무선 메쉬 네트워크 (Wireless Mesh Network, WMN)는 최근 들어 무선 접속 네트워크에서 높은 네트워크 용량을 지원하기 위해 중요한 이슈로 대두되고 있다. WMN에서 주로 사용하는 네트워크 인터페이스 기술인 IEEE 802.11 표준에서는 IEEE 802.11b/g 또는 IEEE 802.11a와 같은 스펙에 따라 3개 또는 12개의 멀티채널을 지원한다. 하지만, WMN에서 채널 할당 알고리즘을 디자인 할 때 두 가지 중요한 문제, 즉 채널 의존성 문제와 채널 스캐닝 딜레이를 고려해야 한다. 채널 의존성 문제는 인터페이스의 동적인 채널 변경이 노드 연결성을 유지하기 위해 다른 인터페이스의 채널 변경을 일으키는 문제이다. 또한, 채널 스캐닝 밀레이는 인터페이스가 채널을 변경할 때마다 발생하며 성능에 영향을 미친다. 따라서, 본 논문에서는 멀티채널 WMN환경에서 이러한 문제점들을 위해 메쉬 게이트웨이로부터의 거리에 기반한 채널 할당 (Distance-Based Channel Assignment, DB-CA)을 제안한다. DB-CA에서는 서로 다른 채널을 사용하는 노드들이 통신을 하기 위해 채널 스캐닝을 수행하지 않고 오직 채널 스위칭만 수행하며, WMN의 메쉬 게이트웨이에 가까운 노드들이 사용하는 채널에 미칠 수 있는 간섭을 최소화 한다. 실험 결과를 통해 WMN에서 DB-CA가 기존 채널 할당 방식에 비해 향상된 성능을 나타냄을 확인하였다.
최근 유선 네트워크의 설치가 어려운 먼 거리의 인터넷 접속을 낮은 비용으로 가능하게 해주는 기술인 무선 메쉬 네트워크에 대한 관심이 증가하고 있다. 무선 메쉬 네트워크의 각 노드는 데이터를 송수신하는 호스트의 역할 뿐만 아니라 데이터를 전달하는 라우터의 역할도 수행한다. 이 때 메쉬 라우터는 기존 유선 망 또는 다른 무선 통신망으로의 연결을 제공하는 게이트웨이의 역할을 함으로써 무선 네트워크에서의 백본으로 동작할 수도 있다. 무선 메쉬 네트워크에서 멀티 채널 멀티 인터페이스를 사용하는 것은, 서로 간섭하지 않는 채널을 사용하여 동시에 통신이 가능함으로써 천체 네트워크의 데이터 처리량을 높이게 된다. 이러한 멀티 채널 멀티 인터페이스 무선 메쉬 네트워크에서 각 인터페이스에 채널들을 할당하고 라우팅을 결정하는 것은 중요한 연구 과제이다. 따라서 멀티 채널 멀티 인터페이스를 지원하는 무선 메쉬 네트워크에서의 채널 할당 및 라우팅의 목적은 네트워크의 연결성을 유지하면서 간섭을 최소화하며 네트워크의 데이터 처리량을 향상시키는 것이다. 본 논문에서는 멀티 채널 멀티 인터페이스 무선 메쉬 네트워크에서 네트워크의 전체 데이터 처리량을 높이며, 평균 종단간 지연시간을 줄이는 중앙 집중적이며 휴리스틱한 방법의 채널 할당 및 라우팅 알고리즘들을 제안한다. 이를 위해 링크의 잔여 채널 용량을 고려한 라우팅 방법과 링크의 통신 참여 수를 고려한 채널 할당 및 라우팅 방법, 그리고 우회 경로를 허용하는 라우팅 방법을 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 NS-2 시뮬레이터를 사용하여 기존 관련 연구와 비교 분석하였다. 제안한 방법은 기종 관련 연구에서의 방법보다 우선 메쉬 네트워크에서의 평균 데이터 처리량을 증가시키며 평균 종단간 지연시간을 감소시키는 결과를 보임으로써 전체 네트워크의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
