무선 환경에서 브로드캐스트방법을 이용하여 데이타를 전송할 때, 중요한 문제는 모바일 클라이언트가 요구하는 데이타에 빠르게 접근한 수 있도록 하는 것이다. 기존 연구는 선호도에 따라 정렬된 데이타들을, 제공된 채널의 수만큼 평균접근시간을 줄이는 최적의 분할지점을 찾아 채널에 할당하는 기법을 사용하였다. 이러한 방법의 문제는 동등 채널 내의 데이타 간 선호도 차이가 브로드캐스트 스케줄링에 반영되지 못한다는 것이다. 이 문제점을 해결하고자 기존 방법에 따라서 다중 채널에 데이타를 분할한 후, 브로드캐스트 디스크(broadcast disk)기법을 적용하여 동등 채널 내의 데이타들 사이에도 선호도 차이에 따라 차별적인 반복주기가 적용되도록 하는 방법이 제안 되었다. 그러나 기존의 데이타 분할은 선호도 차이에 따라 정렬된 데이타를 순서대로 채널에 할당하였기 때문에 각 채널 안에서의 데이타 간 선호도 차이가 크지 않았다. 결국 브로드캐스트 디스크 기법을 적용하더라도 각 데이타의 반복주기 차이는 선호도 차이에 따라 작게 나타나기 때문에 접근시간의 단축 효과는 크지 않다. 본 연구에서는 제공된 다중 채널에 선호도가 높은 데이타와 낮은 데이타가 고르게 분포되도록 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 정렬된 데이타들이 인접 데이타와 떨어져 각각 다른 채널에 포함되도록 할당한다. 기존의 방법은 인덱싱 기법을 사용하지 않더라도 상위채널부터 선호도 순서에 따른 데이타 접근이 가능했다. 하지만, 제안하는 방법은 선호도 순위에 따른 데이타 접근이 어렵기 때문에 접근시간을 줄이기 위해서는 인덱스사용이 필수적이다. 이에 대해서 제안하는 데이타 할당 방법에 접근시간 단축을 위한 효율적인 인덱스 기술도 제시한다. 인덱스 방법은 요구 데이타에 대한 마른 채널 위치 검색을 위해 독립적인 인덱스 채널을 사용한다. 위의 과정을 통해서 제시하는 방법은 기존의 연구들보다 데이타의 선호도를 보다 정확하게 반영하여 전체 클라이언트의 선호 데이타에 대한 마른 접근 성능을 보이는 것을 실험을 통해서 보여줄 것이다.
컴퓨팅 환경에서 소프트웨어가 차지하는 역할이 커지면서 소프트웨어 보안은 더욱 중요한 문제가 되고 있다. 동적 오염 분석은 프로그램 실행 중에 신뢰할 수 없는 소스로부터 유래된 오염된 데이터의 이동을 추적하고 관리하는 분석 방법이다. 이 분석 방법은 소프트웨어의 보안 검증 뿐만 아니라 소프트웨어의 동작을 이해하고, 예상하지 못한 오류에 대한 테스팅 및 디버깅 등에서 활용할 수 있다. 기존에 이와 관련한 연구에서는 동적 오염 분석을 이용한 분석 사례를 보여주고 있지만, 동적 오염 분석에서 오염된 정보 전파 과정 및 동작 과정에 대해서 체계적이고 논리적으로 기술하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이런 분석 과정을 이론적으로 기술함으로써 오염된 정보의 전파 과정을 어떻게 추적할 수 있는지 논리적으로 보여주고, 이를 응용할 수 있는 이론적 모델을 제시하고 있다. 본 논문에서 기술한 이론적 모델에 대해서 분석기를 구현하고 프로그램에 대한 분석 결과를 통해서 모델의 정확성을 검증한다. 그리고, 프로그램에 나타나는 오염 정보들의 전파 과정을 보이고 결과를 검증한다. 본 이론적 모델은 동적 오염 분석에서 자료 흐름의 분석 과정을 이해하고 이를 활용하는 분석 방법을 설계하거나 구현하는 기반 지식으로 활용될 수 있을 것이다.
