최근 정보통신기술의 발전은 농식품 분야에도 매우 큰 영향을 미치고 있다. 특히 트위터, 페이스북과 같은 소셜네트워크서비스는 새로운 유통채널로 각광을 받고 있다. 본 연구는 SNS의 특성과 이를 활용한 농식품 콘텐츠 관련 선행연구의 고찰을 바탕으로 농식품 콘텐츠 소비자들의 만족과 구매의도에 영향을 미치는 SNS의 특성을 분석하고, 관계를 검증함으로써 성공적인 농식품 콘텐츠의 활용 방향과 구매의도를 개선하기 위한 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 SNS의 특성으로 사회적 실재감, 상호작용성, 교류빈도를 도출하고, 이 특성들이 농식품 콘텐츠를 활용하는 소비자들의 만족과 구매의도에 어떠한 영향을 미치는가를 파악하고자 SNS를 통해 농식품이나 관련 서비스의 구매경험이 있는 소비자들을 대상으로 실증분석을 하였다. 그 결과 사회적 실재감, 상호작용성은 소비자만족에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 교류빈도는 정(+)의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 소비자만족은 구매의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
This study establishes a conceptual model to analyze heavy rainfall events in Korea using multi-functional transport satellite-1R satellite images. Three heavy rainfall episodes in two major synoptic types, such as synoptic low (SL) type and synoptic flow convergence (SC) type, are analyzed through a conceptual model procedure which proceeds on two steps: 1) conveyer belt model analysis to detect convective area, and 2) cloud top temperature analysis from black body temperature (TBB) data to distinguish convective cloud from stratiform cloud, and eventually estimate heavy rainfall area and intensity. Major synoptic patterns causing heavy rainfall are Changma, synoptic low approach, upper level low in the SL type, and upper level low, indirect effect of typhoon, convergence of tropical air in the SC type. The relationship between rainfall and TBBs in overall well resolved areas of heavy rainfall. The SC type tended to underestimate the intensity of heavy rainfall, but the analysis with the use of water vapor channel has improved the performance. The conceptual model improved a concrete utilization of images and data of satellite, as summarizing characteristics of major synoptic type causing heavy rainfall and composing an algorism to assess the area and intensity of heavy rainfall. The further assessment with various cases is required for the operational use.
AIS VDL의 과부하 방지와 새로운 해상 데이터 교환 (VDE)을 위해 VHF 대역 채널이 WRC-12에서 할당되었고, ITU-R M. 1842-1을 통해 VDE 시스템의 기술 특성이 권고되었다. ITU-R M. 1842-1에서 다중 접속 방식으로 AIS class B용 CS-TDMA를 권고하고 있으나, 선박의 속도에 따른 전송주기의 적용은 고부하 데이터를 고속으로 전송하려는 VDES에 비효율적일 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽에 직접 영향을 미치는 활성 선박국의 수에 따라 전송 주기를 결정하기 위해 모의시험을 수행하였다. 모의시험에서 수신 패킷의 수, 수신 성공률, 채널 이용률, 수신 충돌률 등의 다양한 성능을 분석하여, 활성 선박국의 수에 따라 전송 주기를 결정하는데 도움을 줄 수 있는 성능 지표를 제시한다.
무선통신 임베디드시스템 및 MIMO 전파특성 예측을 위해 실내 및 실외 전파 예측 프로그램을 통합하여 하나의 시뮬레이터를 통해 실내 외 전파 예측이 가능하다. 이러한 해석 기법 개발을 통하여 여러 송신기간의 간섭 문제 및 최대 송신거리 문제, 주파수 이용 효율 등 여러 가지 문제에 대한 분석 및 예측이 가능해진다. 본 예측 기술 개발에서는 기존의 Walfish-Ikegami 방법 등 간략화된 모델보다 정확도 높으면서도 환경적 특성을 잘 고려 할 수 있는 광선추적법을 구현한 모의해석 소프트웨어를 개발하고 효율적인 광선 추적이 가능하도록 고안된 광선 추적 기법과 추적된 광선 정보를 이용하여 전파 특성 해석 기술을 접목시켜 효율적이면서도 이론적 특성을 잘 반영한 전파 특성 예측 기술을 확보하였다. 또한 주파수 확보를 위한 국내 임베디드시스템 및 IMT-Advanced용 신규대역 확보를 위한 주파수 특성 및 IMT-Advanced용 주파수인 3-5GHz대역 전파특성을 규명하여 국내 무선통신 기술 개발에 필요한 기반 기술 확보 및 전파간섭등 주파수 관리 기술 확보를 위하여 검증 및 실험을 통하여 확인 하였다.
현재의 주파수 분배상황을 살펴보면 대부분의 주파수 대역이 고정 할당되어 있으며 특히 무선통신 환경에 가장 적합한 저주파 대역은 거의 사용할 여지가 없다. 이에 인지무선 기술은 무선통신환경에서 주파수 부족 문제를 해결하고 주파수 활용도를 높이기 위한 중요한 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 SDR (Software Define Radio)플랫폼인 USRP (Universal Software Radio Peripheral) 보드와 SDR 개발 툴킷인 GNU Radio를 이용하여 실제 인지무선(Cognitive Radio : CR) 시스템에서 데이터를 송, 수신하였다. 구체적으로 스펙트럼 센싱 기술을 이용하여 면허 사용자의 주파수 사용 여부를 감지하여 이 정보를 데이터베이스로 넘겨준다. 정보를 넘겨받은 데이터베이스에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 최적의 송신전력과 대역폭, 채널 정보를 인지무선 기기에 보내어 주어 인지무선 기기가 면허 사용자에게 아무런 간섭을 주지 않고 데이터 통신을 할 수 있도록 하였다.
