4차 산업혁명과 더불어 의료정보에 관한 관심과 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그중 근거리 저 전력 무선통신을 활용한 기술들이 모바일 기기와 연계 적용되면서 의료기관에서도 그 활용도가 점차 높아짐에 따라 기술의 발전과 변화에 맞춰 의료 환경에서도 IT 기술을 이용해 양질의 서비스를 받고자 하는 고객의 요구가 점점 증대되고 있다. 또한, 스마트 장비에 익숙하고 시간의 가치를 중요하게 생각하는 현대인의 경우 신속한 서비스를 통해 자신의 시간을 낭비하지 않기를 기대한다. 더불어 최근 코로나바이러스 감염증-19(Coronavirus Disease 2019;COVID-19)를 비롯한 각종 전염병이 유행함에 따라 언택트(비대면)에 대한 관심이 증가하고 있어 전염병에 대한 예비조치로 사회적 거리가 필요한 실정이다. 이러한 이유로 본 연구에서는 근거리 저전력 무선통신을 이용하여 환자에게 신속한 서비스를 제공하고 의료기관 종사자와 방문자들에게 더욱 안전하고 편안한 환경을 제공할 수 있도록 언택트 기반의 의료접수 시스템을 연구하였다.
The rapid deployment of millions of mobile sensors and smart devices has resulted in high demand for opportunistic encounter-based networking. For the cooperative video surveillance of dashboard cameras in nearby vehicles, a fast and energy-efficient asynchronous neighbor discovery protocol is indispensable because a dashboard camera is an energy-hungry device after the vehicle's engine has turned off. In the existing asynchronous neighbor discovery protocols, all nodes always try to discover all neighbors. However, a dashboard camera needs to discover nearby dashboard cameras when an event is detected. In this paper, we propose a fast and energy-efficient asynchronous neighbor discovery protocol, which enables nodes : 1) to have different roles in neighbor discovery, 2) to discover neighbors within a search range, and 3) to report promptly the exact discovery result. The proposed protocol has two modes: periodic wake-up mode and active discovery mode. A node begins with the periodic wake-up mode to be discovered by other nodes, switches to the active discovery mode on receiving a neighbor discovery request, and returns to the periodic wake-up mode when the active discovery mode finishes. In the periodic wake-up mode, a node wakes up at multiples of number ${\alpha}$, where ${\alpha}$ is determined by the node's remaining battery power. In the active discovery mode, a node wakes up for consecutive ${\gamma}$ slots. Then, the node operating in the active discovery mode can discover all neighbors waking up at multiples of ${\beta}$ for ${\beta}{\leq}{\gamma}$ within ${\gamma}$ time slots. Since the proposed protocol assigns one half of the duty cycle to each mode, it consumes equal to or less energy than the existing protocols. A performance comparison shows that the proposed protocol outperforms the existing protocols in terms of discovery latency and energy consumption, where the frequency of neighbor discovery requests by car accidents is not constantly high.
최근 Wi-Fi 기능이 내장된 휴대용 장비가 제공하는 다양한 자료와 멀티미디어 서비스가 점점 늘어나고 있으며, 어디서든 인터넷에 접속하려는 전반적인 요구가 급격히 증가하고 있다. 이에 따라 네트워크에 많은 비용 부담이 증가하고 있다. 따라서, 모바일 네트워킹에 관한 최근의 연구 중 에너지 효율적인 네트워크 이동성 기술은 큰 주목을 받고 있다. 네트워크 이동성 환경에서 비용 효율적인 프로토콜 설계는 이동성 시그널링과 패킷 전달, 그리고 비용 효율성의 중요한 이슈 중의 하나인 유, 무선에서 제한된 네트워크 대역폭을 절약하여 불필요한 비용을 감소시키는 것이다. 본 연구에서는 기존의 네트워크 이동성 기법에 멀티캐스팅을 지원하는 고속 핸드오버, 효율적인 도메인간 이동성 관리와 패킷 전달 메소드를 제공하는 비용 효율적인 기법을 제안한다. 본 논문에서는 위치 갱신 비용과 패킷 터널링 비용을 합한 총 비용의 관점으로 기존의 NEMO 기법인 N-PMIPv6, rNEMO, PR-NEMO의 성능과 새롭게 제안하는 Fast PR-NEMO의 성능을 비교 분석하고, 제안된 기법이 기존 제안된 기법들에 비해 총 비용이 낮은 가장 에너지 효율적인 방식임을 증명한다.
