커뮤니케이션 수단으로서의 소셜미디어의 성장은 소비자가 영양학적 선택과 건강한 음식 소비를 하는 데 소셜미디어의 영향력 역시 증가시켰다. 이 연구는 소셜미디어 상에서 건강한 식습관과 관련한 메시지 목표(향상 vs. 예방)와 메시지 형식(텍스트 vs. 이미지)이 메시지 설득력에 미치는 영향력을 알아보는 데 그 목적이 있다. 연구 결과에 따르면, 향상메시지에 노출된 참가자들은 소셜미디어 메시지 형식에 따른 차이를 보이지 않았으나, 예방메시지에 노출된 참가자들은 텍스트 (vs. 이미지) 형식의 메시지에 노출되었을 때, 메시지에 대한 더 긍정적인 태도를 보였으며, 해당 메시지에 대해 더 높은 클릭 의도를 보였다. 본 연구의 결과는 소셜미디어 상 건강메시지의 형식과 메시지 목표의 적합성이 메시지 효과에 영향을 미침을 이론적으로 증명하였다. 더불어 효과적인 건강메시지 작성 및 전달 방식에 대한 실무적 지침 역시 제공하리라 예상한다.
WAVE 시스템에서는 통신 보안 기능을 지원하기 위해 IEEE Std 1609.2 규격이 정의되었다. IEEE Std 1609.2에서는 자동차 통신에서의 보안 서비스 및 관리 메시지의 구조를 ASN.1으로 정의하였다. 또한 이 메시지 구조를 COER 방식으로 인코딩하도록 하고 있다. 본 논문에서는 IEEE Std 1609.2에 정의된 보안 메시지를 처리하는 IEEE Std 1609.2 메시지 인코더/디코더를 설계 및 구현하였다. 설계된 인코더/디코더는 IEEE Std 1609.2 메시지 구조에 부합하는 C 언어 데이터 구조의 메시지를 생성하는 모듈, 메시지 인코더 모듈, 메시지 디코더 모듈로 구성되며, 리눅스 환경에서 구현되었다. 또한 구현된 인코더/디코더의 수행 속도를 측정하여 그 성능을 분석하였다.
이동 에이전트에 메시지를 전달하기 위해서 이동 에이전트의 위치를 추적할 수 있는 위치 추적 기능이 필요하다. 대부분의 위치 추적 방법은 목표 이동 에이전트의 위치 정보를 이용하여 메시지를 전달하는 릴레이 노드를 이용한다. 릴레이 노드들을 구성하는 방법에 따라 메시지 전달 비용이 커지거나, 또는 위치 정보등록 비용이 커져서 비효율적이다. 본 논문에서는 도메인 기반 프록시를 이용하여 위치 정보 등록 비용을 줄이고, 프록시 체인의 길이를 압축하여 메시지 전달 비용을 더욱 줄여서 전체 비용을 최소화하는 방법을 제안한다.
이번 2020년 4.15에 치른 21대 총선에서는 코로나 19와 맞물리면서 선거 캠페인으로써의 SNS에 대한 중요성이 더욱 두드러졌다. 이에 본 연구에서는 선거 캠페인으로서의 SNS 전략을 수립하기 위해 다양한 연구를 진행하였다. 본 연구는 선거 캠페인 도구로서의 SNS(페이스북, 트위터, 유튜브) 활동을 살펴보고자 2020년 제21대 국회의원 선거 기간 동안에 서울시 종로구 후보인 이낙연 후보와 황교안 후보의 SNS상의 메시지에 관한 내용 분석을 실시하였다. 자료 수집은 각 후보들의 공식계정의 올라온 글들을 위주로 분석했으며 조사방법은 R 프로그램을 활용하여 텍스트 분석을 했으며, 텍스트 분석 중 워드 클라우드, 비교 분석, q-graph 분석, LDA, STM 분석 등을 사용하였다. 그리고 분석결과는 상관관계 분석을 통하여 통계적으로 유의미한지를 확인하였다. 연구 결과 이낙연 후보의 선거 내용을 살펴보면 코로나, 국민, 문제, 위기, 고통, 지혜 등이 있는데, 이는 코로나로 인한 위기 문제를 지혜를 짜내어 극복해야 한다는 메시지를 나타내고 있다. 반면 황교안 후보의 선거 내용은 문재인, 정권, 살리다, 조국, 심판, 경제 등이 있는데, 이는 현재의 문재인 정권과 조국에 대한 심판과 더불어 나라를 살려야 한다는 메시지를 전달하고 있다. 그리고 정치홍보 관점에서 이낙연 후보는 칭송(acclaim)을 많이 하였고 반면에 황교안 후보는 공격(attack)을 많이 하였으며, 메시지 논제는 두 후보 모두 이미지보다는 정책에 대한 부분을 강조하였다.
