KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권8호
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pp.3366-3383
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2020
The Poisson point process (PPP) is widely used in wireless network modeling and performance analysis because it can provide tractable results for heterogeneous cellular networks (HetNets) analysis. However, it cannot accurately reflect the spatial distribution characteristics of the actual base stations (BSs). Considering the fact that the distribution of macro base stations (MBSs) is exclusive, the deployment of MBSs is modeled by the Matérn hard-core point process (MHCPP), and the deployment of pico base stations (PBSs) is modeled by PPP. This paper studies the performance of multiantenna HetNets and improves the energy efficiency (EE) of HetNets by optimizing the transmit power of PBSs. We use a simple approximate method to study the signal-to-interference ratio (SIR) distribution in two-tier MHCPP-PPP HetNets and derive the coverage probability, average data rate and EE of HetNets. Then, an optimization algorithm is proposed to improve the EE of HetNets. Finally, three transmission technologies are simulated and analyzed. The results show that multiantenna transmission has better system performance than single antenna transmission and that selecting the appropriate transmit power for a PBS can effectively improve the EE of the system. In addition, two-tier MHCPP-PPP HetNets have higher EE than two-tier PPP-PPP HetNets.
We spend a lot of time in indoor space, and the space has a huge impact on our lives. Interior design plays a significant role to make an indoor space attractive and functional. However, it should consider a lot of complex elements such as color, pattern, and material etc. With the increasing demand for interior design, there is a growing need for technologies that analyze these design elements accurately and efficiently. To address this need, this study suggests a deep learning-based design analysis system. The proposed system consists of a semantic segmentation model that classifies spatial components and an image classification model that classifies attributes such as color, pattern, and material from the segmented components. Semantic segmentation model was trained using a dataset of 30000 personal indoor interior images collected for research, and during inference, the model separate the input image pixel into 34 categories. And experiments were conducted with various backbones in order to obtain the optimal performance of the deep learning model for the collected interior dataset. Finally, the model achieved good performance of 89.05% and 0.5768 in terms of accuracy and mean intersection over union (mIoU). In classification part convolutional neural network (CNN) model which has recorded high performance in other image recognition tasks was used. To improve the performance of the classification model we suggests an approach that how to handle data that has data imbalance and vulnerable to light intensity. Using our methods, we achieve satisfactory results in classifying interior design component attributes. In this paper, we propose indoor space design analysis system that automatically analyzes and classifies the attributes of indoor images using a deep learning-based model. This analysis system, used as a core module in the A.I interior recommendation service, can help users pursuing self-interior design to complete their designs more easily and efficiently.
본 연구는 국내 최초의 공중보행로인 서울로 7017의 이용행태를 이용객이 자율적으로 서술한 블로그를 분석하여 이용현황을 파악하고, 서울로 7017의 이용행태 및 개선방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 이에 서울로 7017이 시민에게 개방된 2017년 6월부터 2020년 5월까지로 검색엔진 NAVER·DAUM의 블로그 제목과 원문에 '서울로 7017'이 포함된 텍스트 데이터를 빅데이터 기법인 텍스트 마이닝(Text Mining)과 소셜 네트워크(Social Network; 사회연결망)분석을 활용하여 분석하였다. 연구결과의 요약은 다음과 같다. 먼저 서울로 7017의 주요 행태는 '야경'과 '걷다'이고, 영향을 미치는 요소는 문화·예술과 관련된 요소로 여러 가지 프로그램 및 축제를 이용객의 요구에 맞는 프로그램을 개설하고 적극적으로 알린다면 주요 행태가 더 활발하게 일어나게 할 수 있을 것이다. 한편, 서울로 7017의 이용객들이 원하는 주요행태는 정적 행태인 '앉다'인데, 앉는 행태가 일어나기에 물리적인 조건이 충분하지 않으므로 그늘, 벤치 등 앉는 행태가 일어날 수 있는 시설을 개선하여 방문객의 요구를 충족시킬 수 있을 것이다. 서울로 7017의 행태변화의 특이점으로 코로나19로 인하여 공공다중이용시설 및 집단 활동이 제한되면서 혼자 여행하기 좋은 곳, 혼자 산책하기 좋은 곳으로 인식되고 있다는 점이다. 이에 코로나19와 같은 상황에서 사람들이 산책 등을 할 수 있는 시설, 여러 가지 볼거리 증대 등을 통하여 더 다양한 행태가 도출될 수 있고, 이용객의 만족도를 높일 수 있다. 서울로 7017은 국내 최초의 공중보행로서 공공공간의 의미를 넘어 주변 지역의 도시재생 및 도시자원의 효율적 활용을 위하여 조성되었으며, 역사, 자연, 복지, 문화, 관광자원 등 다양한 가치를 지니고 있는 장소이다. 그러나 이용행태 분석 결과, 서울로 7017에서 다양한 행태가 일어나지 않고 있으며, 주요 행태를 방해하는 요소가 도출되었다. 이러한 연구 결과를 참고하여 서울로 7017의 이용행태를 파악하고, 공간체계 및 시설 개선의 계획을 수립하여 서울로 7017이 도시민들에게 중요한 장소이자 도시를 활성화하는 동력이 될 수 있도록 발전시켜 나가야 할 것이다.
