iSCSI(Internet Small Computer System Interface)는 블록 중심형 스토리지 접근 프로토콜로써, TCP/IP 네트워크를 통해 원격의 스토리지를 마치 자신의 로컬 상에 있는 블록 장치처럼 접근하는 기술이다. iSCSI는 이 같은 접근을 위해 표준 이더넷 스위치와 라우터를 사용하므로 기존의 수많은 이더넷 기술의 적용은 물론 거리 제한이 없는 스토리지 확장을 가능하게 하며, 이는 곧 무선 네트워크상으로의 적용이 가능함을 의미한다. 본 논문에서는 이 점에 착안, 유선 기반의 원격 스토리지 접근을 목적으로 디자인 되어진 iSCSI를 최근 유비쿼터스 컴퓨팅(Ubiquitos Computing)등으로 관심이 모아지고 있는 임베디드 리눅스 장치에 탑재하여 모바일 기기가 가지는 저장 공간 제약 극복의 대안과, 상대적으로 제한된 무선 네트워크상에서 iSCSI 프로토콜의 성능을 평가 및 분석함으로써 그 적용 가능성을 제시하고자 한다.
무선 기반 네트워크와 인터넷 기술의 급속한 발전과 더불어, 주변의 모든 사물들이 인터넷으로 연결되어지는 초 연결 사회로 발전해 가고 있으며, 최근 사물인터넷에 기반한 스마트 응용 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 사물인터넷은 사람, 사물, 공간, 데이터 등이 유무선 네트워크로 연결되어, 정보의 생성, 수집, 공유 및 활용을 할 수 있는 초 연결망을 구축하는 것으로 여기에 다양한 센서들과 클라우드 기술을 이용하여 실시간 상황정보를 수집 저장하여 스스로 판단하고 결정할 수 있는 지능을 부여하여 서비스화 하는 스마트 응용 개발이 주류를 이루고 있다. 본 연구에서는 이러한 시대적 조류에 맞춰 사물인터넷을 기반으로 하는 모바일 컴퓨팅 환경에서 센서와 클라우드 등 첨단 ICT 기술을 이용하여 특정 상황정보의 실시간 탐지와 인식을 바탕으로 현재 상황에 맞는 정확한 판단과 결정을 내릴 수 있는 지능을 기반으로 실시간 제어와 통제 및 처리를 할 수 있는 스마트 응용을 설계하고자 한다.
최근 모바일 컴퓨팅 환경 변화로 사용자 단말의 분실, 도난, 악성코드에 의한 위협이 증가하여 사용자 단말기에 저장된 중요 정보가 노출될 가능성이 증가하고 있으며, 대응책으로 사용자 단말의 인증, 저장 자료 암호화 솔루션이 적용되어야 한다. 암호화 솔루션은 암호학적 안전성과 암호 연산에 따른 성능 이슈가 trade-off 관계에 있다. 파일 암호화에 많이 사용되는 CBC 모드는 IV에 대한 재사용 불가, 예측불가능, 무결성 보장 요구사항을 갖고 있다. 본 논문에서는 HSM을 사용하는 환경에서 파일시스템 레벨의 암호화 솔루션 구현 시, IV 운용에 대한 요구사항을 충족하며, 효율적인 암호 세션 관리를 통해 성능을 향상할 수 있는 암호화 방식을 제안하고, 제안된 방식의 설계 및 구현을 통해 기존 방식에 비해 성능 측면에서도 우수함을 증명한다.
