대학 교육에 있어서 전공과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡터는 네트워크 분석을 통해 학생과 수업의 특성을 나타낼 수 있도록 생성하였다. 학생을 표현하는 벡터를 생성하기 위해, 각 학생을 노드로 설정하고 엣지는 두 학생이 같은 수업을 수강한 경우 가중치를 가지고 연결되도록 설계했다. 마찬가지로 수업을 표현하는 벡터를 생성하기 위해 각 수업을 노드로 설정하고 엣지는 공통으로 수강한 학생이 있는 경우 연결시켰다. 이에 각 노드의 특성을 수치화 하는 표현 학습방법론인 Node2Vec을 이용하였다. 모델의 평가를 위해 추천 시스템에서 주로 활용하는 지표 4가지를 사용하였고, 임베딩 차원이 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해 3가지 다른 차원에 대한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 NeuMF 구조에서 원-핫 벡터를 이용하였을 때보다 차원과 관계없이 평가지표에서 좋은 성능을 보였다. 이에 본 연구는 학생(사용자)와 수업(아이템)의 네트워크를 이용해 기존 원-핫 임베딩 보다 표현력을 높였다는 점, 모델을 구성하는 각 구조의 특성에 맞도록 임베딩 벡터를 활용하였다는 점, 그리고 기존의 방법론에 비해 다양한 종류의 평가지표에서 좋은 성능을 보였다는 점을 기여점으로 가지고 있다.
저 잡음 증폭기는 RF 수신단의 필수적인 요소이며, 다양한 무선시스템에서 사용하기 위하여 넓은 주파수 범위에서 동작하도록 요구된다. 전압 이득, 반사 손실, 잡음 지수, 선형성과 같은 중요한 성능지표들을 신중히 다루어서, 제안하는 LNA의 주요한 성능으로 역할을 하게끔 한다. Buffer 단에서 peaking 인덕터를 사용하며 전체적으로 cascade 구조로써 inductive shunt feedback을 LNA 입력 단에 성공적으로 적용하였다. 광대역 정합 주파수를 얻기 위한 설계식은 상대적으로 간단한 회로구성을 통해 도출된다. 입력 임피던스의 주파수 응답 분석을 위하여 pole과 zero를 광대역 응답을 실현하기 위한 특성으로 기술하였다. 입력 단에 게이트와 드레인 사이의 인덕터는 출력의 3차 고조파를 감소시킴으로 선형성을 크게 향상시킬 수 있다. 제안하는 회로를 $0.18{\mu}m$의 CMOS 공정으로 제작하였고, Pad를 포함한 광대역 LNA의 칩 면적은 $0.202mm^2$이다. 측정 결과는 1.5~13 GHz에서 입력손실은 -7 dB 이하이고, 전압 이득은 8 dB 이상이며, 잡음 지수는 6~9 dB 정도이다. 그리고 IIP3는 8 GHz에서 2.5 dBm이며, 1.8 V 전압에서 14 mA 전류를 소모한다.
최근 IoT 기술의 확산으로 인해 산업 무선 센서 네트워크 분야에서도 IoT 기술이 적용되고 있다. 특히 스마트 팩토리는 유연한 공정 변화 및 맞춤형 제조를 위해 제조 설비에 무선 통신 및 네트워크 기술을 적용하는 것으로 무선 노드의 이동과 빈번한 네트워크 변동에도 적응적으로 네트워킹을 지원하는 것이 중요하다. 대표적인 산업 무선 센서 네트워크 기술인 IEEE 802.15.4e는 TSCH와 DSME의 2가지 MAC 모드를 사용하고 있으며, 그 중 DSME는 네트워크 변동에 강한 저 지연 실시간 전송을 위한 기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 DSME에 기반한 분산 스케줄링 기법을 제안한 것으로 이동성이 높은 산업 무선 센서 네트워크에서 트래픽에 적응적으로 통신 슬롯을 할당하여 산업 무선 센서 네트워크의 시의성과 전송 신뢰성을 확보하고 있다. 제안 알고리즘은 Coordinator 노드의 Local queue의 길이와 Global queue의 길이를 비교하며, Slot stealing 기법에 기반한 Traffic-aware 분산 스케줄링을 수행한다. Slot stealing 기법을 통해 개별 통신 노드의 전송 기회를 효율적으로 보장하면서, Slot stealing을 통해 야기되는 충돌로 인한 성능 저하 및 재전송 문제를 극복하기 위해 GroupACK 기법 적용 및 CAP 구간에 재전송 예약 슬롯을 할당하였다. 이 논문에서는 제안 알고리즘을 TSCH, DSME, legacy IEEE 802.15.4 slotted CSMA/CA와 비교하였고, 다양한 이동성 실험에서 성능 우위를 확인하였다. 실험을 통해 30개 이상의 노드로 구성된 토폴로지에서는 전송 대역폭이 15% 이상 개선됨을 확인하였다. 또한, slotted CSMA/CA에 비해서는 약 40%, TSCH 및 DSME 표준기법에 비해서는 제안 알고리즘을 탑재한 DSME가 15%의 전력 소모 절감이 나타나는 것을 실험적으로 확인하였다.