Mobile WiMAX(Worldwide Interoperability for Microwave Access)는 IEEE 802.16 표준을 기반으로 하는 원거리 무선 접속을 통신 기술로써, 데이터, 음성 및 비디오 등 다양한 QoS(Quality of Service) 조건을 가진 서비스들을 제공하고 있으며, 이러한 서비스들의 QoS를 제공하는 것이 중요한 문제가 되고 있다. 지금까지 OFDMA 환경에서 실시간 및 비실시간 패킷의 QoS를 보장하기 위한 패킷 스케줄링 방법은 많이 연구되었으나, 이를 WiMAX 시스템에 적용하기 위해서는 시스템의 특성을 고려해야 할 필요가 있다. 특히 WiMAX 에서는 여러 가지 QoS 제한조건을 가진 5가지 서비스 클래스를 지원하므로 각각의 클래스들의 특성을 고려하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 WiMAX 시스템에서 제공하는 서비스들의 QoS 제한조건을 고려하여 다양한 서비스들을 효율적으로 제공하는 스케줄링 기법을 제안하고자 한다.
CDMA셀룰러 시스템에서는 이동국이 한 셀에서 다른 셀로 이동할 때에 핸드오프영역에서 인접한 땅 셀의 채널을 신호를 동시에 점유함으로써 끊김 없는 연결을 가능하게 한다. 이 경우에 핸드오프 영역에 있는 이동국은 현재 셀의 신호 수신 지역을 벗어나지 않아도 양 기지국와 연결을 유지하는데 이것은 채널 효율성에 낭비를 가져온다. 따라서 핸드오프 율은 채널 효율성을 평가하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 CDMA셀룰러 시스템에서 이동국의 이동 속도와 방향을 기반으로 핸드오프 확률과 핸드오프 호수를 구하는 방식을 제안하였다.
본 연구에서는 산업현장, 지하시설물의 밀폐공간에서 유해가스 및 생체신호를 동시에 검출이 가능한 휴대형 검출시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 가스검출용 센서모듈, 패치형 1채널 소형 ECG 센서, 3축가속도 검출센서용 모듈 및 통계분석용 시스템이다. 시스템모듈의 성능을 검증하기 위해 디지털해상도, 생체신호증폭도, 출력전압 및 초소형모듈의 크기로 평가하였다. 개발된 시스템의 성능결과 디지털해상도는 300(rps), 신호증폭이득은 500dB이상 성능을 가졌고, 심전도 모듈은 $50mm{\times}10mm{\times}10mm$로 제작되어 패치형으로 활용도를 높일 수 있다. 본 연구의 휴대용 가스검출기 및 패치용 심전도, 가속도검출기는 산업현장작업자의 실시간 감시용 IoT 기반 관리시스템으로 활용한다면 가치가 높을 것으로 생각된다.
In this study, a hybrid-type of day fog detection algorithm (DFDA) was developed based on the optical and textural characteristics of fog top, using the Himawari-8 /Advanced Himawari Imager data. Supplementary data, such as temperatures of numerical weather prediction model and sea surface temperatures of operational sea surface temperature and sea ice analysis, were used for fog detection. And 10 minutes data from visibility meter from the Korea Meteorological Administration were used for a quantitative verification of the fog detection results. Normalized albedo of fog top was utilized to distinguish between fog and other objects such as clouds, land, and oceans. The normalized local standard deviation of the fog surface and temperature difference between fog top and air temperature were also assessed to separate the fog from low cloud. Initial threshold values (ITVs) for the fog detection elements were selected using hat-shaped threshold values through frequency distribution analysis of fog cases.And the ITVs were optimized through the iteration method in terms of maximization of POD and minimization of FAR. The visual inspection and a quantitative verification using a visibility meter showed that the DFDA successfully detected a wide range of fog. The quantitative verification in both training and verification cases, the average POD (FAR) was 0.75 (0.41) and 0.74 (0.46), respectively. However, sophistication of the threshold values of the detection elements, as well as utilization of other channel data are necessary as the fog detection levels vary for different fog cases(POD: 0.65-0.87, FAR: 0.30-0.53).
IoT(Internet of Things) 기기가 보편화됨에 따라 사용자의 개인정보를 보호하기 위한 알고리즘들이 많이 개발되었다. 이를 위협하는 레이저 오류 주입 공격은 기기의 외부에 레이저 빔을 의도적으로 주입하여시스템의 비밀 정보 또는 비정상 권한을 획득하는 부채널 분석이다. 필요한 오류 주입의 수를 감소시키기 위해 오류 주입의 타이밍을 결정하는 연구들은 많이 진행되었지만, 오류를 주입할 위치는 기기 전체에 대해 반복적으로 탐색하는 것에 그친다. 그러나 만약 공격자가 알고리즘과 무관한 영역에 레이저 오류 주입을 수행한다면 공격자는 의도한 오류문을 획득하거나 인증 우회를 시도할 수 없으므로, 오류 주입에 취약하여 공격을 수행할 영역을 탐색하는 것은 높은 공격 성공률을 달성하는 중요한 고려 사항이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 기기의 칩에서 발생한 전자파와 열 정보를 활용하여 오류 주입 취약 영역을 판별하면 100%의 공격 성공률을 달성할 수 있음을 보이고, 이를 토대로 효율적인 오류 주입 공격 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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