본 논문에서는 음성호와 멀티미디어호가 공존하는 환경에서 트래픽의 특성을 이용한 두 가지 적응적 채널할당 기법들을 제안하고 분석한다. 제안된 채널 할당 기법들은 매크로셀과 마이크로셀이 중첩되어 있는 계층셀 구조 환경에서 저속 음성호의 마이크로셀로의 오버플로우와 테이크백, 적응성 멀티미디어호의 매크로셀로의 오버플로우 및 테이크백을 허용한다. 또한 제안하는 채널할당기법 II[5]에서는 비적응 성호의 QoS보장을 위하여 적응성호의 채널 전송속도를 조절하여 비적응성호에게 제공할 수 있도록 하였다. 제안된 기법들은 각 계층에 따라 2차원 마코프 과정을 이용하여 분석되었으며, 본 논문에서는 제안하는 기법 떼 대한 수학적인 분석 모델을 제시한다. 제안하는 2가지 적응적 채널 할당 기법과 수학적인 분석의 결과는 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 고정적인 시스템 및 계층셀 구조를 고려한 2가지 기존 시스템들과 성능을 비교하였다. 또한 제안하는 기법들의 효율을 확인하기 위하여 오버플로우와 테이크백 확률을 도출하였다. 시뮬레이션 결과 제안하는 2가지 기법 모두 고정적인 시스템 및 기존 시스템에 비해 채널의 효율적인 사용 및 핸드오프 호 강제종료율의 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
트래픽의 엄청난 양과 함께 급격한 증가로 인하여 네트워크 장비들의 성능이 중요한 이슈가 되고 있다. 방화벽 또는 부하분산기와 같이 패킷을 처리하는 네트워크 장비에서 성능에 영향을 주는 주요한 기능 중에 하나가 네트워크 필터링이다. 본 논문에서는 네트워크 필터링의 탐색 방법 중의 하나인 기존 트라이 방법의 성능을 개선하기 위하여 캐시를 적용한 트라이를 제안한다. 클라이언트와 서버 사이의 패킷 교환에서 한 번에 다수의 패킷이 송수신되는 경우에 대하여, 기존 방법은 동일한 탐색을 반복적으로 수행한다. 반면, 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 방법에 캐시를 적용하여 불필요한 반복 탐색을 방지함으로써 네트워크 필터링 성능이 향상될 수 있다. 기존 방법과 제안 방법을 이용한 네트워크 필터링 실험을 수행하였다. 실험결과는 제안 방법이 기존 방법에 비하여 최대 초당 790,000개의 패킷을 더 처리할 수 있었음을 보여준다. 캐시 리스트 크기가 11일 때, 메모리 사용 증가량(7.75%) 대비 성능 개선(18.08%)이 가장 우수하였다.
네트워크의 고속화와 다양한 응용 서비스의 등장으로 오늘날의 네트워크 트래픽은 복잡해지고 다양해졌다. 지금 이 순간에도 수 많은 응용들이 나타나고 사라지기를 반복하고 있는데, 이러한 다양한 트래픽의 변화에 현재의 트래픽 분류 시스템은 빠르게 대처 하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 새롭게 출현하는 응용에 빠르게 대처할 수 있는 응용 인식 시스템을 제안한다. 응용 인식 시스템은 빠르게 변화하는 네트워크 환경에서 응용프로그램들의 이름을 인식하여 새로운 응용의 출현과 기존 응용의 변화 추이 등의 정보를 제공한다. 본 논문에서 빠르고 정확한 응용 인식을 위해 HTTP 프로토콜의 Host 필드를 이용한다. Host 필드의 domain정보를 추출하여 응용의 이름을 임시로 정하고 추후 관리자의 개입을 통해 응용의 이름을 확정 짓는 구조이다. 단순히 응용의 이름만을 알아내는데 그치지 않고 응용마다 고유의 Client IP를 카운팅하여 분석 대상 망에서 많이 사용된 응용들을 알아 낼 수 있다. 또한 응용 인식을 통해 나온 응용들을 트래픽 분류 시스템에 등록하여 기존에 분석 되지 않았던 새로운 응용들에 대한 분석도 가능하게 된다. 제안한 방법은 학내 망에서의 실험을 통해 결과를 도출하고 시나리오 별로 결과를 나눠서 분석함으로써 타당성을 증명하였다.
