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The construction of smart communities is a new method and important measure to ensure the security of residential areas. In order to solve the problem of low accuracy in face recognition caused by distorting facial features due to monitoring camera angles and other external factors, this paper proposes the following optimization strategies in designing a face recognition network: firstly, a global graph convolution module is designed to encode facial features as graph nodes, and a multi-scale feature enhancement residual module is designed to extract facial keypoint features in conjunction with the global graph convolution module. Secondly, after obtaining facial keypoints, they are constructed as a directed graph structure, and graph attention mechanisms are used to enhance the representation power of graph features. Finally, tensor computations are performed on the graph features of two faces, and the aggregated features are extracted and discriminated by a fully connected layer to determine whether the individuals' identities are the same. Through various experimental tests, the network designed in this paper achieves an AUC index of 85.65% for facial keypoint localization on the 300W public dataset and 88.92% on a self-built dataset. In terms of face recognition accuracy, the proposed network achieves an accuracy of 83.41% on the IBUG public dataset and 96.74% on a self-built dataset. Experimental results demonstrate that the network designed in this paper exhibits high detection and recognition accuracy for faces in surveillance videos.
국내 상수도관의 파열, 결함 등으로 인한 누수율로 인한 손실이 매우 크고, 이런 누수를 예방을 위한 방지 대책이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 진동 센서를 활용한 누수 탐지 센서를 개발하고 인공지능 기술을 활용한 최적의 누수 탐지 알고리듬을 제시하고자 한다. 상수도 배관에서 취득한 진동음은 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용한 전처리 과정을 거친 뒤, 최적화된 트리 기반 부스팅 알고리듬을 적용하여 누수 분류를 하였다. 다양한 실증 환경에서 취득한 약 26만여 개의 실험 데이터에 적용한 결과 기존의 SVM(Support Vector Machine) 방법에 비해약 4%가 향상된 97%의 정확도를 얻었고, 연산 처리속도는 약 1,362배가 향상되어 엣지 디바이스 적용에도 적합함을 확인하였다.
Losses in domestic water supply due to leaks are very large, such as fractures and defects in pipelines. Therefore, preventive measures to prevent water leakage are necessary. We propose the development of a leakage detection sensor utilizing vibration sensors and present an optimal leakage detection algorithm leveraging artificial intelligence. Vibrational sound data acquired from water pipelines undergo a preprocessing stage using FFT (Fast Fourier Transform), followed by leakage classification using an optimized tree-based boosting algorithm. Applying this method to approximately 260,000 experimental data points from various real-world scenarios resulted in a 97% accuracy, a 4% improvement over existing SVM(Support Vector Machine) methods. The processing speed also increased approximately 80 times, confirming its suitability for edge device applications.
For the scenario of open pit mining, at present, manual periodic verification is mainly carried out in China with the help of video surveillance, which requires continuous investment in labor cost and has poor timeliness. In order to solve this difficult problem of early warning and monitoring, this paper researches a spatialized algorithmic model and designs an early warning system for open-pit mine transboundary mining, which is realized by calculating the coordinate information of the mining and extracting equipments and comparing it with the layer coordinates of the approval range of the mines in real time, so as to realize the determination of the transboundary mining behavior of the mines. By taking the Pingxiang area of Jiangxi Province as the research object, after the field experiment, it shows that the system runs stably and reliably, and verifies that the target tracking accuracy of the system is high, which can effectively improve the early warning capability of the open-pit mines' overstepping the boundary, improve the timeliness and accuracy of mine supervision, and reduce the supervision cost.
