이동 방송 환경(mobile broadcasting environment)은 정보를 가지고 있는 서버가 다수의 이동 클라이언트에게 모든 데이터를 주기적으로 방송하면 클라이언트가 자신이 원하는 데이터가 방송 채널에 나타날 때 이를 검색하는 환경을 말한다. 이 때 클라이언트는 일관적이면서 가장 최근에 갱신된 데이터를 필요로 하기 때문에, 병행성 제어 기법을 사용하여 이러한 요구 조건을 충족시켜야 한다. 이동 방송 환경에서는 클라이언트가 여러 가지 제약점을 가지고 있기 때문에 서버가 클라이언트의 일관성 검사를 위한 제어 정보를 데이터와 함께 방송해야 한다. 그러나, 매 방송 주기마다 방송해야 하는 제어 정보의 양이 크기 때문에 일관성 검사에 영향을 주지 않는 범위에서 이를 줄일 필요가 있다. 본 논문에서는 제어 정보의 양을 줄이기 위하여 데이터를 그룹화(grouping)하는 기법을 제시하고, 시뮬레이션을 통해 데이터 그룹화가 클라이언트의 트랜젝션 중단(abort)에 미치는 영향을 알아본다. 서로 다른 데이터들을 하나의 그룹으로 묶으면 클라이언트가 일관성을 검사할 때 트랜잭션이 불필요하게 중단되는 경우가 더 많아질 수 있다. 그러나, 실험 결과 전체 데이터 수의 20% 정도 크기로 데이터를 그룹화하면 불필요하게 트랜잭션이 중단되는 경우가 거의 없으면서 제어 정보의 크기를 줄일 수 있다는 사실을 알 수 있었다.
인간은 도구를 만드는 동물인 동시에 이동을 하면서 사회적 생활을 영위하는 동물이다. 인류는 초기, 도보중심으로 이동이 이루어졌기 때문에 그 생활활동 범위도 좁았었다. 그러나 인류는 여러가지 이동의 도구를 만들어 생활권을 확대시켜 나갔다. 그중 보다 빠르고, 보다 멀리, 대량의 사람이나 화물 을 이동시키기 위해 바퀴를 발명하게 되었다. 그래서 수레가 출현하게 되었고 그 후 발전을 거듭하여 오늘날의 자전거가 만들어지게 되었다. 최근에는 과학기술의 급속한 발전과 생산기술의 고도화로 산업의 발전은 물론, 경제성장도 급속히 향상되고 국민의 소득증대도 향상되었다. 이에 따라 여가시간의 활용빈 도도 많아지고 건강증진을 위한 레저나 스포츠용품에 대한 관심과 수요가 급증하게 되었다. 그중 자전거는 레저 스포츠로서 즐길 뿐만 아니라, 건강증진으로서 비만증, 성인병의 예방, 지구력, 폐활량 증대 및 인내심 을 길러준다. 또한 현재 대도시가 안고 있는 교통체증 문제, 환경오염, 에너지절약 측면에서도 자전거는 많은 관심의 대상이 되고 있다. 이러한 시대의 상황 속에서 자전거 선호도도 Casual style에서 Seports style로의 변화를 가져오고 더욱 더 고급화, 개성화, 다양화의 모델이 요구되고 있다. 이에 따라 새로운 고객층을 위한 풍요로움과 건전한 건강생활문화를 창출하고 새로운 고부가가치 상품의 연구로 제품의 경쟁력 을 높여 수출을 증대시킬 수 있는 데 목적을 두었다.
본논문은 TCP/IP를 사용하는 기존의 LAN상에 이동 호스트들이 셀의 형태로 덧붙여진 환경에서 이동 호스트와 고정 호스트간의 지속적인 세션을 지원하는 개선된 IP 체계인 SIMIP을 제안하였다. 이동형 프로토콜 설계시 라우팅 최적화가 매우 중요한 항목이고 이는 이동 호스트의 위치정보 관리방법과 직접적인 관계가 있다. 기존의 아이비엠과 마쓰시다 제안은 이를 집중화하였으며 콜롬비아와 소니제안은 이를 분산화하였다. MH 위치정보를 집중화하면 트라이앵글 문제로 인해 최적의 라우팅 경로를 지원할 수 없으며 집중화된 라우터의 실패 발생시는 위험도가 매우 크다. 반면에 분산화하면 위의 문제들은 해결되지만 캡슐화되는 주소를 찾기위해 CACH 또는 AMT와 같은 복잡한 기법이 요구된다. SIMIP은 MH위치정보를 DMR에 집중화하였으나 DMR 실패 발생시는 복수의 GMR중에서 하나가 자동적으로 DMR로 대체되어 위험도를 최소화시켰고, 'DMR 경로변경'에 의해 최적의 라우팅 경로를 지원하였다는 점에서 다른 제안들과 차이가 있다. 이동에 따른 주소변경을 해결하기 위해 가상네트워크 기법을 적용하였고, 이동 호스트로의 데이터 송신시 디폴트 라우팅 개념을 이용하였고, 이동라우터간 터널링에 IPIP 캡슐화를 사용하였다. SIMIP은 다른 제안에 비해 실용성있고, 신뢰성이 강하며, 구현이 용이하므로 산업계에서 활용가치가 있으리라본다.
