최근 안전하고 편리한 운전을 위한 정보 제공과 주행의 즐거움을 동시에 추구하는 차량 인포테인먼트에 대한 관심이 증대되고 있다. MOST는 차량 내부에 고대역폭 인포테인먼트 정보를 전달하는 네트워크로서 최근 MOST150이 표준화 되었다. 본 논문에서는 MOST150 네트워크에 연결되는 각 장치들의 역할과 기능에 따른 동적 행동 방법을 분석하고, 전원 관리 방법에 대하여 연구하였다. MOST 네트워크는 기능 블록 NetworkMaster를 포함하는 마스터 디바이스가 하나 존재하고 그 외 다른 모든 디바이스들은 슬레이브 디바이스라고 부른다. 본 연구에서는 MOST150 네트워크의 마스터 디바이스(Master Device)와 슬레이브 디바이스들(Slave Devices)의 상태에 따른 동작방법과 전원관리 방법을 분석함으로써 향후 MOST150 디바이스를 개발할 때 효과적으로 적용할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 외부 클라이언트가 홈 네트워크 시스템을 컨트롤 하기위하여 홈 네트워크의 보안요소 중 사용자 인증과 접근제어에 관하여 연구 하였으며 사용자 인증의 인증서는 X.509 v3의 인증서를 기반으로 사용하고 X.509 v3의 확장영역에 사용자의 그룹을 나누어 디바이스를 제어하고 접근이 제한된 디바이스는 ACL(Access Control List)을 추가하여 접근제어를 하는 방법으로 접근이 제한된 사용자와 이를 관리하는 관리자로 나누어 각 디바이스에 대한 접근제안과 외부 공격으로 부터의 안전하게 보호할 수 있게 제안한 논문이다.
디바이스 네트워크에 요구되는 사양은 일반적인 데이터 네트워크와는 판이하게 다르다. 특히 필드버스 프로토콜을 사용하는 디바이스 네트워크 기술은 인터넷 프로토콜을 사용하는 네크워크와 다르다. 일반적으로, 인터넷 상에서 디바이스 네크워크를 구현하기 위해서는 필드버스 프로토콜을 인터넷 프로토콜(TCP/IP)와 결합할 필요가 있다. 또한 예방보전의 적용예에 있어서는 각 디바이스간의 호환성이 매우 중요하다. 본 연구에서는 웹기반 예방보전을 구현하고, 디바이스간의 호환성을 보장하기 위한 방법을 제안한다.
웹기반 예지보전 (Predictive Maintenance)은 가상 디바이스 네트워크를 필요로 한다. 가상 디바이스 네트워크는 반드시 분산형 감시 및 제어 네트워크를 통해서만 구현될 수 있다. 일반적으로 분산형 감시 및 제어 네트워크를 인터넷 상에서 구현하려면 TCP/IP와 필드버스 프로토콜의 통합이 필요하다. 이 경우, 예지보전의 성능을 극대화하기 위해서는 기기간의 통신 호환성이 절대적으로 필요하다. 본 논문에서는 가상 디바이스 네트워크의 통신 특성을 분석하고 이를 토대로 분산형 감시 및 제어 네트워크를 활용한 웹기반 예지보전의 기본 틀을 제시한다.
사물인터넷(Internet of Things)은 모든 사물들을 인터넷에 연결해 사람과 사물, 사물과 사물간의 정보를 상호 소통하여 지능형 서비스를 제공하는 기술을 의미한다. 그러나 IoT 환경은 유선 및 무선의 네트워크에 의한 연결이 필수이기 때문에 정보전달과 통신 과정에서 디바이스에 대한 인증이 반드시 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 사물인터넷 네트워크 환경에서 사용자 디바이스 인증을 위해 SDN 기반의 IoT 디바이스 인증 모델을 제안한다.
IEEE 802.15.3 High-rate WPAN(Wireless Personal Area Network)은 무선으로 약 l0m이내의 근거리 디바이스들을 연결하여 고속 통신을 지원하기 위해 개발되었다. 피코넷(piconet)은 하나의 PNC (Piconet Coordinator)와 하나 이상의 디바이스(device)로 구성된다. 부모 피코넷(parent piconet)에 합류(association)한 디바이스는 PNC가 되어 자식 피코넷(child piconet)을 형성할 수 있다. 부모 피코넷과 자식 피코넷들로 구성된 메쉬(mesh) 네트워크에서는 멀티-홉(multi-hop) 통신이 가능하게 된다. 본 논문에서 메쉬 네트워크의 최대 레벨과 가용 슈퍼프레임 크기를 분석하고, 멀티-홉 전송을 위한 디바이스 탐색시간을 랜덤 메쉬 네트워크 환경에서 분석한다. 일정한 영역에서 디바이스 수가 증가함에 따라 형성되는 메쉬 네트워크의 레벨은 최대 약 1.9까지 가능하며, 가용 슈퍼프레임 크기는 약 52ms이고, 디바이스 탐색시간은 약 155ms 소요됨을 확인할 수 있다.
