Adhoc망은 기존 유선 및 무선망과 같이 안정된(고정된) 하부구조를 필요로 하지 않는 무선 단말들의 그룹으로 구성된 네트워크이다. 현재 라우팅을 위해 제시된 ondemand 방식의 라우팅 프로토콜은 이동성에 따른 신뢰도를 높이기 위해 flooding을 수행하는데, 이동성이 커질 경우 경로발견과 이를 유지하기 위한 오버 헤드가 크다. 따라서 본 논문에서는 각 노드의 다양한 이동성향이 설정된 노드간의 경로유지에 영향을 적게 미치도록 하고 오버헤드가 적은 경로설정을 위한 Nhop기반의 효율적인 flooding 기법을 제안하고 노드 이동성에 따른 최적의 N값을 제시한다.
본 연구는 대졸자가 첫 직장에서 두 번째 직장으로 이행할 때, 지역이동이 이주자의 임금에 미치는 효과를 이중차분매칭법으로 분석하였다. 지역이동을 수도권과 비수도권 간의 이동으로 정의하였고, 특히 지역이동의 방향성을 고려하여 수도권과 비수도권 상호 이동의 임금상승 효과를 각각 추정하였다. 실증분석을 위해 대졸자직장이동경로조사(2010GOMS)를 이용하였으며, 성향점수 추정에는 대졸자의 개인 특성뿐만 아니라 대학수학능력시험 백분위 점수 및 지역특성 변인을 포함하였다. 분석 결과, 수도권에서 비수도권의 이동은 통계적으로 유의하지 않았으나, 비수도권에서 수도권으로 이동한 경우에는 통계적으로 유의한 정(+)의 임금상승 효과가 나타났다.
본 논문은 이동 IPv6 환경에서 지역성에 기반한 효율적인 멀티캐스트 전송 방식을 제안한다. 본 논문은 멀티캐스트 그룹에 가입하는 전체 횟수를 줄이기 위해 이동 노드의 반복적인 이동 성향을 이용한다. 이동 노드의 이동 성향을 이용하여 지역성 범위를 정의한다. 외부 네트워크는 지역성 범위에 속하는 동안 멀티캐스트 트리를 계속 유지하게 된다. 이동 노드가 일정 시간 후에 지역성 범위에 포함된 외부 네트워크로 돌아왔을 때, 이동 노드는 멀티캐스트 그룹에 가입 절차로 인한 지연 없이 멀티캐스트 서비스를 받을 수 있다. 본 논문은 비용 분석을 위해 이산분석 모델을 이용하여 산출된 전체 처리 시간과 서비스 지연 시간을 기반으로 제안한 방식과 기존의 방식을 비교한다. 분석 결과는 제안한 방식이 전체 처리 시간과 서비스 지연시간을 효과적으로 줄일 수 있음을 보여준다.
본 연구에서는 이동 환경에서 사용자들이 여러 베이스 스테이션(Base station)을 빠르게 또는 느리게 이동하면서 비디오나 오디오 같은 연속 미디어 서비스를 요구할 때, 이를 위한 캐슁(Caching)이 효용성을 가지는지에 대해서 연구한다. 이동 환경에서 패킷의 단절과 네트워크의 오버헤드의 문제를 줄이고 전송 지연 시간을 최소화하기 위해, 영역(Domain) 기반의 계층적 캐쉬 구조를 제안하고, 이 구조에서 캐슁의 적용이 효용성을 가지는지를 알아본다. 그래서 이동 환경 (Mobile Environment)에서 연속 미디어를 서비스 받는 사용자 환경과 계층적 네트워크 구조를 모델링하고 사용자의 이동성향과 캐슁 위치에 따른 캐슁의 효용성을 분석하여, 캐슁이 이동 환경에서 효용성을 제공하는지 연구한다. 그 결과 캐슁의 위치와 사용자들의 이동성향에 따라 히트율과 재배치 횟수의 변화가 크므로 캐슁의 적응성 있는 적용이 필요함을 알 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅에서 대부분의 시스템들이 개인화된 추천을 위하여 사용자와 성향이 비슷한 사람들의 컨텍스트 정보를 분석하는데 인구통계학적 방법이나 협력적 필터링을 주로 사용한다. 서비스 추천 시스템들은 컨텍스트 정보 중에서 성별, 나이, 직업, 구매이력 등의 정적 컨텍스트를 주로 사용하고 있다. 그러나 이러한 시스템은 이동경로 같은 사용자의 상황을 고려하기가 어렵기 때문에 개인의 성향을 정확하게 분석하여 실시간으로 개인화된 추천 서비스를 제공하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 사용자의 상황을 고려하기 위해 동적 컨텍스트 중에서 사용자의 이동경로를 이용한다. 이동경로의 예측 정확도를 높이기 위해 RSOM의 입력으로 들어가는 이동경로를 경로보정 알고리즘을 사용하여 보정한다. 그리고 보정된 경로를 RSOM으로 학습시켜 사용자의 이동패턴을 분석하고 향후 이동경로를 예측한 후, 사용자의 선호도가 높은 상품들 중에서 예측 경로 상에 있는 가장 가까운 상품을 실시간으로 추천한다. 제안한 방법의 예측 정확도를 측정한 결과 MAE가 평균 0.5 이하로 측정됨으로써 사용자의 이동경로를 올바르게 예측할 수 있음을 확인하였다.
