온라인 루머는 피해자에게 극심한 정신적 스트레스와 이미지 손실을 발생시킨다. 온라인 루머 관련 선행 연구들은 온라인 루머가 온라인 공간에서 발생하는 현상임에도 불구하고 온라인 환경 요인을 크게 고려하지 않았다. 따라서 본 연구는 온라인 루머에 대한 온라인 특성의 영향력을 발견하고자 하였다. 본 연구는 인지된 익명성, 사회적 실재감 부족, 인지된 전파성을 온라인 특성으로 고려하였으며, 온라인 특성이 온라인 루머에 대한 태도를 거쳐 온라인 루머 행동으로 이어지는 연구 모델을 수립하고 실증하였다. 본 연구는 설문조사를 기반으로 소셜 네트워크 사용자 201명의 표본을 확보하였으며, PLS 분석 프로그램을 통해 연구 모델을 검증 하였다. 연구 결과, 인지된 익명성과 인지된 전파성은 온라인 루머에 대한 태도를 거쳐 온라인 루머 행동에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면에 사회적 실재감 부족은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 본 연구의 발견은 개인의 온라인 루머 행동이 온라인 특성에 의해서 발생할 수 있다는 사실을 제공한다. 본 연구는 온라인 루머 행동에 대해 인지된 익명성과 인지된 전파성의 역할을 주목할 필요성을 제시한다.
게임 이론을 적용한 기술은 전파 인지 시스템에서 전파 자원을 효율적으로 이용할 수 있는 유용한 방법으로 그 연구가 활발히 진행되고 있다. 전파 자원 관리 시스템은 그 효율성에 따라서 전파 통신 시스템의 성능을 좌우하게 되므로 효율적인 알고리즘의 연구가 요구된다. 본 논문에서는 이러한 분산 전력 제어가 적응적으로 구현되도록 하기 위하여 게임 이론을 적용한 새로운 시도를 해석적으로 제안하였다. 기존의 연구 결과들은 전력 제어를 게임 이론적으로 해석하는 가능성만을 보인 반면, 본 논문에서는 전파 인지 네트워크에서 네쉬 균형 (Nash Equilibrium)을 구하는 구체적인 알고리즘을 제안하였다. 네트워크에 접속된 부사용자들이 공동으로 만족하는 네쉬 균형 즉, 최적 전력 제어를 달성하도록 하는 방법을 제안하였다. 특히, 전파 인지 네트워크가 DSSS (Direct Sequence Spread Spectrum) 기술을 사용할 경우를 가정하여 이에 대한 적응적 전력 제어를 위한 게임 이론적 모델을 적용하였다. 게임 이론적인 알고리즘을 적용한 결과 DSSS 네트워크에서 K=63이고 N=12인 경우 네쉬 균형에 도달하기 위한 반복 횟수가 최대 200 이하인 결과를 보였다.
본 논문은 인지 모델과 웨이블릿 패킷 변환을 이용하여 단일 채널에서 유색잡음 또는 비정지적 성격의 잡음을 제거하는데 목적을 두고 있다. 이러한 잡음은 부대역을 나누어 접근해야하며, 잔여잡음과 음성의 왜곡으로 인한 문제를 해결하기 위해 웨이블릿 패킷 변환 후 웨이블릿 계수 문턱값을 적절히 개선해야 한다. 본 논문에서 부대역은 웨이블릿 패킷변환 후에 스케일과 임계대역을 매칭하여 설계하였으며, 웨이블릿 계수 문턱값은 세그멘탈 신호대잡음비 (seg_SNR)와 노이즈마스킹 임계값 (Noise Masking Threshold W)을 이용하여 적응적으로 계산했다. 결과적으로 TTA 표준인 EVRC 잡음 제거기와 유사한 성능을 가졌으며, 웨이블릿 변환 후 웨이블릿 계수에 Universal 문턱값을 적용하는 것보다 PESQ-MOS 값이 0.29 높았다. 인코딩과 디코딩 후 PESQ-MOS 값은 EVRC 잡음 제거기보다 0.23 정도 우수한 성능을 가졌다.
최근 규칙적인 수면을 이루지 못해 수면장애를 호소하는 사람들이 좌시하기 어려울 정도로 늘어나고 있는 추세이다. 수면장애 치료를 위한 보편적인 방법은 수면제 투여이나, 약물의 지속적인 투여로 인해 약물의 내성 및 의존성 등의 부작용이 일어날 수 있다. 따라서 근래에는 비약물적인 인지행동치료(Cognitive Behavior Therapy)를 통해 환자가 스스로 자신의 상태를 이완시킬 수 있는 훈련을 제공하고 있다. 하지만 치료를 위해서는 병원과 환자 모두 많은 시간과 비용이 든다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 환자 혼자서도 바이오피드백 훈련이 가능하도록 하는 시스템을 제안한다. 이 시스템을 통해 좀 더 효율적인 수면장애 치료를 기대할 수 있다.
윈드프로파일러 시제품의 시험 운용 기간 중 스펙트럼에 전파 간섭(RFI: Radio Frequency Interference) 오염이 발생하였다. 윈드프로파일러 spectra에 나타나는 전파 간섭 제거 알고리즘의 개발 과정과 그 결과를 조사하였고, 전파 간섭을 제거하기 위한 새로운 알고리즘을 개발하였다. 스펙트럼 폭의 임계값 0.1 m/s로 우선 필터링하고 연직 빔인지 경사 빔인지에 따라 동일한 시선속도가 연속되는 gate 수 범위를 결정하였다. 전파 간섭 오염은 비기상 신호의 필터링과 스캔을 통해 제거되었고, 개선된 스펙트럼의 시선속도로부터 산출된 바람벡터의 연속성으로 검증되었다.