본 논문에서는 지구온난화 문제를 해결하기 위해 새로운 에너지원을 만드는 것보다 기존 에너지을 효율적으로 활용하는 인공지능 기반의 에너지 플랫폼 시스템을 제안한다. 이를 위해 공공정보 데이터 포털 및 기상청 데이터를 수집하고 분석하여 최근 5년간 에너지 사용량 및 온실가스 배출량 등 전반적인 에너지 데이터를 전력공급자와 사용자에게 제공하여, 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 실시간 에너지 정보 제공 및 효율적인 분산전원 시스템을 제공하고자 한다. 또한 기존 에너지 플랫폼의 한계점을 극복하기 위해 강력한 보안 및 개인정보 보호 기능을 제공하고 있다. 구축된 에너지 플랫폼을 통해 전력 공급자와 사용자의 편의성을 향상 시키고, 불필요한 과잉 전력 생산을 방지하여 지구온난화 문제에 기여하고자 한다. 본 논문에서는 시스템의 설계부터 구현까지의 내용을 상세하게 설명하고, 향후 보완 및 개선 방향을 제시한다.
This manuscript proposes an artificial intelligence-based(AI) energy platform system that efficiently use existing energy than creating new energy than creating new energy sources. To this end, it collects public information data portal and statistics data portal and data emissions, including energy usage and greenhouse gas emissions, including energy consumption and greenhouse gas emissions.In addition, it provides strong security and personal information protection functions to overcome the limit of existing energy platform. Through the built energy platform, improving power supply and user convenience of users and users to contribute to global warming issues.In this paper, the contents to implement the contents of the system, and improvement direction from the future completion and improvement direction.
Aiming at the problem of low contrast and difficult to recognize video images in low-light environment, we propose an adaptive contrast compensation enhancement algorithm based on human visual perception. First of all, the video image characteristic factors in low-light environment are extracted: AL (average luminance), ABWF (average bandwidth factor), and the mathematical model of human visual CRC(contrast resolution compensation) is established according to the difference of the original image's grayscale/chromaticity level, and the proportion of the three primary colors of the true color is compensated by the integral, respectively. Then, when the degree of compensation is lower than the bright vision precisely distinguishable difference, the compensation threshold is set to linearly compensate the bright vision to the full bandwidth. Finally, the automatic optimization model of the compensation ratio coefficient is established by combining the subjective image quality evaluation and the image characteristic factor. The experimental test results show that the video image adaptive enhancement algorithm has good enhancement effect, good real-time performance, can effectively mine the dark vision information, and can be widely used in different scenes.
신품종 농작물 생육 환경 모니터링을 위해 보급형 스마트센서 태그 기술을 활용한 농업 생산 인프라 구축 및 농업 자원 관리 체계 강화가 필요하다. 또한, IoT 기술을 활용한 고품질의 신품종 농작물 개량 인프라 구축 및 모니터링 체계를 강화해야 하며, 신품종 작물 개량에 필요한 환경 모니터링을 위한 보급형 스마트 센서 (RFID UHF Sensor Tag) 기술이 스마트팜 환경에서 절실히 필요한 상황이다. 따라서, 본 논문에서는 이기종 통합 센서 기반의 스마트 태그 기능을 구현할 수 있는 통합 센서를 구현하였다. 또한, 구현된 스마트 통합 태그와 스마트폰 연동을 통해 농작물을 실시간으로 관리할 수 있는 기술을 개발하였다. 이를 위해, RFID와 블루투스 통신이 가능한 통합형 안테나를 구성하였고, 블루투스 기능을 통하여 스마트폰에서 직접 정보를 수집할 수 있는 통신 방법을 병행하였다.
In order to monitor the growth environment of new varieties of crops, it is necessary to build the agricultural production infrastructure and strengthen the agricultural resource management system using popular smart sensor tag technology. In addition, the infrastructure for improving high-quality new varieties of crops using IoT technology and the monitoring system must be strengthened. In other words, widespread smart sensor (RFID UHF Sensor Tag) technology for environmental monitoring required for improving new crop varieties is desperately needed in the smart farm environment. Therefore, in this paper, we implemented an integrated sensor that can implement smart tag functions based on heterogeneous integrated sensors. In addition, we developed a technology that can manage crops in real time through the implemented smart integrated tag and smartphone linkage. For this purpose, an integrated antenna capable of RFID and Bluetooth communication was constructed. In addition, a communication method that allows information to be collected directly from the smartphone through the Bluetooth function was used.