본 연구의 목적은 직 간접 변환방식 검출기를 사용한 디지털 유방 X선 촬영시스템의 영상 화질을 비교하고 평가함에 있다. 영상의 정량적인 분해능을 나타내는 변조전달함수(MTF), 노이즈 특성을 나타내는 정규화된 잡음력 스펙트럼(NNPS), 그리고 신호 대 잡음비 성능을 나타내는 양자검출효율(DQE)인자를 이용하여 영상 화질평가를 하였다. DQE는 IEC 62220-1-2 규약에 따라 edge 팬텀을 사용한 MTF 도출을 이용하여 계산되었다. 대조도 대 노이즈비(CNR) 측정은 한국의료영상품질관리원에서 제시한 가이드라인에 따라 측정되었다. 직접 변환방식 검출기가 간접 변환방식 검출기에 비해 공간주파수별로 MTF와 DQE 값이 높은 것으로 측정되었다. 동일한 평균유선선량(AGD)일 때 직접 변환방식의 검출기는 더 높은 CNR값을 보였다. 공간주파수별로 높은 DQE 값을 갖는 직접 변환방식 검출기는 디지털 유방 X선 촬영시스템에 있어서 향상된 영상 화질과 적은 환자선량을 제공할 것이다.
말단배송최적화는 도심내 공급사슬의 운영의 핵심적인 역할을 수행하고 있으며, 전체 배송 프로세스에서 가장 복잡하고 많은 비용을 지불해야만 한다. 도심복합물류센터 (Urban Consolidation Center: UCC)는 최근 말단배송 서비스를 운영하고 고객의 수요를 만족시키기 위한 핵심적인 자산으로 인식되고 있다. UCC를 활용할 경우 도심 내 다양한 요인을 고려하여 최적의 배송 과정을 설계함으로써 배송에 소요되는 시간과 이동거리를 최소화할 수 있다는 장점이 존재한다. 본 연구에서는 지리정보시스템 (GIS)를 활용하여 다양한 수리모형이 통합된 시나리오 분석을 활용하기 위한 기법을 제안한다. 특히, 본 연구는 몽골의 수도 울란바타르를 사례로 실제 도심 내 최적 배송네트워크를 설계하는 것을 목표로하고 있다. 이를 위해 위치배분문제와 차량경로문제를 결합하는 기법을 제안하였다. UCC의 위치와 개수를 기반으로 다양한 시나리오를 설계하였으며, 기본적인 총배송거리, 배송시간, UCC의 수 및 필요 차량의 수를 기준으로 시나리오를 평가하였다. 또한, UCC의 건설과 운영에 필요한 전체 비용 관점에서 최적의 시나리오를 비교 선정하였다. 본 연구의 결과는 도심 내 말단 배송을 위한 유통 네트워크를 설계해야 하는 관리자 혹은 정부 기관의 담당자들이 합리적인 의사결정을 내리기 위한 객관적인 근거 자료로 활용될 수 있을 것이다.
