본 논문은 최근에 ICT 분야 중에서 Hot Issue로 부상하고 있는 스마트미디어의 동향을 분석하고 이를 바탕으로 향 후 도래될 스마트미디어 기반의 인간 생활의 뉴패러다임을 가늠할 수 있을 것으로 생각한다. 또한 이를 바탕으로 어떠한 부분을 지금부터 준비를 해야 스마트미디어 기반의 생활 패턴에 능동적으로 대처할 수 있는지에 관한 부분도 제시하였다.
본 논문은 분산 저장환경에 사용되는 RAID와 네트워크 가상화 기술을 융합하며 Software Defined Storaging 방법을 제안한다. 제안방법은 저장장치를 소프트웨어 기반으로 설계함으로써 유연한 제어 및 관리를 제공하여 물리적인 스토리지의 용량과 재해 복구비용을 절감할 수 있다. 제안된 Software-Defined RAID 기반의 장애복구 기법을 실질적인 퍼블릭 클라우드인 AWS와 구글 스토리지를 이용하여 실증 테스트 및 성능을 비교한다.
Metaverse provides a simulated environment where a large number of users can participate in various activities. In order for Metaverse to be sustainable, it is necessary to study ethics that can be applied to a Metaverse service platform. In this paper, Metaverse ethics and the rules for applying to the platform are explored. And, in order to judge the ethicality of avatar actions in social Metaverse, the identity, interaction, and relationship of an avatar are investigated. Then, an action-based audit approach to avatar interactions (e.g., dialogues, gestures, facial expressions) is introduced in two cases that an avatar enters a digital world and that an avatar requests the auditing to subjects, e.g., avatars controlled by human users, artificial intelligence (AI) avatars (e.g., as conversational bots), and virtual objects. Pseudocodes for performing the two cases in a system are presented and they are examined based on the description of the avatars' actions.
Emerging mobile edge computing (MEC) can be used in battery-constrained Internet of things (IoT). The execution latency of IoT applications can be improved by offloading computation-intensive tasks to an MEC server. Recently, the popularity of unmanned aerial vehicles (UAVs) has increased rapidly, and UAV-based MEC systems are receiving considerable attention. In this paper, we propose a dynamic computation offloading paradigm for UAV-based MEC systems, in which a UAV flies over an urban environment and provides edge services to IoT devices on the ground. Since most IoT devices are energy-constrained, we formulate our problem as a Markov decision process considering the energy level of the battery of each IoT device. We also use model-free Q-learning for time-critical tasks to maximize the system utility. According to our performance study, the proposed scheme can achieve desirable convergence properties and make intelligent offloading decisions.
Harvest forecasting is the great demand of multiple aspects like temperature, rain, environment, and their relations. The existing study investigates the climate conditions and aids the cultivators to know the harvest yields before planting in farms. The proposed study uses federated learning. In addition, the additional widespread techniques such as bagging classifier, extra tees classifier, linear discriminant analysis classifier, quadratic discriminant analysis classifier, stochastic gradient boosting classifier, blending models, random forest regressor, and AdaBoost are utilized together. These presented nine algorithms achieved exemplary satisfactory accuracies. The powerful contributions of proposed algorithms can create exact harvest forecasting. Ultimately, we intend to compare our study with the earlier research's results.
이 논문에서는 현대 도시 관리에 필수적인 요소로 자리 잡은 비디오 감시 시스템에 대한 새로운 접근 방식을 제안한다. 블록체인과 IPFS를 활용하여 데이터의 무결성과 프라이버시 보호를 강화하고, 객체 탐지 기술을 통해 이상 행위 탐지 및 영상 자동 저장함으로써 도시 안전과 보안을 향상시킬 수 있다. 이 통합 접근법은 감시 시스템의 효율적인 관리 방법론이 되어 도시 관리자와 시민들에게 더 안전하고 효율적인 감시 환경을 제공할 것이다.
최근 이미지 분할(Image Segmentation)에 관련되어 스마트 공장 산업과 의료 분야 등에 접목하려는 연구가 다수 진행되고 있다. 특히 딥러닝 알고리즘을 사용한 이미지 분할 시스템들은 대용량의 데이터를 높은 정확도로 학습할 만큼 발전되었다. 자율주행 분야에서도 이미지 분할을 이용하기 위해선 대용량의 데이터들에 대한 충분한 학습량이 필요하며, 실시간으로 운전자의 데이터를 처리하는 스트리밍 환경은 고속도로, 어린이보호구역 등으로 안전운행에 대한 정확도가 중요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 도로환경에 적용할 수 있는 기존 FCN(Fully Convoulutional Network) 알고리즘을 강화한 DFCN 알고리즘을 제안하였으며, DFCN 알고리즘의 성능이 FCN 알고리즘과 비교하여 손실 값 측면에서 1.3% 개선하였음을 증명하였으며, 기존 U-Net 알고리즘에 DFCN 알고리즘을 적용하여 이미지 내의 주파수의 정보를 유지하여 더 좋은 결과치를 도출함으로써 결과적으로 자율주행 환경에서 DFCN 알고리즘이 FCN 알고리즘보다 성능이 향상되었다는 것을 증명하였다.