CNN은 객체의 특징을 추출하는 과정에서 많은 계산량과 메모리를 요구하고 있다. 또한 사용자에 의해 네트워크가 고정되어 학습되기 때문에 학습 도중에 네트워크의 형태를 수정할 수 없다는 것과 컴퓨팅 자원이 부족한 모바일 디바이스에서 사용하기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 우리는 사전 학습된 가중치 파일에 가지치기 방법을 적용하여 연산량과 메모리 요구량을 줄이고자 한다. 이 방법은 3단계로 이루어져 있다. 먼저, 기존에 학습된 네트워크 파일의 모든 가중치를 각 계층 별로 불러온다. 두 번째로, 각 계층의 가중치에 절댓값을 취한 후 평균을 구한다. 평균을 임계값으로 설정한 뒤, 임계 값 이하 가중치를 제거한다. 마지막으로 가지치기 방법을 적용한 네트워크 파일을 재학습한다. 우리는 LeNet-5와 AlexNet을 대상으로 실험을 하였으며, LeNet-5에서 31x, AlexNet에서 12x의 압축률을 달성 하였다
개인용 일반적 용도의 컴퓨터는 탁상용에서 태블릿 PC나 PDA와 같은 이동가능한 모바일 디바이스로 발전되어 왔다. 반도체 분야의 기술혁신은 그러한 형태적 요소를 진보된 입출력장치들과 함께 상당히 강력한 프로세서와 메모리 부시스템으로 패키징을 하는 것을 가능하게 하였다. 마침내 이들 부시스템들은 작게 구성되어 입을 수 있는 컴의 형태로 만들어질 수 있게 되었다. 입을 수 있는 컴퓨터는 최근 유비쿼터스 환경에서 차세대 PC로서 주의를 얻게 되었으며 입을 수 있는 컴퓨팅기술은 더욱 더 실현 가능한 것이 되었고 소비시장과 산업에 걸쳐 더 많은 관심을 받게 되었다. 본 논문에서는 기존에 개발된 입을 수 있는 내장형 시스템 플랫품에 멀티미디어와 네트워크 기능을 강화하여 진보된 입을 수 있는 내장형 플렛폼인 WPS(Wearable Personal Station)을 제안하고 개발했다. 본 논문은 이러한 WPS의 형태, 전체적인 구성, 기능 그리고 응용프로그램에 관한 것들을 설명한다. 또한 본 논문에서는 미래의 직관적인 사용자 인터페이스와 잘 디자인된 응용들을 갖춘 차세대 컴퓨터 플랫폼의 형태에 대해 논의한다.
최근 고성능 센서가 집적된 스마트폰과 웨어러블 디바이스 기술이 부각됨에 따라 이와 같은 플랫폼을 활용한 차세대 모바일 컴퓨팅 기술이 크게 주목받고 있다. 기존 행위인지는 지속적인 움직임에 따른 고유 패턴을 포착하는 반면, 자세인지는 급격한 순간 변화나 신체 방향의 변화를 포착하는 방법으로 접근되어 왔다. 그러나 이 두 가지의 패턴을 함께 고려하고 실제 활용 가능한 수준의 성능 확보와 그 시스템에 대한 연구는 다소 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 최근 부각되는 스마트폰과 웨어러블 디바이스의 센서 데이터를 함께 고려하고 각각이 갖는 장점을 혼합한 사용자 행위 및 자세인지 기법과 스마트폰 플랫폼을 기반으로 실제 환경에서의 그 활용 방법을 제안한다. 스마트폰과 웨어러블 센서 데이터를 함께 운용하기 위한 전처리 방법을 설계하고 고유 진동 패턴과 수직, 수평 방향 패턴 특징을 혼합적으로 활용하여 인지 모델을 구축하였다. 이 과정에서 자전거 타기와 빠르게, 천천히 걷기, 뛰기와 같이 보다 다양한 행위와 서기, 앉기, 누워있기와 같은 자세 패턴을 고려하였다. 실험 결과 제안하는 기법의 성능과 타당성을 입증하였고 실제 환경에서의 적용을 통해 그 활용 가능성을 보였다.