컴퓨터 관련 기술의 발달 및 모바일 스마트 기기의 사용 증가 등으로 인해 일상 생활의 여러 부분에서 많은 변화가 초래되고 있다. 인터넷에 대한 접근성이 증가됨은 물론이고 다양한 스마트폰 어플리케이션의 등장으로 생활의 편리성과 정보의 다양성이 증가되고 있다. 본 논문에서는 스마트 기기를 활용한 생활 편의 증대의 한 방법으로 스마트폰을 이용한 전자 출석 인증 시스템을 제안한다. 스마트 카드를 활용한 이전의 전자 출석 인증 시스템은 본인 확인의 어려움 및 대리출석 가능 등의 단점을 갖는다. 본 논문에서 제안되는 시스템에서는 이러한 단점을 보완하기 위해서 개별 소지가 일반화된 스마트폰을 활용하고 출석 확인을 위한 인증키를 실시간으로 생성하여 활용한다. 이를 통해 활용도가 보다 큰 출석 인증 기능을 제공한다.
본 연구에서 개발한 IStorage는 무선 네트워크를 지원하는 안드로이드 폰을 이용하여 언제 어디서 든 WebDAV서버의 자원(PC의 자원)을 사용할 수 있는 기술이다. IStorage는 WebDAV 프로토콜을 이용하여 WebDAV서버의 자원을 사용한다. 그리고 사용자는 GUI 인터페이스를 이용하여 서버에 자원을 등록하고, 그 자원을 열람, 검색, 삭제, 업로드, 다운로드 등의 작업을 할 수 있다. 마치 서버의 자원을 자신의 모바일 장치의 자원처럼 사용하기 때문에, 실시간으로 문서 보기, 음악 감상, 영화 감상 등의 작업을 할 수 있는 것이다. 본 연구는 모바일 기기의 저장 공간 한계를 극복하는 하나의 해결책이 될 수 있으며, 현재 사용자가 급격하게 늘고 있는 스마트폰 시장의 중요한 기술이 될 것이라고 기대한다.
인터넷의 발달과 스마트폰 등과 같은 휴대기기 보급의 확산으로 트위터, 페이스북과 같은 SNS 사용자의 수가 증가하고 있다. 그리고 이와 함께 상품 광고, 비방 및 성인 콘텐츠 등을 게재함으로써 SNS를 오염시키는 콘텐츠 오염 문제 또한 점차 커지고 있다. 따라서 본 논문은 SNS에서의 콘텐츠 오염자를 탐지하기 위한 개선된 콘텐츠 오염자의 특징 추출 방법을 제안한다. 특히, 본 논문은 콘텐츠 오염자의 예측 및 분류 단계에서 새로운 사용자 데이터의 특징 값을 효율적으로 추출하기 위하여 전체 데이터를 대상으로 하는 일괄 처리 방식이 아니라 데이터 증가분만을 고려하는 점진적 접근 방법에 기초한 콘텐츠 오염자 특징 추출 방법을 제안한다. 그리고 제안한 방법이 일괄 처리한 방법과 비교해서 분류 정확도는 유지되고 시간 효율성이 향상되는 것을 실험을 통해 비교 평가한다.
스마트폰, 태블릿 등의 이동 통신 기기와 PC 이용이 확장됨에 따라 인터넷 상에서 데이터가 기하급수적으로 수집되고 있다. 또한 SNS의 발전으로 인해 이용자 간의 자유로운 의사소통과 여러 분야의 정보를 공유할 수 있어 다양한 다량의 의견들이 빅데이터 형태로 쌓이고 있다. 이에 따라 빅데이터 분석 기법을 사용하여 일반 사람들의 반응과 언론사의 뉴스 기사 반응의 차이를 알아보는 기법이 대두되고 있다. 본 논문에서는 아동 수당과 출산 장려금에 대해 SNS에서 나타난 대중들의 반응과 언론사의 반응을 분석하였다. 이를 위해 일정 기간 동안 트위터에 올라온 이용자들의 글을 수집하고 뉴스 기사를 크롤링하여 감성 분석을 진행하였다. 이를 통해 SNS에 나타나는 대중의 의견과 언론사 뉴스의 반응을 비교하여 대중과 언론이 국가 정책에 대한 반응의 차이를 비교 분석하였다.