뉴스 이용 경로가 오프라인 신문에서 온라인 뉴스 매체로 이동하면서, 새로운 여론 형성의 기제로 대두된 댓글에 대한 연구가 많이 이루어져왔다. 댓글에 대한 연구는 주로 댓글의 품질이나 영향력 유무, 여론 형성 기능 등을 중심으로 이루어져왔다. 그런데, 댓글의 여론 형성 기능에 대한 연구 외에, 정치적 민감도가 높은 이슈에 대한 매체별 논조와 개인의 정치성향에 따른 연구는 찾아보기 힘들다. 특히, 이용자의 사회정체성과 정치성향이 그들의 매체선택과 해당 매체에서 접하는 댓글에 대한 인식에 어떠한 영향을 미치는지에 관한 연구는 거의 없었던 것으로 보인다. 이에 본 연구는, 이용자들이 온라인 뉴스 매체와 자신의 정치성향이 유사한 정도에 따라 해당 댓글의 신뢰도, 영향도 등을 다르게 평가하는지에 대해 사회 정체성 이론의 관점에서 살펴보았다. 이를 위해 '개인과 온라인 뉴스 매체 간 정치성향의 유사성'을 독립 변수로 놓고 '댓글에 대한 일반적인 인식'과 '정치성향이 각기 다른 매체의 댓글에 대한 인식'을 종속 변수로 하여 양 변수의 관계를 분석하였다. 동 연구는 댓글 읽기에 초점을 두고 처음으로 정치성향에 따른 매체 이용 패턴과 댓글에 대한 인식을 연구하여 분석했다는 데 학문적 의미를 찾을 수 있을 것이다. 또한, 온라인 뉴스 매체별 댓글 인식의 차이는 댓글 읽기의 중요성과 공론장으로서의 댓글이 유효함을 증명한데 그 의미가 있다.
안전한 도로교통 환경 조성을 위하여 운전행동에 영향을 미치는 인적요인에 관한 연구가 필요하지만, 실제 주행행태에 영향을 미치는 개인별 인적요인 특성을 도출하기에는 많은 어려움이 있다. 이에, 개별 운전자의 자기 보고를 통하여 도출되는 위험운전성향을 분석하여 주행 행태 특성과 상관성이 있는지 확인하고, 교통상황에 따른 주행행태에 영향을 미치는 운전성향을 추정하는 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 기존에 고안된 설문 기법을 활용하여 실험 참가자들의 위험운전성향을 여러 방법으로 도출하고, 가상환경 기반의 주행 시뮬레이터 실험을 통하여 도출된 주행행태 특성을 분석하여 위험운전성향과 주행행태 특성 간 유의미한 상관관계가 있는지 확인하였다. 실험 결과, 한국형 DBQ를 통하여 도출되는 난폭운전성향이 높은 사람들이 상대적으로 빠른 주행속도와 가속도 행태를 보이는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통하여 상대적으로 위험운전행동을 보이는 운전자를 추정할 수 있는 평가 방법을 확인할 수 있었다.
최근 자동차에서 위치$\cdot$지리정보를 제공하는 CNS(Car Navigation System)분야로 많은 개발이 되고 있으며, 이를 휴대용 단말기에 적용해 개인화하여 서비스를 제공하고 있는 추세이다. 휴대 단말기에 적용해 개인화 서비스를 제공하는 것을 PNS(Personal Navigation System)라 하며, 이 시스템은 이동 중인 사용자가 휴대용 기기에 공간 데이터를 저장하고 사용자의 위치를 기반으로 목적지까지의 경로를 안내하는 서비스 유형으로 사용자가 휴대하는 기기에 의해 정보가 제공되기 때문에 개인화 정보 제공이라는 특징을 가지고 있다. 또한 위치기반 PNS 서비스는 단순 위치 정보의 활용만이 아니라 위치 정보를 근간으로 POI(Poin of Interest)가 제공되어야 한다. 이를 위해서는 위치에 부가되는 다양한 POI의 정보와 함께 개인의 성향 정보가 적용되어야 한다. 그러나 아직까지 개인의 성향이나 특성에 따른 정보를 포함하지 않고 있다. 본 논문에서는 사용자가 선 입력한 성향정보와 History 정보로부터 추출되는 사용자 선호 특성 정보를 데이터베이스로 구축하고, 개인 선호 특성 정보를 반영하여 웹 또는 모바일 기기를 통해 POI 서비스를 제공 받을 수 있는 PNS시스템을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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