최근 무선센서 네트워크가 다양한 용도로 활용되고 있고 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 무선센서 네트워크의 여러 가지 제약 사항 중에서도 에너지 소모를 줄이기 위한 방법들이 활발하게 연구되고 있는데 대표적인 예로 에너지 소모를 줄이고 전송 효율을 높이기 위한 클러스터를 이용한 연구 방법을 볼 수 있다. 클러스터방식의 연구는 센서노드를 클러스터로 구성하여 그 중에서 클러스터 헤드를 뽑아서 주변노드가 가지고 있는 센싱 정보를 모아서 싱크노드에 전송을 한다. 클러스터 헤드로 뽑힌 센서노드의 에너지 소모가 너무 많게 되어 클러스터 헤드로 사용된 센서노드는 수명이 짧아지게 되어 다른 센서노드로 대체를 해야 하다. 본 논문에서는 클러스터-메쉬 방식의 단점을 보완할 수 있으면서, 메모리를 효율적으로 관리할 수 있는 센싱 데이터 필터링하는 방식에 대하여 제안한다. 필터링 방식은 센싱 데이터를 그대로 보관하는 기존방식과 달리 센싱 데이터를 필터링 시스템에 먼저 보내서 해싱 알고리즘에 의해 직접 해싱 테이블에 저장할 주소를 계산을 하고 계산된 주소에 센싱 데이터를 저장하도록 하는 방식으로 중복 발생한 센싱 데이터는 저장되지 않도록 하고 중복되지 않은 데이터만 해싱 테이블에 필터링하여 저장하도록 하는 방식이다.
본 연구에서는 디지털화폐 및 화폐변천과 관련된 문헌들에 대한 내용분석과 분석적 서술을 통해 디지털화폐의 특성을 알아보고, 시대에 따라 변화된 '화폐형태'의 동적인 모습과 그에 따른 패러다임변화를 가져오게 된 사회적 배경을 밝혀내고자 했다. 분석결과 새로운 화폐 출현 초기에는 민간에서의 다양한 시도와 함께 시장 중심의 자율적 통화조정이 이루어졌고, 이후 이윤과 권력의 국가독점을 위하여 정부 중심의 중앙 집중 통화 관리와 조정이 이루어졌다는 것을 알 수 있었다. 디지털화폐는 패러다임 변화를 가져올 새로운 화폐형태의 등장으로 볼 수 있다. 중앙은행이 발행하는 CBDC는 직접형과 간접형 모델이 있으며, 관련 산업 생태계의 변화가 예상되는 만큼 국가나 기업의 전략적 접근이 필요할 것으로 보인다. 민간주도형 디지털화폐인 페이스북 리브라는 가격변동을 최소화하여 화폐로서의 기능에 적합하도록 설계된 스테이블코인으로 실제 상용화에 성공할 경우 전 세계 금융산업에 혁명적 변화를 가져올 것으로 전망된다.
각종 센서 기술의 발달로 일반 사용자들이 스마트폰, 콘솔게임기(닌텐도 Wii)와 같은 동작인식 장치를 접해 볼 수 있는 환경이 증가하면서 동작인식 기반 입력장치에 대한 사용자 니즈가 증가하는 추세이다. 기존 동작인식 마우스는 외부에 마우스 버튼이 변형 된 형태로 장착되어 마우스 좌,우 버튼과 휠 역할을 하며, 내부에는 가속도센서(또는 자이로센서 포함)를 장착하여 마우스 커서 역할을 담당하고 있고, 소형으로 제작이 되어 버튼을 조작하는데 어려움이 있으며, 동작인식 기술을 커서의 포인팅에만 사용되어 동작인식 기술을 적용에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 MEMS 기반 모션 레코그니션 센서(Motion Recognition Sensor)를 이용, 인체의 2지점(엄지와 검지)의 동작을 인식하여 동작데이터를 생성하고 이를 기초로 하여 사전 결정된 매칭테이블(커서이동 및 마우스 버튼 이벤트)과 비교, 판단하여 제어신호를 생성하고, 생성된 제어신호를 무선 송신하는 컴퓨터 입력장치에 관해 연구하였다.
