최근 컴퓨팅 환경의 변화와 함께, 무선 환경에서 발생할 수 있는 다양한 제약사항들을 극복할 수 있는 적응형 시스템에 대한 연구 필요성이 갈수록 높아지고 있다. 본 논문에서는 기존에 다양한 방법으로 연구되고 있는 적응형 시스템들의 단점을 보완하고, 장점을 취합하여, 클라이언트와 프록시 서버에 작업 모듈을 적절히 분산시킨 Hybrid형 시스템을 제안한다. 제안시스템은 주변상황을 인식하고, 이에 대한 대응방안을 결정하는 작업은 클라이언트에서 수행하며, 미디어 콘텐츠를 직접 변경하는 적응 작업은 상대적으로 리소스가 풍부한 프록시 서버에서 수행한다. 이를 통해, 클라이언트와 프록시 서버는 적응에 대한 계산 부하를 적절히 나누어 갖게 되며, 미디어 콘텐츠의 조절뿐만 아니라 실행되고 있는 애플리케이션의 파라매터도 조절이 가능해진다. 또한 클라이언트는 단지 결정에 대한 지시만을 서버로 전송함으로써, 전송되는 메시지의 양을 줄일 수 있고 작업내역과 같은 개인정보 유출을 방지할 수 있다. 본 논문에서는 제안 시스템을 멀티미디어 통신인 '화상회의시스템'에 적용하여 기능을 실험하였으며, 기존의 적응형 시스템들과 기능적 비교를 통해 본 시스템의 유효성을 평가하였다.
본 연구는 논에 적용된 수위센서, 송수구 그리고 배수구 장치를 통하여 수위 관리를 수행 한다. 게이트웨이는 LoRa 접속을 통하여 수위센서 물높이 정보를 IoT(: Internet of Thing) 플랫폼에 oneM2M(: Machine to Machine) 규격으로 정보전달 한다. IoT 플랫폼에서 요청하는 물의 높이에 따라서, 게이트웨이는 송수구 또는 배수구 모터 스위치를 On 또는 Off하고 수위센서 정보를 전달한다. IoT 플랫폼은 물높이의 조건에 따라 지능적인 어플리케이션 기능을 수행한다.
데이터 센터를 기반으로 서비스를 수행하는 기업들은 비용절감을 위해 서버 가상화 기술을 이용한다. 서버 가상화를 이용하는 기업들은 대부분 하이퍼바이저 기반의 서버 가상화 기술을 사용하며, 이 경우 하드웨어 가상화를 통해 커널 단에서 많은 I/O와 리소스를 처리해야 한다. 따라서 하이퍼바이저 기반의 서비스는 느리다는 단점이 있으며 이를 해결하기 위해 컨테이너 기반의 가상화 기술을 이용할 수 있다. 하지만 컨테이너 기반의 네트워크 또한 문제점이 존재한다. 컨테이너 기반의 네트워크는 유연한 네트워크를 구성하기 어렵고, 기존의 컨테이너 네트워크 인터페이스를 활용할 경우 데이터 전송 성능이 저하된다. 본 논문에서는 컨테이너 오케스트레이션 툴인 Kubernetes와 SDN (Software-Defined Network) 기반의 가상전용 네트워크 연계 환경을 구축하고 이에 적합한 컨테이너 네트워크를 연구하여 이의 문제점을 해결한다. 즉, 가상전용 네트워크와 Kubernetes의 연계를 통해 고성능의 유연한 네트워크를 구성할 수 있는 프레임워크를 개발하여 기존 컨테이너 기반 네트워크와 비교하고 성능을 검증했다.
