본 논문에서는 마이크로셀이나 피코셀과 같은 아주 작은 규모의 셀 영역 범위를 사용하는 차세대 무선 ATM 환경에서 효과적으로 이용될 수 있는 호제어절차 방식을 제시하고 개방형 큐잉 네트워크를 사용해 이의 성능분석을 행한다. 셀집단화 방식이라고 불리는 이 호제어절차는 단말의 이동성을 고려하여 새로운 호가 망 내로 수락될 때 단말이 이동할 확률이 높은 이웃한 물리적인 마이크로셀이나 피코셀들을 집합으로 모아서 지역적으로 매크로셀 정도로 넓은 영역을 담당하는 가상셀을 만들어 주는 방식으로, 높은 주파수 재사용 효율을 보장받으면서도 핸드오버에 따른 호제어절차의 개입을 줄일 수 있다는 장점을 지니고 있다. 그러나 셀집단화 방식에서는 일단 새로운 호가 가상셀 내의 영역으로 수락되고나면 제약없이 기지국 사이를 핸드오버하여 셀집단 내의 한 기지국에 집중하여 과부화 현상을 초래한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 셀집단화 방식이 사용하는 호수락제어의 판별기준으로서 기지국의 과부하 확률과 기지국이 과부하 상태에 머무르는 평균시간을 정의하고, 셀 집단 내에 존재할 수 있는 전체 통화호의 수를 일정한 값 이하로 제한할 경우와 그렇지 않을 경우를 비교하여 성능분석을 행하고 수치 결과를 보임으로써 셀집단화 방식의 효율성을 살펴본다.
사회적 생활환경이 향상되고 안정됨에 따라 도시지역의 건설시장이 포화되고 있다. 신축 보다는 기존건물의 리모델링 혹은 유지관리를 통해 사용수명을 연장시키는 방안에 대한 연구가 활발하다. 국내의 경우에도 노후 구조물 등을 중심으로 이러한 논의가 활발히 이루어지고 있으며, 리모델링의 사회적 중요성은 점점 증가되고 있다. 노후 구조물의 리모델링 공사의 경우 구조도면 및 구조계산서 등이 없는 경우가 대부분이며, 개보수 및 구조변경 등 여러 가지 위해요인으로 인해 구조안정성에 대한 불확실한 요소를 내포한 상태에서 공사가 진행되고 있는 현실이다. 특히 슬래브의 경우 이러한 불확실한 상황을 반영하듯이 리모델링 공사과정 중 부적절한 하중이 작용하여 구조물이 파괴되는 경우가 종종 보고되고 있는 현실이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 제약적인 환경 속에서 좀 더 정확한 구조해석을 실시하고자 유한요소법을 사용하여 설계하중 하에서 유한요소의 종류 및 배근의 유무에 따른 슬래브의 해석결과를 비교분석 하였다. 또한, 해석결과를 실제 리모델링 시공현장에 적용하여 해체잔재 및 해체장비 운용, 또한 동바리 보강에 따른 슬래브의 구조안정성을 평가하였다.