오늘날, 다양한 공학분야의 현장에서 제품개발을 위한 시간 및 비용을 단축하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하고 있다. 시뮬레이션의 범위가 점차 넓어짐에 따라 기계, 유압, 전기, 열 등의 여러 개의 물리 영역을 포함하는 복잡하고 다양한 공학분야의 시스템을 멀티도메인으로 구성하여 통합적인 시뮬레이션을 하는 방법이 필요하다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 시뮬레이션을 효과적으로 기술하고 구현할 수 있도록 고안한 언어가 모델리카이다. 시스템을 모델링하고 시뮬레이션 하기 위해서는 물리적 모델을 크게 인과적 접근과 비인과적 접근으로 구분할 수 있다. 모델리카의 가장 큰 특징은 비인과적 프로그래밍 방식으로, 본 연구에서는 비인과적 프로그래밍인 모델리카에 대한 간단한 개념과 사용법을 소개하고 모델리카를 이용하여 2자유도 시스템의 진동해석과 그에 알맞은 파라미터를 설계하고자 한다.
플랜트 공사 현장에서 파이프 스풀은 플랜트 설비의 가장 중요한 요소이다. 현재 플랜트 공사장에서 파이프 스풀 관리는 수기 작성을 통해 적재 위치 및 작업 내역을 관리하고 있다. 그러나 현재 현장에서는 작업자의 임의적인 파이프 스풀의 이동과 제작 또는 설치해야 할 파이프 스풀을 찾지 못했을 경우 비슷한 파이프 스풀을 가지고 와 다시 제작하는 현상이 발생하고 있다. 이에 파이프 스풀의 위치를 정확하게 알 수 없기 때문에 파이프 스풀을 찾기 위한 인건비와 시간이 소요되며, 분실에 대한 관리가 되지 않는 상황이다. 이에 파이프 스풀에 UHF RFID 태그를 부착하고 차량에 UHF RFID 리더 및 안테나를 장착하여 파이프 스풀의 위치를 찾을 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템을 활용하여 현장 테스트를 진행한 결과 98% 이상의 위치 정보 인식이 가능했으며, 손실된 2%의 미 인식 태그는 작업자에 의한 보정을 통해 100%의 관리가 가능함을 확인할 수 있었다. 향후 제안된 시스템 도입으로 인건비와 분실 파이프에 대한 관리가 원활하게 이루어질 뿐만 아니라 특정 공간에 적재되어있는 물품관리에도 활용될 것으로 전망한다.
클라우드 컴퓨팅 기술과 스마트 장치 기술의 발전은 다양한 분야에서 그 영향력을 확대하고 있다. 콘텐츠 서비스에 있어서 콘텐츠를 안전하게 보호하기 위한 DRM(digital rights management) 기술은 매우 중요한 요소로 다양한 스마트 장치에서 시간 및 장소의 제약 없이 서비스를 제공하기 위해서는 DRM 기술 간의 상호 운용성(interoperability)을 해결해야 한다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 DRM 기능들을 서비스로 제공하는 DRM 클라우드를 연구하여 서로 다른 DRM 기술들을 서비스로 제공함으로써 상호 운용성을 해결하고자 한다. 즉, 서로 다른 DRM이 적용된 콘텐츠를 스마트 장치에서 사용하고자 할 때 DRM 클라우드로부터 해당 DRM 모듈과 기능들을 SaaS와 같은 서비스로 콘텐츠의 사용을 제어한다. 이를 위해 DRM 클라우드 사용자와 DRM 클라우드 간의 원활한 서비스 호출과 제공을 수행하는 중개자인 DRM Proxy의 기능과 구조를 정의하고 구현 결과를 기술한다.
