최근 경세성장과 함께 생활수준의 향상으로 인하여 에너지 수요는 매년 증가하고 있으며 그 중에서 하나인 전력수요도 역시 급격히 늘어나고 있는 추세이다. 이와 더불어 투자자원 및 입지확보의 어려움, 환경제약의 문제로 전력 공급의 어려움은 날로 증가되고 있다. 따라서 수요증가를 전력공급 능력의 증진뿐만 아니라 수요관리 측면에서도 필요성이 대두되고 있다. 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 부가서비스, 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 있기 때문에 지능형 홈 네트워크 관련 기술에 대한 파급 효과가 매우 크다. 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 이상유무를 판단하고 전력소비가 급증할 시 자동으로 전력을 차단하여 화재나 누전의 위험을 방지한다. 이에 본 연구는 전력선통신을 이용하여 전력소비감시 및 이상전력차단에 관한 연구에 관한 것이다.
이동 환경에서 뿐만 아니라 향후 단말 중심의 개인화 서비스가 제공되는 유비쿼터스 환경에서는 다양한 단말 및 센서들이 존재할 것이고 이들은 네트워크 상에서 서로 상대의 위치를 인식하여 특정 장치가 가진 기능이나 서비스를 획득하기 위하여 상호 통신하거나 새로이 추가되는 장치를 자동으로 구성할 수있어야 한다. 이와 같이, 위치 기반 서비스 및 peer-to-peer 컴퓨팅을 지원하기 위해 ‘서비스 발견’은 모바일 컴퓨팅을 위한 미들웨어로서의 역할을 수행하게 될 것이다. 본 논문에서는 JINI, UPnP, Salutation, SLP2, Bluetooth SDP 등의 기술에서 제공되는 서비스 발견 프로토콜(메커니즘)을 살펴보고 이들의 특성을 비교하고자 한다.
본 논문에서는 스마트 홈과 홈 자동화 시스템을 위한 개인화된 헬스케어 서비스를 자동으로 선택하여 제공하기 위한 온톨로지 기술 및 OSGi 플랫폼 기반의 스마트 홈 상황 인지 서비스를 제안한다. OSGi와 같은 표준 프레임워크와 온톨로지와 같은 정교한 모델링 기술의 채택은 단순한 홈 자동화를 뛰어 넘어 가정 내에서의 추론 기반 지식 정보를 통해 헬스케어와 같은 개인화 서비스를 가능하게 해준다. 이를 위해 정보가전 기기와 RFID 및 센서 기기들로 구성되는 유비쿼터스 홈 네트워크 테스트 베드를 구축하고, 구축된 테스트 베드 상에서 상황 인지 개인화 서비스를 제공하는 프레임워크를 구현한다.
무선 센서 네트워크는 센서노드와 싱크로 구성되며, 센서 노드로부터 생성된 신호들은 싱크로 전송되어 처리된다. 센서네트워크는 모든 노드들이 한정된 에너지를 가지고 운용되기 때문에 센서 네트워크를 오랫동안 유지하기 위한 연구가 많이 진행되어 왔다. 대부분의 연구들은 싱크를 고정으로 가정하였다. 그러나 실제 환경에서는 사람이나 자동차등에 의해 싱크가 이동성을 가지는 경우가 많다. 본 논문에서는 이동 싱크에 기반한 그리드 방식을 적용하여 노드의 에너지 소비를 줄이기 위한 방안을 제안한다. 이 방안은 대부분의 라우팅 작업량을 이동 싱크가 처리하고, 무선 센서지역을 세분화하여 운용함으로써 전력 소비를 줄인다. 또한 시뮬레이션에 의한 성능 평가를 통해 제안방안에 대해 분석하였다.
한국형 고속 전철 과제는 6년의 과제 기간을 가시는 국가 연구 사업으로, 한국 실정에 적합한 차세대 고속 전철을 시험 제작하여 운용하는 것이 목적이다. 시속 350 km/h의 운행 속도를 목표로 하는 한국형 고속 전철은 현재 개발이 완료되어, 시험 주행 트랙에서 증속을 위한 시험 운행을 계속하고 있다. 한국형 고속 전철은 열차 내 각종 제어 장치들 간의 데이터 교환를 위해서 실시간 네트워크인 열차통신 네트워크(Train Communication Network; TCN)를 사용한다. 약 10년간의 표준 보완 기간을 거쳐서 1999년 국제 표준으로 확정된 TCN(IEC61373)은 열차 전용의 실시간 통신 네트워크로 열차 장치의 제어 및 진단에 적합한 다양한 기능과 특징을 가지고 있다. 한국형 고속전철은 열차의 주 제어 및 감시를 담당하는 주관 제어장치(SCU, Supervisory Control Unit)와 열차 안전에 중요한 역할을 하는 자동 열차 제어 장치(ATC, Automatic Train Control)을 포함하는 55개의 제어 장치들이 TCN으로 연결되어서 상호간의 데이터 교환을 수행하도록 구성되어 있다. 본 논문에서는 한국형 고속전철에 사용될 TCN의 구조와 실제 필드에 사용되어지기 위해서 필수적으로 필요한 네트워크의 고장 진단 기법에 대해서 설명한다.
