본 연구는 디지털 분석 도구를 활용하여 서간체 형식의 18세기 리베르탱 소설의 걸작으로 꼽히는 『위험한 관계』를 대상으로 '리베르티나주(libertinage)'를 둘러싼 이성과 감정의 문제를 계량적으로 분석하였다. 첫째, Voyant과 LIWC 22의 사용 단어 빈도수 분석을 통해 리베르티나주가 'love'와 'time'과 같은 키워드로 발현되었음을 확인하였다. 둘째, Voyant의 'Contexts' 기능을 통해 발몽이 투르벨 부인에게 보낸 편지들과 메르퇴유 부인에게 보낸 편지들은 모두 'love'를 중심 테마로 하고 있지만, 전자에서는 감정적 어휘들이, 후자에서는 전략적 어휘들이 더 많이 사용된 것을 확인하였다. 그리고 메르퇴유가 보낸 편지에서 가장 많이 사용된 어휘는 'time'으로서 'love'보다 빈도수가 더 높은 것을 확인하였다. 셋째, LIWC 22를 이용하여 주요 인물들이 주고받은 편지들을 대상으로 인물별, 각부별 '분석적 사고(analytic thinking)'와 '감정적 어조(emotional tone)'를 각각 측정하고 분석하였다. 이상의 분석 결과들은 『위험한 관계』가 18세기 프랑스의 계몽주의 시대 때 배척의 대상이었던 '감정'이라는 문제에 천착하고 있는 작품임을, 그리고 루소의 『신 엘로이즈』처럼 낭만주의를 예고하는 작품임을 뒷받침하는 중요한 근거로서 유의미할 것이다.
건축기술의 발달로 세계적으로 초대형 건축물들이 나타나고 있다. 건축물들의 대형화, 복잡화는 안전상의 큰 문제점을 가지고 있으며, 이에 걸맞는 안전대책이 요구된다. 본 연구에서는 건물에 적용되는 최신기술 및 시스템을 외국사례를 기준으로 소개하고 더 나아가 이를 바탕으로 건물에서 화재시 직접적으로 피난자들을 유도할 수 있는 방안을 제시하였다. 구체적으로 빌딩에서 화재를 실시간으로 감지하여 영향을 파악할 수 있는 무선센서 네트워크가 현실화됨에 따라 이러한 정보를 이용할 수 있게 되었고, 이점에 착안하여 방향성유도등을 전제로 한 직접적인 유도방안을 마련하였다. 화재 정보를 이용함에 있어서 기본적으로 Quickest Path Algorithm에서 비지배경로의 개념을 사용하여 시간과 용량을 고려한 경로를 선택하게 하였고, 화재의 영향을 시간과 용량의 제한조건으로 설정하여 경로의 선택에 영향을 주도록 하였다. 마지막으로 사례연구를 통해 네트워크에 적용해본 결과 Quickest Path Algorithm은 링크의 용량에 따라 효율적인 분산유도가 가능하였으며, 화재상황을 부여하여 경로상 화재에 의한 온도, 연기에 의해 링크 이용이 제한되는 경우에 있어서 해당링크를 피하거나, 수요를 제한하여, 실제적용시 안전과 피난시간의 최소화 등 피난유도의 목적을 얻을 수 있었다.
국내 교통은 날로 증가하는 차량으로 인해 도로의 상습정체, 대기오염 발생 등의 다양한 교통문제가 발생되고 있다. 이러한 문제의 해결을 위해 지자체는 지능형교통체계(ITS : Intelligent Transport System), 첨단교통관리시스템(ATMS : Advanced Traffic Management Systems) 등의 시스템 구축을 통해 교통관리를 시행하고자 했으나 인프라 중심의 교통시스템 구축만으로는 만성적인 교통문제 해결에 효과가 미비하여 기존 시설물에 운영관리 기능을 강화한 시스템 고도화가 필요한 시점이다. 도시부 내 교통류는 임의의 시간대별로 특성 차량군이 형성되어 다양한 교통패턴이 존재하며, 이러한 상황별 교통패턴을 처리할 수 있는 지자체 네트워크 차원의 상황별 신호운영 설계가 필요하다고 판단된다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 획일적인 신호 운영의 문제점을 개선하기 위해 단기적 교통상황 예측 데이터의 교통패턴을 기반으로 Frame Signal을 설정한 뒤 네트워크 차원의 신호최적화를 통한 상황별 신호제어 운영방안을 목적으로 연구를 진행하고자 한다.
