본 논문에서는 촉각지원 네트워크 협업 테스트베드의 구현을 소개한다. 네트워크 촉감 상호작용을 위한 효율적인 실험 환경을 구축하기 위해서는 네트워크 제약 조건들을 정밀하게 조절하는 것이 가능하면서 사용자가 직접 경험을 통해서 현실감의 정도를 느낄 수 있어야 한다. 제안된 촉각지원 네트워크 협업 테스트베드는 본 요구사항을 만족시키기 위하여 두 대의 Phantom Omni 디바이스를 마스터 슬레이브 구조로 연결하고 FreeBSD (dummynet) 기반의 네트워크 에뮬레이터를 포함한다. 본 네트워크 에뮬레이터는 다양한 환경의 네트워크 시나리오를 지원하기때문에 촉감 상호작용의 질과 네트워크 간의 상관성 파악 및 네트워크 제약 보상 기법의 검증에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 한 예로써 이를 기반으로 UDP 가 TCP 보다 촉감 상호작용에 더 적합한 프로토콜임을 보이는 실험을 소개하고 현실감있는 촉각지원 네트워크 협업 시스템을 위한 네트워크의 요구 조건을 살펴본다.
Waterfall 모델에서의 소프트웨어 개발 단계는 사용자로부터 요구 사항을 정의하고, 이것이 다음 단계의 input 이 되어 개발자에 의해 작업이 진행되는 개발 양식을 따른다. 시스템 요구 사항을 정의할 때에, 프로세스 관점에서 사용자 업무를 이해하고, 이 프로세스에서 사용되는 시스템과의 관계를 정의하여 요구 사항으로 함께 정의한다면, 단순한 시스템의 기능을 정의하여 개발하는 것 보다 시스템의 사용 목적을 이해하고 개발하게 됨으로써, 더 만족도 높은 시스템으로 개발할 수 있게 된다. 프로세스 관점에서 이해하고 정의하는 시스템의 요구 사항은 시스템 보수 작업(Maintenance)시에도 시스템의 상황이 현재 업무 프로세스와 어떻게 연계되어 있는지 파악하기 용이하고, 테스트 단계에서도 테스트 조건이나 테스트 시나리오로서도 활용이 가능하다. 새로운 업무를 담당하는 사람에게도 시스템 개발 요구 사항에서 정의된 업무 프로세스 맵(Map)이 관련 업무를 파악할 수 있는 기초 자료로 재 활용 될 수도 있다. 비즈니스 프로세스 리엔지니어링에서 사용하는 비즈니스 프로세스 맵핑(Mapping) 기술을 소프트웨어 개발 방법론에 적용하여, 요구 분석 단계에서 사용하는 분석 도구로서의 응용을 제안하고자 한다.
기존 첨단안전차량의 개발시 실제 자동차를 활용하여 주행제어시스템을 개발을 하고 있다. 본 논문에서는 임베디드지능형자동차를 활용하여 자율주행제어시스템을 설계하고 테스트하여 개발에 소모되는 에너지와 비용을 절약할 수 있는 방식을 제안 한다. 본 논문에서 설계한 제어시스템은 임베디드 지능형 자동차에 설치되어 실제 도로와 유사한 환경으로 구축된 테스트베드에서 영상을 통해 감지한 차선정보와 적외선 거리 센서를 통한 장애물 정보를 통합하여 주변 상황을 판단, 적절한 주행 시나리오를 선택하는가를 테스트 하였다.
친환경선박법에서 샤프트제너레이터(shaft generator)는 친환경선박 해당 기자재로 정부와 선주의 높은 관심을 보이고 있다. 하지만, 선박에서 신기술을 적용하기 위해서는 높은 신뢰성을 요구하고 있으며, 이를 위한 검증 방법으로 HILS(hardware in loop system)테스트를 사용한다. 이에, 본 논문에서는 샤프트제너레이터를 적용한 터그보트의 HILS 테스트를 위해, 샤프트제너레이터를 모델링하고 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션을 통해, 시나리오에 따라 샤프트제너레이터의 충방전이 동작하는 것을 검증하였다.
