본 논문에서는 일반적인 실리콘 기반 n-MOSFET(n-type Metal Oxide Semiconductor Field Effect Transistor)의 절연 산화막 계면에서 방사선으로부터 유발되는 누설전류 경로를 차단하기 위하여 I형 게이트 n-MOSEFT 구조를 제안하였다. I형 게이트 n-MOSFET 구조는 상용 0.18um CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 공정에서 레이아웃 변형 기법을 이용하여 설계되었으며, ELT(Enclosed Layout Transistor)와 DGA(Dummy Gate-Assisted) n-MOSFET와 같은 레이아웃 변형 기법을 사용한 기존 내방사선 전자소자의 구조적 단점을 개선하였다. 따라서, 기존 구조와 비교하여 반도체 칩 제작에서 회로 설계의 확장성을 확보할 수 있다. 또한, 내방사선 특성 검증을 위하여 TCAD 3D(Technology Computer Aided Design 3-dimension) tool을 사용하여 모델링과 모의실험을 수행하였고, 그 결과 I형 게이트 n-MOSFET 구조의 내방사선 특성을 확인하였다.
본 논문은 프레임 단위의 영상을 탐색하기 위한 이미지 코드 생성 시스템으로, 이를 위해 시스템은 영상 내에 기계판독 및 식별 가능한 코드를 생성한 후, 생성된 코드를 이미지에 삽입한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 녹화일자, 녹화시간, 녹화장소 또는 촬영방향 등을 포함하는 녹화된 영상을 프레임 단위로 외부 노이즈에 상관없이 탐색할 수 있다. 시스템은 CCD 카메라와 전자나침반, GPS로부터 데이터를 입력받는 데이터 입력부와 GPS 위치값 및 방향값과 같은 연속된 값을 표현하기 위해 정해진 코드 생성 규칙을 적용하여 연속성을 갖는 데이터 영상코드를 생성하는 데이터 영상코드 생성부, 영상의 각 프레임에 데이터를 이미지로 삽입하는 이미지 삽입부로 구성된다. 또한 영상 내에 삽입된 이미지를 녹화과정, 복사과정 또는 보관과정에 있어서 외부로부터 추가된 노이즈에 대하여도 실시간으로 판독하며, 검색조건에 의해 영상 정보를 검색하는 영상 판독 검색부 및 제어부로 구성된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 디코더를 이용하여 구현되었으며, 이를 이용하여 영상내에 데이터 코드를 손쉽게 삽입하고 검색할 수 있는 시스템을 제공함으로써 영상 검색에 대한 정확성과 사용 만족도를 극대화 시킬 수 있다.
본 연구는 문헌연구를 통해 익스플로라토리움이 개발한 다양한 모바일 디바이스(Electronic Guidebook, Rememberer, I-Guides, eXspot)의 비간섭적 특성에 대해 조명했다. 인터랙티브 전시환경에서 관람객의 몰입경험과 의미 생성을 위해 모바일 디바이스에 필수적으로 요구되는 특성은 전시물과 관람객의 인터랙션에 대한 비간섭적 특성이었다. 모바일 디바이스의 사용성은 비간섭적 특성에 직접적인 영향을 미쳤고, 이로 인해 모바일 디바이스의 형태인자가 교체되었다. 또한 형태인자의 변화는 모바일 디바이스의 기능을 관람 경험에 대한 기억으로 축소시켰다. 또한 모바일 디바이스의 역할이 멀티미디어 가이드에서 관람 후 경험 상기 및 공유 활동을 지원하는 단순한 모바일 도구로 전환됨에 따라 연결완전성이 내재한 관람 모형의 구현이 불가능했다. 익스폴로라토리움이 실행한 일련의 프로젝트는 공통적으로 관람소요시간증가와 관람 후 심화 활동의 활성화 등의 효과를 거두었다. 하지만 박물관학적 관점에서 접근해 보면, 관람소요시간증가는 전시물과의 인터랙션으로 인한 효과가 아니라 관람 기록(MyExploratorium)이 생성되는 사진에 대한 흥미로부터 비롯되었기 때문에 개념적 타당성이 충분하지 않았다. 결론적으로 익스폴로라토리움이 개발했던 모바일 디바이스는 '개인화 기반의 관람경험확장을 최적화하기 위한 하나의 학습지원도구'라고 정의할 수 있다.
