클라우드 기반 IoT 환경에서 광범위하게 설치된 디바이스는 보안성 강화 또는 기능 수정을 위해 소프트웨어를 원격에서 갱신할 필요가 있다. 디바이스는 하드웨어 자원과 네트워크 성능이 한정적이기 때문에 갱신 과정에서 발생하는 네트워크 트래픽을 줄여야하며 서비스가 중지되는 시간을 줄이기 위해 갱신 소요시간을 단축시켜야 한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 갱신 과정에서 가상화 기술을 이용하여 이미지를 계층화 하고, 캐싱하는 방식을 이용한 소프트웨어 갱신 프레임워크를 제안한다. 이미지 계층화는 소프트웨어와 종속 파일을 담은 이미지 파일의 수정, 변경, 추가된 부분을 새로운 계층으로 생성하고 관리하는 것을 일컫는다. 캐싱은 갱신 과정에서 서버에서 전송한 이미지를 게이트웨이에 저장하고 다른 디바이스가 갱신을 요청하면 저장된 이미지를 서버를 거치지 않고 전송하는 것을 말한다. 이를 적용하여 새로운 계층만 전송하고, 중복된 데이터의 전송을 줄여 네트워크 트래픽 발생량을 줄이고, 설치 파일의 용량을 줄여 갱신 소요시간을 줄인다. 본 논문에서 제안하는 프레임워크는 트래픽 발생량과 갱신 소요시간이 기존 방식에 비해 감소한다.
본 논문에서는 관계형 데이터베이스를 이용하여 XML Schema 문서를 저장 및 갱신 시 유효성이 유지되는 저장 모델을 설계하였다. 기존의 XML Schema 저장 모델은 갱신 시 유효성 검증을 위해 XML Schema 를 파일로 추출하여 변경한 후 XML Parser 를 이용하는 복잡한 과정을 필요로 한다. 이 논문에서 설계한 모델은 슈퍼타입 서브타입을 이용한 모델링과 관계형 데이터베이스에서 제공 하는 참조 키, NOT NULL, Default, Check(Rule), Trigger 등의 제약 조건을 사용하므로 다른 응용 프로그램의 의존 없이 저장 및 갱신 데이터의 유효성을 간단하게 검증할 수 있다. 그러므로 이 저장 모델을 이용하면 XML Schema 문서가 데이터베이스에 저장이 되어 있는 그 자체로 유효한 스키 마임을 보장할 수 있어 저장 및 갱신의 효율을 높일 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서 설계한 저장 모델은 상용 관계데이터베이스인 SQL 서버 2000 에 적용하여 테이블과 제약조건을 설정한 후 데이터 갱신과정을 실험하였으며, 실험결과 XML Schema의 작성규칙에 위배되는 변경 시도는 설정한 제약조건에 의해 사전 방지되어 데이터의 유효성이 유지됨을 확인하였다.
기존에 제안된 모바일 IPv6를 위한 바인딩 갱신 프로토콜은 이동노드가 홈 링크가 아닌 외부 링크로 이동할 때마다 동일한 프로토콜 과정을 반복한다. 뿐만 아니라 바인딩 갱신의 정해진 수명으로 인해 이동하지 않은 경우에도 동일한 과정을 수시로 반복해야 한다. 본 논문은 이 문제점을 해결하기 위해 티켓 기반의 바인딩 갱신 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 대응노드가 발급한 티켓을 사용하여 빈번하게 발생할 수 있는 바인딩 갱신 과정을 최소화 한다. 모바일 IPv6의 보안 요구사항과 기존에 알려진 공격에 대한 프로토콜의 안전성을 분석하였으며, 기존에 제안된 바인딩 갱신 프로토콜과 성능을 비교하여 효율성을 분석하였다.
기존 MIPv6 을 위한 바인딩 갱신(binding update) 프로토콜은 이동 노드가 새로운 외부 링크로 이동할 때마다 동일한 프로토콜을 수행하여 바인딩을 갱신한다 그러나 이동을 하지 않아도 바인딩 갱신의 수명 때문에 같은 네트워크 링크에 있더라도 바인딩 갱신을 계속 수행하여야 하므로 매번 동일한 과정을 반복하여 바인딩을 갱신하는 것은 비효율적이다 이 논문에서는 CGA(Cryptographically Generated Address) 방식의 MIPv6 을 위한 새로운 티켓 기반 바인딩 갱신 프로토콜을 제안한다. 제안한 프로토콜에서 처음으로 바인딩을 갱신할 때 대응노드는 이동 노드에게 티켓을 발급하여 준다. 이후 갱신에서는 홈 에이전트의 도움 없이 이동 노드는 대응 노드와 직접 바인딩 갱신 프로토콜을 수행할 있다. 따라서 기존 프로토콜과 달리 두 번째 갱신부터는 매우 효율적으로 바인딩을 갱신할 수 있다. 이 논문은 몇 가지 공격 시나리오를 통해 제안한 프로토콜의 안전성을 분석하며, 기존 프로토콜과 비교하여 효율성을 입증한다.
