Journal of Information Technology Applications and Management
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제18권1호
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pp.55-74
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2011
The growth in the use of ubiquitous computing based on mobile services as an enabler to conduct business more effectively has been phenomenal. Technology acceptance model (TAM) has been applied in different contexts to examine a wide range of information technologies (IT). As more and more companies are finding ways to utilize ubiquitous computing based on mobile services, an important issue is to understand what factors will impact the decisions of consumers in adopting the services. Based on TAM with three additional groups of external factors, i.e., service-related factors (ubiquitous access, context awareness) and technology-related factors (perceived security risk, network connectivity) that are theoretically justified as having influence on both perceived usefulness and perceived ease of use which are additionally considered, a research model for the investigated technology acceptance was developed and empirically examined, using responses from more than intended users of ubiquitous computing based on mobile services. The specific purposes of this study are as follows. Firstly, this study is to identify service beliefs considering unique characteristics for ubiquitous services such as perceived ubiquitous access and perceived context awareness. Secondly, this study is to investigate network characteristics beliefs such as perceived security and perceived connectivity. Thirdly, this paper investigates the relationship among variables such as ubiquitous characteristics, network characteristics, behavioral beliefs, and intention to use ubiquitous web services. This study uses a structural equation model to test the research model. The major results of this study are as follows. Firstly, ubiquitous access has a influence on perceived usefulness and perceived ease of use. Context awareness has an influence on perceived usefulness. Secondly, User familiarity has an influence on perceived usefulness and perceived ease of use, and intention to use. User innovativeness has an influence on perceived ease of use. Thirdly, perceived security risk has an influence on perceived usefulness and perceived ease of use. Network connectivity has an influence on perceived usefulness and perceived ease of use. Fourth, there exist differential effects among factors in structural model among information, transaction, and entertainment services.
본 연구의 목적은 도시의 녹지네트워크를 구현함에 있어 시가화 지역을 대상으로 산재해 있는 녹지분포 특성을 조사한 후, 이를 기반으로 야생조류의 이동경로를 예측하여 녹지네트워크 계획을 수립하는 것이다. 이를 위해 경상남도 창원시를 대상으로 시가화 지역에 대해 녹지분포를 조사하고, 여기에 야생조류 이동가능 루트의 예측을 위해 30m간격으로 가상의 격자 네트워크를 구축한 후 경로탐색을 실시하였는데, 이 때 도심내 파편화된 도시녹지와 도시 외곽의 연결이 방향에 관계없이 일정하게 일어나는지를 분석하기 위하여 8지점 및 16지점으로 구분하여 경로분석을 실시하였다. 그 결과 양 분석 모두 가상의 이동경로가 대체로 동일한 지역을 지나는 것으로 분석되고 있었다. 이에 야생조류의 이동횟수가 집중된 지역을 중심으로 녹지네트워크를 설정하는 것이 도심 내 야생조류 유입을 위한 타당성이 높은 것으로 판단되었다. 이러한 녹지네트워크 계획 결과는 도시외곽의 양호한 자연지역에 서식하는 야생조류의 원활한 도심 내 유입을 위한 시가화지역의 생태적 연결성 확립에 기여할 것이다.
오늘날 모바일 디바이스(Mobile Device)는 하나 이상의 네트워크 인터페이스를 가지고 있으며, 이를 효과적으로 활용하기 위한 네트워크 융합(Network Convergence) 기술이 활발히 연구되고 있다. 하지만, 이러한 네트워크 융합 환경을 효과적으로 활용하기 위해서는 물리적 네트워크 인터페이스의 특성뿐 아니라 비디오 부호화 기술에 대한 이해를 바탕으로 한 전송이 필수적이다. 따라서, 본 논문은 전송하려는 비디오 데이타의 특성 및 채널 환경을 이해하고 이에 따라 서로 다른 네트워크 경로로 전송하는 최적의 방법론을 밝힌다. 본 연구는 스케일러블 부호화(Scalable Coded)된 비디오를 계층적 중요성, 스트림 정보의 중요성, 그리고 비디오 디코더의 강인성(Robustness)을 고려한 중요성으로 나누어 다중 채널로 차별적 전송 한다. 실험 결과는 화질기준(PSNR)으로 평균 1dB 이상의 효과를 가졌다. 본 연구 결과는 모바일 디바이스가 하나 이상의 네트워크 인터페이스를 가지는 차세대 네트워크 컨버젼스 환경에 최적인 비디오 전송 기법이 될 것이다.
본 연구의 목적은 네트워크 이론에 근거하여 기업인 네트워크 활동과 기업역량의 유형을 파악하고 이들 특성과 경영성과 사이의 영향 관계를 비교 분석하는 데 있다. 연구결과 기업인의 네트워크 빈도, 중요도, 신뢰도가 경영성과에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 이때 기업역량(산업정보역량, 기회포착역량, 전략적 유연성, 거래비용절감)의 매개효과가 나타났다. 본 연구는 기업역량을 기업인 네트워크 활동의 직접적인 성과변수로 포함하여 경영성과의 측정을 시도하였으며, 기업인 네트워크 활동의 성과를 높이기 위해 네트워크 범위를 넓히기보다는 가장 중요한 네트워크 원천과의 교류에 집중하는 것이 바람직하며, 네트워크 활동의 질적 특성을 강화하기 위한 노력이 필요하다는 결론을 도출한 데 연구의 시사점이 있다.