본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용하여 영유아기의 아기들의 수면 자세 모니터링을 할 수 있는 장치를 제작하였다. 수면 모니터링에 관한 기존에 시행한 연구는 실제 수면실에 카메라를 설치하여 수면하는 동안 카메라로 수면자세를 계속 녹화하여 수면 자세를 모니터링을 하는 방법과 압력센서를 사용하여 수면 자세를 모니터링 하는 연구가 있다. 이러한 연구는 수면 시 비교적 정확한 수면자세를 확인 할 수 있다는 장점이 있지만, 공간 및 장소 제약과 센서나 카메라의 설치, 고가의 비용 등의 단점을 가지고 있다. 또한 영유아기의 아기들에게 사용에 있어서는 불편 할 뿐 아니라 적용하기에도 어려움이 많다. 이번에 제안하는 방법은 3축 가속도 센서를 이용하여 X축,Y축,Z축의 값을 출력 받아 수면 자세의 파악 및 엎드려 있는 수면 자세에 대하여 부저를 이용하여 경고음을 나타내주는 방법이다. 이 방법은 3축 가속도 센서를 사용하여 데이터를 측정하고 Bluetooth를 이용하여 무선 전송함으로써 수면자세를 실시간으로 모니터링 할 수 있다. 또한 이렇게 수집된 데이터를 바탕으로 영유아기 아기들이 엎드린 자세로 수면시 발생 할 수 있는 질식 등에 안전하게 대처할 수 있다.
클라우드 컴퓨팅은 IT 관련된 기능들이 서비스 형태로 제공되는 컴퓨팅 스타일이다. 사용자들은 전문 지식이 없거나 제어할 줄 몰라도 인터넷으로부터 서비스를 이용할 수 있다. 정보가 인터넷 상의 서버에 영구적으로 저장되고 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 휴대용 기기 등과 같은 클라이언트에는 일시적으로 보관된다. 이러한 클라우드 컴퓨팅에서 소프트웨어와 데이터는 서버에 저장된다. 클라우드 컴퓨팅은 웹 2.0, SaaS(software as a service)와 같이 최근 잘 알려진 기술 경향들과 연관성을 가지는 일반화된 개념이다. 이들 개념들의 공통점은 사용자들의 컴퓨팅 요구를 만족시키기 위해 인터넷을 이용한다는 사실이다. 이는 단순히 서버 등의 자원을 제공해 주면서 사용자가 디바이스에 제약없이 데이터에 접근할 수 있도록 해준다. 개인적인 용도의 파일을 저장하고 이를 여러 디바이스에서 공유하는 클라우드 서비스가 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 Dropbox와 OAuth, PACloud를 통해 이와 같은 서비스를 구현할 수 있다. 또한 스레드 폴링을 이용하여 서버에 들어오는 여러 태스크들을 적절하게 처리할 수 있는 구현 기술을 제시하였다. 아울러 구현 기술을 설명하기 위해 소프트웨어 공학적인 여러 다이어그램을 제시하였다.
홈 네트워크 시스템에서는 각각의 전자 디바이스는 제조사별로 부과된 고유한 제어 데이터 포맷들을 가지고 있으며 거기엔 다양한 디지털 디바이스와 프로토콜 타입들이 있다. 게다가 다양한 디바이스들 간에는 서로 상호 운영환경들이 상이하기까지 하다. 이와 같은 특징들로 인해 홈 네트워크 시스템은 데이터 호환, 동시 제어, 동적 플러그인과 같은 결정적인 기능들을 지원하기가 매우 어렵다. 따라서 홈 네트워크 시스템은 상대적으로 재사용성이 낮은 편이다. 본 논문에서는 홈 네트워크 시스템의 재사용성을 향상시키기 위해 가변성들을 지원할 수 있는 재구성 가능한 프레임워크 설계 기법을 제안한다. 이를 위해 홈 네트워크 시스템의 가변적인 부분들을 추출하여 이러한 가변부들을 가변성 타입들로 정의한다. 그리고 이러한 가변부들을 반영한 재구성 가능한 프레임워크의 구조를 설계하고 선택 기법과 플러그-인 기법을 통해 재구성 가능한 프레임워크를 특화시킬 수 있는 기법을 제시한다. 또한 제안된 프레임워크를 실제 홈 네트워크 시스템에 적용함으로써 재사용성과 제안된 설계 기법을 평가하고, 재사용성 평가 메트릭을 이용해서 이러한 사례 연구들의 결과를 평가하여 분석하고자 한다. 본 연구의 제안된 기법이 평가 결과를 분석한 결과 현존 시스템보다 재사용성을 보다 향상시킬 수 있음을 기대한다.
최근 SSD(Solid State Drive)는 빠른 읽기/쓰기, 저전력 등 다양한 장점을 가지고 있어 스마트폰, 노트북, 서버 등의 저장장치로 사용 영역이 확대되고 있다. 하지만, 플래시 메모리의 읽기 및 쓰기의 비대칭적 성능과 제한된 쓰기 횟수가 SSD의 수명을 단축시키는 문제가 있어서 캐쉬(cache)로 사용되는 SSD의 내용을 변경시키는 블록 교체 기법(block replacement policy)이 매우 중요하다. Hybrid SSD의 수명을 향상 시킬 수 있는 방법 중 하나로 LARC 기법이 있으나, LARC는 SSD블록 관리를 위해 기존 LRU알고리즘을 사용하기 때문에 빈번히 참조되는 블록이 오래된 블록 대신 교체되어 SSD 미스율을 증가시킴으로써 시스템의 성능이 저하되는 문제점이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 다양한 데이터 읽기, 쓰기 환경에 효과적으로 대응하기 위해 블록의 재사용 간격을 고려한 새로운 블록 교체 기법을 제안한다. 제안된 기법은 블록 재사용 간격(Reuse interval)과 Age를 기반으로 최근성(Recency)을 추출하고 참조빈도(Frequency)를 같이 고려하여 블록을 교체한다. Workload 기반 Trace를 이용한 실험결과, 제안하는 기법은 여러가지의 기존 블록 교체 기법 및 LARC 알고리즘과 비교하여 쓰기 횟수 감소와 히트율 향상을 통해 시스템 성능과 SSD의 수명을 연장시킨다.
