P2P(Peer to Peer)기술은 저비용과 편리성 등의 이유로 파일교환과 공유에 널리 활용되고 있다. 주로 검색 키워드와 파일의 이름을 매칭하여 P2P 네트워크에서 원하는 파일을 찾아주는 형태로 이용된다. P2P 환경의 가장 큰 특징은 네트워크 자체가 매우 동적으로 진화한다는 점이다. 즉, 노드의 추가와 삭제, 각 노드가 갖고 있는 파일의 변화, 네트워크의 변화에 따라서 키워드 검색 범위 등이 동적으로 변화한다. 본 연구는 P2P 환경에서 지식관리시스템(KMS : Knowledge Management System)의 구축을 제안한다. 제안하는 시스템은 지식이 네트워크의 여러 사람에게 광범위하게 흩어져 있고 각자가 보유한 지식도 변화하는 동적인 환경에서의 지식관리가 가능하며 P2P의 저비용과 편리성을 제공할 수 있다. 또한 기존의 P2P 기반 시스템은 단순 키워드 매칭만으로 검색하여 검색의 질이 낮았는데, 본 시스템에서는 사회적 연결망(Social Network) 기법을 활용하여 보유한 지식(관심도)이 가장 유사한 노드들을 논리적인 네트워크로 구성, 유지하여 지식의 검색과 관리의 효율을 높인다. 네트워크의 동적인 진화는 새로운 노드가 추가되거나 삭제될 때, 그리고 네트워크를 구성하는 각 노드가 새로운 지식(문서)을 추가한 경우(검색의 결과 새로운 문서를 다운로드한 경우 등) 논리적 네트워크의 변화로 진화하게 된다. 최근 인터넷에서는 수많은 사이트(예: 블로그)에 지식이 흩어져 있고, 동적으로 변화하고 있다. 이러한 흩어진 지식을 어떻게 구조화하여 활용할 것인가가 중요한 이슈가 되고 있다. 기업 내부의 지식관리에 있어서도 여러 지역의 다양한 사람이 보유하고 있는 지식을 기업 지식포털로 통합하는 것이 큰 어려움이 중의 하나이다. 따라서 제안하는 지식관리시스템이 이러한 문제의 해결에 도움을 줄 수 있으리라 기대한다.
국가 간 문화의 차이에 의하여 생활습관이나 방식이 많이 다르게 나타난다. 그중에서도 음식은 다른 분야보다 많은 차이를 나타난다. 특히 음식의 종류에 따라 사용되는 음식도구 중 디자인요소가 동일하고 유사한 것이 있거나 다른 요소와 기능을 갖는 경우도 있다. 따라서 각 국가 간의 음식도구를 유니버설하게 사용할 수 있는 도구 디자인 연구가 필요하다. 본 연구의 목적은 음식에 대한 행동분석프로세스를 개발하여 국가 간 음식문화의 차이에서 오는 공통점과 차이점을 찾아내어 공용으로 사용할 수 있는 음식도구의 디자인요소를 창의성의 관점에서 제안하기 위한 연구이다. 본 연구의 연구방법과 내용으로는 첫째, 음식에 대한 소비자행동분석 프로세스의 개발 및 관찰을 통하여 행동분석에 대한 이론적 고찰과 현장에서 일어나고 있는 행동분석을 접목하여 음식행동분석프로세스를 개발하였다. 둘째로, 개발된 프로세스를 이용하여 국가 간 음식의 주문부터 평가까지의 과정을 비교 분석하고 나타난 현상에 대한 문제점 파악 및 이에 대한 결과물을 각 국가별 학생들을 대상으로 음식도구에 대한 디자인 개발을 진행하였다. 셋째, 국가별 개발된 디자인 안을 대상으로 선호도, 요인분석, 상관분석을 통하여 국가별 선호요소와 창의성평가요소의 상관관계를 알아보았다. 본 연구를 통하여 얻어지는 효과는 개발된 프로세스를 이용하여 국가별, 음식별, 행동별, 식당형태별로 비교분석이 가능하도록 하게 하고 얻어진 결과를 이용하여 구체적으로 음식도구 디자인에 이용할 수 있으며 국가 간 동일 아이템을 디자인 교육시간에 진행시켜 대학의 디자인교육의 비교를 통하여 상호간에 협력과 상호보완으로 새로운 아이디어를 공유, 아이디어 전개에 도움이 될 수 있다.
