국내 기업들은 무한경쟁 환경에서 지속 가능성을 확보하고자 스마트워크를 실현하기 위한 다양한 노력을 시도하고 있다. 이런 스마트워크 추세는 조직구성원의 일하는 방식과 조직구조에 상당한 영향을 미치게 된다. 이에 본 연구에서는 국내 기업들이 현재 사용하고 있는 스마트워크 관련 도구와 관행에 관한 사례를 통해, 스마트워크 성과에 영향을 미치는 요인으로 스마트워크 지원도구, 조직구성원의 탐험과 활용전략 등을 도입하고, 설문조사를 통해 모형의 타당성을 실증적으로 평가해보고자 하였다. 분석 결과, 3가지 유형으로 분류한 스마트워크 지원도구는 조직구성원의 탐험과 활용전략에 유의한 영향을 미치며, 탐험과 활용은 스마트워크 성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그 외 본 연구결과의 학술적, 정책적 시사점도 함께 제시하였다.
본 논문에서는 단단계(Single-Stage) Shuffle-Exchange 네트워크의 분할성에 대하여 연구하였다. SSEN_to_PSEN 알고리즘은 단단계 Shuffle-Exchange 네트워크를 분할 가능한 Shuffle-Exchange 네트워크로 변환하는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 네트워크의 크기가 N $\leq$ 8일 경우에는 추가적인 링크없이 네트워크가 분할성을 갖는 것을 보이며, 네트워크의 크기가 N $\geq$ 16일 경우에 단단계 Shuffle-Exchange 네트워크를 분할하기 위해서는 추가적인 링크가 필요하다. SSEN_to_PSEN 알고리즘의 시간 복잡도는 $\theta$(NlogN)이며, 하이퍼큐브 네트워크와 비교하여 분할 가능한 Shuffle-Exchange 네트워크는 적은 링크 수를 사용한다. 분할이 가능해짐에 따라서 대용량의 병렬컴퓨터에서 분할 가능한 Shuffle-Exchange 네트워크는 여러 사용자들을 위한 다양한 문제의 처리가 동시에 가능하기 때문에 컴퓨터의 처리 효율이 향상됨을 알 수 있다.
본 논문에서는 분산 트랜잭션 워크플로우 모니터링 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 워크플로우 인스턴스들의 실행 상태 관리를 주요 목적으로 하는 전통적인 워크플로우 시스템의 모니터링 기능은 워크플로우의 초대형화와 트랜잭션화를 특징으로 하는 분산형 트랜잭션 워크플로우 시스템에서는 워크플로우의 처리 상태 관리뿐만 아니라 구조적인 정보의 수집, 통계 정보 제공, 사용자들의 처리 상태 정보 등과 같은 다양한 부가적인 정보 처리 및 관리 기능을 제공하는 분산형 모니터링 서비스를 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 분산형 트랜잭션 워크플로우 시스템에서 필수적으로 요구되는 새로운 워크플로우 모니터링의 특징을 확장 정의하고, 이를 지원하는 점 기반의 분산 트랜잭션 워크플로우 모니터링 시스템의 상세 설계 및 이의 구현 방안을 소개한다.