정형적 명세를 이용하면 원시코드의 복잡함에 방해받지 않고 필요한 구현 정보를 테스트 프로그래머가 얻을 수 있다. 특히 웹 기반 소프트웨어는 정형적 명세로 시스템에 대한 외부 입력과 반응을 잘 나타낼 수가 있다. 이 논문에서는 정형적 명세를 이용하여 테스트 데이터를 추출하는 방법을 제안한다. 복잡하고 구성요소가 다양한 웹 어플리케이션의 기능을 Object-Z 정형 명세언어를 이용하여 핵심적으로 나타낸다. 정형 명세에서부터 상태모델을 구성하고 최상위 레벨의 STD에서 세부적으로 STD를 추가하여 테스트 시나리오를 추출하였다. 실험 대상은 보안과 정확성을 요하는 웹 뱅킹 시스템으로 정하고 계좌이체 과정의 테스트 데이터를 추출하였다. 제안한 방법은 사용기반 테스트 기법과 결합하여 웹 소프트웨어의 테스트 자동화에 중요한 요소가 될 것이다.
본 연구에서는 임분 단위에서 산림의 이산화탄소 흡수 및 저장 기능을 최적화 할 수 있는 최적의 산림시업체계를 도출하고자하였고, 이를 위해 임분 생장모델과 Simulated Annealing 휴리스틱 기법을 적용하여 임분탄소 최적화 프로그램을 개발하였다. 휴리스틱 알고리즘에서 최적해를 찾기 위해 반복 실행 되는 과정에서 더 이상 최적해을 찾지 못하고 목표 값이 어떤 일정한 값(Local Optimum)에 계속 머무는 현상을 해결하기 위해 임계치를 적용하며, SA 휴리스틱 기법에서는 열균형테스트를 이용하고 있다. 개발된 프로그램을 이용하여 3가지 산림 시업 시나리오에 대한 비교 분석을 실시하기 위해 프로그램을 실행한 결과, 목재수확량의 경우 목재수확량을 최대를 목표로 한 대안이 3개 시나리오 가운데 목재수확량이 가장 높은 것으로 나타났으며, 또한 탄소저장량에서도 탄소저장량을 최적화한 대안이가 탄소저장량이 가장 높은 것으로 나타나 프로그램이 목적에 맞게 개발된 것으로 판단됐다. 또한 열균형 테스트의 온도저감율을 조정하여 프로그램을 반복실행하여 온도저감율이 프로그램 실행 시에 미치는 영향을 분석한 결과 온도저감율에 따라 출력되는 목적함수의 최적값과 프로그램 반복횟수가 영향을 받는 것으로 나타나 프로그램 실행을 최적으로 하기위해 온도 저감율의 파라미터 값을 0.1로 설정하였다.
ERP(Enterprise Resource Planning) 시스템의 성공적인 도입 및 운영에 있어 교육은 핵심성공 요인 중 하나로 밝혀져 있다. 그러나 ERP시스템 벤더와 도입 기업 모두 실제 프로세스 처리 사례의 정형화된 정보를 제공하지 못해 사용자에게 효과적인 비즈니스 프로세스 교육 방안을 제시 못하고 있는 실정이다. 또한, ERP 시스템에 대한 벤더의 불완전한 테스팅은 결국 불충분하고 비효과적인 사용자 교육으로 이어지고 있다. 본 논문에서는 ERP 시스템의 테스팅과 교육용 시나리오를 작성하기 위한 프레임웍인 SF-ETT (Scenario Framework for ERP Testing and Training)를 제시하고 있다. SF-ETT는 uniERPII를 위한 통합 테스트 시나리오 프로젝트를 통해 정립된 프랙티스 기반 ERP 테스팅 시나리오 작성 프레임웍을 확장하여 설계된 것이다. SF-ETT는 ERP 시스템의 사용자가 실질적으로 이해하는 비즈니스 프로세스의 실체를 기반하여 구성되어 프랙티스(Practice) 정의, 표기 방법, 프레임웍 구조를 제시한다.