QoS(Quality of Service)는 ITU-T Rec. E.800에 의해 서비스를 사용하는 형태, 특성 그리고 요구 수준에 따라 사용자의 요구에 부응하여 제공할 수 있는 네트워크 서비스의 성능지표로 표현된다. VoIP(Voice Over Internet Protocol) 서비스가 광범위하게 사용되고 있지만 QoS관련 문제점은 해결해야 할 현안 과제로 인식되고 있다. 본 연구는 NGN(Next Generation Network) 기반 환경에서 VoIP QoS 보증을 위해 어떤 체계하에서 품질이 관리 되어야 하는지를 도출하기 위해 VoIP 품질측정과 시험체계 모델을 제시 한다. 프레임워크는 VoIP 기술동향, 프로토콜 분석, 품질관리 항목 도출, 품질측정 기능개발, 프레임워크 설계, 프레임워크 검증 순서로 연구를 진행 한다. 이를 위해 QoS 측정 메트릭스, 측정구간과 측정계위, 측정도구와 측정장비, 측정방법 및 측정결과분석에 대한 일련의 프로세스와 관리체계를 모델화 하여 향후 VoIP QoS 보증활동에 응용토록 한다. 통신서비스 품질은 스스로 보장되지 않으며 끊임없이 측정되고 관리될 때 에만 목표 수준의 품질 확보가 가능하다. 특히 네트워크기술 패러다임 대 전환이 전개되고 있는 이 시기적인 중요성을 볼 때 VoIP QoS 관리에 대한 연구는 앞으로 활발하게 추진되어야 할 핵심 소재 이다. 본 연구를 통해 VoIP 품질관리 프레임워크를 적용 할 경우 품질관리가 가능함을 보여주고 있다.
건전성 예측은 구조물의 고장이 발생될 때까지 남은 시간인 잔존유효수명을 예측하는 것으로, 이는 안전 및 정비 계획과 직접적으로 연관되기 때문에 매우 중요하다. 건전성 예측방법에는 물리모델 기반방법, 데이터 기반방법과 두 방법의 장점을 통합하는 방법이 있으며, 본 연구에서는 잔존수명 예측의 정확도가 모델변수 추정과 직접적으로 관련되는 물리모델 기반 건전성 예측에 초점을 맞춘다. 물리모델기반 건전성 예측에서는 모델변수 추정을 통해 시스템 상태의 장기 예측이 가능하지만, 대부분의 실제 구조물들의 상태모델은 여러 개의 모델변수를 포함함은 물론이고, 그 변수들이 서로 상관되어 있기 때문에 모델변수를 추정하는 일은 간단한 문제가 아니다. 본 연구에서는 물리모델 기반 건전성 예측을 위한 세 가지 변수 추정방법들의 차이를 논한다. 이 세 가지 방법들은 파티클 필터, 전반적인 베이지안 접근법, 그리고 순차적인 베이지안 접근법으로 모두 베이지안 추론이라는 하나의 이론적 바탕에 기반하지만, 샘플링 방법이나 갱신 절차 등에서 차이가 있다. 균열성장을 표현하는 Paris 모델의 변수 추정을 통해 세 가지 방법의 차이점이 논해지고, 건전성 예측 메트릭을 이용하여 정량적 차이를 표현한다. 파티클 필터방법이 건전성 예측 메트릭 측면에서 가장 높은 성능을 나타내었지만, 전반적인 베이지안 방법은 파티클 필터방법과 근소한 차이를 보이면서도 데이터가 집단으로 존재할 때에는 가장 효율적인 방법으로 나타났다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권6호
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pp.1153-1166
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2011
