In this scholarly investigation, the focus is placed on the transformative potential of edge computing in enhancing Intelligent Transportation Systems (ITS) for the facilitation of autonomous driving. The intrinsic capability of edge computing to process voluminous datasets locally and in a real-time manner is identified as paramount in meeting the exigent requirements of autonomous vehicles, encompassing expedited decision-making processes and the bolstering of safety protocols. This inquiry delves into the synergy between edge computing and extant ITS infrastructures, elucidating the manner in which localized data processing can substantially diminish latency, thereby augmenting the responsiveness of autonomous vehicles. Further, the study scrutinizes the deployment of edge servers, an array of sensors, and Vehicle-to-Everything (V2X) communication technologies, positing these elements as constituents of a robust framework designed to support instantaneous traffic management, collision avoidance mechanisms, and the dynamic optimization of vehicular routes. Moreover, this research addresses the principal challenges encountered in the incorporation of edge computing within ITS, including issues related to security, the integration of data, and the scalability of systems. It proffers insights into viable solutions and delineates directions for future scholarly inquiry.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.05a
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pp.319-322
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2006
오늘날 분산 컴퓨팅 환경에서 운용되는 시스템이 증가됨에 따라 시스템의 관리작업은 고수준의 자동화를 요구하고 있다. 이에 따라 시스템 관리방식은 전통적인 관리자 중심에서 시스템 스스로가 자신의 문제를 인식하고 상황을 분석하여 해결하는 자율 컴퓨팅 방식으로 변화하고 있으며, 현재 이에 대한 연구가 많은 연구기관에서 다양한 방법으로 이루어 지고 있다. 그러나 이러한 대부분의 연구에서 자율 컴퓨팅의 한 요소인 자가 치유는 문제가 발생한 이후의 치유에 주로 초점이 맞추어져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 시스템 스스로가 동작환경을 인식하고 에러의 발생을 예측하기 위한 예측 모델을 필요로 하게 된다. 따라서, 본 논문에서는 자율 컴퓨팅환경에서 자가 치유를 지원하는 4 가지 예측 모델 설계 방법을 제안하며, 본 예측 모델을 ID3 알고리즘, 퍼지추론, 퍼지뉴럴네트워크 그리고 베이지안 네트워크가 각 시스템 상황에 맞추어 적절하게 사용되는 하이브리드 방식이며, 이를 통해 보다 정확하고, 신속한 에러 예측이 가능해진다. 우리는 제안 모델을 평가하기 위해 본 예측 모델을 자가 치유 시스템에 적용하여 기존 연구와 예측 효율을 비교하였으며, 그 결과를 통해 제안 모델의 유효성을 증명하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.307-310
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2010
컴퓨팅 시스템이 복잡해 지면서 기존의 관리자에 의한 유지 보수는 한계에 직면하였다. 이에 따라 시스템이 스스로 상태를 감시하고 문제가 발생하였을 경우 스스로 문제를 해결하는 자율 컴퓨팅은 컴퓨팅 시스템의 유지 및 운영을 위한 대안으로 기대되고 있다. 자율 컴퓨팅 중 하나인 자가 치유 방법은 시스템의 문제가 발생하였을 때 스스로 치유하여 시스템을 정상 상태로 되돌리는 기법이다. 리부팅은 간단하고 실용적이며 효율적으로 다양한 시스템의 문제를 해결하는 자가 치유 방법 중 하나이다. 리부팅은 시스템의 문제 발생 원인과 위치를 알지 못해도 시스템을 빠르고 쉽게 복구할 수 있다. 그러나 리부팅 전략은 예기치 못한 데이터의 손실을 가져올 수 있으며 복구 시간이 예상보다 길어지는 등의 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 무상태 소프트웨어와 마이크로리부팅을 이용한 소프트웨어 자가 치유 방법론을 제안한다.
In Service-Oriented Architecture (SOA), service providers develop and deploy reusable services on the repositories, and service consumers utilize blackbox form of services through their interfaces. Services are also highly evolvable and often heterogeneous. Due to these characteristics of the service, it is hard to manage the faults if faults occur on the services. Autonomic Computing (AC) is a way of designing systems which can manage themselves without direct human intervention. Applying the key disciplines of AC to service management is appealing since key technical issues for service management can be effectively resolved by AC. In this paper, we present a theoretical model, Symptom-Cause-Actuator (SCA), to enable autonomous service fault management in SOA. We derive SCA model from our rigorous observation on how physicians treat patients. In this paper, we first define a five-phase computing model and meta-model of SCA. And, we define a schema of SCA profile, which contains instances of symptoms, causes, actuators and their dependency values in a machine readable form. Then, we present detailed algorithms for the five phases that are used to manage faults the services. To show the applicability of our approach, we demonstrate the result of our case study for the domain of 'Flight Ticket Management Services'.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.05a
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pp.100-103
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2021
IoT 와 인공지능을 접하려는 시도는 최근 들어서 많은 발전을 보이고 있다. 본 논문은 컴퓨팅 파워가 제한되는 작은 디바이스 IoT 의 한계를 극복하기 위하여 ROS 를 이용하여 복잡한 연산을 무선 통신으로 오프로딩하는 기법을 제안한다. 제안된 자율주행카드 시스템은 카트 이용 고객 개개인을 검출하고 추적하되 컴퓨터 비전 알고리즘과 LiDAR 센서를 이용하며, 음성인식 알고리즘을 적용하여 기계와 인간의 감성공학적 소통이 가능한 융합형 자율주행카트를 구현한다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.8
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pp.507-516
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2013
Mobile devices have limited computing power and resources. Since mobile devices are equipped with rich network connectivity, an approach to subscribe cloud services can effectively remedy the problem, which is called Mobile Cloud Computing (MCC). Most works on MCC depend on a method to offload functional components at runtime. However, these works only consider the limited verion of offloading to a pre-defined, designated node. Moveover, there is the limitation of managing services subscribed by applications. To provide a comprehensive and practical solution for MCC, in this paper, we propose a self-stabilizing process and its management-related methods. The proposed process is based on an autonomic computing paradigm and works with diverse quality remedy actions such as migration or replicating services. And, we devise a pratical offloading mechanism which is still in an initial stage of the study. The proposed offloading mechanism is based on our proposed MCC meta-model. By adopting the self-stabilization process for MCC, many of the technical issues are effectively resolved, and mobile cloud environments can maintain consistent levels of quality in autonomous manner.
