사물인터넷(Internet of Things)은 실세계에 있는 RFID 테그, 센서와 모바일 폰 등의 다양한 사물들이 인터넷을 통하여 상호 연결되고 협력하는 것을 말하며 이 서비스를 제공하기 위한 기술은 센서 및 네트워크 기술, 미들웨어 기술, 어플리케이션 소프트웨어 기술로 구성된다. 이러한 기술을 바탕으로 현재 IoT는 현재 헬스케어, 홈케어, 자동차, 교통, 건설, 농업, 환경, 엔터테인먼트, 식품 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 본 연구는 연구 초기 단계에 있는 게임 분야의 IoT의 발전 방향을 논하기 위한 것이다. 이를 위하여 첫째, 게임 제작을 위한 IoT 기술들을 센서 및 네트워크 기술, 미들웨어 기술, 어플리케이션 소프트웨어 기술을 중심으로 제안한다. 둘째, 게임에 IoT 기술이 접목됨으로써 성장될 수 있는 분야로 기능성 게임과 게임화를 제안한다. 본 연구는 IoT 기술을 이용한 게임 제작자들에게 도움을 줄 수 있다.
일반적으로 성능 관리는 성능 감시, 성능 분석, 그리고 성능 조정의 작업을 반복함으로써 이루어진다. 본 논문에서는 주전산기 IV로 개발된 고속 병렬 컴퓨터 SPAX(Scalable Parallel Architecture Computer based on Crossbar Network)에서 사용할 수 있는 성능 감시기와 성능 조정 도구의 설계와 구현에 대해 기술한다. SPAX는 지역 메모리를 갖는 노드들이 내부 네트워크로 연결되어, 클러스터를 구성하는 계층적인 구조를 이루고 있다. 따라서, SPAX에서 효과적인 성능 감시를 하기 위해서는 SPAX의 계층적 구조를 반영한 새로운 성능 감시기가 필요로 하게 되었다. 구현된 성능 감시기는 SPAX의 노드와 클러스터, 그리고 전체 시스템 상태를 실시간으로 감시할 수 있는 기능을 제공한다. 그리고, 구현된 성능 조정 도구는 SPAX에서 시스템 성능에 관련된 변수 값을 변경할 수 있는 기능들을 제공한다. 관리자는 구현된 성능 감시기와 성능 조정 도구를 이용하여 SPAX에서 보다 효과적인 성능 관리를 수행할 수 있다.
In this study, we explored the potential of integrating interactive AI callbot technology into the medical consultation domain as part of a broader service development initiative. Aimed at enhancing patient satisfaction, the AI callbot was designed to efficiently address queries from hospitals' primary users, especially the elderly and those using phone services. By incorporating an AI-driven callbot into the hospital's customer service center, routine tasks such as appointment modifications and cancellations were efficiently managed by the AI Callbot Agent. On the other hand, tasks requiring more detailed attention or specialization were addressed by Human Agents, ensuring a balanced and collaborative approach. The deep learning model for voice recognition for this study was based on the Transformer model and fine-tuned to fit the medical field using a pre-trained model. Existing recording files were converted into learning data to perform SSL(self-supervised learning) Model was implemented. The ANN (Artificial neural network) neural network model was used to analyze voice signals and interpret them as text, and after actual application, the intent was enriched through reinforcement learning to continuously improve accuracy. In the case of TTS(Text To Speech), the Transformer model was applied to Text Analysis, Acoustic model, and Vocoder, and Google's Natural Language API was applied to recognize intent. As the research progresses, there are challenges to solve, such as interconnection issues between various EMR providers, problems with doctor's time slots, problems with two or more hospital appointments, and problems with patient use. However, there are specialized problems that are easy to make reservations. Implementation of the callbot service in hospitals appears to be applicable immediately.
현재까지 다수의 버스 프로토콜과 구조가 발표되었지만, 대부분 공유 버스 구조를 가져 시스템 성능 저하의 원인이 되었다. 기존의 공유버스가 갖는 문제점들을 해결하기 위해 고성능의 버스 프로토콜인 SNP (SoC Network Protocol)와 버스 구조인 SNA (SoC Network Architecture)가 제안되었는데, 이를 수정/개선한 버스 구조를 제안하고자 한다. 개선된 SNA는 다중 마스터의 다중 버스 요청에 대해 다중 라우팅을 지원함으로써 성능을 향상시켰으며, 내부 라우팅 로직의 최적화로 면적을 감소시켰다. 또한 성능감소 없이 AMBA AHB 프로토콜과 완벽히 호환 가능한 XSNP(Extended SNP)를 인터페이스 프로토콜로 사용한다. 현재 라우팅 로직을 최적화하여 개선된 SNA의 하드웨어 복잡도가 크게 증가하지 않았고, 기존 SNP를 사용하는 IP는 호환성 문제나 성능 감소 없이 개선된 SNA를 통해 통신할 수 있다. 더불어, SNA는 AMBA AHB와 인터커넥트 버스 매트릭스를 대체할 수 있으며, 다중 채널을 동시에 보장하고 다양한 토플로지를 지원가능 하도록 설계되어 사용하는 IP 수에 따라 설계자에 의해 다양한 토플로지를 선택할 수 있다. 한편, SNA는 적은 수의 인터페이스 와이어를 가지기 때문에 오프 칩 버스로도 사용될 수 있다. 제안된 버스 구조는 시뮬레이션과 어플리케이션 동작을 통해 검증이 완료되었다.