최근 관람객의 반응에 따라 실시간으로 대응하여 관객의 몰입과 만족도를 증대시키는 인터랙티브 전시 서비스에 대한 학계와 산업계의 관심이 높아지고 있다. 이러한 인터랙티브 전시 서비스를 효과적으로 구현하기 위해서는 관객의 반응을 통해 해당 관객이 느끼는 감정 상태를 추정할 수 있는 지능형 기술의 도입이 요구된다. 인간의 감정 상태를 추정하기 위한 시도들은 많은 연구들에서 이루어져 왔고, 그 중 대부분은 사람의 얼굴 표정이나 소리 반응을 통해 감정 상태를 추정하는 방식을 도입하고 있다. 하지만, 최근 소개되고 있는 연구들에 따르면 단일 반응이 아닌 여러 반응을 종합적으로 고려하는 이른바 멀티 모달(multimodal) 접근을 사용했을 경우, 인간의 감정 상태를 보다 정확하게 추정할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 키넥트 센서를 통해 측정되는 관객의 얼굴 표정, 몸짓, 움직임 등을 종합적으로 고려한 새로운 멀티모달 감정 상태 추정 모형을 제안하고 있다. 제안모형의 예측 기법으로는 방대한 양의 데이터를 효과적으로 처리하기 위해, 몬테칼로(Monte Carlo) 방법인 계층화 샘플링(stratified sampling) 방법에 기반한 다중회귀분석을 적용하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해, 15명의 피실험자로부터 274개의 독립 및 종속변수들로 구성된 602,599건의 관측 데이터를 수집하여 여기에 제안 모형을 적용해 보았다. 그 결과 10~15% 이내의 평균오차 범위 내에서 피실험자의 쾌/불쾌도(valence) 및 각성도(arousal) 상태를 정확하게 추정할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안 모형은 비교적 구현이 간단하면서도 안정성이 높아, 향후 지능형 전시 서비스 및 기타 원격학습이나 광고 분야 등에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
디지털 방송의 시작과 함께, 지상파, 위성, 케이블과 같은 다양한 매체를 통한 다채널 방송 시청 환경의 도래는 사용자에게 많은 방송 프로그램 시청 정보를 전달하게 되었다. 이와 더불어, 방송 단말에 전송된 다양한 방송 프로그램 정보를 탐색하고 선호 방송 프로그램을 선별하기 위해서는 사용자에게 많은 노력이 요구된다. 따라서, 사용자로 하여금 자신의 취향 및 자신이 원하는 방송 프로그램 정보에 자동적으로 근접할 수 있도록 하는 개인화된 방송 서비스가 요구되고 있다. 이러한 요구에 따라, 본 논문에서는 다채널 방송 시청 환경 하에서 사용자의 방송 프로그램 시청 히스토리를 분석하고, 특정 시간에 따른 사용자의 방송 프로그램 시청 패턴윽 추출하여 방송 프로그램 장르에 대한 사용자 선호도를 자동으로 계산하는 알고리즘을 제안하고. MPEG-7 MDS 구조에 따른 사응자 선호토 서술과 이를 이용하여 사용자의 선호도에 따라 방송 프로그램을 자동적으로 추천하는 TV 프로그램 추천 어플리케이션을 소개한다. 본 논룬의 실헐을 위해 AC Nielsen Korea에서 제공된 실제 연령대별, 성별, 시간대별로 사용자의 TV 시청 자료를 사용하였으며, 실험결과를 통해 본 논문에 제안된 베이시안 네트워크 기반 사용자 자동 학습 알고리즘이 효과적으로 사용자 선호도를 학습한 수 있음을 확인하였다.
