본 논문은 무인로봇을 활용하는 군 정찰 환경에서 발생하는 트래픽 속성을 고려한 슬롯 할당 기법을 제안한다. 전장 지역을 탐지하고 적으로부터의 위협을 사전에 확인하기 위해 사람을 투입하는 것 대신 점차 무인로봇이 그 역할을 대신할 것으로 예상된다. 관제센터가 무인로봇을 조종하기 위해 전송하는 제어메시지의 경우, 한 번의 오작동이 큰 비극을 낳을 수 있기 때문에 고 신뢰성이 요구된다. 또한 각 무인로봇들이 감시정찰을 위해 관제센터로 전송하는 정찰용 멀티미디어 데이터의 경우, 실시간으로 끊김없는 영상을 제공하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이러한 무인로봇 환경의 요구사항을 고려하여 효과적인 데이터 전송을 보장하기 위해 per-path 기반의 중앙집중식 TDMA 슬롯 할당 기법을 제안하였다. 관제센터가 트래픽 방향을 기반으로 중앙집중식으로 슬롯을 할당함으로써 무인로봇들 간의 슬롯 할당 충돌을 감소시키고 전송 지연을 감소시킨다. 본 제안 기법은 ns-3 시뮬레이터를 활용하여 성능을 검증하였고 TDMA기반의 비교 알고리즘보다 높은 패킷 전송 성공률을 보였으며 다운링크 트래픽 전송 시나리오에서 비교 알고리즘에 비해 짧은 지연 시간을 보였다.
기술이 발전함에 따라 Internet of Things(IoT)기술 또한 빠르게 발전하고 있다. IoT 기술에는 Message Queuing Telemetry Transport(MQTT)를 포함한 다양한 프로토콜이 사용되고 있다. MQTT는 경량 메시지 프로토콜로 제한된 대역폭과 전력을 가진 환경에서도 효율적으로 데이터를 전송할 수 있어 IoT 분야에서 de-facto 표준 프로토콜로 고려되고 있다. 본 논문에서는 MQTT 5.0의 기능인 공유구독에서 메시지 전송 방식을 개선한 방식을 제안하고자 한다. 공유구독에서 메시지 전송 방식 중 대중적으로 사용되는 라운드 로빈 방식은 Client의 현재 상태를 고려하지 않는다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 본 논문에서는 현재 상태를 고려하여 최적의 전송 방식을 선정하는 방법을 제안한다. 이때 Markov decision process(MDP)를 기반으로 모델링을 수행하고, Q-Learning을 이용하여 최적의 전송 방식을 선정하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 방식과 기존에 사용되는 방식들을 비교하여 다양한 환경에서 성능 분석을 진행해 제안한 방식이 기존 방식들보다 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인하고, 향후 연구의 방향성을 제시하면서 본 논문을 마무리하고자 한다.
XML을 기반으로 지리 정보의 저장 및 전송을 위한 인코딩 표준으로 제안된 GML은 점차 그 활용도가 증가하고 있다. 이에 웹 환경에서 지리 정보의 상호 운용성을 제공하기 위해 다양한 모델링, 저장 및 질의에 관한 연구가 수행되어 왔으며, 특히 구조적인 특성을 갖는 GML 문서를 효율적으로 저장하는 연구는 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 GML 스키마를 기반으로 작성된 GML 문서를 공간 데이터베이스로 저장하기 위한 GML 문서 변환 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 GML 스키마를 방향성을 갖는 그래프 구조로 변환하고 이를 기반으로 공간 스키마로의 매핑에 대해 기술한다. 그리고 GML 문서를 공간 데이터베이스로 변환할 때 발생하는 의미적 손실을 보상하기 위해 GML 스키마에 존재하는 제약 조건을 변환된 공간 스키마에서 유지하기 위한 규칙을 제안한다. 또한 제안 기법은 공간 데이터베이스를 GML 문서의 저장소로 활용할 수 있도록 함으로써 이질적인 지리 정보의 상호 운용성 제공뿐 아니라 대량의 GML 문서에 대해 효과적인 저장과 관리가 가능하게 한다.