Epidemic 라우팅 프로토콜 기반의 메시지 확산 방식은 메시지를 수신한 기기들이 모두 릴레이를 수행하기 때문에 기기들의 전송 커버리지 중복으로 인한 메시지 중복 수신 문제가 빈번하게 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 완화하기 위해 전송 범위 내에 존재하는 기기들 중 최외곽에 위치한 k개의 기기들만이 메시지 릴레이를 수행하는 최외곽 k개의 릴레이 선택 알고리즘을 제안하고 기존방식과 성능 비교분석을 수행한다. 포함 확률과 총 수신 메시지의 수 그리고 전송 효율에 대한 시뮬레이션 결과를 통해 제안 방안의 우수성을 증명한다.
본 논문에서는 대표적인 측정치 기반형 보정정보인 RTCM v2 18/19 메시지와 보정치 기반형 보정정보인 RTCM v2 20/21 메시지, 그리고 저속통신매체용으로 제안된 바 있는 SNUR 메시지에 대하여 난수신 환경에서의 강전성 비교를 수행하였다. 일시적은 데이터 손실 경우와 단절 인지 후 재접속의 경우를 난수신 환경으로 가정하여, 각각 2초와 7초 동안 모든 메시지가 지연된 경우에 대하여 이중 차분된 측정치 비교를 통해 성능을 평가하였다. 수행 결과 7초 통신 단절의 경우 SNUR방식이 기존 RTCM 메시지에 비해 오차의 양을 30~60% 줄일 수 있음을 확인하였다. 뿐만 아니라, RTCM 메시지의 경우 7초의 지연시 L1반파장 이상의 오차가 발생하여 기추정된 미지정수를 사용할 수 없는 경우가 발생하였으나, SNUR 메시지 적용시 오차가 모두 1/4 파장이내에 포함됨을 확인하였다.
최근 IT 기술이 발전함에 따라 실시간 심전도 모니터링이 가능해 졌으며, 이는 의료정보교환을 위한 HL7 표준의 전도 유망한 응용 중 하나로 인식되고 있다. 하지만 HL7 메시지 내 데이터 중복으로 인한 메시지의 크기 및 생성시간의 증가로 인해 HL7 표준을 실시간 심전도 모니터링에 바로 적용하기에는 무리가 있다. 이에 본 논문에서는 실시간 심전도 모니터링에 적합한 HL7 메시지의 간소화 전략을 제안한다. 다양한 형식의 심전도 데이터를 Feature Scaling을 거쳐 정형화된 포맷으로 조정하고 HL7 규약에 순응하는 메시지를 생성한다. 또한 HL7 ORU 메시지 내의 중복되는 OBX 필드를 제거하기 위해 De-Duplication 알고리즘을 수행한다. 이를 통해 기존의 HL7 표준 적용 대비 메시지의 생성시간은 최대 51%, 크기는 최대 1/8로 줄일 수 있음을 실험적으로 확인하였다.
VMS (variable message signs) 시스템이 악의적인 공격에 노출되어 교통안전과 관련된 거짓 정보를 출력하게 된다면 운전자에게 심각한 위험을 초래할 수 있다. 이러한 경우를 방지하기 위해 VMS 시스템에 사용되는 메시지들을 수집하여 평상시의 패턴을 학습한다면 VMS 시스템에 출력될 수 있는 이상 메시지를 빠르게 감지하고 이에 대한 대응을 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 양방향 GPT (generative pre-trained transformer) 모델을 이용하여 VMS 메시지의 평상 시 패턴을 학습한 후 이상 메시지를 탐지하는 기법을 제안한다. 구체적으로, 제안된 기법에 VMS 메시지 및 시스템 파라미터를 입력 하고 이에 대한 NLL (negative log likelihood) 값을 최소화하도록 학습한다. 학습이 완료되면 판정해야 할 대상의 NLL 값을 계산한 후, 문턱치 값 이상일 경우 이를 이상으로 판정한다. 실험 결과를 통해, 공격에 의한 악의적인 메시지 탐지뿐만 아니라 시스템의 오류가 발생하는 상황에 대한 탐지도 가능함을 보였다.
클라우드 컴퓨팅 환경은 하드웨어 및 네트워크 기술의 발전과 서비스 사용자 개인의 네트워크 사용량이 급격히 증가함에 따라 실시간성, 응답시간 보장, 로드 밸런싱을 위해 점차 분산화 되어가는 추세이다. 이러한 변화에 발맞추어 메시지 브로커 시스템도 분산 클라우드에 맞게 변화될 필요가 있다. 본 논문에서는 분산 클라우드 환경에서 최상위 계층의 클라우드에게 집중되는 트래픽 부하를 하위 계층의 클라우드에 분산시킴과 동시에 지연시간을 줄이고 끊김없는 메시징 서비스를 제공할 수 있는 분산 메시지 브로커 구조를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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