본 논문에서는 클라우드 기반 N-Screen 에뮬레이터의 한계점을 해결하기 위해 새로운 클라우드 기반 N-Screen 에뮬레이터 설계 방법을 제안하고 구현한다. 이 방법은 서버에서 에뮬레이터의 실체 없이 웹 서비스를 이용하여 브라우저로 에뮬레이터의 모습을 확인할 수 있도록 한다. 이것은 개인용 컴퓨터 또는 모바일 환경에 구애받지 않고 동일한 서비스가 가능하도록 한 것이다. 또한, 다양한 디바이스의 각기 다른 웹 브라우저 엔진을 따로 에뮬레이팅 하기 위해 WebKit 엔진을 각 디바이스의 특성에 맞게 수정하고 관리한다. 그리고 기존의 설계 방법에서는 한 화면에 보여줄 수 있는 에뮬레이터 수가 2, 3개로 제한적 이지만, 새로운 설계 방법은 한 서버 당 100개 이상의 에뮬레이터를 구동시킬 수 있도록 성능을 향상시켰다.
최근 교통 기술의 발전과 여가생활에 대한 관심이 늘어남에 따라 여행이 주요 여가 활동으로 자리 잡고 있다. 또한, 스마트폰이나 태블릿PC와 같이 GPS를 탑재한 모바일 기기 보급으로 인해 사용자의 위치를 실시간으로 수집하는 것이 가능해졌다. 이런 환경을 바탕으로 번거로운 여행 일정 계획을 대신 수립해주는 여행 일정 추천 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되었다. 그러나 기존의 연구들은 사용자들의 비용이나 시간에 대한 제약사항을 고려해 짧은 경로를 포함하는 여행 일정을 추천하거나 여행 목적지에서 가장 인기 있는 지역을 가장 많이 포함하는 일정을 추천하는 것을 목적으로 하기 때문에 개인의 만족도를 높이기 위한 개인화된 여행 일정 추천시스템에 대한 연구는 많지 않았다. 따라서 본 연구에서는 사용자들의 만족도를 높이기 위한 개인화 서비스 연구의 일환으로 그 동안 다른 연구에서는 간과되었던 사용자들의 체류시간을 고려한 여행 일정 추천 시스템을 제안한다.
IoT 시대를 맞아 모바일 기기의 급격한 성능 향상에 힘입어 폭발적으로 증가하는 멀티미디어 빅데이터의 빠른 처리가 요구되고 있다. 하지만, 이런 환경의 대격변 속에서도 이미지 검색 연구 분야에서는 정확도 향상에 주로 초점을 맞춘 나머지, 고해상도 멀티미디어 데이터 Query에 대한 빠른 처리 측면에서는 제대로 대응하지 못하고 있다. 이에 우리는 이미지 검색만을 분산화한 선행연구와 달리 MapReduce 기반 분산 이미지 특징점 추출 기법을 활용하여 정확도는 유지하면서 빠른 응답시간을 확보하며, BIRCH 인덱싱을 기반으로 메모리 확장성까지 해결한 새로운 분산 이미지 검색 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안하는 분산 이미지 검색 알고리즘의 정확도, 처리시간, 확장성에 대한 실험을 통해 뛰어난 성능을 확인한다.
IT기술의 급속한 발전과 함께 데이터의 증가 양이 양산되고 있다. 새로운 데이터양은 매우 커지고 있으며, 유비쿼터스 환경에서 필요되는 센서 장치 혹은 클라이언트 장치들로부터 생성된 새로운 데이터 형태는 매우 다양하여 데이터들을 관리하고 제어하기가 어렵다. 특히, 유비쿼터스 환경에서 발생된 데이터는 PDA, 스마트 폰, 모바일 장치 혹은 센서 장치 등 다양한 원천 소스 등을 통해 생성된다. 그러므로 의사결정을 위해 유비쿼터스 장치로부터 생성된 데이터를 관리하고 제어하기 위해서 통합된 저장 장소로 데이터 웨어하우스를 사용한다. 데이터 웨어하우스는 서로 다른 몇몇 DBMS 데이터를 하나의 DBMS로 통합하고 집단화한다. 또한, 소스 데이터로부터 갱신된 데이터는 효과적으로 데이터 웨어하우스로 전파되어야 한다. 그러므로 본 연구에서는 새로운 IT패러다임 환경인 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 정확하고 효율적인 데이터 관리 방법론을 위한 모델을 제시한다. 또한 갱신된 데이터를 의사 결정을 위해 활용할 수 있으며, 기존 방법론과 비교하여 분석 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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