본 논문은 터틀봇3 (TurtleBot3)를 기반으로 ROS(Robot Operating System) 환경에서 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)과 Navigation 기법을 적용한 사물인터넷 기반의 실내 자율주행 시스템을 제안한다. 제안한 자율주행 시스템을 실내 자율주행 휠체어 및 로봇 등에 적용 가능하다. 본 연구에서는 실내 자율주행 휠체어에 적용하여 동작을 검증하였다. 제안한 자율주행 시스템은 2가지 기능을 제공한다. 첫째, 실내 환경 정보를 수집 및 저장하고, 이를 통해 휠체어가 장애물을 인식할 수 있도록 한다. 이를 통해 만들어진 Map을 이용한 Navigation을 수행하여 탑승자가 원하는 위치까지 휠체어의 자율주행을 통해 이동할 수 있다. 둘째, OpenCV를 이용한 이미지 인식을 통해 특정 로고를 추적하여 이동하는 기능을 제공한다. 이를 통해 기관 고유 로고가 그려진 유니폼을 착용한 안내원에게 안내 서비스를 받을 수 있도록 한다. 제안한 시스템은 기존의 휠체어보다 이동성, 안전성, 사용성을 향상해 탑승자에게 편리함을 제공할 것으로 기대한다.
This paper proposes an IoT-based indoor autonomous driving system that applies SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) and Navigation techniques in a ROS (Robot Operating System) environment based on TurtleBot3. The proposed autonomous driving system can be applied to indoor autonomous wheelchairs and robots. In this study, the operation was verified by applying it to an indoor self-driving wheelchair. The proposed autonomous driving system provides two functions. First, indoor environment information is collected and stored, which allows the wheelchair to recognize obstacles. By performing navigation using the map created through this, the rider can move to the desired location through autonomous driving of the wheelchair. Second, it provides the ability to track and move a specific logo through image recognition using OpenCV. Through this, information services can be received from guides wearing uniforms with the organization's unique logo. The proposed system is expected to provide convenience to passengers by improving mobility, safety, and usability over existing wheelchairs.
지난 몇 년 동안 5G와 같은 새로운 저 지연 통신 프로토콜을 기반으로 IoT 엣지가 등장하기 시작했다. 그러나, IoT 엣지는 막대한 이점에도 불구하고, 새로운 보완 위협을 초래하여 이를 해결하기 위한 새로운 보안 솔루션이 필요하다. 본 논문에서는 IoT 시스템을 보완하는 클라우드 환경기반의 IoT 엣지 아키텍처 모델을 제안한다. 제안 모델은 IoT 엣지 장치에서 추출한 네트워크 트래픽 데이터를 기계 학습에 작용하여 사전에 보안 위협을 예방한다. 또한, 제안 모델은 로컬 노드에서 보안 데이터 일부를 할당함으로써 액세스 네트워크(엣지)에서의 부하 및 보안을 보장한다. 제안 모델은 IoT 엣지 환경 중 로컬 노드에 데이터 처리 및 관리의 일부 기능을 할당함으로써 액세스 네트워크(엣지)의 부하를 더욱 줄이는 동시에 취약 부분을 안전하게 보호한다. 제안 모델은 다양한 IoT 기능을 네임 서비스로 가상화하고, 필요에 따라 하드웨어 기능과 충분한 계산 리소스를 로컬 노드에 배포한다.
Over the past few years, IoT edges have begun to emerge based on new low-latency communication protocols such as 5G. However, IoT edges, despite their enormous advantages, pose new complementary threats, requiring new security solutions to address them. In this paper, we propose a cloud environment-based IoT edge architecture model that complements IoT systems. The proposed model acts on machine learning to prevent security threats in advance with network traffic data extracted from IoT edge devices. In addition, the proposed model ensures load and security in the access network (edge) by allocating some of the security data at the local node. The proposed model further reduces the load on the access network (edge) and secures the vulnerable part by allocating some functions of data processing and management to the local node among IoT edge environments. The proposed model virtualizes various IoT functions as a name service, and deploys hardware functions and sufficient computational resources to local nodes as needed.
