무선 랜의 영역 확장을 위해서 무선 랜과 유사한 2계층 프로토콜(1)을 사용하는 이동 애드 혹 네트워크의 인터네트워킹 기법을 (2)에서 제안하고 있다. 이 기법은 무선 랜 확장을 위한 UMTS (Universal Mobile Telecommunications Systems)와 무선 랜의 인터네트워킹 기법(3-4)에 비해 물리 및 논리적인 특성이 유사하기 때문에 상대적으로 낮은 오버헤드와 지연을 갖는다는 장점이 있다. 애드 흑과 무선 랜간의 인터네트워킹을 위해 (2)가 제안하고 있는 모드 변환 알고리즘은 시그널 강도만을 고려하여 핸드오프를 결정하기 때문에 상이한 시그널을 수신하는 영역에 지그재그로 이동하는 경우 빈번한 핸드오프를 야기 시킬 수 있다. 또, 무선 랜에서의 이동성 지원이 MIPv6 프로토콜을 기반으로 하고 있어서 핸드오프시 높은 지연을 갖고 시그널 메시지 교환으로 인한 오버헤드가 크다. 본 논문에서는 (2)에서 제안하는 스위칭 기법을 수정 및 보완함으로써 이동 노드가 HMIPv6를 기반으로 하고 있는 무선 랜의 범위를 벗어나 난청지역(dead-spot)에 진입했을 때 무선 랜 영역의 확장을 위해서 무선 랜과 이동 애드 혹 네트워크간의 최적화된 인터네트워킹 방안을 제안한다. (2)에서 발생할 수 있는 핸드오프 핑퐁문제를 적응적인 임계치를 반영함으로써 해결하였다. 특히, 무선 랜에서 이동성 지원을 위한 HMIPv6 프로토콜과 병립되어 사용될 수 있는 OLSR 프로토콜을 이동 애드 혹 네트워크에서 적용하였다. 총 오버헤드 시간을 구하고 실험과 시뮬레이션을 통해 제안된 스위칭 방식이 기존의 방식보다 성능이 우수함을 확인하였다.
스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.
현재 SSL 프로토콜은 다양한 컴퓨팅 환경과 보안 시스템 내에서 핵심부분으로 사용되고 있다. 그러나 SSL 프로토콜의 운영상의 경직성 때문에 다음과 같은 문제점들이 있다. 첫째, 주고받는 모든 데이타에 대한 보안을 실행하기 때문에 CPU에 큰 부하를 초래한다. 둘째, SSL 프로토콜에서는 정해진 알고리즘에 의해 고정적인 길이의 키를 사용하므로 향후 암호문 해독에 대한 위험이 존재한다. 셋째, 새로운 암호화 알고리즘의 추가 및 활용에 어려움이 존재한다. 넷째, SSL 프로토콜 개발 시에 보안에 관한 전문 지식이 없는 개발자는 보안 API(Application Programming Interface)를 다루기가 어렵다. 따라서 이러한 문제점들을 극복하는 동시에 안전하고 편리하게 SSL 프로토콜을 사용할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문은 이러한 요구조건을 만족시키기 위해 CBD(Component Based Development) 개념을 사용하여 설계 및 구현한 SSL 컴포넌트를 제안한다. SSL 컴포넌트는 SSL 프로토콜에서 수행하는 데이타 암호화 서비스를 제공한다. 또한, 보안에 익숙하지 않은 개발자들이 안전한 시스템을 구현할 수 있도록 개발의 편의성을 제공한다. SSL 컴포넌트는 컴포넌트의 기본적인 특징을 수용하므로 반복적인 재사용이 가능하여 생산성을 향상시키고 비용을 절감시키는 효과를 준다. 뿐만 아니라 알고리즘이 추가되거나 변경되는 경우에 호환과 연동을 용이하게 해주는 장점이 있다. SSL 컴포넌트는 애플리케이션 단에서 SSL 프로토콜과 동일한 역할을 수행할 수 있도록 한다. 먼저 요구사항을 도출하여 설계, 구현하고, SSL 컴포넌트와 이를 지원하는 비밀성, 무결성 컴포넌트를 독립적으로 구현한다. 앞에서 언급된 모든 컴포넌트들은 각각 EJB로 구현한다. 암 복호화 시 데이타를 선택적으로 암호화할 수 있도록 함으로써 데이타 처리 시간을 줄여 효율성을 높인다. 또한, 사용자의 의지대로 데이터 및 메커니즘을 선택할 수 있도록 하여 사용성을 높인다. 결론적으로는, 위의 내용을 실험 및 평가함으로써, SSL 컴포넌트가 기존의 SSL 프로토콜보다 처리 시간의 증가율이 낮아 데이타 량이 많아질수록 시간이 더 적게 소요되므로 효율적임을 검증한다.
기후변화에 취약한 한반도 아고산대는 한대성 북방계식물의 서식처이다. 본 연구는 아고산대 산림의 군집생태학적 접근을 통한 복원 및 관리방안의 기초자료 제공목적으로 설악산 대청봉 일대 산림식생의 군집구조 및 식물상을 구명하였다. 2016년 5월부터 10월까지 31개소의 식생조사를 실시하였고, 식물사회학적 식생유형분류, 중요치, CCA를 분석하였다. 그 결과 식생유형분류체계는 분비나무군락에서 군단위로 눈잣나무군, 만병초군, 바디나물군, 이상 총 3개의 식생유형(VU)으로 분류되었다. 식별종군으로는 눈측백 식별종군, 자주솜대 식별종군을 포함하여 총 7개 종군유형으로 분류되었다. 평균 상대우점치 분석(MIP) 결과, VU 1의 MIP는 잣나무(24.1), 분비나무(23.6), 사스래나무(10.5) 등, VU 2의 MIP는 잣나무(26.2), 분비나무(20.8), 사스래나무(10.5) 등, VU 3의 MIP는 잣나무(22.2), 분비나무(16.4), 사스래나무(13.5) 등의 순이었다. 층위별 주요 경쟁수종인 잣나무와 분비나무의 중요치는 VU 1의 교목층에서 잣나무가 46.7, 분비나무는 26.1로 잣나무가 우세하나 아교목층, 관목층, 초본층에서는 분비나무의 중요치가 잣나무에 비해 높았고, VU 2와 VU 3에서도 교목층은 잣나무의 중요치가 높았지만 아교목층 이하에서는 낮은 값을 나타냈다. CCA ordination 분석 결과, 눈잣나무군은 해발고, 바디나물군은 출현종수와 다소 정의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 산림청 지정 특산식물은 11분류군, 희귀식물은 24분류군으로 북방계 식물의 비율이 62.5%로 나타났다. 결론적으로 본 연구에서 분류된 3개의 식생단위와 분비나무 및 잣나무의 층위별 중요치 변화에 대한 식생학적 접근의 장기 모니터링이 필요하고, 희귀특산식물에 대한 개체군 및 군집생태학적 관리가 필요할 것으로 사료되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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