현재의 인터넷은 라우팅과 어드레싱에 대한 심각한 확장성 문제를 가지고 있다. 이러한 확장성의 가장 큰 원인은 멀티호밍, 트래픽 엔지니어링, 집적되지 못하는 주소 할당 등이며, 이로 인하여 백본 지역의 라우팅 테이블 크기가 기하급수적으로 증가하는 현상을 보이고 있다. 또한 현재의 IP 주소는 호스트의 식별자와 위치자의 의미를 함께 사용하기 때문에 호스트의 이동성 및 멀티호밍을 지원하는 데 한계점이 있다. 이러한 현재 인터넷의 문제점 해결 방안으로 식별자와 위치자 분리 구조가 연구되고 있다. 본고에서는 식별자와 위치자 분리 구조에서 필수적으로 요구되는 식별자와 위치자 간의 매핑 시스템에 관한 연구들을 소개하고 각각의 장단점을 분석한다. 본고에서는 현재 인터넷 기반의 대표적 식별자와 위치자 분리 구조 중 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 잘 알려진 LISP(Locator Identifier Separation Protocol), HIP(Host Identity Protocol), ILNP(Identifier Locator Network Protocol)에서 제안하는 매핑 시스템들과 미래인터넷 기반의 대표적 식별자와 위치자 분리 구조 중 미국의 MobilityFirst와 한국의 MOFI(Mobile-Oriented Future Internet)에서 제안하는 매핑 시스템들을 중점적으로 소개한다.
최근 분산 컴퓨팅 환경은 인터넷 기반으로 규모가 확장됨에 따라 광역 객체 컴퓨팅 환경으로 변화되고 있다. 이러한 환경에서 클라이언트에게 원하는 객체나 자원들의 투명성을 제공하는 메커니즘은 필수적이다. 그러나 기존의 네이밍 또는 트레이딩 서비스가 다루는 객체에 대한 객체 식별자는 이름 대 주소 그리고 속성 대 주소의 한쌍으로 이루어져 위치에 따라 객체나 자원에 대한 객체 식별자를 변경해야 하는 문제점을 갖는다. 특히, 이동 객체와 중복 객체에 대한 효과적인 위치 서비스를 제공하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 위치 서비스 모델을 제안한다. 이는 혼합 서비스와 위치 서비스 부분으로 서로 독립적으로 운용되며, 전자는 객체들의 식별자를 관리하며, 후자는 객체들의 식별자에 따르는 주소를 관리한다. 이러한 모텔을 기반으로 혼합 서비스의 인터페이스부분과 분산객체들의 관리를 위한 광역 통합트리의 구조 그리고 위치 서비스에서 컨택주소들의 탐색 과정을 기술하였다.
버그리포트는 소프트웨어의 유지보수 단계에서 발생한 결함 정보를 담고 있는 문서로서 개발자가 해당 결함을 수정하기 위해 필수적인 정보이다. 이 때 개발자가 버그리포트를 해결하기 위해 결함을 추적하는 시간을 단축시키기 위한 정보검색기반 결함위치식별 기술들이 제안되었다. 그러나 정보검색에 유용하지 못한 내용들로 작성된 낮은 품질의 버그리포트가 등록 될 경우 결함위치식별 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서는 낮은 품질의 버그리포트를 선별하기 위한 품질 예측 방법을 제안한다. 이 과정에서 버그리포트의 쿼리로써의 품질 요소를 정의하고, 기계학습을 사용하여 품질을 예측한다. 제안 방법을 오픈 소스 프로젝트에 적용하여 기존 품질 예측 기술 대비 평균 6.62% 더 정확하게 예측하였다. 또한 기존 결함위치식별 기술에 제안 예측 기술과 자동 쿼리 재구성 기술을 함께 적용한 경우 결함위치식별 정확도를 1.3% 향상시켜, 제안 품질 예측 기술이 정보검색기반 결함위치식별 기술의 성능 향상을 도울 수 있음을 확인하였다.
인터넷 환경에서는 정보자원을 식별하기 위한 기호로서 URL을 사용하고 있다. 그러나 URL은 자원이 위치한 장소를 지시하기 때문에 자원의 위치가 변경될 경우에는 접근하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 URL의 단점을 보완하기 위한 대안으로서 URN을 이용하여 국내 학위논문을 고유하게 식별하고 검색하기 위한 방안에 대해 연구하였다.
