• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
• /
• v.5 no.1
• /
• pp.17-26
• /
• 2016

IoT means things space networks that form the intelligent relationship such as sensing, networking, information processing about human being, things and service without explicit mutual cooperation of human being. Lately many IoT groups such as AllSeen Alliance, OIC launched a platform for IoT. Self-adaptive is aimed at implementation without the need for decisions of human being during the operation, so that the machine can respond to changes in its own determination. There is a need to apply the concept of self-adaptive to existing IoT and IoT platform. So In this paper, We look for trends of existing IoT, IoT platform and comparisons by applying a self-adaptive concept to IoT, IoT platform. In addition as an example of this paper, we suggest lacking self-adaptive elements to OIC.

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.31 no.4
• /
• pp.55-64
• /
• 2016

컴퓨터 시스템을 위한 소프트웨어 개발에 있어 성능 최적화는 하드웨어 및 운영체제에 대한 전문 지식과 다양한 상황을 고려할 수 있는 숙련을 필요로 하는 매우 어려운 작업으로 알려져 있다. 특히, 임베디드 시스템의 경우 사용되는 하드웨어와 운영체제의 종류가 매우 다양하여 임베디드 소프트웨어의 성능 최적화에는 더욱 많은 시간과 노력이 요구된다. 자가적응형 컴퓨팅은 소프트웨어 개발에 있어 성능 최적화 작업 노력을 최소화하기 위한 기술로 소프트웨어 실행을 실시간으로 감시하면서 소프트웨어 실행에 관여하는 다양한 컴퓨터 시스템 리소스들을 제어하여 소프트웨어가 요구하는 성능을 자동으로 맞춰주는 컴퓨팅 기술이다. 본고에서는 자가적응형 컴퓨팅 기술 현황을 살펴본 후 임베디드 디바이스를 위한 자가적응형 컴퓨팅 기술 개발 사례를 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.10a
• /
• pp.983-986
• /
• 2015

물리적, 논리적 공간에서 다양한 오브젝트들이 상호작용할 수 있게 되고, 오브젝트에 탑재되는 소프트웨어가 고도화 됨에 따라 엔지니어가 관리 가능한 수준의 시스템 제어가 힘들어지고 있다. 이런 복잡한 시스템의 자율적인 관리를 위해 다양한 상황에 대응 가능한 자가적응성이 요구된다. 자가적응형 소프트웨어는 대상 시스템의 목표나 QoS를 만족할 수 있도록 런타임에 스스로를 변화 시킬 수 있는 능력을 가진 소프트웨어이다. 이러한 소프트웨어는 고도화된 시스템의 관리에 있어서 엔지니어의 부담을 경감시킬수 있다. 본 논문에서 제안하는 선행적 자가적응형 시스템은 도로망과 같은 주기적 특성을 가진 시스템에서 시스템이 직면하는 상황을 사전에 예측하여 미리 대응할 수 있는 시스템이다. 이는 기존에 반응적으로 대응했던 시스템들이 적용한 정책의 효과를 보기까지 낭비되는 시간을 고려하여 해당 지연시간동안에 시스템의 목표나 QoS가 하락하는 상황을 미연에 방지할 수 있다. 본 시스템의 적용분야로 지능형교통체계를 사용하였으며, 도로망 전체에서 정체 발생빈도와 평균 이동속도 그리고 단위길이당 운행시간을 평가항목으로 사용하고, 대상 도로망 전체적인 최적화를 목표로 한다.

• Journal of KIISE
• /
• v.43 no.7
• /
• pp.801-811
• /
• 2016

Self-adaptive systems (SASs) can change their goals and behaviors to achieve its ultimate goal in a dynamic execution environment. Existing approaches have designed, at the design time, utility functions to evaluate and predict the goal satisfaction, and set policies that are crucial to achieve each goal. The systems can be adapted to various runtime environments by utilizing the pre-defined utility functions and policies. These approaches, however, may or may not guarantee the proper adaptability, because system designers cannot assume and predict all system environment perfectly at the design time. To cope with this problem, this paper proposes a new method of dynamic decision making, which takes the following steps: firstly we design a Dynamic Decision Network (DDN) with environmental data and goal model that reflect system contexts; secondly, the goal satisfaction is evaluated and predicted with the designed DDN and real-time environmental information. We furthermore propose a dynamic reflection method that changes the model by using newly generated data in real-time. The proposed method was actually applied to ROBOCODE, and verified its effectiveness by comparing to conventional static decision making.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2007.11a
• /
• pp.364-367
• /
• 2007

기존에 연구된 자가 적응 시스템은 하위 레벨에서 서로가 연관되어 있는 경우가 많기 때문에 분석, 변경, 재사용이 어렵다는 단점을 갖고 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안된 시스템이 외장형 자가 적응 시스템이다. 하지만 외장형 자가 적응 시스템은 probe, gauge 등 다수의 컴포넌트가 동시에 동작하기 때문에 시스템의 복잡도를 증가시키는 한계가 있다. 따라서 본 논문은 불필요한 컴포넌트의 사용으로 인한 리소스 낭비를 방지하기 위한 제어 모듈을 자동으로 생성하는 방법론은 제시하고, 이것을 적용한 소프트웨어 아키텍쳐를 제안한다. 이러한 제안 방법론을 통해 기존에 필요 여부와 관계없이 동시에 동작하던 컴포넌트의 실행을 효율적으로 관리해 시스템의 복잡도를 감소시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 평가를 위해 제안 방법론을 웹 서버에 적용하여, 일반적인 경우와 제어모듈이 생성되어 작동할 때의 성능을 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07b
• /
• pp.535-537
• /
• 2005

