본 연구에서는 수중 환경에서의 교전급 모의를 위한 분산 시뮬레이션 시스템에서 모니터링 시스템을 설계 및 구축한다. 국방 분야에서 모델링 및 시뮬레이션(M&S)을 통한 검증은 비용, 시간, 및 노력의 측면에서 효율적인 접근 방법으로 주목되어 왔으며, 무기체계의 도입의 각 단계에서 시뮬레이션 기반의 획득(Simulation-Based Acquistion : SBA)이 필수 프로세스로 지정되었다. 그러나 복잡한 전장 환경을 전반적으로 묘사하는 방대한 시뮬레이션 시스템의 개발은 많은 자원을 요구한다. 따라서 이미 개발된 한정적인 목적을 갖는 시뮬레이터들을 조합하여 새로운 시뮬레이션 시스템을 구축하는 분산 시뮬레이션 시스템을 통해 시스템의 개발에 투입되는 비용 및 시간의 절약이 가능하다. 분산 시뮬레이션 시스템 중 High-Level Architecture(HLA)는 미국 표준으로 지정되었고, 이것을 구현한 Run-Time Infrastructure(RTI)는 미들웨어로서 효율적인 분산 시뮬레이션 시스템의 구축을 도와준다. 본 연구의 핵심 목적은 HLA/RTI 기반의 수중 교전 모의 시뮬레이션 시스템에서 수행 목적에 적합한 모니터링 요소를 도출하고, 그 체계 및 표현 방안을 설계하여 시뮬레이션을 분석하는 시스템의 구현에 있다.
최근 로봇 소프트웨어 플랫폼의 연구는 로봇 기기들의 추상화를 통해 지능형 서비스를 제공하는데 초점을 두고 있다. 사물인터넷 환경에서 지능형 로봇 서비스를 제공하기 위해서는 이기종 센서들의 환경정보를 인지하는 상황인지 기술이 필요하다. ROS는 로봇 디바이스를 추상화하는 기술을 바탕으로 로봇을 사용한다. ROS는 로봇을 제어하기 위해 이기종 센서 자체를 추상화하는 기능을 포함하고 있으나, 일관된 수집 방법을 통한 환경 정보를 바탕으로 로봇이 인지할 수 있는 상황 정보를 제공하는 기능은 결여되어 있다. 따라서 본 논문에서는 ROS가 상황인지 기반의 로봇 서비스를 제공하는데 필요한 중계 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 로봇이 인지할 수 있는 추상화된 상황정보를 제공하는 외부의 상황인지 시스템과 로봇을 제어하는 ROS를 중계하여, ROS가 상황인지 로봇 서비스를 제공할 수 있도록 도와준다. 실험에서는 제안하는 시스템을 바탕으로, 상황인지 시스템과 ROS에서 추상화된 로봇 서비스를 연동하여 로봇 서비스를 실행시키는 과정을 보인다.
그리드 컴퓨팅은 분산된 컴퓨팅 자원들을 서로 연결하여 방대한 양의 계산 작업을 가능케 하는 기술로써 다양한 분야에서 사용되고 또한 발전되어 왔다. 하지만 기존의 연구들은 주로 그리드 자원을 효율적으로 관리하고 사용하는 것에 초점을 두었지, 실제 그리드 환경에서 수행되는 응용 프로그램들의 정보에 대한 체계적인 이해 및 관리는 제대로 이루어지지 않았다. 따라서 응용 분야의 사용자가 그리드 컴퓨팅 환경을 사용하기 위해서는 매번 응용 프로그램의 그리드 관련 요구사항들을 구체적으로 이해하고 기술할 수 있는 전문적인 지식이 요구되었다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위한 응용 프로그램 온톨로지 기반 시맨틱 그리드 관리시스템을 구현하였다. 이 시스템은 응용 프로그램들에 대한 정보와 이들이 요구하는 그리드 관련 정보를 온톨로지 형태로 구축하였다. 