센서네트워크 환경에서 이동객체의 위치추적방법은 추적방법론에 따라 데이터의 수신과 위치추적의 정확성에 문제가 있었으며, 이러한 위치데이터는 오로지 위치 추적만을 위한 데이터이었기에 주변의 환경 데이터를 활용하여 상황에 맞는 정보판단 또는 모니터링에 한계가 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방법으로 상황인식(context aware)을 종종 활용하는데, 본 문은 자기센서를 기반으로 측정된 자성체(magnetic line tracer)의 자성데이터 위치 추적 및 제어에 관한 데이터처리에 상창인식을 활용한 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 센서네트워크 노드의 자기센서의 자성데이터 측정과 주변 환경정보 데이터를 이용하였고, 이러한 데이터를 상황인식 데이터베이스의 엔트리로 구성함으로써 추후 행동정보 추론 및 제어할 수 있다. 아울러 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 센서네트워크 환경을 만족하는 테스트베드를 구축하였으며, 이를 이용한 라인트레이서의 위치 추적과 경로탐색의 결과를 도출하였으며, 도출된 데이터를 근거로 하여 주변 환경정보 데이터베이스 엔트리 및 상황인식에 따른 라인트레이서의 방향제어에 미치는 영향을 분석하였다.
인프라구조 기반의 이동 애드혹 네트워크를 위한 기존의 프로토콜들은 이동성 관리와 라우팅 프로토콜을 분리하여 설계되었을 뿐만 아니라 플러딩을 사용하기 때문에 높은 제어 오버헤드를 발생시킨다. 본 논문에서는 트리기반의 이동성관리 방식을 사용하며 이 과정에서 부수적으로 구축되는 토폴로지 정보를 활용하는 단순하고 효율적인 라우팅 프로토콜을 제시한다. 제안하는 라우팅 프로토콜은 패킷 전송 과정에서 트리를 구성하는 중요 링크에 대한 파손을 발견하는 경우에 토폴로지 정보를 신속히 갱신한다. 이러한 방식으로 이동성 관리와 라우팅 프로토콜은 서로 협력한다. 또한 IG 주위에 트래픽 혼잡을 줄이기 위하여 점진적 경로탐색 방식을 사용하였으며, 제어메시지 전송 신뢰성을 높이고 링크 유효성을 신속히 판단할 수 있도록 유니케스트 기반의 브로드케스트 방식을 사용하였다. 그리고 플러딩을 배제하고 제어메시지 전송의 최적화를 통하여 오버헤드를 크게 줄임으로써 노드의 수가 증가하고 이동성이 높은 경우에도 안정적으로 작동할 수 있도록 하였다. 시뮬레이션을 통해서 제안하는 프로토콜이 Hybrid 이동성 관리 방식을 사용하는 AODV에 비하여 우수한 성능과 확장성을 갖는다는 것을 입증하였다.
활성탄소섬유를 사용하여 염소소독 후 수돗물 내에 부산물로 존재하는 4종 트리할로메탄을 제거하였다. THMs의 종류별 농도 및 용액의 온도를 달리하면서 흡착실험을 수행하고 활성탄소섬유의 표면특성에 따른 흡착능력과 흡착메카니즘을 살펴본 결과, 4종의 THMs은 모두 Langmuir 타입의 흡착등온곡선을 보이면서 매우 신속하게 활성탄소섬유에 흡착되었다. THMs의 흡착은 활성탄소섬유의 표면에 균일하게 발달된 미세공의 입구에 물리적 및 화학적 수소결합으로 이루어졌다고 판단된다. Langmuir 타입은 특히 저농도 오염원 일때 제거효율이 높기 때문에 수돗물 내에 약 $30{\mu}g/L$ 수준으로 존재하는 THMs의 제거에는 활성탄소섬유가 매우 효과적임을 알 수 있다. 4종 THMs 종류별 흡착량은 큰 차이는 없으나 chloroform, bromodichloromethane, dibromochloromethane, 및 bromoform 의 순서로 증가하였다. 이는 brom 원자수의 증가와 일치하며 극성의 감소로 용해도가 낮아짐에 따라 흡착량이 증가한 것이다.
