최근 클라우드 컴퓨팅이 확산되면서 주목 받고 있는 기술 중 하나는 가상화(virtualizaion) 기술이다. 가상화 기술을 이용하여 시스템을 구축할 경우 하나의 호스트 운영체제에서 복수개의 운영체제를 구동시킬 수 있으며 효율적인 컴퓨팅 자원의 관리를 용이하게 한다는 장점이 있지만 하이퍼바이저(Hypervisor) 위에서 구동하는 운영체제들이 많아질수록 가상화 시스템의 전반적인 성능을 측정하는 것이 필요하며 이는 중요한 기술로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 가상화 시스템의 효율적인 성능측정을 위해 기존 프로파일링 도구의 주요 기능을 분석하여 가상화 시스템에서 발생할 수 있는 이벤트에 대하여 모니터링 도구들이 수행할 수 있는 프로파일링 커버리지를 측정하고 분류하였으며, 더 나아가 모니터링을 수행하는 원격 시스템에서 수신 된 정보에 따라 가상화 시스템에 성능측정이 필요할 경우 적합한 프로파일링 도구를 게스트 시스템에 적재시켜 성능측정을 할 수 있도록 하는 프레임워크를 연구하였다.
최근 무선 네트워크 서비스의 수요가 증가함에 따라 낮은 비용, 간편한 설치 그리고 높은 대역폭 특성을 가지는 무선랜 (WLAN)을 기반으로 한 사내 네트워크 구성이 학교 및 기업을 중심으로 증가하고 있다. 이로 인해 사내 네트워크를 통한 랩탑 (Laptop), 넷북 (Notebook), 스마트 폰 (Smart Phone), 그리고 UMPC (Ultra Mobile Personal Computer)등 휴대용 단말을 이용한 스트리밍 서비스의 수요가 증가하고 있다. 하지만 무선랜 환경은 사용자 이동에 의해 핸드오버가 발생할 경우, 이동할 대상 네트워크의 혼잡 상태를 고려하지 않는다. 따라서 이동할 네트워크에 빠르게 적응하지 못함으로써 패킷 손실에 의한 서비스의 불연속성 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 핸드오버 이전에 이동 대상 네트워크의 혼잡 상태를 인지하여 전송률을 조절함으로써, 스트리밍 서비스의 불연속성 문제를 해결하는 적응적인 스트리밍 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안하는 시스템은 핸드오버 이전에 이동 대상 네트워크의 가용대역폭을 측정하여 혼잡 상태를 인지하고, 측정한 가용대역폭 값을 기반으로 전송하는 프레임의 수를 우선순위에 따라 차등적으로 조절하여 전송률을 조절하였다.
본 논문은 Ad-hoc 차량통신(Inter-Vehicle Communication)을 위한 자율분산 프레임 동기화 시스템을 제안하였으며, Ad-hoc 차량통신의 특징인 프레임 타이밍과 페이딩 환경에서의 차량위치, 차량대수 및 수신 전력이 시시각각 변화하는 시간변수에 적응할 수 있도록 고려하였다. 제안된 기법은 기지국간의 동기방식을 이용하여 동기를 획득하는 분산 동기화 시스템과 중앙 통제되는 개인통신시스템과는 차이가 있다. 이 시스템은 Ad-hoc 차량통신을 위한 자율분산 프레임 동기화 기법, 알고리즘의 고속화 및 네트워크에 새로 가입하는 차량을 위한 동기화 프로토콜 제안과 고속도로를 기반으로 프레임 타이밍 에러 개선을 위한 대역확산 차간거리 측정 방식을 포함하고 있다. 제안방식의 성능 평가를 시뮬레이션을 통하여 검증하였고, Ad-hoc 차량통신이 고속도로 환경에서 주위의 차량들에 대해서도 적용될 수 있다는 것을 확인하였다.
스크램블링(Scrambling)은 네트워크에서 영상을 전송할 때 보안을 위해 데이터를 특정한 키에 의해 암호화 하여 전송함으로써, 수신자만이 원본 영상으로 복원할 수 있도록 하는 기술이다. 스크램블링은 전송에서 TDES, AES 뿐만아닌 SEED, AIRA의 암호화 알고리즘을 사용한다. 이 경우 암복호화에 많은 시간이 소요되어 실시간 전송환경에서는 전송속도 저하에 따른 QoS 문제가 발생한다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 기존 연구에서는 속도가 빠른 해쉬 함수를 이용하여 스크램블링 암호화 하는 기법을 제안하였다. 하지만 원본 이미지의 일부가 노출될 경우 이후 원본프레임이 노출될 수 있는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 방지하기 위해 다중 해쉬 키 프레임을 이용한 Multi Hash key Frame based Scrambling Encryption 알고리즘을 제안한다. 성능평가에서는 제안하는 스크램블링 기법에 대한 암복호화 비용과 성능을 측정하였으며, 기존기법과 비교하였을 때 원본 노출로 인한 대입공격 취약성 부분을 기존 해쉬 함수의 보안 안전성만큼 향상시켰다.
본 논문에서는 전류와 전압 값을 측정하기 위해 센서와 라즈베리파이를 사용하고, 측정한 샘플 값들을 IEC 61850-9-2 프레임에 실어서 네트워크로 전송한다. IEC 61850-9-2 프레임을 이용한 샘플 값 전송을 위해 실험실 모델을 구성하였다. IEC 61850-9-2 프레임 발생의 정확한 검증을 위해, 와이어샤크를 이용하여 프로토콜 분석을 수행하였다. 수신한 전류와 전압 샘플 값들을 그래프로 모니터 상에 출력하여 시각 분석을 수행하였다. 그리고 네트워크 장비를 거쳐서 송수신된 IEC 61850-9-2 샘플 값들이, IEC 61850 메시지 유형의 성능 요구사항을 만족하는지를 검증하였다.