본 연구는 도로의 실시간 교통정보를 이용하여 법정허용속도로 이동하는 시간과 실제속도로 이동하는 시간의 비율인 지연계수를 산정하였다. 연구의 대상지는 우리나라의 수도인 서울을 대상으로 하였다. 도로망의 실제 이용 속도는 대부분 최대속도보다 낮은 속도로 이용되는 것으로 조사되었으며, 이용 속도가 가장 낮은 시간은 출퇴근 시간대로 조사되었다. 조사된 출퇴근 시간대의 이용속도를 기반으로 접근성 분석을 수행한 결과 평균 37.94분이 소요되는 것으로 분석되었으며, 법정허용 속도에서는 15.70분으로 분석되어 약 2.4배 가량 과소평가되고 있는 것으로 나타났다. 이를 법정허용속도에 의한 접근성과 실제 이용속도 접근성 비율을 지연계수라 정의하고 분석을 수행한 결과 서울시의 지연계수는 2.44로 분석되었다. 행정구역별로 지연계수를 분석한 결과 한강을 중심으로 북쪽이 높고 남쪽이 상대적으로 낮은 지연계수를 보이는 것으로 분석되었다. 이를 도로밀도에 따른 통행량으로 비교한 결과 도로밀도에 따른 통행량이 증가할수록 지연계수가 감소하는 것으로 나타났다. 이는 통행량이 많다고 하여 반드시 이동시간이 증가하지 않는 것으로 볼 수 있으며, 이동시간의 증가를 유발하는 인자를 파악하기 위해서 향후에는 도로체계의 형상, 도로 폭, 신호체계 등 고도화된 정보를 기반으로 파악해야 할 것으로 보여진다.
토지정보체계(Geographical Information System, GIS)에서 지형표고를 나타내는 수치지형정보(Digital Terrain Model, DTM)는 토공량 계산 조경, 토목, 가시구역 분석, 무선중계국 위치선정 등 GIS가 활용되면서 여러 분야에서 이용되고 있다. DIM의 표고정보 및 이를 활용한 경사도와 같은 2차 정보의 정확도는 광활하고 평탄한 지형에서는 격자 간격, 원자료의 해상력 등이 크게 문제되지 않을 수 있으나 한국과 같이 지형의 기복이 심하고 다양한 형태의 지형에서는 적절한 해상력, 원자료의 정확성 등이 지형 표현에 있어 중요한 요소가 되고 있다. 그러므로 본 연구의 목적은 95소프트웨어를 이용한 경사도 산출시 등고선의 정확도, 해상력, DTM의 자료구조에 따른 차이점을 분석하여 한국의 산악 지형에 적절한 해상력을 구하고자 하는 데 있다. 이를 위해 현재 세계적으로 많이 쓰이고 있는 DTM의 자료구조인 고도행렬식 기법(altitude matrices)을 활용한 격자형(raster) 자료구조인 Idrisi(ver. 2.0)와 비정규삼각망(Triangulated Irregular Network, TIN)자료구조인 ArcView(ver. 3.0a)를 사용하여 덕유산 국립공원의 1:25,000 지형도에서 생성한 DIM을 이용하여 경사도를 산출한 후 각각의 경사도 차이에 대해 비교 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1) 해상력이 낮을수록 원자료의 등고선 간격이 클수록 지형의 smoothing 효과가 나타났다. 2) 격자형 자료구조인 Idrisi와 TIN자료구조인 ArcView사이의 경사도 값 차이는 해상력이 떨어질수록 큰 차이를 보였다. 3) 30개의 표본점을 선택해 오차 비교 결과 경사도 오차의 경우 격자형 자료구조인 Idrisi와TIN자료구조인 ArcView모두 해상력에 따른 큰 차이가 없었으며 표고차의 경우 ArcView는 l0m 등고선 간격에서 생성한 해상력 10, 20, 30m DTM에서 각각 4.9, 6.2, 5.9m로서 큰 차이가 없었고 Idrisi는 해상력 10, 20, 30m DTM에서 각각 6.3, 9.1, 10.9m로서 해상력이 감소할수록 표고 값의 오차가 늘었다. 4) Idrisi ArcView 모두 산정상부, 계곡 바닥과 같은 지형의 지성선을 고려하지 못하였다.