본 연구는 서로 다른 두 음원에 대한 표절 여부를 분석하기 위한 음악 요소에 대해서 연구한다. 따라서 본 연구에서는 먼저 음원 분석을 위해서 디지털 음악 요소에 대해서 알아보고, 이 음악 요소를 컴파일러 기법을 활용하여 어떻게 표절 분석에 이용할 것인지 살펴본다. 또한 복잡한 미디 음악 데이터를 간단하게 처리 할 수 있도록 지원하는 오픈소스 자바 API인 JFugue를 활용한다. 따라서 본 논문에서는 JFugue에서 지원하는 포맷인 뮤직스트링 (MusicString)을 이용하여 음악 표절 분석 시스템을 설계하고 음악 표절 분석을 효율적으로 처리하기 위하여 뮤직스트링 문법 처리 요소를 살펴보고 추상구문트리(AST)를 구축하는 하고자 한다. 따라서 본 논문은 지금까지 감성적이고 주관적으로 평가해왔던 두 음원의 표절 분석을 시스템적으로 구축하기 위한 첫걸음이 될 것이며, 이 연구가 잘 활용된다면 차후에 두 음원의 표절 여부를 시스템적으로 정형화할 수 있다는 점에 큰 의의를 둘 수 있다고 판단된다.
지능형 사이버 공격으로 인한 피해는 시스템 운영 중단과 정보 유출뿐만 아니라 엄청난 규모의 경제적 손실을 동반한다. 최근 사이버 공격은 공격 목표가 뚜렷하며, 고도화된 공격 도구와 기법을 활용하여 정확하게 공격 대상으로 침투한다. 이러한 지능적인 사이버 공격으로 인한 피해를 최소화하기 위해서는 사이버 공격이 공격 대상의 핵심 시스템까지 침입하지 못하도록 공격 초기 또는 과정에서 차단해야 한다. 최근에는 빅데이터나 인공지능 기술을 활용하여 사이버 공격 경로를 예측하고 위험 수준을 분석하는 보안 기술들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 자동화 사이버 공격 경로 예측 시스템 개발을 위한 기초 메커니즘으로 공격 트리와 RFI 기법을 활용한 사이버 공격 경로 분석 방법을 제안한다. 공격 트리를 활용하여 공격 경로를 가시화하고 각 공격 단계에서 RFI 기법을 이용하여 다음 단계로 이동할 수 있는 경로를 판단한다. 향후에 제안한 방법을 기반으로 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용한 자동화된 사이버 공격 경로 예측 시스템의 메커니즘으로 활용할 수 있다.
군에서는 수요예측에 대한 중요성을 인식하여 수리부속에 대해 예측 정확도 향상을 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 수리부속 수요예측은 예산 운영과 장비 가동률 측면에서 매우 중요한 요소가 되고 있다. 그러나 현재 군에서 적용중인 시계열 모형으로는 수요량의 변동과 발생주기가 일정하지 않은 간헐적 수요에 대해서는 예측에 한계가 있는 실정이다. 따라서, 본 연구는 공군 패트리어트 수리부속의 간헐적 수요에 대한 예측 정확도를 제고하는 방법을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 2013년부터 2019년까지의 701개의 수리부속 소모개수를 토대로 수요 유형을 구분하여 수리부속의 간헐적 수요 자료를 수집하였다. 또한, 장비 고장에 영향을 줄 수 있는 외부 요인으로는 기온, 장비운영시간을 식별하여 입력변수로 선정하였다. 그 후, 소모개수와 외부 요인을 통해 군에서 적용하는 시계열 모형과 제안하는 데이터 마이닝 모형으로 예측을 실시하여 모형별 예측 정확도를 판단했다. 예측 결과로 기존의 시계열 모형과 비교하여 데이터 마이닝 모형의 예측 정확도가 높았으며, 그 중 다층 퍼셉트론 모형이 가장 우수한 성능을 보였다.