피라미드 그래프는 정방형 메쉬와 트리 구조를 기반으로 하는 상호연결망 토폴로지이다. 본 논문에서는 피라미드 그래프의 각 계층을 구성하고 있는 기반 그래프로서의 정방형 메쉬 그래프의 간선들을 두개의 서로 다른 그룹으로 분류하는 전략을 채택한다. 메쉬 내의 간선 집합은 해당 간선의 양 끝 정점들에 인접된 부모 정점들이 상위 계층 내에서 서로 이웃하는 관계인지 아니면 공유하는 관계인지에 따라서 각각 NPC-간선과 SPC-간선이라는 이름으로 불리는 두 개의 서로 다른 부분집합으로 나누어질 수 있다. 아울러 원래 그래프에서의 SPC-간선들을 압축된 결과 그래프에서는 압축된 슈퍼-정점 내부로 숨김으로써 NPC-간선들에만 초점을 맞출 수 있도록 하기 위해 압축 그래프의 개념을 소개한다. 본 논문에서는 $2^n\times2^n$ 2-차원 정방형 메쉬 내에서 헤밀톤 사이클 구성 시 포함할 수 있는 NPC-간선 개수의 하한 및 상한이 각각 $2^{2n-2}$와 $3*(2^{2n-2}-2^{n-1})$임을 분석한다. 이 결과를 피라미드 그래프로 확장시킴으로써 n-차원 피라미드 내에서 헤밀톤 사이클에 포함가능한 NPC-간선의 최대 개수가 $4^{n-1}-3*2^{n-1}$-2n+7 임을 증명한다.
최근 해상풍력산업이 활성화되면서 기존 화력 발전소 규모의 400MW 급 발전단지들이 개발되고 있다. 재생에너지는 에너지원에 따라 간헐성이 큰 특성이 있고, 최신 재생에너지 발전설비들은 제어기능을 갖는 인버터 기술로 구성되는 특징이 있다. 이러한 재생에너지원의 계통연계 확대에 따라 전력계통 접속을 위한 그리드코드도 점점 구체화되고 있고, 이에 따라 관련 검토도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 그리드 코드 준수를 위해 여러 해상풍력 발전단지들을 통합하여 공동접속설비로 접속하는 경우, 최적 무효전력 보상용량 선정 방법에 대해 제안한다. 그리드 코드의 요구조건을 기반으로, 전북 서남해 400MW 풍력발전단지의 무효전력 보상과 과도안정도를 분석한다. 이 분석은 PSS/E를 사용하여 각 터빈 배치안과 케이블 데이터로 발전단지 DB를 구축하고, 내·외부망 케이블의 충전전류에 의한 무효전력과 연계점에서 무효전력 보상용량을 산출한다. 또한 전력계통 DB에 연계해서 정적, 동적 안정도를 고찰한다.
대규모의 업무처리나 복잡한 연산을 요구하는 응용 분야에서는 프로그램의 병렬화를 이용하는 병렬 컴퓨터 시스템이 요구되고 있다. 이 병렬 컴퓨터 시스템의 핵심 작업 중 하나가 동기화이다. 동기화 작업 중 가장 대표적인 방법이 장벽 동기화인데 이 방법은 동기화에 참여하는 모든 프로세서들이 모두 장벽에 도달할 때까지 다음 작업을 진행사킬 수 없게 만드는 것이다. 장벽 동기화는 소프트웨어에 의한 방법, 하드웨어에 의한 방법, 그리고 그 두 가지가 결합된 방법 등이 있는데 이 중에서 하드웨어에 의한 방법이 가장 빠르고 start-up overhead가 적다는 장점으로 인하여 널리 쓰이는 추세이다. 본 논문에서는 하드웨어에 의한 방법 중에서 간단한 오류를 해결할 수 있고 보다 빠른 동기화를 가능하게 하는 새로운 스위치 모듈을 제안한다. 새로운 스위치 모듈과 더불어 제안하는 장벽 동기화는 기존에 제안되었던 방법에 비해서 스위치에 모든 것을 의존하는 방식이 아니라 프로세서에 의해 동작되는 부분이 많기 때문에 적은 하드웨어 비용을 들이고서 효과적인 장벽 동기화를 실행한다. 새로 제안하는 장벽 동기화는 어떠한 망의 구조에서도 구현될 수 있게 설계되었다 . 본 논문에서는 MIN에서의 장벽 동기화에 대한 비교만을 성능 평가하였는데 24.6% - 24.8%의 평균 지연 시간의 감소를 보였다. 하지만 임의의 망인 비정규적인 망에서 보다 나은 성능 향상을 보일 것을 기대한다.
