본 연구는 그룹홈 거주 중고령 발달장애인의 생활만족도에 영향을 미치는 요인을 분석하고 있다. 이를 위해 서울시 그룹홈 종사자들의 대리응답조사와 발달장애인 당사자 대상으로 한 심층면접조사를 병행하였으며, 최종적으로 387명의 자료가 확보되었다. 분석결과에 따르면, 청년기 발달장애인들의 생활만족도는 직원 직무수행 수준이 높을수록, 지역사회활동 수준이 높을수록 높게 나타났다. 이에 비해 중고령 발달장애인들의 생활만족도는 활동피로감 수준이 낮을수록, 이용자 선택 수준이 높을수록, 직원 직무수행 수준이 높을수록, 사회활동 참여수준이 높을수록 높게 나타났다. 그룹홈의 직원직무수행은 청년기와 중고령기에 공통적으로 유의하지만, 활동피로감, 이용자 선택, 사회활동 참여 등은 중고령기에만 유의한 것으로 정리된다. 이상의 결과는 그룹홈 중고령 발달장애인의 생활만족도 증진을 위해서는 다른 연령층에 대비되는 이들의 차별적 욕구를 고려한 특화 건강지원, 사회활동지원, 서비스 공급노력이 요구된다는 점을 보여준다. 이는 그룹홈 발달장애인 당사자의 견해에 기초한 생활만족도를 증진하려는 노력과 그 맥을 같이한다. 본 연구는 향후 조기노화의 위험이 높은 다운증후군장애인, 뇌성마비 및 지적 중복장애인 등을 대상으로 이들의 차별적 욕구와 현황을 살피려는 연구로 확장되기를 제언한다.
본 논문에서는 P2P 라이브 스트리밍 시스템에서 각 피어의 캐싱과 프리페칭 영역 비율을 조절하여 성능을 향상시키는 버퍼링 기법을 제안한다. 이를 위해 재생 시점을 기준으로 피어들을 그룹핑한 후 그룹 내 각 피어의 상대적인 재생 시점에 따라 캐싱과 프리페칭을 적응적으로 결정한다. 즉, 피어의 재생 시점이 최근일수록 캐싱 영역의 비율을 증가시키고 이른 시점일수록 프리페칭 영역을 증가시킴으로써 그룹 내 피어들 간에 버퍼맵 구간의 중복 정도를 크게 높일 수 있다. 마지막으로 시뮬레이션 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 프리페칭/캐싱 통합 버퍼링 기법이 기존 고정 영역 버퍼링 기법보다 평균 지터 비율, 초기 재생 지연 시간 및 공유 가능한 버퍼맵 비율 등에서 우수한 성능을 나타낸다는 것을 보인다.
본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠 트래픽을 주고받는 노드들 사이에 상호 서비스 제공을 위한 정보보호 알고리즘의 성능을 분석한다. 먼저, 콘텐츠 유통에 필요한 정보보호 요소 기술들을 정의하고 멀티캐스팅 서비스를 이용하는 네트워크에서 기존 노드들의 그룹에 새로운 노드가 참여하는 경우를 가정한다. 그룹 가입을 위하여 노드는 그룹 식별자 주소가 필요하게 되며 이는 노드 스스로 생성하고 다른 노드들과의 중복성을 확인하는 과정에서 임의의 악의적인 노드에 의한 DoS(Denial of Service, 서비스거부) 공격이 발생된다. NS2를 이용한 시뮬레이션 분석결과, 새로운 주소를 생성하기 위한 난수값의 범위에 따라 주소 충돌횟수(DoS 공격의 최대 가능 횟수)와 다른 주소와 충돌되지 않는 신규 주소를 할당받기까지의 평균 시도횟수가 변하며, 네트워크의 규모에 따라 적정한 규모의 난수의 범위를 포함한 효율적인 알고리즘의 사전 설계가 필요함을 알 수 있다.
센서 및 초근거리 통신 기술의 발전으로 다양한 사물인터넷 서비스가 등장하였다. 현재 사물인터넷 서비스는 단일화된 서비스만을 제공하고 있지만 서비스들이 융합된 새로운 서비스로 발전되고 있다. 서비스 융합시 발생할 수 있는 프로토콜의 다양성, 모듈의 중복성등의 문제를 해결하기 위하여 통합 서비스 플랫폼의 필요성이 대두되었다. 이에 본 연구에서는 보다 효율적인 통합 서비스 플랫폼을 제공하기 위한 기반 연구로 사물인터넷 서비스 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 서비스 분류 알고리즘은 서비스 별 세부 동작을 기반으로 구성된다. 그리고 후속 연구로 실제 서비스에 제안한 서비스 분류알고리즘을 적용하여 서비스간 유사도 분석을 통한 서비스 그룹화에 관한 연구를 진행할 예정이다.
