모바일 어플리케이션에 활용되는 리소스의 경우 사용되지 않는 데이터가 포함되는 경우가 많이 존재한다. 시스템 환경에 대응하기 위해 여러 가지 형태의 리소스를 구축하고 어플리케이션 실행 시 시스템 환경을 분석하여 구축된 리소스 중 최적화된 일부를 활용하여 어플리케이션이 구동된다. 이 경우 사용되지 않는 리소스 데이터 증가로 인해 한정적인 시스템 저장소에 영향을 주게 되며 설치된 어플리케이션의 수가 증가될수록 낭비되는 공간 또한 늘어난다. 본 논문에서는 이러한 불용 리소스의 증가로 인한 시스템 성능 저하를 해결하기 위해 능동적인 빌드 시스템에 대하여 제안한다. 제안하는 기법은 어플리케이션 설치 이전에 시스템의 정보를 확인하고 이에 따라 최적화된 리소스만을 활용하여 실행파일을 빌드하고 사용자에게 제공하는 방법이다. 이 방법을 적용할 경우 어플리케이션 설치 용량이 줄어들고 불필요한 리소스의 제공으로 인해 발생할 수 있는 시스템 용량 부족 문제를 해결할 수 있을 것으로 판단된다.
VoIP 서비스는 패킷 데이터 망을 기존의 전화망처럼 이용하기 위한 서비스이다. VoIP 에서 디바이스간 통화를 위해 SIP 프로토콜을 사용 한다. 현재 패킷 데이터 망을 이용하는 디바이스들이 많아지면서 IP 주소 부족 현상이 나타났다. 이 현상을 해결하기 위해 NAT 기술이 고안 되었고 NAT 는 패킷 헤더의 IP 주소를 변환하는 동작을 한다. 이러한 동작은 SIP 를 이용한 VoIP 서비스에서 NAT Traversal 을 일으키게 된다. NAT Traversal 은 NAT 가 패킷 헤더의 IP 주소만을 변경하기 때문에 SIP 처럼 어플리케이션 헤더의 IP 주소를 참고하는 프로토콜에서 목적지를 찾아가지 못하는 경우를 말한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 기술들의 종류와 장단점을 살펴보고 NAT Traversal에 효과적인 기술인 ICE를 VoIP 서비스에 적용 하고 중복된 과정을 최소화한 개선된 호 설정 과정을 제안한다.
본 논문은 최소한의 학습데이터를 사용하여 비선형의 응답면을 모델링할 수 있는 방안으로 유전적 프로그래밍을(Genetic Programming, GP)의 사용을 모색하였다. 이때 대두되는 가장 큰 문제는 GP 트리가 부족한 학습 데이터 때문에 심한 Overfilling 현상을 보인다는 점이다.이를 극복하기 위한 방법으로 DDBS (Directional Derivative-Based Smoothering) 기법을 제안하였고, 유용성을 검증하기 위해서 4 가지 응용 예를 보였다.
최근 딥러닝이 다양한 분야에서 활용됨에 따라 중앙 집중식 서버, 적대적 공격 그리고 데이터 부족 및 독점화와 같은 다양한 문제점이 발생하고 있다. 또한 연합학습을 수행할 경우, 클라이언트가 잘못된 기울기를 서버에 제공하거나 서버가 악의적인 행동을 할 경우 심각한 문제로 이어질 수 있다. 이와 같은 보안 취약점을 해결하기 위해 딥러닝에 블록체인을 결합하여 중앙 집중식 서버를 분산화하고 각 참여자 노드에게 인센티브를 줌으로써 신뢰할 수 있는 데이터를 수집하는 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 위와 같이 딥러닝의 문제점을 해결하기 위해 블록체인이 어떻게 적용되었는지 살펴본다.
초분광 영상 데이터는 픽셀마다 수백 개의 스펙트럼 밴드에 대한 정보가 주어지는 고차원 데이터로, 농업, 식품처리, 광물학, 물리학, 환경학, 지리학 등 광범위한 분야에 활용되고 있다. 그 중 하나는 토지 피복의 분류 문제인데, 이는 자연 재해 예방, 자연 자원 감시, 환경에 대한 정보 수집에 있어서 중요한 문제이다. 하지만 차원의 저주, 시공간적 변동성, 레이블된 데이터의 부족 때문에 토지 피복의 정확한 분류에는 어려움이 따른다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 컨볼루션 신경망에 기반한 새로운 심층 학습 구조를 제안한다. 제안된 구조는 원하는 지점 주변 픽셀의 정보를 컨볼루션 신경망을 통해 처리하고, 그 지점의 스펙트럼 정보를 강조하기 위해 컨볼루션 층의 출력과 스펙트럼 정보를 함께 소프트맥스 분류기의 입력으로 사용한다. 이 구조는 추가적인 특징 추출 과정을 필요로 하지 않고, 그래픽 처리 장치 등을 이용한 병렬화가 간편하다는 점에서 기존 방법들보다 유리하다. 실험 결과, 제안된 구조는 기존에 가장 좋은 성능을 보인 분류기와 비슷하거나 더 좋은 분류 정확도를 보여 좋은 일반화 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
정보통신 기술이 빠르게 발전하면서 데이터의 생산 속도가 급증하였고, 이는 빅데이터라는 개념으로 대표되고 있다. 단시간에 데이터 규모가 급격하게 증가한 빅데이터에 대해 품질과 신뢰성에 대한 논의도 진행되고 있다. 반면 스몰데이터는 품질이 우수한 최소한의 데이터로, 특정 문제 상황에 필요한 데이터를 의미한다. 문화예술 분야는 다양한 유형과 주제의 데이터가 존재하며 빅데이터 기술을 활용한 연구가 진행되고 있다. 하지만 문화예술기관의 기본정보가 정확하게 제공되고 활용되는지를 탐색한 연구는 부족하다. 기관의 기본정보는 대부분의 빅데이터 분석에서 사용하는 필수적인 근거일 수 있고, 기관을 식별하기 위한 출발점이 된다. 본 연구는 문화예술 기관의 기본정보를 다루는 데이터를 수집하여 공통 메타데이터를 정의하고, 공통 메타데이터를 중심으로 기관을 연계하는 지식그래프 형태로 스몰데이터를 구축하였다. 이는 통합적으로 문화예술기관의 유형과 특징을 탐색할 수 있는 방안이 될 수 있다.
