인도어 무선 통신 시스템에서 셀 아웃티지를 효율적으로 관리하기 위하여, 갑작스런 네트워크 결함을 신속하게 해결해야 한다. 본 논문에서는, 사용자들에게 끊김없는 서비스 제공을 위하여 근접-최적 셀 아웃티지 관리 (NoCOM: Near-Optimal Cell Outage Management) 기법을 제안한다. 시스템 용량, 사용자 공평성, 사용자 서비스 품질 보장 등을 동시에 고려하여, 제안 기법에서는 non-convex 최적화 문제를 기반으로 근접-최적 서브채널과 파워 해를 찾아 이를 사용자에게 반복적으로 할당한다. 시뮬레이션을 통하여 평균 셀 용량, 사용자 공평성, 계산 복잡도 관점에서 제안하는 기법의 우수성을 증명한다.
인도어 무선 통신 시스템에서 무선 네트워크의 신뢰성 보장을 위하여, 갑작스런 네트워크 결함 문제의 발생을 신속하게 해결해야 한다. 본 논문에서는, 사용자들에게 끊김없는 연결성 제공을 위하여 적응적 자원관리 (ARM: Adaptive Resource Management) 기법을 제안한다. 시스템 용량 및 사용자 공평성을 동시에 고려하여, ARM 기법에서는 적응적으로 힐링 서브채널 세트를 결정하고, non-convex 최적화 문제를 기반으로 서브채널과 파워를 반복적으로 할당한다. 시뮬레이션을 통하여 평균 셀 용량과 사용자 공평성 관점에서 제안하는 기법의 우수성을 증명한다.
본 연구는 최근 10년 동안(2009-2018) 국내 학술지에 발표된 감정노동(emotional labor) 관련 892편의 논문을 텍스트 마이닝(text-mining) 및 네트워크 분석(network analysis)을 활용하여 연구동향을 파악하는 것이 목적이다. 이를 위해 이들 논문의 주제어를 수집 및 코딩하여 최종적으로 871개의 노드(node)와 2625개의 링크(link)로 변환시켜 네트워크 텍스트로 분석하였다. 첫째, 네트워크 텍스트 분석 결과로 동시출현빈도에 따른 상위 4개 주요 주제어는 번아웃, 이직의도, 직무스트레스, 직무만족 순으로 나타났으며, 연결중심성에 따른 상위 4개 주제어들의 빈도와 연결중심성 모두 비교적 높은 것으로 확인되었다. 둘째, 연결중심성 상위 4개의 주제어를 바탕으로 자아(ego)연결망 분석을 실시하여 각 네트워크의 연결중심도에 대한 주제어를 제시하였다.
최근에 새롭게 관심이 고조되고 있는 텔레매틱스는 통신과 정보기술(Informatics)의 합성어로 무선망을 통한 음성 및 데이터통신과 인공위성을 이용한 위치정보시스템(GPS)을 기반으로 차량에 정보를 주고받음으로써 새로운 부가 서비스를 제공하는 기술을 의미한다. 좀 더 구체적으로 말하면 측위 시스템과 이동통신망을 이용해 운전자와 탑승자에게 위치정보, 교통정보, 최적경로안내, 응급상황에 대한 긴급구난, 원격차량진단, 인터넷 이용(금융거래, 뉴스, e-메일, VOD 등) 등 차량에서의 "Mobile Office" 환경을 제공하는 기술로 설명할 수 있다.(중략)
MASAM 방법론은 모바일 플랫폼 위에서 동작하는 응용 SW 개발을 목적으로 하는 방법론이다. 모바일 응용 SW는 통신 환경과 밀접하게 연결되어 있으며 사용자의 반응이 즉시 나타나는 특징을 가진다. 또한 복잡한 개발 기술보다는 사용자의 요구를 적극적으로 수용하여 제품을 빠르게 출시하는 것이 중요하다. 이러한 특성은 해결하기 위해 MASAM은 어자일 방법론에 기반하여 정의한다.
본 논문은 Single hop으로 구성된 WSN(Wireless Sensor Network)의 저전력 구성방식을 제안한다. WSN 시스템 동작 시 각 Tag간 RF통신이 이루어 질 때 가장 많은 전력을 소모한다. 그렇기 때문에 해당 RF통신 모듈을 주기적으로 on/off를 하여 Network를 구성한다면 상대적으로 Toggle하지 않고 항시 해당 모듈을 동작시키는 것 보다 많은 전력 소모를 방지 할 수 있다. 하지만 RF통신 모듈이 off인 상태에서는 외부적인 어떠한 통신 신호도 받을 수 없기에 Tag와 Base station사이 서로 간 송수신 통신이 이루어질시 일부분 Data누락이 일어날 수 있다. 이에 본 논문에서는 RF통신 모듈을 내부 명령어를 통해 시스템적으로 Toggle함과 동시에 Tag와 Base station간 송수신 통신이 이루어질시 누락되는 Data없이 적절한 통신이 이루어지게끔 구성된 알고리즘을 제안한다.
