By distributing computing tasks among devices at the edge of networks, edge computing uses virtualization, distributed computing and parallel computing technologies to enable users dynamically obtain computing power, storage space and other services as needed. Applying edge computing architectures to Internet of Vehicles can effectively alleviate the contradiction among the large amount of computing, low delayed vehicle applications, and the limited and uneven resource distribution of vehicles. In this paper, a predictive offloading strategy based on the MEC load state is proposed, which not only considers reducing the delay of calculation results by the RSU multi-hop backhaul, but also reduces the queuing time of tasks at MEC servers. Firstly, the delay factor and the energy consumption factor are introduced according to the characteristics of tasks, and the cost of local execution and offloading to MEC servers for execution are defined. Then, from the perspective of vehicles, the delay preference factor and the energy consumption preference factor are introduced to define the cost of executing a computing task for another computing task. Furthermore, a mathematical optimization model for minimizing the power overhead is constructed with the constraints of time delay and power consumption. Additionally, the simulated annealing algorithm is utilized to solve the optimization model. The simulation results show that this strategy can effectively reduce the system power consumption by shortening the task execution delay. Finally, we can choose whether to offload computing tasks to MEC server for execution according to the size of two costs. This strategy not only meets the requirements of time delay and energy consumption, but also ensures the lowest cost.
최근 음성 감정 인식(Speech Emotion Recognition, SER)분야는 음성 특징과 모델링을 활용하여 인식률을 개선하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 기존 음성 감정 인식의 정확도를 높이기 위한 모델링 연구 이외에도 음성 특징을 다양한 방법으로 활용하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 음성 감정이 시간 흐름과 연관이 있음을 착안하여 시계열 방식으로 음성파일을 시간 구간별로 분리한다. 파일 분리 이후, 음성 특징인 Mel, Chroma, zero-crossing rate (ZCR), root mean square (RMS), mel-frequency cepastral coefficients (MFCC)를 추출하여서 순차적 데이터 처리에 사용하는 순환형 신경망 모델에 적용하여 음성 데이터에서 감정을 분류하는 모델을 제안한다. 제안한 모델은 librosa를 사용하여 음성 특징들을 모든 파일에서 추출하여, 신경망 모델에 적용하였다. 시뮬레이션은 영어 데이터 셋인 Interactive Emotional Dyadic Motion Capture (IEMOCAP)을 이용하여 recurrent neural network (RNN), long short-term memory (LSTM) and gated recurrent unit(GRU)의 모델들의 성능을 비교 및 분석하였다.
평가작업은 기록관리 업무에서 가장 중요한 기능 중에 하나이다. 즉, 기록관리에 있어서 평가란 기록물의 가치를 평가하는 것으로, 그 결과 지속적으로 유지 보존되어야 하는 업무적 가치를 지니거나 지속적 활용성을 지닌 기록을 체계적으로 선정하고, 그 보유기간을 결정할 수 있다. 현재 엄청난 양의 기록물이 생산되는 환경에서 선별의 범위와 방식을 규정하여 효용의 극대화를 추구하게 하는 기록물평가의 중요성은 더욱 부각된다고 볼 수 있다. 본 연구는 각국(영국, 미국, 캐나다, 호주)의 국립기록원이 제정한 영구적 기록물선정과 폐기를 위하여 수립된 평가정책을 1) 평가정책의 목표, 2) 평가목적, 3) 평가기준, 4) 평가절차, 5) 특별 고려사항 등 다섯 가지 항목에 대해서 분석하여 비교하였다. 또한, 본 연구는 법령으로 국가기록물을 체계적으로 선별 수집하기에는 역부족이라 생각하여 국가기록원이 국가기록물을 평가ㆍ선별하는 데 도움을 줄 수 있는 평가정책을 개발하는 것이 바람직하다고 보고, 평가정책 수립 시 고려사항을 제시하였다.
본 연구는 이전보다 더욱 빠르게 변화하고 있는 시대의 변화 속에서 국내 기록관리학 연구동향에 대한 심층적인 분석을 통해 향후 국내 기록관리학 연구의 발전 방향에 대해 모색하는데 목적이 있다. 이에 본 연구는 국내 기록관리학 관련 학술지 2종과 문헌정보학 관련 학술지 4종을 대상으로 1997년부터 2016년까지 기록관리학 관련 논문을 자동 수집하였다. 수집된 데이터는 전 후기 10년, 5년 주기로 나누고 각각 토픽모델링을 수행하였다. 5년 주기로 나눈 토픽모델링은 8가지 기록관리학 주제영역과 매핑하여 각 시기별로 특정 영역과 어느 정도 상관관계가 있는지를 파악하였다. 그 결과, 전자기록, 기록정보서비스, 다양한 기록물의 기록화 방안에 관한 연구가 점차 활성화되고 있는 것으로 나타났다.
