본 논문은 홈 네트워크 환경에서 스트리밍 데이터를 재생하는 MPEG-1 미디어 재생기를 구현한다. 이것은 실시간 운영체제인 내장형 리눅스 상에서 구현하였으며 실시간 응용 프로그램의 일관성과 호환성을 유지하기 위하여 자바 기반의 JNI 언어를 사용한다. JNI는 C언어와 같은 네이티브 코드와 자바 사이의 연동을 가능하게 하는 인터페이스이다. 이렇게 구현된 홈서버용 MPEG-1 미디어 재생기는 사용자에게 홈 네트워크 환경에서 홈서버에 저장되어 있는 멀티미디어 데이터 재생은 물론이고 외부에서 제공되는 멀티미디어 데이터를 실시간으로 서비스 받을 수 있도록 한다.
유비쿼터스 환경에서 객체들과의 데이터 통신은 매우 중요하다. 특히 서버와의 교신 없이 객체들로부터 직접 충분한 정보를 확보해야 할 때에 이는 더욱 중요하다. 온라인 기반 네트워크를 이용하는 경우, 대량의 데이터를 고속으로 전송할 수 있다는 장점이 있으나, 해당 통신을 지원할 수 있는 모듈이 각각의 객체에 설치되어 있어야 하고 온라인 상태를 유지하고 있어야 한다는 부담이 있다. 태그 인터페이스와 카메라 비전 기술을 주로 사용하는 오프라인 기반 네트워크를 이용하는 경우, 특별한 통신모듈 없이도 물리적 객체와 디지털 객체 사이에서 효과적인 데이터 전송이 가능하다는 장점이 있으나, 온라인 기반 네트워크를 이용하는 경우에 비해 극히 소량의 데이터만을 전송한다는 단점이 있다. 이 경우 전송하는 데이터 량을 늘리기 위해 우회적으로, 온라인 기반 네트워크로의 링크 정보를 전달하는 방법을 사용하고 있으나, 결국 온라인 기반 네트워크를 이용하는 경우에 발생하는 한계를 지니게 된다. 본 논문에서는 온라인 기반 네트워크를 이용할 수 없는 제한된 오프라인 환경에서, 디스플레이와 카메라만을 이용하여 기존의 오프라인 태그 인터페이스 특히 이미지 코드에서보다 자체적으로 서버와의 교신 없이 좀 더 많은 데이터를 전송하기 위한 방법으로 모션 코드를 제시한다.
인터넷 사용자들의 증가와 함께 네트워크에서 데이터 교환량이 증가하고 있다. 따라서 네트워크 트래픽과 서버의 부담으로 인하여 WWW 서버로부터 응답 시간의 하락은 많은 문제로 제기되고 있다. 본 논문에서는 WWW cache 서버를 이용하여 응답시간을 줄수 있는 방안을 제시한다. 이런 목적을 위하여 www cache 서버를 원격으로 교체할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
멀티미디어 서비스환경에서는 수백에서 수천의 클라이언트들이 하나의 서버에 접속되기 때문에 서버 결합이 미치는 영향이 상당히 크다. 이러한 결함은 단지 서버 자체의 장애로 끝나는 것이 아니라 그로 인해 서비스 제공자들에게 유형.무형의 막대한 재산상의 피해를 가져올수 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 서버를 구성하고 있는 자원(프로세서, 디스크, 네트워크)의 결함 발생을 고려한 큐잉 네트워크 모델을 개발하였다. 복수개의 M/M/1 큐를 큐잉 네트워크로 연결하여, 각 자원에 대한 접근 및 서비스를 모델링하였으며, 각 자원에서의 서비스 시간 지연 비율(큐의 응답시간)의 조정을 통해서, 서버 자원의 결함 발생을 고려하였다. 고객 도착률과 자원 고장률 변동에 대한 서버 자원의 이용률과 큐의 길이를 구하여 효율적인 시스템 구성 자원의 부분별 용량을 산정하였으며 , 또한 데이터 패킷 응답 시간 분포 및 고장률 변화에 따른 시스템의 신뢰도 수준을 계산하였다. 이와 같은 서비스 시스템 성능에 관련된 파라미터 분석을 통하여 멀티미디어 데이터 서비스 수준 (Quality of Service)에 중요한 영향을 미치는 서버 설계 요소를 파악하였고, 시뮬레이터 패키지를 활용한 모의 실험을 통하여 개발된 큐잉 네트워크 모델의 정확성을 검증하였다.
