책자형(冊子型)을 이용(利用)한 검색수단(檢索手段)으로부터 온라인 데이터베이스로 전환(轉換)하는 움직임을 이행(移行)(migration)현상(現象)이라 하며, 일본국내(日本國內)에서의 이 현상(現象)을 고찰(固着)하기 위해 본고(本稿)에서는 대학도서관(大學圖書館) 46, 기업(企業), 관공서도서관(官公署圖書館) 80개처(個處)를 선정(選定), 설문조사(設問調査)를 실시(實施)한 바, 책자형(冊子型)의 구입(購入)을 중지(中止)한 바가 있는 기관(機關)이 52개처(個處)나 되었는데, 이는 정보(情報)서비스의 축소(縮小), 온라인화(化)가 주(主)된 이유(理由)였다. 대학도서관(大學圖書館)인 경우는 데이터베이스와 책자형(冊子型)의 병용(倂用), 기타 기관(機關)인 경우는 데이터베이스의 이용(利用)이 많았다. 양자(兩者)의 관계(關係)에 있어서 온라인으로 완전이행(完全移行)을 도모하려는 기관(機關)은 적었으며, 일본(日本)은 가까운 장래(將來)에도 도서관(圖書館)들에 있어서의 이행현상(移行現象)은 현저하게 증가(增加)되리라고는 예상되지 않는다.
가상화는 서버 가상화, 스토리지 가상화, 네트워크 가상화 등 여러 분야에서 사용하고 있고, 많은 기업의 인프라 시스템에 적용되어 있다. 현재 대부분의 기업에서 가상화로 운영중인 시스템들은 교체시기가 지났거나, 교체시기가 다가오고 있다. 하지만 1대의 시스템에 여러 OS가 운영중인 상황에서 전체 시스템을 종료하고 OS를 업그레이드 하고, 새로운 서버로 교체하는 문제는 많은 서비스 중단 시간을 필요로 하고, 작업의 복잡성이 매우 증가하게 된다. 이러한 가상화 인프라 시스템의 OS 마이그레이션과 서버 마이그레이션 시의 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 AIX OS 환경에서 시스템 중단을 최소화하고 짧은 시간에 시스템 교체를 할 수 있는 기법을 제시하고 구현하였다.
네트워크의 발달과 다양한 서비스의 요구에 따라 새로운 소프트웨어의 패러다임에 대한 요구와 함께 이동 에이전트에 대한 많은 연구가 진행 중이다. 이동 에이전트의 수행에 있어 이주비용은 이동 에이전트의 성능에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서 이동에이전트의 이주비용을 최적화하기 위한 기법을 제안한다. 제안하는 이주기법의 특징은 다음과 같다. 첫째, 네트워크 상태 및 플랫폼 상태변화에 적절하게 대응할 수 있는 동적 경로를 생성하여 에이전트 수행 효율을 높인다. 둘째, 수행할 코드를 프리패칭하여 이동 데이터량을 줄이고, 필요한 에이전트를 미리 인스턴스시켜 수행 시간을 단축한다. 셋째, 체크포인트기법을 사용하여 에이전트 수행 중에 에러가 발생할지라도 에이전트는 재 수행을 하지 않고 에러 이전의 상태로 복구하는 방법을 사용하여 수행 효율을 높인다.
정보의 홍수 속에서 콘텐츠를 효과적으로 관리하는 것은 어려운 문제이다. 하지만 효율적인 관리와 서비스를 위해서는 관리체계를 구조화하고 표준화하는 것이 반드시 필요하며, 이형적 이질적인 콘텐츠 간의 상호연계 문제도 추가적으로 해결해야 할 문제이다. 이에 본 논문에서는 다양하게 입수되는 콘텐츠 입수방식을 단일화하고, 이를 기초로 하여 각 콘텐츠 별 관리 프로세스를 표준화하였다. 이를 통해 서로 다른 형태의 콘텐츠에 대한 상호운용성을 유지할 수 있게 되었다.
최근 그린 성장산업의 발전과 더불어 이슈화되고 있는 장애인들을 위한 전동휠체어와 일반인들의 자전거가 급격하게 보급되고 발전하고 있는 것에 반하여, 이동수단을 사용할 때 발생할 수 있는 위험으로부터의 대책은 예전과 전혀 다를 바가 없는 상황이라 할 수 있다. 이에 본 연구는 자동차 중심으로 개발되어 있는 네비게이션 기능과 그 서비스에 가장 적합한 도로 및 주변정보 콘텐츠를 전동휠체어와 자전거 중심의 시스템으로 재설계하여 그들을 위험으로부터 최소한의 보호하고 사고를 예방을 할 수 있는 전용 네비게이션을 개발하고자 한다. 본 연구에 의하여 제시된 연구결과가 자전거 사용자와 전동휠체어를 사용하는 장애인들의 생활을 더욱 안전하게하고, Slow-Moving 기기들의 보급 확장에도 도움이 되기를 기대한다.