시나리오 기반 학습과 관련하여 학습 관련 효과에 관한 많은 연구들이 집중되고 있다. 그렇지만, 이와 관련하여 바람직한 효과 측정 방법이 제시되지 못하고 있다. 본 연구는 시나리오 학습과 관련하여 보다 바람직한 학습 효과 측정을 위해 하나의 퍼지 논리 기반 프레임워크를 제안하는데 있다. 이러한 프레임워크의 사용은 학습 효과의 측정에 있어서 언어적인 불확실성 문제를 해결할 수 있다. 본 연구에서는 시나리오 기반 학습의 효과 측정을 위해 정확성, 이해성, 완비성의 3가지 불확실성 측도를 사용한다. 이러한 측도의 사용은 시나리오 맥락 측면에서 완전성뿐만 아니라 사용자 선택에 따른 효과 차이를 최소화시킬 수 있는 강점을 가진다. 다른 무엇보다도 시나리오 기반의 학습에 퍼지 논리의 적용은 실제 학습 상황에서 학습 목표 도달을 위한 학습 경로 진행 상황을 쉽게 관측할 수 있다.
본 논문은 무선 매체의 점유 요인을 분석하여 효율적인 라디오 자원 측정 방법을 제안한다. 미디엄 점유 시간은 무선 단말이 현재 채널에서 802.11 프레임, 무선 간섭, 프로토콜 대기 시간에 의해 점유된 시간으로 다양한 분야에서 성능 측정 도구로 이용된다. 기존 연구들은 부분적인 요인만을 측정하고, 측정 도구에 대한 검증 및 다양한 라디오에 대한 확장성이 부족하다. 본 논문은 세분화된 점유 요인들의 측정 방법을 제안한다. 이를 위해 무선 칩셋의 레지스터 정보 수집, 가상 모니터 모드를 통한 프레임 분석을 위해 802.11n 기반 OpenHAL 디바이스 드라이버를 수정하였다. 뿐만 아니라 다양한 검증 방법을 통해 정확한 미디엄 점유 시간을 도출한다.
고신뢰 CPS 개발을 위해서는 M&S는 매우 중요하다. 각각의 CPS 시스템의 다른 부분을 모델링하기 위해 각각의 다른 시뮬레이션 프로그램들을 사용하기 때문에 어떤 CPS 전체 시스템을 하나의 시뮬레이션 툴에서 모델링하기는 쉽지 않다. FMI는 다른 시뮬레이션 툴들 간에 M&S를 위한 표준이다. 또한, DDS는 대규모의 실시간 데이터 전송에 적합한 통신 미들웨어이다. 따라서 이 논문에서는 DDS를 이용하는 FMI기반의 CPS 실시간 분산 시뮬레이션 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크의 성능 평가를 위해서 IEEE HLA/RTI와 OMG DDS 미들웨어를 사용해서 분산 시뮬레이션을 수행하고 전체 시뮬레이션 수행 시간을 측정하고 비교해보았다. 성능 평가 결과를 통해서 DDS를 사용하는 시뮬레이션 수행 속도가 HLA/RTI를 사용하는 것에 비해 최소 1.14배 이상 빠른 것을 확인할 수 있었다.
고성능 CPU의 개발과 고속 통신 기술의 발전은 네트워크 기반의 지능형 서비스 로봇 개발에 대한 연구가 활성화 되는 데에 많은 공헌을 하였다. 로봇 소프트웨어는 로봇의 올바른 수행과 사용자의 안전을 보장해야 하며, 이를 지원하기 위해 로봇 소프트웨어를 구성하는 컴포넌트의 QoS 보장에 대한 연구가 절실히 요구된다. 로봇 컴포넌트의 QoS는 컴포넌트가 원하는 데이터의 흐름을 가능하게 하여 안정적으로 수행함을 목적으로 하며, QoS를 보장함으로써 이러한 로봇의 지능화와 안정성을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 제한된 자원을 가진 로봇 플랫폼 상에서 운용되는 로봇 컴포넌트들이 요청한 QoS를 최대한 보장하도록 하는 QoS 프레임워크를 설계하고 구현하였다. 또한 QoS의 요청에 대한 응답시간을 측정하고 그에 따른 성능분석 결과를 제시한다.
자율 주행 차량은 주변 환경의 정보를 수집하는 센서, 측정된 데이터를 판단하는 제어 모듈로 구성된 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)을 기반하고 있다. 최근에 자율주행 기술에 대한 관심이 증가함에 따라 ADAS 입문 개발자들 및 학습자들을 위한 손쉬운 개발프레임워크가 필요하다. 그러나, 기존 개발 및 검증 방식은 고성능 자동차 시뮬레이터를 기반하기 때문에 검증 방법의 복잡성 및 고비용 등의 단점이 있다. 또한, 대부분의 방식은 시뮬레이터로부터 ADAS에서 필요로 하는 센싱 데이터를 직접 제공하지 않으므로 검증 신뢰성의 한계가 있다. 본 논문에서는 기존 방식들의 문제점들을 극복하는 3D 자동차 시뮬레이터를 활용한 상호작용형 ADAS 개발 및 검증 프레임워크를 제시한다. 영상인지 기반의 인공지능을 적용한 ADAS를 3D 자동차 시뮬레이터에서의 가상센서로 구현하고, 실제 시나리오에 자율주행 검증을 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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