산업의 디지털 전환을 촉진하고 혁신을 가속화하고자 우리나라는 디지털 뉴딜 정책을 추진하고 있다. 그러나 엄격한 기존의 데이터 관련 법제 하에서는 디지털 뉴딜정책을 위한 산업계의 데이터 활용에 여전히 제약이 있는 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 데이터 3법 개정안이 발의되었으나 실제로 산업계의 데이터 이용 활성화에 어떠한 영향을 미칠지에 대한 논의는 아직 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 데이터 3법에 대한 여론의 인식을 분석하여 데이터 3법 개정안의 시사점을 분석하고자 한다. 이를 위하여 데이터 3법 개정안과 관련 연구동향을 분석하고, 빅데이터 분석 기법을 이용하여 데이터 3법에 대한 인식을 분석하였다. 분석결과에 따르면 데이터 3법은 개정 취지에 부합하게 데이터 산업 활성화를 촉진하는 반면에 특정산업 분야에 치중될 우려가 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 빅데이터 분석을 통해 시행 초기인 데이터 3법의 산업영향에 대한 온라인 인식을 분석함으로써 향후 개선방안에 대한 시사점을 제공한다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 국내 문헌정보학분야의 대표적인 4개 학술지에 2001부터 2004까지 발표된 792편의 연구논문 중 추론통계를 사용한 86편의 연구논문에서 활용한 데이터 수집방법과 추론통계기법을 비평적으로 고찰하였다. 표집방법별로 그리고 신뢰도검사와 가설과 모형의 검정에 사용된 통계기법별로 대표 연구논문을 소개하고, 사용된 기법으로 데이터를 수집하고 분석하는 과정에서 보인 문제점들을 논의하였다. 분석된 연구에서 표집방법으로는 확률표집보다는 비확률표집이 주로 사용되었으며, 질문지를 이용하여 데이터를 수집한 연구의 평균응답률은 74.47%로 분석되었으나, 응답률이 낮을 경우 무응답으로 인한 표집과정의 오류를 밝히려는 노력은 부족한 것으로 파악되었다. 추론통계기법 중 특히 신뢰도검사, 교차분석, 다중회귀분석, 요인분석, 다차원척도를 사용하는데 문제가 있는 것으로 분석되었다.
모바일(Mobile) GIS 서비스를 위해 전용 지도 데이터베이스를 별도로 구축하는 것은 막대한 중복 비용이 발생하므로 받아들이기 어렵다. 그러나 기존의 지도 데이터베이스를 그대로 모바일 GIS 서비스에 적용하는 것은 무선 대역폭, 단말기 자원(resources) 부족 등의 문제를 발생시킨다. 본 논문은 기존 지도 데이터베이스로부터 모바일 GIS 서비스가 가능하도록 하는 공간 데이터 간소화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존의 지도 일반화(generalization) 기법을 기반으로 모바일 환경에 맞도록 확장 구현된다. 본 논문에서 다루는 내용은, 지도 확대 축소에 따른 차별적 데이터 간소화 기법, 무선 단말기에 적합한 지도 출력 인터페이스 연구 등도 포함한다. 통신 지연, 처리 오버헤드 등 연구 결과의 평가가 실험을 통해 비교 분석된다.
기존의 GIS 서비스는 웹상에서 제공되어 왔으나 최근 모바일 기술의 발달로 인해 모바일 단말기에서의 서비스가 가능해졌다. 하지만 모바일 단말기의 초대 장점인 휴대성에 초점이 맞춰지면서 데이터 처리 및 저장 공간의 부족, 통신 속도의 문제에 부딪히게 되었다. 또한 GIS 서비스를 위한 지리정보 표준이 없기 대문에 각 회사마다 서로 다른 형태들로 개발되어 왔으며 특정 포맷에 국한되어 자유로운 활용과 통합 및 응용이 불가하며, 각각의 데이터들을 공유하는데 많은 어려움이 있었다. 본 논문에서는 기존 지리정보포맷인 DXF(Drawing eXchange Format), SHP(SHaPefile)등을 모바일 환경에 적합하게 지리 정보를 표현함에 있어서 필요한 최소한의 속성들을 추출 및 인덱싱을 통해 경량화된 통합 DB를 구축하여 추후 OGC(Open GIS Consortium)에서 제안한 XML 기반의 표준 공간 데이터 포맷인 GML(Geographic Markup Language)로의 확장이 용이하고 좀 더 효율적인 데이터 처리 및 관리를 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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