도로명주소는 도로마다 이름을 짓고 건물마다 번호를 부여하는 2차원 평면상의 위치표시방법이다. 그러나 도로명주소는 행정, 법률행위 등에 필요한 부분만을 나타내고 있어 다양한 도로의 주요특성과 비주거지역 등을 제대로 나타내지 못한다. 이는 또 다른 목적을 가진 위치식별방법으로 독립하게 되어 서로 다른 위치식별 방법들을 표준화하기가 더욱 어렵다. 본 논문은 우리나라의 서로 다른 위치표시로 인한 통합의 어려움 극복과 2차원 평면적인 한계를 벗어나기 위하여 도로기반 3D 위치식별코드를 연구한다. 이는 도로에 기반하여 다양한 위치식별방법을 통합하고 공간 좌표를 식별하는 방법으로서, 4차 산업혁명시대에 적합한 국토의 3차원 디지털 코드화에 관한 연구이다.
통신 네트워크 발전 추세에 따라 데이터와 음성회선을 통합하고 PSTN을 통한 전화 서비스보다 저렴한 통신비용과 다양한 부가서비스 구현 등의 여러 장점을 가진 VoIP서비스로 전환되고 있다. 하지만 VoIP서비스의 긴급서비스에서 위치식별 대한 문제점이 제기되었다. VoIP는 인터넷망을 이용하으로 부여된 발신전화번호 정보를 송출하지 않아 발신자의 위치 및 해당지역 PSAP의 식별이 불가능하다. 이에 따라 건물 내 LAN 환경에서 VoIP 단말기와 연결하는 실내의 모든 이더넷 포트에 대한 정보를 관리하여 이를 지정된 VoIP 단말기와 연계시킴으로써 위치를 확인하는 방법 등이 제안되었으나 단말기 이동시마다 위치정보를 수정해야 하는 문제가 제기되었다. 따라서 본 논문에서는 VoIP서비스에 서 RFID를 이용하여 발신자 단말기 위치를 식별하는 긴급서비스 지원 모델을 제안하고, 이를 위해 가입자 위치정보 획득 및 관리, 호 라우팅 등에 관한 구체적인 방안을 제시하였다. 그 결과 VoIP 망에서 단말기 이동에 대한 위치 확인 문제도 해결이 가능하다.
본 논문에서는 RFID 시스템에서 식별영역 내에 있는 태그들을 식별하기 위하여 무기억 특성을 갖는 QT 프로토콜을 개선한 QT_rev 프로토콜을 제안한다. QT_rev 프로토콜에서는 질의 문자열이 식별코드의 처음 비트들과 일치하는 태그는 식별코드 중에서 질의 문자열을 제외한 나머지 비트들로만 응답한다. 또한 리더는 태그들의 응답 문자열 중에서 충돌이 발생한 비트 위치를 알 수 있으므로 충돌이 발생한 위치가 태그 식별코드의 마지막 비트이면 리더는 더 이상의 질의가 없이 두 개의 태그를 동시에 식별할 수 있다.
본 연구는 에너지 하베스팅 기반 저전력 GPS와 IMU를 활용한 개인 위치를 식별할 수 있는 웨어러블 장치 개발에 관한 것이다. 개발된 개인 위치식별 장치는 압전소자를 이용한 에너지 하베스팅 기술을 적용하였고, GPS 및 IMU를 사용하여 정밀한 개인위치 데이터를 획득할 수 있도록 하였다. 실험 결과, GPS 및 IMU 데이터가 정상적으로 수신함을 확인하였다. 개인위치 식별장치는 재난 발생지역 등에서의 개인위치를 파악하여 안전사고에 대응하고, 시간, 장소 및 환경에 구애받지 않고 사용자가 손쉽게 사용할 수 있을 것이며, 레저나 헬스케어 등 다양한 방면에서 사용이 가능할 것으로 기대된다.
선박의 안전한 운항과 자동입출항을 관리하기 위해서 사용되는 선박위치 발신장치(AIS, V-PASS)는 모든 선박에 의무적으로 장착하는 표준장비이다. 선박위치 발신장치를 활용한 선박식별 시스템을 항공기에 탑재하여 대형 어업지도선이나 경비함 등의 선박 및 지상 시스템에서 선박식별정보를 수신할 수 있게 되면 해양감시와 재난대응을 신속하게 수행할 수 있다. 본 논문은 항공기용 통합 선박식별 장치를 활용한 선박식별 및 도시 시스템의 개발 및 비행시험결과와 향후의 활용방안에 대해 기술하였다.
운송 컨테이너의 식별자를 추출하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 각각 이용하여 개별 식별자를 추출한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험 결과, 제안된 컨테이너 식별자 추출 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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