유닉스 계열 시스템 환경에서 GOT 변조(GOT overwrite) 공격은 소프트웨어 권한 탈취를 위한 전통적인 제어흐름 탈취 기법 중 하나이다. 그 동안 GOT 변조를 방어하기 위한 몇 가지 기법들이 제안되었는데, 그 중 프로그램 로딩 단계에서 GOT 영역을 읽기전용 속성으로 메모리 배치하여 실행 시간에 GOT 변조를 원천적으로 차단하는 Full Relro(Relocation Read only) 기법이 가장 효과적인 방어기법으로 알려져 왔다. 하지만, Full Relro 기법은 로딩 시간의 지연을 가져와 시작 성능에 민감한 프로그램의 적용에는 제약이 있고, 라이브러리에 적용시 의존 라이브러리에 의한 연쇄적인 로딩 지연 문제 등으로 라이브러리에는 현재 적용되지 않고 있다. 또한, LLVM을 포함한 다수의 컴파일러들은 Full Relro 기법을 기본 적용하지 않아 실행환경의 프로그램은 GOT 공격에 여전히 취약하다. 이 논문에서는 현재 코드 재사용 공격 방어를 위해 가장 적합한 기법으로 인식되고 있는 CFI(Control Flow Integrity) 기법을 사용한 GOT 보호 장치를 제안한다. LLVM을 기반으로 본 기법을 구현하고 binutils-gdb 프로그램 그룹에 적용해 보안성, 성능, 호환성 등을 평가하였다. 본 CFI 기반 GOT 보호 장치는 우회하기 어렵고, 빠르며 기존 라이브러리 프로그램과도 호환되어 적용가능성이 높다.
본 연구는 전문도서관 중에서 경제사회 분야 전문도서관의 일반적인 현황과 전자자료의 장서개발 현황을 수서 업무와 장서개발정책에 중점을 두고 조사 분석하여, 실제로 전자자료의 장서개발에 활용할 수 있는 장서개발정책 수립 방안을 제시하는데 있다. 연구 결과 전문도서관의 전자자료 장서개발정책을 수립하기 위한 방안을 제시하면 첫째, 전문도서관 운영의 기본방향과 목표에 따라 단계별로 전자자료의 장서개발과 관련된 여러 요소를 성문화된 정책으로 명시한다. 둘째, 전자자료의 정책을 수립하기 위해 도서관 내에 도서선정위원회 또는 장서개발위원회 등과 같은 조직을 구성해야 한다. 셋째, 전자자료가 일반적으로 인쇄자료에 비해 고가이며, 전문지식을 필요로 하므로 단독으로 구입하기보다는 전문도서관간에 협력을 바탕으로 컨소시엄을 구성하고 유리한 조건에서 구입 비용을 절감해야 한다. 넷째, 전자자료 장서개발 사서는 전자정보 환경에서의 역할과 전문성을 갖출 수 있도록 실질적인 장서개발 업무능력을 제고해야 한다. 다섯째, 전자자료의 활성화를 위해 예산 확보를 위한 정책적인 전략을 세워야 할 것이다.
Objectives : We studied the ISP(information strategy plan) of oasis spanning 5 years. From this study we aimed at total road map to upgrade the service systematically and to carry out the related projects. If we do it as road map, oasis will be the core infra service contributing to the improvement of TKM(traditional korean medicine) research capability. Methods : We carried out 3 step ISP method composed of environmental analysis, current status analysis and future plan. We used paper, report and trend analysis document as base materials and did the survey to get opinions from users and TKM experts. We limited this study to drawing the conceptual design of oasis. Results : From environmental analysis we knew that China and USA built up the largest TM databases. We did the survey to get the activation ways of oasis. And we did the benchmarking on the advanced services through current status analysis. Finally we determined 'maximize the research value based the open TKM knowledge infra' as oasis' vision. And we designed oasis' future system which is composed of service layer, application layer and contents layer. Conclusion : First TKM related documents, research materials, researcher information and standards are merged to elevate the TKM information level. Concretely large scale TKM information infra project such as TKM information classification code development, TKM library network building and CAM research information offering are carried out at the same time.
