센서 네트워크는 주로 물리적인 공간의 모니터링이나 위치 추적과 같은 주변의 정보를 얻고자 하는 환경에 사용되며, 이러한 정보는 비대칭적이고 비신뢰적인 무선 링크로 인해 불필요한 재전송을 요구하고 많은 손실이 발생한다. 이 때문에 신뢰적이고 에너지 효율적인 링크를 선택하기 위해 RSSI(Received Signal Strength Indicator), LQI(Link Quality Indicator)를 이용하여 무선 링크에 대한 품질을 추정하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 그 일차적인 단계로써 단일 홉 무선 센서 네트워크에서 MICAZ에 구현된 RSSI, LQI 값을 이용하여 노드간 무선 링크 품질을 모니터링하는 응용을 구현하였다. 구현 시나리오는 무선 링크의 비대칭성을 고려하기 위해, 순방향 링크 품질의 경우 센서 플랫폼이 BS로부터 수신한 요구 메시지의 RSSI, LQI 값을 응답 메시지에 캡슐화하여 BS로 전송하도록 하였고, 역방향 링크 품질의 경우 BS가 센서 플랫폼으로부터 수신한 응답 메시지의 RSSI, LQI 값을 기반으로 하였다. 또한 BS로 취합된 이러한 두 링크 품질을 PC상에 시각적으로 표시하기 위해 자바 기반의 링크 품질을 모니터링하는 응용을 구현하였다. 간단한 실험을 통해 RSSI, LQI로 얻은 무선 링크의 품질과 특성을 확인하였다.
본 연구는 최근 많은 관심을 받고있는 크라우드펀딩을 더많은 창업 및 기업가가 활용하기 위해서는 크라우드펀딩의 성공을 가져온 요인을 이해하는 것이 중요하나, 동시에 정보의 비대칭성을 이유로 비판받고 있는바 펀드사와 자금 조달자를 위하여 비대칭 정보 소스에서 수집된 정보가 크라우드펀딩 성공에 미치는 영향을 제시하고자 한다. 또한, 금번 연구를 통하여 서비스 사이언스가 추구하는 융합의 사회적 장을 마련하고 실질적인 연구와 실천을 수행하며 제품의 서비스화, 서비스의 제품화를 주도하는 핵심 연구에 과학적 접근법이 필요한 상황에 대하여 지식기반서비스의 실제 사례를 도출하고자 하였다. 첫째, 크라우드펀딩 플랫폼 내에서 자금 제공자와 기금 모금자 사이의 상호작용의 중요성에 대하여 조사하였으며, "comments" 섹션에서는 자금 제공자와 기금 모금자 간의 의사소통을 통하여 비대칭 정보의 정도를 줄인다. 그리고, 잠정적인 자금 제공자의 측면에서는 투자에 대한 수익을 상실하지 않고 보다 확실한 정보를 수집하기 위하여 "comments"섹션을 최대한 활용해야 함을 알 수 있다. 둘째,"story"(비대칭소스)와 "comments" 섹션에서 감성을 기반으로 낙관적이고 비관적인 정보를 분석 하였다. 결론적으로 "comments" 섹션의 낙관적 정보와 비관적 정보가 크라우드펀딩 성공에 큰 영향을 미친다는 것을 보여주며, 상대적으로 "story" 섹션의 영향은 특정 조건에서의 비관적인 정보에만 한정됨을 알수 있다. 크라우드펀딩 플랫폼은 창업(startup) 및 기업가들이 비즈니스를 시작할 수 있는 혁신적이고 생산적인 방법으로, 정보가 크라우드펀딩의 성공에 중요한 역할을 하므로 최상의 의사소통 방법을 구축하는 데 집중하는 것이 필수적임을 확인할수 있다.
비동기 반복 알고리즘은 부하 불균형 및 컴퓨터 노드 간의 전송 지연에 의한 병렬 알고리즘의 성능 저하를 완화하는 하나의 방법인데, 이는 노드들 간의 비대칭적 데이터 전송을 필요로 한다 본 논문에서는 분산 메모리 시스템 상에서 MPMD 방식으로 노드당 별도의 서버 프로세스를 추가로 생성하여 비대칭적 전송을 구현하고, 노드당 하나의 프로세스를 생성하는 SPMD 방식과 비교하며 그 장단점에 대해 논의한다.
