RFID란(Radio Frequency Identi-ficationD)최근 사회 전반적으로 급속히 발전되고 있는 디지털 컨버젼스 패러다임 변화의 한 모습으로 등장한 유비쿼터스 네트워크(Ubiquitous network)의 근원이 되는 핵심기술이다. 즉, 사물에 전자태그 부착하여 그 정보를 판독 할 수 있는 Reader(RFID Rader)기를 이용하여 사물의 정보를 판독하고 주변 상황정보를 인식하는 기술이다. 이러한 기술의 등장으로 기존의 바코드로 물품을 관리하던 구시대의 상품관리를 네트워크화, 지능화함으로써 유통 및 물품 관리뿐만 아니라 의료, 약품, 식품 둥 전자 태그를 붙일 수 있는 모든 분야에서 보안, 안전, 환경관리 둥 산업 전반에 걸쳐 혁명을 주도 할 것이다. 본 논문은 RFID Tag의 정보를 standalone방식의 임베디드 시스템에서 근거리 무선통신 기술인 블루투스를 이용하여 Reader기간의 네크워크인 피코넷 구성과 메인서버와의 데이터 통신을 구현해 본다.
이 논문에서는 도심 지역의 교통 제어 시스템의 동적 응답 성능 향상을 위하여 적응형 Q-Learning 강화 학습 메커니즘을 설계 하였다. 도로, 자동차, 교통 제어 시스템을 지능 시스템으로 모델링 하고, 자동차와 도로 사이는 무선 통신을 이용한 네트워크가 구성된다. 도로와 대로변에 필요한 센터네트워크가 설치되고 Q-Learning 강화 학습은 제안한 메커니즘의 구현을 위해 핵심 알고리즘으로 채택하였다. 교통 신호 제어 규칙은 자동차와 도로에서 매 시간 업데이트된 정보에 따라서 결정되며, 이러한 방법은 기존의 교통 제어 시스템에 비하여 도로를 효율적으로 활용하며 결과적으로 교통 흐름을 개선 한다. 알고리즘을 활용한 최적의 신호 체계는 온라인상에서 자동으로 학습함으로서 구현된다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘이 기존 시스템에 비하여 효율성 개선과 차량의 대개 시간에 대한 성능 지수가 모두 30% 이상 향상되었다. 실험 결과를 통하여 제안한 시스템이 교통 흐름을 최적화함을 확인하였다.
가축 질병 발생시 신속하게 대처를 하지 못할 경우 그 피해가 막대하기 때문에 가축 질병은 축산업에서 매우 중요한 이슈이다. 가축 질병 발생으로 인한 문제를 해결하기 위해서는 가축 질병상태를 조기에 진단하고 체계적이며 과학적인 가축 사양기술의 개발이 필요하지만 국내에는 이러한 기술에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 활용한 가축 질병 예찰 및 축사 통합 관제 시스템을 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 WSN과 어플리케이션을 통해 수집된 가축 및 축사관련 정보들을 데이터를 컬럼 지향 데이터베이스인 하둡 HBase를 이용하여 저장하고 관리하며, 맵리듀스 모델을 통한 병렬처리를 통해 가축 질병 예찰 및 축사 통합 관제 서비스를 제공한다. 또한 REST 기반의 웹서비스 제공을 통해 사용자는 PC, 모바일 기기 등 다양한 플랫폼으로 서비스를 제공받을 수 있다.
본 논문에서는 청각장애인을 위해 양방향 게이트 순환 신경망을 이용한 사운드 이벤트 검출 기반의 홈 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 우선적으로 효과적인 사운드 이벤트 검출을 위해 패킷손실 은닉을 이용하여 무선 센서 네트워크로 인해 손실된 신호를 복원하고, 멀티채널 상호 상관관계 계수를 이용하여 신뢰할 수 있는 채널을 선택한다. 선택된 채널의 사운드는 이벤트 검출을 위해 두 개의 오디오 채널을 사용하는 양방향 게이트 순환신경망에 적용된다. 검출된 사운드 이벤트는 텍스트로 변환되며, 이와 함께 하모닉/퍼커시브 음원 분리 방식을 통해 햅틱 신호로 변환되어 청각장애인에게 제공된다. 실험결과는 제안한 사운드 검출기반의 성능이 기존 방식보다 더 우수하다는 것과 음원 분리 방식을 통해 사운드를 세밀한 햅틱 신호로 표현할 수 있음을 보인다.