효과적인 멀티캐스트 트래픽 제어를 위하여 다단계 상호연결 네트워크에 기반한 ATM 스위치 구조에 대하여 언급한다. ATM 스위치의 많은 응용분야에서는 점대점 뿐만 아니라 멀티캐스트 연결도 요구되는 것으로, 이것은 하나의 시작지로부터 임의의 다수 목적지로 전달되는 멀티캐스트 연결은 온라인 화상회의, VOD, 분산 데이타 처리 등과 같은 응용분야에 중요하다. 이러한 서비스를 제공하기 위한 멀티캐스트 ATM 스위치 설계 시 고려해야할 사항으로서는 오버플로우 문제, 많은 복사본을 갖는 셀 처리 문제, 그리고 블록킹 문제들 외에도, 공정성 문제와 우선 순위 제어 문제 등이 있다. 특히 들어오는 입력셀들을 골고루 입력포트에 분산시키고자 하는 공정성 문제는 큰 복사본 수를 가진 셀이 상위 입력포트로 들어올 경우 발생된다. 이 경우 running sum을 계산하는 방법에 의해 상위 입력포트가 하위 입력포트 보다 우선적으로 전송됨으로써, 이로 인해 하위 입력포트에 도착하는 셀이 다음 사이클로 전송이 미루어지게 되어 전송 지연 시간이 길어지게 된다는 문제점이 발생된다. 이를 위해 본 논문에서는 셀 분할 및 그룹 분할 알고리즘을 제안하였으며, 또한 입력 패킷의 요구 수에 따른 적절한 복사와 넌블록킹 특성을 기반으로 공정성 제어 방안을 제시한다. 제안된 방법의 성능은 산출량과 셀 손실률, 셀 지연 시간으로 평가하였다.
본 연구에서는 특허 정보학의 관점에서 한국, 중국, 일본의 사물인터넷 관련 특허의 사회연결망분석(Social Network Analysis)을 실시하고, 그 결과를 시각화하였다. 이를 위해 2019년 12월까지 PCT 국제출원된 특허 2,526건을 대상으로 IPC 코드의 서브클래스 수준까지 조사하였다. 주요 분석 결과로는 한국의 대표 IPC 코드는 G06Q(데이터 처리 시스템 또는 방법), H04L(디지털 정보의 전송), G06F(플랫폼), H04W(무선통신 네트워크) 순이고, IPC 코드간 상호 연결 빈도수가 가장 많은 것은 H04L→H04W(80회), H04W→H04L(40회), H04W→H04B(22회) 순이다. 중국의 대표 IPC 코드는 H04L, H04W, G05B, G06Q 순이다. 한국은 G06Q 중심의 기술융복합이 강한 반면, 중국은 H04L과 H04W 중심의 기술융복합이 강하다. 특히 중국의 경우 H04L과 H04W은 섹션 A, 섹션 B, 섹션 G, 섹션 H에서 한국보다 더 다양한 기술 결합이 존재하고 있다. 향후 중국을 중심으로 H04L과 H04W의 기술융복합의 다양성에 대해 집중 연구할 필요가 있다.
사물인터넷 (Internet of Things: IoT)은 기존의 유선통신을 기반으로 한 인터넷이나 모바일 인터넷보다 진화된 단계로 인터넷에 연결된 기기가 사람의 개입 없이 상호간에 알아서 정보를 주고받아 처리한다. 이를 구현하기 위한 기술 요소로는 유형의 사물과 주위 환경으로부터 정보를 얻는 센싱 기술, 사물이 인터넷에 연결되도록 지원하는 유무선 통신 및 네트워크 인프라 기술, 각종 서비스 분야와 형태에 적합하게 정보를 가공하고 처리하거나 기술을 융합하는 서비스 인터페이스 기술이 핵심이며 이러한 기술을 실현하는데 있어 시각 정보 및 시각 동기 기술은 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 시스템과 기존 인터넷에서 시각 유지 기법을 분석하고 사물인터넷에서 시각 정보 관리에 필요한 요소 기술과 시각 관리 체계를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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