차량 네트워크에서 부정행위를 탐지하는 것은 안전 관련 응용 및 혼잡 완화 응용을 포함하는 광범위한 영향을 갖는 매우 중요한 문제이다. 대부분 부정행위 탐지 방법들은 악의적인 노드들의 탐지와 관련이 있다. 대부분 상황들에서, 차량들은 운전자의 이기적인 이유 때문에 틀린 정보를 보낼 수 있다. 합리적인 행위 때문에 부정행위를 하는 노드를 식별하는 것보다 거짓 경보 정보를 탐지하는 것이 더 중요하다. 이 논문에서, 우리는 경보 메시지를 전송한 후, 부정행위를 한 노드들의 행위를 관찰하여 거짓 경보 메시지를 탐지하는 가변 정밀도 러프집합 기반 부정행위 탐지 방법을 제안한다. 차량 네트워크에서 이동하는 노드의 타당한 행위들로부터 경보 프로파일인 경보 정보 시스템이 먼저 구축되어진다. 어떤 이동하는 차량이 다른 차량으로부터 경보 메시지를 받으면, 수신차량은 그 메시지로부터 경보종류를 알아낸다. 경과시간 후, 수신차량이 경보 전송차량으로부터 비콘을 받으면, 수신차량은 경보 정보 시스템으로부터 가변 정밀도 러프집합을 사용하여 상대적 분류 오차를 계산한다. 만일 그 상대적 분류 오차가 그 경보종류의 최대 허용 가능한 분류 오차보다 크면, 수신 차량은 그 메시지를 거짓 경보 메시지로 결정한다. 제안하는 방법의 성능은 모의실험을 통하여 2가지 척도, 즉 정확률과 부정확률로 평가되어진다.
전술망은 감시정찰, 정밀타격, 지휘통제체계를 하나로 묶어주는 무선네트워크 기반 체계이다. 전술망은 생존성을 높이기 위해 격자형으로 연결되어 있으므로 대체 링크를 다수 보유하고 있다. 그리고, 부대와 전투원들이 작전 수행시 망 접속 위치가 변경되므로 망 토폴로지가 자주 변경된다. 라우팅을 위한 대부분의 인터넷 표준들은 안정적인 백본망을 목표로 설계되었으므로 전술망에 적용시 성능 저하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 전술 백본망을 위해 우선 순위를 고려한 다중 경로 지역 최적화 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 라우팅 메트릭을 전역 메트릭과 지역 메트릭으로 구분하여 관리한다. 전역 메트릭은 라우팅 프로토콜을 통해 다른 라우터들에게 전파되며 루프 방지가 보장되는 다중 경로 구성에 사용되고, 지역 메트릭은 링크 사용율을 반영하여 링크 과부하 발생시 우회 경로를 탐색하는 용도로 활용되며 각 라우터 내에서만 관리된다. 또한, 우선순위가 높은 트래픽에게 최적 경로에 대한 우선권을 부여한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법에서 가용 라우터간에 사용자 트래픽이 효과적으로 분산됨을 확인하였다.
무선 네트워크 환경에서 멀티미디어 통신을 성공적으로 지원하기 위해서는 핸드오프 시 발생 가능한 연결중단 확률을 최소화함으로써 이동 호스트(클라이언트)에게 연결성을 위한 QoS(Quality of Service)를 보장해야 한다. 그러나, 핸드오프를 필요로 하는 클라이언트의 이동성으로 인해 이동 호스트와 네트워크 간에 협상된 QoS가 보장되지 못할 수도 있다. 이는 각 셀에서 발생하는 트래픽에 할당되는 가용 채널의 제약에 기인한다. 본 논문에서는, 가용채널의 효과적인 확보를 위해 대역폭 예약 기법을 기반으로 한 부하 균형 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 셀 내의 클라이언트의 이동 방향을 예측한 후, 해당 셀의 부하 상태에 따라 예약될 채널의 크기를 균형있게 조절하여 가용채널을 확보한다. 핸드오프 채널로 예약된 대역폭은 우선적으로 핸드오프를 위해서 사용이 되어지며, 목적지 셀의 가용 채널이 주어진 임계치 이하일 경우, 해당 셀의 가용 채널을 추가로 확보하기 위해서 적응적 대역폭 예약을 이용한 부하균형 알고리즘을 설계함으로써 채널의 이용 효율을 최대화한다. 본 논문에서 제시한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 신규 호 탈락율, 핸드오프호의 강제종료율을 측정하였다. 시뮬레이션 결과, 본 논문의 성능이 기존의 기법보다 우수함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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