최근 무선 이동 컴퓨팅 기술과 위치기반 서비스 응용기술 등의 발전으로 과거보다 신속한 질의 처리를 지원할 수 있게 되었다. 그러나 여전히 하드웨어 및 소프트웨어의 기술적 한계가 존재한다. 질의 처리에 있어 가장 중요한 부분은 정확성과 신속성이다. 정확성을 높이기 위해서는 데이터에 상세한 정보를 저장해야 한다. 이 경우 데이터의 정보량이 증가하여 신속성이 떨어지게 된다. 반면에, 신속성을 높이기 위해서는 방송 주기를 줄여야만 얻고자 하는 데이터를 신속하게 얻게 된다. 이 경우 색인 정보의 부족으로 클라이언트의 청취 시간이 증가하여 불필요한 에너지 소모가 발생할 수 있다. 이와 같이, 정확성과 신속성 사이에는 트레이드 오프(trade-off)가 발생한다. 본 논문은 위와 같은 문제점을 극복하기 위해 계층적 비트맵 기반 공간 색인(Hierarchical Bitmap-based Spatial Index: HBI)을 제안한다. 계층적 비트맵 기반 공간 색인은 힐버트 커브(Hilbert Curve) 맵(map) 내에서 객체를 비트(0, 1)로 표기한다. 계층적 비트맵 기반 공간 색인은 비트 정보와 트리 구조를 이용하여 색인크기를 줄이는 방법으로 방송 주기를 줄임으로써 청취 시간과 질의 처리시간을 줄일 수 있다. 또한 계층적 비트맵 기반 공간 색인은 객체의 위치를 모두 파악할 수 있기 때문에 선택적인 청취가 가능하다. 성능평가를 통하여 제안 기법의 우수함을 증명한다.
사회적으로 큰 관심의 대상이 되고 있는 무선 인터넷은 유선 인터넷과 달리 기술 환경과 그 특성상 여러 가지 제약점들을 가지고 있다. 대역폭이 낮고, 접속이 빈번하게 끊기며, 단말기내의 컴퓨팅 파워가 낮고 화면이 작다. 또한 사용자의 이동성 문제와 네트워크 프로토콜, 보안등에서 아직 기술적으로 부족한 부분을 보이고 있다 그리고 급속도로 증가하는 수요에 따라 무선 인터넷 서버는 대용량 트래픽을 처리할 수 있는 확장성이 요구되어지고 있다. 이에 본 논문에서는 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터를 사용하여 앞에서 언급된 무선 인터넷의 문제와 요구들을 캐싱(Caching), 압축(Distillation) 및 클러스터 (Clustering)를 통하여 해결하려고 한다. TranSend는 클러스터링 기반의 무선 인터넷 프록시 서버로 제안된 것이나 시스템적인(Systematic) 방법으로 확장성을 보장하지 못하고 불필요한 모듈간의 통신구조로 인해 복잡하다는 단점을 가진다. 기존 연구에서 시스템적인 방법으로 확장성을 보장하는 All-in-one 이라는 구조를 제안하였으나 이 역시 모듈간의 통신 구조가 복잡하고 캐시간 협동성이 없는 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 모듈간의 단순한 통신 구조와 캐시간 헙동성을 가지는 클러스터링 기반의 무선 인터넷 프록시 서버를 제안한다. 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였고 실험 결과 TranSend 시스템과 All-in-one 시스템에 비해 각각 54.86$\%$, 4.70$\%$의 성능 향상을 보였다. 캐시서버간 데이타를 공유할 수 있기 때문에 제안된 구조에서는 캐시서버 수에 무관하게 캐시 메모리 전체 크기를 일정하게 할 수 장점을 가진다. 반면에 All-in-one에서는 각 캐시서버가 모든 캐시 데이타를 가져야 하므로 캐시 메모리 전체 크기가 캐시 서버 수에 비례하여 증가한다.
센서 네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅 구현을 위한 기반 네트워크 중의 하나로 그 중요성이 점차 부각되고 있으며, 네트워크 특성상 보안 기술 또한 기반 기술과 함께 중요하게 인식되고 있다. 현재까지 진행된 센서 네트워크 보안 기술은 암호화에 의존하는 인증 구조나 키 관리 구조에 대한 연구가 주를 이루었다. 그러나 센서 노드는 쉽게 포획이 가능하고 암호화 기술을 사용하는 환경에서도 키가 외부에 노출되기 쉽다. 공격자는 이를 이용하여 합법적인 노드로 가장하여 내부에서 네트워크를 공격할 수 있다. 따라서 네트워크의 보안을 보장하기 위해서는 한정된 자원의 많은 센서로 구성된 센서 네트워크 특성에 맞는 효율적인 침입탐지 구조가 개발되어야 한다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 에너지 효율성과 침입탐지 기능의 효율성을 함께 고려하여 침입탐지 기능을 분산적이고 동적으로 변화시킬 수 있는 분산 침입탐지 구조를 제안한다. 클러스터링 알고리즘인 HEED 알고리즘을 수정 (modified HEED, mHEED라 칭함)하여 각 라운드에서 노드의 에너지 잔량과 이웃 노드 수에 따라 분산 침입탐지노드가 선택되고, 침입탐지를 위한 코드와 이전 감시 결과가 이동 에이전트를 통해 전달이 되어 연속적인 감시 기능을 수행한다. 감시된 결과는 일반 센싱 정보에 첨부되어 전달되거나 긴급한 데이터의 경우 높은 우선순위 전달을 통해 중앙 침입탐지 시스템에 전달이된다. 시뮬레이션을 통해 기존 연구인 적응적 침입탐지 구조와 성능 비교를 수행하였고, 그 결과 에너지 효율성 및 오버헤드, 탐지가능성과 그 성능 측면에서 뛰어난 성능 향상을 입증할 수 있었다.
