본 논문에서는 홈 자동화 네트워크으로 가장 각광을 받고있는 론웍스(Lonworks) 시스템을 구성 관리하는 홈 서버 플랫폼의 새로운 구조를 제안한다. Echelon사에서 제안하는 Lonworks 시스템의 구성관리 도구로서의 LonMaker는 자체적으로 개발한 LNS (Lonworks Network Service)라고 하는 비 표준화된 구성 관리 기술을 통해서 네트워크를 관리하도록 지원하며, 상기한 LNS를 인프라로 활용하는 도구로서, LNS는 빌딩 혹은 가정 내에 Lonworks 네트워크로 연결되어 있는 디바이스들에 대한 정보를 DB화하여 구축된 자료를 기반으로 하여 디바이스들간에 연동이 가능하도록 지원한다. 그러나 고가이며, 구성 관리를 한 디바이스 개수당 가격을 별도로 지불해야 하는 로열티가 있고, 이 역시도 하드웨어 제약사양인 뉴런칩(Neuron Chip)을 사용해야 한다는 점에서 개발자로 하여금 많은 부담을 주고 있다. 이에 본 논문에서는 홈 자동화 네트워크 개발 시에 노드 구조를 각 응용목적에 맞도록 보다 유연성 있게 구현할 수 있도록 하는 네트워크 구성 관리 기능을 갖춘 흠 서버 플랫폼을 제안한다 제안된 흠 서버 플랫폼을 통해 제어 네트워크의 다양화와 고성능 처리의 장점을 얻을 수 있었고, 기존의 고가의 론웍스 LonMaker 소프트웨어를 사용하지 않고도 단지 리눅스 상의 무료 컴파일러인 gcc 컴파일러를 통해 홈 서버 노드를 구성할 수 있으므로 시스템 개발에 대한 비용을 많이 줄일 수 있으며, 리눅스 OS를 사용하는 홈 자동화 홈 서버 시스템으로의 파급효과가 클 것이다.
중소기업은 보유한 역량과 자원이 부족하기 때문에 외부에서 부족한 자원을 효과적으로 조달, 공유, 활용하여야 하며 이로 인해 외부 기관과의 네트워크의 중요성이 점차 커지고 있다. 본 연구에서는 중소기업의 네트워크 역량 및 네트워크 특성이 시장성과 및 재무성과에 미치는 영향을 검증하였다. 구조방정식 모형을 통해 가설을 검증한 결과 네트워크 역량은 부분적으로 재무성과에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 강도, 규모, 다양성 등 네트워크 특성의 모든 하위요인이 재무성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 네트워크 역량과 네트워크 특성은 시장성과에 부분적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 시장성과는 네트워크 역량과 재무성과의 관계에서 부분적으로 매개효과가 있고 네트워크 특성과 재무성과와 관계에서도 부분적으로 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존 연구와 달리 네트워크 역량과 네트워크 특성이라는 두 가지 요인이 기업 성과에 미치는 영향을 동시에 분석하고, 재무성과의 선행요인으로 인식되고 있는 시장성과의 매개효과를 분석하여 새로운 연구 관점을 제시하였다.
배터리를 사용하여 정보의 처리와 센싱 작업을 수행하는 무선 센서 네트워크를 오래 동안 가동시키기 위해서 한정된 자원을 효율적으로 사용할 수 있는 여러 기술들이 제안되고 있다. 이런 기법들 중 클러스터를 구성하거나, 데이터 모음 기법을 수행하여 중복된 데이터를 하나의 패킷으로 압축하여 전송 횟수를 줄이면 에너지 절감 효과를 볼 수 있다. 본 논문에서는 클러스터 구조를 이루고 있는 센서 네트워크에서 두개 이상의 클러스터가 중복된 지역을 센싱 할 경우 발생하는 중복 데이터 제거 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Meta-data를 사용한 사전 교섭으로 동일한 정보가 각각 다른 클러스터에 전송되는 것을 방지하여 에너지 절감 효과를 볼 수 있다. 또한, 클러스터 내에서 발생하는 다른 정보들을 시간 지연 기법을 사용하여 하나의 패킷으로 데이터 모음을 수행하는 기법도 제안한다. 성능 평가를 통해 제안하는 알고리즘은 기존의 기법에 비하여 지연 시간과 에너지 소모 면에서 모두 효율적인 것을 확인할 수 있다.
미래 데이터 트래픽은 유선에서 무선으로 트래픽의 비중이 증가하고 있으며 데이터 트래픽의 규모도 급격히 증가될 것으로 예측되고 있다. 데이터 트래픽을 효과적으로 수용하기 위하여 단일한 전송 기술을 이용하는 방식 보다는 다양한 유무선 전송 기술을 기반으로 효과적으로 다양한 유무선 자원을 제어하고 상황에 따라 최적의 전송 기술을 적용함으로써 제한된 유무선 자원을 효율적으로 이용하는 기술이 필요하다. 미래 통신 네트워크는 다양한 액세스 망을 통합 관리함으로써 망구축 비용 및 운영비용을 절감하고 효과적으로 망 자원을 이용하며 새로운 요구사항을 가지는 신규 서비스에 적절히 대응하기 위하여 유연하고 지능화된 유무선 융합 네트워크 구조로 발전되어야 한다. 본 문서에서는 유무선 융합 네트워크 기술을 중심으로 지금까지 진행된 융합 기술에 대해 간단히 살펴보고 유럽을 중심으로 현재 연구되고 있는 유무선 융합 기술에 대하여 설명한다. 그리고, 2020년의 1,000배 트래픽을 수용하기 위한 5G 모바일 코어망의 요구사항에 대하여 살펴 본다.