기존의 실내 침입 탐지 및 대상 객체의 이동 경로 추정은 객체가 수신 장치를 갖고 있어야 하는 문제점과 단일 셀(약 $100cm{\times}100cm$)의 공간 내에 객체의 수와 이동 범위를 파악할 수 없는 문제가 지적되어 왔다. 이러한 방법을 해결하기 위해 보편적으로 사용되는 기술인 CCTV를 이용한 방법은 환경적인 변수로 인하여 상당히 제한적일 뿐만 아니라 음영 지역에서(e.g., 상황인식 시스템이 설치되지 않은 곳, 광량이 현저히 낮아 환경의 상황을 파악할 수 없을 경우) 서비스를 받을 수 없다. 이에 본 논문은 센서 네트워크(Sensor Network) 시스템 기반의 객체 탐지 및 대응의 범위 확대가 가능함과 동시에 대상 객체의 이동경로 추적을 능동적으로 대응할 수 있는 실내 보안감시 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 가상의 시나리오에 기반을 두어 구현되었으며, 기존 시설에서 발생할 수 있는 환경적인 단점인 신호의 단절 및 사물의 위치 추정에 대한 손실을 보완하며, 위급한 상황 및 객체에 대한 행동 패턴의 신속한 분석이 가능케 되어, 비상시 사고 예방 및 발생된 상황에 대한 유연한 대처가 가능하리라 사료된다.
본 연구에서는 구성주의 대표적인 학습이론의 하나인 인지적 도제 이론을 적용하여 정보기기운용 기능사 자격증 웹 코스웨어를 설계하고 구현함으로써 문제해결의 주변적 참여에서 시작하여 전반에 걸친 완전한 참여와 주도가 이루어지도록 탐구하고, 학습자들의 학습을 도와주는 촉매자의 역할을 하였다. 실제 환경과 유사한 학습을 통하여 실제 상황에 적용할 수 있게 하고, 적극적인 상호작용이 가능하며, 학습과 관련된 정보 처리의 수준을 심화시킬 수 있는 기회가 제공된다. 학습자는 학습내용을 실시간으로 평가하여 부족한 부분을 피드백으로 효과적인 학습이 되도록 하였다. 연구 방법은 인지적 도제 이론을 적용하지 않은 웹 코스웨어 수업과 인지적 도제 이론을 적용한 웹 코스웨어 수업을 실시한 후 학업성취도와 학습태도를 평가하였으며 평가가 끝난 후 설문조사를 실시하였다. 본 연구 결과는 첫째, 인지적 도제 이론을 적용한 웹 코스웨어 학습 집단이 인지적 도제 이론을 적용하지 않은 웹 코스웨어 학습 집단보다 학업성취도 향상에 더 효과적이었다. 둘째, 인지적 도제 이론을 적용한 웹 코스웨어 학습은 학습태도 향상에 더 효과적이었다.
IoT 기반의 초연결사회가 되어감에 따라 암호, 인증, 전자서명 등을 위해 RSA와 같은 공개키암호시스템이 빈번하게 사용되고 있다. 공개키암호시스템은 악의적인 공격으로부터 보안성을 확보하기 위해 크기가 매우 큰 (안전)소수를 사용하는데 기기의 성능이 크게 발전하였음에도 불구하고 크기가 큰 (안전)소수생성은 수행시간이 오래 걸리거나 메모리를 많이 요구하는 작업이다. 본 논문에서는 수행시간과 사용공간의 효율을 높이기 위해 오일러체(Euler sieve)를 사용하는 ET-MR 소수검사법과 ET-MR-MR 안전소수검사법을 제안한다. 제안한 검사법을 확률적으로 분석한 수행시간 예측 모델을 제안하고 기존 방법들과 수행시간, 메모리 사용량을 비교하였다. 실험결과, 이론적 예측시간과 실제 수행시간의 차이는 거의 없었으며(4%미만) 각 알고리즘이 가장 빠를 때의 수행시간을 비교하면 ET-MR이 TD-MR보다 34.5%, DT-MR보다 8.5% 더 빨랐으며, ET-MR-MR이 TD-MR-MR보다 65.3% 더 빨랐고, DT-MR-MR과는 비슷하였다. 공간의 경우 k=12,381일 때 ET-MR이 DT-MR보다 약 2.7배 더 사용했지만 TD-MR보다 98.5% 더 적게 사용하였고 k=65,536일 때 ET-MR-MR이 TD-MR-MR 보다 98.4%, DT-MR-MR보다 92.8% 더 적게 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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