현재 많은 센서 네트워크 운영체제에서는 메모리 제약 때문에 스레드 스택을 공유한다. 하지만 대부분의 대상 플랫폼에서는 MMU가 없어서 하드웨어적으로 스택 보호가 이루어지기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 운영체제 바이너리 코드 안에 존재하는 스택 연산 명령어들을 스택 보호 기능을 가진 래퍼 함수호출로 바꾸어 주었다. 이 래퍼 함수는 스택의 오버플로우/언더플로우를 관리해 주고 오리지널 코드에 있던 명령어를 실행한 후 원래 실행 흐름으로 돌아가게 한다. 본 논문에서는 이러한 동작을 수행하는 Post-Compile Processing Tool의 구조와 세부 메커니즘을 제안한다. 이 툴은 직접 바이너리를 조작하므로 개발의 유연성을 살리고, 정적인 조작만 가하기 때문에 실행시간 오버헤드가 적다. 또한 임베디드 플랫폼 환경과 같이 하드웨어 자원의 제약이 있는 구조에 적합하다.
오늘날 소셜미디어를 통한 일반인들의 콘텐츠 제작 및 공유가 활발해지면서 콘텐츠 재활용이나 재구성을 통한 콘텐츠 제작의 필요성이 늘어나고 있다. 하지만 필요한 다른 콘텐츠를 수집하고 재구성 할 때, 사용자가 직접 웹에서 반복적으로 복사하고 컴퓨터에서 직접 관리 및 수정해야 하는 등 콘텐츠의 수집, 재활용 작업은 모두 사용자의 부담으로 남겨져 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자에게 자율성과 편리성을 동시에 제공해주는 웹 콘텐츠 재활용에 적합한 콘텐츠 제작 시스템을 제안한다. 시스템은 스케치 기법을 활용한 웹 콘텐츠 수집 모듈과 레이아웃 생성을 통한 콘텐츠 제작 모듈로 구성되어 있다.
스마트폰을 중심으로 한 모바일 기기의 보급과 온라인 소셜 네트워크 서비스의 이용자들이 증가하면서 사용자들은 많은 콘텐츠를 소비하고 공유한다. 이는 콘텐츠 사용자들의 개별적 기호에 맞지 않거나 만족도가 떨어지는 콘텐츠를 소비하게 한다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 소셜 네트워크 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천하기 위한 기법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 온라인 상에 존재하는 다양한 정보 중에서 공연과 관련한 콘텐츠들을 중심으로 사용자 성향별로 추천을 해줄 수 있는 협업필터링 방법에 대하여 제안한다.
최근 소셜 네트워크 서비스는 단순히 사용자들의 인맥 관계 형성뿐만 아니라 다양한 형태의 정보를 생성하고 공유하는 개방형 플랫폼으로 변화하고 있다. 기존 사용자 평판 관리 기법은 사용자 프로필, 명시적 관계, 명시적 평가를 기반으로 사용자 신뢰성을 판별하기 때문에 명시적 평가가 잘 이루어지지 않는 소셜 미디어에서 사용자 신뢰성을 판별하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 소셜 미디어에 대한 소셜 행위들을 분석하고 명시적인 평가 뿐만 아니라 암시적 평가를 고려한 사용자 평판 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 소셜 행위로부터 긍정적 암시적 평가와 부정적 암시적 평가를 도출한다. 또한, 사용자의 전문성을 고려하기 위해 분야별로 사용자 평판 정보를 생성하고 사용자의 영향력을 판단하기 위해 평가에 참여한 사용자들의 수를 반영한다. 이를 통해 명시적 평가가 없는 사용자도 평판 정보를 생성할 수 있도록 하고 소셜 미디어에 더 적합한 사용자 평판 정보를 생성한다.