본 논문에서는 테마파크, 메가 이벤트, 전시공연에 시공간을 넘어서 디지털 캔버스로 활용하고 있는 프로젝션 매핑에 대해서 연구하였다. 기존 고정된 대상에 사용하던 프로젝션 기술은 활용도에 있어서 움직이는 대상에 맵핑 하기 힘들다는 한계점이 있기 때문에 움직이는 피사체를 추적하여 매핑할 수 있는 기술과 동적으로 움직이는 대상을 기반으로 실시간 동적 프로젝션 매핑 시스템을 개발하여 공연, 전시, 테마파크 등 다양한 시장 대응이 가능하도록 관련 연구가 시급한 실정이다. 본문에서는 실시간 사물에 해당하는 요소를 추적할 수 있는 하드웨어 개발과 초고속 영상처리를 하여 딜레이 현상이 없는 시스템을 제시하고자 한다. 구체적으로 실시간 오브제 영상분석 및 프로젝션 포커싱 제어부 개발, 실시간 오브제 추적 시스템을 위한 통합 운영 시스템, 프로젝션 매핑을 위한 영상처리 라이브러리 개발을 구현한다. 본 연구는 최근 실시간 비전머신 기반의 검출 기술을 활용한 기술 집약적인 산업임과 동시에 첨단의 과학기술이 융합되어 연출되는 산업으로 활용도가 다양할 것으로 기대된다.
Abstract In this paper, we studied projection mapping, which is being utilized as a digital canvas beyond space and time for theme parks, mega events, and exhibition performances. Since the existing projection technology used for fixed objects has the limitation that it is difficult to map moving objects in terms of utilization, it is urgent to develop a technology that can track and map moving objects and a real-time dynamic projection mapping system based on dynamically moving objects so that it can respond to various markets such as performances, exhibitions, and theme parks. In this paper, we propose a system that can track real-time objects in real time and eliminate the delay phenomenon by developing hardware and performing high-speed image processing. Specifically, we develop a real-time object image analysis and projection focusing control unit, an integrated operating system for a real-time object tracking system, and an image processing library for projection mapping. This research is expected to have a wide range of applications in the technology-intensive industry that utilizes real-time vision machine-based detection technology, as well as in the industry where cutting-edge science and technology are converged and produced.
본 연구의 목적은 유아교사들의 디지털 역량 수준을 측정할 수 있는 도구를 개발하기 위해 디지털 역량 지표에 대한 타당성을 검토하는 것이다. 이를 위해 유아교사 272명 대상으로 자료를 수집한 후 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석 결과 4개 요인이 도출되었으며 확인적 요인분석을 통해 각 역량군과 하위역량지표 구성 모형에 대한 적합도, 타당도(집중타당도, 판별타당도) 및 신뢰도를 검증하였다. 최종적으로 검증된 4요인은 ‘디지털 기술 이해’, ‘디지털 기술 활용’, ‘디지털 기술 기반 상호작용’, ‘디지털 윤리 이해 및 실천’ 역량군으로 명명하였다. 분석결과를 통해 유아교사들의 디지털 역량을 측정하는 도구에 대한 신뢰도와 타당도를 입증할 수 있었고 본 연구결과는 유아교사들의 디지털 역량을 측정하고 각 디지털 역량 수준에 적합한 교육을 실시하는데 기초를 제공할 수 있다는 점에서 의의가 있다.
The purpose of this study is examine the validity of digital competency indicators in order to develop a tool that can measure the digital competency of preschool teachers. To review the validity, exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis were conducted on the data of 272 preschool teachers. The exploratory factor analysis resulted in four factors, and the confirmatory factor analysis verified the fit, validity(convergent validity, discriminant validity) and reliability of each competency group and the model composition of sub-competency indicators. The four factors validated were named 'Understanding Digital Technologies', 'Digital Technology Understanding’, ‘Digital Technology Application’, ‘Digital Technology-based Communication’, ‘Digital Ethics Understanding and Practice'. The analysis results demonstrated the reliability and validity of the tool for measuring the digital competencies of preschool teachers, and it is meaningful in that it can provide a foundation for measuring the digital competency of preschool teachers and conducting education program suitable for each digital competency level.