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2017.05a
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pp.489-497
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2017
사물 인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능, 빅데이터 등 첨단 정보통신기술을 활용하여 모든 사물들의 지능화와 초연결을 지향하는 것을 나타내는 4차 산업혁명에 대한 관심은 나날이 증가하고 있다. 4차 산업혁명과 관련된 다양한 분야의 기술들 중에서 인공지능을 활용한 자율주행자동차 기술과 관련하여 논의를 진행하고자 한다. 여러 국가에서는 자율주행자동차 시장선점을 위해 관련 기술의 발달에 몰두하고 있다. 그러나 자율주행자동차의 상용화를 위해서는 기술의 발달뿐만 아니라 관련 법제도의 정비가 더욱 필수적인 요소라고 본다. 자율주행자동차가 안전성을 보장할 수 있도록 시험운행에 대한 규제를 완화시켜야 할 것이며, 향후 상용화가 될 경우 야기될 수 있는 민사적 손해배상문제와 형사책임의 문제, 과실책임의 문제, 사이버 보안문제 등을 대비할 수 있는 법제도 마련을 촉구하고자 한다. 타국가와의 자율주행자동차 법제도 비교분석을 통해 우리나라의 도로교통법과 기존 법 제정상태를 고려하여 법안 마련에 방향성을 설정하는 데에 목표를 두고 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10c
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pp.379-381
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2004
유비쿼터스 컴퓨팅은 네트워크로 상호연결된 프로세서로 구성되며, 하나 이상의 컴퓨터로 이뤄진다. 하지만 관리 시스템의 규모 및 자원의 양이 방대하여 이를 모두 사용자 및 관리자가 관리하는 것은 역부족이다. 이에 대한 대안으로 인간의 자율 신경계처럼 시스템 스스로 주위상황 변화에 대응할 수 있는 능력을 부설하자는 오토노믹 컴퓨팅에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 사람의 간섭을 최소화하면서 예기치 못한 결함이 발생하여도 서비스를 지속적으로 제공할 수 있는 능력을 시스템에 부설하기 위한 자동적인 결함 허용 기법을 제안하고 설계한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04d
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pp.148-150
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2003
지리적으로 분산된 유휴 자원들을 통합하여, 하나의 메타 컴퓨팅 환경을 제공하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적인 것으로 그리드를 들 수 있는데, 통신망에 연결된 슈퍼컴퓨터. 클러스터 워크스테이션, 대용량 저장장치 및 측정장치 등과 같은 자원을 공유하는 더 강력한 가상의 컴퓨팅 환경이다. 그리드의 세부분야 중 어카운팅 분야는 다른 분야와는 달리 아직 그 연구가 미미한 상태이고 그리드의 특성상 기존의 플랫폼에서 취해왔던 방식이 그대로 적용되기 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 그리드 환경에 적합하도록 분산 어카운팅을 제공하고 각 사이트의 자율성을 보장할 수 있는 어카운팅 플랫폼을 설계하였다.
오늘날 분산 컴퓨팅 환경에서 운용되는 시스템이 증가함에 따라 시스템의 관리작업은 고수준(high-level)의 자동화에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 따라 시스템 관리방식이 전통적인 관리자 중심의 방식에서 시스템 스스로가 자신의 문제를 인식하고 상황을 분석하여 해결하는 자율 컴퓨팅 방식으로 변화하고 있으며, 이에 대한 연구가 많은 연구기관에서 다양한 방법으로 이루어지고 있다. 그러나 이러한 대부분의 기존 연구들은 문제가 발생한 이후의 치유에 주로 초점이 맞추어져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 시스템 스스로가 동작환경을 인식하고 에러의 발생을 예측하기 위한 예측 모델이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 자율 컴퓨팅환경에서 자가 치유를 지원하는 4가지의 예측 모델 설계 방법을 제안한다. 본 예측 모델은 ID3 알고리즘, 퍼지 추론, 퍼지 뉴럴 네트워크 그리고 베이지안 네트워크가 각 시스템 상황에 맞춰 적절하게 사용되는 방식이며, 이를 통해 보다 정확한 에러 예측이 가능해진다. 우리는 제안모델의 평가를 위해 본 예측모델을 자가치유 시스템에 적용하여 기존 연구와 예측의 효율을 비교하였으며, 그 결과를 통해 제안 모델의 유효성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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