최근 무선 인터넷의 급속한 확산과 휴대장치 기술의 발전으로 PDA를 이용한 모바일 지도 서비스가 보편화되고 있다. 지도 서비스를 위한 공간 데이터는 용량이 크고,공간 연산 또한 비용이 매우 간 반면 PDA는 저장 장치의 용량이 작고 프로세서의 성능이 낮다 따라서 PDA용 공간 색인은 작은 규모이면서도 총간 연산의 여과 효율이 좋아야 한다 이 논문에서는 저용량, 낮은 성능의 PDA에 적합한 총간 색인 구조인 MHF를 제안한다. MHF는 간단한 구조로 공간 효율성을 높이면서, 직접 탐색 방법인 해슁을 도입하여 검색 효율을 높였다. 그러고 2차인 총간 색인의 80%이상을 차지하는 치소 경계사자형(MBR) 정보를 압축하기 위한 HMBR을 제안한다. HMBR은 MBR의 표현량을 약1/3으로 단축함에도 불구하고, 공간 데이터의 대부분을 차지하는 작은 객체인 경우에는 정량화에 의한 정보 손실이 전혀 없어 여과 효율이 좋다. 실험 결과 색인의 크기, MBR 비교 연산 횟수, 여과 효율, 공간 연산의 수행 시간 측면에서 제안한 HMBR을 이용한 MHF 공간 색인이 PDA에 가장 적합한 구조임을 보여주었다.
최근 고령화에 따른 사회적인 문제를 해결하기 위한 대안으로 IT와 BT기술을 접목한 U헬스 의료서비스가 주목을 받고 있다. 활성산소는 체내의 불안정한 상태의 유해산소로서 노화의 주원인이 되고, 다른 질병을 유발할 위험성이 크며, 현대인의 질병 중 약 905가 활성산소와 관련이 있다. 따라서 고 연령층과 지병환자들 뿐만 아니라 일반일들도 활성산소 포화도를 체계적으로 관리해야 할 필요성이 있다. 본 논문에서 신체로부터 측정한 활성산소 측정데이터를 의료기관의 데이터 저장소로 전송하여 서비스 제공자로부터 진단을 받을 수 있는 효과적인 U헬스 시스템에 대하여 소개한다. 제안하는 시스템은 사용자의 신체검사정보확인, 의료기기와 모바일 간의 표준에 따른 블루투스 데이터 통신, 의료정보 기능을 지원하고, 또한 모바일의 3G/4G, Wi-Fi를 이용하여 게이트웨이 역할을 수행하도록 설계하였다. 제안시스템의 U헬스 기기와 모바일 간의 표준에 의한 데이터통신을 통해 의료기관으로부터 언제, 어디서든 진단을 받을 수 있는 효과적인 U헬스 서비스 환경을 구축할 수 있다.
일반적으로 자동차드라이버의 스마트폰을 통한 데이터전송은 자동차운전자의 핸드폰은 데이터를 실시간으로 원격데이터 센터에 전송하는 경우에 용량 의존적인 순위를 가지고 있다. 생성되는 진단보드 데이터들은 드라이버의 폰에서의 모바일 진단 어플리케이션에 임시적으로 저장하고, 인터넷에 연결 되었을 때 데이터 센터에 전송한다. 클라우드에서 실행에 방해하는 다른 태스크들이 없는 원격 자동차 어플리케이션 사용방법을 위한 node.js는 모바일 네트워크을 통한 클라우드에서 데이터 저장업무를 다루기 위하여 적합하다. 우리는 외부 어플리케이션으로부터 driver inputs and delivers output을 패스하는 원격 유저와 운용하는 스마트폰 어플리케이션에서 자동차와의 어플리케이션 interface 방법을 사용하는 실시간 분석 안드로이드 어플리케이션 반응을 시뮬레이션 통해 제안된 아키텍쳐의 유효성을 입증한다. 이 논문에서, 우리는 이벤트 루프 접근을 기반으로 하는 이것은 웹서버 구조를 특징으로 하는 원격 자동차 결함 진단 시스템 연구를 제안한다.