생산자뿐만 아니라 소비자에게 상당한 경제적인 영향을 줄 수 있는 채소 작황 정보를 사전에 예측하기 위해 작물 모형들이 사용될 수 있다. 채소의 생육과 수확량을 추정하기 위한 모형들은 대다수 작물에 대해 개발되어 있지 못하며 이는 고품질의 생육 관측 자료들이 축적되지 않았기 때문이다. 본 연구에서는 배추, 무, 마늘, 양파 및 고추의 5대 채소들을 대상으로 작물 모형 개발과 검증을 위한 생육 자료를 수집할 때 사용되는 프로토콜을 분석하고 이를 개선하고자 하였다. 작물 모형의 모수추정을 위해 사용되는 관측 프로토콜은 통계청과 농촌진흥청 프로토콜들의 단점을 보완하는 방식으로 개선될 수 있다. 작물모형은 기상조건에 따른 작물의 생육 반응을 예측하기 위해 사용되기 때문에 신뢰도 높은 기상 관측 자료를 확보할 수 있는 지역에서 표본 필지를 선정하는 것이 유리할 것이다. 또한, 최소한의 표본 조사 필지에서 상세한 관측자료 수집하기 위해 관심 작물이 재배되고 있는 지역 중에서 기후 특성이 상이한 지점들을 대상으로 표본 조사 필지들을 선정하는 것이 권장된다. 작물 생육 모형의 개발 및 검증을 위해서는 시계열적으로 얻어지는 작물 생육 모의값과 비교하기 위해 일정 시간 간격별로 관측 자료를 수집하는 것이 필수적이며, 기존의 프로토콜에 제시되지 않았던 생육 초기의 관측값을 확보하는 방향으로 개선되어야 할 것이다. 병해충 조사항목들과 기상재해 양상과 관련한 항목들이 작물모형 개발을 위한 관측 프로토콜에 포함된다면, 작물모형과 병해충 모형을 개발하고 이들 모형들을 통합하는 방식으로 실제 수량과 가까운 작황예측이 가능할 것이다. 또한, 표본조사 필지에서 다수의 구역을 설정하고, 이로부터 샘플을 채취하는 것이 관측자료의 신뢰도를 높일 수있다. 본 연구에서 제안된 프로토콜을 사용하여 얻어진 관측자료들이 자료 공유 플랫폼을 통해 제공된다면 채소 작물의 작황 예측을 위한 작물 모형 개발이 활성화될 것이다.
목표물 탐지 및 인식은 신경망의 적용이 활발한 하나의 분야로서, 일반적인 형태인식 문제들의 요구 사항에 추가적으로 translation invariance와 실시간 처리를 요구한다. 본 논문에서는 이러한 요구 사항을 만족하는 새로운 신경망의 구조를 소개하고, 이의 효과적인 학습 방법을 설명한다. 제안된 신경망은 특징 추출 단계와 형태 인식 단계가 연속(Cascade)된 가중치 공유 신경망(Shared-weight Neural Network)을 기본으로하여 이를 확장한 형태이다. 이 신경망의 특징 추출 단계는 입력에 가중치 창(weight kernel)으로 코릴레이션 형태의 연산을 수행하며, 신경망 전체를 하나의 2차원 비선형 코릴레이션 필터로 볼 수 있다. 따라서, 신경망의 최종 출력은 목표물 위치에 첨예(peak)값을 갖는 코릴레이션 평면이다. 이 신경망이 갖는 구조는 병렬 또는 분산 처리 컴퓨터로의 구현에 매우 적합하며, 이러한 사실은 실시간 처리가 중요한 요인이 되는 문제에 적용할 수 있음을 의미한다. 목표물과 비목표물간의 숫자상 불균형으로 인하여 초래되는 오경보(false alarm) 발생의 문제를 극복하기 위한 새로운 학습 방법도 소개한다. 성능 검증을 위하여 제안된 신경망을 주차장내에서 이동하는 특정 차량의 탐지 및 인식 문제에 적용하였다. 그 결과 오경보 발생이 없었으며, 중형급 컴퓨터를 이용하여 약 190Km로 이동하는 차량의 추적이 가능한 정도의 빠른 처리 결과를 보여 주었다.
