네트워크에 연결된 장치나 자원은 심각한 네트워크 단절로 인해 사용이 불가능할 수도 있다. 견고한 네트워크 연결성을 제공하기 위해 본 논문에서는 협력작업(teamwork)을 이용한 UPnP 환경에서의 자동화된 복구 방법을 제안한다. 제안한 복구 방법에서는 복구 가능한 제어 포인트(control point)들과 이와 연관된 복구 장치들이 팀을 이루어 제어 포인트에 장애(failure)가 발생하여도 다른팀 구성원이 장치들을 자동으로 연결하여 공통의 목표를 달성한다. 제안한 복구 방법이 효과적임을 실험을 통해 검증하였는데, 이 실험에서 복구 가능한 제어 포인트는 팀 내의 다른 제어 포인트에 장애가 발생하였을 경우에도 장치로부터의 이벤트를 성공적으로 처리하였다.
최근에 윈도 NT를 탑재한 고성능 PC의 등장, ATM 카드, 실시간 MPEG 인코더/디코더 보드의 개발 등, 컴퓨터 업계의 눈부신 발전으로 영상 데이터를 네트워크에 분산 저장하고, 브라우저를 사용하여 필요한 자료를 검색, 활용, 편집할 수 있는 멀티미디어 방송 제작 환경 구축이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 실시간 영상 전송을 위해 ATM 망을 구성하고, 네트워크상에서 효율적인 검색을 위한 클라이언트/서버 모델을 제시하며, 자동 인덱싱 기능을 가진 동영상 검색 브라우저 시스템을 구현해 보고 앞으로의 연구방향을 검토하였다. 모든 사용자 인터페이스 편리한 윈도 GUI 환경을 사용하므로 사용자는 프로그램을 쉽게 사용할 수 있으며, 프로그램 전체는 C++를 사용하여 클래스 단위로 제작되어 향후 시스템 개발이 용이하게 설계되었다.
DHCP(Dynamic Host Configuration Protocol)는 TCP/IP 통신을 실행하기 위해 필요한 IP 주소 및 관련된 세부 구성 정보를 자동적으로 할당한다. 기존의 DHCP는 서버와 클라이언트 간 상호 인증 체계가 없어서 다양한 네트워크 공격에 취약하다. 본 논문에서는 기존 DHCP 메시지 옵션에 네트워크 공격을 방지할 수 있도록 지원하는 옵션을 추가하였다. DHCP 통신 과정에서 ECDSA와 HMAC 알고리즘 등을 이용하여 메시지의 무결성을 보장하고 서버와 클라이언트 간 상호 인증을 수행한다.
환기시설이 열악한 도시 지하철역 내의 대기환경은 지상보다 열악할 수밖에 없다. 현재 지하철역을 주로 사용하는 시민들의 안전을 보호 하고 지하철의 대기환경을 개선하기 위해 스크린 도어, 자동 제어 환기시설, 종합 영상 감지시스템 등 다양한 노력을 기울이고 있다. 하지만 일부 지하철역에 설치되어 있는 공기질 모니터링 시스템은 수입품에 의존하고 고가의 장비이므로 초기설치 비용뿐만 아니라 유지보수의 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 무선 센서 네트워크 기술을 적용하여 저가형 대기환경 모니터링 시스템을 개발했다. 이 시스템의 구성은 센서노드(ZED : ZigBee End Deice), 네트워크 코디네이터(ZCM : ZigBee Coordinator Modem), 수신서버로 구성된다. 지하철역 내부의 미세먼지, CO2, CO, 온습도, VOCs 데이터를 센싱할 수 있는 확장 센서보드를 설계한 후, 지하공간에서의 열악한 통신환경에서 QoS를 보장할 수 있도록 ZigBee 라우팅 기술을 이용한 센서노드(ZED)를 인터페이스하여 하나의 통합된 대기환경 센서 노드(ZED)를 개발했다. 또한 수신서버에 USB방식으로 연결되어 각각의 ZED로부터 데이터를 수신하는 센서노드(ZCM)과 전송된 데이터를 저장 및 처리하여 언제 어디서나 누구든지 인터넷을 통해 확인 가능하도록 지하철 대기환경 모니터링을 위한 수신서버를 개발했다.