본 논문에서는 사용자가 하나의 화면을 가진 장치에서 원하는 여러 비디오 콘텐츠를 동시에 볼 수 있도록 하는 새로운 실시간 H.264/AVC 압축 영역에서의 영상 합성 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 사용자의 요청에 따른 다수 비트스트림들을 압축 영역에서의 하나의 비트열으로 합성한다. 즉, 압축 영역에 있는 다수 영상들의 경계면에 있는 매크로블록들에 대해서 화면 내 예측 모드와 화면 간 예측 MVD를 다시 계산하고 변환 오차 계수 테이블을 수정 하여 경계 매크로블록 확정하는 방법, 영상의 나머지 부분에서 매크로블록 데이터를 단순히 복사하는 방법으로 이뤄진다. 실험 결과, 제안 알고리즘은 480p 크기의 4개 영상을 1초에 103장 이상 합성할 수 있어, 실시간 적용의 가능함을 보여주고 있다.
일반적으로 병렬처리가 필요한 경우 병렬처리 전용으로 제조된 시스템을 사용하지만, 가까운 주위에서 쉽게 얻을 수 있는 PC들을 클러스터로 구축하여 병렬처리에 활용할 수도 있다. PC들을 클러스터로 구축하기 위한 가장 쉬운 방법은 PC들을 스위치 허브 중심의 스타 네트워크로 연결하는 방법이지만, 이 논문에서는 병렬처리 연구 및 활용에 더 적합하도록 8개의 PC들이 직접 연결된 클러스터 구축을 위한 TCP/IP 기반 하이퍼큐브 네트워크의 효율적인 구현 방안을 모색하고, 그 기능 및 효율성을 ping, netperf, MPICH 등의 도구를 이용하여 검증하였다. 구현 방안으로 링크 위주의 IP 설정 방법과 노드 위주의IP 설정 방법을 제안하고 두 방법을 비교 분석하였는데, 그 결과 두 방법간에 시간적 성능 차이는 없지만 라우팅 테이블의 단순화 측면에서 노드 위주의 IP설정 방법이 우수함을 볼 수 있었다. 기능적 측면을 검증하기 위하여 응용프로그램의 병렬처리 결과를 스타 네트워크 기반클러스터에서의 결과와 비교하였는데, 두 방법 모두 완벽한 병렬처리 환경을 지원하는 것으로 나타났다.
현재까지 중앙집중형 시스템인 Napster와 비구조적 시스템인 Gnutella가 P2P 애플리케이션의 주종을 이룬다. 중앙집중형 시스템과 비구조적 시스템은 네트워크의 규모가 커질 경우 시스템이 정상적인 동작을 하지 못하는 문제점을 안고 있다. 이러한 확장성 문제를 해결하기 위해 구조적 P2P 시스템이 활발히 연구되고 있다. 그 대표적인 시스템으로 Chord, CAN, Pastry, Tapestry가 있다. 그러나 구조적 P2P 시스템은 분산 해쉬 테이블을 사용함으로써 물리적인 근접 노드를 인식하지 못하는 문제점을 가진다. 노드를 IP가 아닌 해쉬값으로 식별하기 때문에 해당 노드의 물리적 위치를 알지 못하기 때문이다. 제안하는 시스템은 Chord에서 근거리 네트워크의 개념을 이용하여 근접 노드를 간의 통신을 가능하게 한다. 이로 인해 기존의 Chord 시스템보다 효율적인 탐색을 할 수 있도록 한다. 또한 Chord 네트워크에서의 통신을 서브 네트워크로 분산시킴으로써 인터넷 트래픽을 줄이는 효과를 볼 수 있다.
사람들이 보는 많은 이미지들은 모두 색으로 이루어져 있다. 이 색은 색상, 채도, 명도 값의 조합으로 볼 수 있다. 음식 이미지 또한 다른 이미지와 마찬가지로 색상, 채도, 명도 값의 조합으로 이루어져 있는데, 이 때 각 값의 수치에 따라 사람이 이미지에 있는 음식에 대해 느끼는 감정이 달라진다. 이를 바탕으로 사람이 음식을 보고 느끼는 감정과 색의 관계를 분석해서 맛이 없어 보이는 음식을 맛있어 보이게 할 수 있다. 음식 사진을 찍을 때 사진은 사용자의 감성을 반영하지 않고 있는 사실 그대로를 찍지만, 이 기술을 활용하면 사용자의 감성을 더해 음식이 맛있어 보이게 혹은 맛없어 보이게 하여 사용자의 만족도를 더욱 높일 수 있다. 이러한 기술을 인터넷의 블로그나 개인홈페이지 혹은 스마트폰을 통해 트위터 등에 사진을 업로드 할 때 활용할 수 있다. 이를 위해 본 논문은 사용자 개인이 맛있다고 느끼는 음식의 색 분포를 분석하여 최적의 색 조합을 선정하고, 이를 대상 음식 이미지의 컬러 테이블에 반영하여 개개인 사용자 취향에 맞춘 이미지로 변환한다. 즉, 각각의 사용자에게 본인이 선호하는 음식이 속해있는 음식 샘플을 통해 맛있다고 느끼는 색깔의 컬러 조합을 찾아내기 때문에 각 개인의 취향을 반영할 수 있다.