최근에 들어 많은 관심과 인기 속에 사용되고 있는 스마트폰은 클라우드 컴퓨팅의 편재적 기능성을 접목하여 즉각적인 지식의 획득에 효과적으로 활용될 수 있다. 또한 지식의 주제어 또는 명칭을 자동으로 파악하여 해당 지식을 저장할 수 있다면 전반적인 지식 획득 과정이 자동화될 수 있다. 본 논문은 텍스트마이닝 기반 주제어 추출 기술과 클라우드 스토리지 기반 스마트폰을 접목하여 지식이 발생되는 지점 및 시점에 즉각적으로 해당 지식을 획득할 수 있는 학제적 방안을 제시한다. 이를 위해 스마트폰은 지식이 포함된, 지식소유자의 대화를 녹음하는 역할을 함과 동시에 지식소유자의 대화의 내용을 부가적으로 특성화 할 수 있는 상황정보를 채취할 수 있는 센서의 역할을 수행한다. 또한 기계학습 알고리듬 중 텍스트마이닝분야에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려진 Support Vector Machine 알고리듬을 사용하여 해당 대화의 주제어를 추출한다. 파악된 주제어와 상황정보를 연관시켜 일종의 비즈니스 규칙을 생성할 수 있으며, 최종적으로 규칙, 주제어, 상황정보, 그리고 문서화된 대화를 종합하여 하나의 지식을 자동으로 획득할 수 있다.
화학물질의 사용 증대와 더불어 위험물 및 독성가스 누출 사고가 빈번하게 일어나고 있다. 그 중에서도 위험물 저장설비 사고는 누출이 감지되었을 때 대응하기 위한 초동 조치가 가장 중요하지만, 전적으로 조업자에 의한 경험에 비중이 크기 때문에, 잘못된 판단으로 인한 더 큰 물적, 인적 피해가 발생할 가능성이 높다. 본 연구는 기존 고정식 감지기를 통한 알람 발생 후 수동적인 대응을 취하는 현 접근 방식에서 벗어나, 오픈소스기술을 적용하여 쉽게 제작이 가능한 로봇 플랫폼에서 작동하는 이동식 센서를 활용한 능동적인 누출원 추적 시스템을 설계하였다. 아울러 프로토타입 시스템의 검증을 통해 누출 초기의 정확한 현장 상황파악 및 조기대응을 바탕으로 사고의 확산 및 피해 최소화의 기틀을 마련하고자 하였다.
By distributing computing tasks among devices at the edge of networks, edge computing uses virtualization, distributed computing and parallel computing technologies to enable users dynamically obtain computing power, storage space and other services as needed. Applying edge computing architectures to Internet of Vehicles can effectively alleviate the contradiction among the large amount of computing, low delayed vehicle applications, and the limited and uneven resource distribution of vehicles. In this paper, a predictive offloading strategy based on the MEC load state is proposed, which not only considers reducing the delay of calculation results by the RSU multi-hop backhaul, but also reduces the queuing time of tasks at MEC servers. Firstly, the delay factor and the energy consumption factor are introduced according to the characteristics of tasks, and the cost of local execution and offloading to MEC servers for execution are defined. Then, from the perspective of vehicles, the delay preference factor and the energy consumption preference factor are introduced to define the cost of executing a computing task for another computing task. Furthermore, a mathematical optimization model for minimizing the power overhead is constructed with the constraints of time delay and power consumption. Additionally, the simulated annealing algorithm is utilized to solve the optimization model. The simulation results show that this strategy can effectively reduce the system power consumption by shortening the task execution delay. Finally, we can choose whether to offload computing tasks to MEC server for execution according to the size of two costs. This strategy not only meets the requirements of time delay and energy consumption, but also ensures the lowest cost.
최근 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 나타내는 Convolutional Neural Network(CNN)모델을 모바일 기기에서 사용하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 기존의 CNN 모델은 모바일 장비에서 사용하기에는 가중치의 크기가 크고 연산복잡도가 높다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 가중치의 표현 비트를 낮추는 가중치 양자화를 포함한 여러 경량화 방법들이 등장하였다. 많은 방법들이 다양한 모델에서 적은 정확도 손실과 높은 압축률을 나타냈지만, 대부분의 압축 모델들은 정확도 손실을 복구하기 위한 재학습 과정을 포함시켰다. 재학습 과정은 압축된 모델의 정확도 손실을 최소화하지만 많은 시간과 데이터를 필요로 하는 작업이다. Weight Quantization이후 각 층의 가중치는 정수형 행렬로 나타나는데 이는 이미지의 형태와 유사하다. 본 논문에서는 Weight Quantization이후 각 층의 정수 가중치 행렬을 이미지의 형태로 비디오 코덱을 사용하여 압축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 ImageNet과 Places365 데이터 셋으로 학습된 VGG16, Resnet50, Resnet18모델에 실험을 진행하였다. 그 결과 다양한 모델에서 2%이하의 정확도 손실과 높은 압축 효율을 달성했다. 또한, 재학습 과정을 제외한 압축방법인 No Fine-tuning Pruning(NFP)와 ThiNet과의 성능비교 결과 2배 이상의 압축효율이 있음을 검증했다.
