클라우드 환경에서 다수의 사용자가 물리적 서버를 가상화하여 사용할 수 있도록 편의성을 제공하는 Software Defined Storage(SDS)를 적용하고 있지만 한정된 물리적 자원을 고려하여 공간 효율성을 최적화하는 솔루션이 필요하다. 기존의 데이터 중복제거 시스템에서는 서로 다른 스토리지에 업로드 된 중복 데이터가 중복제거되기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 유사도기반 클러스터링과 다중 계층 블룸 필터를 적용한 분산 중복제거 기법을 제안한다. 라빈 해시를 이용하여 가상 머신 서버들 간의 유사도를 판단하고 유사도가 높은 가상머신들을 클러스터 함으로써 개별 스토리지 노드별 중복제거 효율에 비하여 성능을 향상시킨다. 또한 중복제거 프로세스에 다중 계층 블룸 필터를 접목하여 처리 시간을 단축하고 긍정오류를 감소시킬 수 있다. 실험결과 제안한 방법은 IP주소 기반 클러스터를 이용한 중복제거 기법에 비해 처리 시간의 차이가 없으면서, 중복제거율이 9% 높아짐을 확인하였다.
본 논문에서는 FEC (Fog/Edge Computing) 환경에서 다중 분기구조의 부분 오프로딩을 위해 모바일 장치와 에지서버로 구성된 2계층 협력 컴퓨팅 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 다중 분기구조에 대한 재구성 선형화 기법을 적용하여 응용 서비스 처리를 분할하는 알고리즘과 모바일 장치와 에지 서버 간의 부분 오프로딩을 통한 최적의 협업 알고리즘을 포함한다. 또한 계산 오프로딩 및 CNN 계층 스케줄링을 지연시간 최소화 문제로 공식화하고 시뮬레이션을 통해 제안 시스템의 효과를 분석한다. 실험 결과 제안 알고리즘은 DAG 및 체인 토폴로지 모두에 적합하고 다양한 네트워크 조건에 잘 적응할 수 있으며, 로컬이나 에지 전용 실행과 비교하여 효율적인 작업 처리 전략 및 처리시간을 제공한다. 또한 제안 시스템은 모바일 장치에서의 응용 서비스 최적 실행을 위한 모델의 경량화 및 에지 리소스 워크로드의 효율적 분배 관련 연구에 적용 가능하다.
인간형 로봇을 구동하기 위해서 로봇 내부에는 많은 수의 모터와 센서가 사용된다. 다수의 구동기를 연결할 때 생기는 배선의 문제를 해결하기 위해 통신 네트워크에 기반한 제어기를 사용해왔는데 구성 비용면에서 유리하고, 신뢰성이 높은 통신 프로토콜인 CAN이 주로 사용되었다. 제어기의 구조 측면에서 상위 제어기에 알고리즘을 탑재하기 쉬운 속도 제어형 구조가 선호되고 있는데, 이때 CAN의 낮은 통신 대역폭이 문제가 되며, 충분한 통신 대역폭을 얻기 위해 이전에는 다수의 CAN 네트워크로 분리해서 통신망을 구성하였다. 본 논문에서는 높은 통신 대역폭을 얻기 위해 고속의 FlexRay와 저속의 CAN 통신망이 계층적으로 연결된 다중 모터 제어 시스템에 대해 전송시간 지연에 대한 안정도 분석을 수행하고 허용된 전송시간 내에 센서 정보와 구동 신호를 전달하기 위한 게이트웨이의 구성과 노드 할당 방법에 관하여 연구한다. 제안된 계층적 네트워크 기반 제어시스템은 다중 모터제어 시스템의 제어성능을 높이고 안정도를 확보하는 데 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 계층간 교차 (Cross-Layer) 개념을 적용하여 터보 (Turbo) 부호화된 광 (Optical) 부호분할 다중접속 (CDMA : Code Division Multiple Access) 시스템의 네트워크 성능을 분석하고 실험하였다. 계층간 교차 개념은 물리 (Physical) 계층과 매체접근제어 (MAC : Medium Access Control) 계층을 고려하였다. 시스템은 펄스위치변조 (PPM : Pulse Position Modulation)를 적용한 강도변조/직접검파 (IM/DD : Intensity Modulation/Direct Detection) 방식의 광 시스템을 고려하였다. 그리고 시스템의 성능을 향상시키기 위해 병렬 연접된 길쌈부호 (PCCC : Parallel Concatenated Convolutional Code)로 이루어진 터보 부호를 사용하였다. 네트워크의 성능은 비트오류확률 (BEP : Bit Error Probabiliy) 측면에서 분석되었다. 모의실험 결과, 터보 부호는 적당한 부호화 및 복호화 복잡도에서 상당한 부호화 이득을 제공하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 일정한 부호화율 (Code Rate)에서 인터리버 길이와 복호과정에서의 반복 복호 횟수를 증가시킬수록 시스템 성능이 향상되는 것을 확인하였다.
다중 시공간 부호는 여러 개의 시공간 부호로 이루어져 있어서 대역폭 확장없이 디버시티 이득과 부호화 이득 뿐 아니라 높은 전송률을 공급할 수 있다. 본 논문에서는 이 다중 시공간 부호를 복호하기 위해서 백색화 과정(whitening process)을 이용한 계층화 수신기 구조를 제안한다 제안된 수신기는 복호 순서를 결정하는 블록과 계층화 복호를 하는 블록으로 구성되어 있다. 이때 백색화 과정은 계층화 복호과정에서 수신 디버시티 이득을 최대한 이용하기 위해서 이용되었다. 이 수신기는 기존의 MMSE를 이용한 계층화 수신기 구조에 비해 디버시티 이득을 더 얻을 수 있어서 수신 안테나의 개수를 줄일 수 있다는 장점을 가지고 있다. 제안된 방식은 기존의 부호화된 BLAST보다 $10^{-2}$의 FER에서 5dB 이득을 얻는다.