본 논문은 관리 정책과 트래픽 엔지니어링을 기반으로 네트워크를 관리하는 통합 네트워크 관리 시스템의 구조에 관한 것이다. 본 논문에서는 제안하고 있는 방식은 네트워크 관리 정책을 단순히 네트워크 인프라에 적용하는 것이 아니라 네트워크 정책에 따라 실시간 트래픽 엔지니어링 기능을 병행하여 네트워크 자원을 최대한으로 사용하고 사용자에게 양질의 서비스를 제공하기 위한 정책 기반 네트워크 관리 시스템 구조를 제시하였다. 정책기반 서버, 트래픽 엔지니어링 서버, 그리고 네트워크 관리 서버간의 효과적인 인터페이스 및 연동 방식 또한 본 논문에서 기술하고 있다. 본 논문에서 제안한 정책 기반 네트워크 관리 시스템을 통하여 네트워크 관리자는 네트워크의 문제를 실시간으로 파악하고 이를 해결하기 위해 실제 네트워크 인프라를 어떻게 변경해야 하는지에 대한 해답을 효과적으로 도출할 수 있게 된다.
본 논문에서는 이동 에드-혹 네트워크에서 조합가중치 클러스터링 알고리즘을 적용하여 강건하고 신뢰성 있는 클러스터 기반의 그룹 멀티캐스트 방식을 제안한다. 에드-혹 네트워크는 고정된 통신 하부 구조의 도움 없이 이동 단말기로만 구성된 무선 네트워크이다. 제한된 대역폭과 높은 이동성으로 인하여 에드-혹 네트워크에서의 라우팅 프로토콜은 강건하고, 간단하면서 에너지 소비를 최소화하여야 한다. WCGM(Weighted Cluster Group Multicast)방식은 조합 가중치 다중 클러스터 기반 구조를 이용하고 기존의 FGMP(Forwarding Group Multicast Protocol)방식의 장점인 제한적인 플러딩에 의한 데이터 전달방식은 유지하면서 클러스터 헤드 선출 시 조합가중치를 적용한다. 이것은 안정적이며 강건한 데이터 전달 구조를 가지기 때문에 데이터 전달 구조를 유지하기 위한 오버헤드(Overhead)와 데이터 전달을 위한 오버헤드를 모두 줄이는 효과를 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
본 연구는 수상 운송업이 전체 산업들과의 관계 속에서 경제 전반에 미치는 유발 효과 및 네트워크 연결성과 네트워크 시각화 분석을 시행하는 것이다. 이를 위하여 산업연관분석과 단위구조행렬을 활용하여 수상 운송업의 각종 유발계수를 분석하며, 단위구조행렬과 역행렬함수를 작성하고 Ucinet 6을 이용하여 네트워크 연결성과 NetDraw를 활용하는 네트워크 시각화 분석을 시행한다. 연구결과 수상 운송업의 각종 유발계수로서 투입계수, 생산유발계수, 부가가치유발계수, 산업간 연쇄효과의 분석 결과를 제시 하였으며, 네트워크 연결성으로서 연결중앙성, 인접중앙성, 사이중앙성 및 네트워크 시각화 분석의 내용을 제시하였다. 본 연구를 통하여 수상 운송업의 현재 위치와 현황 및 전체 산업들과의 관계를 확인하였으며 어떠한 산업들과 전략적 관계를 가져야 하는가를 제시하였다. 향후에는 2000년대 이후 발간된 산업연관분석을 활용하여 각종 유발 효과 및 연결성(중앙성), 네트워크 시각화 분석의 변동 현황과 추이에 대한 사항을 추가로 분석하는 것이 필요하다.
본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 입력개수, 입력변수, 클러스터의 개수를 PSO알고리즘(Particle Swarm Optimization)을 사용하여 최적화 시켰다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.
본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 각 노드의 후반부 파라미터들은 최소자승법을 이용하여 최적화 하였다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.
이동 에이전트 시스템의 응용 분야가 점점 넓어지고, 사용자가 좀 더 강력한 에이전트를 요구함에 따라 이동 에이전트의 협력 작업이 필요하게 되었다. 그러나 기존의 에이전트 협력 방법인 주(master)-종(slave) 구조는 빈번한 원격 통신으로 인한 네트워크 오버헤드, 주 에이전트에의 과도한 부하 등의 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 기능 분할(function division)을 통한 에이전트 그룹 협력 모델을 제시한다. 이 모델은 주 에이전트와 종 에이전트의 기능을 나누어 에이전트 프로그램 개발, 관리의 용이, 네트워크 트래픽 감소, 네트워크 병목현상 해결, 네트워크 오버헤드 감소 등의 효과를 가져온다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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