집적회로 기술, 무선 통신 기술, 그리고 마이크로 컴퓨팅 등의 기술 발전에 힘입어, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 실현하고 차세대 IT 산업을 이끌 새로운 기술로서 센서 네트워크 기술이 점차 주목 받고 있으며 많은 연구가 활발히 수행되고 있다. 향후 센서 네트워크는 이를 구성하는 각각의 센서 노드들, 그리고 더 나아가 센서 네트워크 자체도 지속적으로 생성되거나 소멸되면서 기존의 네트워크와 상호 통신하고 주위환경에 맞추어 변화하며 동적으로 진화해 나갈 전망이며, 서로 다른 주소 체계를 사용하고 있는 이들의 상호 연동이 요구되어지고 있다. 따라서 본 논문은 센서 네트워크와 인터넷과의 상호 통신을 위한 주소 연동 방안을 제안한다. 제안된 연동 방안은 Zigbee 기반 센서 네트워크의 주소체계와 인터넷의 주소체계인 IP 기반 인터넷 주소체계가 서로 통신할 수 있도록 하기 위하여 동적으로 주소를 연동하는 방안이며, Berkeley TinyOS와 mica motes, 그리고 IP 프로토콜을 이용하여 제안된 주소 연동방안을 구현하였다. 또한 실험을 통해 제안된 연동 방안을 검증하였다.
공정으로부터 얻어지는 공정특성치는 일반적으로 시계열로 모형화 할 수 있다. 그러므로 공정의 상태변화 감지는 공정을 묘사하는 시계열 모형의 출력에 대한 통계적 분석이나 모형을 형성하고 있는 파라미터들에 대한 감시를 통하여 가능하게 된다. 공정의 상태변화를 감시하기 위한 기존의 방법들은 공정 모형의 구조나 파라미터가 알려져 있거나 가정한 방법론을 제시하고 있다. 그러나 공정변화의 원인을 진단하거나 변동형태 또는 변동시점의 감지에 있어 통계적인 분포가 알려지지 않은 경우나 동적구조를 가진 데이터의 변동감지에는 많은 제약이 존재한다. 또한, 실제로 동적으로 변화하는 공정의 모형구조와 파라미터를 모든 경우에 파악하여 사전에 특정 시계열 모형으로 가정하기는 어렵다. 본 연구에서는 공정으로부터 얻어지는 데이터들을 뉴럴 모형화하여 이들의 이노베이션(innovation)에 대한 연속적인 검정을 통하여 공정의 상태변화를 감지하는 방법을 제시한다. 또한 새롭게 변화된 공정모형의 파라미터 집합에 대한 규명을 특정 시계열 모형을 가정하지 않은 일반화된 모형들에 대한 분류를 통하여 실시하였다.
그리드 환경에서는 원격의 이질적인 자원들을 서로 공유하며 상호 접근이 가능하도록 하여 사용자의 작업을 처리 할 수 있는 메커니즘을 제공한다. 하지만 각 노드들은 그리드에 자유롭게 참여 및 탈퇴가 가능하다는 점에서 P2P 네트워크 구조와 매우 유사하기 때문에 기존의 병렬처리 컴퓨터에서의 부하 균형문제와는 다른 특징을 갖게 된다. 본 논문에서는 동적인 자원 구성의 특징을 갖는 그리드 컴퓨팅 환경에서 발생할 수 있는 부하 균형 문제를 정의하고 이를 해결하기 위해 조정 노드(coordinating node)라고 불리는 부하 탐지 모듈을 설계 및 구현한다. 본 논문에서 제안된 조정 노드는 동적으로 변화하는 그리드 자원들의 상태를 실시간으에 탐지하게 되며 각 노드들이 네트워크에 새롭게 참여/탈퇴하여 네트워크 위상이 변화하는 경우에도 부하 균형을 달성 하게 된다.