다자간 데이터 송수신을 필요로 하는 다자간 화상 회의, 일대다 스트리밍, 일대다 파일 전송 등의 응용에서는 멀티캐스트를 사용하여 데이터 전송 부담을 줄일 수 있다. 그러나 IP 멀티캐스트가 인터넷 상에서 널리 지원되지 않고 있기 때문에, 멀티캐스트를 응용 계층에 구현하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 일대다 대용량 파일 전송에서 효과적으로 전송시간을 단축할 수 있는 응용계층 멀티캐스트 기법을 제시한다. 신뢰적 전송을 위하여 Forward Error Correction (FEC)를 사용하여, 전송시간 단축을 위해 데이터 소스 외에 수신자들이 가상적으로 소스의 역할을 수행하도록 한다. 즉, 임의의 수신자는 데이터 소스뿐만 아니라, 다중 가상 소스로부터도 데이터를 수신할 수 있으므로 파일 수신 시간을 단축시킬 수 있다.
역할기반 접근통제(RBAC)는 사용자의 역할에 기반을 둔 접근통제 방법으로 Ravi S. Sandhu가 제안한 기본 모델 이후로 다양한 모델들이 제안되어졌다. 하지만, 이 모델들은 다중 응용 환경에 적합한 통합접근통제 시스템 설계에 실제 적용하기 위해서는 보완되어야 할점이 많다. 본 논문에서는 이 모델들의 주요 구성요소를 근간으로 하여 그룹-역할기반접근통제 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 사용자와 역할지정에 그룹 계층을 사용하고, 조직내의 직위와 직능을 바탕으로 역할 계층을 만들며, 만들어진 역할 계층을 통한 허가의 상속을 허용한다. 또한, 시스템이 가진 접근통제 데이터베이스를 세가지 부분으로 나누어 관리하게 함으로써, 조직의 접근통제 정책의 투명성을 보장한다.
딥러닝 기술과 하드웨어의 발전으로 다양한 분야에서 인공신경망과 관련한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비디오 코덱 부분에서도 딥러닝 기술을 적용하는 부호화 기술이 많이 연구되고 있다. 본 논문은 최근 완료된 VVC 에 채택된 신경망 기반의 기술인 MIP(Matrix Weighted Intra Prediction)를 확장하여 보다 깊은 계층의 모델로 학습된 새로운 화면내 예측 모델을 제안한다. 기존 VVC 의 MIP 의 성능과 비교하기 위하여 기존 MIP 모델과 제안하는 다중완전연결계층(Fully Connected Layer) 화면내 예측 모델을 HEVC(High Efficiency Video Coding)에 적용하여 그 성능을 비교하였다. 실험결과 제안기법은 VVC MIP 대비 0.08 BD-rate 성능 향상을 보였다.
IEEE 802.11n은 MAC 계층에서 100Mb/s이상의 데이터 처리량을 달성하므로 초고속 데이터 통신을 지원하는 차세대 무선랜의 표준으로 각광받고 있다. IEEE 802.11n의 연구 동향은 크게 두 가지로 MAC 계층에서 패킷 간의 결합을 통하여 데이터 처리량을 높인 부분과 PHY 계층에서 다중 안테나 기법을 적용하여 데이터 전송속도를 높인 부분으로 정리된다. 그러나 전자는 무선 채널을 고려하지 않음으로 현실성이 결여되어 있었고, 후자는 패킷 간의 결합을 간과함으로 현실적인 처리량 결과를 얻을 수 없었다. 그래서 본 논문에서는 IEEE 802.11n 시스템에서 MAC 계층과 PHY 계층의 연동을 고려하여 성능을 분석한다. 또한, MAC 계층에서는 멀티 서비스를 고려한 A-MPDU, A-MSDU기법을 적용하고, PHY 계층에서는 WLAN MIMO TGn 채널 모델 사용과 함께 SVD 기법을 적용함으로 다중 안테나 기법과 무선 채널을 모두 고려하면서 IEEE 802.11n 시스템의 현실적인 데이터 처리량을 분석한다. 시뮬레이터는 전 계층을 고려하여 Ns-2를 사용하기로 한다.
본 연구의 목적은 중년(45~64세) 남녀를 대상으로 주관적 사회계층과 자살생각의 관계에서 자아존중감과 사회적 지지의 이중 매개효과를 파악하는 것이다. 대상자의 주관적 사회계층이 자살생각에 영향에 사회적 지지와 자아존중감의 매개효과를 확인하기 위해 병렬 이중 매개모형으로 분석하였다. 성별, 연령, 동거인 여부와 우울을 보정한 상태에서 독립변수인 주관적 사회계층은 매개변수인 사회적 지지(β =0.23, p<.001)와 자아존중감(β =0.12, p <.001)에 사회적 지지는 자아존중감에 유의한 영향을 미쳤다(β =0.21, p<.001). 종속변수인 자살생각에 주관적 사회계층(β =-0.25, p<.001), 사회적 지지(β =-0.32, p<.001)와 자아존중감(β =-0.19, p=.001)이 모두 통계적으로 유의한 영향을 미쳤다. 주관적 사회계층이 자아존중감을 매개로 하여 자살생각에 미치는 간접효과와 주관적 계층이 사회적 지지 그리고 자아존중감을 거쳐 자살생각에 이르는 다중 간접효과 모두 유의하였다. 본 연구의 결과에 따라 중년성인을 대상으로 생활터 기반의 사회적 지지체계 구축이 필요하다. 이는 중년성인의 자아존중감 향상에 기여하여, 자살예방에 긍정적 영향을 미칠 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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