무선 센서 네트워크는 특정지역에 센서 노드를 설치하여 주변 정보 또는 특정 목적의 데이터를 수집하고, 그 정보를 수집하는 싱크(Sink)로 구성되어 있다. 무선 센서 네트워크의 수명은 망을 구성하는 센서 노드의 베터리 소비에 따라 수명이 결정 되고 하나의 노드가 죽기 시작하면서부터 급격하게 센서 노드의 베터리 소비가 커져 빠르게 죽는다. 무선 센서 네트워크를 구성하는 센서노드는 라우팅, 센싱을 수행하기 때문에 베터리 소비에 많은 부담을 가지고 있다. 본 논문은 무선 센서 네트워크의 대표적 클러스터링 기반 라우팅 기법인 LEACH(Low - Energy Adaptive Clustering Hierarchy)프로토콜에 SVM(Support Vector Machine)을 적용하여 센서노드의 균형적인 베터리 소비로 망을 효율적으로 관리하고 망의 수명을 개선 할 수 있는 방법을 제안 한다. 이러한 센서 노드의 균형적인 베터리 소비로 무선센서 네트워크의 수명을 개선 한다. 실험결과 기존의 LEACH 프로토콜보다 우수한 성능을 보인다.
무선 센서 네트워크에서 모바일 싱크의 도입은 기존의 고정된 위치의 싱크를 사용하는 WSN에서 발생하는, 싱크 주변 노드들과 외곽 노드들 간의 에너지 불균형 문제(에너지 핫스팟 문제)를 어느 정도 해결할 수 있게 하였다. 그러나 모바일 싱크의 에너지 제약으로 인해 싱크가 모든 노드를 방문하여 데이터를 수집할 수 없기 때문에, 앵커(또는 헤드)라고 불리는 특정 노드에서 데이터를 모으고, 모바일 싱크는 이러한 앵커 노드들만을 방문하는 방법이 널리 사용되고 있다. 최근 연구에서는 모바일 싱크가 보다 효율적으로 에너지 불균형 문제를 해결하기 위하여 모바일 싱크 이동 경로 및 앵커 노드 선정 최적화 방법이 활발히 연구되고 있다. 본 연구에서는 태양 에너지 기반 센서 네트워크를 위한 영역 기반 앵커 선정 기법 및 모바일 싱크 이동 경로 선택 기법을 제안한다. 제안 기법은 각 노드가 수집하는 태양 에너지의 활용을 최대화하고, 에너지 핫스팟 문제를 완화하기 위해 두 개의 라인(영역)을 설정하고 이 라인을 따라 앵커 노드가 선정된다. 모바일 싱크는 데이터 수집을 위해 이 두 라인을 왕복 이동 경로로 택하여 라인 내의 앵커 노드를 방문한다. 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법보다 에너지 불균형 문제가 완화되어 노드의 정전 시간이 줄어들고, 이에 따라 모바일 싱크에서 수집되는 데이터의 양이 증가하는 것을 확인하였다.