무선 네트워크 환경의 불안정한 채널 상태는 패킷 손실과 패킷 재전송을 발생시키게 되고 그로 인해 비디오 스트리밍과 같은 시간적 제약을 가지는 서비스의 품질을 저하시키는 문제점을 갖는다. 이러한 무선 네트워크에서의 효율적인 멀티미디어 전송을 위해 최근에 QoS 기능을 강화한 IEEE 802.11e가 표준화되었다. 본 논문에서는 IEEE 802.11e 네트워크를 기반으로 네트워크 적응적인 H.264 비디오 스트림 전송기법에 관해 기술한다. 향상된 스트리밍 서비스를 제공하기 위해서는 현재의 무선 네트워크 상태에 적응적인 스트림 전송이 필요하다. 네트워크 상태는 패킷 손실률이나 가용 대역폭 측정을 통해 예측할 수 있으며, 이렇게 측정된 네트워크 상태를 크로스-레이어 기법을 기반으로 응용계층에 알려줌으로써, 현재 네트워크가 전송하지 못할 것으로 판단되는 데이터를 우선순위에 따라 차등적으로 제거하게 된다. 전송될 가능성이 없는 데이터를 미리 제거함으로써 시스템 리소스를 보다 효율적으로 사용하게 되며, 결과적으로 사용자에게 제공되는 스트리밍 서비스의 품질을 향상시킬 수 있다. 시뮬레이션 및 시스템구현을 이용한 성능검증을 통하여 제안하는 기법이 사용자에게 끊김없이 부드럽게 재생되는 비디오 스트리밍 서비스를 제공함으로써 서비스 품질을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
그리드 시스템의 SKY@Home에 적용된 통합 보안 모듈은 보안 기술을 좀 더 보완함으로써 그리드 시스템에 최적화된 보안모듈을 개발함으로써 보안성을 향상시켰다. 그러나, 현재 구현된 통합 보안 모듈은 Firewall, IDS, 바이러스 등을 제공하는 통합 모듈이지만 생성된 로그분석이나 룰 편집이 수작업으로 이루어져 관리자의 역할이 중요하게 작용된다. 따라서 관리자의 작업 처리가 원활하게 이루어지지 않을 경우 자원제공 PC들은 최신의 자료를 업데이트하기가 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 자료를 자동 갱신 하는 방법을 개선할 필요가 있다. 제안모델의 안전한 그리드 응용을 위한 정책기반 시스템의 자원제공 PC는 통합 보안 모듈을 적용함으로써 외부의 침입으로부터 클라이언트가 손쉽게 보안 기술을 활용하여 대처할 수 있다. 또한 자원제공 PC에서 사용되는 통합 보안 모듈은 추가적인 장비의 구입, 설치, 추가 비용이 없으므로 구현 비용이 현재 사용되는 보안 기술보다 적게 소요된다. 기존 제안방식에서 제공되는 다양한 기법으로 인한 시스템 자원 낭비를 줄이고자 그리드시스템에 최적화되도록 제안 시스템을 자원제공 PC에 적용함으로써 유효자원이 기존 방식보다 최대 20% 증가할 수 있어 침입탐지 및 예방, 바이러스 치료등의 절차에 따라 악의적 공격을 대처하는 동시에 시스템의 가용성, 신뢰성, 무결성 및 기밀성이 전체적으로 향상됨을 보였다.
'계피' 건조분말 및 물추출물의 혈당 개선 기능성을 평가하기 위하여 메타 분석을 실시하였다. 2017년 5월을 기준으로 DB 검색을 통해 4,688건의 자료를 수집하여, 선정/제외 기준에 따라 선별한 결과 총 14건 (n = 709)의 연구가 분석에 포함되었다. 건조분말의 경우 하루 1~6 g씩 섭취하였을 때, 공복혈당은 -1.55 mmol/L, 식후 혈당의 곡선하면적은 $-51.8mmol/L{\cdot}min$ 수준으로, 물추출물은 하루 0.1~0.5 g씩 섭취시 공복혈당이 -0.76 mmol/L 수준으로 개선시켰으며, 당화혈색소에는 영향이 없는 것으로 분석되었다.
