디지털콘텐츠산업은 70년대와 80년대의 하드웨어 중심의 산업 시대와 90년대의 네트워크 중심의 시대를 거치면서, 21세기에 이르러 핵심 산업으로 급부상하였고, 급속도로 발전한 첨단의 하드웨어와 네트워크에 고부가가치를 창출할 수 있는 실제적인 동력으로 자리매김하고 있다.(중략)
차세대 신 성장 동력 산업으로서의 홈 네트워킹 기술은 DTV와 함께 가장 많은 관심을 모으고 있는 산업으로 기존의 아나로그 방식의 가전 기기와는 달리 댁내의 전체 기기가 하나의 네트워크로 연결함으로써 이 기술을 이용하는 사용자와 서비스를 제공하는 사업자, 그리고 가전 기기를 제조하는 제조업 모두에게 막대한 경제적 가치를 창조할 핵심 기술 분야다. (중략)
조선왕조실록에 기록된 역사를 네트워크 과학과 접맥시켜 조선 역사를 객관적으로 해석하고자 조선왕조실록에 등장하는 인물로 구성된 네트워크를 구축하였다. 조선왕조실록 인물 네트워크는 일반적인 사회 네트워크와 같은 척도 없는 네트워크 특성을 보여주고 있다. 인물 네트워크는 1,379 노드와 3,874 링크로 구성되어 있으며 네트워크 지름은 14였다. 네트워크의 동적 분석을 위하여 27명의 왕과 인물로 구성된 각 왕 중심 27개 인물 네트워크를 만들고, 초대 왕 네트워크에 그 다음 왕 네트워크를 단계적으로 추가하면서 전체 네트워크를 구축하고 네트워크가 확장되는 동적 변화를 분석하였다. 네트워크가 확장됨에 따라 노드간 중심성과 접근 중심성 계수는 점진적으로 감소하는데 반해, 응집 중심성 계수는 증가하였다. 이 결과는 네트워크가 성장함에 따라 정보의 흐름은 느려지고 허브 노드는 점진적으로 중심에 위치하게 된다는 것을 의미한다. 역사적 사건이나 사실을 인물과 함께 연결 지어 네트워크를 구축함으로써 당대에 중심이 되는 사건이나 사실이 어떤 인물과 연결되는지를 확인할 수 있었다. 복잡한 네트워크를 단순화 시켜 핵심이 되는 왕 및 그 왕과 연결되는 인물을 알아보기 위해 핵심 네트워크를 만드는 기법인 k-코어와 MCODE 알고리즘을 사용하여 분석하였다. 한권으로 요약된 조선왕조실록을 중심으로 분석하여 데이터의 양적인 측면에서 한계는 있지만, 이 연구결과는 네트워크 동력학적 분석을 통해서 유용한 역사적 사실, 인물을 분석할 수 있으며 동시에 역사에 대한 통찰력과 역사 네트워크에 내재되어있는 사건, 사실, 인물을 도출하는데 유용한 도구로 사용될 수 있음을 시사하고 있다.
본 논문에서는 네트워크 분석방법을 활용하여 대학 중심의 산학협력 네트워크의 구조적 특성을 분석하였다. 최근 기술협력 및 공동연구가 성과창출에 긍정적 영향을 미치는 것이 증명됨에 따라, 혁신성과 창출을 위하여 주요 참여주체(대학 및 공공 등)를 중심으로 다양한 형태의 협력활동 추진과 정부의 정책적 지원이 활발하게 진행되고 있다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 성장동력 창출은 다소 미흡한 상황이기에 대학중심의 산학협력 활동강화를 위한 혁신 네트워크 구축 방안 마련이 필요한 시점이다. 이에 본 연구에서는 산학협력 유형(특허, 논문, 공동연구, 기술이전)에 따른 네트워크를 구축하고, QAP상관분석 및 QAP회귀분석을 실시하여 서로 다른 유형의 산학협력 네트워크간 관련성 및 연관성을 통계적 관점에서 분석하였다. 분석결과 공동연구 네트워크는 논문 네트워크와 밀접한 관련이 있으며, 다른 산학협력 네트워크와도 관련성을 가지고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 대학의 새로운 성장동력 창출에 필요한 산학협력 전략수립 및 협력 파트너 발굴 등과 같은 혁신활동을 지원할 수 있을 것이라 기대한다.
본 논문에서는 small world 구축을 위한 동기화 기법과 비밀 통신 기법을 제안하였다. small world 구축을 위한 동기화 기법과 비밀 통신 기법을 위하여 혼돈 동력학을 잘 나타내는 Chua’s 발진기를 사용하고 이 Chua’s 발진기 여러 개를 결합 동기 기법을 이용하여 구성하였다. 본 논문에서는 결합 동기 기법을 이용한 small world 네트워크에서 비밀 통신 결과를 보여 주었다.
