시간이 변함에 따라 위치 좌표를 변경하는 모바일 환경에서 이동 객체는 자신의 위치를 기준으로 질의를 요청한다. 연속적인 스카이라인 질의 처리를 위한 효율적인 영역 결정 기법에서는 이동 객체의 속도와 방향과는 무관한 최적화된 스카이라인 영역(OSR: Optimal Skyline Region)을 미리 계산하여 질의에 답할 수 있다. 이에 따라 이동 객체의 위치를 중심으로 하고 가장 가까운 영역 변까지의 거리를 반경으로 하는 원(Vcircle: Validity Circle)을 유효 영역으로 결정하여 질의 발생 빈도를 감소하는 기법이 제안되고 있다. 그러나 원은 최초 질의가 발생한 시점의 이동 객체 위치에 따라 면적이 가변적이므로 질의 발생 빈도도 가변적이고, 객체가 최적화된 스카이라인 영역 내에서 이동하는 경우에 재질의가 빈번하게 발생하는 문제점이 발생한다. 예를 들어 사용자는 '현재 위치에서 가깝고 숙박료가 싸고, 해변과의 거리가 가까운 호텔을 검색하라'는 질의를 할 수 있다. 이 경우, 이동 객체와 대상 객체의 거리뿐만 아니라 대상 객체의 다중 속성을 고려해야하고, 스카이라인 질의 결과는 이동 객체의 현재 위치와 대상 객체의 거리에 따라 유효하지 않을 수 있으므로 이동 객체의 위치 변경에 따라 스카이라인을 재계산해야 하며, 새로운 결과를 요청하기 위해 연속적인 질의가 발생한다. 이 논문에서는 항상 볼록 다각형을 형성하는 최적화된 스카이라인 영역의 특징을 이용하여 스카이라인 영역의 최대내부원(IVcircle: Interior Validity Circle)을 정적 유효 영역으로 결정하는 기법을 제안한다. 실험을 통하여 영역내의 평균 질의 발생 빈도를 기존의 Vcircle을 이용한 동적 유효 영역 결정 기법보다 평균 52.55%가 감소함을 보인다.
철도를 통한 승객 및 화물 운송의 수요가 증대함에 따라 철도 교통량 및 혼잡도가 증가하여 이에 따른 사고발생 가능성의 상승과 승객서비스 품질의 저하가 중요한 문제로 부각되고 있다. 이러한 문제들에 대한 해결책의 하나로 철도운영에 이용되는 통신서비스망의 통합을 통한 망의 고품질화가 최근에 많은 주목을 받게 되었다. GSM-R이 그러한 요구에 부응하는 유럽에서 개발된 통합 철도통신망인데, 망 자체의 속도 제한 때문에 다양하고 고품질이 요구되는 철도통신 서비스를 제공하는 데에는 제약이 있음이 알려져 있다. 이에 국내에서는 차세대 통신수단인 LTE 기반의 첨단 철도 통합무선망 구축에 관한 연구가 진행 중에 있다. 하지만 철도 통합무선망 자체에 대한 구축이 이루어진다 해도, 통합 통신망을 운영하고 관리하는 시스템이 필요한데 관련 연구가 미흡하다. 본 연구에서는 구축되는 철도 통합무선망을 위한 망의 운영관리 시스템에 대해 연구하는 것이 목표이다. 이를 위해 모델 기반 접근법을 통해 통신망 운영관리 시스템에 대한 개념설계를 수행하였다. 운영관리 시스템 설계에 있어서 먼저 운영관리의 개념을 명확하게 하는 것이 중요하기 때문에, 유스 케이스 다이어그램을 통해 시스템 컨텍스트 모델을 생성하였다. 또한 운영관리 개념의 명확성을 확보하기 위해서 모델링 표준언어인 SysML을 사용하여 운영 시나리오 모델을 생성하였다. 계속해서 SysML 모델들을 EFFBD 모델로 변환한 후 모델 시뮬레이션 및 검증을 수행하였다. 따라서 본 논문에서 보고된 연구 결과는 향후 운영관리 시스템의 개발 단계에서 상세설계를 진행할 때 기본 토대로 활용될 수 있다.
