최근 4차 산업혁명의 도래로 지능형 시스템의 필요성이 커지고 있으며, 이에 따라 자율제어 시스템이 중요한 이슈가 되고 있다. 자율제어 시스템이 대상 시스템을 모니터링 하기 위해서는 설비 및 센서의 데이터를 수집할 수 있어야 한다. 그러나 기존 공장의 설비 및 센서 데이터는 제조사마다 형식이 다르기 때문에 데이터 수집에 어려움이 있다. 따라서 본 논문은 표준 제조설비 데이터 수집 미들웨어인 'MTConnect'를 이용해 이를 보완하였다. 데이터를 수집하고 공통된 형식으로 변경하는 MTConnect를 이용해 1) parseBuffer, 2) processData, 3) addToBuffer, 의 3단계 프로세스를 가지는 데이터 수집 및 처리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템을 통해 우리는 자율제어 시스템에서 사용 가능한 공통된 형식의 데이터를 얻을 수 있다. 우리는 사례연구로서 공장 내 무인 운반 시스템인 AGV(Automated Guided Vehicle)의 데이터 생성 및 수집을 실험했다. 이를 위해 MTConnect 표준을 준수하여 데이터 타입을 정의하고 제안된 시스템을 통해 수집된 데이터를 확인했다.
이동 에이전트란 컴퓨터 네트워크 상에서 사용자를 대신하여 특정 작업을 수행하는 프로그램이 독자적으로 여러 노드들을 이동하면서 필요한 작업을 수행하고 그 결과를 사용자에게 전달하도록 작성된 프로그램을 말하며, 이런 이동 에이전트를 수행할 수 있도록 컴퓨팅 환경을 제공하는 것을 이동 에이전트 컴퓨팅 환경이라고 한다. 본 연구에서는 이동 에이전트 운영에 필수 기능인 이동 에이전트 이주 기능을 이주 시작 이전에 이주 경로를 선정하여 이주 스케줄(Itinerary)로 관리하는 기법과 이동 에이전트가 이주할 시점에서 자율적으로 이주 목적지를 선정하고 선정된 목적지의 정보를 홈에 있는 Itinerary에 저장하여 관리하는 기법을 설계하였다. 그리고 이주한 방문지에서 수행 결과를 체크포인트로 저장하여 예외나 비정상적인 종료를 하였을 때 Itinerary의 내용을 보고 성공적으로 수행한 가장 마지막 플랫폼에게 이동 에이전트의 복원 및 다른 목적지로의 이주를 요청함으로서 결함 허용(fault-tolerance) 기능을 가지도록 설계하였다.
글로벌 컴퓨팅 시스템 환경에서 자원 제공자에 의해 수행하는 연산 결과에 대한 정확성을 제공하기 위한 결과 검사 기법은 중요한 고려사항이다. 자원 제공자들은 인터넷에 연결되어 인증 없이 자율적으로 연산에 참여할 수 있기 때문에 이들에 의해 수행된 연산 결과에 대한 정확성을 보장해야만 한다. 기존 연구에서 결과에 대한 정확성을 보장하기 위해 다수 투표법과 결점 검사법을 사용하지만 정확성 검사 기법을 위한 스케줄링 기법을 사용하고 있지 않아 높은 연산 지연 시간과 부하가 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 결과 검사에 대한 연산 지연 시간과 부하를 줄일 수 있는 신용도 기반 그룹 구성을 통한 스케줄링 기법을 제안한다.
유비쿼터스 로봇은 최근에 소개된 새로운 형태의 네트워크 기반 로봇으로서 유비쿼터스 컴퓨팅 환경하에서 사용자에게 끊임없고 자연스러운 상황 기반의 서비스를 제공하는 소프트웨어 및 하드웨어 로봇을 통칭하는 말이다. 따라서 이와 같은 유비쿼터스 로봇 시스템은 사용자에게 서비스 제공을 위한 자율성(Autonomy), 편재성(Ubiquity), 상황 인지성(Context-awareness) 및 연속성(Seamlessness)의 요구사항을 만족해야 하며, 이를 위해 센서 네트워크, 정보가전 기기, 인터넷 점보 컨텐츠 등와 같은 다양한 유비쿼터스 컴퓨팅 자원을 기반으로 자율적인 서비스 구성 및 수행을 할 수 있는 기능을 제공해야 한다. 본 논문에서는 지능형 서비스 에이전트를 위한 차세대 웹 기술인 시엔틱 웹 서비스를 기반으로 유비쿼터스 로봇 시스템의 프레임워크를 설계하고 Evolution Robotics사의 ERSP 3.0 로봇 플랫폼을 기반으로 프로토타입 시스템을 구현한다.
본 논문은 클라이언트/서버 모델을 기반으로 한 분산 시스템(Distributed System)의문제들을 해결하기 위해 자바(Java)객체를 위한 이동 시스템을 설계 구현한다. 이를 위해, 자바 객체가 이동 객체 모델이 되기 위한 특성을 제시한다. 그리고 , 제안된 이동 시스템은 이동 객체들이 인트라넷(Intranet)상의 노드 등으로 이동되었을 때 해당 객체들을 수용할 뿐 아니라 자율적으로 실행할수 있는 가상 장소를 제공하는 환경이다. 따라서, 자바 객체에 대해 객체 이동 및 이동 투명성을 제공할 뿐만 아니라 이동 객체로서 분산 처리가 가능한 컴퓨팅 환경을 제공하므로, 기존 분산 시스템 구조로 인한 성능 및 통신 오버헤드(Overhead)문제등을 효율적으로 개선한다.
