인터넷을 비롯한 광대역 멀티미디어 수요가 폭발적으로 증가함에 따라 스마트폰, IPTV, VoIP, VOD, 클라우드 등의 새로운 서비스의 등장으로 유발된 데이터 통신량의 폭주로 가입자망의 고도화가 통신 산업에서 가장 큰 이슈가 되고 있다. 본 연구에서는 파장분할다중방식(Wavelength Division Multiplexing, WDM) 수동형 광가입자망(Passive Optical Network, PON)의 국사 광역화와 광코어 절감을 위한 1기가급 Reach Extender(RE) 기술에 대한 개발을 시도하였다. 특히, 시장 경쟁력을 강화하기 위하여 광부품의 저가화와 소형화, 집적화, 소비 전력 폭주를 대처하기 위한 저전력화 등을 고려하였다. 또한, 기존 PON망에 RE 기술을 이용하여 전송 거리 확장 기술 개발 및 광선로의 용량 증가 기술 개발을 통한 신뢰성 기술, 원격관리 기술을 통합하여 일괄 시스템 개발을 완료하였다. 개발 시스템을 이용하여 기존 상용 1G PON 장비들과의 시스템 연동을 기반으로 개발 시스템을 이용한 국사 광역화와 광코어 절감을 이룬 것에 그 가치를 둘 수 있다. 본 연구를 기반으로 10G PON 기술 개발에 대한 연구를 진행 중이다.
본 연구는 공간 빅데이터, 공공 Wi-Fi AP와 야간 위성영상과 같은 새로운 지리 데이터를 활용하여 2018년 대구광역시의 도시 활력을 평가하였다. 새로운 지리 데이터는 다양한 시공간 스케일에서 도시민의 활동을 보다 직접적으로 파악하기 위하여 본 연구에서 사용되었다. 이동전화 데이터, 대중교통 스마트카드 데이터, 신용카드 데이터와 같은 세 가지 공간 빅데이터가 도시 활력의 사회적, 경제적 및 모빌리티 측면을 반영하기 위하여 사용되었다. 반면에, 공중 Wi-Fi AP와 야간 위성영상은 도시 활력의 가상적 및 물리적 측면을 고려하기 위하여 사용되었다. 다섯 개의 도시활력 지표들은 주성분 분석을 통해 통합되어 네 개의 시간대에서 집계구별 도시 활력 지수로 변환 되었다. 연구 결과에 의하면, 높은 도시 활력을 가진 다섯 개의 클러스터가 대구 도심, 대구은행 네거리와 범어역 네거리, 성서, 동대구역, 칠곡 3지구 주변에서 확인되었다. 또한, 도시 활력 지수는 같은 도시 공간상에서도 시간대별로 변한다는 것이 밝혀졌다. 본 연구는 도시 활력을 측정하기 위한 대리변수로 공간 빅데이터, 공공 Wi-Fi AP, 야간 위성영상을 통합하여 활용할 수 있는 가능성을 제시한다.
본 연구는 IOT 장비인 라즈베리파이를 마스터(master)로 이용하고 인버터를 슬레이브(slave)로 하여 모드버스 TCP 통신을 기반한 태양광 발전 모니터링 시스템을 제안하였다. 본 모델은 라즈베리파이에 다양한 센서를 추가하여 태양광 발전소의 모니터링에 필요한 정보를 추가하였으며, 실시간 발전량 예측을 통해 발전량 예측과 모니터링 정보를 스마트 폰으로 송신하였다. 또한, 서버에 태양광 발전소에서 지속해서 생성되는 정보를 빅데이터로 구축하였으며, 발전량 예측을 위한 딥러닝 모델을 학습하여 갱신하였다. 연구 결과로서 인버터에서 라즈베리파이로 모드버스 TCP 기반으로 안정적인 통신이 가능하였고, 라즈베리파이에서 학습된 딥러닝 모델로 실시간 예측이 가능하였다. 서버는 빅데이터로 다양한 딥러닝 모델 학습이 가능하였으며, LSTM이 학습 오차 0.0069, 테스트 오차 0.0075, RMSE 0.0866 등으로 가장 좋은 오차를 보임을 확인하였다. 본 모델은 다양한 제조사의 인버터에 대해서 보다 간단하고 편리하며 발전량을 예측할 수 있는 실시간 모니터링 시스템 구현이 가능함을 제시하였다.