하천의 염분 변화를 신속히 예측하는 것은 염분 침투로 인한 농업, 생태계의 피해를 예측하고 재해 방지 대책을 수립하기 위해서 중요한 작업이다. 머신러닝 기법은 물리 기반 수리 모델에 비해 계산량이 훨씬 적기 때문에, 비교적 짧은 시간에 염분농도를 예측 가능하여 물리 기반 수리 모델의 보완 기법으로 연구되고 있다. 해외에서는 머신러닝 기법 기반 염분 예측 연구들이 활발히 연구되고 있으나, 대한민국의 공공데이터에 머신러닝 기법을 적용한 연구는 충분치 않다. 낙동강 하구의 환경 정보에 관한 공공데이터와 함께, 본 연구는 여러 종류의 머신러닝 기법의 염분농도에 대한 예측 성능을 측정하였다. 실험 결과에서, 결정 트리 기반의 LightGBM 알고리즘은 평균 RMSE 0.37의 예측 정확도와 타 알고리즘 대비 2-20배 빠른 학습 속도를 보여주었다. 따라서 국내 하천의 염분농도 예측에도 머신러닝 기법을 적용할 수 있다고 판단된다.
다수의 수신자들이 하나의 송신자로부터 동일한 데이타를 받는 실시간 멀티미디어 서비스나 파일 전송 서비스 둥이 일반화되면서 멀티캐스트와 같은 효율적인 그룹통신 메커니즘에 대한 관심이 증대되고 있다. 유니캐스트에 비해 적은 대역폭을 쓰며 그룹관리가 용이한 멀티캐스트의 효율성이 부각되면서, 확장성 및 신뢰성을 보장하기 위한 다양한 프로토콜들이 제안되었다. 최근에는 망의 트리 구조를 알고 있는 라우터를 기반으로 물리적인 트리를 구성하여 지역그룹내의 응답자(replier)를 선정하고 손실된 패킷에 대한 재전송을 처리해 주는 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 이 경우, 지역그룹내의 응답자는 망의 상태에 따라 임의적으로 선택되므로 멀티캐스트 그룹내의 모든 수신자들은 응답자가 될 가능성이 있다. 따라서 그룹내의 모든 수신자들은 손실 복구를 위한 버퍼를 유지하며 이 버퍼에 수신한 패킷들을 저장한다. 이는 그룹내 모든 수신자들이 불필요한 패킷을 항상 버퍼에 유지해야 하는 오버헤드를 가짐을 뜻한다. 따라서 본 논문에서는 더 이상 손실 복구 요청을 받지 않게 될 불필요한 패킷을 미리 판단하여 수신자들의 버퍼에서 패킷들을 지울 수 있게 함으로써, 불필요한 자원손실을 막는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 LSM[1] 모델을 기반으로 응답자 선정 및 패킷 손실 복구를 하며, 지역그룹을 대표하는 삭제자(eraser)로부터의 ACK를 사용하여 불필요한 패킷을 판단하고 버퍼에서 해당 패킷을 지운다.
사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 이동 객체의 위치 이력 데이터 집합으로부터 유용한 패턴을 추출하여 의미 있는 지식을 탐사하기 위한 시공간 패턴 탐사가 필요하다. 현재까지 다양한 패턴 탐사 기법들이 제안되었으나 이동 패턴들 중 단순히 시공간 제약이 없는 빈발 패턴만을 추출하기 때문에 한정된 시간 범위와 제한적인 영역 범위 내에서의 빈발 패턴을 탐사하는 문제에는 적용하기 어렵다. 또한 패턴 탐사 수행 시 데이터베이스를 반복 스캔하여 탐사 수행시간이 많이 소요되는 문제를 포함하거나 메모리상에 탐사 대상인 후보 패턴 트리를 생성하는 방법을 통해 탐사 시간을 줄일 수는 있으나 이동 객체 수나 최소지지도 등에 따라 트리를 구성하고 유지하는데 드는 비용이 커질 수 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위한 효율적인 패턴 탐사 기법의 개발이 요구됨으로써 선행 작업으로 본 논문에서는 상세 수준의 객체 이력 데이터들의 시간 및 공간 속성을 의미 있는 시간영역과 공간영역 정보로 변환하는 시공간 데이터 일반화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 공간 개념 계층에 대한 영역 정보들을 영역 Grid 해쉬 테이블(AGHT:Area Grid Hash Table)로 생성하여 공간 인덱스트리인 R*-Tree의 검색 방법을 이용해 이동 객체의 위치 속성을 2차원 공간영역으로 일반화하고, 시간 개념 계층을 생성하여 이동 객체의 시간적인 속성을 시간 영역으로 일반화함으로써 일반화된 데이터 집합을 형성하여 효율적인 이동 객체의 시간 패턴 마이닝을 유도할 수 있다.