본 논문은 ISM (Industry Science and Medical) 대역에서 동시 다발적으로 운용 가능성이 높은 무선 헤드셋 수신기 시스템과 WiFi (Wireless Fidelity) 시스템간의 간섭 영향을 분석하였다. WiFi는 IEEE (Institute of Electrical and Electronic Engineers ) 802.11b 규격을 바탕으로 하여 특성 및 파라미터를 적용하였으며, 분석방법으로는 최소결합 손실(MCL; Minimum Coupling Loss) 방법과 몬테카를로(MC; Monte Carlo) 방법을 사용하였다. MCL 방법을 통해서 무선 헤드셋의 수신기와 WiFi기기의 송신기 간의 보호이격거리를 도출하였으며, 통계적 분석을 바탕으로 한 MC 방법을 이용해서 5 %이하의 간섭 확률을 만족시켜 주기 위한 단일 간섭원에 따른 보호이격거리 도출 및 희생원의 셀 반경에 따른 허용 가능한 최대 간섭원 수를 도출하였다. 분석 결과는 ISM 대역에서 사용되고 있는 무선 헤드셋 시스템 및 기타 소출력 기기들의 공유방안으로 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 저탄소 사회구현을 위해 도시차원에서 추진되고 있는 일본의 환경모델도시 사업을 대상으로 추진과정과 계획내용, 1차 평가결과 등을 살펴봄으로써 우리나라 녹색성장 정책에 적용가능한 시사점을 도출하고자 하였다. 일본은 2008~2009년 13개 도시를 환경모델도시로 선정하였으며, 매년 세부추진계획에 대한 평가를 통해 도시와 지역 간의 정보공유 및 지자체간 자율경쟁 환경을 조성하고 있다. 환경모델도시의 주요 계획내용을 살펴보면, 대부분 도시공간구조의 컴팩트도시화와 LRT 등을 활용한 대중교통중심형 도시구현을 목표로 하고 있으며, 지역자원을 활용한 신재생에너지 개발과 보급에 주력하고 있다. 특히, 저탄소 도시구현을 지원하는 사회프로그램 도입과 운영에 적극적인 것을 알 수 있는데 환경포인트제도, 에코센터 교육프로그램 전개 등 시민참여와 인재육성에 관련된 계획이 대표적인 예이다. 이러한 추진사례를 통해 볼 때, 우리나라에서 추진 중인 녹색성장 정책은 정부 주도형에서 지자체 주도형으로 전환될 필요성이 있으며, 이해관계자 모두가 참여하는 계획의 추진, 신재생에너지와 관련된 새로운 기술도입시 관련 법적 제도적 보완 등의 노력이 선행될 필요다고 하겠다.
VANET은 무선통신 기술을 이용하여 차량과 차량, 차량과 인프라와의 통신을 제공하는 네트워크 환경으로 자동차의 속도, 위치, 교통정보 등과 같은 데이터를 공유하여 차량 안전 주행 확보 및 교통 체증 등의 문제점을 해결할 수 있는 차세대 ITS 구현의 핵심기술이다. 이처럼 VANET 환경을 통해 운전자의 안전성 증진과 효율성 및 이동성을 향상시킬 수 있지만, 끊임없이 차량 간 또는 차량과 인프라 간의 주고받는 데이터에는 차량 식별 정보 및 위치 정보 등의 프라이버시 정보가 포함되어 있어 프라이버시 보장을 위한 대책이 필요한 실정이다. 만약 VANET 환경에서 프라이버시 보장 방안이 제공되지 않는다면 식별 개인정보가 피해 받을 뿐만 아니라 개인의 위치 추적이 가능하여 공격자로부터 표적이 될 수 있으며, 정보의 오류 및 왜곡 등을 유발하여 생명과 재산에도 큰 피해를 안겨 줄 수 있다. 또한, 통신 환경에서의 도청을 통한 프라이버시 정보 노출 및 공격자의 악의적인 위장 공격을 통한 정보 갈취 등의 위협도 받을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 위협으로부터 프라이버시를 보장하기 위해 VANET 프라이버시 보장 아키텍처를 제안한다.
