본 논문은 스마트워터그리드의 핵심기술 중 하나인 수도미터 원격검침(AMR)을 LoRa IoT 네트워크를 이용하여 구현하는 방법에 대한 연구이다. 연구의 주된 내용은 한 대의 PC 서버에서 LoRa 통신으로 다수 세대의 수도미터기 검침 값을 수신받아 데이터베이스에 저장하는 한편 인터넷을 통하여 웹 서버의 클라우드 저장을 하여 사용자의 스마트폰으로 검침 데이터를 열람할 수 있는 네트워크를 구성하는 시스템을 개발하고 테스트 결과를 보인다. 시스템 구성을 위하여 디지털 수도미터기 메인보드의 하드웨어와 펌웨어를 자체적으로 설계 제작하고, PC 서버프로그램으로서 계량데이터운용시스템(MDMS) 프로그램을 비주얼 C#으로, 사용자 스마트폰에서 구동되는 앱 프로그램은 안드로이드 스튜디오로 자체 설계 제작한다. 제작된 각각의 구성을 연결하여 전체 시스템을 실험실 내의 유량 테스트벤치에 장착하여 테스트하여 결과를 보이고, 실제 사용환경 테스트를 위하여 대학 주변의 5곳을 선정하여 전송 거리 테스트를 하여 개발된 시스템이 실사용 현장에 사용 가능함을 보인다. 본 연구결과는 워터그리드에서 충분히 활용할 수 있어 물 사용량 소비패턴, 위치 정보 등을 분석하여 효과적인 물 사용량 관리뿐만 아니라 독거, 치매 어르신 등이 정상적인 생활을 하는지를 추정까지 가능하다는 등 다양한 사회안전망으로도 확대 가능하다.
본 논문은 기업비밀 노출로 초래될 손실을 현격히 줄일 안전 비밀조각 공유 시스템을 제안한다. 본 연구 시스템은 중앙서버 방식이 아닌 효율적 P2P 분산 시스템을 제안한다. 최근 비트코인 유통 시스템도 역시 P2P 분산 방식을 사용하고 있다. 본 연구는 기능이 단순하고 확장성이 높고 전송 효율적인 토렌트 P2P 분산 구조와 그 프로토콜을 사용하여 토렌트 파일조각 대신 임계 샤미르(Shamir) 비밀조각의 보안 유통을 설계한다. 본 연구는 임계 샤미르 비밀조각 공유기법 (Threshold Shamir Secret Sharing Scheme)을 시스템에 적용하고. 동시에 다중 협동장치의 서명기법을 사용하여 안전하고 강력한 다중인증방식의 사용자 인증을 수행한다. 안전한 비밀 데이터 유통도 공개키로 암호화 교환된 임시키의 대칭암호방식의 효율적 암호화로 전송을 한다. 짧은 유효기간의 임시키는 세션 동안 생성되고 세션 마감후 소멸하므로 키 노출에서 안전하다. 특별히 본 제안한 시스템의 특징은 임계 분산기법을 효율적 토렌트 P2P 분산 시스템에 구조적 변경없이 효과적으로 적용한다. 동시에 본 시스템은 효율적인 임시키 대칭암호방식으로 비밀파일 유통에 기밀성을 보장하고 임시키는 공개키 암호방식으로 안전하게 교환된다, 본 시스템은 외부 유출 기기도 사용자로 동적 등록이 가능하다. 이 확장성으로 기밀성과 인증성을 동적으로 등록된 사용자에게도 적용할 수 있다.
