본 논문은 차세대네트워크에서 끊김없는 서비스를 위해 MPLS LSP 를 이용하는 새로운 이동성 관리 방안을 제안한다. 제안방안은 LSP 를 통한 L2.5 스위칭 방법을 이용하여 시그널링 메시지를 전송함으로써 시그널링 지연을 감소시킨다. 제안방안에 의한 성능 향상을 검증하기 위해 수식을 이용하여 기존방안들과 제안방안에 대한 핸드오버 지연, 패킷손실률, 위치 업데이트 비용 그리고 전체 비용(overall cost)을 분석하였다. 그 결과 제안방안에서의 지연 및 비용이 기존방안들 보다 더 낮음을 확인하였다.
최근 스마트폰의 보급률이 급격하게 증가함에 따라 스마트폰 사용자들이 요구하는 어플리케이션들도 더욱 다양해지고 어플리케이션들의 효율성 또한 높아져야하는 상황이다. 또한 대부분의 스마트폰 어플리케이션들이 데이터를 효율적으로 저장, 관리하기 위해서 DataBase를 이용하고 있다. 비록 하드웨어기술이 눈부시게 발전하기는 했지만, 아직까지는 제한적인 스마트폰 기기의 하드웨어 환경상 효율적인 어플리케이션을 개발하기 위해서는 DataBase를 효율적으로 설계하고 각종 쿼리문을 적절하게 활용하여 최적의 성능을 제공할 수 있도록 구현되어야 한다. 따라서 본 연구는 변경사항이 적은 Data는 SQLite를 이용하여 스마트폰 어플리케이션 내부의 DataBase에 저장하고, 변동이 잦은 Data는 별도의 Server DataBase를 이용하여 스마트폰과의 네트워크 통신을 이용한 연동을 통해 어플리케이션의 내용이 업데이트 되도록 설계하였다.
20년 이상의 분단위 강우자료가 없는 지역에서는 연강수량, 월강수량, 일강수량 등을 이용하여 강우가식성지표를 추정하는 연구가 이루어지고 있다. 이중에서 월강수량을 이용한 연평균 강우가식성지표 추정방법은 Fouriner Index, Modified Index, IAS index, Modified IAS index 등 학계에서 다양한 모델이 제시된 바 있다. 국내에서는 1971 ~ 1999년 기간의 기상청 관측지점에 대한 평가가 일부 이루어진 바 있으나, 월강수량을 이용한 추정모델에 대한 후속 연구는 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 1981 ~ 2020년 기간의 기상청 강우자료를 이용하여 월강수량 기반 강우가식성지표 추정모델의 적용성을 평가하기 위한 것으로, 선행 연구에서 기산정된 지점별 연평균 강우가식성지표 값을 바탕으로, 월강수량 기반의 기존 추정모델로 산정한 값을 비교 분석하였다. 이를 바탕으로 실무에서 활용할 수 있도록 월강수량을 이용하여 연평균 강우가식성지표를 추정할 수 있는 경험식을 업데이트 하여 제안하였다.
본 논문에서는 삼각형 메쉬 기반에서 옷감 시뮬레이션(Cloth simulation)에서 계산양이 큰 자기충돌(Self-collision) 처리를 GPU기반으로 가속화시킬 수 있는 방법에 대해 소개한다. CUDA기반으로 병렬 최적화하기 위해 본 논문에서는 1)재귀적으로 계산하여 충돌판정을 하는 BVH(Bounding volume hierarchy) 트리를 GPU기반에서 효율적으로 빌드, 업데이트, 트리 순회하는 방법을 제안하고, 2)삼각형 메쉬 기반에서는 중복되는 프리미티브(Primitive) 충돌검사를 최소화하기 위해 R-Triangle기법을 GPU에서 최적화 시키는 방법을 소개한다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 기법은 GPU 환경에서 옷감 시뮬레이션의 자기충돌과 객체충돌 처리를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 하였고, 다양한 장면에서 실험한 결과 모든 결과에서 빠른 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있었다.
클라우드 애플리케이션의 성능 모니터링 방법에는 클라우드 소프트웨어 스택의 인프라, 플랫폼 및 애플리케이션 계층에서 수집한 시계열 데이터 분석이라는 방법이 존재한다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서 운영되는 서비스 간의 런타임 종속성을 분석하는 것은 클라우드 리소스 관리를 수행하기 위해 필요한 단계이다. 본 논문에서는 Bi-LSTM 기법을 활용해 클라우드 애플리케이션의 관계를 분석하고 종속성을 찾아 모니터링 성능을 향상시키는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 클라우드 스택의 모든 계층으로부터 시계열 데이터를 수집하여 인공지능 모델을 훈련, 재훈련 및 업데이트 과정을 진행한다. 본 논문에서는 Bi-LSTM 모델을 활용하여 훈련 중에 학습된 성능 메트릭 간의 종속성을 발견한다.