본 논문에서는 트위터 기반 이벤트 탐지에서의 기계학습을 통한 지명 노이즈제거 방식을 제안한다. 최근 스마트폰 이용자의 증가로 소셜 네트워크 서비스(SNS) 이용자가 증가하고 있는 추세이다. 그중 트위터는 140자 이내의 단문서비스와 팔로우 기능으로 정보의 빠른 전달력과 확산성을 가지고 있다. 이러한 특성과 모바일에 최적화된 트위터의 특성상 정보 전달 속도가 매우 빠르기 때문에 재난 상황이나 이벤트 전달의 매개체 역할을 하고 있다. 이와 관련된 연구로는 트위터 사용자 개개인을 이벤트 탐지의 센서로 사용하여 현실에서 발생하는 이벤트를 탐지하였는데 이벤트가 특정 장소에서 발생한다는 특성을 이용해서 지명 키워드를 사용하였다. 그러나 지명과 동형이의어 관계에 관한 노이즈제거에 대한 부분이 누락되어있어서 이벤트 탐지의 정확도를 낮추는 요인이 된다. 이에 본 논문에서는 제거와 예측 두 가지 방식으로 노이즈제거 기법을 적용하였다. 먼저 노이즈 관련 데이터베이스 구축을 이용하여 제거 필터링을 진행한 후에 나이브 베이지안 분류를 이용해서 지명 유무를 결정하였다. 실험 데이터를 이용해서 기계학습을 위한 확률값을 구했으며, 지명마다 본 논문에서 제시하는 예측기법을 검증했을 때 89.6%의 신뢰도로 노이즈제거 기법의 필요성을 보였다.
한류의 부상은 한국 미디어 엔터테인먼트 산업의 경이적인 성공에 대한 수많은 역사적/문화적 학술 연구가 쏟아져 나오는 결과를 가져왔다. 그 중 대부분이 텔레비전 드라마 또는 대중음악에 대한 내용으로, 단편 영화에 가까운 매체로서 복합장르적 특성을 지닌 뮤직 비디오는 인기 한류 컨텐츠의 원형이자 선구적 형태라 할 요소가 다분함에도 불구하고 큰 주목을 받지 못하고 있는 실정이다. 사회적/정치적/경제적인 급변기였던 1990년대 초-중기, 한국 엔터테인먼트 미디어 산업은 이전에 비해 다양해진 젊은 세대의 관심 분야와 라이프스타일, 그리고 유동적인 생활 패턴을 반영해 정적인 시청 문화에 얽매이지 않는 새로운 컨텐츠를 필요로 했다. 한편, 케이블 텔레비전과 고속 인터넷 서비스가 보편화되면서 소비자들의 시간적 여유가 늘어나고 기반 설비에 대한 접근성 또한 높아지는 추세였다. 이와 같은 소비 인구의 규모, 범위, 연결성, 유동성 등의 변화에 대응하기 위해 등장한 것이 당시의 인기 장르였던 트렌디 드라마와 발라드 음악의 장점을 융합한 복합장르-매체인 블록버스터 뮤직 비디오였다. 본 논문은 90년대 당시의 사회적 유동성이 새로운 형태의 컨텐츠 창출과 한국 미디어 문화의 개념, 형태, 그리고 소비 양식에 어떠한 영향을 미쳤는지 고찰하고 블록버스터 뮤직 비디오를 한류 매체/장르의 원형으로 규정함으로써 문화연구적 관점에서 한류 연구의 다양화에 기여하고자 한다.