스마트 단말(스마트폰, 태블릿 PC 등)들의 수가 증가함에 따라, 사용자들 간의 멀티미디어 콘텐츠 공유도 증가하고 있다. 스마트 단말 사용자들은 사용자 간 멀티미디어 콘텐츠 전송을 위해서 개별 앱들을 사용하고 있다. 하지만, WiFi나 3G에 연결되어 있는 단말들은 NAT(Network Address Translator)를 사용해 인터넷에 연결되기 때문에 단말 간의 직접적인 연결이 불가능하다. 이와 같은 한계를 극복하기 위해서, 본 논문에서는 추가적으로 서버를 활용하지 않고 거리의 제약이 없도록 푸시 서비스 기반의 파일 전송 기법을 제안하고 있다. 두 번째로, 수신 단말의 링크 대역폭을 기반으로 송신 단말의 전송량을 조절하는 혼잡 제어 기법을 제안하고 있다. 세 번째로, 서로 다른 대역폭을 가진 송신자들을 위해 대역폭 인지 기반 전송 기법을 제안하고 있다. 마지막으로 본 논문에서는 앱을 구현하고 스마트 단말을 이용해 실험을 수행함으로써, 제안하는 기법의 성능을 검증하였다.
현대 사회는 급속한 세계인구의 증가, 농촌 인구의 고령화, 산업화로 인한 농작물 재배 지역의 감소, 농촌 지역의 수익 구조의 불량 등으로 농부들의 탈농촌화 등으로 먹거리 문제 해결이 중요한 화두로 떠오르고 있다. 최근 농촌의 수익을 증대시키기 위해서 스마트 팜(Smart Farm) 분야의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 스마트 팜 연구는 주로 온실의 농작물의 재배 환경을 모니터링 하여 온실의 조도, 습도, 토양 등이 불량해지면 재배 환경인자를 제어하는 시스템을 자동으로 가동시켜 농작물의 재배 환경을 최적의 상태로 유지하는 데 중점을 두어 연구되고 있다. 즉, 실내에서 재배하는 농작물에 중점을 두어 연구가 이루어지고 있으며 실외에서 재배되는 농작물의 재배환경에 적용되는 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 과수원에서 자라는 과수의 수확 시기를 정확하게 예측하여 최상의 품질로 과일이 수확되게 지원하고 수확이 불량한 지역을 빅데이터 분석을 통해 모니터링하여 불량 지역의 수확성을 향상시키기 위해서 집중 관리할 수 있은 기능을 제공하는 아키텍처를 제안한다. 수확에 관련된 인자는 과일 색상 정보와 과일 무게 정보를 사용하며 실시간으로 수집되는 수확 상관인자 데이터를 Apache Spark 엔진을 이용하여 분석하도록 제안한다. Apache Spark 엔진은 대용량 배치성 데이터 분석 뿐만 아니라 실시간 데이터 분석에서도 우수한 성능을 보인다. 서비스를 수신하는 사용자 디바이스는 PC User 와 Smart Phone User를 지원한다. 센싱 데이터 수신 장치는 센싱되는 데이터를 수신한 후 서버로 전송하는 단순한 처리만 필요하므로 Arduino를 적용하였다. 과일의 수확시기를 조절하여 좋은 품질의 과일을 생산하려면 수확이 불량한 지역을 판단하여 불량지역을 집중 관리해야 한다. 본 논문에서는 빅 데이터 분석 기법을 이용해서 과일 수확의 불량지역을 판단하는 아키텍처 모델을 제안한다.
본 연구는 2013년부터 정부가 추진하고 있는 상상콘텐츠기금 논의의 문제를 확인하고, 디지털 환경에서의 콘텐츠 진흥기금 목적 및 부담 주체를 제시하고자 설계되었다. 본 연구는 프랑스의 새로운 콘텐츠 기금도입 정책과, 부가가치가 콘텐츠 유통 사업자들에게 집중되는 디지털 콘텐츠 생태계의 불균형 문제에 주목하였다. 공존과 균형을 통한 공진화는 생태계의 발전의 필수 요소인 바, 새로운 콘텐츠 기금의 목적은 '콘텐츠 생산 재원조달 활성화와 콘텐츠 산업의 디지털화'에 초점을 맞추어야 하며, 기금 재원은 콘텐츠 유통을 통해 부가가치를 창출하는 디지털 콘텐츠 서비스 사업자 및 스마트 기기 사업자의 역할 분담을 통해 조성되는 것이 바람직하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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