Hyperledger Indy는 탈중앙화 신원 증명 기술인 DID를 구현한 오픈소스다. Hyperledger Indy는 RBFT 합의 알고리즘을 사용하며 풀에 일정 수 이상의 문제 노드로 합의 부족이 발생하면 데이터 추가가 되질 않는다. 이는 노드를 추가하는 것으로 미연에 예방할 수 있으며 자동으로 동작시키기 위해 노드 모니터링 시스템을 구현하였다. 노드 모니터링 시스템은 풀의 상태를 지속해서 확인하며 특정수 이상의 문제 노드가 발생하면 자동으로 노드를 추가해 합의 문제가 발생하는 것을 방지한다. 이는 Hyperledger Indy의 가용성을 높여 줄 수 있으며 합의 알고리즘을 사용하는 다양한 블록체인 서비스에서 참고할 수 있는 연구이다.
최근 무선 기술과 측위 기술의 발전에 따라 위치 기반 서비스에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 기존 연구의 단일 노드 기반 시스템으로는 처리하기 힘든 휴대폰 사용자와 같은 최소 백만 단위 이상의 대용량의 객체를 처리하기 위해 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조로 GALIS가 제안되었다. GALIS는 이동 객체의 현재 위치정보를 관리하는 SLDS와 과거 시간의 흐름에 따라 과거 위치정보를 관리하는 LLDS로 구성된다. SLDS와 LLDS는 분산된 다수의 노드로 구성되며 각 노드는 독립된 지역에 위치한 이동객체의 정보를 관리한다. 본 논문에서는 GALIS 프로토타입에 모니터링 기법을 적용하여 각 노드가 관리하는 이동 객체수의 변동에 따른 위치 정보관리 및 시공간 질의 처리시 각 노드에 걸리는 부하를 모니터링 함으로써 각 노드의 역할을 동적으로 조정할 수 있게 각 노드별 이동 객체 처리상황 및 부하를 관리한다. 또, GALIS 질의 처리 서브시스템 성능 향상을 위해 질의 처리 결과를 버퍼링하여 연속된 질의 처리시 발생할 수 있는 중첩된 질의 영역을 관리하는 버퍼링 기법을 제안한다. 버퍼링 기법을 통해 수행되는 질의는 중첩된 질의 영역을 제외한 부분으로 나누어 수행하기 때문에 시스템으로부터 구해야 하는 결과 세트의 크기를 줄여주는 역할을 하여 질의 처리 수행시간이 감소하도록 질의 처리 과정을 개선한다.
우리나라에서는 급속도로 진행되고 있는 도시화의 영향으로 토지사용 방법이 변화함에 따라 도심지 내 불투수율이 증가하고 있으며, 불투수면적과 강우유출량 또한 증가하였다. 이러한 변화는 도심홍수, 수질오염 등의 피해를 더욱 심화시킬 뿐 아니라, 도시유역 물순환 체계 및 자연생태계 균형 파괴 등의 심각한 환경문제를 발생시키고 있다. 이에 국내 외에서 도시유역 물순환 체계 관련 다양한 대안이 검토되고 있으며 외국에서는 약 20년 전부터 저영향개발 (Low Impact Development; LID)을 통한 수자원의 활용과 환경 친화적인 개발에 관심을 기울이고 있다. 국내에서 주로 사용되는 LID 기법은 소규모 유출저감 시설과 녹지면을 이용하여 빗물을 분산시키는 분산형 유출저감 시설물이 있다. 분산형 유출저감 시설물은 빗물의 발생원에서 빗물을 침투 저류시켜 저류된 빗물은 조경용수, 청소용수, 하천 유지용수 등으로 이용하는 친환경 빗물관리 방식으로 침투도랑, 측구형 침투시설, 식생수로, 빗물 저류조, 투수성 블록 등의 다양한 시설물이 이에 포함된다. 현재 이와 같이 LID 시설물이 급속도로 증가하고 있으나 시설물의 저감효과 분석을 위한 모니터링관련 연구가 많지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 LID 시설물의 유출 저감효과를 분석하기 위해 부산대학교 양산캠퍼스 실증실험단지에 설치되어 있는 LID 시설물의 모니터링 계측결과를 바탕으로 다양한 강우사상에 따른 LID 시설물의 유출저감 효과를 분석하였다. 대상지역의 정확한 유출저감 효과를 분석하기 위한 방안으로 자료의 이상치, 결측치 등을 보정하는 방안을 고려하였으며 실험실증단지에 내리는 강우의 지속시간, 총강우량, 선행강우에 따라 강우사상을 분류하여 이를 토대로 강우사상 별 LID 시설물의 유출 저감효과와 유출 지속시간에 미치는 영향을 분석하였다.
