최근 모바일 단말의 사용과 그에 관련된 제품의 개발이 급증하고 있는 관계로 이와 관련된 많은 Peer-to-Peer (P2P) 연구들이 진행 중이다. 특히, Mobile Ad-Hoc 네트워킹 환경에서의 P2P 방식에 대한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 하지만, Flooding 방식의 메시지 전송은, 파일 탐색 시 Query 메시지 가 기하급수 적으로 증가할 수 있다. 이러한 메시지 전송은 센서 네트워크에서는 전력의 급격한 소모를 가져와 네트워크의 유지를 할 수 없게 하는 등의 오버헤드를 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 P2P 파일 검색에서의 메시지 전송수를 줄이기 위해 Mobile Ad-Hoc Network 환경에서 Peer를 Parent Peer(PPR)와 Child Peer(CPR)로 구분화하여 그룹화를 시키고 그룹을 Peer로 둔 P2P 네트워크를 구성하였다. 또한, 그룹 안에서 발생하는 CPR들의 가입과 탈퇴를 관리하여 오버헤드 발생을 줄이는 방법을 제안한다.
네트워크 가상화(Network virtualization)란 물리적인 네트워크 자원들의 사용 효율을 높이기 위한 방법으로 자원들을 논리적으로 분리하는 기술이다. 네트워크 가상화는 클라우드 컴퓨팅(Cloud computing) 구현을 위한 네트워크 인프라(Infrastructure) 제공 기술로 각광받고 있다. 또한 MPLS(Multiprotocol Label Switching)기술은 빠른 고속 전송을 위한 라우팅 기술로서 가상 사설망을 구성하는 기술로 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 MPLS 라우팅 기술을 활용하여 클라우드 컴퓨팅 서버 간의 패킷 전송에 다양한 장점을 활용할 수 있는 방법을 제시한다. 제안하는 시스템은 독립성, 유연성, 성능과 비용의 요구사항을 만족하며, 논리적인 망분리를 통해 다양한 클라우드 컴퓨팅에 맞는 인프라를 서비스할 수 있다.
무선 센서 네트워크 응용 프로그램의 적용 분야가 확대됨에 따라 다양한 응용프로그램을 지원할 수 있도록 응용 및 시스템 기능을 모듈화 하고 네트워크를 통해 업데이트하는 기술이 연구되었다. 센서 시스템의 실시간 코드 교체는 대용량의 코드를 네트워크를 통해 전달해야 하는 고 비용의 동작으로 센서 응용의 자원 절약과 정상적인 응용 수행을 위해 보다 효율적인 관리가 필요하다. 본 논문에서는 모듈화 된 커널 및 응용 코드를 네트워크를 통해 재구성함에 있어 발생하는 오버헤드를 줄이기 위해 네트워크를 영역 별로 나누고 코드의 전파 거리를 최소화하는 코드 전파 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대규모 센서 네트워크에서도 예상 가능한 시간 안에 코드 전송을 수행하였다.
장소, 공간, 문화가 하나의 '동형체'였던 전근대시기에 지역(적 정체)성은 모든 정체성을 통합한 하나의 영토였다. 근대에 들어 이러한 영토성은 해체되기 시작했으나 이 과정은 일방적 탈영토화라기보다는 공간의 다층화와 다차원화에 따른 지역성의 입체화과정이었다. 여기에서 지역은 동질적 이웃의 자연적 군집만이 아니라 정치적으로 결정된 합목적적 이해 집단의 공간이 되며, 지역성 역시 '주어진 것'에서 벗어나 '형성하는 것'을 포괄하는 정체성이 된다. 규모의 경제에 충실했던 텔레비전의 네트워크화는 네트워크의 소재지와 나머지 지역을 '중심'과 '주변'으로 나누는 새로운 경계를 만들었다. 이러한 구조에서 방송의 로컬리즘은 정책적 강제가 아니면 구현되기 어려웠다. 그러나 민주주의가 심화되고 분권화가 촉진되면서 상황은 점차 달라지기 시작했다. 최근 지역방송의 변화는 크게 두가지, 수직적으로 지역민의 이해와 기호에 더욱 깊이 파고드는 '심화'와 수평적으로 방송의 지리적 권역을 확대하거나 타 미디어 영역으로 활동반경을 넓히는 '팽창'의 과정으로 볼 수 있다. 이는 지역방송이 분권화와 참여 같은 정치적 가치를 중시하고 특히 글로벌화가 진행되면서 나타난 결과로, 양자 모두 네트워크와의 관계를 수평적 협조적 관계로 만드는 공통점이 있다. 이러한 변화의 성패는 결국 지역방송이 얼마만큼 지역에 대한 귀속감과 애착심을 정치적 자치의 효능감으로 발전시킬 수 있는가, 얼마만큼 지역방송이 글로벌화와 로컬화 사이에서 인터페이스로서 기능할 수 있을 것인가에 달려 있다고 할 수 있다.