본 연구는 U-City 서비스 지원기관이 'U-City 서비스 및 산업 활성화를 지원하는 기관'으로서의 역할을 수행하기 위하여 어떠한 기능에 우선순위를 두어야 하는지 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 관 산 학 연 전문가를 대상으로 AHP 방법을 활용하여 U-City 서비스 지원기관의 기능 영역과 기능 요소의 상대적 중요도와 우선순위를 분석하고, 민감도 분석을 실시하였다. 연구 결과, 기능 영역별 상대적 중요도는 1) U-City 서비스 관련 정보의 유통, 2) U-City 관련 제품 및 서비스의 품질인증, 3) U-City 기술의 연구개발, 4) U-City의 표준화, 5) U-City 전문인력 양성 순으로 나타났다. 기능 요소별 상대적 중요도는 1) U-City 정보 유통 추진체계 마련, 2) U-City 정보 유통을 위한 유통망 설치 운영, 3) U-City 정보 유통 및 가격 정책 수립 지원, 4) U-City 정보 유통 목록 제공, 5) U-City 제품 및 서비스의 품질인증 기준 마련 및 적용, 6) U-City 인증항목, 인증대상, 인증절차 등 제도연구, 7) U-City 정보 유통현황의 조사 분석 및 제공, 8) U-City에 구축된 인프라와 서비스 수준 평가, 9) U-City 관련 핵심원천기술의 개발 및 국산화, 10) U-City 수집 정보 및 서비스의 분류체계, 전달체계 등의 표준화 순으로 나타났다. 이러한 연구결과는 U-City 서비스 지원기관의 기능 설계에 직접적으로 반영할 수 있고, 직무 조정과 인력 배치, 재원 배분 등에 활용될 수 있을 것이다.
센서 기술, CMOS 기반의 반도체 장치, 네트워크 프로토콜 및 통신기술의 주요한 기술적 진보와 함께 무선 센서 네트워크의 활용 범위는 확대 및 다양화 되었으며, 여러 산업에 적용되어 유익하게 사용되고 있다. 특히 주변 환경의 현상을 모니터링하는 무선 센서 네트워크에서는 센서가 측정한 정보를 싱크로 전달하기 위해, 멀티 홉을 통한 전송 경로를 구성하거나 모바일 싱크기술을 사용하여 노드들과 통신하였다. 하지만 데이터 교환에 따른 높은 에너지 비용 및 노드들의 에너지 불균형, 데이터 전송지연으로 인한 측정데이터 값과 실제 값 간의 시간차이 등은 추가적인 연구가 필요한 부분이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 무선 센서 네트워크 모델을 제시한다. 빈번한 메시지 교환에 따른 통신비용을 줄이기 위해 무선 센서 네트워크를 구성하는 노드들의 지리적 상관성을 사용하여 주변 노들의 상황을 예측하는 상황 예측 모델을 개발했다. 또한 시스템에 치명적일 수 있는 이상징후가 발생하면 이를 신속하게 모니터링 시스템에 경고하기 위해 이상징후 파악 모델을 개발했다. 모의실험결과에 따르면, 상황 예측 모델 적용한 경우가 그렇지 않은 경우보다 오차가 작았고, 이상징후 파악 모델을 사용하여 데이터 전송 지연 속도를 줄일 수 있었다. 본 연구는 지리적 위치를 식별할 수 있는 무선 센서 네트워크 모니터링시스템의 효율적인 통신기법으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
44.1 kHz 샘플링 비율의 표준 CD음질의 오디오 신호를 인터넷 상에서 전송 및 분배하기 위해서 네트워크 대역폭과 저장 공간의 제한점을 고려해야 한다. 이러한 제한은 오디오 신호의 샘플링 비율을 낮추거나 MP3와 같은 오디오 데이터 압축 기법을 이용하여 해결할 수 있지만, 공통적으로 고 주파수 (High frequency) 대역의 정보가 손실 된다는 문제가 발생한다. 이러한 고 주파수 손실은 결국 저 샘플링 비율의 오디오 신호를 생성하게 되며 표준 CD음질을 가지는 오디오 신호보다 제한된 저 주파수 대역만을 재생할 수 있게 된다. 일반적으로 오디오 신호의 고주파 성분은 위치정보와 명료도, 재생 환경 등에 대한 음의 풍부한 정보를 제공한다. 본 논문의 목적은 LMS 적응 필터링과 DWT 분석/합성을 이용하여 저 샘플링 비율을 가지는 오디오 신호로부터 고 주파수 대역의 정보를 효과적으로 추정하는 것이다. 제안된 알고리즘은 DWT 영역에서 LMS 적응 알고리즘을 이용하여 고 주파수 정보를 추정하고 DWT 합성을 이용하여 고 주파수 정보가 강화된 고음질의 오디오 신호를 재생한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 실제 음성신호와 음악 신호를 이용하여 컴퓨터 모의 실험과 청취 평가를 수행하여 기존 알고리즘과 비교하였으며, 실험 결과 제안된 알고리즘의 우수성을 확인하였다.
