구글, 아마존 및 GoGrid 와 같은 클라우드 서비스 제공자(Cloud Service Providers)들은 서비스 사용자의 자원 사용 특성을 고려하여, 다양한 클라우드 서비스 가격 정책을 제공한다. 서비스 가격 정책은 할당되는 가상자원을 크게 온디맨드(On-demand), 예약형(Reserved) 및 스팟(Spot) 인스턴스로 구분하여 가격을 결정한다. 즉 클라우드 서비스 사용자는 자신의 응용을 고려하여 할당 받고자 하는 자원의 예상 사용 시간 및 허용 예산을 기반으로 최적화된 자원 할당을 요청해야 한다. 본 논문에서는 최적화 계산 시간 최소화 및 자원 할당 비용의 절감을 달성하면서도 사용자의 SLA를 보장할 수 있는 적응적 가상 자원 인스턴스 할당 요청 기법을 소개하고자 한다. 본 기법은 서비스 디맨드에 효율적으로 대응하면서도 응용에 따른 적절한 자원 할당을 수행할 수 있다.
본 논문에서는 C/C++ 기반 이산 사건 시스템 명세(DEVS) 시뮬레이션에서 전송 메시지 변경을 탐지하는 기법을 제안한다. 모델 인스턴스가 생성한 메시지가 다른 모델 인스턴스로 전달될 때, 메시지가 수신자 중 일부가 이를 수정할 수도 있다. 이러한 변경은 시뮬레이션 결과를 오염시킬 수 있으며, 오염된 시뮬레이션 결과는 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있다. 제안 기법에서는 모든 모델 인스턴스가 전송 메시지의 사본을 저장한다. 전송 메시지가 삭제되기 전, 인스턴스는 저장된 메시지와 전송 메시지를 비교한다. 변경이 탐지되면 현재 시뮬레이션 실행을 중단시킨다. 모든 절차는 시뮬레이터 인스턴스에 의해 자동으로 수행된다. 그러므로 제안 기법은 개발자에게 시큐어 코딩을 준수하거나 특정 코드를 추가하도록 강요하지 않는다. 제안 기법의 성능을 기존 DEVS 시뮬레이터와 비교한다.
최근 wired 및 wireless 환경에서 멀티미디어 데이터 전송에 대한 수요가 증가하고 있다. 또한 네트워크의 대역폭 효율성을 위해 멀티캐스트 전송이 요구되었고, 신뢰적인 멀티캐스트 전송 프로토콜인 RMT 프로토콜이 등장하게 되었다. FLUTE는 ALC 기반의 어플리케이션으로 LAN 환경 및 3GPP 및 DVB-H에서 멀티캐스트 콘텐츠 전송을 위해 사용하고 있다. FLUTE는 동일한 멀티캐스트 세션에서 FDT 인스턴스를 전송한 후에 콘텐츠를 전송한다. 그러나 FDT 인스턴스를 수신하지 못하면 콘텐츠를 수신할 수 없기 때문에, FDT 인스턴스 전송 이전에 멀티캐스트 세션에 Join해야 하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하는 FLUTE을 이용한 멀티캐스트 콘텐츠 전송에서 Late-Join과 Late-Join 시 파일 복구 방안을 제안하였다.
지능 로봇은 표현 가능한 사물, 공간을 모델링하기 위해 주변 환경을 인지하고, 자신이 수행할 수 있는 행동을 결합하여 임무를 수행하게 된다. 이를 위해 온톨로지를 사용하여 사물, 공간, 상황 및 행동을 표현하고 특정 임무 수행을 위한 자바 기반 Rule을 통해 다양한 추론 방법을 제공하는 로봇 지식 체계를 사용하였다. 사용된 로봇 지식 체계는 생성되는 인스턴스가 자료의 클래스와 속성 값이 일관성 있고 다른 자료와 모순되지 않음을 보장해 준다. 이러한 로봇 지식 체계를 효율적으로 사용하기 위해서는 완전한 온톨로지 인스턴스의 생성이 밑받침 되어야 한다. 하지만 실제 환경에서 로봇이 Vision Sensor를 통해 사물을 인식할 때 False Positive False Negative와 같은 인식 오류를 발생시키는 문제점이 있다. 이를 보완 하기 위해 본 논문에서는 물체와 물체간의 Spatial Relation, Temporal Relation과 각 물체마다의 인식률 및 속성을 고려하여 물체 인식 오류에서도 안정적으로 인스턴스 관리를 가능하게 하는 Rule 기반의 일식오류 검출 필터를 제안한다.
운영체제에서 기존의 접근통제 서비스는 조직의 보안 요구사항을 반영하여 기밀성과 무결성 등을 지원하였다. 하지만 많은 경우의 프로그램 수행 시간 공격(Program Runtime Attack)들은 행위적인 의미를 수반하며, 이는 개개의 접근 인스턴스가 아닌, 접근 인스턴스의 연속선에서 공격을 주시해야 한다. 대부분의 이러한 공격들은 실제 개개의 접근통제 인스턴스 측면에서의 보안 설정을 위반하지 않으며, 이것은 보안 통제에서 행위적인 측면의 제어가 부족한 연유로 기인한다. 본 논문에서는 보안 통제에서 접근제어와 더불어 행위제어가 가능한 확장된 참조모니터를 제안한다.
