The invention and development of digital computer networks since the post-modern culture and creating new ideas, and in nearly all areas since the industrial revolution has had the greatest impact. A new paradigm for the 21st century, the Internet and ubiquitous, and mobile devices are being created by the new culture is being created. Rapidly being replaced by digital and analog, and 'Digilog' fusion concept has appeared. In addition, the development of computer cyberspace culture, art, design and structure are changing. In the field of furniture design, changing design processes and innovative design philosophy that change is now occurring. These symptoms experienced at the same time, almost every country on Earth is a phenomenon. Since the 20th century, computer network design based on the relationship between digital and cyber culture espoused by philosophers studied society and organic modernism and organic design of digital-based differences are confirmed through the case. Using digital technology, modeling case study of a furniture designer in cyber space and the creation of human capabilities and the fusion of computing power will be studied in modern furniture design.
본 논문에서 고급 업무형 커뮤니케이션(UC) 기능은 통신활동의 중복, 낭비, 재작업을 줄여 프로세스 개선에 대한 높은 효율을 제공한다. UC 앱 개발을 통해 메시지 전송, FMC 통화기능, 스케줄 관리 기능 개발과 UC 서버 구축을 위한 조직도 DataBase구축, 검색을 위한 JSP 구현, XMPP를 이용한 메시지 전송 시스템 구축한다. IP-PBX의 IP 네트워크에서 구동되는 UC 애플리케이션의 기반에서 인프라의 활용도를 높이고 실제 생활에서 필요한 서비스를 제공하는 시스템을 설계 구현한다.
지역경쟁력 확보 및 지역경제활성화를 위한 중요한 결정 요소로서 산업 클러스터가 관심을 받고 있는 현 시점에서 한국의 산업단지 클러스터들의 전략적 포지셔닝을 평가하여 경쟁전략을 수립할 필요가 있다. 이를 위하여 7개 지역 산업단지 클러스터의 근접성, 네트워크, 상호관계, 매출성과 등과 관련된 보유역량과 생산성과 성장성을 기준으로 파악된 잠재적 매력도를 기준으로 분석한 전략적 포지셔닝을 제시하고 문제점과 전략방향을 제시하고자 한다. 또한 한국의 지역 산업클러스터의 경쟁전략을 수립하는데 시사점을 주고자 세계 각국의 선진 산업 클러스터를 분류하고 현황 및 전략적 포지셔닝을 분석하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권11호
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pp.2901-2919
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2012
Recent research in MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems) and wireless communication has enabled tracking of continuous objects, including fires, nuclear explosions and bio-chemical material diffusions. This paper proposes an energy-efficient scheme that detects and tracks different dynamic shapes of a continuous object (i.e., the inner and outer boundaries of a continuous object). EBCO (Efficient Boundary detection and tracking of Continuous Objects in WSNs) exploits the sensing capabilities of sensor nodes by automatically adjusting the sensing range to be either a boundary sensor node or not, instead of communicating to its neighboring sensor nodes because radio communication consumes more energy than adjusting the sensing range. The proposed scheme not only increases the tracking accuracy by choosing the bordering boundary sensor nodes on the phenomenon edge, but it also minimizes the power consumption by having little communication among sensor nodes. The simulation result shows that our proposed scheme minimizes the energy consumption and achieves more precise tracking results than existing approaches.
This work describes a study on the Analysis of Alternatives (AoA) based defense decision making. Future battle-space is transformed into a System of Systems (SoS) concept which is accomplished missions and their functions through network based battle management systems under forming their grids of various sensors and shooters in a single theater. The acquisition process is, therefore, changing over from single system requirements to capabilities based acquisition of SoS. AoA help to justify the need for starting, stopping, or continuing an acquisition program. AoA identify potentially viable solutions and provide comparative cost, effectiveness, and risk assessments of each solution to a baseline. The decision making must consider not only cost-effectiveness, risk, and military worth, but also domestic policy, foreign policy, technological maturity of the solution, the environment, the budget, treaties, and a host of additional factors. In this point of view, this paper analyzes AoA template which are critical elements of the defense decision making. From results of this analysis of AoA template for Korean acquisition environment are presented.
