대용량 데이터를 실시간으로 처리할 수 있고 지연 현상을 해소할 수 있는 차세대 통신 기술인 5G 기술 개발이 주목받고 있다. 미국과 다른 여러 나라뿐만 아니라 우리나라에서도 국가전략기술로 삼아 관련 연구 개발을 중점적으로 지원하고 있다. 5G 발전전략의 핵심 서비스 중 하나로 스마트공장이 제시되었으며, 제조 생산 라인의 유연성을 높이는 것을 목표로 한다. 기존 유선 기반의 설비를 5G의 초저지연, 초고속 특성을 이용하여 무선으로 대체하여 구축할 수 있다. 본 연구는 스마트공장과 관련된 5G 기술의 효율적 개발을 위해 기술개발 동향을 분석하였다. 국내 특허청 데이터 1517건과 미국 특허청 데이터 1928건을 수집하였다. 해당 데이터를 바탕으로 네트워크분석 및 토픽모델링 기법을 이용하여 기술 추세와 핵심기술을 파악했을 때 한국과 미국의 경우 5G 기술이 초저지연과 초고속 특성에 초점 맞춰 기술 개발이 진행되는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로 제시된 스마트공장의 5G 활용과 관련된 기술개발 동향은 관련 산업의 정책수립 및 기술전략 수립을 위한 의사결정에 활용될 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 광역 네트워크로 연결된 다수의 봇을 활용한 방식이 아닌 단일 네트워크에서 정보의 최신성을 보장하기 위해 데이터베이스 서버를 사용하지 않고 실시간으로 웹에 접속하여 정보를 불러오는 방식을 사용한 검색 시스템을 설계하는 것이다. 연구의 방법은 크레페 시스템에서 신속하고 정확한 인물과 키워드 검색을 할 수 있는 시스템을 설계하고 분석한다. 크레페 서버는 본문 태그 매칭 변환 과정은 사용자가 정보를 등록할 경우 글자체, 글자 크기, 색상등과 같이 사용자마다 여러 스타일이 적용되어 그 자체가 정보가 되기 때문에 모든 정보를 그대로 저장하게 된다. 크레페 서버는 본문 태그 매칭 문제점이 발생되지 않는다. 그러나 크레페 검색 시스템을 실행할 때에는 사용자들의 스타일 및 특성을 정형화할 수 없다. 이러한 문제점을 html_img_parser 함수와 Go언어의 html 파서 패키지를 사용하면 해결할 수 있다. 특정 사이트를 대상으로 하는 웹 크롤러 설계가 아닌 범용 웹 크롤러에 큐와 다중 스레드를 적용하여 다양한 웹 사이트를 빠르고 효율적으로 탐색, 수집한 빅 데이터를 다양한 응용 분야에 활용될 수 있을 것이다.
정보기술인 인터넷과 하드웨어기술의 급진적인 발전에 따라 모든 사물에 인터넷을 연결하여 사물끼리 또는 사물과 사람사이에 의사소통을 하는 사물인터넷의 보급률과 이용률이 지속적으로 증가하고 있다. 이미 스마트 워치를 중심으로 한차례 사물인터넷 돌풍이 일어난 상태이며, 냉장고, 세탁기, 전구, 스위치 등 집안의 모든 사물을 스마트폰으로 조작하는 스마트 홈 킷이 현실화되고 있다. 각각의 디바이스는 자체적인 기능 구현이 가능하고, 중심 역할을 처리하는 허브를 통해 좀 더 지능화되고 협력적인 기능을 제공한다. 하지만 사물인터넷 디바이스의 양이 급증하는 것에 비해 사물인터넷 기반 소프트웨어의 품질 평가에 관한 연구는 매우 부족하여 그 품질기준이 명확하지 않다. 특히 IoT 기반 SW는 사물인터넷 디바이스를 통해 활용되기에 이동성과 휴대성, 실시간 접근성과 같은 특징과 디바이스라는 것에 대한 하드웨어적인 특징을 포괄하고 있기 때문에 포함하기에 일반적인 소프트웨어와는 차별화된 품질기준과 평가모델이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 필요성에 따라 사물인터넷 소프트웨어 평가모델을 제안하고자 한다. 국제표준 ISO/IEC 25000의 품질 특성을 바탕으로 본 논문의 평가 모델을 제시하고, 시나리오 기반 사례연구를 수행하여 검증을 하였다.
