• Spatial Information Research
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• 제19권3호
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• pp.95-106
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• 2011

최근 무선 센서 네트워크에서 센서로부터 원하는 데이타를 가져오는 네트워크 내 집계 질의처리 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 대표적인 네트워크 내 집계 질의 처리 기법들은 집계 질의 처리를 위해 라우팅 알고리즘과 데이타 구조를 제안하고 있다. 그러나 이러한 기법들은 센서 노드들의 에너지 소모가 크고, 질의 처리 결과 정확도가 떨어지고, 또한 질의 처리 시간이 오래 걸리는 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존 집계 질의 처리 기법들의 문제점을 해결하고 무선 센서 네트워크에서 보다 효율적인 집계 질의 처리를 위해 BPA(Bucket-based Parallel Aggregation)를 제시하였다. BPA는 질의 영역을 센서 노드 분포에 따라 쿼드 트리로 구성하여 집계 질의를 병렬로 처리하고, 각 센서 노드로 하여금 데이타를 이중 전송하게 함으로써 전송 오류로 인한 데이타 손실을 줄인다. 또한, BPA는 집계 질의 처리시 버켓 기반의 데이타 구조를 이용하고 이러한 버켓 데이타 구조를 버켓내 데이타 개수에 따라 적응적으로 분할 및 합병한다. 특히 버켓내 데이타 크기를 줄이기 위해 데이타를 압축하고 데이타 전송 횟수를 줄이기 위해 필터링을 수행한다. 마지막으로 센서 데이타를 이용한 다양한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 BPA의 우수성을 입증하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권1호
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• pp.51-62
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• 2022

연구목적: 이 연구는 지진 옥외 대피장소를 대상으로 생활인구(유동인구)를 측면에서 공간적 접근성을 분석한 후, 접근성 취약지역에 추가 신규 대피장소를 확충할 경우의 모의분석을 하여 개선효과를 비교함으로써 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: GIS 네트워크분석 기반의 최적화 모형인 입지배분모형을 적용하여 접근성을 분석하고 취약지역을 식별하였다. 입지배분방법은 일정한 시간 내에 신속한 이동이 중요한 대피시설의 성격에 비추어 'Maximize Coverage(수요영역 최대화)' 방법을 적용하였고, 대피를 위한 한계 거리 및 시간기준은 보행속도를 고려하여 500m(7.5분), 1,000m(15분), 1,500m(22.5분)의 세 가지로 구분하여 분석하였다. 사례분석 대상지역은 지진 발생 시 신속한 대피와 일시적인 체류를 위한 옥외 대피장소의 기능을 고려하여 거주인구에 비해 생활인구가 월등히 많고 대피장소로 활용할 수 있는 가용공간이 크게 부족한 고밀 도심지역으로서 서울 중구지역을 선정하였다. 연구결과: 분석 결과, 전반적으로 거주 인구에 비해 생활인구 기준으로 볼 때 접근성이 취약한 집계구 수와 인구 수가 훨씬 많고 비율도 높았으며, 접근성 취약지역에 가용한 신규 대피장소를 확충할 경우의 모의분석에서 접근성이 크게 개선됨을 확인할 수 있었다. 다만, 고밀 도심지역으로서 가용지가 절대적으로 부족한 대상지역의 특성상 잠재적인 대피인구 전체의 접근성을 완전히 해소하지는 못하였다. 결론: 유동인구로 인해 주·야간 인구 차이가 심한 서울 도심의 지역 특성을 반영하기 위하여 생활인구 첨두시간대를 적용하여 실제 대피수요를 고려할 필요가 있으며, 입지배분모형을 이용하여 접근성이 불리한 취약지역을 식별하고 신규 대피장소 설치의 우선순위를 부여함으로써 과학적 근거 기반의 의사결정이 필요하다.

• 대한교통학회지
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• 제36권2호
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• pp.155-168
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• 2018

본 연구는 단속류 도로에서 짧은 미래(5분 또는 10분)의 교차로 방향별 진입 교통량을 예측함에 앞서, 교차로 상류부 링크에서 교차로로 진입하는 방향별 패턴에 대한 연구를 수행하였고, 통행배정 모형과의 연계 및 활용을 통한 교통량 예측 가능성을 검토하였다. 분석 방법은 택시 DTG (Digital Tachograph) 자료(1주일)를 이용하여 2시간 단위로 구분된 교차로 방향별 교통량 비율을 변수로 클러스터 분석(Cluster analysis)을 수행하여 패턴의 유사성을 검토하였다. 또한, 통행배정 모형 결과와 연계를 위해 택시 DTG 자료와 교차로 중심의 5분 또는 10분 범위에 포함되는 영향권 비교 분석을 수행하였으며, 이를 위해 택시 DTG 자료와 통행배정 모형의 영향권 설정 알고리즘을 개발하였다. 분석 결과, 택시의 교차로 진입 패턴은 총 12개로 집합화 되었으며, 클러스터링의 신뢰 수준을 나타내는 Cubic Clustering Criterion은 6.92로 나타나 클러스터링 결과에 대한 신뢰성을 확보하였다. 통행배정 모형의 영향권 범위와 상관분석을 수행한 결과, 5분 영향권 범위에 대한 상관계수는 0.86으로 분석되어 유의한 결과를 도출하였다. 다만 10분 영향권 범위에서는 상관계수가 0.69로 다소 낮아지는 것으로 분석되었는데, 이는 통행량 및 네트워크 자료의 정밀성 부족에 따른 것으로 나타났다. 향후, 교통 분석용 네트워크의 정밀성과 시간대별 통행량의 정확성을 향상시켜 분석할 경우, 교차로 신호제어에 있어 통행배정 모형에서 산출된 교통량 자료를 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
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• pp.631-633
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• 2004

