• 한국통신학회논문지
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• 제34권3B호
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• pp.235-246
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• 2009

컨테이너 터미널과 같은 대규모 야외 산업 현장에 IEEE 802.11 기술을 적용하여 무선 네트워크를 구성하는 사례가 늘고 있다. 이러한 네트워크는 기존 가정, 사무실, 학교 등에서 사용 중인 IEEE 802.11 무선 네트워크에 비해 넓은 서비스 범위, 단말의 잦은 이동, 통신 안정성에 대한 높은 요구 등을 특징으로 하고 있다. 이러한 네트워크의 중요성은 증가하고 있지만 이에 대한 실증적 분석 및 평가를 수행한 기존 연구는 찾기 어려우며 이로 인해 이들 네트워크에서 발생할 수 있는 문제들에 대한 구체적 이해가 부족하다. 우리는 여러 차례의 현장 조사 및 실험을 통해 컨테이너 터미널의 무선 네트워크에 대한 실증적 분석을 수행하였다. 분석을 통해 대상 네트워크는 재전송율이 50% 이상일 정도로 안정성이 떨어지며 단말 이동 시 통신 단절 현상이 자주 발생함을 확인하였다. 이러한 품질 저하나 장애의 원인을 밝히고 이를 극복하거나 완화시킬 수 있는 방안들은 제안한다. 제시한 방안에는 무선 메쉬 기술의 도입, 위치 정보 및 이동 패턴 등을 활용한 핸드오프, 신호 세기 및 채널 조정 등이 있다. 향후 유사연구를 위해 무선 네트워크 분석을 위해 적용한 실험 방법론, 사용한 실험 도구와 그 한계점 등도 설명하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권9호
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• pp.165-174
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• 2006

본 논문에서는 IEEE 802.11 기반 무선 멀티홉 망에서 TCP의 성능을 향상시키기 위하여 새로운 Contention Window(CW) 제어 알고리즘을 제안 하였다. 제안한 Contention Window(CW) 제어 알고리즘은 무선 멀티홉 망에서 빈번히 발생하는 hidden terminal 문제의 영향을 경감시킨다 무선 멀티홉 망에서 발생하는 대부분의 패킷 손실은 패킷의 충돌에 의한 것이 아니라 hidden terminal과 exposed terminal로 인하여 발생된다. 그러나 IEEE 802.11 DFC 알고리즘에서는 전송에 실패한 사용자의 CW를 지수형태로 증가시키므로 해당노드가 전송에 성공할 확률을 더욱 감소시킨다. 이는 전송에 성공한 노드가 연속해서 패킷 전송에 성공할 가능성을 높여주어 burst한 데이터 전송이 일어날 수 있다. 한편, 최대 재전송을 시도한 후에도 데이터를 보내지 못한 노드는 네트워크 계층에서의 경로 재전송을 시도하게 되는데 이로 인해 데이터 전송이 중지되고 성능감소가 일어날 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서 제안한 기법에서는 backoff 재전송의 횟수를 증가시키고 적절한 CW의 크기를 설정하는 방안을 제안 하였다. Ns-2를 사용하여 체인 토폴로지와 격자 토폴로지에서의 시뮬레이션을 수행해 제안된 기법이 무선 멀티홉 망에서 TCP 성능을 향상시킴을 확인 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.133-142
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• 2011