본 연구는 연구데이터의 공유 및 활용 촉진을 목적으로 NST 산하 출연(연)의 연구데이터 관리 현황을 분석하고, 이를 바탕으로 연구데이터 공유 및 관리 체계 구축을 위한 방법을 제언한다. 연구데이터 관리 현황 조사는 총 20개의 출연(연)을 대상으로 22년도 23년도, 두 차례에 걸쳐 진행되었으며, 기관별 보유 연구데이터 현황, 기관별 연구데이터 관리 정책 현황, 기관별 연구데이터 관리시스템 현황을 분석하였다. 뿐만 아니라 연구데이터의 관리 및 공유에 있어서 어려움과 개선되어야 할 점을 파악하고, 이를 기반으로 연구데이터 공유 및 관리 체계 구축을 위한 방법을 정책적 측면, 시스템적 측면, 연계 체계 구축 측면으로 나누어 제언하였다. 연구데이터 공유 체계 구축을 위해서는 정책적 근거를 마련하여 연구데이터의 정의, 적용 범위, 관리의 내용, 활용 방식, 선도기관 등의 내용을 제시하는 것이 바람직할 것이다. 또한 체계적이고 일원화된 연구데이터 관리를 위해 기관별로 리포지토리 및 관리시스템을 구축하여 관리하되 이를 DataON과 연계하고 원스톱 서비스를 제공함으로써 데이터의 접근성 및 활용도를 제고할 수 있을 것이다.
이 연구의 목적은 전국의 다문화가족 북스타트 서비스와 프로그램 운영현황을 바탕으로 북스타트 선호프로그램 및 이용자만족도와 재이용의도를 조사 분석하여 공공도서관 및 관련 기관에 북스타트 프로그램의 기초자료를 제공하고 다문화가족 북스타트 프로그램 개선안을 제시하는 데 있다. 이를 위해 북스타트 프로그램 참여자를 대상으로 설문조사를 통해 이용자 만족도·재이용의도 조사 및 가설검증을 하였다. 통계분석은 SPSS25를 사용하였다. 이 연구결과, 첫째, 다문화가족 북스타트 선호프로그램은 자녀의 나이와 월평균 교육비에 따라 유의한 차이를 보였다. 둘째, 다문화가족 북스타트 프로그램 만족도에서는 이용 및 서비스지원, 시설 및 환경 품질만 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 다문화가족 북스타트 프로그램 재이용의도는 이용 및 서비스 지원품질만 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 다문화가족 북 스타트 프로그램 만족도가 재이용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 또한 다문화가족 북스타트 프로그램의 개선안을 제시하였다.
한국학의 연구 범위는 한국의 역사, 문학, 정치, 사회, 경제, 종교 등 한국과 관련된 모든 영역을 망라하고 있다. 본 연구는 문헌동시인용 분석과 텍스트마이닝 기법을 사용하여 한국학 지식구조를 정의하였다. 그리고 한국학을 다룬 주체에 따라 한국에서 논의된 한국 연구를 주체 인식 한국학, 한국 이외의 지역에서 논의된 한국 연구를 타자 인식 한국학으로 나누어 하위영역을 비교·분석하였다. 이를 위해서 SCOPUS 데이터베이스에서 'Korea' 또는 'Korean' 이라는 단어를 키워드로 포함하고 있는 인문·사회 분야 문헌 10,929건을 수집하였다. 분석결과 주체 인식 한국학의 지식구조에서는 총 20개의 하위영역이 발견되었고, 타자 인식 한국학의 지식구조에서는 총 14개의 하위영역이 발견되었다. 주체 인식의 한국학과 타자 인식의 한국학의 하위영역 구성에 있어서 차이점은 첫째, 주체 인식 한국학의 하위영역이 타자 인식 한국학의 하위영역보다 더 다양한 영역으로 세분되어 있다는 것, 둘째, 주체 인식 한국학은 마케팅/소비자와 서비스, 산업화, 다문화, 정신건강, 관광, 한국어, 환경과 도시 등이 주요 영역을 차지하고 있고, 타자 인식 한국학은 크게 한국 대내외의 상황, 한국 대중문화, 미국 이민자로서의 한국인, 한국어/한국어 습득이 주요 영역을 차지하고 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 주체 인식과 타자 인식에서 공통적으로 보이는 영역은 정신건강, 관광, 한국어, 탈주민, 청소년 비행 등이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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