최근 들어서 상황인식 시스템은 차별화 된 전자 시장을 개척하기 위한 유망한 기술로 인정되고 있다. 상황인식 컴퓨팅을 통해 구현되는 시스템은 사용자의 현재 상황을 자동적으로 센싱하여 그의 환경을 자동적이고 심도 있게 이해함으로 이음매 없고 기민한 개인화 서비스를 제공하는 것이 목적이다. 이러한 목적을 달성함에 있어서 특정 정보시스템이 얼마나 상황 정보를 잘 인식하고 활용하느냐는 것이 매우 중요하겠다. 그러나 비록 상황인식 시스템의 수준에 대한 언급들은 그 동안 많이 이루어져왔지만 본격적이고 구조적인 평가 방법론이 제안되어오지는 못해왔다. 따라서 본 논문의 목적은 상황인식 시스템을 평가하기 위한 구조적인 방법을 다단계 방법론으로 제안하는 것이다. 제 1단계에서는 특정 정보시스템이 과연 상황인식 시스템으로 분류될 수 있는지를 평가하는 요건분석을 수행하고, 제 2단계로는 요건 분석을 통과한 시스템에 대해 장비협업정도, 이동성의 정도, 내재성의 정도라고 하는 세 가지 차원으로 평가하여 상황인식 시스템의 수준을 평가한다. 이를 위해서 시스템 아키텍처에 기반 한 장비협업도(Device Collaboration Diagram, DCD)라는 것을 제안하였다. 그리고 각 프로젝트의 개발전략을 도출하기 위해 시스템의 수준과 준비도라는 두 가지 차원으로 종합적 수준을 평가하였다. 또한 본 방법론의 가능성을 증명하기 위해 최근에 개발되고 있는 실제 프로젝트들을 대상으로 평가를 수행하였다.
최근 컴퓨팅 기술의 발전과 클라우드 환경의 개선에 따라 딥 러닝 기술이 발전하게 되었으며, 다양한 분야에 딥 러닝을 적용하려는 시도가 많아지고 있다. 대표적인 예로 정상적인 데이터에서 벗어나는 값이나 패턴을 식별하는 기법인 이상 탐지가 있으며, 이상 탐지의 대표적 유형인 점 이상, 집단적 이상, 맥락적 이중 특히 전반적인 상황을 파악해야 하는 맥락적 이상을 탐지하는 것은 매우 어려운 것으로 알려져 있다. 일반적으로 이미지 데이터의 이상 상황 탐지는 대용량 데이터로 학습된 사전학습 모델을 사용하여 이루어진다. 하지만 이러한 사전학습 모델은 이미지의 객체 클래스 분류에 초점을 두어 생성되었기 때문에, 다양한 객체들이 만들어내는 복잡한 상황을 탐지해야 하는 이상 상황 탐지에 그대로 적용되기에는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 객체 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 기반으로 이미지 캡셔닝 학습을 추가적으로 수행하여, 객체 파악뿐만 아니라 객체들이 만들어내는 상황까지 이해해야 하는 이상 상황 탐지에 적절한 2 단계 사전학습 모델 구축 방법론을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 ImageNet 데이터로 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 이미지 캡셔닝 모델에 전이하고, 이미지가 나타내는 상황을 설명한 캡션을 입력 데이터로 사용하여 학습을 진행한다. 이후 이미지와 캡션을 통해 상황 특질을 학습한 가중치를 추출하고 이에 대한 미세 조정을 수행하여 이상 상황 탐지 모델을 생성한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 직접 구축한 데이터 셋인 상황 이미지 400장에 대해 이상 탐지 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론이 기존의 단순 사전학습 모델에 비해 이상 상황 탐지 정확도와 F1-score 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