도시고속도로축은 도시고속도로와 운전자가 대체도로로 이용할 수 있는 인접도로로 구성된 가로망을 말한다. 고속도로에서 사고나 극심한 혼잡으로 인해 지체가 생길 경우 단순히 진입램프에서 램프미터링만을 실행하는 것이 아니라 인접도로로의 경로전환을 통해 도시고속도로축의 효율을 극대화할 수 있다. 이는 지능형교통체계(ITS)에서 고려하고 있는 경로안내시스템과도 결부된다. 그러므로, 도시고속도로측에서는 진입램프에서의 램프미터링전략과 진출램프에서의 경로전환전략, 인접도로에서의 신호최적화전략을 통한 제어를 실행할 수 있다. 그러나, 이를 통합한 제어전략은 아직 고려되고 있지 못하다. 따라서, 본 연구에서는 도시고속도로에서의 진입 램프미터링과 진출램프를 통한 경로전환, 인접도로에서의 신호시간조정을 통합한 제어모형을 구축하였으며 통합제어모형은 적정 제어변수의 값을 구하기 용이하게 하기 위해 선형 형태로 구성하였다. 본 통합제어모형은 기존의 선형계획법을 이용하여 제어변수의 값을 쉽게 구할 수 있으며, MPL(버젼 4.0)을 이용하여 문제를 풀었다. 또한, 시뮬레이션(TSIS 4.01)을 통해 통합제어모형과 알고리즘의 우수성을 검증하였다.
본 연구는 건설공사 현장에 적용되고 있는 무선센서네트워크 관련 기술현황을 검토하고, USN 기반의 콘크리트 양생온도 관리방법에 대한 현장적용성 실험을 통하여 그 개선 방안을 도출하는데 목적이 있다. 건설분야에서의 USN 관련연구는 주로 공사의 품질관리 및 시설물 유지관리, 안전관리를 중심으로 이루어지고 있으나, 현장여건 및 통신네트워크 등 실용화를 위한 세부적인 연구가 필요한 것으로 나타났다. 또한 현장사무실에서의 실시간 원격모니터링에 의한 콘크리트의 온도관리가 콘크리트내 소형의 무선센서를 활용 하여 USN 환경에서도 가능한 것을 알 수 있었다. 다만, 센서의 매립깊이에 따른 전파인식정도나 내장건전지의 전력소모 및 전송방식 등 현장에서의 가변적 상황에 대응할 수 있는 보다 안정화된 다양한 시스템 구축을 위한 연구가 필요한 것으로 나타났다.
국가가 운영하는 119 구조 구급 출동서비스는 응급상황에서 인간의 생명과 직결되는 매우 중요한 사회적 응급 운송시스템이며, 고령화 사회로의 급속한 전이를 보이는 우리나라의 현 사회구조를 비추어 볼 때 그 중요성은 더욱 커져가고 있다. 특히 긴급차량의 사고현장 도착시간은 환자의 초등 조치에 영향을 미치는 중요한 변수이며, 출동서비스 센터의 위치, 사고 현장까지의 접근성 등 도로네트워크 속성에 따라 영향을 받을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 경상북도의 구조 구급활동자료를 바탕으로 119 긴급차량의 도착지체 및 출동배치의 효율성을 분석하고자 하였다. 먼저 구조 구급서비스의 출동분포 특성을 살피고, 구조 구급서비스 시설, 도로 네트워크의 위치정보가 주어진 상태에서 GIS의 공간분석을 활용하여 구조 구급서비스 시설의 일정 반경에 포함되지 않는 사고다발지역(사각지역)과 국가교통 DB상의 도로네트워크 입력속도, 실제 구조 구급일지 상의 현장 도착시간을 각각 입력 값으로 하는 긴급차량 도착지체 지역을 GIS 맵으로 표출하였다. 또한 출동거리가 10km 넘는 원거리 출동빈도가 높은 구조구급 서비스시설의 출동배치 효율성을 분석하고, GIS의 OD 네트워크 분석을 이용하여 도로네트워크상 최단거리에 위치한 서비스시설에서 출동이 이루어지도록 구조 구급서비스망을 개선하였다.