최근 병렬처리 시스템에 대한 연구는 마이크로 프로세서 제작 기술과 네트워크 기술이 발달함에 따라 고성능의 PC와 워크스테이션 여러대를 고속의 네트워크로 연결하여 구축하는 클러스터링 환경에 관심이 고조되고 있다. 그런데 이러한 클러스터링 시스템의 성능은 수행되는 애플리케이션 프로그램의 병렬성이나 xdhtls 빈도 등의 특성에 따라 달라진다. 그러므로 클러스터링 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 애플리케이션의 이러한 특성을 고려하여 최상의 효과를 얻기 위한 조정작업이 필요하며 그 방법중의 하나가 시스템 상에서 발생하는 통신들에 대하 스케줄링을 수행하는 것이다. 본 논문에서는 Myrinet 스위치를 사용하여 선형으로 구성한 클러스터링 시스테과 2차원 메쉬 형태로 구성한 클러스터링 시스템의 두 가지 모델을 가정하고 이들 모델 상에서 특성 시간에 주어지는 통신요청들에 대하여 순위차원 라우팅을 사용하여 메시지들을 최단시간에 전송할 수 있는 최적 통신스케줄링 알고리즘을 제안한다. 시스템 상에서 같은 방향으로 동시에 링크를 공유한는 통신들의 개수의 최대값을 $L_{MAX}$로 시스템에서 하나의 메시지가 전달되는데 걸리는 시간을 T로 정의하면 알고리즘에 의해 선형 네트워크에서의 통신 요청 집합에 대한 메시지 전송 완료 시간은 최대 $L_{MAX}{\cdot}T$, 메쉬 네트워크에서의 통신요청 집합에 대한 메시지 전송 완료시간은 최대 $frac{3}{2}{\cdot}T$임을 증명하였다.
현재 코로나 확산과 더불어 데이터 3법 시행으로 디지털 헬스케어 산업이 성장할 수 있도록 산업체 및 정부가 많은 노력을 하고 있다. 하지만, 이러한 노력에도 불구하고 의료분야 관련 법률의 개정과 안전한 의료 데이터 전송 방안이 필요하다는 주장이 지속적으로 제기되고 있다. 본 논문에서는 우리나라의 데이터 3법과 헬스케어와 관련된 법제도를 짚어본다. 법 제도적 및 기술적 측면에서 전략을 비교하여 법 제도적 이슈를 도출하고 기술적 측면에서의 전략적 방향성을 파악하여 시사점을 도출한다. 이를 기반으로 우리나라의 디지털 헬스케어 산업에 적합한 법 제도적인 전략을 제시하고, 안전한 비식별처리 및 데이터 전송 등의 기술적 방안의 개선 방향을 제안한다. 이러한 다각적인 관점으로 분석하고 접근한 본 연구는 디지털 헬스케어 산업뿐만 아니라 다양한 융합산업 확산에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 대용량 MIMO에서 하향링크 성능을 향상시키기 위해 전송할 때 방향성 프리코딩 방식과 전방위 프리코딩 방식의 성능을 조사하였다, 전방위 프리코딩은 동기나 제어 신호와 같은 공통 신호를 모든 사용자에게 브로드캐스트하기 위해 사용하였으며, 전방위 프리코딩의 주된 목적은 하향링크에서 전송되는 신호가 모든 방향에서 동일하고 최대 에너지로 방출되도록 프리코딩 행렬을 설계하는 것이다. 본 논문에서는 공간 커버리지 범위를 120도 미만으로 설정할 수 있는 전차원 거대 MIMO를 위한 유연한 전방향 프리코딩 방법을 제안하고, 제안하는 방법의 부호화 행렬을 설계하기 위해 모든 안테나의 전방향성, 등 송신 전력 및 최대 송신 속도의 제약 조건을 두어 안테나 어레이에서 안테나 사이의 거리를 변경하여 안테나 어레이의 공간 커버리지 변경을 고려한 공간 커버리지 측면에서 성능을 측정하였다.
본 연구에서는 의료영상저장전송시스템 (Picture Archiving and Communication System ; PACS)에 대한 임상 현장의 교육 요구도와 대학의 교육과정 및 실습현황을 파악하여 PACS 교육의 기초자료제시와 개선방향을 모색하고자 하였다. 임상에서 PACS 교육 필요성에 대한 요구도를 알아보기 위해 PACS와 관련 있는 방사선사들을 대상으로 수도권 12곳(55%), 중부권 6곳 (27%), 남부권 4곳 (18%)을 규모별 1000병상 이상의 의료기관은 8곳 (36%), 500~1000병상은 10곳 (45%), 500병상 이하는 4곳 (19%)에서 설문조사하였다. 그리고 대학교육과정의 현황을 알아보기 위해 수도권 6곳 (33.3%), 중부권 6곳 (33.3%), 남부권 6곳 (33.3%)에서 설문조사하였다. 그 결과 임상의 방사선사 95.5%의 응답자들이 PACS에 대한 선행교육이 필요하다고 응답하였으며 국가고시의 비중확대의 필요성을 제기하였다. 대학에서는 PACS가 78% 설치가 되어 있었고 실습 활용도 및 만족도가 높았으며 전공과목으로 82%가 매우 중요하다고 응답하였다. 그러나 교과목 명칭이나 교육 내용은 아직 표준화가 되어 있지 않아 향후 이에 대한 연구가 필요한 것으로 사료되어진다.