멀티홉 무선 네트워크에서 TCP가 동작하는 경우, 유선 네트워크와 무선 네트워크의 서로 다른 특성으로 인하여 TCP의 심각한 성능저하가 초래된다. 이것은 TCP가 무선오류로 인해 발생되는 패킷손실을 혼잡으로 인해 발생한 패킷손실로 간주하여 데이터 전송률을 불필요하게 감소시키기 때문이다. 이러한 성능저하를 피하기 위해서 혼잡손실과 무선손실을 구별하는 많은 기법들이 연구되어 왔으나, 이들 기법들은 무선손실에 대한 탐지정확도가 기대만큼 높지 않거나, 무선손실에 대한 탐지정확도가 높으면 혼잡손실에 대한 정확도가 낮아지는 경향을 보인다. 본 논문은 혼잡손실에 대한 탐지정확도의 희생을 최소화하면서, 무선손실에 대한 탐지정확도를 높이는 송신자 기반의 패킷손실 구별기법을 제안한다. 본 기법은 네트워크 혼잡과 상호 관련성이 높은TCP 송 수신자간의 큐 사용률을 추정하고, 추정된 큐 사용률과 특정 임계값을 비교하여 혼잡손실과 무선손실을 구별한다. 네트워크 시뮬레이터인 QualNet을 이용한 실험에서는 기존 기법과 제시된 기법간의 혼잡손실에 대한 탐지정확도와 무선손실에 대한 탐지정확도를 구분하여 비교평가하고, 홉 수 증가에 따른 성능향상을 비교평가 한다. 실험 결과는 멀티홉 무선 네트워크상에서 본 기법이 가장 높은 탐지정확도를 가질 뿐만 아니라 TCP의 성능을 가장 높게 향상시킴을 보인다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.7-13
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• 2018

현재의 연구에서는 소음을 제거하기 위해 블라인드 소스 분리(BSS)접근 방식에 의해 최적화된 두뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 제안했다. 모터 이미지(MI)신호와 정상 상태 시각적 제거 전위(SSVEP)신호는 신호 대 잡음비(SNR)의 증가로 인해 쉽게 검출되었다. 또한, MI와 SSVEP사이의 조합은 일반적으로 현재 BCI에서 생성되는 명령 수를 증가시킬 수 있다. 현재 시스템은 계산 시간을 줄이고 BCI를 실제 용도에 가깝게 하기 위해 단일 채널 EEG신호를 사용했다. 또한, 복잡한 신경 네트워크(CNN)가 다중 클래스 분류 모델로 사용되었다. 우리는 비 MS/BCI와 BBS/BCI사이의 정확성 측면에서 성능을 평가했다. 결과적으로 BBS+BCI의 정확도는 비 BBS+BCI의 정확도보다 $16.15{\pm}25.12%$더 높은 수준에 도달했다. 사용하지 않을 때보다 BBS를 사용함으로써 전반적으로 제안된 BCI시스템은 비교적 정확한 다차원 제어 애플리케이션에 적용될 가능성을 입증했다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제2권4호
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• pp.167-173
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• 1999

탄성파 토모그래피 중에서 많이 사용되는 2차원 시추공-시추공 주시 토모그래피는 파선각이 제한됨에 따라 분해능이 저하되므로, 본 논문에서는 감소된 분해능을 향상시키기 위한 방법들을 검토해 보았다. 토모그래피 역산 과정은 파선의 위치 및 주시에 대한 오차에 민감하므로 선형 주시 보간법을 사용하여 파선을 추적하였으며, 다른 파선 추적법들에 의한 역산결과와 비교하여 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 반복적 비선형 역산 과정에 있어서, 파선경로의 추적에 소요되는 계산 시간을 줄이기 위해서 일정 계산과정 동안 선형성을 고려하였으며 그 결과 빠른 수렴을 얻을 수 있었다. 일반적으로 역산과정에서는 적절한 초기 모델의 선정이 계산 결과에 많은 영향을 미치므로, 인공 신경망을 이용하여 획득된 주시로부터 초기속도 모델을 계산하였다. 지구물리학에서 인공 신경망법으로 많이 쓰이는 다층 전향 신경망은 내재된 단점들 때문에 좋은 결과를 얻을 수 없었으므로, 본 연구에서는 GRNN신경망을 이용하였다. 인공 신경망으로부터 계산된 초기모델을 역산에 사용함으로써 분해능을 향상시킬 수 있었다. 그러나 파선 투과각이 넓은 경우나 탐사 대상체가 매우 복잡한 구조를 가지는 경우에는 초기모델이 역산결과에 큰 영향을 주지 않았다. 지구물리학적 토모그래피에서는 파선의 투과각이 제한을 받게되는 경우가 많으므로, 이럴 경우 인공 신경망을 이용하여 초기 모델값을 계산함으로써 역산 결과 생성되는 단면도의 분해능을 향상시킬 수 있다.