A social phenomenon that occurs in a physical space is said to be a complex system. However, space syntax, which is commonly employed by researchers to identify such social phenomena, has various limitations in interpreting their complexity. On the other hand, agent-based modeling considers a variety of factors including the personality of the agent, objective-oriented work flows, estimation according to time flows and better prediction of space use through diverse parameters depending the situation, as well as the characteristics of the space. The agent-based method thus has the potentials to be developed as an alternative to space syntax techniques. In particular, discrete event driven simulation(DEVS), which is part of the agent-based modeling method, embraces the concept of networks just like space syntax, which allows a possible theoretical linkage in the future. This study suggests a procedural model of agent-based DEVS reflecting two different connection methods, i.e. connections between adjacent areas and those of the entire space, and attempts to identify the relationship between the local and regional indices of space syntax. A number of spaces were selected as examples-one for a preliminary experiment and eight modified for the main experiment-and space syntax and DEVS were applied to each of them. The comparative analysis of the results led to the conclusions as follows: 1) Adjacent connections were closely related to local indices, while the whole-space approach to regional indices. Local integration shows both characteristics. 2) Observation of the time flow model indicated a faster convergence with the range of 1 to 3-fold of the total time of one lap, with the error of less than 10%. 3) The heat map analysis showed more obvious characteristics of using the space for the entire space rather than adjacent connections. 4) Space syntax shows higher eligibility than ABM.
한반도의 단주기 표면파의 특성을 연구하기 위하여 기상청 지진관측망에서 관측된 지진자료에 잡음의 상호상관기법(Campillo and Paul, 2003; Shapiro et al., 2005)을 적용하였다. 다론 시간에 관측된 지진자료의 에너지를 평준화시키기 위해 1 비트 샘플링 방법이 아닌 화이트닝 기법을 사용한 것을 제외하고 일반적인 상호상관기법이 그대로 적용되었다. 잡음상호상관기법으로 얻어진 그린함수에서 다중필터기법으로 군속도를 계산하였다. 군속도를 역산하여 0.5 - 20 초 주기에서 표면파 분산의 공간적인 변화를 이미지화하였다. 사용된 토모그래피 역산기법은 각 주기의 공간적인 이미지 뿐만 아니라 주기함수인 분산 곡선을 동시에 구하기 위하여 모든 주기의 군 속도자료를 역산하였다. 역산결과, 한반도 남동부 지역인 경상분지에서 낮은 군속도를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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