본 논문은 USN을 이용하여 최근 식중독의 원인을 체계적으로 제거하기 위해 식품 위해 요소 중점관리인 HACCP(Hazard Analysis and Critical Control Point) 안전관리시스템을 개발하였다. HACCP 안전관리시스템은 센서 네트워크, 패킷포워더, 관리서버로 구성된다. 각 주방기기에 부착한 센서 노드는 자율 네트워크를 구성하여 측정한 센싱 데이터를 관리서버로 송신하고, 관리서버는 수신한 데이터를 분석하여 사용자에게 HACCP 관련 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 센서 노드용 펌웨어를 개발하고, 응용 소프트웨어를 개발하였다. 기존 HACCP 시스템에서 문제시되었던 통신망 구축 문제, 유지보수 문제를 본 논문에서 해결하였다. HACCP 안전관리시스템은 자율적인 모니터링과 CCP 기록을 자동적으로 작성하여 식품위해요소 관리에서 신뢰성 향상과 장애 발생 시 신속한 조치가 가능하게 할 수 있는 시스템이다. 유비쿼터스의 핵심 기술인 센서 네트워크 기술을 이용하여 기존 HACCP 시스템의 문제점은 개선할 수 있었다.
그리드 컴퓨팅은 과학기술 분야의 큰 문제들을 해결하기 위해 네트워크 상에 분산된 수많은 컴퓨터들의 컴퓨팅 파워와 대용량 저장장치를 공유하여 문제들을 해결할 수 있는 기술이다. 그리드 컴퓨팅의 환경은 WAN으로 구성된 각기 다른 성능과 이질적인 네트워크 상태들로 구성된다. 그래서, 이러한 이질적인 성능요소들을 고려하여 계산 작업에 반영시키는 것이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 네트워크 상태정보를 고려한 노드별 작업 프로세스 수를 결정하는 효율적인 방법을 제안한다. 네트워크 상태정보는 latency, bandwidth, latency-bandwidth 혼합정보를 고려한다. 먼저, 측정된 네트워크 상태정보를 이용하여 노드별 성능비율을 구하고 이를 통해 작업 프로세스 수를 결정한다. 마지막 단계에서는, 결정된 노드별 작업 프로세스 수를 기반으로 자동으로 RSL 파일을 생성하여 작업을 수행한다. 네트워크 성능정보는 NWS(Network Weather Service)에 의해 수집된다. 실험결과에 따르면, 네트워크 성능정보를 고려한 방법이 그렇지 않은 기존의 균등방식보다 작업량, 작업 프로세스 수, 노드 수 관점에서 각각 23%, 31%, 57% 성능이 향상되었다.
본 연구에서는 자연언어 텍스트 분석을 통해 초록을 생성하기 위하여 특정 주제분 야의 지식에 입각하여 운영되는 지식 기반 시스템을 설계하였다. 주제 영역은 상표법 관계 대법원 판결서를 대상으로 하였으며 지식 베이스는 판결서의 내용을 담을 수 있는 틀과 상 표법 조문 지식, 상품 구분 지식을 프레임과 의미 네트워크로 표현하여 구성하였다. 초록을 생성하는 과정은 (1) 텍스트를 이해하기 위하여 필요한 주제분야지식을 미리 체계적으로 조 직하여 지식 베이스를 구성하고 주요 정보가 들어갈 자리를 괄호로 둔 채 그 정보들을 연결 하는 일반적인 내용만 기술한 예비 초록을 각 경우별로 준비한 다음 (2) 이러한 지식에 입 각하여 입력 테스트를 분석하고 초록에 필요한 주요 정보를 추출하며 (3) 입력 테스트에 해 당하는 예비 초록을 호출하여 그의 괄호 안에 필요한 정보를 채워 초록을 완성하는 3 단계 로 구성된다.