무선 센서 네트워크는 화산 감시, 전장 감시, 동물 서식지 감시, 건축물의 감시, 농장 관리, 의료분야등 다양한 분야에서 연구되고 있다. 국내에서도 국가 정책 사업으로 교량 및 건축물의 균열 감시, 표적의 침입 탐지 및 식별을 위한 무선 센서 네트워크 연구가 활발히 진행 중이다. 특히, 무선 센서 네트워크의 다양한 분야의 연구 중에서 철조망을 이용한 표적의 침입 탐지 및 식별에 관한 연구는 산업 시설, 보안지역, 교도소, 군사지역, 공항 등 다양한 분야에서 사용된다. 현재 철조망 감시는 대부분 유선 센서 노드를 통한 유선 센서 네트워크 환경에서 이루어지고 있다. 기존의 유선 센서 네트워크는 높은 데이터 전송률을 통해 수신되는 높은 정보의 신호를 이용하여 고속 푸리에 변환에 의한 신호의 주파수 분석 기법을 사용해 왔다. 하지만, 유선 센서 네트워크의 높은 데이터 전송률과 비교하여 무선 센서 네트워크의 센서 노드는 유선 센서 네트워크에 비해 매우 낮은 데이터 전송률을 가진다. 따라서 무선 센서 네트워크에서 수신되는 신호의 정보가 매우 낮고, 유선 센서 네트워크에서 사용된 고속 푸리에 변환에 의한 신호의 주파수 분석에 따른 주파수별 특징 추출을 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 철조망 감시를 위한 높은 데이터 전송률을 보장하는 유선 센서 네트워크에 비해 제한된 통신자원과 센서 노드의 낮은 데이터 전송률로 인해 수신되는 한정적인 신호의 정보를 이용한 무선 센서 네트 워크에서 철조망의 표적 침입 탐지 및 식별을 위한 특징 추출 알고리즘을 제안한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 상황인지 서비스는 동적으로 발생하는 사용자의 상황 정보에 따른 서비스 제공을 지향한다. FollowMe와 uFlow와 같은 상황인지 워크플로우 시스템은 사용자의 상황 정보를 서비스의 분기 조건으로 표현한 워크플로우 기반의 상황인지 웹 서비스를 제공한다. 그러나 그들은 워크플로우의 실행 중에도 동적으로 발생할 수 있는 사용자의 서비스 요구에 대해 진행 중인 워크플로우 시나리오에 즉각적으로 적용할 수 있는 방법을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 실행 중인 워크플로우 서비스의 중단없이 사용자가 입력하는 새로운 서비스 요구를 초기 워크플로우 시나리오에 동적으로 반영할 수 있는 상황인지 워크플로우 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자의 새로운 서비스 요구에 대해 실행중인 시나리오에서의 변경 위치를 점진적 파싱(Incremental Parsing)을 통해 정확히 인식하고 초기 시나리오에서 영향을 받는 부분만을 신속히 재구성함으로써 동적으로 발생하는 사용자의 상황정보를 보다 빠르고 효율적으로 초기 시나리오에 적용할 수 있으며, 워크플로우 흐름의 중단없이 계속적인 서비스를 제공할 수 있다. 이를 통해 사용자는 시간과 공간에 관계없이 원하는 서비스를 상황인지 워크플로우 시나리오에 반영할 수 있으며, 기술된 사용자 컨텍스트에 따라 상황인지 서비스의 실행을 보장받을 수 있다.
무선 메쉬 네트워크는 이동성을 가지며 메쉬 클라이언트와 메쉬 라우터로 구성되어 있다. 무선 메쉬 네트워크는 IEEE 802.11, IEEE 802.15, IEEE 802.16, 센서 네트워크와 같이 이기종 네트워크와의 통신이 가능한 네트워크 환경이다. 무선 메쉬 네트워크는 애드 혹 네트워크를 기본으로 WLANs, WPANs, WMANs 등이 가지고 있는 한계를 극복하기 위한 많은 연구와 개발이 진행되고 있다. 무선 메쉬 네트워크는 개인, 지역, 학교, 거대 도시까지 서비스 영역의 제약을 넘어서 수많은 서비스를 제공할 수 있는 기반을 제공한다. 하지만, 무선 메쉬 네트워크의 성능을 극대화하고 보편적으로 적용하기 위해서는 해결해야 할 많은 부분들이 있다. 그 중에서 기존의 프로토콜 계층이 가지고 있는 문제점들은 무선 메쉬 네트워크를 최적화하기 위해서는 개선되어야 할 부분들이 많이 있다. 본 논문은 무선 메쉬 네트워크를 지원하기 위해 발생하는 이슈들과 여기서 발생하는 문제점을 지적하고 대응방안에 대한 방향을 제시한다. 그리고 QoS를 지원을 위한 요구사항 및 이에 대한 방향도 제시한다.