최근 유비쿼터스가 최대의 화두로 떠오르고 있다. 새로운 지식 정보와 경쟁력 강화를 위한 유비쿼터스 컴퓨팅 혁명은 기술 활용 체제라는 새로운 패러다임 전환과 이에 따른 대대적 변화를 예고하고 있다. 또한, u-러닝 기반여건과 학습 장애상황들을 극복하기 위해서는 기술 공학적으로 상당히 접근되어 있는 시스템과 생활 지도 측면의 검사가 반드시 필요하다. 본 논문에서는 OSGi(Open Service Gateway Initiative)에 기반을 둔 USB(Universal Serial Bus) 단말기 시스템을 이용하여 초등학교에서 증가 추세이며 반드시 해결해야 할 주의력 결핍 및 과잉장애(Attention Deficit Hyperactivity Disorder, 이하 ADHD)에 대한 간편검사를 구현하였다. OSGi 기반 USB 단말기 시스템은 다수의 USB 단말기들과 OSGi를 탑재한 서버가 고속의 USB 버스를 이용하여 네트워크를 구축한 다양한 유비쿼터스 시스템으로 정보의 보호, 네트워크의 안전성, 비용 절감 및 유지 보수가 용이함, 주의 집중력 향상 등의 장점이 있고, ADHD는 조기 진단과 치료가 절실하기 때문에 본 논문에서 다루게 되었다. OSGi 기반 USB 단말기 시스템을 활용한 ADHD 간편검사를 통하여 지필 검사의 단점을 보완하고 컴퓨터를 이용한 검사의 문제점을 해결할 수 있었으며, 학생 지도에 도움을 줄 수 있는 시스템 적용을 확인하였다. 본 논문 결과에 비추어 학교에서 공식적으로 실시하는 인성검사나 지능검사와 일반 시험문제 풀이 그리고 수준별 학습용 시스템, 맞춤형 설문 조사 프로그램, 장애인을 위한 학습 시스템, 다수가 같이하는 게임시스템으로도 사용이 가능하다.
4차 산업혁명을 통해 지능형 연결 사회를 기반으로 한 스마트 시티가 형성되고 있다. 스마트 시티에서 태양 에너지를 비롯한 신재생 에너지의 사용이 증가하고 있으나, 신재생 에너지의 모니터링 및 관리의 어려움으로 인한 시스템 수요가 증가하고 있다. 또한 환경 및 물리적 요인에 대한 데이터를 수집하고 모니터링하기 위한 무선 센서네트워크 기반 IoT 기술이 접목되고 있으나, 실시간 측정을 위한 안정적인 전원 공급이 필수적인 상황이다. 이에 본 논문에서는 LoRaWan을 비롯한 IoT 기술 기반의 스마트 시티에 적용할 수 있는 효율적인 태양 에너지 기반 전력 관리 기법에 대하여 제안하였으며, 이를 기반으로 태양광 패널 시스템의 오동작 방지 및 모니터링을 수행할 수 있다. 제안한 기술을 통해 태양광 패널 시스템에서 생성된 전력을 최대로 출력하여 각 그리드에 분배할 수 있으며, Simulink 기반 시스템 모델링과 실시간 에뮬레이션을 기반으로 효율성을 입증하였다.
본 논문에서는 재난안전 분야의 연구 현황에 대한 계량정보 분석을 위하여 재난안전 분야 학과 소속의 연구자 논문을 분석하는 방법을 제안한다. 분석 연구 수행을 위하여 국내 대학기관의 방재 및 안전 공학 유형 학과에 소속된 저자들의 연구 논문들을 대상으로 기관식별, 참고문헌 인용 학술지 식별, 학과유형 분류, 재난안전유형 분류, 연구자 전공정보, 한국표준산업분류를 매핑하여 실험데이터를 구성 및 활용함으로써 재난안전 분야 학술지와 관련 키워드 검색을 통한 데이터셋 기반의 기존 선행연구들과 차별점을 갖는다. 연구 결과, 재난안전 분야 연구에서 저자소속 기관의 유형 및 지역적 분포, 공저 학과 유형의 구성, 연구자 전공 현황, 재난안전유형 및 표준산업분류의 현황, 학술지 인용 현황 및 핵심 키워드가 자세히 파악되었다. 또한 분석 단위별로 동시출현 네트워크를 생성 및 시각화여 주요 연결 관계를 조망 및 분석하였다. 연구 결과는 지능형 위기경보 체계 구축을 위한 재난유형별 주요 기관 및 정보의 식별과 추천에 활용할 예정이며, 향후 종합적이고 상시적인 분석 정보 제공을 위해 분석 범위의 확대와 데이터셋 구축을 위한 정보의 식별 및 분류 프로세스의 자동화가 필요하다.
대학 교육에 있어서 전공과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡터는 네트워크 분석을 통해 학생과 수업의 특성을 나타낼 수 있도록 생성하였다. 학생을 표현하는 벡터를 생성하기 위해, 각 학생을 노드로 설정하고 엣지는 두 학생이 같은 수업을 수강한 경우 가중치를 가지고 연결되도록 설계했다. 마찬가지로 수업을 표현하는 벡터를 생성하기 위해 각 수업을 노드로 설정하고 엣지는 공통으로 수강한 학생이 있는 경우 연결시켰다. 이에 각 노드의 특성을 수치화 하는 표현 학습방법론인 Node2Vec을 이용하였다. 모델의 평가를 위해 추천 시스템에서 주로 활용하는 지표 4가지를 사용하였고, 임베딩 차원이 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해 3가지 다른 차원에 대한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 NeuMF 구조에서 원-핫 벡터를 이용하였을 때보다 차원과 관계없이 평가지표에서 좋은 성능을 보였다. 이에 본 연구는 학생(사용자)와 수업(아이템)의 네트워크를 이용해 기존 원-핫 임베딩 보다 표현력을 높였다는 점, 모델을 구성하는 각 구조의 특성에 맞도록 임베딩 벡터를 활용하였다는 점, 그리고 기존의 방법론에 비해 다양한 종류의 평가지표에서 좋은 성능을 보였다는 점을 기여점으로 가지고 있다.
