오늘날 급속한 패키지 소프트웨어 제품의 증가 추세에 따라서, 소프트웨어 제품에 대한 품질 시험 요구 또한 증가하였다. 소프트웨어 제품 시험 시 중요한 요소는 무엇을 시험할지 기준이 되는 메트릭의 선정이다. 본 연구에서는 패키지 소프트웨어 종류를 특성 벡터들로 표현하여 메트릭들과의 연관 관계를 확률로서 세밀하게 표현한다. 특성 벡터란 소프트웨어의 형식 분류 지시자라고 할 수 있으며 특정한 패키지 소프트웨어가 다른 것들과 어떻게 구별되는지 나타낼 수 있다. 분류된 각각의 소프트웨어 형식별로 메트릭을 선정하기 위해서 과거 시험 데이타를 분석하여 활용한다. 베이지언망이 과거 데이타 분석에 이용되며 특성 벡터와 메트릭 간의 의존 관계 네트워크를 구축한다. 구축된 베이지언망은 새로운 패키지 소프트웨어 시험 작업에 적절한 메트릭을 찾아내는데 활용된다.
인터넷과 웹의 확산으로 네트워크 기반의 분산 환경은 응용의 표준 아키텍처로 인식되고 있다. 또한 네트워크의 효율성과 최상의 서비스 제어와 공유를 위해 복잡한 네트워크 구성 자원들을 관리하는 망 관리 시스템이 요구되고, 이는 응용의 표준 하부 지원 시스템으로서 뿐 아니라 독립적인 상업적 응용으로서 수요와 기대가 점차 증가하고 있다. 하지만 특정 프로토콜이나 특정적인 벤더의 장치에 의존적으로 분산되어져 있고, 이기종의 분산형 네트워크 자체의 성질 때문에 이들 시스템들을 통합하고 일관성 있게 관리할 수 있는 표준화된 망관리의 필요성이 요구되고 있다. 또한 소프트웨어 개발 방법 측면에서는 패턴과 컴포넌트에 의한 조림, 확장을 중심으로 하는 소프트웨어 재사용이 소프트웨어 생산의 기대치를 현실화할 수 있는 최상의 접근 방법으로 인정된다. 이에 따라 잘 정의된 인터페이스를 통해 좀더 쉽고 빠른 응용을 개발 가능하게 하는 컴포넌트 기반 개발 방법론을 기반으로 컴포넌트를 구축, 선택, 조림함으로써 높은 품질과 생산성을 보장한다. 따라서 본 논문에서는 분산 망관리 시스템 개발을 위해 망관리 아키텍처를 정의하고, 망관리 설계패턴과 컴포넌트들을 식별, 정의하여 컴포넌트 아키텍처에 매핑한다. 또한 이를 통해 컴포넌트 개발과 유통, 사용을 위한 컴포넌트를 명세하고, 컴포넌트 설계를 통해 이를 구현하였으며, 구현된 컴포넌트들은 등록, 검색 및 이해할 수 있는 컴포넌트 저장소 시스템으로 적용하고, 미리 구현된 컴포넌트를 통해 전체 망관리 시스템을 분석/설계, 구현하였다.
본 연구에서는 다양한 조건 하에서의 Bernese와 TGO와의 처리결과 비교를 통하여 상용 소프트웨어의 한계와 정밀측위에 대한 응용성을 검증하였다. 이를 위하여 전국규모의 세 가지의 관측데이터와 그 보다 작은 두 가지의 지역 데이터를 선정하여 망을 구성하고 Bernese와 TGO를 사용하여 기선해석 및 망조정을 통해 성과를 산출하여 소프트웨어별, 기선거리 및 망규모별, 관측시간별, 고정점 수별로 비교분석을 실시하였다. 소프트웨어 간 비교에서는 학술연구용 소프트웨어의 정확도가 우수하였다. 비록 GPS 관련 기술이 발달하면서 수신기의 정확도가 향상되었고 이에 병행하여 상용 소프트웨어도 발전을 거듭해왔으나 학술연구용 소프트웨어와의 평균성과차이를 볼 때 크지는 않지만 엄연한 차이가 존재했다. 따라서 가장 정밀한 위치정보가 요구될 때는, 특히 기선벡터가 큰 경우에는 필히 학술연구용 소프트웨어를 사용하여야 할 것이다.