전통적인 다기준의사결정(Multi-Criteria Decision Analysis, MCDA)기법은 복수 대안을 평가기준과 의사결정권자의 선호도에 따라 평가하여 유역 전반에 걸친 최적 대안을 선정하는 데 있어 효율적으로 사용되는 기법이다. 하지만, 홍수터 관리를 위한 유역 전반에 걸친 의사결정 정보는 지역적 특색을 반영할 수 있는 공간적 변동성을 체계적으로 파악할 수 있는 능력에 제한을 받고 있다. 이와 관련하여 최적대안 결정시 지리정보체계(GIS)의 적용은 신속하고 정확한 정보를 제공하고, 공간적인 차원에서 야기되는 문제의 해결과 합리적인 자원의 이용 및 배분 등을 수행하여 해당 기술 분야의 전문가들과 최종의사결정권자들의 의사결정과정에서 요구되는 각종 정보를 공간분포형태로 제시할 수 있어 상충하는 여러 목표 간의 갈등을 최소화하고, 투명하고 객관적인 의사결정을 수행할 수 있도록 도와준다. 본 연구에서는 홍수터 해석 분야에서 GIS와 MCDA 기법을 결합(공간형 MCDA기법)하여 홍수피해 저감대책 평가를 수행하였다. 수자원 분야의 고전적인 MCDA기법인 CP (Compromise Programming)와 SCP (Spatial Compromising Programming)기법 적용을 위해 부산 수영강 유역에 대한 사례연구를 통하여 적용성을 평가한 결과 CP기법은 해당 유역에 대해 단일 홍수피해 저감대책만을 제시하는 문제점이 있었으며 GIS와 결합된 SCP기법은 모든 격자지점의 공간특성 반영이 가능하여 관심 지점에 대한 개별 대안을 의사결정권자들에게 제시할 수 있었다.
최근 VR(Virtual Reality)에 대한 사람들의 관심이 높아짐에 따라 주변기기 또한 많은 발전이 이루어졌다. VR 환경에서 그 환경내의 사물과 인터랙션 할 수 있는 여러 인터페이스 장치와 룸 단위의 스캐닝을 통한 VR 환경 구성까지 많은 연구가 이루어지고 있다. 현재 VR의 동향을 보았을 때 가정에서의 VR 활용법은 여러 햅틱 인터페이스를 이용하여 VR 환경 내에 구성된 사물들과 인터랙션 하는 것이 많으며 룸 스캐닝을 이용한 방법으로 공간상의 제약을 어느 정도 벗어나기도 하며, 트레킹 장비를 이용하여 실제 사물들과의 인터랙션을 하기도 한다. 3D 프린터의 발전으로 상업용 3D 프린터와 가정용 3D 프린터의 보급이 활성화 되었으며, 3D 프린팅 업체 또는 가정에서 쉽게 3D 프린터를 통해 자신이 원하는 모형을 만들 수 있게 되었다. 위 두 가지를 고려하였을 때 VR 환경에서 사람들이 쉽게 만들 수 있는 모형을 가지고 직접 인터랙션을 할 때 사람들이 느끼는 모형의 물체감과 VR 환경상에서 구성된 모형의 물체감 사이의 차이점에 대한 연구가 필요하다고 느껴진다. 따라서 이 논문에서는 3D 프린터로 제작한 사물을 VR 공간 내에 구현하고 실제로 구현된 그 사물과의 사용자 테스트를 통해 실제 사물과 인터랙션 할 때와 다른 일반 인터랙션 장비를 사용할 때의 차이에 대한 연구를 하고자 한다.
비접촉식 시선추적 기술은 인간과 컴퓨터간의 인터페이스로서 장애가 있는 사람들에게 핸즈프리 통신을 제공하며, 최근 코로나 바이러스 등으로 인한 비접촉시스템에도 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 따라서 본 논문에서는 인간 중심의 상호 작용을 위한 상황인식 다중영역 분류기 및 ASSL 알고리즘을 기반으로 한 사용자 인터페이스 기술을 개발한다. 이전의 AdaBoost 알고리즘은 안구 특징 사이의 공간적 맥락 관계를 이용할 수 없기 때문에 눈의 커서 포인팅 추정을 위한 안면 추적에서 충분히 신뢰할 수 있는 성능을 제공 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 비접촉식 시선 추적 및 마우스 구현을 위한 눈 영역의 상황기반 AdaBoost 다중 영역 분류기를 제시한다. 제안된 방식은 여러 시선 기능을 감지, 추적 및 집계하여 시선을 평가하고 온 스크린 커서 기반의 능동 및 반 감독 학습을 조정한다. 이는 눈 위치에 성공적으로 사용되었으며 눈 특징을 감지하고 추적하는 데에도 사용할 수 있다. 사용자의 시선을 따라 컴퓨터 커서를 제어하며 칼만 필터를 이용하여 실시간으로 추적하며, 가우시안 모델링을 적용함으로써 후처리하였다. Fits law에 의해 실험하였으며, 랜덤하게 대상객체를 생성하여 실시간으로 시선추적성능을 분석하였다. 제안하는 상황인식을 기반 인식기를 통하여 비접촉 인터페이스로서의 활용이 높아질 것이다.