병렬 프로그램 테스팅을 위한 기존의 연구는 대부분 프로그램 수행 중에 얻어진 이벤트 트레이스를 바탕으로 재수행성을 보장하는데 중점을 두고 있다. 반면에 개발과정에서 만들어진 요구 명세로부터 테스트 케이스를 생성하는 방법에 대한 연구는 빈약한 실정이다. 본 연구에서는 통신 소프트웨어 개발분야에서 광범위하게 사용되는 메시지 순차도(MSC)로 작성된 명세로부터 병렬 프로그램의 모듈 테스팅을 위한 테스트 케이스를 자동으로 생성하는 방법을 제안하고 생성된 테스트 케이스를 이용하여 실제 테스팅을 수행할 수 있는 환경을 개발하였다. 명세로부터 테스트 케이스를 자동으로 생성하기 위해서는 명세 내에 묵시적으로 포함되어 있는 이벤트들과 그들 간의 선후 관계를 파악해야 하는데 이를 위해서 본 연구에서는 논리시간벡터를 MSC 명세에 적용하기 위한 방법을 제안하여 이벤트간의 선후 관계인 이벤트 시퀀스를 추출하고 이를 테스트 케이스로 사용한다. 생성된 테스트 케이스는 TTCN 형태로 기술되고 이는 다시 CHILL 소스 코드 형태로 변환되어 테스트 대상이 되는 모듈과 상호 동작하면서 테스팅 대상 모듈의 동작이 기술된 요구 명세의 내용과 합치하는 지를 검사한다. 본 연구에서 개발한 테스팅 방법은 통신소프트웨어 개발 과정에서 산출된 MSC 명세로부터 테스트 케이스를 추출함으로써 테스팅을 위해 별도의 명세를 작성할 필요가 없다. 또한, 논리 시간 벡터를 적용하여 이벤트 시퀀스를 자동 생성할 뿐만 아니라 생성된 이벤트 시퀀스는 시스템 전체의 이벤트 시퀀스로써 독자적인 테스팅 방법으로 사용될 수 있다. TNF-$\alpha$ and NO. These findings suggest that compounds 6 and 11 are modulating various elements of the host immune response.%로서, carbofuran 단독투여와 carbofuran과 PB 또는 3-MC 투여사이에 대사산물의 종류는 같았으나 생성율에는 큰 차이가 있었다. 이와 같은 결과는 쥐에 carbofuran 투여 후 PB나 3-MC를 투여함으로써 carbofuran의 대사가 빠르게 이루어지고, 주 대사산물 중3-hydroxycarbofuran보다 독성 이 낮은 3-ketocarbofuran으로의 대사가 빠르게 이루어지기 때문에 carbofuran의 독성이 경감되어 쥐가 생존할 수 있는 것으로 판단된다.시장젓갈${\lrcorner}$에는 글루타민산, leucine, alanine, lysine의 4종류, ${\ulcorner}$반찬젓갈${\lrcorner}$에는 글루타민산, leucine, alanine의 3종류, ${\ulcorner}$일본병조림젓갈${\lrcorner}$은 글루타민산이 현저하게 많다.회하였다.ollowed fro all Sullungtang samples from Hanwoo. The results showed that the overall quality of Sullungtang significantly decreased
인구의 고령화 및 건강에 대한 관심이 증가됨에 따라 유헬스케어 서비스는 발병 후 관리관점에서 발병 전의 예방 관점으로 그 목적이 점차 이동하고 있다. 그러나 기존의 유헬스케어 서비스는 원격진료 차원의 의료 서비스 성격이 강하여, 만성 성인병과 같은 대사 증후군을 예방 및 관리하기에는 한계가 있을 뿐만 아니라, 관리자 중심의 단방향 서비스를 제공함으로 인해 사용들이 중도에 이용을 포기하는 비율이 높았다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 사회 네트워크를 이용한 사용자 기반 유헬스케어 서비스 추천 시스템을 제안하였으며, 실세계에서 유헬스케어 서비스 추천 시스템의 활용 가능성을 제시하기 위하여 실제 의료원에서 대사 증후군 예방 및 관리를 위해 처방한 식단 및 운동 정보를 기반으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 적용가능한 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 제안한 시스템은 사용자가 선호하지 않는 서비스가 네트워크를 통해 확산될 가능성을 낮추는 동시에 추천의 신뢰성 제고를 위해 네이버들이 이용한 서비스를 공유함으로써 전체적인 추천 품질을 높인다. 즉, 사용자의 식습관 및 운동습관 등과 같은 생활습관을 개선하기 위하여 사회 네트워크를 활용함으로써 사용자간의 자율협업을 통한 개인화된 추천이 가능하다. 따라서 본 연구에서 제안하는 유헬스케어 서비스 추천 시스템은 생활습관 개선을 위하여 사용자에게 적합한 식단 및 운동을 제공하고, 생활습관의 개선을 통해 만성 성인병과 같은 대사증후군을 사전에 예방할 수 있을 것으로 기대된다.