비중앙화(decentralized) 그룹키 관리 알고리즘은 그룹 멤버의 변화에 대한 영향을 지역적인곳으로 한정시킴으로서 안전한 멀티캐스트 네트워크 구조의 확장성(scalability)과 안정성(reliability)을 향상시킬 수 있다. 그러나 기존의 비중앙화 그룹키 관리 기법들에서는 멀티캐스트 과정에서 중간의 중계노드들이 멀티캐스트 데이터의 평문 정보를 복호화함으로써 그룹 통신의 비밀성이 보장되지 않거나, 하위 그룹간의 안전한 통신을 위해서 외부의 중앙화된 그룹키 분배 센터가 필요했다. 본 연구에서 제안하는 그룹키 관리 방식에서는 서비스 제공자가 대리 암호(proxy encryption)를 이용하여 그룹키를 분산화(distributed) 방식으로 합법적인 그룹 멤버에게만 분배한다. 따라서 멀티캐스트 데이터를 전송하는 과정에서 데이터의 비밀성을 보장하는 안전한 통신을 가능케 함과 동시에 중앙화된 그룹키 분배 센터에 대한 필요성을 제거시킬 수 있다. 제안하는 그룹키 관리 기법은 중앙화된 네트워크 관리자가 없이 네트워크의 구조가 빈번히 변화하는 신뢰할 수 없는 동적인 네트워크 환경에서도 안전한 그룹통신을 효과적으로 보장할 수 있다.
최근 통신 시스템의 트래픽 추세가 음성 위주에서 패킷 서비스 중심의 광대역 멀티미디어 서비스로 점차 변모하고 있는데 이러한 경향이 B3G(Beyond 3G) 통신 시스템의 네트워크 구조에 미치는 영향과 향후 전망을 네트워크의 진화, 네트워크간 연동, 네트워크의 통합화 및 수직적 계층화 관점에서 단계적인 핵심 망의 진화 방안을 기술하고자 한다.
지리 정보 서비스에 대한 요구가 증가하면서 서로 다른 공간 데이터베이스를 통합하여 사용하기 위한 연구가 증가하고 있다. 그러나 공간 데이터베이스에 존재하는 이질성으로 인하여 통합 작업은 단순화 관계를 갖는 네트워크간의 인스턴스 동일성 확인에 대한 연구를 기술한다. 네트워크 구조의 공간 데이터베이스는 위치 정보와 위상 정보를 명시적으로 포함하고 있으며, 도로, 수도, 배전 등 많은 응용분야를 갖고 있다. 본 연구의 결과는 이러한 네트워크 구조의 공간 데이터베이스 통합에서 기본이 되는 인스턴스의 동일성 확인을 용이하게 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문의 목적은 한국물류기업이 국제 네트워크를 구축하려는 동기요인에 대해서 살펴보고 현 상황에서 가장 적합한 국제 네트워크 구축 방안을 모색하여 한국물류기업의 국제경쟁력을 제고시키는데 있다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 물류기업의 국제 네트워크 구축요인 중 네트워크요인이 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 둘째, 물류기업의 국제 네트워크 구축방안에 관한 분석결과 구축방안은 인수합병, 전략적 제휴, 합작법인 형태의 투자방식이 적합한 방안으로 압축되었으며, 전략적 제휴 방식이 가장 선호되는 것으로 분석되었다. 연구결과는 국제화를 준비하는 물류기업과 이를 지원하는 정부에 시사점을 제공한다. 국제화를 준비하는 물류기업들은 현지 기업과의 협력을 통해 현지 네트워크를 활용하는 방안을 모색하여야 할 것이며, 성공적인 국제화를 달성할 수 있는 파트너를 선정하여 전략적 제휴를 체결하는 노력을 경주해야할 것이다. 정부도 물류기업들의 네트워크 구축 및 전략적 제휴 체결이 보다 용이하도록 정책적인 지원을 해야 할 것이다.
멀티미디어는 영상, 음성, 문자, 도형 등 표현 미디어의 통합화, 네트워크화, 인터액티브화라는 특징을 지니고 있다. 위성통신은 이를 지원할 수 있는 광역성, 광대역성, 동보성 등의 특징을 지니고 있어 멀티미디어 서비스를 조기에 실현할 수 있는 통신수단으로 주목되고 있다. 본 고는 이러한 관점에서 위성 개발동향을 살펴보기로 한다.
본 논문에서는 생성 모델을 이용한 데이터 프리 양자화에서 발생할 수 있는 지식 격차를 줄이기 위하여 BAG (Bit-width Aware Generator)와 채널 어텐션 기반 중간 레이어 지식 증류를 제안한다. 생성 모델을 이용한 데이터 프리 양자화의 생성자는 오직 원본 네트워크의 피드백에만 의존하여 학습하기 때문에, 양자화된 네트워크의 낮은 bit-width로 인한 감소된 수용 능력 차이를 학습에 반영하지 못한다. 제안한 BAG는 양자화된 네트워크와 동일한 bit-width로 양자화하여, 양자화된 네트워크에 맞는 합성 이미지를 생성하여 이러한 문제를 완화한다. 또한, 양자화된 네트워크와 원본 모델 간의 지식 격차를 줄이는 것 역시 양자화에서 매우 중요한 문제이다. 이를 완화하기 위해 제안한 채널 어텐션 기반 중간 레이어 지식 증류는 학생 모델이 교사 모델로부터 어떤 채널에 더 집중해서 학습해야 하는지를 가르친다. 제안한 기법의 효율성을 보이기 위해, CIFAR-100에서 학습한 원본 네트워크를 가중치와 활성값을 각각 3-bit로 양자화하여 학습을 수행하였다. 그 결과 56.14%의 Top-1 Accuracy를 달성하였으며, 베이스라인 모델인 AdaDFQ 대비 3.4% 정확도를 향상했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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