최근 이동 통신 네트워크는 2G에서 3G로 이동하고 있으며 주파수의 효율성을 추구하고자 한다. 인지 무선 통신(Cognitive radio) 기술은 secondary 네트워크와 primary 네트워크의 공존을 허용함으로써 주파수의 효율성을 달성할 수 있는 기술로 떠오르고 있다. 하지만, primary 네트워크의 주파수 재사용율을 고려하지 않는 기존 인지무선 통신 방식은 primary 네트워크와 secondary 네트워크를 포함한 전체 네트워크의 성능을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 secondary 네트워크가 primary 네트워크의 파일럿 신호를 감지하여 최적의 가용 주파수를 선택하는 복잡도가 낮은 방식을 제안한다. 그리고, primary 네트워크의 간섭을 최소화하는 제약조건을 가지면서 업링크와 다운링크의 용량을 최대화하는 최적화 문제를 고려한다. 시뮬레이션을 통하여 제안방법과 기존방법의 성능을 비교하였으며, 제안방법이 기존방법보다 primary 네트워크의 주파수 재사용율이 작고 채널 사용 변화가 심할 때 특히 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
자동차 내에는 그 용도에 따라 다양한 네트워크가 존재한다. 그러나 현재 제공되고 있는 차량내 네트워크 기술은 하나의 네트워크로 통합되어 운용되는 것이 아니라, 통신 속도와 비용 및 효율성 측면을 고려하여 필요에 따라 서 다르게 구성이 되어 상용화 되어 있다. 따라서 각 네트워크간의 정보 교환을 위한 차량 네트워크 통신 및 설계의 복잡성이 증대 되었고, 이에 따라 지능형 교통 시스템을 위한 이들 네트워크를 연동할 수 있는 프레임워크가 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 지능형 교통 시스템을 위한 이기종 차량 네트워크의 연동을 위한 프레임워크를 제안하고, 구현하였다. 제안한 프레임워크는 호환 가능한 프로토콜과 메시지변환, 송수신, 분석모듈로 구성된다. 구현결과 프레임워크는 이기종 차내 네트워크간의 정보교환이 원활함을 보여주었다.
기존의 센서 네트워크 연구들은 센서 자체가 가지는 에너지 측면만 강조하였다. 그러나 실제 센서 네트워크를 구성하였을 경우 특정 센서의 많은 활용으로 인해 센서 네트워크의 부분 단절을 초래한다. 이는 결국 센서네트워크가 오랜 시간 효율적으로 운영되지 못하는 단점이 되어 오히려 특정 센서 에너지 효율성이 센서 네트워크의 효율성을 저하시키는 결과를 초래하였다. 센서 네트워크들이 클러스터로 구성되었거나 하나의 큰 네트워크로 구성되어 있는 경우에도 센서의 에너지 효율성을 강조하기 때문에 결국 센서 네트워크의 단절을 회피할 수 없다. 따라서 센서 네트워크를 구성하는 모든 센서들을 고루 사용함으로써 센서 네트워크의 센서들이 단절을 회피하도록 하여 센서 네트워크의 수명을 연장할 수 있도록 한다. 본 논문은 유비쿼터스 환경에서 센서네트워크를 구성하는 프로토콜로 구성된 센서 네트워크의 에너지를 효율적으로 관리하여 센서 네트워크의 단절을 방지함으로써 구성된 센서 네트워크가 오랜 시간 유지되는 프로토콜을 제안한다.
확률적 워크플로우 모델링 방법은 워크플로우 인텔리전스를 지원하기 위한 수학적 방법으로서 워크플로우 모델의 분석 및 시뮬레이션에 널리 사용되고 있다. 그동안에 다양한 확률적 모델링 방법이 제안되었지만, 본 논문에서는 자원관점의 모델링 방법으로서 워크플로우 기반 소셜 네트워크를 구성하는 수행자간의 업무전달 관계를 확률적으로 나타내는 모델을 제안한다. 업무전달 관계의 확률은 단위업무 사이의 제어흐름에서 발생하는 업무전이 확률과 업무와 수행자간의 할당 확률에 의해 결정된다. 이를 위해, 본 논문에서는 정보제어넷을 기반으로 확률적 워크플로우 모델과 확률적 업무전달 관계 모델을 정형적으로 정의하고, 이를 추출하기 위한 알고리즘에 대하여 설명한다. 결과적으로 제안 모델은 조직 및 자원관점의 워크플로우 시뮬레이션 및 사후 모델-로그 비교분석에 적용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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