차세대 PC를 위한 WPS(Wearable Personal Station)는 정보 처리 및 네트워크 기능을 포함하며 새로운 정보의 획득에 있어 공간적 한계성을 극복할 수 있는 '유비쿼터스 컴퓨팅'의 핵심 단말기로 정의할 수 있다. 기존의 유선 통신 모듈을 이용한 데스크톱 PC 기반의 제스처 인식기는 영상 또는 장갑 장치로부터 사용자의 의미 있는 동적 제스처 데이터를 획득함에 있어 공간상의 제약성 및 이동상의 한계성, 배경 및 음영조건의 변화에 따른 인식 성능의 변화 등 몇 가지 제약사항을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 극복하고 해결하고자 제스처 입력모듈을 차세대 PC 플랫폼 기반의 유비쿼터스 환경으로 확대, 적용시켜 제스처 데이터 입력 모듈로부터 새로운 정보의 획득에 있어 한계성을 극복하고 효율적인 데이터 획득 방안을 제시한다 또한 퍼지 알고리즘과 신경망 이론을 이용하여 독립적인 제스처 인식 시스템을 구현하고 개별 시스템의 성능을 비교, 분석함으로써 차세대 PC를 위한 보다 효율적이며 합리적인 제스처 인식 시스템을 제안한다. 제안된 제스처 인식시스템은 동적인 손의 움직임을 입력데이터로 처리하는 제스처 입력모듈과 입력된 데이터로부터 의미 있는 제스처를 분리하기 위한 관계형 DBMS모듈, 그리고 인식의 확장성과 연속된 동적 제스처 중에서 의미 있는 제스처를 인식하기 위한 퍼지 인식 모듈 및 신경망 인식 모듈로 구성되어 있다. 30인의 피실험자에 대하여 15회의 반복 실험을 수행하였으며 사용자의 동적 제스처 인식 실험결과 퍼지 제스처 인식 시스템에서는 98.8%, 신경망 제스처 인식시스템에서는 96.7%의 평균 인식률을 도출하였다.형성에도 유의한 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 셋째, 신뢰와는 다르게 서비스품질이 몰입에는 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 그러나 이러한 직접적인 영향이외에 서비스품질은 고객만족을 통하여 간접적으로 몰입에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 고객만족은 신뢰에 강하게 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉 고객들이 호텔서비스에 만족할수록 직접적으로 호텔에 대한 신뢰와 애착심이 증가하는 것을 알 수 있었고 간접적으로 서비스품질은 고객만족을 통하여 신뢰에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 또한 고객만족은 몰입에 강하게 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 간접적으로 서비스품질은 고객만족을 통하여 몰입에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다.미숙밭, 중점밭, 고원밭, 화산회밭으로 6개 유형으로 분류할 경우 각각의 분포면적은 41.9%, 23.3%, 17.5%, 13.9%, 1.1. 2.2% 이었다. 도시화 및 도로확대 등 다양한 토지이용 및 지형개변으로 과거의 토양정보가 많이 변경되었다. 그래서, 앞으로는 인공위성자료 및 항공사진을 이용하여 빠르고 쉽게 활용할 수 있는 토양조사 방법개발과 기 구축된 토양도의 수정, 보완 작업이 필요한 절실히 요구되고 있는 현실이다.브로 출시에 따른 마케팅 및 고객관리와 관련된 시사점을 논의한다.는 교합면에서 2, 3, 4군이 1군에 비해 변연적합도가 높았으며 (p < 0.05), 인접면과 치은면에서는 군간 유의차를 보이지 않았다 이번 연구를 통하여 복합레진을 간헐적 광중합시킴으로써 변연적합도가 향상될 수 있음을 알 수 있었다.시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼
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[게시일 2004년 10월 1일]
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당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.