호스(Hose) 모델 기반 VPN(Virtual Private Network) QoS(Quality of Service)를 지원하기 위한 자원준비(Provisioning) 메커니즘들 가운데, VPN 차원 상태 정보(VPN-specific state) 자원준비는 서비스 제공자에게 높은 다중화(Multiplexing) 이점을 제공한다는 장점을 가진다. 그러나, VPN 차원 상태 정보 자원준비를 위한 적합한 자원예약 프로토콜이 없기 때문에 VPN 차원 상태 정보 자원준비를 위한 동적 자동 자원예약이 어렵다. 또한, VPN 차원 상태 정보 자원준비에 의해 예약된 자원은 LAN에 접속되어 있는 호스트들이 LAN 대역폭을 공유하는 것과 유사한 방식으로 동일한 VPN에 속하는 사용자들이 공유하기 때문에 동일한 VPN에 속하는 사용자 간에 불공정한 자원 사용이 발생할 수 있다. 이에 본 논문에서는 VPN 차원 상태 정보 자원준비에 따라 동적 자동 자원 예약을 수행할 수 있도록 하는 자원예약 프로토콜을 제안하고, 혼잡 발생 시에 동일한 VPN에 속하는 사용자 간에 예약된 자원을 공정하게 사용할 수 있도록 하는 트래픽 서비스 메커니즘을 제안한다.
미래 네트워크 모델로 주목받고 있는 유비쿼터스 환경의 보편화를 위해서 사용자 중심의 지능화된 유비쿼터스 컴퓨팅 기반 시스템 개발이 요구된다. 특히, 동적으로 변화하는 상황 정보를 인지하고 사용자의 다양한 요구에 적합한 서비스를 추론하여 제공하기 위해서는 사용자와 장치들간의 지식 공유와 명확한 의사 소통이 가능해야 한다. 본 논문은 의미적 연관성과 추론에 기반한 사용자와 장치들간의 상호작용을 제공하기 위해서 각 장치들이 제공하는 서비스나 데이터의 의미를 온톨로지와 메타데이터를 이용하여 기술하고 효율적으로 관리하는데 목표를 두고 있다. 본 논문에서는 시맨틱 데이터를 OWL로 기술하여 다양한 의미적 관계를 표현하고 이것을 활용하는 지능적 유비쿼터스 기반 시스템을 제안한다. 그리고 각 서브 시스템별로 시맨틱 데이터를 관리하기 위한 저장 및 인덱스 구조와 질의 처리 전략을 제안하고 이를 지원하기 위해 시맨틱 데이터의 주요 요소인 클래스와 리소스를 식별하는 레이블링 기법을 사용한다. 본 논문에서 제안한 유비쿼터스 시스템의 시맨틱 데이터 관리 기법을 통해 보다 정확하고 사용자의 요구를 폭넓게 만족시키는 장치를 추론에 의해 검색할 수 있다.
ISO/IEC 11179 메타데이터 레지스트리(Metadata Registry, MDR)는 메타데이터의 등록 및 공유를 위해 개발된 국제표준이다. ISO/IEC 11179는 MDR을 객체 모델인 메타모델로 표현한다. 하지만 ISO/IEC 11179는 메타모델을 데이터베이스로 구축하기 위한 명확한 기준이 없으므로 표준 기반의 MDR 개발이 어려운 문제점이 있다. 이 논문은 MDR 구현을 위해 객체-관계 변환 방법론 기반의 MDR 데이터 모델을 설계한다. 이를 위해 연구된 객체-관계 변환 방법론의 변환 기법들을 관계성에 기준하여 분류하고, 이 변환 기법들의 사용 기준을 정의함으로 모델링 규칙을 제안한다. 이 논문은 MDR 데이터 모델에 대한 구현 결과로 관계형 데이터베이스 테이블을 구축한다. 실험 및 평가를 통하여 제안하는 모델링 규칙을 검증하고 구축된 테이블 구조의 적합성을 평가한다. 평가 결과로 제안 기법에 의해 구축된 테이블 구조는 표준 메타모델의 클래스와 관계성을 잘 보존함을 보인다.