Park, D-U;Yun, C-B;Lee, J-W;K. Nagata;E. Watanabe;K. Sugiura
한국전산구조공학회:학술대회논문집
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한국전산구조공학회 2004년도 봄 학술발표회 논문집
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pp.33-40
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2004
본 논문에서는 한국과 일본에 위치한 여러 연구기관들 사이에서 수행된 온라인 네트워크 유사동적 실험결과에 대해 나타내었다. 예제 구조물로는 4경간 연속의 면진 교량을 이용하였다. 실험 장비를 보유하고있는 두 연구기관에서 면진 장치의 비선형 거동에 대한 실험을 수행하고 각 실험 결과를 조합하여 전체구조의 동적 해석을 수행하였다. 본 논문에서는 먼저 인터넷을 이용한 두 가지 데이터 전송기법을 이용하여 두 기법의 효율성을 비교, 분석하였다. 또한 최근 국내에 위치한 두 연구기관 사이에서 수행된 실험 결과에 대해 논의하였다. 마지막으로 유선과 무선 인터넷을 이용한 온라인 실험 기법에 대하여 나타내었다. 그 결과, 온라인 네트워크 실험에 소요된 실험 시간은 데이터 전송 기법과 실험장비에 따라 매 시간 단계의 데이터 전송에 0.2-15초, 각 연구기관의 유사동적 실험에 1-10초의 시간이 소요되어 매우 큰 폭으로 변화함을 알 수 있었다. 또한 무선 인터넷을 이용한 온라인 실험의 경우, 뛰어난 이동성과 인터넷 보안성 등과 같은 여러 가지 장점을 가지고 있음을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 벡터 도메인 안에 대규모 도로 선형 사상을 대상으로 실시간 데이터 변경, 관리가 가능한 네트워크의 다중 표현 데이터베이스 모델을 구축하는 것이다. 즉, 최상위 레벨의 네트워크 데이터로부터 이에 대응하는 하위 베이스 네트워크 데이터로 순차적으로 데이터 통합과 자동 매칭을 수행하는 상의하달 방식(top-down)을 기초로 하는 프레임워크를 제시하며, 이를 통해 변화 가능한 축척(variable-scale)의 지도를 생성하는 모델을 제안하였다. 구현된 MRDB(Multi-Resolution Database) 모델을 차량 항법 서비스에 적용하여 실제 동적 경로 안내 시스템에 활용 가능함을 확인할 수 있었다.
유비쿼터스 환경에서는 서비스 사용자가 언제, 어디서나 모든 서비스를 사용할 수 있어야 한다. 즉, 디바이스나 서비스의 상태, 위치 정보 등 특성에 관계 없이 동질의 서비스를 제공해야 한다. 이를 위해 산재한 이질적인 서브네트워크의 상호운용성을 위한 다양한 분산 시스템의 네트워크 프로토콜과 디바이스간의 통신을 통합하기 위한 연구가 필요하다. 서브네트워크의 상호운용성을 위해서는 메시지 전송 및 변환 기능이 요구되며, 서브네트워크의 변화를 동적으로 감지하여 서비스 사용자에게 알려주어야 한다. 따라서 본 연구에서는 유비쿼터스 웹서비스를 지원하기 위한 Web Services on Universal Networks를 제안하였다. 제안하는 WSUN은 Universal Service Broker의 프레임워크를 통해 SOA 기반으로 접근하고 있으며 요구 사항을 정의하여 필요한 구성 요소에 대한 설계하였다. 또한, 동적인 서비스 검색을 위한 Universal Service Registry를 사용한다. 본 논문에서는 DPWS의 동작 시나리오를 통해 이질적인 서브네트워크의 상호운용성을 지원하기 위한 DPWS 어댑터를 설계한다.