본 연구는 지진 및 화재 등과 같은 천재지변이 발생되었을 때, 드론을 통하여 신속한 인명 구조를 판단하는데 목적이 있다. 재난현장에서의 모니터링을 위해 라이더, 온도, 유해가스 센서 및 무선카메라가 장착된 드론이 애플리케이션 서버에 등록되고, 구조 인원이 활동하기 이전에 현장의 상황을 파악하기 위하여 실시간으로 모니터링 기능을 수행 한다. 모니터링을 통해 인명구조를 위한 사람이 발견되었을 경우, 애플리케이션 서버는 효율적인 구조를 위해서 실시간 영상 정보를 제공 한다.
전 세계적인 COVID-19 팬데믹으로 인해 업무처리 방식이 원격으로 전환됨에 따라 기업의 외부에서 내부 중요리소스에 접근하는 빈도가 기하급수적으로 증가하였고 기업은 각종 보안 위협에 쉽게 노출되었다. 이러한 접근 보안 문제를 해결하기 위해 ZTA(Zero Trust Architecture) 솔루션이 주목받고 있다. ZTA는 사전에 설정한 정책에 따라 접근에 대한 인증과 허가를 엄격하게 관리하며 외부 유저는 물론 내부 유저도 신뢰하지 않는다는 원칙을 기반으로 동작한다. 본 논문에서는 ZTA의 정의를 포함해 주요 연구 동향을 분석하였고 각 기업별로 상이한 ZTA 솔루션을 정리하였다.
상수도관망은 사용자에게 고품질의 물을 안정적으로 공급하는 것을 목적으로 하며, 이를 평가하기 위한 지표 중 하나로 압력을 활용한다. 최근 스마트 센서의 설치가 확장됨에 따라 기계학습기법을 이용한 실시간 데이터 기반의 분석이 활발하다. 따라서 어디에서 데이터를 수집하느냐에 대한 센서 위치 결정이 중요하다. 본 연구는 eXtreme Gradient Boosting(XGBoost) 모델을 활용하여 대규모 상수도관망 내 센서 위치를 최적화하는 방법론을 제안한다. XGBoost 모델은 여러 의사결정 나무(decision tree)를 활용하는 앙상블(ensemble) 모델이며, 오차에 따른 가중치를 부여하여 성능을 향상시키는 부스팅(boosting) 방식을 이용한다. 이는 분산 및 병렬 처리가 가능해 메모리리소스를 최적으로 사용하고, 학습 속도가 빠르며 결측치에 대한 전처리 과정을 모델 내에 포함하고 있다는 장점이 있다. 모델 구현을 위한 독립 변수 결정을 위해 압력 데이터의 변동성 및 평균압력 값을 고려하여 상수도관망을 대표하는 중요 절점(critical node)를 선정한다. 중요 절점의 압력 값을 예측하는 XGBoost 모델을 구축하고 모델의 성능과 요인 중요도(feature importance) 값을 고려하여 센서의 최적 위치를 선정한다. 이러한 방법론을 기반으로 상수도관망의 특성에 따른 경향성을 파악하기 위해 다양한 형태(예를 들어, 망형, 가지형)와 구성 절점의 수를 변화시키며 결과를 분석한다. 본 연구에서 구축한 XGBoost 모델은 추가적인 전처리 과정을 최소화하며 대규모 관망에 간편하게 사용할 수 있어 추후 다양한 입출력 데이터의 조합을 통해 센서 위치 외에도 상수도관망에서의 성능 최적화에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 5G 네트워크용 UAV(: Unmanned Aerial Vehicle)를 사용한 산업단지 내의 현장 상황을 실시간 감시하는 시스템에 대해 소개한다. UAV에 장착된 센서(화재, 유해가스 검출, 산업 재해형 인체 사고 감지)에서 모니터링 이벤트가 발생하면 센서의 주요 정보들이 UAS(: Unmanned Aerial System)애플리케이션 서버로 전달한다. 이러한 정보 전달 처리결과로, 산업단지공단의 관리자나 운영자는 사고 위험 상황별 트리거 처리를 통한 산업단지공단 내의 현장에서 인명사고와 화재, 그리고 유해 가스검출에 대한 법적인 근거 자료를 확보할 수 있게 되었다.