최근 들어, 소셜 네트워크 서비스를 통한 멀티미디어 콘텐츠의 열람과 공유가 보편화됨에 따라, 사용자의 관심이나 특징에 부합되는 콘텐츠의 효과적 제공에 대한 욕구가 높아지고 있다. 특히, 생성되는 콘텐츠의 방대한 양을 고려할 때 적합한 콘텐츠의 효과적 선택이 사용자의 만족도를 크게 좌우하게 된다. 예를 들어, 사람간의 관계에 기반하여 관심 콘텐츠를 제공하는 방법의 경우 신뢰성이 어느 정도 보장되기 때문에, 사용자의 효과적인 열람이 가능하다. 대표적인 소셜 네트워크 서비스인 Facebook에서 제공하는 Facebook 페이지는 관심사에 대한 콘텐츠를 획득할 수 있는 공간이지만, 사용자는 제공되는 콘텐츠의 양이 너무 많아 원하는 목적에 맞게 콘텐츠를 획득하기 어렵다. 본 논문에서는, 개인 사용자의 관심에 따라 Facebook 페이지 콘텐츠를 순위별로 선정하여 대표 콘텐츠를 제공하는 기법을 제안한다. 사용자 간의 친밀도를 이용해 사용자를 관심 분야에 따라 그룹화하고, 그룹화 된 사용자들에게 Facebook 페이지 콘텐츠를 중요도 순위별로 선택하여 사용자에 제공한다. 마지막으로 실험을 통해 제안된 기법의 성능을 보인다.
민감한 개인정보를 보호하기 위해 데이터를 암호화하는 것은 필수적이다. 하지만 복호화 과정 없이 암호화된 데이터를 검색하기 위해서는 암호화된 데이터에서 검색이 가능한 효율적인 기법이 필요하다. 지금까지 수많은 검색 가능한 암호화 기법이 제안되었지만, 아직까지 이러한 기법들은 암호화된 데이터를 공유하기 위해 접근 권한을 갖고 있는 동적인 사용자(dynamic user)에 대해서 적합하지 않다. 기존의 검색 가능한 암호화 기법들에서는 특정 사용자(대칭키 환경에서의 데이터 제공자, 공개키 환경에서 데이터를 암호화한 공개키에 대응되는 비밀키를 갖고 있는 사용자)에 대해서만 암호화된 데이터에 접근이 가능하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Stephen S. Yau 등은 데이터 공급자의 접근 정책에 따라서 사용자의 검색 능력을 제어할 수 있는 기법을 처음으로 제안하였다. 그러나 이 기법은 데이터 검색자의 프라이버시가 노출되는 문제점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 이 기법의 문제점을 분석하고, 이러한 문제를 해결한 프라이버시를 보호하는 접근제어가 가능한 키워드 검색 기법을 제안한다.
본 연구에서는 VRML과 EAI를 이용하여 분산 가상환경 기반의 교육 시스템을 구축하였다. 이 시스템은 클라이언트-서버 구조로 되어 있으며, 자바에 의해 구현되어 플랫폼에 독립적인 서버와 VRML과 EAI 및 일반 웹브라우저를 이용한 클라이언트로 구성되어 있다. 분산 가상환경에 있어 참여자에 의해 변경된 가상환경의 정보가 다른 사용자에게도 실시간으로 보이며, 또한 변경된 가상 환경이 지속적으로 유지된다. 그리고, 현재의 인터넷 환경에 적합하도록 가상환경을 변경하기 위한 정보교환을 최적화하여 다수의 참여자가 동시에 가상환경에 접근할 수 있다. 본 연구에서 구현된 기법을 이용하면 교사와 학생이 인터넷을 통해 실시간으로 의사 전달 및 가상현실 정보와 멀티미디어 정보를 공유할 수 있고 시공간적인 제약을 해소하며 다양한 교육 효과를 얻을 수 있는 가상환경 기반의 교육 시스템을 구현할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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