사람은 한 장소를 방문할 때 순환 패턴이 있으며, 이 패턴에 여러 싸이클의 경향이 있다. 요즘은 스마트폰 및 기타 휴대용 장치로 개인 이동성 데이터를 수집하는 것이 가능하다. 이러한 장치는 다양한 위치 데이터를 수집하고 여러가지 방법으로 분석할 수 있게 해준다. 위치 수집기를 기반으로 지구 위치 데이터에서 추출된 사람의 이동성 모델을 수립하고, 위치 클러스터를 방문자의 순환 패턴을 조사할 수 있다. 수년 동안 수집된 개인의 이동성 모델을 토대로 클러스터 재방문 시간을 계산 후 분석하여 그래프로 시각화하였다. 시간 순서의 위치 클러스터와 방문 클러스터에 대한 위치 데이터는 1 분 단위로 측정된다. 전체 데이터 방문 횟수는 15 분마다 정규화하고, 자원 봉사자의 다양한 지리적 위치 데이터 셋에 대해 방문의 순환 패턴은 자기 상관, 자기 공분산 및 재방문 시간으로 살펴볼 수 있다.
최근 스마트 홈 환경은 무선 정보통신 기술과 융합을 통해서 다양한 데이터를 수집·통합·활용하는 플랫폼이 될 것으로 전망되고 있으며 실제로 스마트 홈 내부에는 다양한 센서를 탑재한 스마트 디바이스 수가 점점 증가하고 있다. 증가된 스마트 디바이스 수만큼 처리해야하는 데이터의 양도 증가하고 있으며 이를 효과적으로 처리하기 위해 빅데이터 처리 시스템이 활발하게 도입되고 있다. 그러나 기존 빅데이터 처리 시스템은 분산 노드에 할당되기 전 모든 요청이 클러스터 드라이버로 향하기 때문에 동시에 많은 요청이 발생하는 경우 분할 작업을 관리하는 클러스터 드라이버에 병목현상이 발생하고, 이는 네트워크를 공유하는 클러스터 전체의 성능감소로 이어진다. 특히 작은 데이터 처리를 지속해서 요청하는 스마트 홈 디바이스에서 지연율이 더 크게 나타난다. 이에 본 논문에서는 동시에 다수의 센서에서 요청이 발생하는 스마트 홈 환경에서 효과적인 데이터 처리를 위한 Apriori 기반 빅데이터 시스템을 설계하였다. 제안하는 시스템의 성능평가 결과에 따르면, 데이터 처리 시간은 기존 시스템에 비해 최소 19.2%에서 최대 38.6% 단축됐다. 이러한 결과가 발생한 이유는 측정되는 데이터의 형태와 관련이 있다. 스마트 홈 환경은 수집되는 데이터의 양은 방대하나 각 데이터의 용량은 작기 때문에 캐시 서버의 사용이 데이터 처리에 큰 역할을 하며, Apriori 알고리즘을 통한 연관도 분석으로 사용자의 행동 습관과 연관도가 높은 센서 데이터를 캐시에 저장하기 때문에 캐시 서버의 활용률이 매우 높다.
EJB(Enterprise Java Bean) 컨테이너에서 대규모의 요청을 위해서는 여러 개의 EJB 컨테이너를 클러스터링 환경으로 구동시키는 것이 필요하다. EJB를 사용하는 클라이언트로는 JSPP나 에플리케이션 클라이언트, 혹은 또 다른 빈이 될 수 있다 이러한 클라이언트가 사용하는 EJB의 스텁을 클러스터 환경에 적합하도록 구현함으로써 트랜잭션 지역화, 장애 발생시 다른 서버로의 메소드 호출 전환, 동일 가상 머신을 탐지한 메소드 호출 최적화 등의 다양한 기능을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 스마트 스텁의 필요성 및 구현에 대해 논의한다.