본 논문은 기존 강화학습 기반 수중통신 예약방식에서 성능 저하 요인 중 하나인 긴 학습 시간을 단축시킴으로써 에너지 소모를 감소시킬 수 있는 향상된 채널 접속 기법을 제안한다. 수중 무선 네트워크에서 노드 간 거리를 추정하여 이를 바탕으로 기존 강화 학습 기반 채널 접속 방법의 학습 범위의 최대, 최소치를 결정한다. 이는 기존 강화학습의 학습 범위를 줄일 수 있다. 수중 무선 네트워크 환경의 특성에 따른 거리 추정값의 오차를 고려하여 NAV 학습 범위를 고려하며, 이를 적용하기 위해 인위적으로 간섭의 크기를 변경시켜가며 학습 진행률에 대한 성능 테스트를 진행하였다. 실험 결과 기존 방법 대비 제안된 AQ-NAV 방안의 경우, 20-40회 학습에서도 360개의 학습 배열 중 평균 340-350개 이상의 학습 배열이 학습이 진행되었고 50회 이상 학습에서는 모든 학습 배열에 대하여 학습이 진행되었다. 반면, 기존 연구의 경우 학습이 120회 이상 진행되어도 360개의 배열 중 300-320개의 배열에 대한 학습이 진행되었다. 실험에서는 기존 대비 적은 횟수의 시도로 학습이 가능함을 보여준다. AQ-NAV가 수중 무선 네트워크에 적용될 경우 에너지 소비 절감을 통해 기존의 방안의 문제점을 완화하고 네트워크 성능 향상을 이룰 것으로 예상된다.
IoT 환경은 다양한 디바이스들과 네트워크를 이용하여 무한대의 서비스를 제공한다. 이러한 IoT 환경 발전은 비례적으로 보안의 중요성과 직결된다. 경량 암호는 보안, 높은 처리량, 낮은 전력 소비 및 소형을 제공하는 분야이기 때문에 IoT 환경에 적합하다. 그러나 경량 암호는 새로운 암호 체계를 형성해야 하고, 제한된 리소스 범위 내에서 활용되야 한다는 문제점을 가지고 있다. 그러므로 경량 암호는 다변화/다양화 등을 요구하는 IoT 환경에 최적의 솔루션이라고 단언할 수 없다. 그러므로 이러한 단점들을 없애기 위하여, 본 논문은 기존 블록 암호알고리즘을 경량화 암호알고리즘과 같이 사용할 수 있고, 기존 시스템(센싱부와 서버와 같은)을 거의 그대로 유지하면서 IoT 환경에 적합한 방법을 제안한다. 제안된 BCL 구조는 기존 유무선 센서 네트워크에서 다양한 센서 디바이스들에 대한 암호화를 경량 암호화 같이 수행할 수 있도록 한다. 제안된 BCL 구조는 기존 블록 암호알고리즘에 전/후처리부를 포함한다. BCL 전/후처리부는 흩어져 있는 각종 디바이스들을 데이지 체인 네트워크 환경에서 동작하도록 하였다. 이러한 특징은 분산된 센서시스템의 정보보호에 최적이며 해킹 및 크래킹이 발생하더라도 인접 네트워크 환경에 영향을 미치지 못한다. 그러므로 IoT 환경에서 제안된 BCL 구조는 기존 블록암호알고리즘을 경량화 암호알고리즘과 같이 사용할 수 있기 때문에 다변화되는 IoT 환경에 최적의 솔루션을 제공할 수 있다.
건축기술의 발달로 세계적으로 초대형 건축물들이 나타나고 있다. 건축물들의 대형화, 복잡화는 안전상의 큰 문제점을 가지고 있으며, 이에 걸맞는 안전대책이 요구된다. 본 연구에서는 건물에 적용되는 최신기술 및 시스템을 외국사례를 기준으로 소개하고 더 나아가 이를 바탕으로 건물에서 화재시 직접적으로 피난자들을 유도할 수 있는 방안을 제시하였다. 구체적으로 빌딩에서 화재를 실시간으로 감지하여 영향을 파악할 수 있는 무선센서 네트워크가 현실화됨에 따라 이러한 정보를 이용할 수 있게 되었고, 이점에 착안하여 방향성유도등을 전제로 한 직접적인 유도방안을 마련하였다. 화재 정보를 이용함에 있어서 기본적으로 Quickest Path Algorithm에서 비지배경로의 개념을 사용하여 시간과 용량을 고려한 경로를 선택하게 하였고, 화재의 영향을 시간과 용량의 제한조건으로 설정하여 경로의 선택에 영향을 주도록 하였다. 마지막으로 사례연구를 통해 네트워크에 적용해본 결과 Quickest Path Algorithm은 링크의 용량에 따라 효율적인 분산유도가 가능하였으며, 화재상황을 부여하여 경로상 화재에 의한 온도, 연기에 의해 링크 이용이 제한되는 경우에 있어서 해당링크를 피하거나, 수요를 제한하여, 실제적용시 안전과 피난시간의 최소화 등 피난유도의 목적을 얻을 수 있었다.