본 연구에서는 직물조직의 분석과정을 자동화할 수 있는 전용 하드웨어 및 소프트웨어를 개발하였다. 직물조직의 분석은 직물 설계 및 품질관리 단계에서 매우 중요한 공정이나 현재까지도 확대경과 분해침에 의존하여 수작업으로 이루어지고 있는 것이 실정이라 자동화가 절실히 요구되는 분야라고 할 수 있다. 최근 컴퓨터 기술의 발달로 섬유산업 분야에서도 자동화 관련 연구가 많이 이루어지고 있으며 직물 분석 과정에 대한 연구도 여러 차례 시도된 바 있다. 여기에는 주로 디지털 영상으로부터 특징을 찾아내고 분석하는 이미지 프로세싱 기법이 쓰였는데 이는 재현성, 정확성, 속도 등에서 육안에 의한 방법과는 비교할 수 없는 장점을 가지고 있다. 그러나 기존의 연구들은 카메라의 한계로 인해 주로 저해상도의 이미지를 가지고 작업을 하거나, 이미지 프로세싱 또는 인공 신경망을 단독으로 적용하는 등의 한계를 가지고 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 초고해상도 직물 이미지를 획득한 뒤 이로부터 직물의 교차점을 인식하는데 필요한 파라미터를 추출하고 이를 인공 신경망에 학습시켜 직물 설계에 필요한 조직도를 생성하는 시스템을 개발하고자 하였다. 이를 위해 먼저 컴퓨터로 컨트롤이 가능한 직물 분석 전용 초정밀 XY 스테이지의 하드웨어를 설계 제작 하였으며 각종 이미지 분석 및 하드웨어 컨트롤에 필요한 전용 소프트웨어를 개발하였으며 그 결과 각종 직물의 조직을 매우 정확히 인식할 수 있게 되었다. 향후 이미지 획득 과정의 보완, 새로운 파라미터의 정의 및 신경망의 반복 학습을 통해 본 시스템이 보다 보완된다면 직물 분석 작업의 자동화를 통한 제품 개발과 생산에 소요되는 시간을 단축 및 품질 관리 공정의 자동화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
가입자 망 기술의 발달과 멀티미디어 통신 필요의 증대로 댁내에서도 다수의 PC 와 정보가전기기를 하나로 묶는 홈네트워크가 구축되고 있으며, 이를 외부와 안전하게 연결하기 위한 요구가 증대되고 있다. 따라서, 초고속 외부망과 내부의 정보가전망을 하나로 연결하기 위한 홈게이트웨이가 개발 및 보급되고 있으며 홈게이트웨이 시스템에서 소프트웨어 혹은 하드웨어 방식으로 네트워크 보안 기능을 제공하고 있다. 그러나 하드웨어 방식을 사용하지 않는 임베디드 시스템 기반의 VPN 시스템은 대부분의 처리 시간의 암호화에 소요함으로 실제적인 사용자 요구사항에 정의된 통신 속도에 미치지 못한다. 이 글에서는 IPSec 기반 VPN 보안 기능을 모토롤라의 MPC180 보안 프로세서를 사용하여 하드웨어적으로 홈게이트웨이 시스템에 구현하여 그 성능을 분석한 결과 소프트웨어적으로는 만족할 수 없는 사용자 요구사항인 통신속도를 만족할 수 있음을 보였다.
소프트웨어 정의 네트워크 (Software Defined Network: SDN)은 기존 네트워크의 구축/운용/관리에서의 높은 비용 및 복잡성을 근본적으로 해결하기 위해 등장하였다. 현재 SDN은 연구/개발의 초기 단계로 데이터 센터 네트워크, 캠퍼스 네트워크, 그리고 엔터프라이즈 네트워크와 같은 중소규모의 네트워크를 중심으로 연구가 진행되고 있다. 하지만, 향후에는 인터넷 서비스 제공업체 (Internet Service Provider: ISP)의 망과 같은 대규모 네트워크에서도 SDN을 적용하여 네트워크 운용 및 관리의 효율성을 도모할 것이고, 이를 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본고에서는 대규모 SDN 구축을 하는데 있어서 고려되어야 할 이슈를 정리하고, 이를 해결하기 위한 구조적인 방안과 프로토콜적인 방안에 대해서 자세히 알아본다. 또한, 이를 바탕으로 향후의 연구 이슈에 대해서 살펴보도록 한다.