현재 금속 성형공정에 대한 해석법으로 강소성 유한요소법이 널리 이용되고 있다. 강소성 유한요소법에서는 주어진 시간에서 속도장을 얻고 가공물 형상을 시간증분 만큼 갱신하는 과정을 반복하여 비정상상태 금속성형공정의 해석한다. 일반적인 강소성 유한요소법은 형상갱신(Geometry update) 과정에서 오일러법(Euler method)을 이용한다. 오일러법에서는 시간증분의 크기가 해의 정밀도에 중요한 인자이다. 충분히 정밀한 해를 얻기 위해, 작은 시간증분을 이용하여 비정상상태 금속성형공정을 해석함으로써 해석시간이 많이 걸리는 단점이 있으며 형상갱신에 따른 가공물 체적손실(Volume loss)이 발생한다.(중략)
MIPv6(Mobile IPv6)는 이동노드(mobile node, MN)의 이동성(mobility)를 고려하여 만들어진 프로토콜로 이동노드와 상대노드(correspondent node, CN)간의 효율적인 통신을 위해 경로 최적화 기능을 제공하며, 이를 통해 두 노드가 홈 링크를 통하지 않고도 직접 통신할 수 있다. 이때 경로 최적화를 위해 바인딩 갱신(binding update)과정을 수행하며, MIPv6는 RR(return routability)를 통해 바인딩 갱신을 보호한다. 하지만 RR을 통한 바인딩 갱신은 거짓된 바인딩 갱신 공격에 취약하다. 본 논문에서는 RR과정의 취약점을 보완하는 HT-RR메커니즘을 제안한다.
본 논문에서는 복제본을 갱신할 때 동시성을 유지하기 위해 발생하는 질의 전달비용을 최적화하는 갱신 전파 기법을 제안한다. 그리드 데이터베이스에서는 일반적으로 데이터를 처리 성능과 가용성 향상을 위해 서로 다른 위치에 복제하여 저장한다. 복제본이 수정되는 경우 다른 복제본으로 최신 데이터를 전송하고 반영하는 갱신 전파 과정이 수행된다. 갱신 전파 과정은 질의 전파와 로그 전파 기법으로 구분된다. 그러나 각각의 기법은 갱신 질의의 특성 및 환경에 따라 전송비용이 증가하는 문제를 갖는다. 이러한 문제의 해결을 위해 제안 기법은 기존의 두 가지 갱신 전파 기법의 비용 모델을 정의하였으며, 이를 통해 갱신 질의의 적용 환경에 따라 나타날 수 있는 세 가지 클래스를 얻는다. 또한 각각의 클래스에 따라 산출되는 비용 모델을 기준으로 최적의 갱신 전파 기법을 선택할 수 있는 갱신 전파 기법을 설계한다. 제안 기법은 성능평가를 통해 질의의 특성과 환경이 변화되는 환경에서 최소의 전송비용으로 최적의 성능을 유지함을 보인다.
효소는 생명 현상을 구현하는 단백질 촉매인데 그 동안 효소의 촉매 반응 속도는 Michaelis-Menten(MM) 모델로 대부분 설명되어 왔다. 그러나 MM 모델은 실험으로 측정된 단일 효소 반응시간의 확률분포 모양을 설명할 수 없다. MM 모델에 반응계수의 정적 무질서 개념을 도입한 효소 반응 모델도 기질 농도에 따라 변화하는 효소 반응시간의 통계적 요동을 설명하지 못한다. 우리는 단일 효소 반응시간의 통계적 요동이 기질에 따라 변화하는 양상을 설명하기 위해 효소 반응을 구성하는 개별 화학반응을 단순히 푸아송 과정이 아닌 갱신과정(renewal process)으로 확장한 효소 반응 모델을 제안한다. 우리는 이 단일 효소 반응 모델과 기질에 따른 효소 반응시간 분산 변화 데이터를 비교하여 효소-기질 복합체의 지속시간 분포를 간단한 형태로 얻어내었다. 또한, 이 정보를 토대로 전산모사를 수행하여 효소 반응시간의 확률분포를 얻어내고, 실제 실험 결과 및 기존 이론들과 비교하였다. 뿐만 아니라 단일 효소 반응시간의 확률분포를 연속 시간 임의의 보행자(continuous time random walker)의 대기시간 확률분포(waiting time distribution)로 대응하면, 평균 제곱 변위가 시간에 따라 단순히 증가 하지 않는 고분자의 특이 수송(anomalous diffusion) 현상도 정량적으로 설명할 수 있었다.
벡터양자화에서 사용되는 부호책 생성 알고리즘들 중에서 가장 널리 사용되는 방법은 K-means 알고리즘이다. 본 논문에서는 부호책의 성능 개선을 위해 새로운 갱신조건을 적용한 부호책 생성 알고리즘을 제안한다. 기존의 K-means 알고리즘은 모든 학습반복 과정 동안 부호벡터 갱신 시 거리의 가중치를 고정하지만, 제안된 방법은 학습반복 과정에서 새로운 부호벡터의 갱신 조건에 따라서 다른 가중치를 적용하여 부호책을 구한다. 따라서, 갱신 조건에 의해 부호벡터에 다른 가중치를 적용할 수 있고, 학습반복 과정마다 가변되는 가중치를 적용하는 효과를 얻을 수 있다. 실험 결과 K-means 알고리즘보다 부호책의 성능이 향상됨을 확인하였다.
노후화된 지하시설물의 손상이 주요 원인이 되어 발생하는 도심지 지반침하를 예방하기 위해 지하시설물의 체계적 관리를 위해 지하공간 통합지도가 제작되고 있다. 그러나, 지하공간 통합지도를 갱신하는 과정에 갱신되지 않은 지하시설물 객체가 포함되어 갱신 시간을 지연시키는 문제가 있다. 본 논문에서는 지하시설물의 중심점을 기반으로 지하공간 통합지도의 갱신 과정에 필요한 갱신된 객체만을 선별함으로써 통합지도의 갱신 시간을 단축하는 방법에 대해 제안하였다. 중심점 비교를 통해 검색 대상을 대폭 감소시켜 검색 속도를 단축하고, 동일 객체 여부는 두 객체의 실제 위치를 이용한 거리를 계산하여 판정하였다. 제안된 방법은 데이터의 수량이 많을수록 빠른 성능을 나타내고, 기존의 방법에 비해 약 4배 정도 빠르게 갱신된 객체를 지하공간 통합지도에 반영할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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