항로표지는 다양한 장비들이 복합적으로 구성되는 장치이다. 이러한 복합적 장비의 유연하고 안정적 운영을 위해서는 주 운영체제의 안정성을 보장해야 한다. 모든 SW는 주 운영체제에 영향을 줄 수 있다. 이러한 문제를 최대한 예방하기 위해 마이크로서비스 아키텍처가 필요하다. 서비스 마다 독립된 자원공간을 활용하는 마이크로 서비스 아키텍처는 리눅스 컨테이너 기법을 활용하여 구현된다. 제안하는 스마트 항로표지의 운영을 담당하는 통합플랫폼의 마이크로 서비스 아키텍처의 주요 서비스로 센서 데이터 스트리밍 서비스, 임베디드 고장진단 서비스, 데이터베이스 서비스, 원격 통신 서비스, 컴퓨팅 리소스 모니터링 서비스, 시각화 서비스로 구성된다. 본 연구에서는 전체 마이크로서비스 아키텍처를 제안하고 그중에서도 주요 서비스들의 구현 방법을 기존 오픈소스 활용을 통해 제안한다. 제안하는 구조를 통해 각 서비스가 컨테이너화 되어 관리됨으로써 에러대처와 업데이트 관리에 용이한 마이크로서비스아키텍처를 구현할 수 있다.
본 논문은 TFT 칼라 터치 LCD(liquid crystal display)를 사용한 홈 자동화 원격 제어 시스템 개발을 제안한다. 이 혁신적이고 인간공학적인 디자인, LCD와 하드웨어 버튼의 올바른 조합을 가지고 원격 제어하며 또한 이것의 산업 선도적 기술을 홈 엔터테인먼트의 최첨단 부분을 수요자에게 공급한다. 일시적 사용자를 위한 원격제어는 다양하고 자유로운 매크로와 적외선 명령어를 가지고 자동적으로 프로그래밍 되어졌다. 라디오 주파수 명령은 50-100인치 정도의 벽 및 문을 통하여 조작되어진다. 편집기는 수많은 브랜드의 AV 관련 제품들에 대한 IR 코드에 맞게 방대한 라이브러리를 포함한다. 이 데이터베이스는 매달 새 장치 포함하여 지속적으로 추가된다. 라이브 업 데이트를 지원함으로 최신 버젼의 소프트웨어를 유지할 수 있다. 소프트웨어 제거 및 설치하는 것을 대신하여 인터넷에서 소프트웨어를 다운로드 및 업 데이트를 할 수 있다.
최근 사물인터넷(IoT)의 발전에 따라 IoT장비가 실생활에 적극적으로 사용되고 있다. 하지만 IoT장비의 사용이 늘어남에 따라서, IoT 보안 사고에 의한 사생활 침해의 문제 또한 늘어나고 있다. 키 관리는 보안 서비스에서 기본적이면서도 중요한 작업이다. 보안성 강화를 위해 인증 과정에서 동일한 키의 재사용은 제한되어야 하지만 다양한 키들을 기억하며 수동으로 업데이트하는 일은 어려운 일이다. 본 논문에서는 자동화된 키 관리 하드웨어 보안 모듈인 HSM을 제안한다. 제안하는 HSM은 IoT장치에 부착하여 장비와 직접 통신하며, 사용자의 개입 없이 안전하고 자동화된 키관리 과정을 제공한다. 제안된 기법을 통해서 제공되는 키는 인터넷 서비스에서의 사용자와 기기의 인증에 사용될 수 있다.
모바일 IP는 간단하고 확장 가능한 글로벌 이동성을 지원하지만 과도한 시그널링 트래픽과 긴 시그널링 지연을 야기한다. 그래서 MN(Mobile Node)의 홈 네트워크에 위치업데이트 횟수를 줄이기 위해서는 시그널링 지연을 줄일 필요가 있다. 본 논문에서는 시그널링 오버헤드가 균등하게 분산되도록 지역 네트워크의 경계에 동적인 이동성과 각 MN의 트래픽 부하에 따라 조정되는 PMIPv6(Proxy Mobile IPv6) 네트워크에서의 동적인 지역적 이동성관리 기법(dMMS)을 제안한다. 제안하는 분산된 네트워크 시스템에서 각 사용자는 최소한의 시그널링 트래픽에 맞춘 최적화된 시스템을 구성한다. 시그널링 비용 함수를 제안하기 위해서 새로운 이산적 분석 모델을 제안하고, MN의 이동성 및 패킷 도착 패턴을 분석한다. 위치업데이트와 패킷 전달 비용의 총 평균을 계산하고, 최적의 지역 네트워크의 크기를 결정하기 위한 알고리즘을 제안한다. 수학적 분석의 결과, 제안한 dMMS 기법은 전체 시그널링 비용을 줄이는 측면에서 우수한 성능을 보일 수 있는 네트워크 환경을 제시한다.
본 논문에서는 에지를 사용한 관측 모델과 파티클 필터를 이용하여 실시간으로 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 논문에서 제안하는 방법은 먼저, 초기 프레임에서 추적하고자 하는 객체를 지정한다. 지정된 객체에 대해 에지 관측 모델과 N개의 파티클 필터 집합을 생성한다. 에지 관측 모델과 파티클의 8방향 에지 모델의 중간 거리 평균을 비교하여 가중치를 계산하고, 계산된 값으로 가중치를 업데이트한다. 업데이트된 가중치를 이용해 파티클들을 리샘플링한 후, 추적 객체의 상태인 현재 위치를 추정할 수 있다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 방법은 여러 실험 데이터를 이용하여 기존의 방법과의 비교분석을 통해 안정적인 추적에 대한 성능을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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