무선 환경에서는 유선과 달리 다중 경로 페이딩, 간섭, 신호의 감쇠 등으로 발생되는 에러가 존재하고 있으며, 이러한 무선 채널 에러는 네트워크의 성능을 감소시킨다. 특히, ISM 대역에서 동작하는 IEEE 802.15.3은 무선 채널에러에 많이 노출되어 있다. 본 논문은 네트워크의 성능을 감소시키는 채널에러 환경에서 효율적인 비동기 트래픽의 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 디바이스가 요구하는 시간에 비례하여 채널시간(Channel Time Allocation, CTA)를 할당한다. 또한 디바이스간의 채널에러 상황을 인식하여 에러 상황인 디바이스에게 할당되는 CTA를 회수하여 에러를 겪지 않는 다른 디바이스들에게 CTA를 할당함으로써 네트워크의 전송효율을 높인다. 채널에러 상황에서 복구된 디바이스는 디바이스들 간의 공평성을 유지하기 위해 완전보상 또는 점진적 보상을 통해 CTA를 보상 받는다. 시뮬레이션 결과 제안한 알고리즘은 무선 채널에러 환경에서 기존의 SRPT(Shortest Remain Processing Time) 나 RR(Round Robin)방식에서 제공할 수 없었던 디바이스들의 비례적 공평성을 제공할 수 있으며, 네트워크의 높은 전송 효율을 유지한다.
본 논문에서는 웹브라우저를 통하여 로컬 디바이스를 쉽게 네트워크 디바이스로 바꾸어주는 프레임워크를 제안한다. 해당 네트워크 디바이스들은 가상데스크탑에 사용된다. 관리 소프트웨어는 디바이스풀을 유지하며 디바이스들을 관리한다. 사용자의 요청이 발생하면 데스크탑의 I/O를 관리하는 가상데스크탑 소프트웨어가 풀에 접근하여 디바이스를 선택, I/O를 데스크탑에 전달해준다. 본 논문에서는 로컬 컴퓨터에 설치가 필요하지 않은 RIA 솔루션을 채택함으로써 사용자는 쉽게 자신의 디바이스를 디바이스풀에 등록 또는 해지할 수 있으며 가상데스크탑 소프트웨어에 명령을 내릴 수 있게 된다. 본 논문의 후반부에서는 제안하는 프레임워크가 사용될 수 있는 시나리오를 설명하고 성능평가를 진행함으로써 프레임워크의 효율성 및 활용성을 보인다.
유비쿼터스 홈네트워크 ( uHome-net) 구현을 위해서는 다양한 센서들이 통합된 유무선 센서 네트워크에 연결될 수 있어야 한다. 본 논문은 제어 네트워크에 널리 사용되고 있는 LonWorks 기술을 uHome-net의 유무선 센서 네트워크에 적용한 사례를 소개하고, LonTalk 프로토콜이 탑재된 뉴런칩, 433.92MHz RF 트랜시버, 센서와 응용 프로그램으로 구성되는 LonRF 디바이스의 설계 및 응용 서비스 구현 결과를 설명한다. LonRF 디바이스의 응용 예로 실내에서 물체의 3차원 좌표를 측정할 수 있고 uHome-net과 연동되는 LonRF 스마트배지를 개발하였다. LonRF 디바이스 기반의 위치인식 서비스, 원격검침서비스, 원격경비서비스 등의 홈네트워크 서비스를 uHome-net 테스트베드에 구현하였다. 본 연구는 LonWorks 기술 기반의 센서 네트워크가 유비쿼터스 홈네트워크의 제어 네트워크로 적용할 수 있고, 개발된 LonRF 디바이스가 센서 네트워크의 무선 노드로 사용될 수 있음을 보였다.
본 논문에서 활용하고자 하는 UPnP 미들웨어는 일반적인 플러그 앤 플레이(plug-and-play)개념을 네트워킹에 확장한 것으로 네트워크상에서 동작하는 장비를 서로 연결하기 위해서 표준 인터넷프로토콜에 근거한 네트워크 구조이다. UPnP 기능을 가진 디바이스는 일반적인 TCP/IP상에서 동작하므로 물리적인 연결방법이나 운영체제, 하드웨어 플랫폼 등에 영향을 받지 않으며, 홈 네트워크나 작은 사무실 공간, 공공 장소 등 네트워크 연결 가능한 모든 장소에 적용될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 멀티미디어 서비스를 제공하는 UPnP 디바이스를 임베디드 기반으로 설계하고 또한 사용자의 인지 없이 최적의 서비스를 제공할 수 있는 지능형 정보가전 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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