그리드는 지리적으로 분산된 자원을 상호 공유, 이용하여 공동 협업을 가능하게 한다. 이종의 대규모 그리드 네트워크 자원의 효과적인 운영을 위해서는 그리드 NOC는 총괄적인 관리를 위한 모니터링 구조가 필요하다. 기존의 네트워크 관리시스템은 관리 범위가 정해져 관리영역의 확장성과 이종의 자원의 포괄적인 관리에 제약이 따랐다. 본 논문에서는 그리드 네트워크에 대한 모니터 링을 위해 그리드 NOC에서의 총괄적인 상태 파악을 가능하게 하고 확장성을 가지는 모니터링 구조를 설계하였다. 제안한 구조는 네트워크 영역이 공통의 디렉토리서비스에 정보를 저장하고 그리드 NOC에서는 이 정보를 이용하여 직접 네트워크영역으로 연결한다. 이로써 그리드 네트워크의 대규모의 자원에 대해 적은 부하로 전체적인 관리를 수행하게 된다.
본 논문은 동력분산식 차세대고속열차가 최고속도 400km/h 이상으로 개발됨에 따라 차량의 최고속도 시험에 대비하여 호남고속철도 건설구간에서 인프라시스템 기술개발이 필요하여 국내에서는 유일하게 현재 호남고속철도 건설구간 중 28km 구간에서 400km/h급 고속철도 인프라를 구축하였다. 또한 계측장비의 설치 및 모니터링 시스템을 설치하여 선로의 지속적인 모니터링이 가능하도록 설계하였다. 이를 통해, 보다 포괄적이며 장기적인 관점에서 통합모니터링의 요구사항과 향후 연구방향을 확인할 수 있었다.
LID 시설에 대한 모니터링은 인력을 활용한 실강우 모니터링을 진행하고 있으나 LID 시설은 소규모 분산형시설로서 인력을 동원한 식생고사, 강우시 모니터링, 현장답사 등 꾸준한 시설확인에 한계가 있으며, LID 시설을 조성한 이후 적정한 유지관리 방법(주기, 빈도, 항목 등)을 인지하지 못하여 막힘현상, 효율저하, 식물고사 등의 문제가 발생한다. 따라서 본연구에서는 딥러닝 분석을 활용하여 강우시 강우모니터링 자료와 LID 시설 내 센서를 통해 측정된 자료를 통해 침투도랑 내 유입수 성상에 대한 예측분석을 수행하였다. 심지 내 LID 시설에 유입되는 오염물질을 예측을 위한 딥러닝 분석을 위해 과거 실강우시 모니터링 자료(TSS, COD, TN, TP)와 대기센서(대기습도, 대기온도, 강수량, 미세먼지) 데이터를 활용하여 딥러닝 모델에 대한 적용가능성 평가를 수행하였다. 측정항목에 대한 상관성 분석을 수행하였으며, 딥러닝 모델은 Tenser Flow를 이용하여 DNN(Deep Neural Network)모델을 활용하여 분석하였다. DNN 모델에 대한 MSE값은 0.31로 분석되었으며, TSS에 대한 평균 50.6mg/L로 분석되었으며, COD 평균 98.7 mg/L로 나타났다. TN의 평균 2.21 mg/L로 분석되었으며, TP 평균 0.67 mg/L로 나타났다. 상관계수분석결과 TSS는 0.53로 분석되었으며, TN과 TP의 상관계수는 0.10, 0.56으로 나타났다. COD의 상관계수는 0.63으로 TSS와 COD, TP에 대한 예측이 된 것으로 분석되었다. 딥러닝을 통한 LID 시설 내 농도변화 예측시 강우시 센서데이터 값은 조밀해야하며 오염물질 농도와 상관성이 높은 항목들에 대해 계측과 실강우 모니터링 자료를 축적하여 미래에 대한 활용성을 높여야 한다.