본 연구에서는 낙동강유역의 주요 수위표지점중 진동수위표지점에서 홍수위를 예측하기위한 신경망모형인 WSANN모형이 제시되었다. WSANN모형은 모멘트방법, 초기조건의 개선 및 적응학습속도에 의해 보완되어진 개선된 역전파훈련 알고리즘을 이용하였고, 본 연구에 사용된 자료는 훈련자료와 테스팅자료로 분할하였으며, 최적 은닉층 노드수를 결정하기 위하여 은닉층노드와 임계학습횟수로부터 경험식이 유도되었다. 그리고 WSANN모형의 보정은 4개의 훈련자료에 의해 실시되었으며, WSANN22와 WSANN32모형이 모델의 검증에 사용될 최적모형으로 결정되었다. 모형의 검증은 훈련되지 않은 2개의 테스팅자료를 이용하여 모형의 적합성을 평가하기 위하여 이루어 졌으며, 통계분석의 결과를 통하여 홍수위를 합리적으로 예측하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과를 기본으로 신경망기법을 이용한 실시간 홍수예경보 시스템의 구축 및 홍수위의 제어에 관한 지속적인 연구가 필요것으로 사료된다.
인구의 증가와 경제의 발전으로 인해 한정된 수자원에 대한 수요가 급증하였고 향후 고도의 복지사회 구현과 지방 자치화에 따른 각종 용수 수요에 대한 심각한 물 배분 문제가 대두되고 있다. 특히 심각하게 물 배분 문제가 야기될 때 각 수요지점별로 필요한 용수를 공급하기 위해서 단지 상류에서 하류 단으로 물을 배분한다면 수리권의 공정성 문제가 제기되며 물 관리 원칙의 결여에 따른 곤란한 상황이 발생할 수 있다. 이렇게 갈수 및 가뭄 시와 같이 물 배분 문제가 생길시 에는 우선 하천유역 전체의 가용수량을 파악한 후 각 용수 사용별로 중요성을 감안하여 용수공급 우선순위를 설정하여 전 하천 유역을 통하여 일관된 배분을 실시할 수 있는 수자원 최적화 배분 시스템을 개발 할 필요성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 한국수자원공사 수자원연구원과 콜로라도주립대학에서 공동 개발한 유역 네트워크 유량 모델(River Basin Network Flow Model)인 K-MODSIM을 이용하여 유역통합 실시간 일 저수지 운영 모델을 개발하였다. 개발된 유역통합 실시간 일운영 모델은 금강유역에 적용하였으며, 금강유역을 12개의 소유역으로 구분하고, 용담댐과 대청댐을 포함하며, 유역관리는 용수공급, 치수대책, 발전수력 및 하천 유지용수의 공급등의 유역내 수자원 관리 상황을 포함하였다. 이처럼 유역의 매우 자세한 세부사항을 고려함으로서 기존에 개발된 모델이 가지고 있던 단순화의 단점을 보완하고 유역의 특성을 최대한 반영하도록 하였다. 또한 유역통합 실시간 일운영 모델의 장기적인 저수지 운영 문제를 해결하기 위해 암시적 추계학적 동적계획법을 사용하여 도출된 월운영룰을 일운영모델에 적용할 수 있는 방법을 제시 하였다.기능으로 구성되어 있으며, 각 기능을 선택하면 해당 화면으로 GUI가 전환된다. 따라서 다량의 측정자료의 신뢰성을 유지하고 이를 모형의 입력자료로 활용하는 일련의 과정을 시스템화하기 때문에 자료의 이상적 유지 관리가 이루어지며 복잡한 2차원 수질해석 모형을 수월하게 운영할 수 있는 시스템으로 개발하였다.제외하면, 부자측정 방법에 의한 유량산정시 가장 큰 오차원인은 홍수시 측정된 유속측선의 위치와 홍수 전후로 측정된 횡단면상의 위치가 일치하지 않는 점과, 대부분 두 측정 구간의 평균값을 대푯값으로 사용한다는 점이다. 본 연구는 다년간의 유량 측정 및 검증 경험과 자료를 토대로 현장에서 부자를 이용하여 측정된 측정성과를 정확도 높은 유량자료로 산정하는데 있어서의 문제점을 도출하고, 이로 인해 발생하는 오차를 추정하여 그 개선방안을 제시해 보고자한다. 더불어 보다 정확한 유량 산정을 위한 기준과 범주를 제시하고자 한다.리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을
