본 연구에서는 X-ray 영상에서 비산란 그리드 장치의 영향으로 인한 아티팩트를 제거하기 위하여 이산코사인변환(DCT: discrete cosine transform) 기반의 주파수 분석 기법과 딥러닝 네트워크의 학습 기법을 상호 보완적으로 결합하는 방법론을 제안한다. 피사체의 특성에 따라 다양하게 나타나는 그리드 라인의 억제 기능을 학습하기 위하여 서로 다른 특성을 반영하는 3 종류의 학습데이터를 생성한다. 학습에 사용되는 그리드 라인 영상의 타겟 데이터를 산출하기 위하여 DCT 기반의 밴드스톱 필터링 기법을 사용하였으며 학습데이터의 양적인 부족을 해결하기 위하여 패치 기반의 학습 방법을 적용하였다. 제안된 방법에 대해 기존의 방법과 비교하여 피사체 경계선 영역에서 발생하는 성능저하 현상, 분할의 가장자리에서 발생하는 블로킹 현상, 배경 영상에서의 성능저하 현상 등을 상대적으로 개선할 수 있음을 실험적으로 평가하였다.
그리드 데이터 베이스에서 복제본 데이터는 응용 서비스 제공을 위한 기반 정보로서 활용되며, 응용 서비스의 종류, 정보의 특성에 따라 각각의 복제본에 대한 접근 빈도에 차이가 발생한다. 특히 많은 노드에 복제본이 저장됨으로 인해 그리드 컴퓨팅 환경에서의 각각의 복제본을 관리하는 연구가 계속 되고 있다. 그의 일환으로 접근 빈도를 기반으로 한 데이터 갱신 기법이 있으며, 복제본 노드의 접근 빈도를 기반으로 데이터를 갱신한다. 하지만 동적인 접근에 대한 고려가 부족하여 그리드 환경에는 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 갱신 정보를 관리하기 위한 동적 접근 빈도 트리를 이용한 갱신 기법을 제안한다. 동적 접근 빈도 트리는 접근 빈도를 통하여 미리 각 노드를 그룹단위로 묶어 트리를 구축하며, 또한 트리의 불균형으로 인하여 성능이 저하되는 것을 방지한다. 제안 기법은 성능평가를 통해 빠른 갱신을 보임으로써 기존의 기법에 비하여 향상된 성능을 보인다.
마이크로그리드(MG:Microgrid)의 에너지 관리 시스템(EMS:Energy Management System)은 마이크로그리드 내 기기로부터 데이터를 수집, 분석하여 운영자를 비롯하여 사용자 및 타 시스템에 정보를 제공한다. 이 과정에서 유무선 통신망을 통하여 안전하게 정보를 제공하기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 마이크로그리드 내의 장치로부터 데이터를 수집하는 RTU(Remote Terminal Unit)와 EMS간의 데이터 전송 과정에서 발생 가능한 데이터의 노출 및 변조로부터 안전한 시스템을 개발하기 위하여 암/복호화, 키 관리 및 키 분배, 메시지 인증 기능을 제공하는 모듈을 설계, 구현하였다. RTU에 대해 하나의 VD(Virtual Device)를 연결하여 통신함으로써 RTU에 대한 연결 관리 및 키 관리의 효율성을 증대할 수 있다.
최근 들어서 생물학, 건설, 토목, 의학, 화학, 항공 등 다양한 과학 분야에서 효율적인 공동 연구를 돕기 위해서 그리드 기반 데이터 통합을 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 각 분야에서 사용하는 이질적인 형식의 데이터를 원활히 통합하는 것은 매우 어려운 문제이다. 이러한 측면에서, XML은 이질적인 시스템 간 데이터 공유의 수단으로서 광범위하게 사용되고 있으나, 데이터를 의미적으로 통합하는데 에는 한계가 있다. 이 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 그리드 환경에서 XML Schema 에 기반을 둔 이질적인 데이터 소스들을 의미적으로 통합하고 검색하는 방법으로서 RDF/RDFS 기반의 온톨리지 매핑을 통한 통합 검색 방안을 제안한다. 우리가 제안하는 방법은 특히 데이터를 XML Schema를 이용해서 표현하기 때문에 원래 데이터소스에 대한 수정 없이도, XML Schema 기반의 구조적 검색뿐 아니라, 온톨로지 기반의 의미적인 데이터 통합 및 검색을 가능하게 한다. 우리는 이 방법을 토목 분야의 시스템에 적용하여 검증하였다.
최근 그리드 미들웨어 개발 연구는 과학적 어플리케이션뿐만 아니라 상업적인 비즈니스 어플리케이션에서 활용가능하도록 웹서비스(Web service) 기술을 활용하고 있다. 이를 통해 정의된 그리드 서비스 구조를 Open Grid Service Architecture(OGSA)라고 한다. OGSA 를 통해 정의된 그리드 서비스 개념은 GGF 를 통해 OGSI 라는 표준 기술 명세서로 채택되었다. OGSI 를 지원하는 그리드 서비스는 확장성있고 상호운용성을 높여 다른 서비스와의 연동 및 통합을 쉽게 이루게 한다. 본 논문에서는 기존의 그리드 정보 서비스를 OGSI 기반의 서비스 구조인 Grid Advanced Information Service(GAIS)로 재구성한다. CAIS 는 그리드 미들웨어의 기본 서비스로써 다음의 특징을 가진다. 우선, 기존의 GT3 기반의 그리드 정보 서비스와의 서비스 인터페이스 측면에서 호환성을 가지면서, 내부적으로 동적 Virtual Organiaation(VO)관리 기능을 추가로 가진다. 그리고, 여러 GAIS 들간의 VO 정보를 관리할 수 있도록 Peer-to-peer 기반의 정보 분산기능을 가진다. 또한, GAIS 내 등록된 서비스들에 대해서는 Service data에 따른 그룹화를 통해 서비스 discovery기능을 강화하게 된다. 그리드 사용자는 GAIS 를 통해 다양한 VO 에 대한 정보를 검색하고, VO 의 생성 및 참여할 수 있고, 자신이 속한 VO 에 대하여 효율적으로 자원정보 및 서비스 데이터(Service Data)를 접근할 수 있다.
