그래프 데이터는 객체와 객체들 간의 관계를 모델링하여 사회 관계망 서비스, 사물 인터넷 그리고 뇌 네트워크등의 데이터를 표현하며 저장한다. 빅데이터의 시대에 빅 그래프를 처리하기 위한 수요는 가파르게 증가하고 있다. 분산 그래프 처리 시스템은 매우 큰 그래프 데이터를 클러스터 내의 여러 머신의 메모리에 나누어 저장함으로써, 빅 그래프의 처리를 가능하게 하였다. 본 논문에서는 최신 분산 그래프 처리 시스템들의 특징들을 비교 연구한다.
스마트폰의 도입으로 시작된 휴대 인터넷 시대는 패드나 태블릿 형태의 휴대형 이동 단말기의 공급을 통하여 손안에 컴퓨터가 보편적인 시대를 만들어 가고 있다. 사용되는 컨텐츠는 동영상에 주류를 이루어가고 있어서, 트래픽 증가와 함께 컨텐츠 소유 욕구 또한 증대되고 있다. 한편으로 수많은 형태의 이동 무선 단말기와 지능형 가전기기 그리고 카메라와 디바이스 등이 통신 네트워크에 접속하여 사물통신 시대를 만들어 가고 있다. 이러한 사용자의 요구는 이동통신 트래픽의 급격한 증가를 유발 시키고 있으며, 기지국을 경유한 중앙제어 형태에 한계를 드러내어 단말기간의 직접 통신인 지율통신망의 필요성을 느끼게 하고 있다. 단말들의 수많은 정보소통은 주변 장치간에 이루어지며, 생활에 필요한 주요 정보 수집 및 전달은 근접한 기기들과 하게 된다. 이제 더 편한 ICT 세상을 만들기 위하여, 이동 셀룰러 통신에 붙들린 우리 연구개발자의 눈을 근접통신의 창조적 기능 개발로 돌릴 때라고 생각된다.
네트워크를 이용하여 정보를 주고받을 수 있는 사물 인터넷과 메시지 전송 기능(GCM)을 기반으로 하는 화재 방지 프로그램을 설계하였다. 본 논문에서는 창고 관리자가 화재를 방지할 수 있는 해결 방안을 제시하였고, 해결방안인 화재 방지 프로그램의 설계 결과물과 구현 과정들을 볼 수 있다.
사물 인터넷(loT)의 확산에 따라 기계가 사용자의 정보를 인식하는 일이 매우 중요해졌다. 그 중에서도 성별은 사용자의 특징을 판단하는 결정적인 요소 중 하나이다. 하지만 아직 성별 인식에 관련된 연구는 여전히 도전적이며 향상시킬 부분이 많이 남아있다. 본 논문에서는 deep-convolutional neural network (DCNN)를 이용하여 높은 성능을 갖는 성별 인식 네트워크를 제안하며, 이를 모바일 GPU 보드에 임베디드 포팅(porting)하여 실시간 성별인식 시스템을 구성한 뒤, PC 환경과 모바일 GPU 환경에서 제안하는 시스템의 성능을 비교, 분석한다.
u-Healthcare에서는 다양한 생체 정보를 지속적으로 수집하는 것이 필요하다. 이를 위해 센서와 서버 간의 효율적인 네트워크 환경으로써 IoT가 고려된다. 본 논문에서는 이러한 IoT 환경에 적합한 전송 방식 및 압축 알고리즘을 제안하였다. 결과는 기존의 압축 알고리즘 및 선행연구들과 비교하였다. 결과에서 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 압축효율이 11.7이 됨을 알 수 있었다.
IoT(Internet of Things) 기기의 수가 급격히 증가하면서 무선 네트워크로 펌웨어와 데이터를 다운받아 업데이트하는 FOTA(Firmware Over-The-Air) 기술이 중요해지고 있다. 그러나, 종래 퍼징 기술은 펌웨어 취약점을 탐지할 때 요구되는 컴퓨팅 파워와 메모리가 커서 한정적인 자원을 지닌 IoT 기기에 적합하지 않다. 따라서 본 연구에서는 펌웨어 업데이트 파일에서 기존에 검증된 부분을 제외하고 업데이트된 부분만을 퍼징하는 부분 퍼징(Partial fuzzing) 기법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안한 부분 퍼징 기법이 종래의 기법 대비 3 분 더 빨리 11 개의 크래시를 찾았고, 10 분의 퍼징 시간 동안 평균 1,044 (2 unique) 크래시를 추가로 발견했으며 평균 메모리 사용량을 232(KIB) 줄일 수 있었다.