센서네트워크에서 이동하면서 데이터를 수집하는 모바일 싱크(Mobile Sink)는 유비쿼터스 환경에서 사건들에 대한 실시간 처리에는 적합하지만 많은 문제점을 지니고 있다. 특히 네트워크상에서 이동하는 모바일 싱크로 어떻게 데이터를 전송할 것인가에 대한 의문은 무선 센서 노드들의 효율적 운영 측면에서 중요한 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 모바일 싱크를 위한 새로운 데이터 전송 기법인 DHA를 제안한다. DHA 방법은 홈에이전트 와 액세스 노드의 개념을 사용하여 최소한의 비용으로 모바일 싱크에게 신뢰성 있고 효과적인 데이터 전송을 수행할 수 있다. 제안된 기법에서는 모바일 싱크의 이동 정보는 모든 센서 노드들 대신 홈에이전트와 액세스노드에게만 통보한다. 무선 센서 노드들에서 수집된 데이터들은 고정된 홈에이젼트로 전송하며, 홈에이전트가 이들 데이터를 모바일 싱크로 전송한다. 제안된 방법은 무선망에서 발생하는 데이터 패킷들의 충돌 현상을 감소시킬 수 있으므로 모바일 싱크에 전달되는 패킷 수신 성공률을 향상시킨다. 실험을 통하여 제안된 기법은 무선 센서 네트워크내 에서 브로드캐스트 패킷수를 감소시키며 그 결과 데이터 전송 및 수신에 위하여 소모되는 에너지를 감소시킴을 보인다. 이런 효과는 배터리로 동작하는 무선 센서 네트워크의 전체적인 수명 연장에 기여한다.
결함 지역화는 관찰된 결함의 근본 원인을 자동 인식 하는 것이 가능하기 때문에 규모가 큰 분산시스템에서 중요 역할 수행하며 시스템의 신뢰성 개선을 위해 시스템의 관리와 제어가 가능한 자가 관리를 지원한다. 결함 지역화를 지원하는 기존 연구들은 유비쿼터스 환경에서 베이지안 네트워크와 같은 인공지능 기술들을 주로 사용하여 진단과 예측 기능 중 하나만을 고려하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 시스템의 신뢰성 개선을 위해 실시간 시스템 성능 스트림에 대한 학습을 통해 자가관리를 위한 확률적 의존 분석을 기반으로 하는 결함 지역화 방법을 제안하여 진단과 예측기능을 동시 제공한다. 학습 방법으로 베이지안 네트워크 알고리즘을 사용하여 각종 관련된 요소들을 연결함으로써 네트워크를 생성하고 확률적 의존 관계를 통해 귀납적과 연역적 추론기능을 제공한다. 베이지안 네트워크의 구성은 노드들간의 연관성을 찾아내는 것이 중요하기 때문에 그것을 구성하는 인자의 개수가 많은 경우 노드 순서 리스트를 추출하는 사전처리 과정이 필요하다. 따라서 전체 모델링 프로세스에 대한 개선이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발생한 문제와 관련성이 높은 노드 순서 리스트를 추출하는 방법을 제공한다. 구조 학습을 지원 하는 사전처리 방법을 통해 다양한 문제 영역에서의 학습 효율성을 높이며 학습에 필요로 되는 시간을 줄인다. 제안 방법론을 통해서 시스템의 자원 문제를 신속하고 정확하게 진단하는 것이 가능하며, 관찰된 정보를 기반으로 실행 중에 발생되는 잠재적인 문제를 예측하는 것이 가능하다. 시스템 성능 평가 영역에서 제안 방법론을 적용한 시스템 성능 분석을 기반으로 진단, 예측의 효율성과 정확성을 평가하여 제안 방법론의 유효성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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