센서 네트워크에서 개체 검출과 추적에 관한 기존 라우팅 프로토콜들은 사람, 동물, 차량 등과 같은 하나 또는 그 이상의 단일(individual) 개체들에 대한 검출과 추적을 하기 위한 방법에만 관심을 가질 뿐, 독가스, 생화학물질 등과 같은 연속적인 개체들을 검출하고 추적하는 프로토콜들은 많지 않다. 이러한 연속적인 개체들은 어느 지역에 계속적으로 분산되어 있고, 광범위한 지역을 차지한다는 점에서 단일 개체들과 차이가 있다. 따라서 많은 센서 노드들에 의해 검출되고 센싱되는 데이터들은 중복적이고 서로 깊이 관련되어 있다. 그러므로 지역적으로 센싱 데이터를 수집하고 통합하여 데이터를 보고하기 위한 효율적인 방안이 필요하다. 본 논문에서 우리는 연속적인 개체들을 검출, 추적하고 모니터링(monitoring)하기 위한 동적인 직사각형 영역에 기반한 연속적인 개체 추적 방안을 제안한다. 제안된 방안은 하나의 연속된 개체가 차지한 지역이 포함된 동적인 직사각형 영역을 구성하고, 영역에서 하나의 대표 노드가 연속된 개체를 검출하는 센서 노드들로부터 센싱 데이터를 수집하고 통합한다.
정보와 통신 기술의 새로운 경향을 나타내는 유비쿼터스 컴퓨팅은 일반 환경에서 활용할 수 있도록 다량의 정보를 처리할 수 있는 컴퓨팅 기술을 내장하고 있고, 일반 환경의 모든 사물은 통신 기능과의 상호작용을 위해 센서 및 작동기기를 내장하고 있다. 따라서 유비쿼터스 컴퓨팅은 언제, 어디서나 기기에 접속하여 적절한 기능을 수행할 수 있어야 한다. 그러나 유비쿼터스 컴퓨팅과 같은 분산 환경에서 다양한 기능들과의 상호 보완 및 상호 작용을 위한 어플리케이션 설계는 매우 어렵다. 따라서 본 논문은 네트워크 기능이 추가된 장비를 이용한 임베디드 응용 소프트웨어와 LabVIEW를 사용하여 서버 모듈 및 가상 프로토타이핑과의 인터페이스를 구현하고자 한다. 그리고 상황 인식(Context-Awareness)과 위치 인식(Location Awareness)을 통해서 수집한 센서의 정보를 기반으로 상황 인식 기반의 유비쿼터스 어플리케이션을 제안하고, 이를 실험실 환경의 상황 인식을 통한 장치 제어 및 모니터링에 응용한다.
제조업의 생산 방법은 노동집약적인 방법에서 제조설비 중심의 기술집약적인 방법으로 변경되어가고 있다. 사람의 노동력을 제조설비가 대체하게 되면서 제조설비의 모니터링과 관리의 중요성이 강조되고 있다. 또한, 최근 빅데이터 기술은 한정된 데이터에서 새로운 가치를 찾아내는 중요한 기술로 등장하였다. 따라서 제조업의 변화는 기존 제조 공장에 사물인터넷(IoT), 정보통신기술, 센서 데이터, 빅데이터를 융합한 스마트팩토리의 필요성을 증대시켰다. 본 논문에서는 제조설비 데이터를 몽고DB에 실시간으로 분산 저장 및 처리하는 기술과 R 프로그래밍을 사용한 시각화를 통해 기존 국내 제조업 공장이 빅데이터 기반의 스마트팩토리가 되기 위한 전략을 제시하고자 한다.