본 논문에서는 대전상관기의 상관결과 정밀도 향상을 위해 FFT 모듈의 유효비트 확장에 관해 고찰한다. FPGA를 기반으로 하는 대전상관기는 데이터처리의 고속화를 위해 FFT 연산을 고정소수점으로 구현하였다. 그러나 상관결과에서 연산비트의 부족으로 인해 대역폭의 낮은 주파수 영역에서 위상의 0도 집중현상이 발생하고 있다. 이 현상은 관측천체를 분석할 때 위상 집중현상을 제외시키기 때문에 데이터 손실과 같은 효과를 주어 상관결과의 정밀도에 영향을 주고 있다. 따라서 상관결과의 정밀도 향상을 위해 FPGA의 주어진 리소스 범위 내에서 기존 FFT 모듈의 16비트 연산보다 비트수를 확장할 수 있는지에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과를 통하여 사용한 FPGA 리소스 범위 내에서 FFT 모듈의 유효비트 수는 확장할 수 있으며, FFT 모듈의 20-bit 연산비트가 실험결과의 비교를 통하여 상관결과의 정밀도를 향상시키는데 유효한 것으로 확인되었다.
네트워크는 빠르게 성장하여 다중 도메인 복잡성을 유발하고 있다. 네트워크 트래픽 및 서비스의 다양성, 다양성 및 동적 특성은 향상된 오케스트레이션 및 관리 접근 방식을 필요로한다. 많은 표준 오케스트레이터와 네트워크 운영자가 E2E 슬라이스 오케스트레이션을 처리하기 위한 복잡성이 증가하고 있다. 또한 액세스, 에지, 전송 및 코어 네트워크를 포함하여 E2E 슬라이스 오케스트레이션과 관련된 여러 도메인이 각각 특정 문제를 가지고 있다. 따라서 멀티 도메인, 멀티 플랫폼 및 멀티 오퍼레이터 기반 네트워킹 환경을 수동으로 처리하려면 특정 전문가가 필요하며 이 접근 방식을 사용하면 런타임에 네트워크의 동적 변경을 처리할 수 없다 또한 이러한 복잡성을 처리하기위한 수동 접근 방식은 항상 오류가 발생하기 쉽고 지루한 일이다. 따라서 본 연구에서는 의도 기반 접근법을 사용하여 E2E 슬라이스 오케스트레이션을 처리하기 위한 자동화되고 추상화된 솔루션을 제안한다. 운영자로부터 도메인을 추상화하고 높은 수준의 의도 형태로 오케스트레이션 의도를 제공 할 수 있다. 또한 조정 된 리소스를 적극적으로 모니터링하고 머신 러닝을 사용하여 현재 모니터링 통계를 기반으로 시스템 상태 업데이트를 위한 향후 리소스 활용도를 예측한다. Closed-loop 자동화 E2E 네트워크 오케스트레이션 및 관리 시스템이 생성된다.
국가연구데이터커먼즈는 연구데이터 활용 극대화를 위해 컴퓨팅 인프라, 데이터 분석을 위해 사용되는 SW, Toolkit, API, 서비스 등과 같은 분석리소스를 연구데이터와 함께 배치하여 연합 활용될 수 있는 체계를 구축하는 것을 목표로 한다. R&D 과정에서 연구 출판물, 연구데이터에 대한 공유·활용 체계는 이미 잘 알려져 있다. 하지만 데이터와 밀결합된 소프트웨어, 컴퓨팅 인프라들을 공유하고, 활용할 수 있는 환경은 미미하고, 관리체계가 없는 실정이다. 본 연구에서는 데이터 중심의 R&D 연구 과정에서 필요한 디지털 연구 자원 정보를 체계적으로 관리하기 위하여 데이터모델을 설계한다. 이는 국가연구데이터커먼즈 서비스에서 디지털 연구 자원 정보들을 등록하고 관리하는데 활용될 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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