본 논문에서는 지능재어기법을 이용하여 이족로봇 제어기를 설계한다. 이족로봇 제어기는 복잡성을 해결하기 위해 4개 소 그룹으로 모듈화 하고, 이 모듈들은 신경망을 이용한 계층적 모듈라 신경망 (Hierarchical Mixture of Experts; HME) 기법을 도입한다. 그리고 신경망은 직접제어기법으로 이족로봇의 역 동력학을 학습한다. HME는 나무구조의 네트워크로 입출력 집합을 학습하여 출력공간에 대한 입력공간을 재분할하는 능력을 가지고 있다. EM 알고리즘을 이용한 HME는 반복적 학습을 통하여 이족로봇의 동력학을 모델링하며 HME 의 가상오차를 생성하여 이족로봇보행시 안전한 보행을 수행할 수 있는 이족로봇의 제어기를 설계한다.
"u-home 서비스는 21세기를 대비하기 위한 신성장동력 산업의 핵심에 있으며, 킬러 애플리케이션으로 작용할 것으로 전망된다. 그러나 가장 큰 문제는 이러한 u-home 서비스가 다양한 기술로 구현 가능할 뿐만 아니라 서비스 간의 상호운용성이 확보되지 않았을 때 발생할 사용자의 불편함을 고려하면 산.학.연 관계자는 머리를 맞대고 표준화를 추진해야 할 일이다. 또한 u-city 아키텍처 안에서 u-home을 구현하여야 홈네트워크 산업이 꽃을 피울 수 있게 될 것이다(전호인 경원대 교수)"- 이번 호에서는 가정 내의 정보가전기기가 하나의 네트워크 망으로 융합되어 기기, 시간, 장소에 상관없이 우리에게 편리함, 안전함, 즐거움, 건강한 삶을 제공하게 될 u-home 서비스 및 표준화의 현황과 전망 그리고 전략방안에 대해 알아본다
차세대 성장 동력 중의 하나인 홈네트워크는 가정을 즐겁고, 쾌적하고. 편리하고, 안전한 삶을 위한 사용자 중심의 맞춤형 홈서비스를 제공하는 정보 인프라로 유ㆍ무선 홈네트워크, 홈게이트웨이 및 홈서버, 지능형 정보가전, 유비쿼터스 컴퓨팅 등이 핵심 기술이다. 즉, 디지털 TV, DVD, MP3 플레이어, PVR(Personal Video Recorder) 등과 같은 디지털 기기와 개인정보 단말기, 웹패드 등과 같은 네트워크 기기를 가정내의 정보 가전기기와 유ㆍ무선 홈네트워크로 연결하여 기기, 시간. 장소에 구애받지 않고 홈서비스를 제공하는 환경을 제공한다. (중략)
차량 기술의 발전으로 커넥티드 및 자율주행 차량 환경과 같은 차량 기술의 발전은 운전자에게 편의와 안전을 위한 기능을 제공한다. 하지만 이러한 장점들에도 불구하고 사이버 공격의 다양한 취약점 노출되어 있다. 최근까지 자동차 내부 네트워크로써 가장 널리 사용되는 통신기술인 CAN(Controller Area Networks) 통신은 대부분 차량의 동력을 담당하는 역할을 하다보니, 보안 문제의 중심에 서게 될 수 있다. 다양한 이기종 네트워크에서 구성된 가상화 기반의 사이버 훈련 프레임워크에 대해 설명하고자 한다. 이러한 사례 연구는 차량에 대해 물리적인 실험 환경에서의 모의침투와 같은 테스트가 어렵고, 보안과 안전이 함께 고려되어야 하는 특수성을 가진 차량 내부 네트워크의 사이버 훈련 프레임워크 설계에 도움을 줄 것이다. 본 논문에서는 가상화 개발환경 구축 사례 조사, 가상화 개발환경 구현과 차량의 공격 시나리오 및 탐지 프레임워크의 동향을 설명한다.
This paper shows how the performance of an ESC(Electronic Stability Control) system can be affected by the selection of in-vehicle network protocols such as CAN or FlexRay. The vehicle control performance under ESC operation is analyzed by EILS(ECU-In-the-Loop Simulation). The experimental set-up for the EILS of the ESC system consists of two 32-bit microcontroller boards communicated with CAN or FlexRay protocols. A 7-DOF vehicle model and an ESC algorithm with 2-DOF reference vehicle model are implemented on each microcontroller respectively. It is shown by experimental results that the ESC system using the FlexRay protocol can achieve better performance than that using the CAN protocol for a fast and accurate lane changing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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