빅데이터 분석을 위해 활용되는 데이터로는 뉴스, 블로그, SNS, 논문, 특허 그리고 센서로부터 수집된 데이터 등 매우 다양한 유형의 데이터가 있다. 특히, 신뢰성 있는 데이터를 실시간 제공하는 웹 문서의 활용이 점차 확산되고 있다. 그리고 빅데이터의 활용이 다양한 분야로 점차 확산되고 웹 데이터가 매년 기하급수적으로 증가하면서 웹 문서를 자동으로 수집하는 웹 크롤러의 중요성이 더욱 커지고 있다. 하지만, 기존 크롤러들은 일부 사이트에서 수집된 웹 문서에 포함된 URL만을 기반으로 웹 문서를 수집하기 때문에 사이트 전체 웹 문서를 수집할 수 없는 문제를 가진다. 또한, 수집된 웹 문서에 대한 정보를 효율적으로 관리하지 못하기 때문에 중복된 웹 문서를 수집하는 문제를 가진다. 그래서 본 논문에서는 웹 사이트의 RSS와 Google Search API를 통해 기존 웹 크롤러의 문제를 해결하고 RMI와 NIO을 활용해 서버와 클라이언트간 네트워크 연결을 최소화해 빠른 크롤링 기능을 제공하는 분산형 웹 크롤러를 제안한다. 또한, 제안하는 웹 크롤러는 웹 문서를 구성하는 태그들에 대한 키워드 유사도 비교를 통해, 분석에 활용되는 중요 콘텐츠만을 자동 추출하는 기능을 제공한다. 마지막으로, 기존 웹 크롤러와 제안하는 크롤러의 성능 평가 결과를 통해 제안하는 웹 크롤러의 우수성을 입증한다.
OSGi 프레임워크는 다양한 가전, 센서, 디바이스 등의 상호 운용을 가능하게 함으로써 지능형 홈네트워크의 기반 기술로 주목 받고 있다. OSGi 프레임워크에서는 서비스의 배포 및 설치 단위인 번들 코드의 다운로드를 통한 원격 설치를 지원하지만, 실행 중인 번들의 이동을 지원하지 못한다. 따라서 OSGi 프레임워크 상에서 실행 중인 번들을 다른 프레임워크 상으로 이동할 수 있는 이동 에이전트 형태의 번들을 지원해야 하며, 이를 위한 별도의 시스템이 필요하다. 본 논문은 OSGi 프레임워크들간 개체의 이동성을 보장하기 위해 동적 에이전트 형태의 번들 관리 방법을 제안한다. 이를 위해서 에이전트의 라이프 사이클과 이동 관리 기능을 위한 이동 에이전트 관리 시스템을 설계한다. 설계한 이동 에이전트 관리 시스템은 OSGi 프레임워크에서 동작될 수 있기 위해서 번들 형태로 구현되며, 자율적인 서비스에 대한 동적 관리를 가능하게 함으로써 편재형 환경에서의 이동성을 보다 효과적으로 지원할 수 있다.
최근 NFC 내장 단말기(스마트 폰) 사용자의 증가와 더불어 NFC 기반 모바일 환경에서 모바일 상거래 프로세스를 개선하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 모바일 전자결제시 인증이 중요하므로 FIDO(Fast IDentity Online) 및 2 Factor 전자결제 시스템을 적용하는 방안이 연구되었다. 또한 최근 4차산업의 대표적 기술로 분산원장을 이용하는 블록체인이 등장하였다. 본 연구에서는 불특정 소수가 참여하는 소규모의 갤러리 경매에서 NFC 내장 단말기(스마트 폰)를 사용하는 거래자들의 모바일 갤러리 경매를 위해서, 경매 참여자들의 전자 결제시 거래 내역과 소유권 이전 등을 기록하기 위해 2 Factor 인증방식으로 패스워드 기반의 인증과 생체인증 기술(지문)을 적용하였다. 그리고, 갤러리 경매 관련 비용 절감과 데이터 무결성을 위해 허가형 분산원장 블록체인을 구성하여 이용하는 방안을 제안하였다. 또한 경매 분야에서 블록체인을 적용한 국내외 사례를 조사하고 제안 방안과 비교, 평가하였다. 향후 연구에서는 제안 방안을 적용하기 위해 블록체인 네트워크와 스마트 계약의 구현 및 블록체인과 인공지능(Artificlal Intelligence)을 접목하는 방안에 대해 연구하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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