최근 단일 모바일 기기에서 처리하기 어려운 모바일 컴퓨팅을 처리하는 연구가 진행되고 있다. 모바일 기기로 구성된 모바일 클라우드내에서는 멀티미디어, 소셜미디어 등의 다양한 모바일 컴퓨팅이 발생하기 때문에[1], 고성능 컴퓨팅(HPC) 보다는 대규모 컴퓨팅(HTC)이 필요하다[2]. 또한 모바일 컴퓨팅 작업이 모바일 기기의 컴퓨팅 리소스에 어떻게 할당하는지에 대한 상태 파악이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 모바일 기기를 통합한 모바일 클라우드내 대규모 컴퓨팅을 위한 모바일 작업 할당 시뮬레이터(JAS-HTC)를 제안한다. JAS-HTC는 모바일 컴퓨팅의 작업 할당을 시각적으로 표현하여, 대규모 컴퓨팅 작업 처리의 상태를 파악할 수 있도록 한다.
사무실 관리 서비스 플랫폼은 사무실 센서 장치, G/DSCL(Gateway/Device Service Capability Layer), NSCL(Network Service Capability Layer), NA(Network Application)로 구성된다. 본 논문에서는 사무실 관리 서비스에 적합한 게이트웨이 리소스트리와 서비스 시나리오를 설계하고, 지능형 기능 모델링을 통해서 사무실 관리 서비스가 운영 될 수 있음을 보인다.
기존의 단순한 객체를 이용한 중앙집중형 망관리 시스템이 가지는 단점들을 극복하고자 분산객체를 이용하는 Dynamic Object플랫폼이 대안으로 제안되었고 다양한 분산객체 기술, 즉 CORBA나 Java-RMI를 이용한 분산 망 관리 시스템들이 구현되었다. 그후 CORBA기반이나 Java-RMI 기반의 시스템들이 가지지 못했던 시스템의 확장성과 유연성을 제공하기 위해 MAs(Mobile Agents) 기반의 플랫폼이 제시되었으나 MAs 사용으로 추가적으로 발샐 할 수 있는 트래픽의 문제, NEI(Network Element)의 리소스 관리 문제 등을 고려 해야 한다. 본 논문의 주제는 바로 이 MAs를 이용한 망관리를 하는데 있어 보다 더 효율적인 구조를 연구했으며 이러한 장점들을 바탕으로 MAs가 이동할 때 발생할 수 있는 트래픽의 최소화 방안, NE의 효율적인 리소스 관리 및 업무 수행 능력의 향상을 위해서 TMN의 Information Architecture를 사용하여 에이전트를 설계하였다.
최근들어 IT 산업이 급속도로 발전하면서, 리소스가 제한된 작은 기기들의 사용이 비약적으로 증가하는 추세에 있다. 이들 기기들에 플랫폼 독립성(Platform Independency), 보안성(Security), 이동성(Mobility) 등의 장점을 포함하고 있는 자바 환경을 적용하려는 연구가 계속되고 있는데, 자바 환경의 핵심인 자바가상머신(Java Virtual Machine: JVM) 임베디드 시스템이나 모바일 시스템과 같이 작고, 자원이 제한적인 장치에 탑재하기에 너무 큰 용량(footprint)을 차지한다. 이를 해결하기 위해 좀더 경량화한 가상머신이 필요하였다. 본 논문에서는 네트워크 연결 능력이 있고 적은 리소스를 가진 다양한 기기들에 적합한 최소 크기의 표준 자바 플랫폼에 대한 Configuration 인 CLDC(Connected, Limited Device Configuration)에서 정의하고 있는 K가상머신(K Virtual Machine: KVM)에 대해 분석하고 설계한 내용을 기술하고 있다.
정보의 단순한 연결을 표현하는 현재 웹 환경의 한계를 보완하기 위해 차세대 웹으로서 평가되고 있는 시맨틱 웹에서는 정보 리소스의 의미와 개념적 관계를 정의하는 메타데이터와 온톨로지의 역할이 무엇보다 중요시되고 있다. 따라서 RDF와 RDF 스키마와 같은 표준 언어로써 표현되는 메타데이터와 온톨로지의 효과적인 저장과 검색의 방법이 필요하다. RDF와 RDF 스키마는 그래프 모델로서 표현이 가능하고 다양한 질의의 형태가 그래프 형태에서 추출 가능한 경로 형식으로 표현들 수 있기 때문에 보다 효율적인 질의 처리를 위해서는 경로 정보의 저장에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 관계형 데이터베이스를 기반으로 RDF와 RDF 스키마의 기본적인 정보와 특정 클래스, 프로퍼티, 리소스로 시작하는 경로 정보를 함께 저장할 수 있는 저장 구조를 제안한다.