의 성능을 기대할 수 있을 것이다.onium sulfate첨가배지(添加培地)에서 가장 저조(低調)하였다. vitamin중(中)에서는 niacin과 thiamine첨가배지(添加培地)에서 근소(僅少)한 증가(增加)를 나타내었다.소시켜 항이뇨 및 Na 배설 감소를 초래하는 작용과, 둘째는 신경 경로를 통하지 않고, 아마도 humoral factor를 통하여 신세뇨관에서 Na 재흡수를 억제하는 작용이 복합적으로 나타내는 것을 알 수 있었다.으로 초래되는 복합적인 기전으로 추정되었다., 소형과와 기형과는 S-3에서 많이 나왔다. 이상 연구결과에서 입도분포가 1.2-5mm인 것이 바람직한 것으로 나타났다.omopolysaccharides로 확인되었다. EPS 생성량이 가장 좋은 Leu. kimchii GJ2의 평균 분자량은 360,606 Da이었으며, 나머지 두 균주에 대해서는 생성 EPS 형태와 점도의 차이로 미루어 보아 생성 EPS의 분자구조와 분자량이 서로 다른 것으로 판단하였다.TEX>개로 통계학적으로 유의한 차이가 없었다. Heat shock protein-70 (HSP70)과 neuronal nitric oxide synthase (nNOS)에 대한 면역조직화학검사에서 실험군 Cs2군의 신경세포가 대조군 12군에 비해 HSP70과 nNOS의 과발현을 보였으며, 이는 통계학적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.05). nNOS와 HSP70의 발현은 강한 연관성을 보였고(상관계수 0.91, p=0.000), nNOS를 발현하는 세포가 동시에 HSP70도 발현함을 확인할 수 있었다. 결론: 우리는
Ad-hoc 환경의 응용은 재난구조나 회의실 또는 강의실에서의 정보 교환과 같은 그룹 통에서 이용된다. Ad-hoc 환경은 무선 채널을 이용하므로 상대적인 낮은 대역폭과 높은 오류 발생률을 가지게 된다. 따라서 Ad-hoc 네트워크에서는 신뢰적인 전송이 요구된다. 이동 노드는 상대적으로 낮은 성능과 에너지의 제한으로 인해 유선 환경과 같은 신뢰적인 전송 기법을 Ad-hoc 환경에 적용하기에는 문제가 발생한다. Ad-hoc 환경의 무선 채널이 가지는 보안적인 취약성과 높은 에러율을 극복하는 신뢰적인 그룹 키 전송을 위한 재전송 기법을 제안한다. 신뢰적인 트리 형성하기 위해 n차 트리 구조를 이용한다. 손실 감지를 위한 ACK 메시지를 이용하고 손실 복구를 위한 재전송 기법에 대해 연구를 한다. 제안한 신뢰적인 그룹 키 전송을 위한 재전송 기법은 트리의 깊이의 차수가 루트 관리 노드, 서브 관리 노드와 로컬 멤버 노드로 구성되기 때문에 손실 감지와 손실 복구에 대한 연산의 오버헤드가 적다. 루트 관리 노드는 멤버 노드로부터 받은 개인키 정보를 이용하여 그룹 키를 생성하고 그룹 키 부분 정보를 서브 관리 노드에게 전송하고 서브 관리 노드에 대한 신뢰성을 책임진다. 서브 관리 노드는 루트 관리 노드로부터 받은 그룹 키 부분 정보를 로컬 멤버 노드에게 전송하고 로컬 멤버 노드에 대한 신뢰성을 책임진다. 루트 관리 노드와 서브 관리 노드를 관리 노드라 한다. 관리 노드가 신뢰적인 전송을 위해 관리하는 멤버 노드는 전체 그룹에 독립적으로 유지 가능하므로 확장성 및 효율성이 좋다. 관리 노드는 동적인 그룹에 따른 타이머를 설정함으로써 손실 감지에 대한 시간을 줄임으로써 효율적인 손실 감지 및 손실 복구를 한다. 임계값 설정으로 인한 중복 수신에 대한 오버헤드를 줄일 수 있다.신뢰성을 향상 시킬 수 있는 Load Balancing System을 제안한다.할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의 감소는 흡연에 의한 혈중 니코틴의 축
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[게시일 2004년 10월 1일]
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