최근 컴퓨팅 환경의 급격한 발전과 다양화는 소프트웨어 외부 환경의 복잡성과 변화를 야기시켰으며, 소프트웨어는 예상하지 못한 외부 환경 변화에 직면하였을 때, 지속적으로 서비스의 제공과 동시에 동적 변경에 대한 적응 능력을 필요로 하게 되었다. 본 논문에서는 외부 환경의 변화를 인식하고, 대안을 선택하기 위해 '어떻게' 적응하도록 할 것 인가에 대해 모델을 이용한 적응 매카니즘을 제안하며, 시스템이 고려해야 할 컨텍스트 정보들을 모델링을 통하여 소프트웨어가 행위를 변경할 때 이용할 수 있도록 모델링 기법과 모델 기반 자가 적응형 프로세스를 제안한다. 또한, 프로세스를 이용하여 동작하는 모델 기반 자가 적응 시스템의 일반적 모듈들을 제시하고. 그 유효성을 확인하기 위하여 원격 화상 회의 시스템에 적용하였다.

• Journal of KIISE
• /
• v.42 no.7
• /
• pp.889-900
• /
• 2015

In order to solve problems happening in the practical environment of complicated system, the importance of the self-adaptive system has recently begun to emerge. However, since the differences between the model built at the time of system design and the practical environment can lead the system into unpredictable situations, the study into methods of dealing with it is also emerging as an important issue. In this paper, we propose a method for deciding on the adaptation time in an uncertain environment, and reflecting the real-time environment in the system's model. The proposed method calculates the Bayesian Surprise for the suitable adaptation time by comparing previous and current states, and then reflects the result following the performed policy in the design model to help in deciding the proper policy for the actual environment. The suggested method is applied to a navigation system to confirm its effectiveness.

• Journal of KIISE
• /
• v.44 no.1
• /
• pp.27-35
• /
• 2017

Many studies have addressed 'Adaptive User Interface (AUI)', wherein the user interface changes in accordance with the situation and the environment of each user at runtime. Nevertheless, previous papers for AUI barely reflected the viewpoints from requirements engineering field, since most of them focused on proposing the architecture and design. In this study, we outline AUI with the perspective of requirements engineering and propose the requirements elicitation and specification method based on concepts which have been researched in the area of self-adaptive system. Step by step, we first redefine and reinterpret the well-known concepts of self-adaptive software, after which the AUI requirements are elicited and specified. Finally, we illustrate a case study, which demonstrates the effectiveness of our method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.06b
• /
• pp.148-151
• /
• 2007

소프트웨어가 해결해야 할 문제가 점점 복잡해지고 있음과 동시에 소프트웨어의 자체의 복잡도 또한 증가하고 있다. 또한 소프트웨어 개발 시간에 예상하지 못했던 실행 환경에 노출되는 경우가 빈번해 졌다. 이러한 요구상항과 함께 소프트웨어의 유지보수와 개발을 쉽게 하기 위해 자가 적응형 소프트웨어에 대한 필요가 늘어나고 있다. 자가 적응형 소프트웨어란 실행 환경과 내부 상황을 판단하여 적절한 기능을 수행할 수 있도록 스스로 재구성 할 수 있는 소프트웨어이다. 소프트웨어가 향상된 기능으로 재구성을 하려면 자신의 내부 상황과 자원 소모량 등 소프트웨어 실행 환경에 대한 계속 적인 관찰이 필요하다. 그러나 기존의 자원 소모량 관찰에 대한 연구는 개발 시간에 프로그램 자체 효율을 위해 프로그램 개발 언어 단위에서 이루어져왔다. 예를 들면 관찰 단위가 실행시 호출되는 함수나 데이터 중심으로 진행 되어 재구성 단위인 컴포넌트 별로 이해하기가 쉽지 않았다. 따라서 본 논문은 재구성 단위를 컴포넌트로 정의 하고 메소드 단위의 호출이 생길 때마다 발생하는 데이터를 컴포넌트 단위로 추상화 시키는 기법을 제안한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.37 no.7
• /
• pp.568-572
• /
• 2010

Self-healing is one of the techniques that assure dependability of mission-critical system. Self-healing consists of fault detection and fault recovery and fault detection is important first step that enables fault recovery but it causes overhead. We can detect fault based on model, the detection tasks that notify system's behavior and compare normal behavior model and system's behavior are heavy jobs. In this paper, we propose architecture-based multi-level self-adaptive monitoring method that complements model-based fault detection. The priority of fault detection per component is different in the software architecture. Because the seriousness and the frequency of fault per component are different. If the monitor is adapted to intensive to the component that has high priority of monitoring and loose to the component that has low priority of monitoring, the overhead can be decreased and the efficiency can be maintained. Because the environmental changes of software and the architectural changes bring the changes at the priority of fault detection, the monitor learns the changes of fault frequency and that is adapted to intensive to the component that has high priority of fault detection.