다양한 통신 매체의 등장과 애플리케이션의 요구사항이 늘어남에 따라 유연성과 확장성이 있는 네트워크 시스템에 대한 연구가 진행되어 왔다. 이러한 시스템들은 새로운 서비스나 프로토콜의 확장이 쉽게 가능하며, 사용자의 요구사항에 따라 프로토콜 스택을 구성해낼 수 있는 유연한 구조를 가진다는 특징이 있다. 그러나 사용자의 요구사항에 맞추어 구성된 프로토콜이라 할지라도 네트워크의 변화하는 환경을 반영할 수 없다면 시스템의 성능 저하 문제는 피할 수 없다. 이에 본 논문에서는 유연성과 확장성을 고려한 시스템에서 네트워크의 변화하는 환경을 추가적으로 고려하여 TCP를 대상으로 적절한 변종의 선택을 결정하여 주는 메커니즘을 제안한다. 제안된 기법에 대해 시뮬레이션을 통하여 그 적합성을 평가하였고 다양한 네트워크 상황이 주어졌을 때 표준 TCP와 비교하여 최대 $80{\sim}194%$의 성능 향상을 가져올 수 있음을 보였다.
베이지안 네트워크는 변수들간의 원인-결과 관계를 확률적으로 모델링하기 위한 도구로서 소프트웨어 사용자의 목적을 추론하기 위해 널리 이용된다. 행동기반 로봇 설계는 반응적(reactive) 행동 모듈을 효과적으로 결합하여 복잡한 행동을 생성하기 위한 접근 방법이다. 행동의 결합은 로봇의 목표, 외부환경, 행동들 사이의 관계를 종합적으로 고려하여 동적으로 이루어진다. 그러나 현재의 결합 모델은 사전에 설계자에 의해 구조가 결정되는 고정적인 형태이기 때문에 환경의 변화에 맞게 목표를 변화시키지 못한다. 본 연구에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 현재 상황에 가장 적합한 로봇의 목표를 설정하여 유연한 행동선택을 유도한다. Khepera 이동로봇 시뮬레이터를 이용하여 실험을 수행해 본 결과 베이지안 네트워크를 적용한 모델이 상황에 적합하게 목적을 선택하여 문제를 해결하는 것을 알 수 있었다.
본 논문은 네트워크 트래픽에 대한 동적인 변화에 대응하기위해 기존의 네트워크 트래픽 데이터를 이용하여 기계 학습을 사용하여 학습시킴으로써 이후 네트워크 트래픽 동향에 대해 분류하여 예측하는 연구에 관한 논문으로, 기계 학습의 종류 중 MLP(Multi-Layer Perceptron)를 이용하여 실험하였는데 MLP 의 구조와 학습 반복 횟수에 따른 정확도의 차이와 테스트 데이터 실험 결과를 정리하였다. 또한 이를 통해 얻어진 결과는 어떻게 사용 될 지와 정확도를 높이기 위해서는 어떤 요소가 영향을 끼치는지에 대해 논문의 방식과 비교하여 설명한다.
네트워크 이동성(Network Mobility: NEMO)은 하나 이상의 서브넷으로 이루어진 전체 네트워크가 인터넷 접속점을 동적으로 변화하여 네트워크 접근성도 변화하는 환경을 말한다. 이러한 환경에서 경로 최적화를 위한 여러 프로토콜들이 존재하지만 그중 Prefix Delegation 기법은 다른 기법들에 비해 다방면에서 우수하다. 그러나 본질적으로 바인딩 갱신 스톰(storm) 문제를 수반하기에 NEMO 환경에서의 바인딩 갱신 비용을 최소화 하기위한 연구가 대두하였다. 본 논문에서는 바인딩 갱신 비용의 최소화를 위하여 바인딩 갱신 시 멀티캐스트 기법을 적용하였으며, 경로 최적화 프로토콜은 Prefix Delegation 기법 중 바인딩 갱신 비용을 효율적으로 고려한 IPD[1]를 가정하였다. 성능평가를 위해서 수학적 모델링을 적용하였으며, 본 모델을 통하여 기존 방법들에 비하여 상당한 비용절감 효과를 얻을 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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