본 논문에서는 YOLO(You only look once)v5를 기반으로 한 실시간 객체 검출 기술을 활용하여 스마트 엘리베이터 시스템을 연구하였다. 외부 엘리베이터 버튼이 눌러지면 YOLOv5 모델이 카메라 영상을 분석하여 대기자의유무를 판별하고, 대기자가 없다고 판별되면 해당 버튼을 자동으로 취소시킨다. 연구에서는 YOLOv5와 사물인터넷에서 활용되는 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)를 통한 객체 탐지 및 통신 기술의 효과적인 구현 방법을 소개한다. 그리고 이를 활용하여 대기자 유무를 실시간으로 판별하는 스마트 엘리베이터 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 불필요한 소비 전력을 절감하면서 CCTV(closed-circuit television)의 역할을 할 수 있다. 따라서 제안한스마트 엘리베이터 시스템은 안전 및 치안 문제에도 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
In this paper, a smart elevator system was studied using real-time object detection technology based on YOLO(You only look once)v5. When an external elevator button is pressed, the YOLOv5 model analyzes the camera video to determine whether there are people waiting, and if it determines that there are no people waiting, the button is automatically canceled. The study introduces an effective method of implementing object detection and communication technology through YOLOv5 and MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) used in the Internet of Things. And using this, we implemented a smart elevator system that determines in real time whether there are people waiting. The proposed system can play the role of CCTV (closed-circuit television) while reducing unnecessary power consumption. Therefore, the proposed smart elevator system is expected to contribute to safety and security issues.
높은 데이터 신뢰성을 요구하는 엔터프라이즈 저장시스템은 데이터 손실 및 장애 시 복구를 위해 RAID (Redundant Array of Independent Disks) 시스템을 적용하고 있다. 특히 RAID 5는 패리티를 여러 저장장치에 분산저장하여 공간 효율성과 안정성을 보장하였다. 그러나 저장장치의 용량이 서로 다를 경우 가장 작은 용량의 저장장치기준으로 RAID가 구축되어 저장공간의 낭비가 발생한다. 따라서 이러한 자원관리 문제를 해결하기 위한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 SSD(Solid State Disk)로 구성된 RAID에서 각각의 독립적인 NAND 플래시 메모리 블록을 내부뿐만 아니라 외부 SSD와 RAID 그룹을 묶는 방법을 제안한다. 이 방법은 SSD 내부의 블록 정보를 RAID 시스템에 전달하는 정책과 RAID 시스템으로부터 전달된 물리적인 주소를 RAID 그룹으로 묶는 정책으로 구분된다. 이 방법을 통해서로 다른 용량의 SSD를 RAID로 묶을 때 자원의 낭비가 발생하지 않는 RAID를 유지할 수 있다. 마지막으로 실험을통해 제안하는 방법의 효과를 증명한다.
Enterprise storage systems that require high data reliability are applying RAID (Redundant Array of Independent Disks) systems to recover from data loss and failure. In particular, RAID 5 ensures space efficiency and reliability by distributing parity across multiple storage devices. However, when storage devices have different capacities, RAID is built based on the smallest capacity storage device, resulting in wasted storage space. Therefore, research is needed to solve this resource management problem. In this paper, we propose a method for RAID grouping of each independent NAND flash memory block in a RAID consisting of SSD (Solid State Disk) with external SSDs as well as internal SSDs. This method is divided into a policy for delivering block information inside SSDs to the RAID system and a policy for RAID grouping of physical addresses delivered from the RAID system. This method allows us to maintain a RAID that does not waste resources when SSDs of different capacities are grouped into RAID5. Finally, we demonstrate the effectiveness of the proposed method through experiments.