본 논문은 정책 서버를 이용한 네트워크 보안 시스템에서 정책 정보 모델에 기반하여 구현한 정책 관리 도구를 소개한다. 본 논문이 기술하는 네트워크 보안 시스템은 특정 도메인을 보호하기 위해 정책을 관리하고 정책을 내리는 정책 서버와 정책 서버로부터 받은 정책들을 기반으로 침입을 탐지하고 대응하는 정책 클라이언트로 구성된다. 정책 서버와 정책 클라이언트간에 송수신되는 정책은 NSPIM(Network Security Policy Information Model)을 기반으로 구축된 정책 관리 도구를 이용하여 LDAP을 통해 디렉토리 형태로 데이터베이스에 저장된다. NSPIM은 본 네트워크 보안 시스템에서 사용하는 정책에 맞게 IETF의 PCIM과 PCIMe를 확장하여 구축한 정책 정보 모델이다. NSPIM 기반의 정책 관리 도구는 정책 생성, 수정, 삭제 등의 기능을 제공하여 정책을 관리할 뿐 아니라 재사용 객체 개념을 이용한 편집 기능, 객체 이름의 자동 생성 기능, 차단 정책의 자동 생성 기능 등을 통해 사용자에게 편리성을 제공한다.
본 논문에서는 물체인식 딥러닝 모델을 구성하는데 필요한 데이터 레이블링 과정을 하나의 프로그램에서 사용할 수 있는 Annotation 툴을 개발했다. 프로그램의 인터페이스는 파이썬의 기본 GUI 라이브러리를 활용하였으며, 실시간으로 데이터 수집이 가능한 크롤러 기능을 구성하였다. 기존의 물체인식 딥러닝 모델인 Retinanet을 활용하여, 자동으로 Annotation 정보를 제공하는 기능을 구현했다. 또한, 다양한 물체인식 네트워크의 레이블링 형식에 맞추어 학습할 수 있도록 Pascal-VOC, YOLO, Retinanet 등 제각기 다른 학습 데이터 레이블링 형식을 저장하도록 했다. 제안하는 방식을 통해 국산 차량 이미지 데이터셋을 구축했으며, 기존의 물체인식 딥러닝 네트워크인 Retinanet과 YOLO 등에 학습하고, 정확도를 측정했다. 차량이 진입하는 영상에서 실시간으로 차량의 모델을 구별하는 정확성은 약 94%의 정확도를 기록했다.
최근 경제성장과 함께 생활수준의 향상으로 인하여 홈 게이트웨이는 디지털 홈 가전기기에 초고속 통신망 접속 기능을 제공하며 각종 기기들을 하나로 네트워크화 하는 중요한 기능을 담당하게 된다. 전력선 통신은 전력선을 매체로 하기 때문에 신규선로의 포설 없이 가전기기 및 정보화 서비스 모뎀들의 네트워크화에 용이할 뿐만 아니라 커버리지 확장에도 뛰어나서 디지털 가전, 원격검침, 전력설비 감시제어, 국가 재난 감시 시스템 등의 기본 통신 방식으로 가장 유력한 기술로써 디지털 가전을 포함한 유비쿼터스 전기설비 네트워크 구성에서 필수적 기술로 채택되고 있기 때문에 지능형 홈 네트워크, 전력IT 부가 서비스, 설비감시 네트워크, 유비쿼터스 네트워크 관련 기술에 대한 파급 효과가 매우 크며, 디지털 가전의 기본 통신 방식으로 가장 유력한 기술로써 디지털 가전 구성에서 필수적 기술로 채택되고 있다. 본 연구에서는 전력선통신모뎀을 이용하여 가전기기의 전력 소비를 감지할 수 있는 센서를 내장한 전력선 통신기반의 전력 감시 모듈을 개발하여 실시간 원격 모니터링을 통해 소비전력 패턴을 작성한다. 그리고 전력감시 모듈에 연결된 가전기기의 소비전력 패턴 분석을 통해 전력소비 이상 유무를 감지할 수 있는 알고리즘을 개발, 탑재하여 이상 유무를 판단하고 전력소비가 급증할 시 자동으로 전력을 차단하여 화재나 누전의 위험을 방지한다. 이에 본 연구는 전력감시 및 이상전력 차단기능을 갖는 저전력 전력선통신 모뎀 개발에 관한 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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