그리드 기술은 많은 응용 분야에서 보다 효율적인 실험을 위한 인프라를 제공한다. 이는 지리적으로 분산되어 있는 휴지상태의 리소스를 많은 컴퓨팅 리소스를 필요로 하는 응용 연구자에게 제공함으로써 High Performance와 High Throughput을 실험자에게 제공할 수 있다. 하지만 이러한 성능적 도움에도 불구하고 응용 실험자는 그리드 환경에서의 실험은 접근의 비용이성과 응용 플랫폼의 부족으로 여전히 어려움을 가지고 있다. 이러한 어려움 해결하기 위해 응용 플랫폼 개발자는 투명한 그리드 접근을 제공하는 동시에 실험자에게 친숙한 환경을 제공해야 한다. 또한 반복되는 단순 작업을 단순화 할 수 있는 환경과 실험자 자신의 작업을 정의할 수 있는 환경이 필요하다. 본 논문에서는 그리드 응용 플랫폼에서의 사용자에게 제공되어야 요구 사항인 투명한 그리드 접근 이외의 실험자를 위한 워크플로우의 정의와 데이터 지향적인 설계 방법을 제안하고 있다.
그리드는 네트워크를 통한 대용량 데이터의 저장과 전송, 그리고 지리적으로 분산된 컴퓨팅 자원의 통합된 활용을 가능하게 해주는 차세대 분산 컴퓨팅 환경이다. 그리드 응용은 이러한 고성능 네트워크 환경에 부합하는 최적화된 성능 구조가 요구되는데, 특히 초기 그리드 환경에서 응용의 성능 문제를 정확하게 진단하여 산출된 성능 정보는 그리드 응용 자체의 문제점을 찾아 디버깅하거나, 네트워크의 문제점을 발견하여 개선하는 기초 자료로 활용될 수 있다. 본 논문은 그리드 응용의 성능 측정 및 분석 방법에 대한 명확한 요구사항을 제시하고, 요구사항에 부합하는 해결 방법과 기술적 이슈들을 제시한다.
최근 큰 관심을 모으고 있는 스마트 그리드는 그린 에너지 환경 구현을 위한 기반 기술로 에너지 효율을 최적화하고자 하는 차세대 전략망이다. 스마트 그리드의 다양한 활용 가능성에도 불구하고 구조적 특징과 상호 운용성 표준의 부재로 인해 신뢰적인 인증을 보장하지 못한다. 이로 인해 네트워크의 신뢰성을 약화시키는 요인으로 작용하며, 많은 보안상의 문제를 야기한다. 따라서, 신뢰적인 클라우드 기반 스마트 그리드 환경을 구현하기 위하여 표준 및 정책 제정과 안전한 데이터 통신을 위한 보안 메커니즘 개발 및 인증 기술 개발이 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 기반 스마트 그리드와 표준화 동향 및 클라우드 기반 스마트 그리드 환경에서의 보안기술을 살펴보고 이를 해결하기 위한 대안을 제시함을 목표로 한다.
본 논문은 그리드 혹은 클라우드 컴퓨팅환경과 같은 인터넷 기반의 대규모 분산 환경에서 데이터집약적인 작업의 실행에 있어서 확장성을 위해 필수적으로 고려되는 데이터 전송 부하를 분산시키는 기법을 논하고 있다. 우리는 다수의 메모리기반의 데이터 노드를 활용하여 분할기법(Partitioning)을 기반으로 데이터 전송 부하를 줄이고자 하며 다수의 데이터 노드에 실시간으로 최적의 데이터의 양을 공급하는 기법에 대한 이론적인 분석과 시뮬레이션을 통한 성능 검증을 포함하고 있다.
무선방송환경에서 서버가 클라이언트에게 데이터를 전송하는 방식은 다음과 같다. 서버는 클라이언트들이 원하는 데이터 정보를 정리하고, 데이터를 방송주기에 1차원 배열 형태로 전송한다. 클라이언트는 서버에게 전송받은 데이터를 청취하고 필요한 결과 값만을 사용자에게 반환한다. 최근 위치기반 서비스를 이용하는 사용자가 증가하고 객체 수의 증가 및 데이터가 대용량으로 변화되고 있다. 무선방송환경에서 대용량 데이터는 클라이언트의 질의처리시간을 증가시킬 수 있다. 따라서 우리는 무선방송환경에서 주어진 데이터를 효율적으로 스케줄링할 수 있는 클라이언트 기반의 데이터 스케줄링 (Client based Data Scheduling; CDS)을 제안한다. CDS는 맵을 분할하고 분할된 그리드 내에 객체 수 및 객체의 데이터 크기를 고려하여 각 그리드마다 객체들의 총 데이터 크기의 합을 계산한다. 각 그리드 (영역)별 객체들의 총 데이터 크기와 클라이언트 수를 고려한 hot-cold 기법을 적용하여 데이터를 스케줄링 한다. 실험을 통하여 CDS가 기존의 기법보다 클라이언트들의 평균 질의처리시간을 줄이는 것을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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