현재 디지털 만화 컨텐츠의 온라인상에서의 유통은 불법유통 및 저작권 보호체계의 미비 등으로 유통서비스 자체가 불안한 상태이다. 이러한 문제를 해결하기 위한 유통 모델 제시나 저작권 보호를 위한 연구가 국외에서는 활발하게 진행되고 있지만 국내에서는 아직 시작 단계에 머물러있다. 본 논문에서는 국제 표준화 기구에서 통용되는 MPEG-21, IMPREMATURE, FILGRANE과 같은 프로젝트의 디지털 콘텐츠 유통 모델을 분석하여, 디지털 만화콘텐츠 분야에 DRM 기술을 활용한 서비스 시나리오의 적용성을 모색해 보았다. 따라서, 디지털 만화 콘텐츠 분야를 대상으로, 다양한 실제 요구사항 및 비즈니스 모델을 지원할 수 있는 DRM을 적용한 유통 모델을 정의 할 수 있는 시나리오를 개발하였다. 세부 개발내용으로는 첫째, 표준 및 대표적 국제 사례의 DRM 유통 모델을 분석하고, 둘째, 디지털 만화 콘텐츠 유통 시나리오를 제시하며, 마지막으로, 디지털 만화 콘텐츠의 안전한 유통(secured distribution)을 위한 서비스 시나리오를 제안하였다. 본 논문의 연구결과물은 DRM의 적용 테스트베드로서 그 파급효과가 기대되는 디지털 만화콘텐츠 분야에 대한 서비스 시나리오가 디지털 보호 유통 기술 및 서비스 모델에 효과적으로 적용될 수 있는 기초연구를 제안하였다.
사물인터넷에 사용되는 소형 통신 기기들은 적은 메모리 용량과 느린 연산 속도 때문에 고급 암호기법을 적용하지 못하기 때문에 각종 해킹에 취약하다. 본 논문은 433MHz 대역에서 동작하는 소형 송신기들의 인증 신뢰도를 높이기 위해 RF지문을 도입하고 분류 알고리즘으로 CNN (convolutional neural network) 을 사용한다. 각 송신기가 전송하는 프리엠블 신호를 소프트웨어정의라디오를 사용하여 추출하고 수집하여 학습 데이터 집합으로 만들고, 이를 신경망을 학습시키는 데에 사용한다. 네 가지의 시나리오에서 20개의 송신기의 식별을 테스트한 결과 높은 식별 정확도를 얻을 수 있었다. 특히 학습 데이터 수집 시의 위치와 다른 위치에서 테스트를 수행한 시나리오에서, 그리고 송신기가 걷는 속도로 이동하는 시나리오에서 각각 95.8%, 92.6%의 정확도를 산출함을 알 수 있었다.
고안전성이 요구되는 내장형 소프트웨어의 경우 극히 낮은 확률로 발생하는 오류로 인하여 전체시스템의 안전에 치명적인 상황을 야기할 수 있으므로, 철저한 안전성 검증이 요구된다. 모든 가능한 실행경로를 고려해야 하는 안전성 검증의 고비용 문제를 해결하기 위하여, 기존연구에서는 안전성 특질기반 테스트 대상함수를 추출하여 테스트 시나리오 생성하는 생성기를 개발하여 검증 효율을 높이는데 기여하였다. 그러나 기존의 도구는 함수포인터를 탐색 하지 못한 문제와, 변수에 대한 규칙 부족문제 그리고 모듈화 되지 않아 유지 및 보수가 어려운 문제가 있었다. 본 논문에서는 기존도구의 문제점들을 개선하여 정확도를 높인 새로운 함수탐색기를 소개한다. 개발된 함수탐색기는 모듈화 되어 차후에 수정 및 보완 문제에 대하여 유연하게 대처할 수 있게 하였다. 개선된 함수탐색기를 OSEK/VDX[1] 기반의 개방형 차량전장용 운영체제인 Trampoline을 대상으로 테스트 해 본 결과 기존 도구보다 약 68%의 높은 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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