본 논문에서는 다수의 PC를 사용하는 네트워크 환경에서 사용자의 사용이 끝난 PC에 대해 전력을 관리함으로써, 불필요한 전력의 낭비를 절감하여 에너지의 효율을 높일 수 있는 다수의 PC 전력 제어 시스템을 제안한다. 현재의 PC의 전력을 관리하기 위한 방법으로는 Microsoft Windows나 Linux 등의 OS에서 기본적으로 절전 모드를 제공한다. 그러나 전력을 차단하는 것만큼 불필요한 에너지를 절감할 수 있는 방안은 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 불필요한 에너지들을 절감하기 위하여 네트워크를 기반으로 구축된 PC 환경에서, 전력의 유무를 검사하고 불필요한 전력을 차단할 수 있는 방안을 제시한다. 결과적으로 제안한 방법을 통하여 다수의 PC를 사용하는 환경에서 불필요한 전력을 감지하여, 이를 차단함으로써 에너지의 효율을 극대화 할 수 있었다.
컴퓨터와 주변장치의 급속한 발전은 인간과 컴퓨터 사이의 인터페이스에 많은 변화를 가져왔다. 특히, 인간의 감정을 인식하는 기술은 컴퓨터를 보다 인간 친화적으로 만들기 위한 노력으로, 그 동안 꾸준히 진행되어 왔다. 본 논문에서는 한대의 카메라로 촬영한 영상으로부터 실시간으로 신체움직임이 표현하는 감정을 인식할 수 있는 방법을 제안하고, PC기반의 실시간 감정 인식 시스템을 구현한다.
RNA 분자의 pseudoknot 구조는 이차 구조의 loop에 있는 염기와 이 loop 외부에 있는 염기와의 결합으로 생성되는 삼차 구조 요소이다. pseudoknot은 삼차 구조 형성에 필수적인 구조 요소일 뿐만 아니라, RNA 분자의 기능에 중요한 영향을 미친다. pseudoknot을 포함한 RNA 구조를 예측하는 문제는 매우 어려우며 많은 계산을 필요로 한다. 현재까지, 병렬 구조를 갖는 수퍼 컴퓨터에서 유전자 알고리즘을 이용한 프로그램의 예측 결과가 가장 우수하다고 알려져 있다. 그러나 이 프로그램은 수퍼 컴퓨터에서만 운용되기 때문에 일반 연구자가 쉽게 사용하기 어려운 단점이 있다. 본 논문은 유전자 알고리즘을 이용한 PC 기반의 pseudoknot 예측 프로그램에 대하여 기술한다. 실헙 결과는 PC 기반에서도 유전자 알고리즘을 이용하여 pseudoknot을 포함한 RNA 구조를 효과적으로 예측하고 있음을 보인다.
PC의 급속한 보급 및 대용량화와 각종 통신망의 발달로 원격교육 시스템의 개발 환경이 조성되면서, 웹 기반 원격강의 학습 시스템에 관하여 최근 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 GVA(Global Virtual Academy) 시스템에 의해 시간과 공간의 제약을 극복한 가상의 공간에서 음성, 문자, 그래픽 등 멀티미디어 데이터 쌍방향 통신기술을 기초로 실시간 질의응답을 통한 면대면 교육효과를 PC상에서 달성할 수 있는 원격강의 학습 시스템을 설계하고 구현한다.
현재 컴퓨터 기반 악기 연주장치에 사용되는 입력장치로는 키보드, 마우스 등의 기본장치, 스마트폰에 널리 사용되는 터치방식, 그리고 전자악기의 MIDI 인터페이스 등과 같이 다양하다. 본 연구에서는 Kinect의 3차원 영상데이터를 이용하여 효율적으로 손가락 움직임을 검출하는 방법을 제안하고 이 정보를 이용하여 피아노 연주 입력장치를 구현함으로써 PC기반 피아노 연주시스템 구현의 편리성을 보였다.
최근 자동차 산업의 활성화로 운전자 보조시스템에 연구가 많이 이루어지고 있으며, 그 중 AVM 시스템(Around View Monitoring System)에 대한 연구 및 개발이 활발해지고 있다. 기존 AVM 시스템은 차량 주변 상황을 실시간으로 제공하기 위해 임베디드 시스템 또는 SoC(System on Chip)의 형태로 개발되었다. 그러나 Car PC가 차량에 장착되어 있으면 AVM 시스템을 추가의 비용이 없이 소프트웨어만으로 시스템을 개발할 수 있다. 본 연구에서는 Car PC 기반의 AVM 시스템 기능에 위치 정보 기능인 위도, 경도, 속도 기능을 추가하여 위치정보를 제공하는 AVM 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 구현한 위치 정보를 제공하는 AVM 시스템에 저장 기능을 추가하면 AVM 블랙박스 시스템으로 활용될 수 있다.