코로나-19의 전염을 피하기 위해 전세계적으로 실외 활동이 줄어지고 집에서 생활하는 시간이 길어지고 있다. 그 결과 신체 활동이 저하되면서 지루함과 불안감 및 면역저하를 호소하는 사람들이 늘고 있다. 실내 생활이 장기화하면서 집에서 할 수 있는 다양한 방식의 홈 트레이닝이 활성화되고 있다. 본 논문에서는 언택트 시대에 생긴 코로나 블루(지루함 및 사회적 불안감)가 홈 트레이닝 앱의 사용을 통해 삶의 질에 어떠한 영향을 미치는지 연구하였다. 중국 설문조사 전문 사이트를 사용하여 중국인을 대상으로 설문지를 수집하였으며, 최종적으로 383개의 적정 자료를 SPSS24.0와 AMOS 24.0를 이용하여 분석하였다. 연구결과에 의하면, 홈 트레이닝을 실제 사용한 경험이 삶의 질에 긍정적 영향을 미쳤고, 언택트 시대에 대한 사용자가 지각하는 사회적 불안감이 높을수록 홈 트레이닝 앱에 대한 상호작용성과 운동만족도가 높은것으로 나타났다. 홈 트레이닝 앱은 소비자의 지루하다는 심리를 해소하는 결과를 넘어서 보다 긍정적인 효과인 운동만족 및 삶의 질을 높일 수 있기에, 다양한 디지털 서비스의 통로로 활용될 수 있을 것이다.
연구목적: 적절한 동선 파악과 동선 추적은 코로나19 역학조사를 위해서 매우 중요하다. 동선 추적 앱 도입을 활발히 하기 위해서는 사용자들의 앱에 대한 기대, 선호 그리고 우려하는 부분에 대한 이해가 필요하다. 본 연구는 동선 추적 앱의 사용률을 높이고, 데이터 공유를 원활히 할 수 있게 해주는 자발적 앱 서비스에 대한 기본적 특징과 적절한 서비스를 찾고자 하였다. 또한 사람들이 왜 동선 추적 앱을 사용하려고 하는지에 대한 주요요인을 확인하였다. 연구방법: 이 연구는 2020년 11월 11일부터 12월 6일까지 온라인 서베이를 실시하였고, 통 1,048명의 응답 데이터를 수집하였다. 응답 데이터 중 2020년 가장 많은 코로나19 확진자가 나온 지역의 883명의 응답자 데이터를 분석에 사용하였다. 결과: 코로나 19 관련 앱을 사용해본 경험자들은 동선 추적 앱에 대한 높은 사용의도를 가지고 있는 것으로 나타났다. 응답자들은 보건소와 같은 공공기관에서(74%), 무료(93.88%)로 앱을 제공해주기를 원했다. 동선 추적 앱 사용의도에 영향을 미치는 요인으로는 예방적 가치, 기대성과, 인지된 위험, 촉진기능, 노력기대 등으로 나타났다. 또한 개인정보 보호 및 개인정보 노출에 대한 사용자들의 우려를 해결하고 자발적 앱 사용이 필요한 것으로 분석되었다. 함의: 본 연구 결과는 동선 추적 개발에 있어, 적절한 서비스와 사용자들의 니즈를 파악하는데 유용할 것이다. 사람들의 앱 참여율과 데이터 공유를 높일 수 있는 자발적 앱 개발을 위한 기반을 제공해준다. 또한 본 연구는 역학조사에 협조가 가능한 신뢰 가능한 동선 추적 앱 개발의 근간을 마련할 수 있다.
스카이라인 질의(Skyline Query)는 객체의 다중 속성을 기준으로 사용자 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는 탐색 결과를 일괄처리(batch processing)로 반환하지만, 대화형 앱이나 모바일 환경의 등장으로 실시간 탐색 결과의 필요성이 증가하였다. 스카이라인을 위한 온라인 알고리즘(online algorithm)은 객체의 반환 속도를 향상해 실시간으로 선호 객체를 제공한다. 하지만 객체 탐색 과정에서 기존에 탐색한 영역을 재방문하여 반복 비교하는 불필요한 연산 시간이 소요된다. 본 논문은 온라인 알고리즘에서 불필요한 탐색 시간을 제거하여 스카이라인 질의 결과를 실시간으로 제공하기 위한 스카이라인 온라인 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 기존의 온라인 알고리즘에서 전처리를 수행함으로써 반복적으로 재탐색 되는 영역을 미리 제거하여 탐색 성능을 향상하였다. 실험 결과, 기존 온라인 알고리즘과 비교 시 이산 데이터 집합의 표준 분포, 편향 분포, 양의 상관 및 음의 상관분포에서 향상된 성능을 보였다. 제안 기법은 비교 대상을 최소화하여 탐색 성능을 향상하므로 모바일 장치의 사용이 증가하는 현실에서 사용자들에게 신속한 서비스를 제공할 수 있는 새로운 기준이 될 것이다.