무선 센서 네트워크는 경제적, 환경적 목적으로 다양한 방면에서 활용되고 있다 이 때, 배치된 각 센서의 위치를 파악하는 것은 센서 네트워크에서 가장 기본적이며 가장 중요한 문제 중의 하나이다. 기존 논문에서 제안된 센서 위치 측정 방법은 특별한 장비를 장착하거나 특정한 환경의 지역에 한정시킨 방범으로 제한하고 있는 경우가 대부분이다. 하지만 어떠한 관심 지역의 환경은 언제라도 바뀔 수 있다. 또한, 센서가 위치할 환경의 기온, 풍속 등을 미리 안다는 것은 비현실적인 가정이다. 더구나 각각의 센서에 특별한 장비를 장착한다는 것은 비용 절감을 이유로 센서 네트워크를 운영하는 경우 오히려 그것을 이용하지 않는 경우보다 비용이 더 들 수도 있다. 이에 본 논문에서는 센서 노드의 기본적인 통신 기능은 이용하여, 환경에 순응적으로 센서의 위치를 측정할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 센서 노드에서 기본적으로 제공하는 통신 기능은 RF 전파를 보낼 때 전송 레벨을 달리하여 보낼 수 있다. 이러한 기본적인 기능을 이용하여 위치를 측정하게 되면 전체적인 센서 네트워크의 비용이 절감될 뿐만 아니라 환경에 순응적인 위치 측정이 가능하게 된다. 또한, 각 노드의 위치가 정해진 후 다른 노드와 통신할 때 전파의 세기를 조정함으로써 RF 통신에서 소모되는 전력량을 줄일 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 전송 레벨을 이용한 위치 측정 방법은 단순히 위치를 측정한다는 의미뿐 아니라 환경에 순응적으로 작동한다는 장점이 있다. 향후 네트워크 내에서 통신에 소비되는 전력을 줄일 수 있다는 점에서도 중요한 의미를 지닌다.를 집행하는 caspase의 활성 형태인 cleaved caspase-8, -9, -7, -3의 단백질 수준이 목향 헥산추출물의 처리에 의해 증가하였고 caspase-3의 표적 단백질 중 하나인 PARP의 불활성 형태인 cleaved PARP의 단백질 수준도 현저하게 증가하였다. 이 결과들은 목향 헥산 추출물이 LNCaP 세포의 apoptosis를 유도함으로써 전립선 암세포의 증식을 억제함을 보여주는 것이며 목향 헥산추출물에 의한 apoptosis 유도는 caspase 활성 증가와 Bak 및 t-Bid 단백질의 증가에 의한 것임을 제시한다. 따라서 앞으로 항암효과를 나타내는 성분의 동정 및 동물실험을 통하여 좀 더 면밀한 기전 연구가 수행된다면 목향 헥산추출물은 화학적 암예방 물질이나 치료제로 개발될 수 있을 것으로 사료된다.적 분해층과 마모질이가 가장 깊은 것으로 나타났으며 flowable type의 복합레진과 컴포머는 표면 경도와 마모도에서 양호한 결과를 보였다. 이상의 결과 복합레진과 컴포머의 평가요소로서 마모도와 함께 가수분해도 고려되어야 할 것으로 사료된다.증후군 환자에서 대조군에 비해 높은 비율을 보였다.er thinning은 3 군모두에서 관찰되었고 항암 3 일군이 가장 심하게 나타났다. 이상의 실험결과를 보면 술전 항암제투여가 초기에 시행한 경우에는 조직의 치유에 초기 5 일정도까지는 영향을 미치나 7 일이 지나면 정상범주로 회복함을 알수 있었고 실험결과 항암제 투여후 3 일째 피판 형성한 군에서 피판치유가 늦어진 것으로 관찰되어 인체에서 항암 투여후 수술시기는 인체면역계가 회복하는 시기를 3
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[게시일 2004년 10월 1일]
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