본 연구는 사물인터넷에서 치위생과 학생을 대상으로 자아존중감이 임상실습관련 무력감과 진로정체감 사이의관계에 영향을 주는지 확인하고자 하였다. 충청지역에 소재한 대학에 재학 중인 치위생과 학생 172명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 임상실습관련 무력감과 자아존중감 그리고 진로정체감 간의 상관관계를 확인하기 위해 피어슨의상관관계분석을 시행하였고, 위계적 회귀분석을 이용하여 임상실습관련 무력감과 진로정체감 관계에서 자아존중감의매개효과를 확인하였다. 연구결과 임상실습관련 무력감은 자아존중감과 진로정체감에 유의한 부적 상관관계가 있고 자아존중감과 진로정체감은 정적 상관관계가 있다는 것을 확인하였다. 또한 자아존중감은 임상실습관련 무력감과 진로정체감 사이의 관계에서 부분적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 임상실습에 참여하기 전 치위생과 학생들에게자아존중감 향상을 위한 다양한 온라인 기반 자아존중감 향상 프로그램 마련이 필요하다.
This study aimed to examine the mediating effect of self-esteem on the relationship between clinical practice powerlessness and career identity among dental hygiene students with clinical practice experience in the IoT. A questionnaire was conducted on 172 dental hygiene students in a university located in Chungcheong area. For data analysis, Pearson’s correlation analysis was conducted to exam the relationships between clinical practice powerlessness, self-esteem, and career identity. Baron & Kenny’s three-step mediation analysis was used to investigate the mediating effect of self-esteem in the relationship between clinical practice powerlessness and career identity. The results of this study showed that the clinical practice powerlessness showed significant negative correlations with both self-esteem and career identity, and self-esteem showed a positive correlation with career identity. Partial mediating effects of self-esteem were found between clinical practice powerlessness and career identity. Thus, since self-esteem mediates the relationship between clinical practice powerlessness and career identity, it’s essential to implement online-based programs aimed at increasing self-esteem among dental hygiene students before they participate in clinical practice
모빌리티 기술의 급격한 성장으로 산업 분야의 수요는 차량 내에 다양한 장비와 센서의 데이터를 안정적으로처리할 수 있는 저장장치를 요구하고 있다. NAND 플래시 메모리는 외부에 강한 충격뿐만 아니라 저전력, 빠른 데이터처리 속도의 장점이 있기 때문에 모빌리티 환경의 저장장치로 활용되고 있다. 그러나 플래시 메모리는 고온에 장기 노출될 경우 데이터 손상이 발생할 수 있는 특징이 있다. 따라서 태양 복사열 등 날씨나 외부 열원에 의한 고온 노출이빈번한 모빌리티 환경에서는 온도를 관리하기 위한 전용 시스템이 필요하다. 본 논문은 모빌리티 환경에서 저장장치온도 관리하기 위한 전용 온도 관리 시스템을 설계한다. 설계한 온도 관리 시스템은 전통적인 공기 냉각 방식과 수 냉각방식의 기술을 하이브리드로 적용하였다. 냉각 방식은 저장장치의 온도에 따라 적응형으로 동작하도록 설계하였으며, 온도 단계가 낮을 경우 동작하지 않도록 설계하여 에너지 효율을 높였다. 마지막으로 실험을 통해 각 냉각방식과 방열재질의 차이 따른 온도 차이를 분석하였고, 온도 관리 정책이 성능을 유지하는데 효과가 있음을 증명하였다.