본 논문에서는 대용량 네트워크 트래픽 데이터를 대상으로 사이트의 프라이버시를 보호하면서 마이닝 결과의 정확성, 실용성 등을 보장할 수 있는 효율적인 순차 패턴 마이닝 기법을 제안한다. 네트워크가 발달함에 따라 네트워크 트래픽 데이터에 대한 마이닝은 네트워크를 통한 통신의 패턴을 찾아내고, 이를 사용하여 침입 탐지, 인터넷 웜의 탐지 등으로 유용하게 쓰이게 되었다. 그러나 네트워크 트래픽 데이터는 네트워크 사용자 개개인의 인터넷 접속 형태, IP 주소 등의 정보를 포함하는 데이터로 네트워크 사용자의 프라이버시를 해칠 수 있다는 문제점이 존재한다. 따라서 이들 네트워크 트래픽 데이터를 대상으로 하는 마이닝 기법에서는 프라이버시 보호를 위하여 각 사이트에 저장되어 있는 네트워크 트래픽 데이터를 공개하지 않으면서도, 의미있는 패턴을 찾을 수 있어야 한다. 본 논문에서는 프라이버시 보호를 위하여 N-저장소 서버 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 데이터를 분할하여 암호화한 후, 이를 복호화할 수 없는 서버에서 집계하는 방식을 사용하여 실제 데이터가 저장되어 있는 각 사이트의 출처 정보를 감추는 방식을 사용한다. 또한, 효율적인 빈번 패턴 생성을 위하여 빈번 항목에 대한 인덱스 구조를 제안하고, 이를 기반으로 한 순차 패턴 마이닝 기법을 보인다.
네트워크의 비약적인 발전과 이로 인한 많은 서버들의 유휴 비용에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 네트워크상에서 사용자 인중을 위한 실시간 영상처리 시스템의 경우에는 사용자의 수에 비례하여 서버의 부담이 급격히 늘어나게 된다. 데이터 전송 속도에 있어서 많은 발전이 이루어지긴 하였지만 프로세싱의 중앙집중화는 서버의 많은 부담을 줄뿐만 아니라, 서버로의 네트워크 병목 현상을 초래하고 있다. 본 논문에서는 서버의 부담을 줄임과 동시에 병목현상을 해결하기 위해 RMI 기술을 기반으로 분산처리 기술을 온라인 인증 시스템에 적용한 분산 필터링 시스템을 제안한다.