본 연구의 목적은 미술관 온라인 전시가 관람객의 미적 경험과 오프라인 전시 관람의도에 미치는 영향 관계를 실증적으로 밝히는 데 있다. 이를 위해 온라인 전시의 속성을 접근성, 상호작용성, 정보성, 유희성 등으로, 미적 경험은 감정적, 소통적, 인지적, 지각적 영역 등 4개의 요인으로 각각 구성하여 오프라인 미술관의 관람의도에 미치는 영향을 분석하기 위해 설문조사를 실시하였다. 설문결과를 다중회귀분석한 결과, 첫째 온라인 전시는 미적 경험에 부분적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 미적 경험 중 감정적 영역에는 정보성이, 소통적 영역과 지각적 영역에는 유희성이, 인지적 영역에는 접근성이 각각 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 둘째, 온라인 전시는 오프라인 전시 관람 의도에 유희성, 상호작용성, 정보성 순으로 부분적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 미적 경험은 인지적, 감정적, 소통적, 지각적 순으로 오프라인 전시 관람의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 아울러 미적 경험은 온라인 전시와 오프라인 전시 관람의도를 부분매개함을 확인하였다. 본 연구가 온라인 전시 이용자들을 오프라인 전시로 유도하는 실무적 시사점과 함께 학술적 논의를 촉발하는 계기가 되기를 기대한다.
최근 인공지능 스피커 시장이 성장하면서 사용자와 자연스러운 대화가 가능한 음성합성 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서 다양한 음색의 목소리를 생성할 수 있는 다화자 음성합성 시스템이 필요하다. 자연스러운 음성을 합성하기 위해서는 대용량의 고품질 음성 DB로 학습하는 것이 요구된다. 그러나 많은 화자가 발화한 고품질의 대용량 음성 DB를 수집하는 것은 녹음 시간과 비용 측면에서 매우 어려운 일이다. 따라서 각 화자별로는 소량의 학습 데이터이지만 매우 많은 화자의 음성 DB를 사용하여 음성합성 시스템을 학습하고, 이로부터 다화자의 음색과 운율 등을 자연스럽게 표현하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 화자인식 기술에서 사용하는 딥러닝 기반 x-vector 기법을 적용하여 화자 인코더를 구성하고, 화자 인코더를 통해 소량의 데이터로 새로운 화자의 음색을 합성하는 기술을 제안한다. 다화자 음성합성 시스템에서 텍스트 입력에서 멜-스펙트로그램을 합성하는 모듈은 Tacotron2로, 합성음을 생성하는 보코더는 로지스틱 혼합 분포가 적용된 WaveNet으로 구성되어 있다. 학습된 화자 임베딩 신경망에서 추출한 x-vector를 Tacotron2에 입력으로 추가하여 원하는 화자의 음색을 표현한다.
본 연구의 목적은 가상현실(VR)을 도입한 재난안전교육에 재난영화의 내러티브 요소를 도입하여 재난안전교육의 교육효과를 강화하고 새로운 방향성을 제시하는 데 있다. VR은 '몰입감', '실재감', '상호작용성', '오락성'의 매체적 특성으로 재난안전교육에 적합한 기술이다. 재난영화의 내러티브는 다양한 재난 이야기를 재난안전교육 소재로 활용할 수 있고, 재난영화의 시나리오 3막구조의 극적 효과를 교육의 내러티브로 활용할 수 있다는 점에서 VR재난안전교육에 활용할 가치가 있다. 이 연구를 위해 이론적 검토뿐 아니라 부산시 '119안전체험관'의 VR체험관의 사례를 실증 분석하였고, 그 결과, 첫째, 극적 카타르시스 효과를 재난안전교육에 활용, 둘째, 이용자의 능동적 참여를 보장하는 '상호작용성' 내러티브 구축, 셋째, '모험게임식 내러티브' 요소의 도입, 넷째, 이용자가 1인 영웅이 되는 영웅형상의 내러티브 도입, 다섯째, 이용자의 다중접속와 집단체험학습 도입을 통해 VR재난안전교육의 교육효과를 극대화하자는 것이 본 연구의 결론이다. 본 연구는 사회적 수요가 급증하는 VR재난안전교육 내러티브 개발에 대한 이론적 검토와 새로운 방향성을 제시했다는 점에서 학술적 의의가 있다.