With the rapid growth of mobility technology, the industrial sector is demanding storage devices that can reliably process data from various equipment and sensors in vehicles. NAND flash memory is being utilized as a storage device in mobility environments because it has the advantages of low power and fast data processing speed as well as strong external shock resistance. However, flash memory is characterized by data corruption due to long-term exposure to high temperatures. Therefore, a dedicated system for temperature management is required in mobility environments where high temperature exposure due to weather or external heat sources such as solar radiation is frequent. This paper designs a dedicated temperature management system for managing storage device temperature in a mobility environment. The designed temperature management system is a hybrid of traditional air cooling and water cooling technologies. The cooling method is designed to operate adaptively according to the temperature of the storage device, and it is designed not to operate when the temperature step is low to improve energy efficiency. Finally, experiments were conducted to analyze the temperature difference between each cooling method and different heat dissipation materials, proving that the temperature management policy is effective in maintaining performance
MQTT 프로토콜에서 Publisher로부터 발행되는 메시지의 retained flag가 세팅되어 있으면 해당 메시지는Broker에 Retained 메시지로 저장되고, 새로운 Subscriber가 subscribe를 수행할 때 Broker는 Retained 메시지를바로 전송하게 된다. 이를 통해 새로운 Subscriber는 Publisher의 새로운 메시지 발행을 기다리지 않고 Retained 메시지를 통해 현재 상태에 대한 업데이트를 수행할 수 있다. 하지만 Publisher로부터 새로운 메시지가 자주 발행되는경우에는 retained 메시지를 보내는 것이 트래픽의 오버헤드가 될 수 있고, 해당 상황은 새로운 Subscriber들의subscribe가 자주 수행되는 경우 더욱 큰 오버헤드로 고려될 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기위해 발행되는 메시지의 특성을 고려하여 Broker의 Retained 메시지 전송 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서는Broker 입장에서 새로운 Subscriber로의 전송 및 대기 액션을 고려하여 강화학습을 기반으로 모델링하였고, Q learning 알고리즘을 통해 최적의 전송 방법을 결정하였다. 성능 분석을 통해 제안하는 방법이 기존 방법 대비 개선된성능을 보이는 것을 확인하였다.
In the MQTT protocol, if the retained flag of a message published by a publisher is set, the message is stored in the broker as a retained message. When a new subscriber performs a subscribe, the broker immediately sends the retained message. This allows the new subscriber to perform updates on the current state via the retained message without waiting for new messages from the publisher. However, sending retained messages can become a traffic overhead if new messages are frequently published by the publisher. This situation could be considered an overhead when new subscribers frequently subscribe. Therefore, in this paper, we propose a retained message delivery scheme by considering the characteristics of the published messages. We model the delivery and waiting actions to new subscribers from the perspective of the broker using reinforcement learning, and determine the optimal policy through Q learning algorithm. Through performance analysis, we confirm that the proposed method shows improved performance compared to existing methods
본 연구의 목적은 리테일테크의 기술활용이 소비자의 구매의도에 어떠한 영향이 있는지를 규명하는 것이다. 더욱이 이러한 영향관계에서 기술 유용성과 용이성의 매개효과를 규명하고, 체험마케팅이 소비자의 구매의도를 조절하는지를 규명하는 것이다. 연구방법은 2023년 8월 1일 부터 2023년 9월 30일까지 설문조사를 실시하였고, 총257명이연구에 참여하였다. 통계분석은 가설 검증을 위해 위계적 회귀분석, 3단계 매개회귀분석, 위계적 3단계 조절회귀분석을실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 리테일테크 기술 활용에서 빅데이터·AI 활용, 모바일·SNS 활용, 라이브커머스 활용, 사물인터넷 활용이 구매의도에 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 기술 유용성은 사물인터넷 활용, 모바일·SNS 활용, 빅데이터·AI 활용에서 매개효과가 확인되었다. 셋째, 기술 용이성은 사물인터넷 활용, 모바일·SNS 활용, 라이브커머스 활용, 빅데이터·AI 활용 매개효과가 확인되었다. 넷째, 일탈적 체험은 모바일·SNS 활용, 라이브커머스 활용에서조절효과가 확인되었다. 다섯째, 심미적 체험은 모바일·SNS 활용, 빅데이터·AI 활용에서 조절효과가 확인되었다. 이러한 연구를 통하여 국내 유통산업이 글로벌 시장에 진출하는데 있어 신기술을 활용하여 기업의 경쟁우위를 확보하여국가 경쟁력에 기여하길 기대한다.