최근 우리 생활에 스마트 기술의 빠른 전파 때문에 정보 과학 및 기술 분야에 있어서는 스마트 폰의 소프트웨어 보안성이 중요한 이슈가 되고 있다. 보안성 중요 시스템인 스마트 폰은 은행 서비스, 유비쿼터스 홈 관리, 항공 고객의 검색 등의 서비스 시스템에 이용되기 때문에 비용의 리스크, 손실의 리스크, 이용가능 리스크, 그리고 사용상의 리스크에 관련 되어 있다. 스마트 폰의 보안성 이슈는 이들의 관찰된 고장들을 사용하여 소프트웨어 장애 분석을 하는 것이 핵심 접근 방법이다. 본 연구에서는 손으로 조작하는 디바이스들의 수렴하는 보안성과 신뢰성 분석 기법을 얻기 위해서 결함 트리 분석 (FTA)와 고장 모드 효과 분석(FMEA)을 사용하여 스마트 폰의 소프트웨어 보안성 분석을 위한 하나의 유효한 통합적 프레임 워크를 제안한다. 그리고 만약 하나의 고장 모드 효과 분석이 더욱 더 간단해지면 스마트 디바이스들의 보안성 개선뿐만 아니라 고장효과 의 감소를 위해서 제안된 통합적인 프레임 워크는 핵심 해법이 됨을 논의한다.
석유화학산업에서는 많은 복잡한 공정과 고온, 고압으로 가연성과 반응성을 가진 화학물질을 사용$\cdot$저장하고 있기 때문에 화재 및 폭발사고의 가능성이 잠재하고 있다. 화학공장은 특성상 BLEVE (Boiling Liquid Expanding Vapor Explosion)와 Fireball이 일어날 가능성이 높다. 본 연구에서는 BLEVE와 Fireball에 의한 폭발 영향평가를 위하여 모델을 제시하고 피해를 예측 할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. BLEVE는 단열 팽창 모델, 등온 팽창 모델, 물리적 폭발모델을 Fireball은 Solid 모델을 사용하였으며 모델의 매개변수의 민감도를 분석하였다. 또한, 벤젠, 톨루엔, 메타-자일렌의 BLEVE와 Fireball에 의한 폭발량 등의 피해를 산정하였다.
디지털 홀로그래피 간섭패턴은 상당히 많은 자원들(고가의 광학장비 혹은 복잡한 컴퓨터 연산)을 소모함으로써 얻을 수 있는 디지털 콘텐츠이다. 본 논문에서는 이런 고가의 콘텐츠인 디지털 홀로그래피 간섭 패턴의 소유권을 보호하기 위해 홀로그램 영역과 주파수영역에서의 디지털 워터마킹 기법들을 제안하였다. 홀로그램영역에서 워터마킹 기법은 주파수영역에서 제안한 2차원 이산 웨이블릿 변환(2-dimensional discrete wavelet transform, 2DDWT)을 기반으로 하는 기법과의 비교를 위한 것이다. 제안한 두 가지 기법 모두 데이터의 압축 및 전송과정에서 생길 수 있는 공격들에 대해 비교적 강인한 특성을 보였다. 특히, 2DDWT 기반의 워터마킹 기법은 공격 후 추출한 워터마크가 3%이하의 낮은 에러율을 보였다. 이는 기존의 광학기반의 워터마킹 알고리즘들에 비해 매우 향상된 결과이다.
일반적으로 우리가 생활을 하면서 필요한 간단한 물품은 집 근처에 위치하고 있는 슈퍼마켓등과 같은 판매점을 통하여 구입하고 있다. 판매점에는 물품뿐만 아니라 판매점 관리를 위한 관리인원 및 결재기기 등이 판매점이라는 하나의 공간에 있는 것이다. 이같은 일반적인 판매점의 환경이 정보통신기술(ICT)의 발전 및 융복합의 결과로서 서서히 '무인 마켓'으로의 변화를 맞이하고 있다. 무인마켓은 단어가 갖는 의미 그대로 마켓을 운영하는 사람이 없는 환경을 말한다. 대표적인 변화의 예로는 아마존의 무인판매점 형태인 '아마존 고'를 들 수 있다. 또한 중국에서는 무인 마켓의 사용 및 전망이 매우 의미있게 성장하고 있다. 본 연구에서는 무인마켓에 대해 미국 및 중국 시장을 중심으로 현 상황을 알아보고, 향후 발전 전망에 대해 기술하였다. 또한 무인 마켓에 필요한 주요 핵심 상황에 대해 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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