정보화 사회에서 네트워크는 현실과 밀접한 관련이 있고 사람들이 많이 이용하는 네트워크에 있어서 알고는 있지만 잘 인지하지 못하고 있는 악성 코드 및 프로그램인 바이러스, 웜, 트로이목마에 대하여 설명하고 이들이 보안과 어떤 관계가 있는가에 대하여 알아본다. 본 논문에서는 이들의 공격 및 전파 방법을 알아보고 이를 통하여 해킹의 위험성이 존재함을 밝힌다.
우리 국민 10명 중 6명 이상은 '유비쿼터스'가 무엇을 의미하는가를 인지하고 있으며, u사회가 5~10년 내에 현실화될 것으로 내다보고 있다고 한다. 그만큼 우리가 살고있는 현재 e사회는 빠르게 u사회로 변화 발전해 가고 있다. 유비쿼터스로의 발전과정에서 주목받는 기술이 바로 전파식별(RFID)이며, RFID 기술에 주목하는 것은 다가올 디지털 융합, 유비쿼터스 시대의 첨병 역활을 할 것이기 때문이다. 또한 유비쿼터스 세상은 새로운 기술표준을 요구하고 있다. 통합과 호환성이 필요하기 때문이다. 이번 특집은 대규모 수요를 견인할 수 있는 국가적 프로젝트인 '모바일 RFID'의 산업 및 시장 활성화를 위한 표준화, 기술개발 동향 등을 중심으로 현황과 전망에 대해 관련 표준화를 주도하는 '모바일RFID포럼'의 채종석 운영위원장으로부터 들어본다(편집자주).
무선 통신의 발전과 함께 증가하는 주파수 수요에 비해 이용 가능한 전파 자원은 한정되어 있다. 미연방통신위원회 (Federal Communication Commission : FCC)의 보고에 따르면 이미 할당된 스펙트럼 중 70%가 미사용 중으로 나타났다. 이는 전파 자원 부족 현상이 주파수 자원의 유한성보다는 비효율적으로 운영되고 있음을 의미한다. 따라서 이미 분배된 주파수대역내에서 사용하지 않는 주파수를 인지하여 무선통신서비스를 제공할 수 있는 무선인지 (Cognitive Radio : CR) 기술에 대한 연구가 진행되고 있으며, 특히 비어있는 TV 채널을 인지하여 무선통신서비스를 제공하고자하는 움직임이 활발하다. 본 논문에서는 이러한 비어있는 주파수 자원을 보다 효율적으로 인지하여 면허 사용자 (Licensed User)와 주파수 자원을 효율적으로 공유할 수 있는 폴리페이즈 필터 뱅크 기반의 다중밴드 CIC (Cascaded Integrator Comb) 필터를 이용한 스펙트럼 센싱 알고리즘을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안한 폴리페이즈 필터 뱅크 기반의 다중밴드 CIC 필터 기법을 적용했을 경우 기존의 서브밴드 필터 기법과 거의 유사한 분산치 성능을 확인할 수 있었으며, 연산량에 있어서도 효율적임을 확인하였다.
MIT의 Auto-ID 센터가 주관하고 Wal-Mart, Gillette, Unilever, Pepsi 등 세계 50여개 유통 및 제조회사가 참여 한 RFID (radio frequency identification system) 공동연구 프로젝트는 "물건들의 인터넷" 을 구축하려고 노력하고 있다. RFID는 전파식별기술로서 전자태그(tag)를 상품에 부착하여, 상품이 주위 안테나를 인지하고 기존 IT 시스템과 실시간으로 정보교환 및 처리가 가능한 기술이다. 이 분야의 선두주자인 Wal-Mart는 134개의 주요 협력회사에게 2005년 1월부터 RFID 태그를 부착하여 납품하도록 요구하고 있다. 본 글에서는 RFID기술과 응용사례에 대하여 소개하고, RFID의 발전이 품질 및 고객안전성 향상에 어떻게 활용될 수 있는지 살펴보려고 한다.
퍼지 논리를 이용한 추론은 일부의 정보가 무시되어 적절하지 못한 추론 결과를 초래할 수 있다. 또한 신경망은 패턴 처리에는 적합하지만 인간의 지식을 모델링하기 위해서 필요한 논리적인 추론에는 부적합하다. 하지만 신경 망의 변형인 신경 논리 망을 이용하면 논리적인 추론이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 신경 논리 망을 기반으로 하는 추론 망을 확장하여 퍼지 추론 망을 구성하고 기존의 추론 망에서 사용되는 전파규칙을 보완하여 적용하고자 한다. 퍼지 추론 망에서 퍼지 규칙의 결론부에 해당하는 명제의 믿음 값을 결정하기 위해서는 추론하고자 하는 명제에 연결된 노드들을 탐색해야 한다. 이를 위해, 연결된 모든 노드들의 링크를 따라 순차적인 탐색을 하는 경우와 링크에 부여된 우선순위에 의해 탐색을 하는 경우의 탐색비용에 대하여 실험을 통해 비교 평가하였다. 실험결과 퍼지 추론 망의 크기가 확장될수록, 그리고 탐색 경험의 횟수가 증가할수록 순차적인 탐색전략보다 우선순위에 의한 탐색전략이 탐색 비용면에서 효율성이 더욱 증가함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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