고품질의 차 생산과 풍요로운 생물다양성의 보전으로 환경과 공생하는 보성 차농업 시스템의 가치를 인정받아 2018년 국가중요농업유산으로 지정받았으나 농업인구의 고령화로 농업시스템의 보전과 전승이 위협받고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 보성 차농업시스템의 보전과 차세대 전승 방안의 하나로 세계중요농업유산시스템의 등재를 제안하고자 한다. 본 연구는 세계중요농업유산과 국가중요농업유산, 보성 차농업 시스템을 검토하고, 2020년 3월에서 5월까지 석 달간 전라남도 보성군 차 재배 농민을 대상으로 방문과 전화 인터뷰를 통한 실태조사와 심층면접조사를 통하여 보성 차 농업인구의 초고령화 실태를 확인하였다. 조사 결과, 보성 차농업인의 평균연령은 69.4세였으며, 2세대 이상 전승 가구는 36%(54명)에 불과하였고, 79.4%(119명)의 농가의 차 수입 의존도가 90% 이상인 것으로 나타났다. 심층면접 결과, 보성 차 재배농업인의 고령화에 대해 우려를 나타냈으며, 세계중요농업유산 등재는 보성 차에 대한 신뢰도와 인지도 향상으로 이어져 보성 차농업시스템의 보전과 전승에 도움이 될 것이라고 응답하였다. 세계중요농업유산 등재는 보성 차 농업시스템의 농업가치를 전 세계와 공유하고 미래에 전승할 수 있다는 점에서 더없이 훌륭한 자산이 될 것이다.
최근 지능화된 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물, 사물과 사물 간에 상호 소통하고 상황인식 기반의 지식이 결합되어 인공지능 서비스를 제공하는 사물인터넷 (IoT : Internet of Things) 환경이 급속도로 발전하고 있다. 이러한 사물인터넷의 발전과 더불어 C-ITS (Cooperative Intelligent Transport System) 환경에서 고속으로 이동하는 차량이 기존의 노변 인프라 외에 주행 중인 다른 차량까지 교통 인프라에 포함하여 차선 및 번호판 인식, 전방 사고 및 도로 공사 감지 등 쌍방향 정보 공유를 통해 효율적인 도로 주행을 함으로써 운전자에게 편리성과 안전성을 높여주고 나아가 교통 효율성을 높이고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 C-ITS 환경에서 고속도로 주행 시 버스전용 차선 인식 후 교통 인프라와 연계하여 버스전용 차선 내 주행차량의 주행 가능 여부를 판단하고 이에 따른 후속 조치에 관한 연구를 진행하였다. 버스전용차선 인식을 통해 버스전용 차로의 위치를 파악한 후 후속 차량의 정면 전방 및 측면 전방 차량의 번호판 인식을 진행하고 향후 교통 인프라로 하여금 인지하게 하는 방법에 관한 학습과 해당 실험결과를 제시하였다.
이 논문에서는 기존 정보검색모델에서의 문제점을 살펴보고 그 대안을 제시하고 있다. 정보환경의 변화에 따라 '개념'중심의 새로운 정보조직인 온톨로지와 소셜태깅은 탐험적 발견행위를 가능하게 해줄 수 있다. 이들을 통해 어느 한 이용자의 머릿속에 있는 생각을 인터넷상의 수많은 사람의 머릿속에 있는 생각을 연결해주고 있다. 이러한 상호작용을 통한 연결고리를 통해서 이젠 이용자들이 탐험적으로, 적극적으로 정보를 찾아 나서고 있다. 이에 본 연구의 목적은 질적인 연구방법론으로 온톨로지와 소셜태깅에서 제공되는 수많은 탐색촉진제의 존재를 밝힌 후, 하나의 탐험적 발견행위 모델을 만들어내는 것이다. 그 결과는 먼저 3개의 상위그룹이 형성되었다. 첫째, 브라우징 및 모니터링으로 어떤 대상을 인지 및 집중하는 단계, 둘째, 의미부여로 적극적인 참여 및 공유하는 단계이며 셋째는 더 적극적으로 생각을 확장시켜나가면서 스스로 사회적 학습을 하는 단계였다. 제일 첫 그룹에는 정보요구인지, 소셜공간에서 도움 필요성인지, 도움을 받을 수 있는 자료 발견, 일단 멈춤, 그 대상에 집중등의 단계가 있었다. 두 번째 그룹에는 적극적 의미형성, 소셜 북마킹 및 태깅, 소셜 네트워크에서 나눔, 처음 정보요구를 더 구체화하는 단계가 있었다. 세 번째는, 발견적인 소셜학습, 우연한 정보 발견, 창조적 생각을 유발, 문제 해결 능력향상 등의 총 13단계를 발견하게 되었다. 이 모델은 이용자들이 탐험적 발견행위를 할 수 있는 능력을 향상하게 시키는 정보시스템 디자인에 공헌할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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