현재 전력IT 과제로 개발 중인 배전지능화 시스템은 기존의 배전망 관리뿐만 아니라 154[kV]변전소 및 수용가까지의 모든 전력설비들에 대해 원격제어가 가능하며 각종 센서들을 내장하여 해당 설비들의 상태감시를 관리하고 분산전원 설비와 연계하여 통합운영이 가능한 시스템을 말한다. 오늘날 신재생애너지에 대한 관심 증가로 인해 향후 배전계통은 분산전원과 연계되어 운영 될 것이며 이에 따른 새로운 배전관리 시스템이 필요할 것이다. 본 논문은 배전지능화 시스템에서 분산전원 설비들의 정보를 모니터링하기 위한 데이터 연계 방안을 모색하고 분산전원별 주요 감시 데이터 항목 선정 및 분산전원 설비의 정보를 전달하기 위한 분산전원 연계용 FEP(Front-End Processor)를 설계하였다.
분산 서비스 거부 공격 탐지를 위한 많은 연구와 개발이 진행 되고 있다. 하지만 분산 서비스 거부 공격의 유형은 계속 변화되어 가고 있어서 새로운 유형의 분산 서비스 거부 공격의 완벽한 탐지는 현실적으로 불가능하다. 본 논문에서는 알려진 유형의 분산 서비스 거부 공격의 탐지뿐만 아니라 새로운 유형의 분산 서비스 거부 공격 탐지를 위하여 실시간으로 트래픽을 모니터링 하고 분산 서비스 거부 공격으로 의심 되는 트래픽을 조기에 탐지하고 신속하게 대응이 가능 한 시스템의 설계와 구현에 관하여 기술 한다.
고온용 초음파 측정 시스템을 장착한 이축압출기를 이용하여 고에너지 물질 시뮬란트의 분산도를 실시간으로 모니터링하는 연구를 하였다. 결합제 수지 및 충전제로 ethylene vinyl acetate(EVA)와 Dechlorane plus 25를 각각 사용하여 고에너지 물질 시뮬란트 현탁계를 구성하였다. 충전 부피분율이 증가함에 따라 현탁계의 초음파 속도는 전혀 변화를 보이지 않았으나 초음파 감쇠는 선형적으로 감소하였는 바 고르게 분산된 현탁계를 대상으로 초음파 감쇠를 측정하면 충전함량을 추정할 수 있음을 확인하였다. 또한 60 v% 이상으로 충전된 고농축 현탁계에서는 반복 압출실험을 수행한 결과 초음파 감쇠의 편차가 감소하여 직선값에 접근하는 경향을 보이는 바 분산도의 증가하는 것을 알 수 있었다. 따라서 on-line 및 in-line으로 측정된 초음파 감쇠와 off-line으로 SEM 및 Image Analyzer 그리고 열중량분석을 병행함으로써 분산도 및 충전 함량을 평가할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 지역적으로 널리 분산되어 있는 생산지의 완전 자동화된 공정이나 물류 창고를 원격에서 실시간으로 제어 및 감시하고, 이로부터 생산된 물품의 물류 과정을 GPS를 연동하여 실시간으로 모니터링하는 시스템을 초고속 통신망을 이용하여 Web상에서 구현하기 위한 것이다. 특히 본 연구에서는 전용의 어플리케이션으로 개발한 원격 감시 및 제어 시스템을 Web상에서 구현하고, 지역적으로 널리 분산되어 있는 여러 생산지로부터 원격으로 소비자에 물품을 공급하기 위한 원재료 구매 후 생산 물품을 소비자(또는 소비자 인접 물류 센터)에 공급하기까지의 일련의 경로를 원격에서 시뮬레이션을 통하여 분석 후 제시하며, 제시된 경로의 제품공급 현황을 원격/실시간으로 감시하고 통제 및 관리하는 시스템의 구현 방법에 대하여 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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