I/T 산업의 발전으로 다양한 종류의 디바이스와 시스템 소프트웨어 및 응용프로그램이 일반화되면서 시스템의 복잡도가 높아지는 문제점이 발생하였고 이러한 문제는 시스템 운영관리를 위한 전문지식이 없는 일반 사용자에게는 더욱 치명적이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 Autonomic Computing개념이 연구되고 있다. 본 연구에서는 보다 개인화되고 자원제약적인 웨어러블 컴퓨팅 환경에 적합한 Autonomic Personal Computing을 위한 자율관리 서비스 구조를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 Configuration Manager는 Self-Configuration을 위한 필수 기능만을 Client에 탑재하고, 많은 리소스 소비를 요구하는 기능은 Server의 도움을 받는 구조로 자원제약적인 웨어러블 컴퓨팅환경에서 원활한 Self-Configuration을 제공한다.
최근 딥러닝을 이용한 영상 분석은 자율주행, 감시카메라 등 다양한 서비스에 필수적으로 활용되고 있으며 실시간 처리 및 보안 요소를 만족하기 위해 기존의 클라우드 컴퓨팅 방식의 단점을 개선한 클라우드 엣지 컴퓨팅 방식을 적용하는 사례가 크게 증가하고 있다. 하지만 사용자 및 단말과 가까운 위치에서 딥러닝 추론을 진행하는 클라우드 엣지 서버는 클라우드 서버와 비교하여 컴퓨팅 자원이 충분하지 않을 경우가 많으며 기존의 딥러닝 모델을 그대로 클라우드 엣지 환경에 적용하는 것은 자원 활용 측면에서 여러가지 문제점들을 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 마이크로서비스 구조를 통해 자원을 보다 유연하게 활용할 수 있도록 개선된 딥러닝 모델로 대규모의 클라이언트 요청을 처리 가능한 동영상 데이터 추론 서비스인 G-Edge AI 추론 서비스 개발에 대해 설명한다.
최근에 PC기반의 온라인 게임과 유무선 연동이 가능한 유비쿼터스 게임기의 개발이 활발하게 이뤄지고 있다. 본 논문은 단순히 연동이 가능한 환경에서 더 나아가 지능적이고 효율적인 게임 서비스를 제공하기 위하여 지능형 멀티 에이전트 시스템과 효율적인 자원 관리 시스템을 제안한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 지능형 에이전트는 사용자의 주변 환경을 인식하고 사용자의 목적에 적합한 행위를 자율적으로 선택하여 제공할 수 있어야 한다. 또한 메모리 용량이 협소한 자원 관리 시스템을 보완하여 내부의 메모리 공간을 최적의 상태로 유지할 수 있어야 한다.
새로운 유형의 임베디드 컴퓨팅 디바이스와 무선 랜의 발달으로 인하여 컴퓨팅의 영역이 직장, 가정부터 일반 생활까지 넓어지고 있다. 이런 트렌드는 사물 인터넷(Internet of Things, IoT) 환경의 발달을 가져오고 있다. 사물 인터넷 환경에서는 비싸지 않고 서로 연결되는 컴퓨팅 디바이스가 사용자의 다양한 작업을 자율적으로 지원한다. 이런 스마트 서비스를 개발하기 위해서는 컨텍스트 인지 컴퓨팅이 핵심 기술이다. 그러나 이런 서비스를 스마트하게 하기 위해서는 다양한 어려움이 있다. 대표적인 어려움으로는 다양한 컴퓨팅 환경, IoT 장비의 자원 제약사항, 다량의 IoT 장비로부터 생산되는 데이터, 컨텍스트 해석에 있어서의 다른 요구 사항 등이 있다. 이로 인하여 IoT 장비를 활용하여 스마트 서비스를 제공하는데에 어려움이 있다. 이런 상황을 해결하기 위하여 본 논문에서는 재사용 가능한 프레임워크를 제안한다.
본 논문은 센서 데이터를 수집하고 효과적으로 처리하는 IoT 서비스를 위한 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템을 소개한다. IoT 분야의 발전으로 센서 데이터를 수집하고 이를 네트워크로 송·수신하는 기술을 바탕으로 하는 스마트 홈, 자율주행 자동차 등의 다양한 프로젝트가 진행됨에 따라 센서 데이터를 처리하고 효과적으로 활용하기 위한 자율제어 시스템이 이슈가 되고 있다. 그러나 자율제어 시스템의 모니터링을 위한 센서 데이터 형식은 도메인에 따라 다르기 때문에 각기 다른 다양한 도메인에 자율제어 시스템을 적용하는 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템을 소개하고, 이를 적용시켜 창문을 기준으로 내부와 외부의 센서 데이터를 처리하기 위해 1) receiveData, 2) parseData, 3) addToDatabase의 3단계 프로세스를 가지고, 자율제어 시스템에 의하여 쾌적한 실내 환경을 조성하기 위해 환기를 하는 자동 창문 개폐 시스템 'Smart Window'를 제안하고 구현한다. 이를 통해 대기 정보를 수집해 모니터링하며, 저장된 데이터를 토대로 통계 분석 및 더 나은 자율제어 수행을 위한 기계학습을 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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