전기가 부족한 개발도상국 같은 많은 나라에서는 Off Grid 형태의 소형풍력발전이 전력공급 문제를 해결하기 위한 효율적인 핵심 솔루션이다. 몇몇 국가에서는 전력계통의 확장과 전기가 부족한 지역의 감소로 소규모 풍력을 도시의 도로 조명, 모바일 통신 기지국, 양식업 및 해수 담수 등의 분야에 이용하기도 한다. 이런 변화에 따라 소형 풍력 산업 규모는 대규모 풍력보다 큰 잠재력이 기대되고 있다. 소형 풍력발전의 경우 발전기는 가변 속도로 제어되는 특성이 있으며 발전기에서 발생하는 전압 및 전류에는 많은 고조파 성분을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 소형 풍력발전시스템의 직류전원 적용을 위한 운전제어 및 AC/DC 변환 통합장치를 제안하며 기존 AC to DC 컨버터는 단일 스위치를 갖는 3상 승압형 방식의 컨버터로서 인덕터 전류가 불연속모드로 제어되며, 입력전류의 고조파를 제거하여 단위역률을 갖는 특성을 갖는다. 제안된 컨버터는 입력단에 LCL 필터 및 3상 정류 승압형 컨버터, 계통연계를 위한 단상 풀브릿지 형태로 구성되어 있으며 에너지저장시스템(ESS) 기능이 부가된 제어 시스템으로 풍력발전을 이동 평준화 방식에 의해 급변하는 전력에 대해 계통 안정화를 추구할 수 있다.
자동차 분야는 온실가스 배출량의 상당 부분을 차지하는 주요 배출원으로써, 우리나라는 온실가스 저감을 위하여 2020년까지 교통부문에서는 BAU 대비 34.3%를 감축하는 것을 목표로 하고 있다. 이러한 목표달성을 위하여 2012년부터 자동차 온실가스 배출기준을 적용하고 있으며, 차기 온실가스 배출기준을 마련하는데 있어 소형 화물차량에 대한 대상차종 포함 여부가 검토되고 있다. 이에 본 연구에서는 경유 소형화물 자동차를 대상으로 주행모드에 따른 온실가스 배출특성을 분석하였다. 차속모드인 NIER 모드를 이용하여 분석한 결과, 자동차 온실가스 배출량은 차속이 증가할수록 감소하는 반비례 경향을 나타내었으며, $CO_2$의 경우 일정차속(65.4 km/h) 이상의 고속구간에서는 배출량이 증가하였다. 자동차 주행거리에 따른 온실가스 배출량 증가는 나타나지 않았으며, 각국의 온실가스 배출량 측정모드를 적용한 결과, 유럽에서 적용하고 있는 NEDC 모드에서 가장 높게 나타났다. 또한, 복합모드 시험 시 $CO_2$ 배출이 CVS-75 모드에 비하여 8% NEDC 모드에 비하여 14% 적게 나타났다.
4차 산업혁명 시대의 미래 전장은 초연결, 고속기동화된 무기체계로 다영역작전을 수행할 것이다. 이러한 미래전 양상의 변화에 대비하기 위해 우리군은 다양한 유·무인 무기체계를 개발하고 이들의 기동간 통신 지원이 가능한 다계층 전술네트워크 구성을 위하여 노력하고 있다. 그러나 현재의 전술네트워크는 단일 계층에서 단일빔 안테나를 활용한 1:1 고속링크 또는 무지향성 안테나를 활용한 1:N 저속링크를 운용하고 있어 기동간 통신 지원이 제한된다. 즉 미래전 대비를 위한 다계층 전술네트워크를 효율적으로 구성하기 위해서 다중빔 안테나의 운용이 필요하다. 특히 공중계층의 공중중계 무인기는 비행체 특징에 따라 다중빔 안테나의 운용 방법이 달라진다. 따라서 본 논문에서는 다계층 전술네트워크의 효율적인 운용을 위하여 공중계층에 필요한 다중빔 안테나 운용 시나리오와 고려 요소, 회전익과 고정익 비행체의 특징을 살펴보고 이를 토대로 다중빔 안테나의 공중중계 무인기 설치 위치 및 운용 방안을 회전익과 고정익 비행체로 구분하여 제시한다.