본 연구에서는 스마트폰 이용동기가 어플리케이션 디스플레이 광고태도와 광고회피에 미치는 영향을 확인하였다. 또한, 광고침입성의 매개효과를 확인하였다. 연구참여자는 309명이며 설문조사방법을 이용하여 자료를 수집하였다. 공변량구조분석을 이용하여 스마트폰 이용동기와 어플리케이션 디스플레이 광고태도간의 인과관계를 분석하였으며, 광고침입성의 매개효과를 검증하였다. 연구결과, 첫째 스마트폰 이용동기는 스마트폰 어플리케이션 디스플레이 광고태도에 유의미한 영향을 미쳤다. 둘째, 스마트폰 어플리케이션 디스플레이 광고태도가 광고회피행동에 유의미한 영향을 미쳤다. 셋째, 스마트폰 어플리케이션 디스플레이 광고태도는 지각된 광고침입성에 유의미한 영향을 미쳤다. 넷째, 스마트폰 에플리케이션 디스플레이 광고의 침입성 지각은 광고회피행동에 유의미한 영향을 미쳤다. 마지막으로, 스마트폰 어플리케이션 디스플레이 광고태도와 광고회피 행동간에 인과관계에서 광고침입성 지각은 매개효과를 미쳤다. 본 연구결과는 광고회피 행동을 감소시키는 전략을 제안하는데 기여할 것이다.
본 연구는 스마트폰 과사용이 청소년의 건강과 학업에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 본 연구는 2017년도에 시행한 13차 청소년건강행태온라인조사의 원시자료를 이용하였다. 이 조사는 청소년(중학생과 고등학생) 64,991명을 대상으로 진행하였으며, 62,276명이 조사에 참여해 참여율 95.8%를 나타냈다. 연구자는 SPSS 22를 이용하여 빈도분석, 독립 t 검정, 카이제곱 검정, 피어슨 상관분석을 실시하였다. 연구결과, 청소년의 스마트폰 이용률은 62,276명 중 54,603명으로 87.7%로 나타났다. 스마트폰 사용목적은 메신저(1순위, 27.3%), SNS(2순위, 18.7%), 게임(3순위, 13.3%)으로 나타났다. 하루평균 스마트폰 사용시간은 206.68±194.73분으로 나타났다. 여학생이 남학생보다 스마트폰 사용시간이 유의하게 더 많았다. 스마트폰 사용시간이 206분 이상인 학생은 206분 미만인 학생보다 건강과 학업수행에 부정적인 결과를 나타냈다. 스마트폰 사용시간과 학업능력은 약한 상관 관계를 나타냈다(r=.245). 본 연구의 결과는 스마트폰 사용량이 높을수록 건강수준과 학업능력이 감소함을 알 수 있었고 저자는 이 결과에 대해 논의하였다.
영화를 본다는 것은 극장처럼 대형화된 스크린 혹은 대형화를 추구하는 TV를 통해 시청하는 것이 일반적이었지만 현재에는 모바일 디바이스 같은 소형 플렛폼을 이용하여 시청하는 빈도수가 급속도로 증가하고 있다. 이러한 변화는 인터넷 기반 동영상 스트리밍 서비스 플랫폼인 OTT(Over The Top)의 등장과 깊은 연관이 있다. OTT의 개발은 케이블 TV 시청의 필수 디바이스인 세톱박스를 이용하지 않고 시간과 공간의 제약에서 벗어난 자유로운 영상 시청을 제공하게 되었고 이 시장의 선두엔 인터넷 기반 DVD대여 서비스로 사업을 시작한 넷플릭스(NETFLIX)가1) 있다. 모바일 시장과 비례하여 동반 성장 중인 넷플릭스는 2018년 말 기준 1억3926만명의2) 회원을 보유하고 있으며 그 외 OTT 참여 회사로 콘텐츠 기반의 Pooq, TVing, 플랫폼 기반의 올레TV모바일, 옥수수, LTE비디오포털 등이 있다. 이와 같은 신 성장 사업의 규모는 점차적으로 증가하여 현재 스마트폰 전체 이용자의 25.4%가 스마트폰 같은 소형 모바일 디바이스를 이용 하여 영상콘텐츠를 시청하고 있다. 따라서 탈 대형화 중심 즉, OTT 서비스가 가능한 소형 모바일 디바이스 시청을 위해 차별화된 영상 문법이 대두되어야 판단된다. 이를 위해 본 논문은 대중적 영상콘텐츠를 소형 모바일 디바이스로 시청함에 있어 그 문제점을 파악하고 시청자에게 미치는 영향을 설문을 이용하여 조사 연구하겠다.
본격적인 스마트폰 대중화 시대가 시작되면서 소비자에게 브랜드 경험을 제공하기 위해 다양한 커뮤니케이션 수단이 등장하였고, 그 중 하나가 애플리케이션 형태로 제공되는 브랜드 앱이다. 이에 본 연구는 브랜드 앱의 특성을 이해하고 소비자들의 브랜드 앱 이용행태를 연구하고자 한다. 이를 위해 20-40대 직장인 250명을 대상으로 브랜드 앱 이용동기와 종속변수들에 대한 설문조사를 실시하였다. 연구 결과, 기업이 브랜드 앱을 제작하고 배포할 때 소비자들은 브랜드 앱의 유용성이나 오락성, 디자인 요소에 좀 더 만족하는 것으로 나타났으며, 콘텐츠 내용이 유용하면서 앱의 오락적 요소가 높을수록 지속적으로 이용하는 것으로 나타났기 때문에 이러한 요소를 잘 분석하고 반영하여야만 다양한 분야의 고객의 니즈를 충족시킬 수 있다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 향후 브랜드 앱 개발 시 경쟁 전략 수립 및 브랜드 앱의 개선에 도움이 될 수 있는 기초정보를 제공함으로써 새로운 경쟁력을 가질 수 있을 것으로 기대한다.