본 논문에서는 이동 속성 정보를 활용하여 이동 노드간의 연결 가능성을 분석하고 마스킹 기법을 이용하여 이웃한 이동노드 중 목적 노드와 연결 가능성이 가장 높은 이동노드를 중계노드로 선정하는 EPCM(Enhanced Prediction-based Context-awareness Matrix)을 제안한다. 기존 Delay Tolerant Network (DTN)의 전송방식은 노드의 단순 이동성에 의존하여 목적노드로 메시지를 전송하게 된다. 이러한 경우 목적노드와의 연결성이 낮은 이동노드를 중계노드로 선정하게 되면 이동노드의 메시지 저장 및 처리 능력 제한으로 인하여 전송 지연 또는 패킷 손실의 원인이 된다. 본 논문의 제안된 알고리즘에서는 이동노드의 속도와 방향 속성 정보를 고려하여 목적노드와의 연결성을 계산하고 마스킹 연산을 활용하여 가장 높은 연결 가능성을 가지고 있는 중계노드를 선정하여 목적 노드까지 메시지를 전달하게 된다. 모의실험에서 Epidemic 및 PROPHET 알고리즘과 제안하는 알고리즘의 패킷 전송률을 비교한 결과 제안하는 알고리즘이 노드의 이동 속성을 고려한 연결성으로 보다 높은 패킷 전송률을 보여주었다.
국내 기업에서 와이브로는 다른 모바일 브로드밴드 서비스와 달리 전송속도와 기능이 우월하기 때문에 초기 시장부터 핵심시장이 될 것으로 전망되어 왔다. 그러나 서비스의 이용가능지역이 제한되고 기존 유선 인터넷의 인프라가 확충되어 있으며 경쟁서비스인 HSDPA에 대한 차별성 부족으로 인해 기업시장에서도 서비스 확산이 지연되거나 부진한 실정이다. 그러나 와이브로가 기업시장에서 지닌 가능성은 무한하다. 우선 유무선 융합의 최전선에서 모바일 브로드밴드 서비스로 그 역할을 수행할 것으로 기대되며 향후 제4세대 서비스에서 다양한 비즈니스 모델을 통해 차별적이고 이용편의적인 서비스를 제공할 것으로 전망되기 때문이다. 이에 본 글에서는 시장조사 결과를 바탕으로 국내 기업의 와이브로 이용현황과 의향을 파악하고 기업시장 개발을 위한 전략적 방향을 제언하였다.
본 논문에서는 스테레오/다시점 영상을 효율적으로 압축할 수 있는 차 영상 부호화 방법을 제안한다. 예측된 영상과 원 영상의 차이 정보를 보다 효율적으로 전송하기 위하여 DCT를 기반으로 차 영상 부호화를 하게 되는데 DCT 계수들의 방향성을 이용하여 양자화 및 스캔 방법을 각 블록의 특성에 따라 다르게 적용하였다. 특히 다시점 영상의 부호화는 첫 번째 시점 영상을 기준 영상으로 정하여 나머지 시점 영상을 기준 영상으로부터 변이를 추정하여 복원하는 방식과 다시점 영상 중 가려진 영역의 비율을 고려하여 가려진 영역이 상대적으로 제일 적은 영상을 기준 영상으로 설정하여 나머지 영상을 변이 추정하여 복원하는 방법으로 나누어 실험하였다. 실험 결과 모든 압축률에 대하여 제안 방식이 기존의 차 영상 부호화 방법보다 우수함을 확인하였고, 가려진 영역의 상대적인 비율을 고려하여 다시점 영상을 부호화한 제안 방식이 기존의 방식 및 첫 번째 시점을 기준 영상으로 설정하여 부호화한 제안 방식보다 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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