최근의 통신환경은 유선환경에서 무선 환경으로 빠르게 변화하고 있다. Open Shortest Path First (OSPF)는 유선 통신망에서 주로 사용되는 링크 상태 라우팅 프로토콜로, 주변 라우터의 링크 상태를 파악하여 트래픽 경로를 결정하는 라우팅 방법이다. 기존의 OSPF의 비용함수는 라우터의 링크를 변경하지 않으면 처음 설정한 비용으로 운용된다. 그러나 무선 환경에서는 링크의 성능이 다른 환경적 요인에 의해 큰 차이를 보이게 된다. 무선 환경에서 Bit Error Rate (BER)은 링크 상태에 큰 영향을 주는 파라미터로, 기존의 OSPF 비용함수에서는 링크의 BER을 고려하지 않고 단지 링크의 대역폭만을 고려한다. 본 논문에서는 링크 성능에 영향을 줄 수 있는 다양한 파라미터를 분석하여 비용함수에 적용 가능여부를 검증하였다. 새로운 비용함수를 제안하기 위해 Effective 대역폭을 사용하였다. Effective 대역폭은 링크의 BER과 대역폭을 고려하여 새롭게 제안한 방식으로 계산된다. 계산된 Effective 대역폭은 제안하는 Triggering 조건에 의해 적용됨에 따라, 링크의 상태가 수시로 변경되는 무선 환경에서도 상대적으로 적은 Link State Update (LSU)가 발생하여 네트워크의 불안정성을 줄인다. 실험 결과를 통하여 제안하는 비용함수가 무선 환경에서 기존의 OSPF 비용함수를 사용한 경우보다 음성 서비스와 데이터 전송 서비스에서 좋은 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
인공지능, 로봇, 빅데이터 등의 기술발전으로 사회 전분야에 대변혁을 일으키고 있다. 본 논문에서는 예비교사들의 인터넷/게임/스마트폰생활 습관 정도를 파악하고, 무인자동차의 윤리적 딜레마 상황에서 남녀별, 진단군별 선호도 요인의 차이를 분석하였다. 분석결과, 남학생 대부분은 인터넷/게임생활습관의 고위험군이며, 남학생이 여학생에 비해 게임에 더 몰두하고 내성이 생겨 일상생활에 지장을 받고 있었다. 인터넷/게임/스마트폰생활 습관중 하나라도 고위험군 학생들은 인터넷/게임/스마트폰생활 습관 3가지 모두 고위험군일 가능성이 높았으나, 스스로 인터넷/게임/스마트폰 중독이라고 자각하고 있었으며 사용습관을 바꾸기를 원했다. 이들의 모랄 머신 평가결과, 남녀별, 진단군별 선호도 차이는 통계적으로 유의하지 않았지만, 무인자동차의 윤리적 딜레마 상황에서 선택의 선호도는 남녀, 일반군/고위험군 모두 사람우선, 보행자우선, 소수보다는 다수를, 교통규칙을 잘 지키는 사람을 중시하였다. 남학생보다는 여학생이 이를 더 중요하게 생각하였으며, 일반군보다 고위험군 학생들이 사회적 지위가 낮은사람, 젊은이보다 노인을 우선시 하는 경향을 보였다.
공공도서관은 거주민들의 광범위한 지식과 이념을 학습하는 공간이며, 삶에 직접적으로 연결되어 있는 만큼 관련된 연구들이 다양하게 수행되어 왔다. 대부분의 선행연구에서 인구, 교통, 접근성, 환경 등의 변수가 도서관 이용에 관련성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 도서대출 이력(1,820,407건)과 회원정보(297,222명) 자료를 기반으로 문화적 특성의 변수를 반영하여 도서 대출수요와 관련성을 분석한 점이 선행연구와의 차별성이라 할 수 있다. 분석결과 기술과학 도서 대비 사회과학, 문학 도서 대출이 증가할수록 도서 대출수요가 증가하는 것으로 분석되었으며, 도서관 충성고객들이 도서 대출수요의 주요한 요인으로 확인되었다. 그 외 다양한 기술통계분석을 활용하여 도서관 도서대출 수요 특성을 분석하였으며, 분석결과를 바탕으로 정책적 시사점과 연구의 한계도 제시하였다. 그리고 문화적 특성이 장소, 시점 등에 따라 변화됨을 감안하면 앞으로 관련연구가 지속되어야 할 것으로 판단된다.
최근 스마트 단말 및 다양한 사물인터넷(Internet of Things) 장치들이 요구하는 고품질/대용량 데이터 트래픽 양이 급격히 증가함에 따라 5G/6G 기반의 차세대 셀룰러 네트워크는 단말 간 직접 통신(Device-to-device communication, D2D) 기술에 관심을 집중하고 있다. 하지만, D2D 통신은 매크로 셀의 주파수 재사용으로 전체 시스템 성능은 향상되지만, D2D 사용자 단말(D2D user equipment, DUE)로부터 전송되는 간섭량이 증가하여 매크로 사용자 단말(Macro user equipment, MUE)의 성능은 감소된다. 따라서, 본 논문에서는 차세대 하향링크 셀룰러 네트워크에서 DUE의 수가 증가하여도 MUE의 성능을 보장할 수 있는 D2D 유동적 채널관리 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 매크로셀 기지국이 MUE가 수신하는 간섭과 신호 대 간섭 잡음비(Signal to interference and noise ratio) 정보를 기반으로 DUE에게 부채널을 유동적으로 할당한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 D2D 유동적 채널관리 방법이 다른 채널관리 방법들과 비교해 MUE의 SINR 기준값이 증가함에 따라 MUE의 성능이 우수함을 보인다.