과학기술 분야의 연구·개발 결과는 연구보고서 형태로 국가과학기술정보서비스(NTIS)에 제출된다. 각 연구보고서는 국가과학기술 표준 분류체계 (K-NSCC)에 따른 분류코드를 가지고 있는데, 보고서 작성자가 제출 시에 수동으로 입력하게끔 되어있다. 하지만 2000여 개가 넘는 세분류를 가지고 있기에, 분류체계에 대한 정확한 이해가 없이는 부정확한 분류코드를 선택하기 십상이다. 새로이 수집되는 연구보고서의 양과 다양성을 고려해 볼 때, 이들을 기계적으로 보다 정확하게 분류할 수 있다면 보고서 제출자의 수고를 덜어줄 수 있을 뿐만 아니라, 다른 부가 가치적인 분석 서비스들과의 연계가 수월할 것이다. 하지만, 국내에서 과학기술표준 분류체계에 기반을 둔 문서 자동 분류 연구 사례는 거의 없으며 공개된 학습데이터도 전무하다. 본 연구는 KISTI가 보유하고 있는 최근 5년간 (2013년~2017년) NTIS 연구보고서 메타정보를 활용한 최초의 시도로써, 방대한 과학기술표준 분류체계를 기반으로 하는 국내 연구보고서들을 대상으로 높은 성능을 보이는 문서 자동 분류기법을 도출하는 연구를 진행하였다. 이를 위해, 과학기술 표준분류 체계에서 과학기술 분야의 연구보고서를 분류하기에 적합한 중분류 210여 개를 선별하였으며, 연구보고서 메타 데이터의 특성을 고려한 전처리를 진행하였다. 특히, 가장 영향력 있는 필드인 과제명(제목)과 키워드만을 이용한 TK_CNN 기반의 딥러닝 기법을 제안한다. 제안 모델은 텍스트 분류에서 좋은 성능을 보이고 있는 기계학습법들 (예, Linear SVC, CNN, GRU등)과 비교하였으며, Top-3 F1점수 기준으로 1~7%에 이르는 성능 우위를 확인하였다.
인터넷의 성장과 개인의 참여는 사생활 정보 보호에 관련된 비효율적 관리 방안에 대한 문제의식을 불러일으키고 있으며 이를 해결하기 위한 여러 연구들이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 기존에 존재하는 문서 분류 방법론을 이용하여 개인의 사적 공간을 나타내는 프라이버시의 항목 중 개인을 식별할 수 있거나 개인이 민감해 할 수 있는 사생활 정보를 담고 있는 문서를 탐지 혹은 분류하는 방법에 대해서 다룬다. 논문의 실험에서 기존의 학습데이터에 추가적으로 개인정보의 유형에 관련된 하위 학습 데이터를 추가함으로써 자동 문서 분류 알고리즘의 성능 측정치를 높이는 것을 시도하였다. 또한 개인정보의 유형에 따라 알고리즘에 효과적으로 적용하는 방향을 제시하기 위하여 기존 논문에서 나타난 개인정보의 유형들을 분석하였다. 개인정보 관련 문서로 분류된 학습 대상과 함께 개인정보에 영향력이 있는 개인정보 유형들을 추가 학습시켜 알고리즘이 학습하는 문서 자질(feature)의 질(quality)을 높였다. 높아진 학습 자질의 질로 인하여 기존의 Na$\ddot{i}$ve Bayes 방법론을 이용한 평가 측정치가 높아질 수 있었다.
항해서지란 수로정보를 담당하는 공인기관에서 제작한 항해 목적의 책자 혹은 정보로서, IMO의 해상인명안전협약(SOLAS)나 항만국통제(PSC) 등 항해 요구사항을 만족하며, 등대표, 전파 신호, 항행통보, 항로지 등의 정보를 포함한다. 국제수로기구의 항해서지 실무 그룹은 수로 및 항해 관련 요구사항을 전자적으로 표현하기 위해 표준을 수립하고 있으며, 항해서지를 책자 유형의 NP1, 전자 유형의 NP2, ECDIS 사용목적의 NP3로 구분하고 있다. 항해서지는 해도와 함께 중요한 정보로서 해도제작 체계와 연계, 최신성, 서비스 향상을 위해 전자적인 항해서지 개발이 요구되고 있으나 우리나라의 경우 책자 유형의 NP1의 수준에 있다. 이를 위해 본 연구에서는 국내 전자항해서지 현황과 국제 동향을 분석하여 우리나라 전자항해서지 개발방안을 제시하고, 전자항해서지 시범개발 내용으로서, 남해안 항로지 데이터베이스를 구축, 항로지 편집 프로그램 개발, 항로지 정보의 KML 변환, 항로지 사용자 프로그램 개발을 수행 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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