조선시대 의궤(儀軌) 도식(圖式)과 도병(圖屛)등에서 꽃꽂이의 양식을 찾아보았다. 의궤의 도식과 도병에서는 국연(國宴)이 열리는 궁궐 정전(正殿) 중앙의 어좌(御座) 좌우를 장엄하는 선형, 둥근형, 타원형의 준화(樽花)을 확인, 음식 위를 장식하는 상화(床花), 관이나 모자 등을 장식하는 잠화(簪花), 화안(花案)이라고도 하며, 궁중 행사시 차일을 받쳤던 기둥장 식인 화가(花架) 등의 양식을 확인할 수 있었다. 화가는 초기에는 찾아볼 수 없었으며, 1848년 무신진찬도병에서부터 나타나고 있다. 1795년 원행을 묘정리의궤와 화성능행도병에서는 테이블장식과 현대 공간장식으로 볼 수 있는 바닥공간장식과 어사화, 왕이 하사한 꽃을 지팡이에 묶은 꽃 장식등이 나타나는 것을 알 수 있었다.
최근 그래프데이터베이스가 널리 사용되기 시작했다. 그래프데이터베이스는 그래프구조를 활용하는 데이터베이스이다. 관계형 데이터베이스의 테이블 대신, 그래프데이터베이스는 정점과 간선 형태로 정보를 저장한다. 데이터 저장구조의 사전 정의 없이 데이터를 저장할 수 있으며 사람이 생각하는 방식과 유사하게 데이터를 저장하고 조회할 수 있다. 그래프 데이터베이스를 활용하면 복잡한 연결구조를 가진 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다. 통신망은 다양한 형태의 통신설비가 복잡하게 상호연결된 그래프구조로 볼 수 있다. 기존의 통신망 관리 시스템(Network Operation Support System)은 통신설비와 설비간 연결관계를 관계형데이터베이스로 관리하고 있어 서비스 종단 간 연결관계를 조회하거나, 고장원인 지점을 추적 ·조회하는등 그래프 탐색쿼리를 수행함에 있어서 어려움이 있었다. 본 연구에서는 통신망 구성 정보를 그래프데이터베이스를 이용해 구축하는 방안에 대해 고찰하고자 한다. 그래프데이터베이스의 도입으로 그래프탐색이 필요한 조회인 경우 효율적인 질의처리가 가능할 것으로 기대한다.
무선랜에서는 작은 셀 크기로 인해 노드들의 이동에 따른 빈번한 핸드오프가 이루어진다. 그래서 무선랜에서는 지속적인 통신 서비스를 제공하기 위한 방법으로 모바일 아이피와 같은 방법을 개발하고 있다. 모바일 아이피는 모바일 노드가 한 장소에서 다른 장소로 이동할 때 IP 주소의 변경 없이도 이동할 수 있도록 해준다. 그러나 모바일 아이피는 긴 시간의 등록과정과 연결 재설정 때문에 시간지연이나 패킷 손실과 같은 오버헤드를 발생시킨다. 따라서 무선랜의 QOS(Quality Of Service)를 향상시키기 위해서 Mobile IP 의 핸드오프 시간을 줄여야만 한다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 핸드오프 지연 시간을 감소시키는 기법을 제안한다. 제안기법의 기본 아이디어는 모바일 노드의 이동 네트워크를 예상하여, 미리 패킷 포워딩을 수행하는데 있다. 우리는 각 모바일 노드들에게 connection proxy table 정보를 추가하였다. 그리고 이 테이블 정보를 이용함으로써 모바일 노드들은 홈에이전트와 포린에이전트에 COA(Care of address)를 미리 등록하는 것이 가능해졌다. 그 결과로 이동 노드들은 홈 네트워크를 완전히 벗어나지 않고도 핸드오프가 이루어져 지속적인 서비스가 가능하였다. 본 논문에서 제안하는 기법이 기존 Mobile IP 와 비교해 볼 때 핸드오프가 이루어지는 동안 비 연결 시간을 줄일 수 있다는 것을 실험결과를 통해서 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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