• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.81-94
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• 2009

임베디드 시스템 개발에 있어서 재사용성이나 가변성 설계에 대한 연구가 미흡한 상태이다. 임베디드 시스템의 특성 상 새로운 디바이스를 지원할 수 있도록 설계되어야 하는데, 확장성이 고려되지 않은 임베디드 시스템의 경우 재구축해야 하는 어려움이 있다. 현재 임베디드 시스템의 개발 생산성 및 재사용성이 매우 낮으며, 이런 흐름은 소프트웨어 위기와 같이 임베디드 시스템의 유지보수 비용 증가, 개발비 증가, 시스템의 품질 저하 문제에 직면하게 될 것이다. 본 논문에서는 이와 같은 임베디드 시스템의 문제를 극복하기 위한 기반을 제공하고자 임베디드 시스템의 재사용성 프레임워크를 제시한다. 이 프레임워크를 기반으로 다양한 디바이스를 동적으로 지원할 수 있는 플러그인 기법을 제안하며, 플러그인 기법의 기반이 되는 동적 메타모델를 제시한다.

• Asian Journal of Business Environment
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• 제14권1호
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• pp.15-22
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• 2024

Purpose: The development of natural batik dyes based on a combination of coconut fiber waste and avocado leaves using the extraction method is important to support the green economy and reduce chemical waste in Indonesia. Research design, data and methodology: The research explores the use of coconut fiber and avocado leaf waste extraction as a natural batik dye and conducts market testing to assess consumer satisfaction. Results: Indonesian batik exports are growing, but synthetic dye practices are causing a decline in demand. To address this, natural dyes are being explored, including coconut fiber waste and avocado leaf waste. Conclusion: Test results from washing at 40 degrees Celsius in terms of color changes and color staining, from sweat in terms of changes in acid color and changes in base color, to sunlight in terms of color fastness value, to heat to iron in terms of color change and color staining shows a value of 3-4 (quite good) and 4-5 (good), meaning that coconut fiber and avocado leaves waste can be used as natural batik dye.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제31권3호
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• pp.93-104
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• 2024

This study conducts an in-depth analysis of user reviews from three leading metaverse platforms - Minecraft, Roblox, and Zepeto - using advanced topic modeling techniques to uncover key factors for business success. By examining a substantial dataset of user feedback, we identified and categorized the main themes and concerns expressed by users. Our analysis revealed that common issues across all platforms include technical functionality problems, user engagement and interest, payment concerns, and connection difficulties. Specifically, Minecraft users highlighted the importance of adventure and creativity, Roblox users expressed significant concerns about security and fraud, and Zepeto users focused heavily on the fairness of the in-game economy. The findings suggest that for metaverse platforms to achieve sustained success, they must prioritize the resolution of technical issues, enhance features that foster user engagement, ensure reliable connectivity, and address platform-specific concerns such as security for Roblox and payment fairness for Zepeto. These insights provide valuable guidance for developers and business strategists, emphasizing the need for robust technical infrastructure, engaging and diverse content, seamless user access, and transparent and fair economic systems. By addressing these key areas, metaverse platforms can improve user satisfaction, build a loyal user base, and secure long-term success in an increasingly competitive market.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권7호
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• pp.123-127
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• 2024

Cloud computing services has gained increasing popularity in recent years for supporting various on demand and scalable services for IT consumers where there is a need of less investment towards infrastructure. While storage architecture of cloud enjoys a more robust and fault-tolerant cloud computing network, such architecture also poses a number of security challenges especially when applied in applications related to social networks, Financial transactions, etc. First, as data are stored and maintained by individual virtual machines so Cloud resources are prone to hijacked. Such attacks allow attackers to create, modify and delete machine images, and change administrative passwords and settings successfully. hence, it is significantly harder to ensure data security. Second, Due to dynamic and shared nature of the Cloud, data may be compromised in many ways. Last but not least, Service hijacking may lead to redirect client to an illegitimate website. User accounts and service instances could in turn make a new base for attackers. To address the above challenges, we propose in this paper a distributed data access control scheme that is able to fulfil fine-grained access control over cloud data and is resilient against strong attacks such as compromise and user colluding. The proposed framework exploits a novel cryptographic primitive called attribute-based encryption (ABE), tailors, and adapts it for cloud computing with respect to security requirements

• Smart Structures and Systems
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• 제34권1호
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• pp.9-15
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• 2024

Oversampling algorithms are methods employed in the field of machine learning to address the constraints associated with data quantity. This study aimed to explore the variations in reliability as data volume is progressively increased through the use of oversampling algorithms. For this purpose, the synthetic minority oversampling technique (SMOTE) and the borderline synthetic minority oversampling technique (BSMOTE) are chosen. The data inputs, which included air temperature, humidity, and wind speed, are parameters used in the Fosberg Fire-Weather Index (FFWI). Starting with a base of 52 entries, new data sets are generated by incrementally increasing the data volume by 10% up to a total increase of 100%. This augmented data is then utilized to predict FFWI using a deep neural network. The coefficient of determination (R²) is calculated for predictions made with both the original and the augmented datasets. Suggesting that increasing data volume by more than 50% of the original dataset quantity yields more reliable outcomes. This study introduces a methodology to alleviate the challenge of establishing a standard for data augmentation when employing oversampling algorithms, as well as a means to assess reliability.