2차원 전기영동 영상 분석 프로그램의 반점 검출 단계는 영상 분할 알고리즘을 사용해서 겔 영상을 반점 영역으로 분할하고 각 반점 영역을 반점 형태 모형에 정합하여 다음 단계에 필요한 반점 정보를 정량화한다. 현재 영상 분할 알고리즘으로는 분수령 기법이 일반적으로 사용되며, 대표적인 반점 형태 모형으로는 가우스 모형, 확산 모형이 있다. 확산 모형이 가우스 모형보다 실제의 반점 형태에 좀 더 가깝기는 하지만, 반점 형태는 매우 다양하며 특히 x-축과 y-축에 대해서 비대칭적인 형태를 보인다. 반점이 비대칭적 형태인 이유는 2-DE 처리가 통상 이상적인 환경 하에서 이루어질 수 없기 때문에 단백질이 완전히 확산되지 못하기 때문으로 알려져 있다. 따라서 본 논문에서는 비대칭 확산 모형을 제안한다. 비대칭 확산 모형은 초기에는 단백질이 하나의 원으로부터 확산되지만, 시간이 흐름에 따라 x-축과 y-축에 대해서 비대칭적으로 확산된다고 가정한 모형이다. 실험으로서 19개의 겔 영상에 대해서 세 모형별로 반점 정합을 수행하고 세 모형의 비교를 위해서 SNR의 평균을 구하였다. 실험결과인 SNR의 평균은 가우스 모형이 14.22dB, 확산 모형이 20.72dB, 비대칭 확산 모형이 22.85dB이었다. 실험결과로써 비대칭 확산 모형이 가우스 모형과 확산 모형에 비해서 반점 정합에 보다 더 효율적이며 적합한 모형임을 확인하였다.
정보기술의 발달과 지속 가능하고 경제적인 소비를 원하는 소비자들의 인식변화로 인하여 공유경제는 새로운 소비형태로 부상하였다. C2C 공유경제 플랫폼에서는 기존의 플랫폼들과는 달리 하나의 자원을 사용자와 공급자가 공유하기 때문에, 사용자와 공급자가 더욱 긴밀한 관계를 맺게 되지만 각기 다른 역할과 비대칭적 정보를 가지고 플랫폼에 참여하게 된다. 따라서 C2C 공유경제 플랫폼의 리더십을 추구하는 기업들은 양면시장에서의 사용자와 공급자 간의 차이, 특히 정보의 비대칭성을 고려한 전략적 접근이 필요하다. 본 연구에서는 수요 및 공급자들의 플랫폼 참여의도가 신뢰, 인지된 위험, 인지된 경제적 이익 등의 선행 요인들에 어떻게 영향을 받으며, 두 집단간에 어떤 차이점이 있는지를 분석함에 그 목적이 있다. 연구결과, 신뢰와 인지된 위험 그리고 인지된 경제적 이익은 사용자 집단에 따라 플랫폼 참여의도에 각각 다르게 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구는 C2C 플랫폼의 리더가 되기를 추구하는 기업들이 고려해야 하는 주요 요인들과 참여자 그룹에 따라 상이한 전략적 방향을 제시해야 한다는 점을 밝혔다는 데에서 학문적, 실무적 의의를 찾을 수 있다.
본 논문은 성덕대왕 신종과 인체의 진동 특성의 상관관계를 분석함으로서 진동 특징 추출의 새로운 방안을 도출하기 위한 연구이다. 신종의 종, 움통, 울림통과 기타 비대칭적 요소들을 인체의 몸체, 성도, 횡경막과 인체구조의 비대칭적 요소들에 대비시켜 각각의 음향 특성들을 실험을 통하여 비교 분석하였다. 실험결과, 대비시킨 각 요소들의 음향 특성이 매우 흡사하여, 신종의 소리 특성에 관한 정보가 인체의 진동 전달 특성을 분석하는 데 있어서도 매우 유용하게 적용될 수 있다는 것을 확인하였다.
이동 컴퓨팅은 주로 서버에서 클라이언트로의 대역폭이 상대적으로 큰 비대칭적 환경에서 이루어진다. 비대칭적 판정에서 정보 전달은 브로드개스팅이 효과적이다. 기존의 많은 논문들이 서버가 전달하는 데이터의 크기가 같다고 가정하고 스케줄링 알고리즘을 제안하였지만 실제 데이터의 크기는 매우 다양하다 인기도가 비슷하더라도 데이터 크기가 다를 때 큰 데이터 대신 작은 데이터 여러 개를 전송하면 클라이언트의 평균 대기시간이 감소하여 성능이 향상될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 대기시간을 최소화하기위해 인기도뿐만 아니라 데이터 크기도 함께 고려하는 스케줄링 기법을 제안하고 성능을 평가하였다.