본 논문에서는 유비쿼터스 홈 네트워킹 환경에서 사용자의 위치 이동을 실시간 추적하고 가정 내 주거 활동의 편의를 제공하는 정보가전기기들을 제어할 수 있는 능동형 홈 서비스 시스템을 제안한다. 본 시스템은 다계층의 분산시스템 환경으로 구성된다. 즉, 물리 센서와 정보가전기기 등이 존재하는 물리층과 유/무선 지원 인터넷/인트라넷 통신 플랫폼을 포함하는 시스템층, 그리고 물리적 장치들로부터 시스템층을 통해 들어오는 정보를 처리하는 응용층으로 구성되며 실 생활 공간 및 시간을 응용 시뮬레이션 환경으로 반영시킨다. 능동형 홈 서비스 시스템의 개발 목적은 실버아파트에서 독거노인의 위치기반 건강관리 정보 서비스 및 아파트 내 정보가전기기들의 맞춤형 제어를 제공하기 위함이다. 이와 같은 시스템을 구축하기 위해서는 홈 네트워크 내에서 사용자의 이동 위치를 파악하는 실시간 위치추적 기술과 정보가전기기들의 동작을 실시간 제어하기 위한 기술이 요구된다. 제안한 시스템에서는 UC at Irine의 DREAM Lab.에서 개발한 TMO(Time-triggered Message -triggered Objecl) 스킴을 적용하여 각 물리 센서와 정보가전기기들을 응용의 구성요소로 개발했다. 이를 통해 가정 내에 이동하는 TMO로 매핑된 이동객체를 추적하고 또한 홍 네트워크로 연결된 정보가전기기들을 정보가전 TMO 동작객체로 매핑하여 이들 사이의 능동적인 상호동작을 통해 맞춤형 서비스 및 실시간 제어가 가능하도록 했다. 마지막으로, 실시간 위치추적 및 정보가전제어 응용 시뮬레이션을 통해 능동형 홈 서비스 시스템을 구성하는 개별 동작객체들의 기능성과 수행성을 검증했다.황에 대하여 소개한다.이스는 실험정보가 저장된 데이터베이스, 분석결과가 저장된 데이터베이스, 그리고 유전자 정보 탐색을 위한 데이터베이스로 분류해 데이터를 효율적으로 관리할 수 있게 하였다. 본 시스템은 LiNUX를 운영체계로 하고 데이터베이스는 MYSQL로 하여 JSP, Perl. 통계처리 언어인 R로 구현되었다.프트웨어를 사용하지 않고도 국내의 순수 솔루션인 리눅스 기반의 LonWare 3.0 다중 바인딩 기능을 통해 저 비용으로 홈 네트워크 구성 관리 서버 시스템 개발에 대한 비용을 줄일 수 있다. 기대된다.e 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1159-1172
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• 2020

본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.550-558
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• 2004

3차원 분산가상환경의 확장성에 대한 연구는 전역적인 공간분할을 통한 관심영역(AOI)의 설정에 초점을 맞추어왔으며 참여자들의 밀집화로 인한 AOI 내의 혼잡성에 대한 부분은 거의 다루어지지 않았다고 할 수 있다. 실제적으로 AOI의 혼잡성은 네트워크 대역폭 또는 렌더링시간 등 시스템 자원을 고갈시키고 참여자간 정상적인 상호작용의 수행을 어렵게 하여 시스템의 확장성과 밀접한 관련이 있음을 알 수 있다. 본 연구에서는 AOI의 혼잡성을 확장가능한 DVE에서 해결되어야 할 문제점으로 정의하고 이에 대한 효과적인 제어메커니즘으로 혼잡도 측정 및 조절모델을 제시하고자 한다. 제안된 모델은 궁극적으로 AOI 내에서 참여자 집단의 고밀도화로 인한 시스템 자원의 고갈방지와 안정적인 상호작용성의 유지를 목표로 하고 있다. 제안된 모델의 성능평가를 위하여 AOI 혼잡도에 동적으로 반응하는 자원비용모델을 정의하여 기존 모델과의 비교 실험을ㆍ수행하였다.