IPv4가 가지는 주소 부족 및 보안등의 문제들로 인하여, 인터넷 환경은 IPv6로 전이가 이루어지고 있다. 또한 노트북 및 PDA등 단말들이 소형화, 간편화되면서 단말의 이동성 문제가 쟁점화 되고 있다. 이러한 오늘날의 인터넷 환경에서. IPv4에서 IPv6로의 전이 환경에서의 두 프로토콜의 연동을 위해 여러 메커니즘들이 소개되고 있으며 단말의 이동성 제공을 위해 IPv4 기반으로는 이동 IPv4(Mobile IPv4)가 표준으로 제정되었으며 IPv6 기반으로는 이동 IPv6(Mobile IPv6)가 현재 표준 제정 완료 단계에 있다. 따라서 본 논문에서는 전이 환경에서 이동성 지원을 위하여 이중스택 메커니즘을 사용한 이동 IPv4와 이동 IPv6의 연동 문제 해결 방안에 대해 모색해본다.
본 논문에서는 축사에서 비젼 기반으로 이동 객체를 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 축사 내 설치된 CCTV로부터 영상을 입력받아 Adaptive GMM알고리즘을 이용하여 이동 객체를 추출한다. 다음, 이동 객체 가 사람인지 소인지 또는 차량인지 분류하기 위해 이동 객체의 특징을 추출한다. 이동 객체 특징 추출 방법으로는 기존의 Monolithic-based방법인 HoG알고리즘을 개선하여 축사의 복잡한 환경에서 다양한 자세를 가지는 사람과 소 그리고 차량의 구조적 특징을 추출한다. 추출한 특징은 벡터화 하여 SVM분류기 입력값에 적합하도록 한다. SVM 분류를 통해 이동 객체의 구조적 특징을 블록화 하여 이동 객체의 신체 모델을 생성한다. 마지막으로 생성된 신체 모델을 이용하여 이동 객체가 사람인지 소인지 또는 차량인지 분류한다.
이동 통신 기술의 급속한 발전으로, 이동컴퓨팅 환경에서의 데이터 서비스에 대한 수요가 급증하고 있다. 이동 호스트 내에 캐쉬가 존재할 경우, 대역폭의 절약 및 빠른 응답시간을 제공할 수 있지만, 캐쉬 일관성을 유지해야 하는 부담이 생긴다. 한 셀 내에 존재하는 수많은 이동호스트들의 캐쉬 일관성 유지를 위해서 서버가 캐쉬 무효화 보고를 일정시간마다 주기적으로 보내는 방법은 효과적일 수 있다. 그런데, 이동호스트가 오랜시간 동안의 접속 단절로 인해 무효화 보고만으로 자신의 캐쉬 유효성 여부를 판단하지 못할 경우에는, 서버에게 캐쉬 유효성 여부에 대한 확인을 요청함으로써 캐쉬를 유효화 할 수 있다. 만일 유효성 여부 확인을 요청하는 이동호스트의 수가 많을 경우, 서버는 효율적인 방법으로 응답을 해야 한다. 본 논문에서는 유효성 확인을 요청하는 이동호스트들의 수가 할당 가능한 채널 수에 비해 상대적으로 많은 경우, 이를 방송을 이용하여 응답하는 방법을 제안한다. 이동호스트는 방송되는 내용을 계속 듣게 됨으로써, 이미 유효성 여부 확인이 이루어진 데이터에 대한 반복된 요청을 피할 수 있다.
오늘날 통신 환경이 유선에서 무선으로 확장됨에 따라 단말기의 이동성이 강조 되고 있다. 고정적인 유선환경에서 통신 지역을 수시로 변경하는 이동환경으로의 변화는 Handoff기술의 중요성을 부각시켰다. Handoff란 통신지역을 변경 하는 것으로 이때 단말기의 정보를 새 통신지역에 맞게 변경 하는 단계에서 짧은 시간이나마 접속이 끊기게 된다. 본 논문에서는 Handoff문제를 해결하기 위해서 제안된 논문들 중에서 노드의 이동을 감지 하는 Movement Detection과정의 경량화에 초점을 맞추어 분석 하였다. 본 논문을 통하여 Movement Detection에서의 Handoff 경량화를 위해서는 전송시간과 Movement Detection 메커니즘의 개선 보다는 대기 시간을 줄이는 방법이 효율적임을 알아 보았다. 또한, 기존 이동노드에서 수행하는 Handoff 과정을 라우터에서 수행시 이동노드의 프로세싱 경량화는 가능하지만 라우터의 부하를 가져옴을 알게 되었다.
본 논문에서는 특징 벡터를 이용한 강인한 물체 추적 방법을 제안한다. 먼저, 초기 이동 물체의 움직임 영역을 추출하고, KLT알고리즘을 입력 영상에 적용시켜 특징 벡터들을 추출한다. 초기 추출된 이동 물체의 움직임 영역에 추출된 특징 벡터를 적용시켜 1차 정규화 한다. 그 후, RGB 칼라모델과 HSI 칼라모델을 이용하여 이동 물체에 대한 Blob 영역을 설정하고 설정된 Blob 영역에 대해 1차 특징벡터를 Snake 알고리즘으로 동정하여 2차 정규화 과정을 마무리 한다. 최종 정규화 된 특징 벡터를 Particle filter에 입력 데이터로 이용하여 이동 물체를 추적 한다. 마지막으로, 복잡한 환경에서 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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