이를 기반으로 입력 데이터와 인수에 따른 자원 요구량 예측, 최적 자원 할당 등의 정보를 추론하고, 이 정보를 그리드 미들웨어가 다룰 수 있는 형태로 재해석할 수 있도록 하였다. 또한 본 논문에서는 구축된 시스템을 고성능 컴퓨팅 자원이 요구되는 생물정보학 분석환경 구축에 실제 적용해보고 이를 기존 시스템들과 비교함으로써 본 시스템이 유용하게 사용될 수 있음을 설명하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 온툴로지 기반의 상황정보 모델은 추론을 통한 개념적 상황정보의 획득, 상황정보의 공유와 재사용의 이점을 제공하기 때문에 널리 사용되고 있다. 이 중에서 추론은 상황인지 어플리케이션이 센서로부터 직접 얻을 수 없는 개념적 상황정보를 이용할 수 있도록 해준다. 하지만 추론의 경우, 그 처리 시간이 대상이 되는 상황정보의 크기가 커질수록 증가하게 되며, 이때 야기되는 시간 지연은 상황인지 어플리케이션의 실제적인 동작을 방해한다. 본 논문에서는, 추론 속도를 향상시키기 위해 작업 메모리에서 처리되는 상황정보의 크기를 줄이는 상황정보 선인출 기법을 제안한다. 우리는 상황인지 어플리케이션의 질의와 관련이 있는 상황정보를 결정하기 위해 기존의 쿼리트리를 이용한 방법을 확장한다. 제안한 기법을 이용하여 선인출된 상황정보만 작업 메모리에 유지함으로써, 온툴로지 기반의 상황정보가 제공하는 이점을 유지하면서 추론에 의해 야기되는 시간 지연을 줄일 수 있다. 우리는 제안한 기법을 기존의 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어, Active Surroundings에 적용시키고 실험을 통해 성능 향상을 보였다.
본 논문에 ICT 기반의 스마트 팜 설계를 제안한다. 현재 전체 인구 감소에 따라 자연적으로 농촌인구의 감소도 필연적으로 도래하고 있다. 날로 올라가는 인건비 증가에 따른 각 농가의 경제적 부담은 점점 커져간다. 이에 대한 해결책으로 컴퓨팅 자원을 활용한 스마트팜 보급의 필요성이 대두되고 있다. 제안된 시스템은 4차 산업혁명에서 떠오르고 있는 ICT 기술을 활용한다. 방대한 양의 데이터 수집을 위해 빅데이터 분석을 활용하고 수집된 자료의 관리와 효율적인 서비스 제공을 위한 플랫폼을 제안한다. 제안한 플랫폼은 SOA 서비스 레이어, 미들웨어 레이어, 리소스 풀 레이어, 물리적 리소스 레이어로 구성된다. 각 레이어가 갖고 있는 하부 구성요소를 이용하여 ICT 기반의 스마트팜 서비스는 사용자 입장에서 필요한 기능만을 서비스로 제공하기 때문에 비용을 낮출 수 있고 설치 및 관리가 용이할 것으로 여겨진다.
TCP/IP 표준을 개발하는 IETF의 상위 기구인 IAB는 작은 사물에도 TCP/IP protocol stack을 붙이기로 결정했다. 이는 하나의 작은 사물도 하나의 통신 노드로 인정하여, 이를 다섯 개의 전 계층이 올라간 스마트 오브젝트로 확장하겠다는 상징적인 의미를 가진다. 이러한 배경 아래서 등장한 것이 웹을 기반으로 사물 간 지능적으로 네트워크를 구성해 통신하는 IoT/WoT이다. CoAP는 제한된 환경 내에서 사용할 수 있는 프로토콜로 사물이 인터넷에 연결될 것을 예상하여 만든 표준 규약이다. 이에 따라 본 논문에서는 CoAP 네트워크가 구축된 환경에서 CoAP와 연결되어 관련 사물들의 데이터를 수집하며 관리할 수 있는 Middleware API를 제안하고자 한다.
