한정된 자원을 가지고 있는 센서 노드로 구성된 무선센서네트워크에서 에너지 효율적인 라우팅은 중요한 이슈 중 하나다. 이 논문에서는 자연에서 발견할 수 있는 집단지성과 개미의 군집 행동 양식을 소개하고 개미의 군집 행동 양식이 적용된 에너지 효율적 라우팅 트리 형성 기법을 제안한다. 본 논문의 연구를 통해 집단지성이 간단한 방법으로 라우팅 트리를 형성할 수 있게 함을 확인했다. 또한, 성능평가를 통해 전체 네트워크에 에너지 효율적인 방법으로 라우팅 정보 확산이 가능함을 확인했다.
무선센서네트워크는 사물인터넷을 구성하는 중요한 요소 중 하나로 향후 다양한 센서 노드로 구성된 이종무선센서네트워크의 활용이 증가할 것으로 예상하고 있다. 사물인터넷 사용자가 증가할수록 이종무선센서네트워크에 가해지는 데이터 요청 및 요구 또한 증가할 것이다. 한정된 에너지 자원을 가진 센서 노드로 구성된 무선센서네트워크에서 사물인터넷 서비스를 제공하기 위해서는 효율적 에너지 사용은 반드시 고려되어야 한다. 본 논문에서는 에너지 효율적인 방법으로 사물인터넷 서비스가 제공 가능한 라우팅 기법을 제안한다. 제안 기법에는 에너지 효율성을 제공하기 위해 대표적 군집지능인 개미 행동양식을 적용했다. 본 연구를 통해 개미 행동양식이 간단한 방법으로 에너지 효율적 라우팅을 가능하게 함을 확인했다. 또한, 성능평가를 통해 제안 기법의 에너지 효율성을 확인했다.
무선센서네트워크에서 사용되는 혼잡제어 방식은 일반적인 네트워크 방식과는 다르게 고려해야할 사항이 있다. 문제 해결에 사용할수 있는 자원이 한정적이며, 중앙에서 혼잡 제어를 할 경우 지나친 통신 부하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 집단지성(Swarm Intelligence)의 일종인 새 떼의 행동양식을 무선센서네트워크에 적용한 혼잡제어 기법을 살펴보고, 기존 기법에서 발생하는 에너지 소비 불균형을 해결하기 위한 기법에 대해 기술한다. 본 논문을 통해 무선센서네트워크에 새 떼의 간단한 행동양식을 적용함으로써 강인하고 확장 가능하며 자가 적응이 가능한 혼잡제어가 가능함을 확인하고, 집단지성이 우리가 직면하고 있는 다양한 연구 과제의 해결 도구가 될 수 있는 가능성을 보인다.
전력 발전사들은 해안을 중심으로 운영되고 있는데, 이는 발전하는 과정에서 회전기기 터빈과 발전기 열을 냉각시키기 위해 해수를 사용한 후, 발생한 온배수는 해안으로 방출되고 있다. 양식장에는 수온 관리를 하는데 큰 비용이 발생하기 때문에 수열에너지를 공급하는데는 경제적으로 매우 중요하다. 따라서 효율적인 스마트 양식장을 운용하기 위해서는 발전소에서 폐수로 방출되는 온배수 에너지원을 재생에너지로 활용하여 이 열을 저장하고 양식수조에 공급하는 온배수 히트펌프의 수온 제어시스템과 양식수조의 최적화 설계를 위하여 새로운 형태의 육상수조 양식구조와 수질과 수온을 제어하는 IoT(Internet of Things)기반의 스마트 양식장이 필요하다.
가상 현실 세계에서 정보교류의 수단으로 자신의 정보를 제공하거나 또다른 정보를 수집하는 등의 정보교류와 자신을 표현하고자 하는데에 기존의 2차원의 캐릭터보다는 3차원의 캐릭터를 이용하여 사용자의 대리인으로 분신(Avatar)을 사용하는 3차원 영상을 주제로 하는 많을 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 가상현실 세계에서의 분신이 좀 더 현실감이 있는 자연스러운 행동과 상호작용을 보이기 위해서 사람 모습을 닮은 분신을 연구하였으며, 실세계의 자연스러운 정보들(손 동작, 몸 동작)을 분신에 적용하여 가상세계에서 분신의 행동양식과 상호작용이 가능하고 시각, 청각, 역각등의 다중형태의 정보들을 3차원으로 제공하고자 하는데 중점을 두었다. 이 시스템은 가상세계에서 분신을 생성하며 몇가지의 기본 행동을 가지고 간단한 방법과 실시간으로 분신의 움직임을 처리 할 수 있는 분신의 행동양식과 상호작용이 가능한 하가지 시스템을 소개할 것이다. 또한 이 시스템은 다른 기종의 플랫폼(PC, W/S)간에 다중참여자를 위하여 네트윅 환경하에서 실행 될 수 있다.