이동체 데이터베이스를 위한 과거 궤적 색인으로 R-tree계열이 많이 사용된다. 그러나 R-tree계열의 색인은 공간 근접성만을 고려하였기 때문에 동일 궤적을 검색하기에는 많은 노드 접근이 필요하다. 이동체 색인의 검색에서 영역 질의와 궤적 질의는 공간 근접성과 궤적 연결성과 같이 상반된 특징으로 인하여 함께 고려되지 않았다. 이동체 색인에서 영역 질의의 성능개선을 위해서는 노드 간의 심한 중복과 사장 공간(Dead Space)을 줄여야 하고, 궤적 질의의 성능 개선을 위해서는 이동체의 궤적 보존이 이루어져야 한다. 이와 같은 요구 조건을 만족하기 위해, 이 논문에서는 R-tree 기반의 색인 구조에서 새로운 분할 정책을 제안한다. 제안하는 색인 구조의 노드 분할 정책은 궤적 클러스터링을 위한 동일 궤적을 그룹화해서 분할하는 공간 축 분할 정책과 공간 활용도를 높이는 시간 축 분할 정책을 제안한다. 본 논문에서는 R-tree기반의 색인 구조에서 변경된 분할 정책을 구현하고, 실험 평가를 수행한다. 이 성능 평가를 통해서 검색성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 주요성분분석을 이용한 효율적인 얼굴표정 인식방법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 영상의 중심이동을 위한 전처리 과정으로 인식에 불필요한 배경의 배제와 계산시간의 감소로 인식성능을 개선하기 위함이다. 또한 주요성분분석은 얼굴표정의 특징인 고유영상을 추출하는 것으로, 이는 2차의 통계성을 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 방법을 각각 320*243 픽셀의 48개(4명*6장*2그룹) 얼굴표정을 대상으로 Euclidean 분류척도를 이용하여 실험한 결과 전처리를 수행하지 않는 기존 방법보다 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 영상의 중심이동과 독립성분분석에 의한 효율적인 표정 인식방법을 제안하였다. 여기서 중심이동은 얼굴영상의 1차 모멘트에 의한 전처리 과정으로 불필요한 배경을 배제시켜 계산시간의 감소 및 인식률을 개선하기 위함이다. 또한 독립성분분석은 얼굴표정의 특징으로 기저영상을 추출하는 것으로 고차의 통계성을 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 방법을 320*243 픽셀의 48개(4명*6장*2그룹) 표정을 대상으로 Euclidean 분류척도를 이용하여 실험한 결과, 전처리를 수행치 않는 기존방법에 비해 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.
연결형 서비스 방식인 무선 ATM에서 핸드오버는 현재 서비스 중인 연결의 협상된 QoS를 유지하면서 단말기의 이동성 보장을 목표로 한다. 무선 ATM의 핸드오버는 기존 셀룰러망에서 요구되는 일반적인 사항뿐만 아니라, ATM 고유의 요구사항들도 만족시켜야 한다. 특히, 무선 ATM은 기존의 셀룰러 망과는 달리 데이터 응용을 주요 서비스로 하기 때문에 핸드오버 시 전송되는 셀의 손실과 중복을 방지하고 순서를 보장할 수 있어야 한다. 또한, 멀티미디어 서비스의 제공을 위해서 다중 VC(Virtual Connection)에 대한 그룹 핸드오버를 효율적으로 지원할 수 있어야 한다. 이러한 요구사항을 기반으로 본 연구에서는 지금까지 무선 ATM 통신망 프로토타입과 여태까지 제안된 기존의 핸드오버 방식들을 살펴보고 이들의 특징과 장단점을 고찰한다. 또한, 핸드오버와 관련해 ATM 포럼에서 제안된 알고리즘들을 살펴보고 그 특징을 비교 분석한다.
자동차 개발 단계는, 본질적으로, 수차례의 개발 단계를 거치면서 설계 그룹들 간의 정보 전달과 교환이 여러 차례 반복적으로 발생하게 된다. 이러한 복잡한 상호 정보 교환 과정을 정확하게 이해하여 업무가 수행되지 못하면 불필요한 재작업을 야기시킬 수 있으며, 이는 비용 낭비 및 계획에 차질이 발생할 수 있다. 이 연구에서는 시스템 다이나믹 모델을 개발하여 빈번한 design-built-test 싸이클이 자동차 개발 단계에 미치는 영향 및 이점들을 고찰하였다.
모바일 애드혹 네트워크에서의 멀티캐스트는 멀티캐스트 그룹 내의 다중 노드들의 상호 협력을 필요로 하는 많은 응용분야에 기본적으로 사용되기 때문에 광범위하게 연구되어 오고 있다. 본 논문에서는 k-홉 중복 경로를 갖는 트리 기반 멀티캐스트 메쉬를 제안한다. 여기서, k 는 노드 이동성을 포함한 네트워크의 동적 특성에 따라 결정될 수 있다. 네트워크가 불안정하고 노드들이 활발히 움직이면, 멀티캐스트 패킷의 보다 확실한 전달을 위하여 k 값을 크게 설정한다. 성능 평가 결과에 의하면, 제안한 트리 기반 멀티캐스트 메쉬의 패킷 손실율은 낮은 노드 속도 및 높은 노드 속도 모두에서 멀티캐스트 트리의 패킷 손실율보다 낮다. 주어진 시뮬레이션 환경에서 수용 가능한 k 값은 2 이며, 이는 상당히 낮은 패킷 손실율을 달성하기에 충분한 값이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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