최근 IT 기업들이 자동차에 IT도입에 열을 올리고 있으며, 그 중에서도 미터 클러스터는 운전자의 편의성을 고려하여 많은 연구와 관심이 증대되고 있다. 자동차 계기판은 전자기기의 발전과 더불어 아날로그 계기판, 디지털 계기판, 이 둘을 함께 사용한 하이브리드 계기판, 그리고 보다 상세한 정보를 이미지와 함께 제공해 주는 스마트 하이브리드 계기판으로 발전하고 있다. 기존의 미터 클러스터는 단순히 차량의 제한된 정보를 표시하며, 운전자의 운전 상태에 따른 시인성이 부족하며, 차량의 상태, 그리고 운행지역의 주변 환경적 정보의 부족으로 인해 운전자의 안정성이 고려되지 못한 부분이 많아 운전자의 안전 운전에 도움이 되지 못하는 부분이 많다. 따라서 본 논문에서는 차량의 상태, 운행 환경정보 등의 통합 된 정보를 LCD 디스플레이 기반에서 운전자의 시인성과 안정성 우선으로 하는 레이아웃을 연구하고자 한다.
본 논문에서는 텐서보팅을 이용하여 기존 마르코프 랜덤 필드 메소드 안의 가우시안 혼합 모델 함수의 성능을 향상시킬 수 있는 적합한 클러스터 개수 검출 방법을 제시한다. 제안하는 방법의 핵심 포인트는 텐서보팅의 인풋 데이터 토큰의 연속성인 saliency map을 통한 중심점 개수의 추출이다. 우리는 가장 먼저 주어진 자연 영상에서 전경 및 배경 후보 영역을 분리한다. 다음으로, 분리된 각 후보 영역에 대하여 텐서보팅을 적용하여 적절한 클러스터 개수를 추출한다. 우리는 검출된 클러스터 개수를 이용하여 정확한 가우시안 혼합 모델 모델링을 수행할 수 있다. 그리고 이를 적용한 마르코프 랜덤 필드의 unary term과 pairwise term을 계산하여 자연 영상의 텍스트 이진화 결과를 반환한다. 실험 결과, 제안된 방법이 최적의 클러스터 개수를 반환하고, 향상된 텍스트 이진화 결과를 반환함을 확인하였다.
본 연구의 목적은 한국과 스페인의 스마트시티 산업 특성을 비교 분석하는 것이다. 각 국가의 특성은 스마트 산업의 점유, 침투, 생산경로, 네트워크 클러스터를 중심으로 비교되었다. 연구의 자료는 1995년과 2015년의 한국 및 스페인의 투입산출표이며, 8개와 25개 산업으로 재분류되었다. 분석모형은 Smart SPIN Model을 활용하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국이 스페인보다 IT 제조업에서 점유율과 침투율이 더 높은 것으로 분석되었다. 반면, 스페인은 한국보다 IT 서비스업과 지식서비스업이 점유율 및 침투율 모두 더 큰 것으로 나타났다. 둘째, 생산경로 측면에서는 한국이 IT 서비스업과 지식서비스업이 스페인보다 높게 나타났으며, 스페인은 IT 제조업 분야가 더 많은 생산경로를 갖는 것으로 분석되었다. 셋째, 네트워크 분석 결과, 한국의 스마트 산업은 전통 산업에 종속되어있으며, 스마트 산업이 독자적으로 발달하기 어려운 특성이 있는 것으로 나타났다. 스페인은 스마트 산업의 대부분이 하나의 산업 클러스터로 나타나고 있어 독립적인 형태를 보이는 것으로 분석되었다. 즉, 한국은 IT 제조업 기반의 스마트시티 산업 특성을 가지며, 스페인은 IT 서비스와 지식서비스 기반의 스마트시티 산업 특성을 갖는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 스마트시티 부문에서 있어 우리나라가 앞으로 나아가야 할 방향 및 정책 수립에 대한 기초자료를 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.