• Spatial Information Research
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• 제21권6호
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• pp.69-80
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• 2013

우리나라는 1983년 공인중개사 관련법을 최초로 도입하여 공인중개사를 중심으로 한 부동산거래문화 발전에 노력해왔다. 또한 국토교통부는 중개사협회 등 거래정보망 사업자를 일부 지정하여 매물정보의 신뢰성 및 거래의 투명성 확보에 주력해왔다. 그럼에도 불구하고 부동산거래 자체에 대한 준법수준과 관행은 대부분 오랜 과거 복덕방 시절의 그것에서 크게 벗어나지 못한 실정에 놓여있다. 이러한 부동산 거래관련 후진적 행태는 국민의 중개업에 관한 신뢰성등 사회적 자본(social capital)의 축적을 방해하며, 불필요한 사회적 추가비용이 발생되는 결과를 초래하고 있다. 즉, 중개업자들에 의한 중개대상물에 대한 낮은 신뢰성과 그로 인한 투기적 가격상승 우려 및 시장왜곡 등이 지속적으로 발생하는 결과에 일조하고 있다. 이러한 배경 하에, 본 연구의 목적은 국민에게 신뢰할 수 있는 부동산정보를 제공하고 효율적인 부동산거래를 지원하기 위한 공간정보기반 부동산거래선진화시스템의 모델 및 그 구축방안을 제시하는데 있다. 이를 통하여 우리나라 부동산거래를 선진화하고 경쟁력 있는 부동산중개업 육성에 기여하고자 하였다.

• 한국지역지리학회지
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• 제22권2호
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• pp.411-423
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• 2016

이 연구는 2012여수세계박람회의 도시발전효과에 대한 전문가 집단의 인식과 평가를 분석한 것이다. 전문가 집단은 여수세계박람회 개최로 인해 나타난 교통체계 및 접근성 개선, 지역경제 활성화, 관광시설 확충과 활성화, 도시미관 및 도시재생, 도시이미지 및 국제화 등에 대해 긍정적인 인식과 태도를 하였다. 특히 수도권과 접근성 향상, 여 수와 주변지역 간 접근성 개선, 지역경제 활성화, 도시이미지 향상, 관광객 증가, 관광숙박시설 및 관광관련 인프라 확충 등에 대해 매우 우호적으로 평가하였다. 또한 전문가 집단은 광역교통망 확충에 의한 도시발전이 약 9.5년, 도시주거환경 개선으로 인해 도시발전이 약 9.4년 정도 앞당겨졌다고 평가하였다. 전문가 집단은 여수세계박람회 개최로 '해양관광도시'라는 여수의 도시 이미지가 강화되었다고 평가하였고, 이런 도시 이미지를 고려해 도시의 미래상을 해양관광도시로 지향하는 것이 바람직하다고 인식하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권7호
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• pp.63-73
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• 2015