센서네트워크 환경에서 이동 에이전트의 효율적 이주를 위하여 센서네트워크 구성 요소 관련 데이터들을 수집 및 저장하여 일관된 네이밍 서비스를 제공해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 이러한 다양한 데이터들을 저장하기 위한 메타테이블을 설계 구현하고, 메타테이블 내의 정보들을 이용한 네이밍 기법을 적용하여 이동 에이전트의 이주 및 규칙실행 방법을 제안한다. 또한 조도 데이터를 이용한 인접노드를 제어하는 규칙실행을 실험을 통하여 보임으로써 센서네트워크 미들웨어의 유효성과 응용 가능성을 제시한다.
클라우드 컴퓨팅 기술은 이용자로 하여금 자원을 편리하게 이용할 수 있게 하며 낮은 TCO(Total Cost of Ownership)를 보장하는 기술로 널리 사용되고 있다. 특히 IaaS에서 많은 기대를 할 수 있는데, 이 기술 중에 하나가 서버 가상화 기술이다. 가상화된 서버를 관리하기 위해서 쓰이는 기술 중 하나가 바로 라이브 가상 머신 마이그레이션으로 이는 서비스를 제공하고 있는 서버의 구동 중지 시간을 줄여 이용자의 불편함을 최소로 하는 기술이다. 그러나 라이브 가상 머신 마이그레이션은 기존의 방법보다 마이그레이션 시간이 길어 네트워크 자원을 오래 쓰는 단점이 있다. 이런 단점을 보완하기 위해 본 논문에서는 pre-copy 예측을 통한 마이그레이션 시간 감축 기법을 제안한다. pre-copy를 예측하는 기법을 소개하고 이를 이용한 통제 알고리즘을 보이며 이를 Xen에 적용했을 때의 결과를 보인다. 적용해본 결과 기존의 방법보다 마이그레이션 시간이 최대 17% 향상됨을 볼 수 있었다.
Recently, the demand for connection between various heterogeneous dataset and BIM as a construction data model hub is increasing. In the past, in order to connect model between BIM and heterogeneous dataset, related dataset was stored in the RDBMS, and the service was provided by programming a method to link with the BIM object. This approach causes problems such as the need to modify the database schema and business logic, and the migration of existing data when requirements change. This problem adversely affects the scalability, reusability, and maintainability of model information. This study proposes an ontology BIM-based knowledge service framework considering the connectivity and scalability between BIM and heterogeneous dataset. Through the proposed framework, ontology BIM mapping, semantic information query method for linking between knowledge-expressing dataset and BIM are presented. In addition, to identify the effectiveness of the proposed method, the prototype is developed. Also, the effectiveness and considerations of the ontology BIM-based knowledge service framework are derived.
최근 실시간 응답 및 처리에 민감한 서비스들이 급증하면서 멀티액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)이 차세대 기술로 주목받고 있다. 사용자들의 잦은 이동성 때문에 MEC 서버들 사이에서의 마이그레이션은 중요한 문제로 다뤄진다. 본 논문에서는 이동성이 많은 차량 엣지 컴퓨팅 환경을 고려하였으며, 강화학습 기법인 Q-learning 을 사용하여 마이그레이션 여부 및 대상을 결정하는 기법을 제안하였다. 제안 기법의 목적은 지연 제약조건을 만족시키면서 차량 엣지 컴퓨팅 서버(VECS) 사이의 로드 밸런싱을 최적화하는 것이다. 제안 기법의 성능 비교를 통하여 다른 기법들보다 로드 밸런싱 측면에서 약 22-30%, 지연 제약조건 만족도 측면에서 약 20-31%로 더 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
최근 사물 인터넷(IoT)의 발전으로 계산 집약적이거나 지연시간에 민감한 태스크가 증가하면서, 모바일 엣지 컴퓨팅 기술이 주목받고 있지만 지상에 고정되어 있는 MEC 서버는 사용자의 요구사항 변화에 따라 서버의 위치를 변경하거나 유연하게 대처할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 추가로 이용해 엣지 서비스를 제공하는 기법이 연구되고 있다. 그러나 UAV는 지상 MEC와는 달리 배터리 용량이 제한되어 있어 태스크 마이그레이션을 통해 에너지 사용량을 최소화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 MEC 서버들 사이의 로드 밸런싱과 UAV MEC 서버의 에너지 효율성을 최적화하기 위해 강화학습 기법인 Q-learning을 이용한 태스크 마이그레이션 기법을 제안한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위해 UAV의 개수에 따라 실험을 진행하여 잔여 에너지와 로드 밸런싱 측면에서 성능을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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