개체명 인식은 자연어 문장에서 장소, 제작물, 사람 등 분류를 통한 의미 부여가 가능한 단어를 파악하는 기술로서 의미 분석을 위한 핵심 기술이다. 현재 많은 개체명 분석 관련 연구들은 형태소 분석 결과에 의존적인 형태를 갖고 있어서, 형태소 분석 결과의 정확성이 개체명 분석 결과의 성능에 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 형태소 분석 과정을 거치지 않는 음절 기반의 개체명 분석 기술을 제안하여 형태소 분석의 정확도가 낮은 통신어, 신조어 분석 성능을 향상하였다. 또한, 자동화된 방법으로 음절 단위 개체명 말뭉치 및 개체명 사전을 구축하는 프로세스를 정의하여 개체명 분석의 정확도 향상 및 인지 범주의 확대를 도모하였다. 본 연구에서 제안한 개체명 인식 기술은 한국어 개체명 표준에 기반한 129가지의 개체명 분류가 가능하며, 이는 자연어 처리 기술이 필요한 산업계에서 상용화하는데 큰 기여를 할 것으로 판단된다.
최근 인터넷상에는 매일 방대한 양의 정보가 창출되어 유포되고 있으며, 수많은 정보 제공 사이트들이 늘고 있다. 이용자들은 필요한 정보를 찾고 활용하기 위해 야후(Yahoo), 알타비스타(AltaVista) 등 국외 검색엔진(search engine)들과 심마니, 미스 다찾니 등 국내 검색엔진 등 인터넷상에 운용되고 있는 이들 시스템들을 이용하고 있지만, 대부분의 시스템들은 자체 정보 제공보다는 로봇 에이전트를 이용하여 인터넷 사이트에 등록되어 있는 다양한 분야의 홈페이지 정보들을 수집/분석하여 관련 사이트를 연결해주는 방식의 메타 검색엔진들로서 불필요한 정보들까지 제공함에 따라 이용자들이 필요로 하는 정보를 찾기에는 너무 많은 노력과 시간을 소모하게 되는 문제점을 안고 있다. 이에 본 고에서는 형태소 분석 및 시소러스 사전을 이용하여 검색의 정확성 및 재현율 향상을 고려하고, 주제어 중심의 불리언 검색뿐만 아니라 하이퍼텍스트 기반의 주제어 카탈로그 검색, 각기 다른 사이트의 검색엔진들로부터 질의한 결과를 통합하여 제공하는 지능형 통합검색, 이용자 프로파일에 근거하여 최신 업데이트된 정보를 주기적으로 제공해주는 맞춤정보서비스(Selective Dissemination of Information Service: SDI) 등을 통합한 인터넷 기반의 한글 정보검색시스템의 구현에 대한 내용을 기술하고자 한다.
최근 자동차 산업의 활성화로 인해 교통사고가 문제화 되면서 사고를 미연에 방지할 수 있는 운전자 보조시스템 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그 중 AVM 시스템(Around-View Monitoring System)에 대한 연구 및 개발이 활발해 지고 있다. 기존 AVM 시스템은 차량 주변 상황을 실시간으로 제공하기 위해 임베디드 시스템 또는 SoC(System on Chip)의 형태로 개발되었다. 그러나 Car PC가 차량에 장착되면 AVM 시스템을 추가의 비용이 없이 소프트웨어만으로 시스템을 개발할 수 있다. 본 논문에서는 Car PC 기반의 AVM 시스템 기능에 위치 정보 기능을 추가하여 위치정보를 제공하는 AVM 시스템을 구현하고자 한다.
지금까지 질의 결과에 대한 프리젠테이션은 일반적으로 외부 툴이나 리포트 작성기를 통해 이루어지고 있는데, 프리젠테이션을 작성하는 방법이나 저장 방법 등이 표준화되어 있지 않기 때문에 다른 응용에서 질의 결과를 사용하는 데 많은 어려움이 따른다. 따라서 멀티미디어 데이터를 질의하는 질의어에서 표준화된 방법으로 프리젠테이션을 정의할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 W3C (World Wide Web Consortium) 의 멀티미디어 프리젠테이션 표준인 SMIL (Synchronized Multimedia Integration Language) 2.0 을 기반으로 SQL을 확장하여 멀티미디어 데이터에 대한 사용자가 질의와 질의결과에 대한 프리젠테이션 작성을 원활히 할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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