인터넷과 같은 정보기술의 눈부신 발전으로 인해 환자들의 보건의료정보에 대한 접근성이 매우 향상되었다. 이는 곧 환자들이 당면하고 있는 보건의료정보의 비대칭 문제, 즉 의료서비스 공급자에 비해 적은 양의 정보를 보유함으로 인해 의료서비스 소비에 있어 그 효율성이 침해될 수 있다는 기존의 주장이 갖고 있는 타당성에 한계가 있음을 지적할 수 있는 변화라고 할 수 있다. 따라서 이러한 변화를 감안해 볼 때, 환자들의 정보비대칭 문제에 있어 핵심적인 사항은 환자들이 획득한 많은 의료정보를 그들의 합리적인 의료서비스 소비를 위해 어떻게 활용하느냐 하는 것으로 정리할 수 있다. 이러한 맥락에서 의료서비스 공급자인 의사가 환자들과의 효과적인 의사교환을 통해 보건의료정보에 대한 환자들의 이해와 효율적인 활용을 도와주고자 노력하는 것은 환자의 의료서비스 소비의 효율성을 증진함에 있어 매우 중요한 역할을 담당할 것으로 생각할 수 있다. 이에 본 논문은 의사-환자 간 의료서비스 소비에 대한 이론모형 구축을 통해 우선 환자의 비효율적인 의료서비스 이용이 그들의 정보 문제, 즉 의료서비스의 치료효과에 대한 오해에서 비롯됨을 밝혔으며, 두 번째로 의사가 이러한 환자의 정보문제를 해결하기 위해 충분한 노력을 투입했을 때 환자의 의료서비스 소비에 있어 파레토 효율성이 증대됨을 보였다. 아울러 정책적 관점에서 의사들로 하여금 환자를 상대로 한 충분한 의사교환을 유도하기 위한 정책방안으로 의사의 지불보상체계가 잘 작동함을 보였다. 즉, 환자의 진료비에 대한 의사의 책임 부분을 증가시킴으로 인해 의사의 진료상의 노력이 충분히 증가함을 이론적으로 입증할 수 있었다.
공간 데이터를 표현하는 색인 구조에 관하여 여러 연구가 진행되어 왔다. 그 중 R-트리 계열의 트리들은 최소 겹침과 최소 영역 증가를 기준으로 최소한계영역(Minimum Bounding Rectangle)을 생성하여 공간을 할당한다. 그러나 R-트리 기반의 트리들은 데이터 분포가 균등한 경우에서는 공간 할당이 적합하게 이루어지는 데 반하여 데이터 분포가 어느 특정 영역에 밀집되어 있는 도메인의 경우에는 공간영역을 비효율적으로 할당하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 불균등하고 비대칭적인 데이터 분포에 적합한 트리 구조를 제안하였다. 제안된 트리 구조는 R*-트리를 기반으로 하였으며, 불균등하고 비대칭적인 데이터의 특징을 반영하여 단말 노드 구조를 설계하고 밀집영역에 대한 클러스터링을 반영하도록 삽입 및 삭제 루틴을 변형하였다.
본 연구는 소셜 감성(social sentimental)을 긍정 및 부정적 의견으로 구분하여 이들 의견이 개별 기업의 주식수익률에 미치는 영향이 비대칭적인지(asymmetric) 분석하였다. 이를 위하여 한국거래소에서 활발하게 거래되고 트위터 의견도 충분한 기아차, 아모레퍼시픽, 포스코, 한국전력 등 4개 기업을 분석대상으로 하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 긍정적 의견은 개인투자자의 거래 비중이 상대적으로 낮은 아모레퍼시픽의 주식수익률에는 영향을 주지 못한 반면 나머지 3개 기업의 주식수익률에는 유의한 양(+)의 영향을 주었다. 둘째, 부정적 의견은 4기업의 주식수익률에 모두 유의하게 음(-)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 특히 부정적 의견이 긍정적 의견보다 주식수익률에 미치는 영향이 더 크게 나타났으며, 이는 투자자들이 손실회피 성향 등으로 수익보다 손실에 더 민감하기 때문으로 보인다. 본 연구는 트위터의 긍정 또는 부정적 의견이 주식수익률에 비대칭적(asymmetric)으로 영향을 미치는 것을 발견하였으며, 이는 트위터의 의견을 투자자 심리(sentiment) 대용변수(proxy)로 활용할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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