As the Internet of Things, artificial intelligence and big data have received a lot of attention as key growth engines in the era of the fourth industrial revolution, data acquisition and utilization in mobile, automotive, robotics, manufacturing, agriculture, health care and national defense are becoming more important. Due to numerous data-based industrial changes, demand for sensor technologies is exploding, especially for intelligent sensor technologies that combine control, judgement, storage and communication functions with the sensors's own functions. Intelligent sensor technology can be defined as a convergence component technology that combines intelligent sensor units, intelligent algorithms, modules with signal processing circuits, and integrated plaform technologies. Intelligent sensor technology, which can be applied to variety of smart IT convergence services such as smart devices, smart homes, smart cars, smart factory, smart cities, and others, is evolving towards intelligent and convergence technologies that produce new high-value information through recognition, reasoning, and judgement based on artificial intelligence. As a result, development of intelligent sensor units is accelerating with strategies for miniaturization, low-power consumption and convergence, new form factor such as flexible and stretchable form, and integration of high-resolution sensor arrays. In the future, these intelligent sensor technologies will lead explosive sensor industries in the era of data-based artificial intelligence and will greatly contribute to enhancing nation's competitiveness in the global sensor market. In this report, we analyze and summarize the recent trends in intelligent sensor technologies, especially those for four core technologies.
최근 사물 인터넷의 발전과 함께 차량과 IT 기술의 융합되어 자율주행과 같은 고성능의 어플리케이션들이 등장하면서 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)이 차세대 기술로 부상하였다. 이런 계산 집약적인 태스크들을 낮은 지연시간 안에 제공하기 위해, 여러 MEC 서버(MECS)들이 협력하여 해당 태스크를 수행할 수 있도록 태스크를 파티셔닝하는 기법들이 많이 제안되고 있다. 태스크 파티셔닝과 관련된 연구들은 모바일 디바이스에서 태스크를 파티셔닝하여 여러 MECS들에게 오프로딩을 하는 기법과 디바이스에서 MECS로 오프로딩한 후 해당 MECS에서 파티셔닝하여 다른 MECS들에게 마이그레이션하는 기법으로 나누어볼 수 있다. 본 논문에서는 오프로딩과 마이그레이션을 이용한 파티셔닝 기법들을 파티셔닝 대상 선정 방법 및 파티셔닝 개수 변화에 따른 서비스 지연시간, 거절률 그리고 차량의 에너지 소비량 측면에서의 성능을 분석하였다. 파티셔닝 개수가 증가할수록 지연시간의 성능은 향상하나, 거절률과 에너지 소모량의 성능은 감소한다.
인터넷과 웹 기술이 모바일 장치 중심으로 발전하면서 이미지 데이터는 사람, 텍스트, 공간 등 다양한 유형의 민감정보를 담고 있다. 이러한 특성과 더불어 SNS 사용이 증가하면서 온라인 상의 개인정보가 노출되고 악용되는 피해 규모가 커지고 있다. 그러나 개인정보보호를 위한 다중 유형 객체 탐지 기반의 비식별화 기술에 관한 연구는 미흡한 상황이다. 이에 본 논문은 기존의 단일 유형 객체 탐지 모델을 병렬적으로 이용하여 다중 유형의 객체를 탐지 및 비식별화하는 인공지능 모델을 제안한다. Cutmix 기법을 통해 사람과 텍스트 객체가 함께 존재하는 이미지를 생성하여 학습 데이터로 구성하고, 사람과 텍스트라는 다른 특징을 가진 객체에 대한 탐지 및 비식별화를 수행하였다. 제안하는 모델은 두 가지 객체가 동시에 존재할 때 0.724의 precision과 0.745의 mAP@.5 를 달성한다. 또한, 비식별화 수행 후 전체 객체에 대해 mAP@.5 가 0.224로, 0.4 이상의 감소폭을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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