시맨틱 웹 기술의 주축을 이루는 온톨로지의 구축시에 인스턴스를 생성하기 위하여 대상 문서를 구성하는 자연어 문장을 텍스트 마이닝 기술을 이용하여 트리플을 추출한다. 인스턴스를 생성할 때 보다 많은 정보를 추출하기 위해서 문장에 나타나는 상호참조 해결이 필요하다. 본 연구에서는 문서에서 많이 나타나는 명사구로 이루어진 대용어를 해석하기 위하여 언어 분석된 다양한 결과 정보를 이용한다. 본 연구에서는 계층적인 의미구조와 청킹을 이용한 규칙기반의 상호참조 해결 방법을 제안하고 실험을 통해 알고리즘의 정확도를 제시한다.
VRML은 상호 작용을 하는 3D 객체와 세계를 기술하는 파일 형식이다. OO-VRML은 VRML을 객체 지향 언어로 확장하여 정보 은닉, 상속 그리고 동적 바인딩 등을 가능하게 한 언어이다. OO-VRML의 이런 특징들은 더 동적인 가상 세계를 섬세하게 조정할 수 있도록 해준다. 이 논문에서는 OO-VRML의 표현 능력을 잘 활용하기 위해 OO-VRML 언어를 사용하는 전용 브라우저를 설계하고 구현한다. 부라우저는 파싱 및 인스턴스화 모듈, 실행 모듈, 브라우저 모듈의 세 부분으로 나누어진다. 파싱 및 인스턴스화 모듈은 OO-VRML 형식의 가상 세계를 읽어들여서 객체로 바꾸어주고 그객체들을 인스턴스화하여 OO-VRML장면 그래프로 바꾸어준다. 장면 그래프는 실행 모듈은 발생한 이벤트들을 처리하여 인스턴스의 필드 값을 바꾸어준다. 브라우저 모듈은 가상 세계를 화면에 나타내 주고 사용자 입력과 네비게이션을 처리한다.
본 논문에서는 5G 네트워크 슬라이싱에 대해서 분석하고 5G 이동 통신망에서의 효율적인 네트워크 슬라이스 설정 방안을 제안한다. 5G 이동 통신망에서 네트워크 슬라이싱은 네트워크 슬라이스 인스턴스 정보에 기반하여 구분되고 수행된다. 단말과 네트워크 간의 네트워크 슬라이스 인스턴스 정보가 상호 일치하지 않는 경우, 단말의 PDU 세션 연결 요청 실패에 따른 불필요한 시그널링 오버헤드가 발생한다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해서, 두 가지 효율적인 네트워크 슬라이스 설정 기법, 단말 기반 ENSC(Efficient Network Slice Configuration) 기법과 네트워크 기반 ENSC 기법을 제안한다. 제안하는 두 가지 기법들은 신속한 단말과 네트워크 간의 최신 변경 업데이트된 네트워크 슬라이스 정보를 제공 설정 수행하게 되어, 기존 방안과 비교하여 배터리 리소스 효율성을 향상시키고 불필요한 시그널링 오버헤드를 최소화할 수 있다.
본 논문에서는 Edge-Labeled Graph에 기반하여 XML 인스턴스들을 관계형 데이터베이스내에 저장하는 모델을 제안하고 구현한다. 저장 모델은 저장되는 XMI 인스턴스들을 Edge-Labeled Graph에 기반하여 데이터 그래프로 표현하며, 표현한 데이터 그래프상의 정보를 저장하기 위해 데이터베이스 스키마로 제시된 데이터 경로, 요소, 속성, 테이블 인덱스 테이블의 구조에 따라 정의된 값들을 추출하고 Mapper 모듈을 이용하여 저장하며 질의를 지원하기 위해, XPATH를 따르는 질의 언어인 XQL을 SQL로 변환하는 모듈, 또한 저장된 XML 인스턴스를 복원하는 DBtoXML 모듈을 갖도록 하였다. 구현 결과, XML 인스턴스들과 제안한 저장 모델 구조로의 저장 관계가 그래프 기반의 경로를 이용한 표현으로 가능했으며, 동시에, 특정 요소 또는 속성들의 정보들을 쉽게 검색할 수 있는 가능성을 보였다.
컨테이너 기술은 운영체제 수준 가상화 기술 중 하나로 하드웨어 레벨 가상화 기술에 비해 인스턴스의 빠른 생성 및 종료시킬 수 있는 특성이 있다. 이러한 특성은 직업 부하에 따라 인스턴스의 빠른 생성 및 종료시킬 수 있는 특성이 있다. 이러한 특성은 작업 부하에 따라 인스턴스의 수량을 동적으로 조정하는 오토스케일링 상황에서 유리하게 작용할 수 있다. 본 논문에서는 다수의 노드를 기반으로 구성된 컨테이너 기반의 오토스케일링 환경과 가상머신 기반의 오토스케일링 환경을 성능 측면에서 비교하고 컨테이너 기반 환경에서 자원 할당의 변화가 성능에 주는 영향을 측정 및 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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