블록체인 기반 탈중앙화 금융 시장의 등장과 함께 분산 금융 어플리케이션의 사용자와 자본 유동성이 크게 증가하고 있다. 자동화 마켓 메이커는 탈중앙화 거래 플랫폼의 유동성을 바탕으로 자동으로 거래 단가를 계산하는 프로토콜로, 거래 플랫폼의 유동성 풀을 활용하여 구매자와 판매자가 동 시간대에 존재하지 않아도 거래의 성사를 가능하게 하여 현재 탈중앙화 거래 시장에서 가장 일반적으로 사용되고 있다. 그러나 자동화 마켓 메이커는 거래의 비용 효율이 거래에 사용되는 특정 유동성 풀의 유동성 규모에 의존하여, 유동성 풀의 규모가 작고 거래의 규모가 클수록 거래의 비용 효율이 크게 감소한다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 상대적으로 유동성의 규모가 큰 유동성 풀로 거래 경로를 우회하여 비용 효율을 개선하는 거래 경로 라우팅 알고리즘이 채택되고 있지만, 단일 거래 경로만을 사용하기 때문에 여전히 개선의 여지가 존재한다. 본 논문에서는 거래 경로를 우회하는 것에 더하여 거래 규모를 분산하여 다수의 거래 경로를 동시에 탐색하는 다중 경로 라우팅 알고리즘을 제안하고, 해당 알고리즘을 사용하여 자동화 마켓 메이커 기반의 거래 환경에서 기존의 거래 경로 라우팅 알고리즘에 비해 거래의 비용 효율을 개선한다.
대체 불가능 토큰 (NFT: non-fungible Token)은 분할할 수 없다는 고유한 특징을 가지고 있다. 현재 NFT는 디지털 콘텐츠에 대한 소유권 증명 이상의 용도가 명확하지 않고, 토큰의 유동성이 거의 없으며, 이로 인한 가격의 예측이 어렵다. 현실에서의 부동산은 대개 가격이 매우 높은 특징으로 인해 투자 진입장벽이 매우 높다. 현물 부동산을 NFT 화하고, FT (fungible token)으로 분할하면 유동성의 증가, 접근성의 증가에 따른 투자자 커뮤니티 볼륨의 증가를 기대할 수 있다. 본 논문은 일반 투자자들이 개별적으로 구매하기 어려운 현물 부동산을 대량의 FT로 분할하고 이를 Black Litterman 모델 기반의 Portfolio 투자 인터페이스를 통해 투자할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다. 이를 위해, 현물 부동산을 담보로 페깅하고, 보안적으로 안전한 블록체인인 NFT로 발행한다. 상시 변경되는 부동산 가격을 모니터링하기 위한 오라클을 사용하여, 외부 부동산 정보를 블록체인에 반영할 수 있도록 하였다. 현물 부동산 가격을 그대로 유지하고 있는 NFT를 낮은 가격의 대량 FT로 분할함으로써, 큰 유동성을 제공하고 가격 변동성 제한을 두었다. 이를 통해, 높은 가격으로 인해 투자하기 어려웠던 일반 소액 투자자들이 쉽게 투자할 수 있도록 하였다. 또한 소액 투자로 여러 개의 복수 현물 부동산에 투자하기 위한 효과적인 포트폴리오 구성을 위한 자산 포트폴리오 인터페이스를 구현하였다. 이는 Black Litterman 모델을 활용하여, 다수의 현물 부동산 NFT에 대한 투자 비율을 최적화할 수 있는 목적을 가진다. 전체 시스템은 Solidity 언어로 작성한 smart contract, Flask 웹 프레임워크, 공공데이터포털의 "국토교통부_아파트매매 실거래자료 Open API"를 활용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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