3차원 입체 방송을 가능하게 하기 위해서는 실세계에 존재하는 한 사물에 대한 깊이 정보를 획득하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 알고리즘인 신뢰확산(belief propagation) 알고리즘을 다해상도 영역에서 적용하여 3차원 정보의 근간이 되는 변이(disparity) 영상이나 깊이(depth)영상을 정확하면서도 빠르게 생성하는 것을 목적으로 한다. 신뢰확산 알고리즘은 기본적으로 여러 번의 반복을 통하여 변이정보를 보다 정확하게 갱신하게 되어 많은 연산량과 넓은 탐색영역으로 인하여 성능의 수렴까지 오랜 시간이 걸린다. 다해상도 변환은 공간영역과 주파수영역 모두에서 우수한 해상도를 갖기 때문에 이를 이용하여 스테레오 정합의 연산 속도를 증가시키고 성능을 향상시키는 것을 보여주었다.
현재 국내 이동통신기술과 서비스 수준은 전세계 이동통신 서비스 국가 중에서 선두를 이루고 있는 국가 중 하나이며, 다양한 데이터 정보 서비스 수준은 이동통신분야에서는 새로운 시장을 주도적으로 창조해 나가고 있다고 본다. COMA기반의 이동통신 단말기의 전세계 점유율은 1위와 2위를 앞서거니 뒷서거니 하고 있으며, 또한 초고속 인터넷망의 보급율과 인터넷 이용율은 전세계에서 최고를 자랑하고 있다. 이에 발맞추어 기업과 통신사업자의 이동통신망 이용률과 가입자 비율도 상당히 앞서고 있으며. 특히 초고속통신망 가입자는 세계 최고의 인프라와 시장을 형성하는 등 이에 따른 이동통신분야의 어플리케이션 시장이 매우 발달되어 있다. 나아가 한국의 이동통신기술발전에 따른 콘텐츠 개발과 서비스는 매우 다양하게 진행되고 있다. 그러나 지속적으로 제 3의 이동통신시대에 부응하는 멀티미디어형 콘텐츠의 개발과 새로운 기술 환경에 대응하는 생활형 콘텐츠의 창안은 매우 중요한 이슈로 등장이 되고 있다. 이에 미국에서 1988년부터 연구되어 왔고, 일본에서 의용적으로 추진하고 있는 유비쿼터스 환경의 국내 연구와 도업은 시급하게 진행되어야 할 차세대 통신산업의 중요한 화두라고 본다. 이 보고서에서는 유비쿼터스 환청 기반의 콘텐츠의 개요와 개발방향 및 가능성 등을 중심으로 내용을 구성하고 있다. 사람과 사물간의 인터랙티브를 유도하는 유비쿼터스 네트워크 기반에 필요한 콘텐츠와 콘텐츠 기반의 다양한 애플리케이션과 서비스 등을 연구함으로써 보다 한 차원 높은 정보통신을 통한 삶의 질 개선과 유비쿼터스 기반 콘텐츠 산업의 국내 도입과 활성화 가능성을 모색하는데 있다.
본 논문에서는 기존의 USN 기술에 IPv6 기술을 적용하여 국부적인 영역이 아닌 인터넷이 연동된 세계 전반적인 영역에 지원 가능한 새로운 개념의 M2M 기반의 글로벌 헬스케어 시스템을 제안하고자 한다. 6LoWPAN 환경에서 심전도 및 맥파 측정을 위한 웨어러블 센서, 이종의 네트워크 및 인터넷과의 연동을 위한 게이트웨이, 그리고 서버에서의 실시간 모니터링 및 분석 프로그램으로 시스템을 구성하여 헬스케어 분야에 있어 사물이 동작의 주체가 되고 측정 및 모니터링 환경이 획기적으로 확장된 지능형 시스템을 제시하였다.
인터넷의 등장으로 국가간의 경계는 사라지고 글로벌 자유경제 체제로 전환되는 현 시점에서 사물을 지능화하고 서비스하는 단계인 유비쿼터스 사회는 융합의 산업혁명으로 전개될 것이다. 따라서 향후 도시의 경쟁력은 정치, 경제, 문화관광, 교통, 정보통신, 환경, 방재 등 사회 전반에 활용되는 유비쿼터스 단위별 정보의 질과 양에 따라 좌우될 것으로 예상된다. 이러한 이유로 현재 각 국가와 도시는 유비쿼터스 선도를 주창하며 서비스를 개발하고 네트워크도 광대역 통신망으로 구축하고 있다. 본 논문에서는 우리나라에서 추진하고 있는 도시별 U-City 추진현황과 향후 전망을 분석하고 비용절감과 활용측면을 고려하여 광대역 자가통신 네트워크를 확보하는 사례를 조사 연구하였다. 특히, U-City와 자가통신 네트워크를 활용한 융합 모델 개발로 도시 경쟁력을 높이기 위한 정책 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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