• 한국산림과학회지
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• 제98권1호
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• pp.55-65
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• 2009

부속서I국가의 Post-2012 LULUCF 협상을 위해 2008년 8월 가나 아크라에서 개최된 AWG-KP 회의에서 교토의정서 제1차 공약기간에 적용된 gross-net 탄소계정 방법을 개정하기 위한 4가지 협상 대안(gross-net, net-net, 베이스라인 설정, 토지기반 탄소계정 방법)을 결정하였다. 본 연구는 베이스라인 설정 방법을 제외한 3가지 대안에 대해 보고방식, 할인율과 배출권 인정 상한량(cap)에 따라 4가지 대안 시나리오를 설정하여 국가 간 산림 탄소배출권(RMU)을 추정 비교하였다. 교토의정서 3.4조 활동을 현재의 자발보고에서 의무보고로 개정할 경우 러시아, 호주, 뉴질랜드 및 잠재적으로 캐나다도 RMU의 손실이 클 것으로 추정되었다. net-net 및 토지기반 탄소계정 방법은 기준연도 또는 기준기간에 따라 RMU 차이가 큰데, 장령림이 많은 국가는 기준 연도 또는 기준 기간이 공약기간과 가까울수록 RMU가 감소하였다. 모든 국가는 산림경영 활동에 대한 현재의 85% 할인율을 낮출수록 RMU는 증가하였다. 신규조림 및 재조림의 잠재력이 낮은 우리나라는 할인율의 변화에 RMU가 가장 민감하게 변화하였다. 향후 Post-2012 LULUCF 협상은 gross-net 탄소계정 방법과 교토의정서 3.4조 활동의 자발보고라는 현행 탄소계정 체계의 승계가 유력할 것으로 전망된다. 다른 탄소계정 방법은 국가 간 이해관계가 크고 신뢰할만한 방법론 개발에 많은 비용과 시간이 요구된다는 측면에서 채택될 가능성이 낮다. Post-2012 온실가스 의무감축에 참여에 대비하여 우리나라는 기존 선진국과는 다른 차별화된 협상 전략이 필요한데, 특히 산림경영 활동에 대한 할인율을 낮추는 것이 유력한 대안이 될 수 있다.

• 인지과학
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• 제16권4호
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• pp.369-386
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• 2005

지능형 교수 시스템(ITS: Intelligent Tutoring System)이 기존의 CAI의 제한적 기능을 극복하고, 내장한 지식베이스에 의해 다양한 학습자들의 변인들을 고려한 개별화된 학습 환경을 제공하지만, 교육현장에는 교수내용지식 표현 방법의 부재와 투자 비용의 비효율성으로 인하여 실제적인 개발물은 전무한 상태이다. 이러한 문제점을 해소하기 위하여 ITS에서의 지식표현 기법과 구축된 지식베이스의 재사용에 대한 연구가 필요하다. 교수내용지식의 특성을 고려하여 본 연구에서는 기존의 신경논리망의 한계점을 해결할 수 있도록 지식의 다중 결합체 구성, 이를 이용한 학습의 맥락 설명을 연구의 대상으로 삼았다. 또한 형성된 지식결합체는 군집화하여 지식베이스 객체로 사용하고, 결합체의 자기 학습에 의해 적응적인 지식베이스 객체로의 성장 가능성을 제고한다. 따라서 본 연구에서는 신경논리망의 논리추론, 그리고 인지구조에서 노드의 위상적 불변성을 근거로, 교수내용지식과 객체지향적 개념이 포함된 '확장된 개념의 신경논리망(X-Neuronet: eXtended Neural Logic Network)'을 제안하고, 이 기법에 대한 타당성을 검증하였다. X-Neuronet은 표현의 대상이 되는 지식을 관성과 가변성을 가지는 방향성 결합체로 정의하고, 표현을 위한 기본 개념, 노드의 처리와 연산을 위한 논리연산자, 노드값과 가중치의 결정, 노드활성을 위한 전파 규칙 학습 알고리즘 등을 제공한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권10호
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• pp.2627-2640
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• 1998