In recent, the Korean fisheries industry face an overall crisis. Annual fish catch is continuously decreasing for last two decades even though various programs to improve fish population. Moreover, domestic fish market is more and more occupied by imported cheap fish products from abroad due to the consequence of open economic policy, FTA and WTO/DDA entente. Under the circumstances, this study aims to examine the potential for building fisheries cluster as a policy tool to promote fisheries and fisheries-associated industries in Korea. To achieve this goal, the authors firstly reviewed the theoretical concept of Industrial Cluster in the evolutionary economics point of view, secondly, analyzed the main components of Porterian Cluster(or innovation cluster), thirdly, derived the key reasons to induce the improvement of productivity within the cluster network system and lastly evaluated fisheries capability and industrial infrastructures of each province as a basic condition to build a fisheries cluster. The result of the study demonstrates the voluntary accumulation of fish products and processing techniques in Korea, however, it is not enough to make up a Porterian innovation. Therefore, the present is most opportune for applying fisheries cluster as a strategic policy tool. Government supports to establish innovation cluster for fisheries may contribute both fisheries industry and local economy by developing the latent capacity of fisheries and helping concentrate innovation capabilities.
ARM은 저가임에도 불구하고, 저전력 소비와 신뢰할만한 성능으로 인하여 스마트폰, 디지털 카메라, 가정용 네트워크 장치, 무선 기술 등에 널리 쓰이고 있다. 국내는 메모리 반도체 설계에 있어서 세계 최고의 수준이나, 프로세서의 설계는 그에 미치지 못하여 메모리와 프로세서의 균형있는 발전을 이루지 못하고 있다. 일반적으로 프로세서를 설계할 때는 반드시 예외처리 및 인터럽트 기능까지 갖춰야하지만 연구단계에서는 이것이 누락되는 경우가 많다. 그러나, 프로세서가 완벽하게 동작하기 위하여 예외처리 및 인터럽트 기능까지 포함되어야 한다. 본 논문에서는 VHDL을 이용하여 예외처리 및 인터럽트 기능을 갖는 32 비트 ARMv4 계열의 프로세서를 설계하고, ModelSim으로 검증하였다. 그 결과, ARM의 예외처리 및 인터럽트 기능을 성공적으로 수행할 수 있었다.
This paper presents a hybrid data mining mechanism to extract expert knowledge from historical data and extend expert systems' reasoning capabilities by using fuzzy neural network (FNN)-based learning & rule extraction algorithm. Our hybrid data mining mechanism is based on association rule extraction mechanism, FNN learning and fuzzy rule extraction algorithm. Most of traditional data mining mechanisms are depended ()n association rule extraction algorithm. However, the basic association rule-based data mining systems has not the learning ability. Therefore, there is a problem to extend the knowledge base adaptively. In addition, sequential patterns of association rules can`t represent the complicate fuzzy logic in real-world. To resolve these problems, we suggest the hybrid data mining mechanism based on association rule-based data mining, FNN learning and fuzzy rule extraction algorithm. Our hybrid data mining mechanism is consisted of four phases. First, we use general association rule mining mechanism to develop an initial rule base. Then, in the second phase, we adopt the FNN learning algorithm to extract the hidden relationships or patterns embedded in the historical data. Third, after the learning of FNN, the fuzzy rule extraction algorithm will be used to extract the implicit knowledge from the FNN. Fourth, we will combine the association rules (initial rule base) and fuzzy rules. Implementation results show that the hybrid data mining mechanism can reflect both association rule-based knowledge extraction and FNN-based knowledge extension.
무선 센서 네트워크는 무선 네트워크 기능이 있는 소형 장치로 구성된다. 실제 현장에서 센서 네트워크의 응용 영역을 증가시키기 위해서는 에너지 소모를 최소화 하는 것이 가장 큰 문제이다. 그러므로 센서 네트워크의 평가를 위해서 정확한 에너지 모델이 필요하다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 전력 소모를 분석한다. 전력 소모 모델을 개발하기 위해서 TelosB를 기반으로 하는 상용 제품인 Kmote의 전력 특성을 측정한다. 제안한 모델로부터 PIR 센서를 이용하는 인체 감지 응용에서 건전지를 사용하는 센서 노드는 약 6.9개월의 수명을 예상할 수 있다. 이러한 결과를 바탕으로 독거노인 모니터링 시스템에 적용 가능함을 확인하였다.
최근 비쥬얼 센서 기술의 발달로 센서 네트워크에 영상을 추가하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 비쥬얼 센서는 다른 센서 정보에 비해 데이터가 크기 때문에 데이터의 크기를 효율적으로 관리하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 효과적인 데이터 관리에 필요한 비디오 트래픽 예측 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 비디오 센서에서 획득되는 영상의 특성을 반영하여 1차 AR 모델로 비디오 트래픽을 모델링하고 칼만필터 알고리즘을 적용하여 트래픽을 예측한다. 제안하는 방법은 계산량이 많지 않아 센서 노드에 적용되기 적합하다. 실험 결과는 제안하는 방법이 비교적 간단한 형태이지만 전체 평균 트래픽의 1% 이내로 오차로 정확하게 트래픽을 예측하는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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