산업혁명 이후 지식 정보화 사회로 발전되면서 기업 내부 정보의 가치는 갈수록 증가하고 있다. 특히 금융회사는 대부분의 내부정보가 개인정보나 금융거래 정보를 포함하고 있어 내부정보의 유출은 단순히 해당 기업의 업무 정보 유출 차원을 넘어, 궁극적으로 고객의 신뢰를 존립 기반으로 하는 금융회사의 특성상 기업의 영업기반이 한순간에 무너질 수도 있는 리스크가 걸린 문제이기도 하다. 최근 내부 정보의 대량 유출 사고가 다수 기업에서 발생하면서 금융회사를 포함한 많은 기업에서 기업의 주요 전략적인 정보와 함께 고객정보의 유출 사고를 예방하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 본 논문에서는 금융회사에서 발생한 내부 정보 유출 사례와 금융회사에 내부 정보 유출 통제를 위해 구축한 주요 보안 체계 및 내부정보 유출 통제에도 불구하고 잔존할 수 있는 PC보안 취약점에 대해 설명하고, 사이버 침해 위협이 증가로 인한 사용자 PC 보안위협 대응방안에 대해 제시한다.
현대의 선박운항에 있어서 선내 노동의 경감과 운항의 안정성 및 경제성 확보를 위하여 선박 자동화 및 원격 조종화가 이루어지고 있다. 또한, 선박조종 및 작업제어를 위하여 컴퓨터를 이용한 통합제어 시스템에 관한 연구도 활발하게 진행되고 있다. 그러나 소형선박 빛 어선과 같은 환경에서의 지능형 시스템에 관한 연구는 많이 부족한 실정이다. 인공지능기법을 이용하여 보다 인간 친화적인 시스템을 구현하고, 음성인식기술을 이용하여 원격으로 선박 조타기를 제어하여 조업자의 부담경감 및 인원절감의 효과를 가져올 수 있는 선박 조종시스템의 개발이 절실하다. 본 논문에서는 PC를 기반으로 하여 원격으로 모형 선박의 조타기를 제어하는 시스템을 구축하였다. 구체적인 연구 방법으로는, 음성인식기술과 지능형 학습 기법을 바탕으로 음성지시기반학습 시스템을 구축하고, 퍼지 조타수 조작모델을 구현하여 PC 기반 원격 제어시스템을 구현하였다. 또한, 구축된 원격 조타제어시스템을 축소된 선박모형(Miniature Ship) 시스템에 적용하여 그 효용성을 확인하였다.
본 연구는 중·고령자의 온라인 사회관계 서비스 활용도(PC, 모바일)와 삶의 만족도 간의 관계에서 사회적 지지의 매개효과를 검증하고자 한다. 이를 위해 한국정보화진흥원에서 수집한 '2017년도 디지털 정보격차 실태조사' 데이터를 활용하였으며, 만 55세 이상 중·고령자 2,300명 중 인터넷을 이용하는 1,488명을 최종 분석대상자로 선정하였다. 이후 구조방정식을 활용하여 온라인 사회관계 서비스 활용도와 삶의 만족도의 관계에서 사회적 지지의 매개효과를 검증하였다. 그 결과 모바일 기반 사회관계 서비스 활용 수준이 높을수록 사회적 지지와 삶의 만족도가 높은 것으로 나타났다. 또한 모바일 기반 사회관계 서비스 활용도와 삶의 만족도와의 관계에서 사회적 지지는 부분 매개 효과를 가지는 것으로 확인하였다. 그러나 PC 기반 사회관계 서비스 활용도는 사회적 지지와 삶의 만족도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과는 중·고령자의 모바일 기반 사회관계 서비스 활용 교육과 사회적 지지 증진 교육과의 연계성을 높이거나 사회적 지지를 함께 활용하여 효과적인 삶의 만족도 증진시킬 수 있는 실천적 방안의 기초자료로 활용 가능하다. 또한 온라인 사회관계서비스 활용도를 하나로 측정했던 한계점을 극복하고, 모바일과 PC로 구분하여 실질적으로 효과가 높은 도구를 선별해내었다는 것에 연구의 의의를 가진다.
IaaS는 인프라 하드웨어를 소유하지 않고 필요에 따라 임대하는 새로운 방식의 컴퓨팅 서비스로서 비용측면에서 매우 효율적인 것으로 알려져 있다. 일반적으로 사용량에 따른 과금 방식을 채택하므로 인프라 비용에 민감한 서비스를 운영하기에 적합하다. 이러한 서비스를 운영하는 책임자는 예상되는 소요 비용을 조기에 파악하여 클라우드 활용 정책을 적시에 변경하기를 원할 것이다. 그러나 클라우드 서비스 제공자들은 십수시간 지연된 과금 정보를 제공하여 신속한 대처가 불가능하다. 본 논문에서는 가상 머신 인스턴스 수준에서 사용량을 모니터링하고 이에 기반하여 실시간 IaaS 비용 예측 모델을 제안한다. 이 모델 검증을 위하여 1학기 동안의 공용 클라우드 기반의 PC 실습실 서비스를 운용하였으며, 이를 통하여 부과된 실제 금액과의 차이는 평균 5.2% 이하임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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