이 연구는 소셜미디어 캠페인 연구의 동향과 쟁점을 세 측면에서 고찰하였다. 즉 '소셜미디어 캠페인 전략의 양상, 소셜미디어를 규율하는 제도적 환경 및 소셜미디어 캠페인의 정치적 효과'는 웹 확산 이래 웹블로그를 거쳐 소셜미디어 단계에 이르기까지 각국의 선거캠페인에서 지속적으로 제기되고 있는 논제이다. 분석 결과 소셜미디어 캠페인 전략은 대표중심론 대시민중심론을 축으로 쟁점이 제기되어왔으며, 제도적 환경은 공정선거를 위한 동원형 규제론 대 시민참여를 위한 정보기본권 강화가 핵심 논제로 고찰되었다. 이어서 이 연구는 세 주제 중 가장 분석이 취약한 정치적 효과를 실증적으로 논구하기 위하여 20대 총선을 사례로 경험적 분석을 수행하였다. 구체적으로 '후보(정당)들의 트위터 캠페인 참가 동향, 당파적 동원과 유권자 반응 및 선거 결과에 대한 플랫폼 효과'를 경험적으로 고찰하였으며 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 19대 총선에 비해서 트위터 캠페인 참가자가 크게 증가하였다. 그리고 트위터 캠페인은 자원동원능력에서 우위에 있는 양당 주도로 진행되었다. 둘째, 트위터가 당파적 공간이라는 점이 명료하게 확인되었다. 특히 수도권의 진보 후보들이 훨씬 더 크게 지지층을 동원하였다. 마지막으로 트위터 캠페인은 득표율 상승과 당선에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 팔로어수와 활동기간이 통계적으로 유의하게 나타나, 선거운동에서 네트워킹과 사회자본을 촉진하는 기능이 더욱 중요하다는 것을 입증하였다.
최근 온도상승으로 인한 폭염 증가와 대기 풍속의 약화가 상호작용하면서 열환경과 미세먼지(PM10)가 문제가 되고 있다. 도시지역 내에서 다른 지역들보다 온도와 대기오염 농도가 높은 도시열섬과 도시오염섬 현상이 나타나고 있음이 알려져 있으나, 공간데이터로 구축 가능한 미세 자료의 부족 등으로 이를 함께 살펴본 연구는 많지 않았다. 최근 위성영상과 민간통신업체의 인프라에서 측정한 빅데이터들이 생산되면서 온도와 대기오염에 대한 세밀한 공간분포 분석이 가능하게 되었다. 이에 본 연구는 부산광역시를 대상으로 도시열섬과 도시오염섬의 공간적 분포패턴을 살펴보고 두 현상의 분포 특성을 비교 분석하고자 하였다. 연구에는 Landsat 8 위성영상의 지표면온도와 민간자동관측시스템에서 도출된 대기온도, 미세먼지농도 데이터를 30m*30m 단위로 격자화하여 공간분석을 수행하였다. 분석 결과, 도시열섬과 도시오염섬이 동시에 발생하는 대표적인 지역들로 취약 주거지역과 공업지역들이 다수 포함되어 있었다. 부산시의 대표적 주거 취약지역으로 알려진 서동, 반송동 등의 주요 정책이주지가 포함되었는데 해당 지역은 소규모 필지에 건축물의 밀도가 상당히 높은 지역으로 통풍, 환기 등에 문제가 많은 주거지역이다. 이러한 지역의 주민 중 상당수는 폭염과 대기오염에 대한 대응 능력이 낮아 관련 정책 수립 시 우선적으로 이 지역들이 고려될 필요가 있다. 도시열섬과 도시오염섬의 동시발생지역에 포함된 공업지역들은 콘크리트나아스콘 기반의 불투수면의 비중이 높고, 식생이 부족할 뿐 아니라 교통량도 많은 것으로 나타났다. 도시열섬과 도시오염섬 분석에 대한 신뢰성을 살펴보기 위해 핫스팟분석을 진행한 결과, 99.96% 이상의 지역이 99% 신뢰수준의 핫스팟지역에 해당함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 제도적으로 운영 중인 터널내 CCTV들로부터 실시간으로 들어오는 영상들을 최신 딥러닝 알고리즘을 이용, 학습시켜 다양한 조건의 터널환경에서 돌발 상황을 감지하고 그 돌발 상황의 종류들을 분류해 내는 시스템 개발을 위한 사전검토 연구를 수행하였다. 사전검토 연구를 위해, 2개의 도로현장의 교통류 CCTV영상 일부를 이용하여 가용한 전통적인 영상처리기법으로 영상내부로 집입하는 차량을 감지하고, 이동경로를 추적하여 일정 시간간격의 이동 차량의 좌표와 시간정보를 추출하고 학습자료를 구성하였다. 각 차량의 이동정보는 차선변경, 정차 등 6가지의 이벤트 정보와 연계된다. 차량 이동정보와 이벤트로 구성된 학습자료는 레질리언스(resilience) 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습하였다. 2개의 은닉층을 설정하고, 각 은닉층의 노드수에 대한 9개의 은닉구조 모델을 설정하여 매개변수 연구를 수행하였다. 본 사전검토의 경우에는 첫 번째, 두 번째 은닉층 노드수가 각각 300개와 150개로 설정된 모델이 합리적으로 가장 추론정확도가 높은 것으로 평가되었다. 이로부터 일반화되기 매우 힘든 복잡한 교통류 상황을 기계학습을 이용하여 어떠한 사전 규칙설정 없이도 교통류의 특징들을 정확히 자동으로 감지할 수 있는 가능성을 보였다. 본 시스템은 시스템의 운용을 통해 지속적으로 교통류 영상과 이벤트 정보가 늘어난다면, 자동으로 그 시스템의 인지능력과 정확도가 자동으로 향상되는 효과도 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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