ICT 발달로 인해 네트워크의 상태를 파악하고, 분석하는 네트워크 모니터링이 중요한 이슈가 되었다. TCP/IP 네트워크 상에서 SNMP는 폴링기법을 이용하여 네트워크 상태를 파악하는 대표적인 프로토콜이다. 폴링기법을 긴 주기로 시행했을 때 네트워크 상태 변화를 제대로 파악하기 어렵다. 반면에 그 주기가 짧으면 실시간으로 네트워크 상태를 파악할 수 있겠지만 폴링결과에 대한 응답메시지로 인해 트래픽이 증가하여 네트워크에 부담이 된다. 폴링 주기를 조절하므로 폴링 응답메시지에 대한 오버헤드를 조절하기 위한 논문들이 제안되었다. 하지만, 에이전트의 특성을 고려하지 않고, 랜덤하게 실시하여 일시적인 효과일 뿐 효율적으로 오버헤드를 줄이지 못한다. 이 논문에서는 폴링 트래픽의 오버헤드를 줄이면서 네트워크 상태를 실시간으로 파악할 수 있는 효율적인 폴링 기법을 제안한다. 제안 기법은 폴링주기를 짧게 실시하면서 네트워크 상태를 실시간으로 파악하기 위해 에이전트의 특성에 따라 가중치를 부여하고, 가중치에 따라 매니저가 차등적으로 폴링을 실시여부를 결정하여 폴링 트래픽에 대한 오버헤드를 줄였다.
무선 메쉬 네트워크 기술은 유선과 유사한 전송속도를 갖는 무선망을 구축하는 기술을 의미하며, 유선 네트워크와 비교하여 보다 효율적인 망 구축의 편의성 및 유연성을 제공한다. 이러한 무선 메쉬 네트워크는 라우터 노드의 이동성이 적고 에너지 영향에도 제약이 적게 따른다는 특징을 갖고 있다. 그러나 다양한 종류의 네트워크로 구성되는 특징으로 인해서 다중 경로의 설정 및 선택 시에 발생할 수 있는 시스템 오버헤드 등 고려되어야 하는 사항들이 많다. 그러므로 이러한 네트워크 특성에 맞는 경로 설정 기술이 반영되는 네트워크의 설계 및 최적화에 주목할 필요가 있다. 본 논문에서는 다중 경로 설정 시 발생 할 수 있는 문제에 효과적으로 대응하기 위해 라우터 노드의 트래픽 상황에 따른 데이터 손실률과 대역폭 및 링크의 흡수를 평가 요소로 활용하여 유전 알고리즘을 통한 동적 경로 설정에 대한 해결방법으로 무선 메쉬 네트워크의 라우팅 메트릭 기법을 제안한다.
지하철에서는 주로 LTE와 Wi-Fi를 통하여 급증하는 무선데이터서비스를 제공하고 있다. 승객의 이동에 따라 이용객 수가 급변하는 특성을 가지고 있으며, LTE는 사용자가 증가해도 안정적인 서비스 제공이 가능한 반면에 Wi-Fi는 이용객이 증가하면 접속시간이 증가하는 등 성능이 크게 저하되는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 Wi-Fi 전송망에 대한 수학적 모델링 및 시뮬레이션을 통하여 이용객 증가에 따른 접속지연 증가 특성을 분석하였으며, 영업운영 중인 지하철 10개 역 구간에서 Wi-Fi 망에의 접속지연 및 손실률을 측정하여 비교하였다. 측정 및 분석 결과는 지하철에서의 LTE와 Wi-Fi 간 데이터 오프로딩 구성에 필요한 접속방법 및 향후 LTE-R 도입시 효율적인 망 구성에 적용할 수 있다.
In this paper we propose a new controller design method using hybrid fuzzy-neural netowrk and neural network identification in order ot control systems which are more and more getting nonlinearity. Proposed method performs, for a nonlinear plant with unknown functions, hybird identification using a fuzzy-neural network and a neural network, and then a stable nonlinear controller is designed with those identified informations. To identify a nonlinear function, which is directly related to input signals, we can use a neural network which is satisfied with the proposed stable condition. To identify a nonlinear function, which is not directly related to input signals, we can use a fuzzy-neural network which has excellent identification characteristics. In order to verify excellent control performances of the proposed method, we compare the porposed control method with a conventional neural network control method through simulations and experiments with one link manipulator.
A controller using a multilayer neural network is proposed to the dynamic control of a PUMA 560 robot arm. This controller is developed based on an error back-propagation (BP) neural network. Since the neural network can model an arbitrary nonlinear mapping, it is used as a commanded feedforward torque generator. A Proportional Derivative (PD) feedback controller is used in parallel with the feedforward neural network to train the system. The neural network was trained by the current state of the manipulator as well as the PD feedback error torque. No a priori knowledge on system dynamics is needed and this information is rather implicitly stored in the interconnection weights of the neural network. In another experiment, the neural network was trained with the current, past and future positions only without any use of velocity sensors. Form this thim window of position values, BP network implicitly filters out the velocity and acceleration components for each joint. Computer simulation demonstrates such powerful characteristics of the neurocontroller as adaptation to changing environments, robustness to sensor noise, and continuous performance improvement with self-learning.
In this paper, we proposed a recurrent time delayed neural network controller which compensate a output of neural network controller. Even if learn by neural network controller, it can occur an bad results from disturbance or load variations. So in order to adjust above case, we used the fuzzy compensator to get an expected results. And the weight of main neural network can be changed with the result of learning a inverse model neural network of plant, so a expected dynamic characteristics of plant can be got. As the results of simulation through the second order plant, we confirmed that the proposed recurrent time delayed neural network controller get a good response compare with a time delayed neural network controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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