현재 사물인터넷 플랫폼이 활발히 개발됨에 따라, 이를 기반으로 사용자에게 많은 서비스가 제공되고 있다. 그러나 플랫폼들이 독자적으로 개발되고 있어 상호운용이 보장되지 못하고 있는 상황이다. 특히, 플랫폼마다 리소스를 표현하는 방식이 서로 불일치하여 리소스가 공유되더라도 이기종 플랫폼의 사용자는 리소스를 사용할 수 없는 문제가 있다. 더욱이 각각의 플랫폼들이 다양한 접근제어 모델을 사용함에 따라, 이기종 플랫폼의 사용자가 리소스 접근을 요청하더라도 인증/인가를 수행할 수 없는 상황이다. 결과적으로, 이러한 상호운용성 문제는 사물인터넷의 주요 목적인 초연결성을 달성하는 데 한계를 가져오고 있다. 이에, 본 논문에서는 이기종 사물인터넷 플랫폼 간의 상호운용이 가능한 속성기반 접근제어 프레임워크를 제안하고자 한다. 본 프레임워크는 MDR(Metadata Registry)를 기반으로 속성기반 접근제어를 위한 속성 불일치 문제를 해결하고 허가형 블록체인을 이용하여 속성기반 접근제어를 사용하지 않는 플랫폼이라도 접근제어에 대한 상호운용을 달성할 수 있도록 한다.
사물인터넷이 발전함에 따라 사용자에게 여러 서비스를 제공하기 위한 사물인터넷 플랫폼이 활발하게 개발되고 있다. 그러나 각각의 플랫폼은 독자적인 환경에서 개발되고 있어 상호운용성에 어려움이 있다. 특히, 이기종 사물인터넷 플랫폼이 리소스 보호를 위해 동일한 속성기반 접근제어를 사용하더라도 속성을 표현하는 표현법이 상이하여 유효한 속성을 소유하고 있음에도 타 플랫폼의 리소스에 접근할 수 없는 문제가 있다. 이에, 본 논문에서는 속성기반 접근제어를 활용하는 이기종 사물인터넷플랫폼 간의 서로 다른 속성 표현법을 이해하여 상호운용할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 본 프레임워크는 자가적응 모듈을 통해 동일한 속성이더라도 표현법의 차이로 발생하는 상호운용의 문제를 해결하여 이기종 플랫폼 간의 리소스 접근이 가능하도록 한다.
정보통신기술의 급격한 발전에 의해 교육은 스마트러닝으로 접어들고 있다. 학습자는 종이책을 내려놓고 다양한 스마트 디바이스를 활용한 학습을 하고 있으며, 이 순간에도 수없이 많은 플랫폼에 각각 들어맞는 학습 시스템이 등장하고 있다. 플랫폼 종속적인 시스템이 이기종 플랫폼에 적용되기 위해서는 많은 시간과 비용이 필요하며, 시스템이 보유하고 있는 학습 콘텐츠의 양이 많아질수록 이러한 현상은 더욱 심화된다. 불필요한 자원의 낭비를 줄이고 학습 콘텐츠를 효과적으로 제공하기 위해서 이기종 플랫폼을 지원하는 러닝 시스템의 연구가 필요하다. 이를 실현하기 위해서는 기존에 존재하는 수많은 학습 콘텐츠를 불필요한 중복 없이 통합할 수 있는 데이터베이스 모델의 연구가 선행되어야 한다. 이에 본 논문에서는 기존의 학습 콘텐츠를 통합할 수 있는 데이터베이스의 대안으로 온톨로지 기반의 메타데이터 모델을 제안하고, 이를 활용해 이기종 플랫폼을 지원하는 스마트러닝 시스템을 설계하고 구현한다.
선박의 여러 시스템 중 데이터 통합플랫폼과 화물의 고박센서를 통합 이상치 탐지는 선박의 운항 지원 및 안전에 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 데이터 통합플랫폼과 화물의 고박센서 기반 시스템등의 이기종 통신 시스템의 신뢰성 검증을 위한 시뮬레이터를 개발하고 분석하였고, 관련 절차서를 연구하였다.