End to end 데이터 전송프로토콜에서 가용대역폭을 정확하게 추정하는 것은 매우 중요하다. UDT (UDP based Data Transfer)는 송신자에서 주기적으로 보낸 패킷 쌍을 이용하여 수신자에서 현재 링크의 최대 전송 가능한 속도 (MTR: Maximum Transfer Rate)를 추정하고 송신자에서 EWMA 알고리즘을 통해 MTR을 결정한다. 가용대역폭의 크기는 MTR과 현재 전송속도 차이로 구하기 때문에 정확한 가용대역폭 추정을 위해서는 정확한 MTR 추정이 우선시된다. 하지만 트래픽 영향으로 인한 혼잡상황에서 다수의 UDT 플로우가 경쟁하는 경우 심각한 공평성 문제를 초래한다. 본 논문에서는 혼잡도를 기반으로 한 MTR 추정 알고리즘을 제안한다. 혼잡도는 병목구간에서 트래픽 영향으로 인한 혼잡상태를 나타내는 상대적인 지수이며 패킷 쌍들의 도착간격을 이용하여 구할 수 있다. 그리고 혼잡도에 따라 EWMA 알고리즘을 세분화함으로써 실제에 근접한 가용대역폭 추정이 가능하다. Ns-2 시뮬레이션 실험 결과 제안기법은 다수의 경쟁플로우가 동일 링크를 점유하는 상황에서 데이터 전송거리에 따라 UDT 보다 확연하게 높은 공평성을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.259-267
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• 2019

본 연구는 어머니의 양육 스트레스와 부모역할 만족도를 통해 어머니 양육자 내면의 모습을 살펴봄으로서 양육자로서의 역할을 수행하는데 있어서 어머니의 양육 스트레스를 대처할 수 있는 대안과 부모역할의 만족감을 높이며 자녀 양육의 질을 향상시키기 위한 사회적 지지의 필요성을 강조하기 위해 연구하고자 한다. 본 연구는 서울, 경기지역의 4세-7세 학령전기 아동을 둔 부모 312명을 대상으로 2018년 10월 1일부터 10월 15일까지 설문조사를 실시하였다. 자료를 분석하기 위하여 SPSS 22.0과 AMOS 22.0을 사용하여 빈도분석, 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, 신뢰도 분석, 상관관계 분석, 구조방정식모형, Sobel-test를 실시하였다. 연구결과 어머니의 양육 스트레스는 사회적 지지와 부모역할 만족도에 대해 각 변인 간 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 특히 사회적 지지와 높은 부적 상관이 있음을 나타났다. 어머니의 양육 스트레스는 사회적 지지와 부모역할 만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 사회적 지지는 부모역할 만족도에도 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 어머니의 양육 스트레스와 부모역할 만족도의 관계에서 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과를 통해 모의 양육 스트레스가 부모 역할 만족도에 미치는 부정적인 영향을 감소시키기 위해서는 모에게 연결되어 있는 사회적 관계망으로부터 적절한 지지와 실제적인 도움 및 어려움에 대한 호소를 이해하고 격려가 이루어질 것을 시사한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.467-474
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• 2019

본 이 논문에서는 NVIDIA Jetson TX1에서 YOLO v2 모델의 정확도를 유지하면서 FPS를 개선하는 방법을 제안한다. 일반적으로, 딥러닝 모델에서는 연산량을 줄여 처리 속도를 높이기 위해 파라미터들을 실수형에서 정수형으로 변환하여 정수 연산을 통해 속도를 높이거나 네트워크의 깊이를 감소시키는 방법을 사용한다. 그러나 이 방법들은 인식 정확도가 떨어질 수 있다. 이 논문에서는 YOLO v2 모델을 이용해 표정인식기를 개발하고 정확도 유지 시키기 위해 정수 연산이나 네트워크 깊이 감소를 사용하는 대신, 다음 세 가지 방법을 통해 연산량 및 메모리 소모를 줄인다. 첫 번째, $3{\times}3$ 필터를 $1{\times}1$ 필터로 교체하여 각 Layer 당 매개 변수 수를 9 분의 1로 줄인다. 두 번째, TensorRT의 추론 가속 기능 중 CBR (Convolution-Add Bias-Relu)을 통해 연산량을 줄이고, 마지막으로 TensorRT를 사용하여 반복되는 동일한 연산구조를 가진 레이어를 통합하여 메모리 소비를 줄인다. 시뮬레이션 결과, 기존 YOLO v2 모델에 비해 정확도는 1 % 감소했지만 FPS는 기존 3.9 FPS에서 11 FPS로 282%의 속도 향상을 보였다.