한국어에서 어절은 띄어쓰기 단위이며 한국어의 두드러진 특징 가운데 하나이다. 본 연구에서는 명사에 조사가 결합된 명사어절의 처리 과정에 대해서 밝히고자 이 과정에 관여하는 빈도효과를 측정하였다. 즉, 명사의 빈도와 어절의 빈도를 조작하여 어절의 의미를 판단하는데 걸리는 반응시간을 측정하였다. 실험 결과, 자극을 제시한 방법에 차별을 둔 실험 1과 실험 2의 결과에서 모두 어절빈도의 주효과가 유의미한 것으로 관찰되었다. 그러나 명사빈도의 주효과는 실험 2에서만 관찰되었고, 상호작용효과는 실험1과 실험2 모두 관찰되지 않았다. 또한, 한국어의 어원에 따른 즉 다시 말해, 한국어 명사를 한자어, 고유어, 외래어로 분류하여 어원에 따른 심성어휘집 표상 양식의 차이를 구별하여 보고 이를 토대로 더욱 세부적인 한국어 명사어절의 처리 과정을 규명하여 보고자 한다.
The purpose of this study was to investigate the effect of consumer knowledge and involvement of apparel products on information processing style. The subjects of this study were female adults who lived in Seoul, Kyunggi or Incheon areas and Quota sampling using age and residential areas was employed. The data were obtained from 603 questionnaires. Data were statistically analyzed using SPSS 10 and LISREL 7.0. Major statistical methods were factor analysis, Cronbach's a coefficient, multiple regression analysis, and structural equation model analysis. The results were as follows: 1. Consumer knowledge significantly influenced information processing styles. Rational processing style was significantly influenced by objective knowledge, while experiential processing style was significantly influenced by subjective knowledge. 2. Involvement was related to the subjective knowledge more than objective knowledge. Consumers who had higher interest, social importance and followed latest fashion trends tended to process information more experientially.
본 논문에서는 실생활에서 쓰이는 다양한 구조를 갖는 문서에 대해서도 자연어 질의응답이 가능한 모델을 만들고자, 그 첫걸음으로 표에 대해 자연어 질의응답이 가능한 End-to-End 인공신경망 모델 TabQA를 제안한다. TabQA는 기존 연구들과는 달리 표의 형식에 구애받지 않고 여러 가지 형태의 표를 처리할 수 있으며, 다양한 정보의 인코딩으로 풍부해진 셀의 feature를 통해, 표의 row와 column 객체를 직관적이고도 효과적으로 추상화한다. 우리는 본 연구의 결과를 검증하기 위해 다채로운 어휘를 가지는 표 데이터에 대한 질의응답 쌍을 자체적으로 생성하였으며, 이에 대해 단일 모델 EM 스코어 96.0%에 이르는 결과를 얻었다. 이로써 우리는 추후 더 넓은 범위의 양식이 있는 데이터에 대해서도 자연어로 질의응답 할 수 있는 가능성을 확인하였다.
행위 패턴은 사람의 행위들이 수행되는 양식으로 성향, 습관, 건강상태 등에 따라 다르게 나타나는 생활양식이다. 헬스케어, 마케팅, 정책 결정 등과 같은 다양한 분야에서 사람의 행위패턴을 활용하고 있다. 행위 패턴을 분석하기 위한 방법으로 행위 패턴들을 비교하는 연구가 진행되고 있다. 기존의 행위 패턴 비교 기법은 구조적 정보만을 반영하여 정확도가 저하되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 두 행위 그래프를 효과적으로 유사도를 정확하게 비교하기 위하여 구조적 정보와 행위 간의 의미적 유사성을 동시에 반영한다. 실험을 통하여 기존의 기법보다 약 4% 정확도가 향상됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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