최근 국내외에서 BIM (Building Information Modeling)에 대한 관심이 증가하며 도입사례가 증가하고 있으며, 3차원 모델링은 BIM의 도입을 위한 첫 단추다. 그러나 도로, 철도와 교량과 같은 토목시설물 중심의 3차원 모델링의 효율화 방안에 대한 연구는 많이 이루어지고 있는 반면, 토공사에는 3차원 모델링의 효율화 방안에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히 비탈면 설계는 주위 환경과 지반의 특성에 따라 복잡다단한 형상을 가지는 경우가 많기 때문에 사용자가 비탈면 3차원 모델을 작성하기 위해 효율적인 방안이 필요한 상황이다. 이에 본 연구에서는 국내에서 개발된 e-BIM 모델러와 해외 Autodesk 사의 Civil 3D의 비탈면 모델링 기능의 인터페이스와 절차를 세세히 분석하여 3차원 면의 생성 간격을 입력하는 기능, 기준지형을 다수로 선택하고 각 기준지형 별로 모델링 파라미터를 입력하고 저장할 수 있는 기능을 개발하고 인터페이스를 개선하였다. 본 연구에서 개발한 시스템은 앞서 분석한 소프트웨어와 비교하였을 때 5단계의 절차만으로 효율적으로 비탈면 3차원 모델링을 수행할 수 있고, 클릭 및 입력횟수를 줄일 수 있었다. 본 시스템의 검증을 위해서 개발한 시스템과 타 소프트웨어를 활용하여 동일한 조건 및 형상의 비탈면 모델링을 수행한 결과, 개발한 시스템을 통해 비탈면 모델링을 3회 실시하면 타 소프트웨어를 사용할 때보다 숙련자의 경우 최소 1.8배, 비숙련자의 경우 최소 2.4배만큼 빠르게 작업을 완료할 수 있었다. 이를 통해 비탈면 모델링을 보다 효율적으로 수행하고 모델링 파라미터 저장 기능을 통해 급작스러운 설계변경사항을 적용할 수 있을 뿐만 아니라, 향후 택지조성공사 BIM 도입의 활성화에 기여할 것으로 기대된다.
대체 불가능 토큰 (NFT: non-fungible Token)은 분할할 수 없다는 고유한 특징을 가지고 있다. 현재 NFT는 디지털 콘텐츠에 대한 소유권 증명 이상의 용도가 명확하지 않고, 토큰의 유동성이 거의 없으며, 이로 인한 가격의 예측이 어렵다. 현실에서의 부동산은 대개 가격이 매우 높은 특징으로 인해 투자 진입장벽이 매우 높다. 현물 부동산을 NFT 화하고, FT (fungible token)으로 분할하면 유동성의 증가, 접근성의 증가에 따른 투자자 커뮤니티 볼륨의 증가를 기대할 수 있다. 본 논문은 일반 투자자들이 개별적으로 구매하기 어려운 현물 부동산을 대량의 FT로 분할하고 이를 Black Litterman 모델 기반의 Portfolio 투자 인터페이스를 통해 투자할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다. 이를 위해, 현물 부동산을 담보로 페깅하고, 보안적으로 안전한 블록체인인 NFT로 발행한다. 상시 변경되는 부동산 가격을 모니터링하기 위한 오라클을 사용하여, 외부 부동산 정보를 블록체인에 반영할 수 있도록 하였다. 현물 부동산 가격을 그대로 유지하고 있는 NFT를 낮은 가격의 대량 FT로 분할함으로써, 큰 유동성을 제공하고 가격 변동성 제한을 두었다. 이를 통해, 높은 가격으로 인해 투자하기 어려웠던 일반 소액 투자자들이 쉽게 투자할 수 있도록 하였다. 또한 소액 투자로 여러 개의 복수 현물 부동산에 투자하기 위한 효과적인 포트폴리오 구성을 위한 자산 포트폴리오 인터페이스를 구현하였다. 이는 Black Litterman 모델을 활용하여, 다수의 현물 부동산 NFT에 대한 투자 비율을 최적화할 수 있는 목적을 가진다. 전체 시스템은 Solidity 언어로 작성한 smart contract, Flask 웹 프레임워크, 공공데이터포털의 "국토교통부_아파트매매 실거래자료 Open API"를 활용하였다.