본 논문은 이동 컴퓨터 통신 환경에서 IP(Internet Protocol) 데이터그램을 전송하기 위한 가상 셀 시스템(virtual cell system0의 성능 분석을 다룬다. 하나의 가상 셀은 이웃한 다수의 물리적 셀(physical cell)들의 집합으로서, 원격브리지(remote bridge)로 구현된 기지국(base station)들을 멀티캐스트 기능을 갖는 고속 데이터그램 패킷 데이터망으로 연결하여 구성된다. 가상 셀 시스템에서의 호스트 이동성은 기지국들 사이에 분산되어 있는 계층적 위치정보를 기반으로 동작하는 데이터링크 계층의 가상 셀 프로토콜(Virtual Cell Protocol )을 통하여 지원된다〔1〕. 이러한 가상 셀 시스템은 물리적 셀들 사이에 임의의 호스트 이동성 패턴과 데이터전송 패턴이 주어진 경우에 전체 시스템의 통신 비용을 최소화할 수 있도록 논리적으로 유연한 가상 셀 시스템의 구축을 가능하게 한다〔2〕. 본 논문에서는 가사 dtpf 시스템의 성능 모델로서 BCMP 개방 복합 클래스 대기 행렬 네트워크(BCMP open multiple class queueing network)를 채택하고, 물리적 셀들 사이의 호스트 이동성 패턴과 데이터전송 패턴에 대하여 임의의 토폴지와 최적화된 토폴로지로 구축된 가상 셀 시스템의 성능을 비교 분석한다. 특히 이동 호스트 수, 이동 속도, 그리고 데이터전송 양과 같은 다양한 시스템 파라메타를 변화시키면서 이에 따라 생성되는 데이터 메시지, 핸드오프(handoff) 메시지, 그리고 주소 용해(address resolution) 메시지 각각에 대하여 망 구성요소의 이용도(utilization)와 시스템 처리 시간(system response time)을 비교 분석한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제47권12호
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• pp.45-51
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• 2010

모바일 클라우드 컴퓨팅의 핵심은 이동 노드가 끊임없는 서비스를 제공받는 것이다. Mobile IPv6(MIPv6)는 Internet Engineering Task Force (IETF)에 의해 표준화된 이동성 제공 프로토콜이다. Mobile IPv6 빠른 핸드오버 (FMIPv6)는 MIPv6의 확장으로, MIPv6의 단점들을 보완하기 위해 제안되었다. 최근 들어, 광대역 무선 제어 시스템 중 하나인 IEEE 802.16e 환경에서의 Mobile IPv6를 위한 빠른 핸드오버가 IETF에 의해 제안되었다. 이것은 교차계층 빠른 핸드오버를 제공하기 위해 설계되었다. 본 논문에서는 IEEE 802.16e 네트워크에서의 향상된 교차계층 Mobile IPv6 빠른 핸드오버를 제안한다. 제안하는 방식에서 새로운 접속 라우터는 2계층 트리거를 이용하여 이동 노드를 위한 새 주소를 생성한다. 이동 노드의 정보를 새로운 접속 라우터에게 알리기 위하여 새로운 베이스 스테이션에서 새로운 접속 라우터로 보내지는 2계층 메시지를 이용한다. 이동 노드의 새 주소를 획득하면 이전 접속 라우터는 이동 노드의 홈 에이전트에게 바인딩 갱신 메시지를 보낸다. 시그널링 비용과 핸드오버 지연에 대하여 제안하는 방안의 성능을 기존 방안들과 비교하여 성능평가를 수행한다. 결과를 통해, 제안하는 방안이 기존 방안들에 비해 IEEE 802.16e 네트워크에서의 빠른 핸드오버를 효과적으로 제공하는 것을 볼 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권9호
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• pp.211-216
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• 2016

최근 전세계적으로 지진, 홍수, 화재 등 재난재해로 인한 인명피해가 늘어나면서 골든타임을 확보하기 위한 기술연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 골든타임 확보를 위해 IoT 기술들을 사용해 재난 재해 발생 시 실제 발생원의 사용자를 최우선으로 찾아 전파하며, 주변지역 사용자로 차츰 범위를 확산시켜 전파하는 모델을 연구하였다. 국가 재난 재해 정보는 기상청 OPEN API를 사용하였으며, 해당지역의 세밀한 정보획득을 실시간 수집하기 위해 Crowd Sensing 기술과 BLE (Bluetooth Low Energy) Beacon 기술을 통합 연계한 시스템을 구축하였다. 특히 기존까지 기지국 기반 CBS를 사용하였다면 본 논문에서는 Beacon을 이용한 사용자 위치와 국가행정주소체계 네가지를 통합한 DB를 설계하여 맵핑함으로써 지역 사용자를 추정할 수 있게 되었다. 실험은 사용자의 수를 1천명씩 증가하는 방식을 통해 정보 확산 알고리즘의 정확도와 속도를 측정하였으며, 최종 2만명의 인원까지 1초 이내 연산하여 위험 전파 알림이 가능함을 확인하였다.