가 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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