최근 기후변화 및 도시화로 인해 집중호우와 도시 내의 불투수층이 증가하고 있으며, 현재 도심의 강우관리시스템이 한계에 달하여 수재해 피해가 급증하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 방안으로 저영향개발 기법이 대두되고 있으며, 본 기법은 해당 지역의 강우를 분산식 빗물처리 하여 도시 내의 수문학적 특성을 개발이전 상태로 회복 및 유지하는 기술이다. 저영향개발 기법의 종류는 투수성 포장, 옥상녹화, 빗물정원, 식생저류지, 식생화분 등이 있다. 본 연구에서는 저영향개발 기법 중 하나인 투수성 아스팔트에 대한 우수저감 효과를 분석하기 위해 경상남도 양산시 부산대학교 양산캠퍼스 그린인프라 저영향개발 센터에서 주차장형 LID 시설의 투수성 아스팔트 포장과 대조군인 불투수 콘크리트 포장을 실험대상으로 선정하였다. 포장체는 $10.85m(L){\times}2.3m(B){\times}0.9 m(H)$의 크기로 원지반 침투가 없는 박스형 실험시설로써 이동형 강우모의장치를 이용하여 인공강우실험을 실시하였다. 강우모의 시에 발생하는 지표유출 및 침투유출은 각 유공관을 통해 모니터링 박스에 차집되어 실시간으로 웹사이트 상에 저장된다. 저장된 자료를 이용하여 투수성아스팔트의 첨두유출량 저감, 지체시간지연효과를 분석하였다. 분석된 결과를 통해 첨두유출량은 11%저감되었고 투수성 아스팔트와 불투수 콘크리트는 각각 3시간, 1시간 동안 유출되어 2시간의 차이를 보여준다.
4차 산업혁명의 발전에 따라 빅데이터의 기술들을 이용하여 연식이 오래된 차량들에서 확인할 수 없는 결과들을 모바일을 이용하여 즉각적으로 확인할 수 있는 시스템을 개발하였다. 먼저 OBD2 센서를 이용하여 차량의 데이터를 수집하였고 수집된 데이터를 라즈베리파이에 저장하여 라즈베리파이가 차량이 주행하는 것과 같은 상황을 두었다. 이후 차량의 데이터가 발생되면 데이터를 실시간으로 수집하고, 수집된 데이터를 여러 개의 노드를 이용해 분산저장한 뒤 시각화 하고자 하는 데이터를 가공, 정제, 처리하고 처리된 결과를 바탕으로 시각화하여 출력한다. 우리는 이와 같은 진행에 빅데이터를 이용하고 차량데이터를 빠르게 처리하여 모바일 기기를 통하여 효과적으로 확인할 수 있다.
괭이갈매기는 동북아시아에서 가장 흔한 갈매기류 중 하나이며, IUCN에 의하면 LC(Least Concern)로 분류되어 있다. 인간의 활동이 해양환경에 영향을 미친 이래 괭이갈매기는 해양 환경오염과 서식지 교란의 중요한 지표종이 되었다. 본 연구에서 괭이갈매기가 6개의 미토콘드리아 CO1 하플로타입(haplotype)이 있고, 이중 일부 희귀 haplotype은 지리적으로 제한되어 나타난다는 사실을 확인하였으며, 이러한 현상은 본 종이 멀리 분산하지 않음을 암시한다. 본 논문은 한국에서 괭이갈매기를 대상으로 한 첫번째 개체군 유전적 연구결과이며, 환경지표종으로서 모니터링과 유전학적 연구의 기초자료가 될 것이다.
최근 Industry 4.0으로 인해 제조업에 대한 생산성 향상과 고객만족을 위한 스마트팩토리 관심이 매우 높고 정부 지원에 따른 구축도 활발하다. 특히, 효율적인 생산 시스템을 구축하기 위한 데이터 통합과 이를 위한 필드버스 통신기술은 필수적이다. 필드버스는 특정 밴더 시스템에 구속받지 않는 개방형 제어시스템으로서 타사 제품과의 호환성, 데이터 전송의 정확성, 원격진단 등의 다양한 이점을 가지고 있다. 그러나, 필드버스를 학습하기 위한 교육 장비와 실습을 위한 교육과정 및 예제가 전무하여 산업현장에서 스마트팩토리 구축을 위해 필요로 하는 실무 능력 향상에 많은 제한점이 있다. 따라서 본 연구는 국내 산업현장에 적합한 PLC와 통신기술을 선정한 선행연구 결과를 바탕으로 실무적인 필드버스 교육을 위한 PLC기반의 필드버스 교육 장비와 교육과정을 개발하고 Ethernet IP, Profibus DP, Modbus, CC-Link, Device Net의 다양한 필드버스를 구현하였다. 또한, Ethernet IP를 통한 데이터 수집과 모니터링으로 분산된 필드기기의 제어와 원격진단이 가능함을 확인하였다.