사물인터넷(IoT)는 지능형 스마트 홈 네트워크를 구축하는데 매우 중요한 핵심기술이며 유비쿼터스 환경에서 스마트폰, 클라우드 컴퓨팅 등과 연계되어 중요한 역할을 담당할 것으로 전망된다. 본 논문에서는 인간의 자율 신경계에 의한 내부 조절 시스템을 연구하여 그의 핵심 메커니즘을 지능형 스마트 홈 네트워크를 위한 IoT 기반 자동조절 시스템을 설계하는데 응용하였다. 구성된 기기들이 연결되어 상호작용함으로써 온도, 습도, 조도가 자율적으로 조절되는 메커니즘을 제안하고 이를 적용하여 조절과정을 시뮬레이션 하였다.
본 연구는 사람, 사물, 그리고 서비스 사이의 통신과 원활한 서비스 운용을 위한 다면적(multi-aspect) Social IoT 플랫폼에 관한 개념을 소개하고, 이러한 다면적 Social IoT 플랫폼상에서 기존 특정 도메인을 위해 구성된 데이터 표현들을 온톨로지 표현으로 재구성할 수 있는 온톨로지 스키마 변환 프로세스들 제안한다. 현재, 많은 연구들이 센서 온톨로지나 디바이스 온톨로지 등과 같이 사물에 기반한 서비스 상호운영성을 위한 인프라 구성에 초점을 둔 표준화된 시맨틱 모델 개발에 집중하고 있으나, 사람과 사물, 그리고 서비스 사이의 최적화된 상호 운용을 위해서는 사람과 사물, 그리고 서비스가 갖는 다양한 특성이 반영된 시맨틱 모델에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 IoT를 구성하는 각 도메인들의 표현 체계를 온톨로지 기반 표현체계로 변환할 수 있도록 기존 소셜 네트워크 구성 요소들을 확장하여 다면적 소셜 네트워크 온톨로지 스키마를 구축하고, 이를 기반으로 IoT내 도메인 지식들을 온톨로지로 자동 변환할 수 있는 프로세스를 개발하였다.
본 논문은 감독분류 기법을 활용한 도로 네트워크 추출의 기본 과정인 트레이닝 자료의 추출과정을 자동화함으로써 감독분류를 활용한 도로 네트워크 추출 과정의 자동화에 기여할 수 있는 방법론의 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 상호 기하보정 된 항공사진과 LIDAR 자료로부터 정사영상과 LIDAR 반사강도 영상을 제작하고, 기 구축된 수치지도를 활용하여 초기 트레이닝 자료를 자동으로 추출하였다. 하지만 위의 과정을 통하여 추출된 초기 트레이닝 자료는 기하보정과정에서 수반되는 기하학적 오차 및 다양한 개체들로 구성된 도로의 특성에 영향을 받아 다양한 분광특성을 포함하게 된다. 따라서 본 연구에서는 추출된 초기 트레이닝 자료에서 도로 추출의 기본이 되는 도로노면의 분광특성을 통계학적 기법인 기대최대화 알고리즘에 기초하여 효과적으로 결정하기 위한 방법론을 제안하였다. 또한 개발된 방법론의 평가를 위하여 동일지역에 대해 수동으로 취득한 트레이닝 자료와 본 연구에서 자동으로 추출한 자료를 비교 평가하여 정확도를 분석하였다. 실험결과에 대한 통계검증결과 본 논문에서 제안한 도로노면 트레이닝 자료 자동추출기법의 효용성을 증명하였다.
이 논문에서는 웹 서버에 발생할 수 있는 장애 항목들을 정의하고, 발생한 장애를 자동적으로 진단하고 이를 검출하기 위한 방법을 규칙기반 추론기법을 사용하여 제안하였다. 즉, 웹 서버 관리에서 발생할 수 있는 장애 항목을 정의하고, 장애를 진단하기 위한 규칙을 제안하였는데, 장애 항목으로는 프로세스 장애, 서버 과부하, 인터페이스 장애, 구성 및 성능 장애를 정의하였으며, 각 장애 항목을 진단하기 위한 지식을 활성 네트워크기법을 적용하여 표현하고, 이를 시스템 레벨 장애 진단 생성규칙과 서비스 레벨 장애 진단 생성규칙으로 정형화하였다. 그리고 제안한 장애 진단규칙의 타당성을 증명하기 위한 장애 환경 구성을 구성하고, 각 장애 환경에 대한 생성규칙 적용과정을 실험을 통하여 제시하였다. 이 논문에서는 기하 급수적으로 증가하는 웹 서버의 장애를 관리하기 위한 메커니즘 제안함으로써 웹 서버 관리에 소요되는 관리자의 노력을 최소화할 수 있는 지능적인 장애 관리를 위한 방법론을 제시하고자 한다.
소셜 네트워크나 바이오 네트워크는 인터랙션이 가능한 오브젝트들이 관계를 맺음으로써 형성되는 복잡 네트워크이다. 실세계에 존재하는 복잡 네트워크는 커뮤니티 구조로 구성되어 있으며, 이 커뮤니티 구조를 자동으로 발견하는 것은 그 네트워크를 제어하고 이해하는데 있어서 중요한 기술이다. 하지만 이런 네트워크들은 시간에 따라 오브젝트들의 인터랙션에 의해 그 네트워크의 구조와 위상이 불특정하게 변화한다. 이런 동적 네트워크에서 노드들 간에 인터랙션을 기반으로 한 커뮤니티 구조를 발견하는 것은 높은 시간 복잡도 연산이 요구되며, 반복된 계산을 비효율적으로 처리하는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 동적 네트워크에서 인터랙션 기반 커뮤니티 구조를 점진적으로 발견하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이전 네트워크에서 변화한 요소들을 인지하고, 이전 커뮤니티 그룹 구조를 점진적으로 재활용함으로써 효율적인 커뮤니티 발견이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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