플래시 메모리는 비휘발성이고 저전력으로 동작하며 가볍고 내구성이 강하다. 이러한 특성으로 휴대용 멀티미디어 재생기(PMP)와 같은 모바일 컴퓨팅 환경에서의 저장 장치로 많이 사용되고 있다. 대용량의 플래시 메모리를 저장 장치로 가진 모바일 기기들은 비디오/오디오/사진등과 같은 다양한 종류의 멀티미디어 데이터를 저장하고 재생한다. 모바일 컴퓨팅 장치를 위한 기존의 인덱스 시스템은 노래 가사와 같은 텍스트 형태의 정보 검색에 비효육적이다. 본 논문에서는 대용량 플래시 메모리 기반 임베디드 텍스트 인덱스(Embedded Text Index: EMTEX) 시스템을 제안한다. EMTEX는 먼저 임베디드 시스템을 고려한 압축 알고리즘을 사용하며, 텍스트 인덱스가 구성된 필드에 삽입 및 삭제시 인덱스에 즉시 반영된다. 뿐만 아니라, 플래시 메모리의 특성을 고려한 효율적인 삽입, 삭제, 재구성 기능을 수행하며, DBMS의 상위 계층에서 독립적으로 동작한다는 장점을 갖는다. 제안한 시스템의 성능 평가를 위해 다양한 환경에서 실험을 수행하였다. 그 결과 EMTEX는 임베디드 환경에서 Oracle Text나 FT3와 같은 기존의 인덱스 시스템보다 더 좋은 성능을 보여주었다.
본 연구는 중국의 각 지역별 시장에 대한 옴니채널시장 잠재력을 분석·평가함으로써 한국 물류기업 및 소매유통기업의 협력진출을 위한 전략수립에 대한 시사점을 제시하는데 목적이 있다. 중국의 전자상거래, 소매판매, 특송서비스에 영향을 미치는 변수를 문헌연구를 토대로 추출하여 회귀분석 및 분산분해 분석을 실시하였다. 즉, 중국 31개 지역의 각 지역별 통계자료를 활용하여 각 지역별 전자상거래 및 소비재 소매판매액에 영향을 미치는 변수를 분석하였다. 또한 중국의 특송서비스 판매량, 물류GDP, 휴대폰 사용자 수의 상호 반응 정도를 추정하기 위해 분산분해 분석을 실시하였다. 연구결과를 토대로 지역별 순위를 선정하여 중국 옴니채널시장의 잠재력을 평가하였다. 또한 이를 바탕으로 소매기업과 물류기업의 중국 옴니채널 시장 진출방안에 대한 시사점을 제공하였다.
본 논문에서는 단일 모바일 디바이스의 움직임을 통해 3차원 특징점을 추출하는 방법에 대해 소개한다. 단안 카메라를 이용해 카메라 움직임에 따라 2D 영상을 획득하고 Baseline을 추정한다. 특징점 기반의 스테레오 매칭을 진행한다. 특징점과 디스크립터를 획득하고 특징점을 매칭한다. 매칭된 특징점을 이용해 디스패리티를 계산하고 깊이값을 생성한다. 3차원 특징점은 카메라 움직임에 따라 업데이트 된다. 마지막으로 장면 전환 검출을 이용하여 장면 전환시 특징점을 리셋한다. 위 과정을 통해 특징점 데이터베이스에 평균 73.5%의 저장공간 추가 확보를 할 수 있다. TUM Dataset의 Depth Ground truth 값과 RGB 영상으로 제안한 알고리즘을 적용하여 3차원 특징점 결과와 비교하여 평균 26.88mm의 거리 차이가 나는것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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