센서 네트워크를 구성하는 센서 디바이스 상에서 보안을 유지하는데 있어서 가장 까다로운 점은 센서 노드상에서 활용할 수 있는 대역폭, 에너지 저장용량 등과 같은 리소스가 다른 컴퓨팅 장비보다 월등히 적다는 점이다. 따라서 공격자는 센서 네트워크의 위와 같은 약점을 활용하는 다양한 공격을 시스템에 가할 수 있는데 그중 대표적인 방법이 시스템에 침투한 내부공격자에 의해서 변경된 가비지 데이터를 전송하게 항으로써 정상적인 노드들의 리소스를 낭비하게 하는 공격 방식이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 연구됐던 보안 방식들이 내부공격자에 의한 전송계층상에서 취약한 정이 있음을 발견하고 접근 제어(access control)를 이용해서 이를 보완할 수 있는 방안을 제시한다. 이렇게 제시된 방안을 기존의 종단간 보안 프로토콜과 조합하면 아주 적은 양의 추가적인 오버헤드만으로 내부공격자에 대한 내구성을 더욱 강하게 할 수 있음을 실험을 통해 검증할 수 있다.
이동형 단말 시스템에서 XML 데이터의 역할과 데이터베이스의 지원이 중요해지고 있다. 이에 따라, 내장형 XML 데이터베이스 시스템에 대한 연구가 활발하다. XML문서를 처리하기 위해서는 DOM API를 지원할 필요가 있는데, 기존의 DOM API는 DOM 트리를 메모리에 유지한다. 이것은 제한된 리소스를 가지는 내장형 시스템 을 안정적으로 운용하는데 위협적인 요소이다. 본 논문에서는 내장형 시스템의 부족한 리소스를 고려하여 DOM 트리를 메모리가 아닌 내장형 데이터베이스 시스템인 버클리 DB위에서 구성되는 P-DOM 트리를 제안하고, 이를 관리하는 DOMdbm 시스템을 개발한다.
웹 2.0시대의 대표적인 특징인 폭소노미(folksonomy)는 웹에 존재하는 리소스에 대해 구성원이 자유롭게 선택한 태그(tag)를 붙여서 정보를 체계화하는 새로운 분류 체계이다. 폭소노미를 기반으로하는 웹 애플리케이션 시스템에는 WWW를 이용하는 전 세계의 수많은 사용자들의 다양한 데이터가 축적되어 있으며, 이러한 웹 데이터는 계속적으로 증가 확장 변화하고 있다. 본 논문에서는, 방대한 양의 폭소노미 데이터로부터 유용한 정보를 추출하기 위해 형식개념분석기법을 기반으로, 사용자, 태그, 리소스들 사이의 3항관계를 고려한 폭소노미 데이터 마이닝 기법을 제안하고, 본 연구에서 제안한 기법을 BibSonomy의 데이터에 적용하여 분석한 실험 결과를 보고한다.
딥 러닝 모델 사용에 있어서, 일반적인 사용자가 이용할 수 있는 하드웨어 리소스는 제한적이기 때문에 기존 모델을 경량화 할 수 있는 프루닝 방법을 통해 제한적인 리소스를 효과적으로 활용할 수 있도록 한다. 그 방법으로, 여러 딥 러닝 모델들 중 비교적 파라미터 수가 많은 것으로 알려진 GAN 아키텍처에 네트워크 프루닝을 적용함으로써 비교적 무거운 모델을 적은 파라미터를 통해 학습할 수 있는 방법을 제시한다. 또한, 본 논문을 통해 기존의 SRGAN 논문에서 가장 효과적인 결과로 제시했던 16 개의 residual block 의 개수를 실제로 줄여 봄으로써 기존 논문에서 제시했던 결과와의 차이에 대해 서술한다.
최근 소셜 네트워크 기반의 서비스들을 중심으로 거대한 시장이 형성되고 있다. 소셜 네트워크 서비스의 수가 급격하게 증가하고 있는 상황에서 소셜 네트워크에 존재하는 수많은 리소스들을 이용하여 여러 영역에서 필요한 전문가를 찾아주는 시스템을 구성해보고자 한다. 기존의 추천시스템은 특정한 상품이나 소수 사용자 피드백을 바탕으로 추천 시스템을 구성하였다. 그러나 소셜 네트워크를 이용한 추천 시스템에 관한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 거대한 소셜 네트워크의 리소스를 처리하기 위한 분산처리시스템과 소셜 네트워크를 이용하여 전문가 추천 시스템을 구성한다. 이를 이용하여 다양한 영역에서 적절한 전문가를 찾아주는 서비스를 제공해 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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