광 인터넷의 서비스는 단일서비스 모델과 도메인 서비스 모델로 구분된다. IETF는 단일서비스 모델의 제어 평면을 위하여 GMPLS를 정의하고 있으며, OIF 및 ODSI는 도메인 서비스 모델 기반의 O-UNI 규격을 정의하고 있다. 광 인터넷을 위한 망 관리 기능은 제어 기능에 비하여 표준화가 활발히 진행되고 있지 않으며, OIF 및 ODSI에서 O-UNI의 구성 및 연결 관리를 위한 MIB를 정의하고 있다. 본 논문에서는 광 네트워크의 제어평면 및 관리평면과 전달평면사이의 개방형 인터페이스 모델을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 모델은 네트워크 장비들에게 시스템 관리 기능을 최소화 시키므로 새로운 서비스의 창출 및 소프트웨어의 유지보수를 용이하게 한다.
전전자 교환기인 TDX-10 개발에 CCITT No.7 신호시스팀의 메시시 전달부에 대한 기능을 정의하였으며 그 하드웨어 구조 및 소프트웨어 구현 기술을 제시하였다. 메시지 전달부의 신호링크 기능은 firewate 형태로 설계되었으며 신호망기능은 기능 분할에 따른 소프트웨어 block들로 구성되며 high level language로써 구현된다.
다양화 및 이질화되어 가는 통신망을 효과적이고 통합적으로 관리하기 위해 TMN(Telecommunication Management Network)개념이 등장하게 되었고, 관리 대상이 실자원이나 시스템, 소프트웨어 등에 국한되지 않고 서비스 영역으로 확대됨에 따라 이 서비스 영역의 관리가 필요하게 되었다. 또한 ATM 망은 구성이 복잡하고 기존 망에 비해 서비스가 확대되었으며, 고속 정보처리로 인한 망 관리 시간의 제한, 다양한 트래픽으로 인한 QoS 관리의 어려움 등의 문제가 대두되었다. 따라서 본 논문에서는 ATM 망의 성능과 QoS 관리를 위한 정보 모델을 설계하였고, ATM 망 성능 및 QoS 관리 에이전트 시스템을 TMN LLA 개념에 따라 설계하였으며, 패트리네트 모델링과 도달성 트리를 이용하여 시스템 모듈의 설계를 검증하였다.
본 논문은 지능형 정보 제공 시스템(IP : Intelligent Peripheral)의 주요 소프트웨어 블록 중 하나인 자원 서비스 제어부의 구현 방법을 설명한 것이다. 본 연구의 자원 서비스 제어부는 ITU-T INCS-1에 정의된 특수자원 기능실체(SRF : Specialized Resource Function)의 상태모델을 실현시킨 소프트웨어 블록으로서 IP 하드웨어 구성요소의 하나인 특수자원교환기(SRS : Specialized Resource Switch) 의 CROS(Concurrent Realtime perating System)상에서 CHILL(CCITT High Level Programming Language)로 구현되었으며, 지능망서비스제어시스템(SCP : Service Control Point)이 보낸 지능망 응용프로토콜(INAP : Intelligent Network Application Protocol)오퍼레이션을 분석하여 IP가 보유한 자원 구동에 필요한 모든 절차를 제어한다. 또한 동시에 수신된 INAP오퍼레이션들에 대한 순서제어기능, 통계데이타 제공기능, 사용자 상호작용 종료 기능등을 제공한다. 제안된 구현기술은 자원서비스 제어부가 실제 자원을 동작시키는 IP 하드웨어 구성요소인 특수자원유닛(SRU : Specialized Resource Unit)을 클라이언트/서버형태로 유지하여 이들 자원의 상태를 관리함으로써 IP의 확장성을 보잔하여, 교환기 실시간 데이터베이스를 이용하여 IP가 생성하는 수만여개의 메시지를 효율적으로 관리할 수있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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