PC와 모바일 디바이스 간에 데이터를 전송하는 방법은 여러 수단이 있으나, 직접 연결 또는 동일한 IP의 소켓통신을 위한 방법만이 존재한다. 이러한 방법들은 PC 와 모바일 디바이스가 직접적으로 연결되어야 가능하며, 동일한 OS가 아닌 경우 자료형의 범위 차이로 인한 데이터 훼손이 발생한다. 이를 개선하기 위해 데이터베이스 영역을 공유하며 데이터의 입 출력 시에 Base64 코드로 변환하여 데이터의 형태를 통일 시키는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 서로 다른 이기종 플랫폼 PC와 모바일 디바이스 간의 이미지 데이터 비교를 위하여 원본 바이트코드를 Base64로 변환 하는 과정을 거친다. 이 때 데이터양의 증가로 발생되는 전송속도 저하를 개선하기 위하여 모바일 디바이스와 데이터베이스를 직접 연결하는 JTDS 기법을 적용하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 지원하기 위한 다양한 미들웨어에 대한 연구 및 개발이 이루어져 왔으며 이를 통해 수많은 응용 서비스들이 제공되고 있다. 그러나, 사용자 측면에서의 진정한 유비쿼터스 환경은 개별 시스템들이 제공하는 서비스들이 통합적으로 지원되는 환경이다. 따라서, 다양한 이기종 서비스 시스템들이 적절한 수준의 협업을 통해 사용자의 요구사항을 만족시키는 미들웨어 플랫폼의 개발이 요구된다. 또한 동적으로 변화하는 유비쿼터스 환경에서는 사용자가 원하는 서비스들을 사용자가 원하는 형대로, 원하는 시간에, 사용자의 직접적인 개입 없이 자동화된 서비스가 제공되어야 한다. 사용자에게 상황에 따라 적절한 서비스를 제공하기 위해서 적절한 워크플로우의 정의가 가능한 모델링 시스템이 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적용되기 위한 연구가 필요하다. 한편, 사용자들이 다양한 이벤트에 따라 작동하는 서비스 시나리오를 원활히 처리할 수 있는 기능을 도입함으로써 협업 효과를 극대화할 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 이기종 서비스 시스템간의 협업과 워크플로우를 지원하는 미들웨어 플랫폼을 제안한다.
다수 이기종 센서 네트워크로부터 수집한 대량의 센싱 데이터를 통합 처리/저장/관리/검색하고, 이로부터 실시간 이벤트정보 및 적합한 서비스를 제공하며, 다수 이기종 센서 네트워크 기반 USN 서비스의 효율적 개발을 지원하는 USN 미들웨어 플랫폼에 대한 개념모델 및 아키텍쳐, 기능 및 표준화 동향을 설명한다.
돈사 감시 응용은 내재된 데이터 병렬성을 활용하고 성능가속기를 사용하여 병렬처리가 가능하다. 본 논문에서는 multicore-CPU와 manycore-GPU로 구성된 이기종 컴퓨팅 환경에서 돈사 감시 응용 수행 시 태스크 분배 방법을 제안한다. 즉, 각 태스크별로 OpenCL로 작성된 병렬 프로그램을 deviceCPU와 deviceGPU 각각에서 수행시켜 측정된 수행시간을 기준으로 가장 적합한 처리기를 결정한다. 제안 방법은 간단하지만 매우 효과적이고, CPU와 GPU로 구성된 이기종 컴퓨팅 플랫폼에서 다른 응용을 병렬화하는데에도 적용될 수 있다. 실험 결과, 상이한 이기종 컴퓨팅 플랫폼에서 최적의 태스크 분배로 수행 한 경우가 전체 태스크들을 deviceGPU에서 수행한 방법에 비교하여 각각 2배, 11배 성능 개선이 되었음을 확인하였다.
모바일 기기의 보급률과 성능이 급속도로 성장하면서 모바일 기기에서의 비디오 소비 또한 크게 증가하였다. 하지만, 전력과 공간을 줄이기 위해 설계된 모바일 플랫폼은 데스크톱 플랫폼과 비교하여 성능의 한계가 존재한다. 따라서 대용량 비디오 처리를 위해 SIMD 아키텍쳐를 이용하는 임베디드 GPU를 활용하여 이와 같은 한계를 극복하기 위한 고속화 연구가 많이 진행되고 있다. 저장된 데이터를 활용하는 영상처리는 GPU 뿐만 아니라 CPU가 반드시 함께 이용되어야 하며, 모바일 환경에서의 이기종 컴퓨팅 시스템은 프로세서 사이의 낮은 전송속도와 이로 인한 대기시간, 모바일 운영체제가 지원하는 데이터 형태의 필수적인 사용 등의 구조적 단점이 존재한다. 본 논문에서는 임베디드 GPU를 활용한 영상처리 고속화를 위해 임베디드 CPU측에서 병렬처리를 이용하여 앞서 설명한 단점들을 극복하고 실험결과로 모바일 이기종 컴퓨팅 구조에서 임베디드 CPU 활용이 전체적인 연산 효율을 증가시키는 결과를 보였다.
본 논문에서는 이기종 운영체제의 다수의 서버에 존재하는 데이터베이스 시스템을 기반으로 하는 지리정보시스템의 개발 방식에 대하여 논한다. 데이터베이스 시스템을 기반으로 하는 지리정보시스템의 개발 방식은 WWW과의 연계를 통하여 원거리에 있는 다중의 사용자들에게 정보를 제공하는 형태로 개발되어져 왔으며, 최근에는 이질의 데이터베이스의 정보를 사용하기 위하여 CORBA를 이용한 분산 응용 프로그램 환경으로 발전하고 있다. 하지만, CORBA를 이용하여 이질의 데이터베이스 시스템을 지원하는 지리정보시스템을 구축할 경우 개발 부담이 있으며, 또한 이기종의 운영체제상에 있는 데이터베이스 시스템을 지원하는 경우에 개발비용이 증가하게 된다. 본 논문에서는 이기종의 운영체제상에 존재하는 이질의 데이터베이스 시스템과 정보를 공유하는 방식으로 크로스-플랫폼관리자를 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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