분산컴퓨팅 환경에서는 사용자들에게 물리적 위치와 상관없이 신속한 서비스를 제공하는 위치의 투명성이 두각 되고 있으며 많은 응용 소프트웨어들이 분산객체 기술을 이용한 컴포넌트 형태로 개발되고 있다. CORBA는 여러 가지의 서로 다른 서비스를 지원한다. 이들 서비스는 기본 CORBA 아키텍처를 지원하며 수평적 어플리케이션 서비스이다. 이들은 네임잉, 이벤트, 생명주기, 트랜잭션, 보안, 영속성, 기타 등을 포함한다. 분산 기술에 대한 필요성과 관심의 증가로 인해 여러 가지 오브젝트를 기반으로 한 분산 미들웨어들이 출현하고 있다. CORBA는 분산 객체들 특정한 플랫폼과 기술을 기반으로 한 새로운 분산 컴퓨팅 플렛폼이며 보안은 항상 분산 컴퓨팅 플렛폼의 문제이다. 그러므로 분산 컴퓨팅 플렛폼의 COBRA보안서비스 적용은 매우 중요하다. 분산컴퓨팅 환경에서 객체를 설계하고 구현하는데 따른 OMG에서는 OMA를 도입하여 OMA의 추상화 객체모델 위에 CORBA를 분산객체 기술의 표준으로 정의하였다. CORBA 플랫폼에서의 보안서비스는 매우 중요하다. 본 논문에서는 CORBA에서 보안의 표준과 분산 컴퓨팅 플랫폼의 보안 모델들을 참조하여 CORBA 보안서비스 규약에 따르는 분산 컴퓨팅 환경에서의 객체 보안서비스를 제시한다.
본 논문은 모바일 분산 환경에서 이동형 환자를 모니터링하고 응급상황에 대처할 수 있는 부하 균형 다중 에이 전트 모델을 제안한다. 제안된 모델은 모바일 시스템에서 확장하여 분산 프레임워크 기반의 구조를 갖도록 설계하였으며, 이동형 환자들의 실시간 상황정보를 통해 헬스케어의 서비스를 제공하고 있다. 시스템 설계 시 미들웨어의 한계를 극복하기 위해 애플리케이션들과 그 기반이 되는 네트워크 인프라 사이에 추상 레이어를 제공하여 QoS 요구들과 네트워크 수명 사이의 균형을 유지시켜 주었다. 그리고 셀에서 다중 에이전트의 효율적인 부하 분산을 위해 클러스터링을 사용하였다. 클러스터링은 FCM을 사용하여, 자원들의 사용을 최적화하기 위해 전송 지연을 고려함으로써, 모든 셀에서 다중 에이전트를 효율적으로 분산시킨다.
예기치 못한 상황에 의한 선박 내 화재나 선체 파손 등 긴급 상황 발생 시에 대형의 해난 사고가 발생할 수 있다. 특히, 해수와 직접적으로 접촉하는 선체는 파도와 조류 등에 의해 다양한 저항과 흔들림 운동의 영향을 받게 되는 데 이를 고려한 선박 USN 미들웨어와 선박 내 상황 인식을 기반으로 한 시스템이 필요할 것이다. 이에 본 논문에서는 해양 디지털 선박의 무선 센서를 이용하여 수집된 위험 상황 정보를 분석하는 시스템을 제안하였으며, 센싱된 데이터를 분석하기 위하여 역전파 신경망을 설계하였다. 위험 상황별로 각 300개의 데이터 집합을 사용하여 역전파 신경망을 실험한 결과 화재 위험 상황에 대해서는 96%의 정확도를 가졌고 선체 위험 상황에 대해서는 약 88.7%의 정확도를 나타냈다. 제안된 시스템은 시스템의 정확도를 개선하기 위하여 전방향 에러 정정 시스템(LDPC)을 구현하였고 진단된 결과는 CDMA 방식으로 전송하여 해양 디지털선박 상황 모니터링 시스템을 구현했다.
RFID(Radio Frequency Identification)는 라디오 신호에 따라 반응하는 태그(Tag)를 이용하여 해당 사물을 인식하는 방법이다. RFID 환경에서는 태그로부터 EPC를 읽어오는데 이 EPC만을 가지고는 해당 물품이 무엇인지만을 알 수 있고 부가적인 상세 정보를 얻기에는 제한적이다. 이 때문에 RFID를 효과적으로 응용하여 사용할 수 있도록 여러 업체나 기관에서 RFID 시스템을 연구하였다. 그러나 여전히 기존의 RFID 시스템은 해당 어플리케이션의 비즈니스 이벤트를 처리하기 위해 RFID에 대한 다양한 지식과 통신 방법 등을 모두 이해하여야 하는 복잡함과 어플리이션 개발을 지원하는 측면에서 부족함이 있다. 본 논문에서는 RFID 어플리케이션에서 편리하게 이용할 수 있는 비즈니스 이벤트를 정의하였다. 그리고 이러한 비즈니스 이벤트를 생성하여 어플리케이션에 전달할 수 있는 비즈니스 이벤트 프레임워크(Business Event Framework, BEF)를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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