천해에서의 음파는 긴 지연시간을 가지는 다중경로를 통해 전달되며 이러한 특성은 통신에서 Inter-Symbol Interference(ISI)을 야기하기 때문에 성능을 악화시킨다. 본 논문에서는 잔향음 우세 환경에서의 통신성능을 분석하고 다중경로 지연시간과의 상관관계를 파악하기 위해 5 × 5 × 5 m3 수조에서 다양한 심볼 전송속도(100 sym/s to 8000 sym/s)를 갖는 Binary Phase-Shift Keying(BPSK) 신호를 이용하여 실험을 수행하였다. 제어가능한 수조 환경에서의 음향 채널은 수조 내 경계면 및 벽면에서의 다중반사로 인해 밀집한 다중경로 특성을 가지며 약 40 ms 이하의 최대 초과 지연과 8 ms 이하의 Root Mean Squared(RMS) 지연확산을 보였다. 본 논문에서는 4가지 통신 복조 기법을 이용하여 Bit Error Rate(BER) 성능과 출력 Signal-to-Noise Ratio(SNR) 성능을 분석하며 잔향음 우세 환경에서의 심볼 시간과 RMS 지연확산의 비율인 Symbol interval to Delay spread Ratio in reverberant environment(SDRrev)을 정의하여 통신성능이 보장될 수 있는 기준 심볼 전송속도를 제시한다.
탄성파 처리 기술개발 분야의 오픈-소스 소프트웨어인 Madagascar를 이용하여 신호 대 잡음비가 낮고 속도정보가 불확실한 현장 탄성파 자료에 대해 자료처리를 수행하고, 오픈-소스 소프트웨어의 현장 적용성을 시험하였다. 파이썬(python) 기반의 Madagascar는 방법론적으로는 다차원 자료 분석이 가능하고, 처리 공정의 재현성이 뛰어나 효율적인 자료처리가 가능하다는 장점이 있지만, 다소 복잡한 사용법과 자료 구조 시스템으로 인해 현장 자료에 대한 자료처리 사례는 많지 않다. 본 연구에서는 현장 자료에 대한 Madagascar의 효용성을 확인하기 위해 기본적인 탄성파 자료처리(자료입력, 지형 정보 일치, 진동수-파수 필터, 예측 곱풀기, 속도 분석, 수직 시간차 보정, 겹쌓기, 참반사 보정)를 수행하였다. 테스트를 위해 사용한 현장 자료는 서해 군산분지에서 에어건 음원과 480채널의 스트리머로 취득한 해양 탄성파 탐사자료이며, 각 자료처리 단계마다의 결과를 Landmark사의 상용 소프트웨어인 ProMAX (SeisSpace R5000)을 사용하여 처리한 결과와 비교하였다. 그 결과 데이터 입출력 및 관리, 처리 과정의 재현성 및 자동 속도 분석 측면에서는 Madagascar가 상대적으로 높은 효율성을 보였고, 신호 품질 향상을 위한 전처리 결과는 상용 소프트웨어와 유사함을 확인하였다. 반면에, 심부 지층에 대한 영상화 결과는 상용 소프트웨어로 처리한 결과가 보다 뛰어남을 확인하였다. 이러한 결과는 상용 소프트웨어의 경우 다양한 겹반사 제거 모듈이 적용되었고, 상호 대화식 인터페이스로 인해 보다 정교한 자료처리가 가능하였기 때문이다. 그러나, Madagascar의 경우에도 현재 전 세계에서 많은 연구자들이 다양한 자료처리 알고리듬을 개발하여 지속적으로 공개하고 있기 때문에, 향후 이러한 최신 알고리듬을 적용한다면 상업용 수준의 자료처리가 가능해져 보다 향상된 결과를 도출할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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