5세대 이후의 이동통신 기술은 초고속, 초연결, 초저지연 등을 요구하고 있다. 이 중, 안전한 초연결의 기술적 요구사항을 만족하기 위해서는 IoT 서비스의 말단에 해당하는 저사양 IoT 기기들도 고사양 서버와 동일한 수준의 보안 기능을 제공할 수 있어야 한다. 이러한 보안 기능을 수행하기 위하여 암호 알고리즘에서 필요한 정도의 안전성을 가진 암호키들이 요구되고, 암호키는 보통 암호학적 난수 발생기로부터 생성된다. 이때 난수 생성을 위해서는 좋은 잡음원들이 필요한데, 저사양 기기 환경 특성상 충분한 잡음원을 확보하기 어렵기 때문에 TRNG와 같은 하드웨어 난수 발생기를 사용한다. 이 논문에서는 방사성 동위원소의 붕괴를 예측할 수 없다는 양자의 특성을 기반으로 한 칩을 사용하였으며, 이 칩이 출력하는 신호를 기반으로 이진 비트열 형태의 엔트로피 소스를 얻는 여러 방법(TRNG)을 제시하였다. 또한, 각각의 TRNG에서 출력된 값의 엔트로피에 대해 NIST SP 800-90B 테스트를 이용하여 각 방법에 대한 엔트로피 양을 비교하였다.
LED는 조명뿐만 아니라 휴대폰, 자동차, 디스플레이 등과 같은 다양한 분야에 널리 사용되고 있으며, LED 조명과 통신이 융합된 가시광 통신(VLC)이 크게 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 일반적인 차량에서 사용되고 있는 적색, 황색 LED를 이용하여 차량 간(V2V) 데이터를 전송할 수 있는 차량 간 가시광 통신시스템을 직접 구현하고 실험하였다. 전위 차량에서 수집된 데이터와 속도 데이터인 서로 다른 데이터들을 차량의 후미등인 적색, 황색 LED를 이용해 NRZ-OOK로 변조하여 가시광으로 각각 전송했으며, 광 검출기(PD)는 가시광 신호를 수신하여 데이터를 복원한다. 형광등과 자연광의 간섭 광의 영향을 감소시키기 위해, 간섭제거를 위한 PD를 설치하였으며, 편광필터와 차동증폭기를 이용한 간섭제거기를 사용하였다. 제안된 가시광 통신시스템이 이상적인 경우, 실내 그리고 실외환경에서 성능을 분석하였다. 실외환경에서 약 30[cm]거리를 유지하고 4800[bps] 전송속도를 갖는 차량 간 데이터전송에서 적색 LED는 약 13.63[dB], 황색 LED는 약 11.90[dB]의 성능 향상을 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
향상된 모바일 광대역(eMBB), 초저지연 및 고신뢰 통신(URLLC), 대규모 기계형 통신(mMTC) 등의 특징을 가진 5G의 등장으로 인해 효율적인 네트워크 관리와 서비스 제공을 위해 증가하는 네트워크 트래픽과 복잡성 해결이 시급한 상황이다.본 논문에서는 기계학습(Machine Learning, ML) 및 딥러닝(Deep Learning, DL)기술을 활용하여 5G 네트워크의 초고속, 초저지연, 초연결성이라는 주요 과제를 해결하면서 네트워크 슬라이싱 및 자원 할당을 동적으로 최적화하는 새로운 접근 방식을 제시한다. 제안된 기법에서는 네트워크 트래픽 및 자원 할당에 대한 예측 모델, 네트워크 대역폭 및 지연 시간을 최적화하면서 동시에 개인 정보와 보안을 향상시키기 위한 연합 학습(FL) 기법을 사용한다. 특히, 본 논문에서는 랜덤 포레스트와 LSTM 등 다양한 알고리듬과 모델의 구현 방법에 대해 자세히 다루며, 이를 통해 5G 네트워크 운영의 자동화와 지능화를 위한 방법론을 제시한다. 마지막으로 제안된 기법을 통해 5G 네트워크에 ML 및 DL을 적용하여 얻을 수 있는 성능향상 효과를 성능평가 및 분석을 통해 검증하고 다양한 산업 응용 분야에서 네트워크 슬라이싱 및 자원 관리 최적화를 위한 솔루션을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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