스마트 폰 이용자의 급격한 증가에 따른 무선 네트워크의 지원 및 모바일 환경은 언제 어디서나 네트워크를 이용할 수 있게 되었다. 이러한 인터넷 망의 발달로 인해 네트워크 트래픽이 급증함으로써 네트워크를 통한 분산서비스 공격, 인터넷 웜, 이메일 바이러스 등의 다양한 악의적인 공격이 증가되고 이에 따른 패턴이 급격하게 증가하는 추세이다. 기존 연구에서 침입탐지시스템인 Snort 2.1.0 룰의 약 2,000개 패턴으로 M-바이트 점핑 윈도우 알고리즘을 적용한 결과를 분석하였다. 하지만 점핑 윈도우 알고리즘은 패턴의 길이와 수에 큰 영향을 받기 때문에 더 긴 패턴과 더 많은 패턴을 갖는 새로운 환경(Snort 2.9.0)에서 TCAM 룩업 횟수와 TCAM 메모리 크기에 대한 새로운 분석이 필요하다. 이 논문에서는 Snort-2.9.0 룰에서 약 8,100개의 패턴을 이용하여 윈도우 크기별 TCAM 룩업 횟수와 TCAM의 크기를 시뮬레이션 했고 그 결과를 분석하였다. Snort 2.1.0에서는 16-바이트 윈도우에서 9Mb의 TCAM이 최적을 효과를 낼 수 있는 반면, Snort 2.9.0에서는 16-바이트 윈도우에서 18Mb TCAM 4개를 캐스케이딩으로 연결할 경우 최적의 효과를 낼 수 있다.
본 논문은 컬러 필터 어레이 (CFA) 영상에 대한 공동의 컬러보간(Demosaicking)과 임의 배율의 다운샘플링(arbitrary-ratio down sampling)알고리즘을 제시한다. 컬러보간은 단일 센서를 사용하는 다양한 영상 저장 시스템에서 영상 신호 처리 파이프 라인의 필수적인 부분이다. 또한, 스마트폰과 같은 소구경 카메라 시스템에서는 영상 센서에서 획득되는 고해상도 영상이 보다 작은 해상도의 영상으로 스크린에 다운샘플링되어 디스플레이 된다. 기존 방법에서는 이러한 과정들을 거치기 위해 "컬러보간 후 다운샘플링" 모듈의 순서대로 영상을 처리하게 된다. 하지만 이러한 독립적이고 순차적인 방법은 많은 메모리 소모와 계산량을 필요로 하게 되고, 또한 영상 처리 과정에서 아티팩트(artifact)가 발생하여 영상 디테일의 손상을 가져오게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 컬러보간과 다운샘플링을 동시에 동작하도록 하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법에서는 입력되는 컬러 필터 영상으로부터 고주파 및 저주파 성분으로 신호를 분해하는 방법에 기초하여 임의의 배율에서 컬러 필터 영상으로 역 사상(inverse mapping)을 하고 컬러보간 및 다운샘플링을 동시에 수행하게 된다. 제안하는 알고리즘은 종래의 기술보다 더 나은 영상 품질 성능을 나타내면서 동시에 보다 적은 계산량이 필요로 하는 것을 보여준다.
메모리반도체산업이 성장함에 따라 수요와 공급이 큰 폭으로 증가하고 있다. 그 중 플래시 메모리가 스마트폰, 테블릿PC, SoC(System on Chip)산업에 많이 사용되고 있다. 플래시 메모리는 NOR-형 플래시 메모리와 NAND-형 플래시 메모리로 나뉜다. NOR-형 플래시 메모리는 BIST(Built-In Self Test), BISR(Built-In Self Repair), BIRA(Built-In Redundancy Analysis) 등 많은 연구가 진행되었지만 NAND-형 플래시 메모리 BIST는 연구가 진행되지 않았다. 현재 NAND-형 플래시 메모리 패턴 테스트는 고가의 외부 테스트 장비를 사용하여 테스트를 수행하고 있다. NAND-형 플래시 메모리에서는 블록단위로 소거, 페이지 단위로 읽기, 쓰기 동작이 가능하기 때문에 자체 내장 테스트가 존재하지 않고 외부장비에 의존하고 있다. 고가의 외부 패턴 테스트 장비에 의존해서 테스트를 수행하던 NAND-형 플래시 메모리를 외부 패턴 테스트 장비 없이 패턴 테스트를 수행할 수 있도록 두 가지의 유한 상태 머신 기반 구조를 갖고 있는 BIST를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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