본 논문에서는 ZigBee/IEEE 802.15.4 기반 무선 센서 네트워크와 TCP/IP 기반 네트워크를 서로 연결할 수 있는 웹-센서 게이트웨이의 아키택처를 제안한다. 제안한 게이트웨이의 주요 역할은 인터넷을 통하여 센서 노드에게 질의 또는 명령을 내리고 센서 데이터를 취득하도록 도와주는 기능이다. 다만, 인터넷과 센서 네트워크의 통신 프로토콜은 서로 불통함으로 양방향 프로토콜 변환이 필요하다. 본 논문에서는 이 변환 기능을 두 통신 프로토콜 APP 계층 위에 위치하도록 설계하여 인터넷 어프리케이션과 ZigBee 어프리케이션이 양 방향으로 변환 될 수 있도록 하였다. CGI 프로그램을 사용하여 변환 계층을 구현하였으며 인터넷의 사용자가 언제 어디서나 웹 페이지를 열어서 검색 요청이나 명령 등을 센서 노드에 전달할 수 할 수 있는 방식을 채택하였다. 이종 네트워크 연결을 위하여 TCP/IP 프로토콜을 센서 노드에 오버레잉 하는 기법도 가능하나 구현의 복잡성, 에너지 효율, 통신 오버헤드 측면에서 제한적이다. 부족한 자원을 가진 센서 노드 환경에서는 본 논문에서 제안한 변환 기반 웹-센서 게이트웨이 방식이 이종 통신 프로토콜 연결 문제를 해결하는 비교적 효과적이며 우수한 방법임을 확인하였다.
최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.
다계층 구조로 설계된 현대의 분산 애플리케이션 아키텍처에서 비즈니스 엔티티는 모든 서비스 로직 컴포넌트들을 관통하는 일종의 횡단관심사(Crosscutting Concerns)이다. 그러므로 비즈니스 엔티티가 변화하면 이와 관련된 서비스 컴포넌트들은 비록 애플리케이션 프레임워크의 공통적인 기능을 구현한 서비스 로직 컴포넌트라 할지라도 새로운 비즈니스 엔티티를 다를 수 있도록 수정되어야 한다. 본 논문에서는 비즈니스 엔티티, 즉 외부화(externalized)된 데이터에 대한 가변성(variability)을 처리하는 DTT 컴포넌트 모델(Data Type-Tolerant Component Model)을 제시한다. DTT 컴포넌트 모델은 SCDT(Self-Contained Data Type)와 가변점(Variation Point) 인터페이스를 통해 프로덕트 라인의 데이터 가변성을 구현 수준에서 구체적으로 표현하고, 서비스 컴포넌트 코드 수정대신 비즈니스 엔티티와 SCDT간 타입 변환을 지원하는 데이터 타입 컨버터를 도입함으로써 애플리케이션 엔지니어링 효율을 향상시킨다. 서비스 컴포넌트가 외부화된 비즈니스 엔티티를 직접 다루지 않고 SCDT 만을 다루게 함으로써 데이터와 함수의 커플링을 다시 컴포넌트 수준에서 로컬화했다는 점이 DTT 컴포넌트 모델의 의의라 할 수 있다.
본 연구는 효과적인 정보공유를 위한 방안으로서 생성의미종속성을 소개하고, 데이터의 생성의미에 대한 이해가 정보공유에 미치는 영향을 측정하는 정보공유비용모형을 제시한다. 정보공유비용모형은 복수의 사용자집단 또는 부서들 사이에서 데이터의 생성의미 차이로 인한 정보공유 오류비용을 측정한다. 정보공유 오류비용은 정보공유오류의 발생확률과 비용에 의하여 결정되는데, 오류 발생확률은 사용자집단들 사이의 생성의미 차이를 나타내는 정보공유 거리로 측정된다. 본 연구는 대표적인 정보공유아키텍처인 부서별 데이터관리구조, 허브형 구조, 계층형 구조, 독립형 구조를 대상으로 정보공유비용을 측정함으로써 정보공유구조가 정보공유에 미치는 영향을 분석하였다. 정보공유비용의 관점에서 허브형이 가장 우수한 것으로 분석되었다. 그러나 데이터의 생성의미에 대한 표준화가 이루어지지 않을 경우, 허브형 정보공유구조는 부서별 데이터관리구조와 같은 특성을 보였다. 그리고 모든 정보공유구조가 독립형 구조보다 낮은 정보공유비용을 보임으로써 비록 표준화가 이루어지지 않아도 데이터를 공유하는 것이 공유하지 않는 경우보다 우수한 것으로 분석되었다.
플래시 메모리는 전력 소모가 작고 충격과 진동에 강하며 크기가 작다는 특성 때문에 최근 노트북이나 UMPC(Ultra Mobile PC)와 같은 이동 컴퓨팅 시스템에서 하드디스크를 대체할 대용량 저장 매체로서 주목 받고 있다. 플래시 메모리에 기반한 저장 장치는 일반적으로 랜덤 읽기 성능이나 순차 읽기, 순차 쓰기 성능이 매우 좋은데 비해, 덮어쓰기가 불가능한 플래시 메모리의 물리적인 제약으로 인하여 소량의 랜덤 쓰기 성능은 떨어진다. 본 논문은 이 문제를 해결하기 위한 두 가지 중요한 특징을 갖는 SSD(Solid State Disk) 아키텍처를 제안하였다. 첫 번째로 비휘발성 이면서도 SRAM과 동일한 인터페이스로 덮어쓰기가 가능한 작은 크기의 FRAM(Ferroelectric RAM)을 NAND 플래시 메모리와 함께 사용하여 소량 쓰기 오버헤드를 최소화하였다. 두 번째, 호스트 쓰기 요청들도 소량 랜덤 쓰기와 대량 순차 쓰기로 분류하여 각각에 대해 최적의 쓰기 버퍼 관리 방법을 적용하였다. 평가 보드 상에서 SSD 프로토타입을 구현하고 PC 사용 환경의 워크로드에 기반한 벤치마크를 이용하여 성능을 평가해 본 결과 랜덤 패턴을 보이는 워크로드에서는 하드디스크나 기존의 상용 SSD들에 비해 처리율(throughput) 측면에서 3배 이상의 성능을 보였다.
오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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