CDN은 여러 서버에 데이터를 분산하여 캐시 한 뒤 빠르게 데이터를 배포하는 네트워크이다. 하지만 CDN은 서버 성능에 영향을 받고 데이터의 Lifetime이 얼마 없는 경우 중앙 서버 혹은 데이터 제작자와의 통신을 통해 데이터를 새로 받아야 한다. 반면에, NDN은 데이터를 라우터별로 캐시하여 트래픽을 분산시키고 딜레이를 줄였다. 하지만, 캐시 된 데이터의 Lifetime에 따라 데이터를 받지 못하는 문제가 있다. 본 논문에선 데이터 요청자가 Lifetime 내에 데이터를 못 받으면 요청자의 네트워크 상황과 Interest 패킷의 주기를 고려하여 캐시 된 데이터의 Lifetime을 증가시켜 안정성 있는 데이터 배포를 목표로 하였다. 캐시 정책이 적용된 시뮬레이션을 진행했으며, 얼마 남지 않은 Lifetime을 증가시켜 데이터 요청자가 데이터를 온전히 받을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 Edge computing 환경에서 다수의 노드들로 구성된 네트워크의 디바이스를 효율적으로 관리하기 위한 방법을 제안한다. 기존의 클라이언트-서버 모델은 모든 데이터와 그에 대한 요청을 중심 서버에서 처리하기 때문에, 다수의 노드로부터 생성된 많은 양의 데이터를 처리하는 데 빠른 응답속도를 보장하지 못한다. Edge computing은 분담을 통해 네트워크의 부담을 줄일 수 있는 IoT 네트워크에 적합한 방법으로, 데이터를 전송하고 받는 과정에서 네트워크의 대역폭을 사용하는 대신 서로 연결된 노드들이 협력해서 데이터를 처리하고, 또한 네트워크 말단에서의 데이터 처리가 허용되어 데이터 센터의 부담을 줄일 수 있다. 여러병렬 기계학습 모델 중 본 연구에서는 Stale Synchronous Parallel(SSP) 모델을 이용하여 Edge 노드에서 분산기계 학습에 적용하였다.
CDN에 대해서는 많은 지면에서 소개가 있었기에 여기서는 CDN의 요소 기술들에 대해 몇 가지 살펴보고자 한다. 먼저 1회에서는 여러 네트워크에 분산 배치되는 캐시 서버에 대해 알아보자. 오늘날 보편적으로 이용되고 있는 캐시서버는 정적인 데이터를 캐싱하는 서버들이지만, 현재 많은 사이트가 정적인 데이터보다는 동적으로 화면을 구성하게 구축돼 있으므로 이러한 사이트에 적용 될 수 있는 동적인 데이터의 캐싱에 대해 알아보겠다.
태양 에너지 수집형 IoT 기기는 주기적으로 재충전되는 태양 에너지의 특성상, 에너지 소모를 최소화하기보다는 수집된 에너지를 최대한 유용하게 사용하는 것이 중요하다. 한편, 데이터 기밀성과 프라이버시, 응답속도, 비용 등의 이유로 클라우드가 아닌 데이터 소스 근처에서 머신러닝을 수행하는 엣지 AI에 대한 연구도 활발한데, 그 중 하나는 여러 IoT 장치들이 수집한 오디오 데이터를 활용하여, 다양한 AI 응용들을 IoT 엣지 컴퓨팅 환경에서 제공하는 것이다. 그러나, 이와 관련된 많은 연구에서, IoT 기기들은 에너지의 제약으로 인하여, 엣지 서버(IoT 서버)로의 센싱 데이터 전송만을 수행하고, 데이터 전처리를 포함한 모든 AI 과정은 엣지 서버에서 수행한다. 이 경우, 엣지 서버의 과부하 문제 뿐 아니라, 학습 및 추론에 불필요한 데이터까지도 서버에 그대로 전송되므로 네트워크 과부하 문제도 야기한다. 또한, 이를 해결하고자, 데이터 전처리 과정을 각 IoT 기기에 모두 맡긴다면, 기기의 에너지 부족으로 정전시간이 증가하는 또 다른 문제가 발생한다. 본 논문에서는 각 IoT 기기의 에너지 상태에 따라 데이터 전처리 여부를 결정함으로써, 기기들의 정전시간 증가 문제를 완화시키면서 서버 집중형 엣지 AI 환경의 문제들(엣지 서버 및 네트워크 과부하)을 완화시키고자 한다. 제안기법에서 IoT 장치는 기기가 기본적으로 동작하는 데 필요한 에너지 외의 여분의 에너지 양을 예측하고, 이 여분의 에너지가 있는 경우에만 이를 사용하여 기기에서 전처리 과정, 즉 수집 대상 소리 판별과 잡음 제거 과정을 거친 후 서버에 전송함으로써, IoT기기의 정전시간에 영향을 주지 않으면서, 에너지 적응적으로 데이터 전처리 위치(IoT기기 또는 엣지 서버)를 결정하여 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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