최근 Application에 대한 공격을 통하여 네트워크와 데이터베이스에 대한 방어정책인 침입탐지 룰(rule)을 무력화시키고, 침해사고를 유발한다. 이러한 공격으로부터 내부 네트워크와 데이터베이스의 안전성을 확보하기 위한 통합보안에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 침입탐지 룰을 설정한 Application에 대한 공격을 차단하기 위한 통합보안 시스템 구축에 관한 연구이다. 네트워크 기반의 공격을 탐지하여 대응하고, 내부 Integration Security System을 Virtual clustering과 Load balancing 기법으로 공격을 분산시키며, Packet 모니터링과 분석을 통하여 공격 목적지 Packet에 대한 방어정책 설정, 공격 Packet 분석, 기록, 룰 업데이트를 한다. 또한 공격 유형별 방어정책을 설정하여 Virtual Machine 분할 정책을 통한 접근 트래픽 해소, 공격차단에 적용하는 Integration Security System을 제안하고 방어를 실험한다. 본 연구 결과는 외부 해커의 공격에 대한 통합보안 방어를 위한 현실적인 자료를 제공하게 될 것이다.
최근 인터넷 그리고 네트워크는 사회를 구성하는 필수적인 인프라로 여겨짐과 동시에 이에 대한 보안 위협 상황이 지속적으로 증대되고 있다. 그러나 네트워크에서 실제 패킷을 전송하는 스위치 단에서는 기본적으로 고정적인 룰에 의한 방화벽 혹은 네트워크 접근 제어를 통해서만 보안 위협을 대응할 수 있어, 보안 위협에 대한 효과적인 대응은 네트워크 자체에서는 극히 제한적이며, 능동적으로 대처하지 못하고 있다. 본 논문에서는 네트워크 데이터 평면 프로그래밍 언어인 P4(Programming Protocol-independent Packet Processor)를 통해 네트워크 내 모든 플로우를 P4 스위치 단에서 실시간으로 모니터링하고, 특정 보안 공격 패킷을 스위치 단에서 처리함으로써, 네트워크 단에서 분산 DDoS 공격, IP Spoofing 공격 등을 대응할 수 있는 인-네트워크 (In-Network) 보안 관리 방법을 제안한다. 또한 네트워크 사용자 혹은 보안 관리자의 운영 정책을 SDN (Software-Defined Networking) 제어기를 통해 P4 스위치에서 적용함으로써, 다양한 네트워크 응용 환경에서의 보안 요구 사항을 반영할 수 있다.
국가 물관리일원화 이후, 지방하천 관리에 대한 지자체 역할과 권한이 커지고 있으며, 중앙정부의 물관리 수준에 부합하는 데이터관리 체계구축 및 지속적인 품질관리(Quality Control, QC)와 표준화(Standardization) 기술개발이 요구되고 있다. 지자체의 경우 기존의 행정구역별로 분산 관리해오던 물관리 시스템을 유역단위로 전환할 필요가 있으며, 국가하천 구간과 연계한 종합적인 관리가 필요한 실정이다. 서울시의 물관리 시스템은 자치구별로 산재해 있으며, 관리 주체 및 해당 변수에 따라 제공되는 정보가 다르고 하천유역 단위로 분류되어 있지 않다. 따라서, 서울시와 자치구, 중앙정부 및 관련 기관과의 연계성 있는 정보제공을 위한 데이터 플랫폼 구축 기술개발이 필요한 실정이다. 본 연구에서는, 빅데이터, AI 기술을 활용한 물정보의 품질관리 자동화 기술개발과 지속적인 유지관리 및 표준화 정보제공 시스템 구축 기능을 포함하는 서울시 통합물관리 데이터 플랫폼 구축 목표 모델을 제시하였으며, 서울시 물관리 체계와 관련하여 SWAT 분석을 통한 단계별 사업추진 로드맵을 도출하였다. 분석결과, 서울시 통합물관리 플랫폼 구축을 위해서는 유역별 수량-수질 통합 모니터링 및 모델링 기술개발, 빅데이터 기반 물 정보화 플랫폼 구축 기술개발, 지방하천 유역 거버넌스 구축 및 법제도 정비 방안 마련이 요구되며, 관련하여 주요 이슈(3대 핵심전략, 10개 단위과제)를 도출하여 관련 연구과제를 제안하였다. 마지막으로, 서울시 통합물관리 정책 실현을 위해서는 법제도 마련이 시급하며, 서울시 '통합물관리 기본조례' 제정을 통한 기반을 조성할 필요가 있음을 시사하였다. 또한, 다양한 분야 이해관계자 협의체인 '서울시 통합물관리위원회(가칭)'의 거버넌스를 구성하여 운영하는 것이 현실적이며, 한강유역관리 및 지방하천 관리와 관련한 중추적인 역할 수행과 쟁점 논의 등 합리적 합의가 가능할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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