다수의 저가 센서 노드를 통해 주변의 환경 정보를 수집하는 센서 네트워크와 스마트폰에 탑재되어 있는 다양한 종료의 센서들을 연동함으로써 사용자의 상태에 따라 주위 환경과 반응하는 응용들이 개발되고 있다. 이런 응용에서 수집된 데이터의 공유를 위해 센싱 데이터와 의미정보를 저장하는 XML 형태의 메타데이터를 함께 저장할 필요가 있다. 메타데이터는 시스템 설계자의 필요에 따라 확장되고 변형되는데 거리 기반의 클러스터링 기법을 사용할 경우 서로 다른 형태의 메타데이터가 혼재하게 되어 데이터 수집의 효율성이 떨어지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 효율적인 데이터 수집을 위해 클러스터를 구성할 때 각 노드의 메타데이터의 구조적 유사도를 반영함으로써 클러스터 구성에 필요한 시간을 줄이고, 구성원 간 메타데이터 유사도를 향상시키는 기법을 제안한다.
무선 센서 네트워크에서는 원격의 열악한 환경에 센서 노드들이 배치된다. 이러한 네트워크에서 센서 노드의 전원이 모두 소모되면, 사람의 생명을 구할 수도 있는 센서 네트워크의 품질 및 성능 저하와 함께 센서 노드들은 쓸모가 없게 된다. 따라서 에너지 소비 개선 및 센서 네트워크의 수명 연장에 관련된 수 많은 클러스터링 프로토콜들이 제안되었으나 대부분의 기존 연구들의 기법들은 클러스터 헤드의 오버헤드 상당히 크다. 센서 노드의 전력 제한과 클러스터 헤드의 오버헤드 문제 때문에 각 노드의 에너지 소비를 최소화하며 네트워크 수명을 최대화하는 라우팅 프로토콜을 설계하는 것은 중요하다. 따라서 본 논문에서는 클러스터 헤드의 부담을 줄여주며 에너지 소비를 최소화하는 라우팅 알고리즘과 네트워크 수명을 최대화할 수 있는 알고리즘을 적용한 효율적인 클러스터링 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 제안한 클러스터링 기법이 에너지 균형을 향상시켰으며, 유사한 역할을 하는 기법들과 비교하였을 때 네트워크 수명이 연장됨을 보여준다.
최근 ICT기술의 발전과 스마트 기기의 급격한 보급으로 엄청난 양의 정보가 생성되고 있다. 추천 시스템은 과도한 정보제공(information overload)으로부터 정보 수용자의 적절한 판단을 도와주고, 정보 제공자에게는 기업의 이윤과 업체홍보 효과를 증대 시킬 수 있는 해결책으로 등장하였다. 추천 시스템은 다양한 접근법으로 구현이 가능하지만, 소셜 네트워크 정보로 성능을 향상시킬 수 있는 방법으로 제시되었다. 그러나 추천 시스템 내의 사용자간에 형성되는 신뢰 클러스터의 정보를 활용하는 방안은 연구되지 못하였다. 본 논문에서는 온라인 리뷰에서 생성되는 클러스터에서 클러스터 내부 객체 간 영향성과 트러스터-트러스티 간 정보를 이용하여 추천 시스템의 성능을 향상시키는 방식을 제안하였다. 제안하는 방식을 구현하고 실제 데이터를 활용하여 실험한 결과 기존의 방식들보다 예측 정확도가 향상됨을 확인하였다.
A stable protein source is required to support the rapidly increasing global population, and fishery products are a particularly important part of the required protein supply. However, due to continued overfishing, fishery resources are depleted, and the number of fish caught by fishing boats has stagnated. Consequently, the aquaculture industry is becoming increasingly important. Internationally, smart aquaculture technology that minimizes labor and environmental pollution has been established through technological developments supported by large investments in automation and water treatment technology over the last several decades. In the case of Korea, the aquaculture industry has not yet emerged as a labor-intensive primary industry. However, in recent years various attempts have been made to apply ICT technology to aquaculture to overcome these problems. In this study, domestic and foreign technologies and patent trends for smart aquaculture are analyzed. In addition, the current status of the smart aquaculture cluster business that the Ministry of Oceans and Fisheries has been promoting since 2019 to utilize ICT technology in aquaculture is introduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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