최근 소셜 미디어의 성장과 디지털 기기의 활용이 증가함에 따라 기하급수적으로 데이터가 급증하고 있다. 기존 디스크 기반 분산 파일 시스템은 I/O 처리 비용 및 병목 현상으로 인해 데이터 처리나 데이터 접근 성능에 한계가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 메모리에 데이터를 관리하는 캐시 기법이 활용되고 있다. 본 논문에서는 분산 메모리 환경에서 부하 분산을 처리하기 위한 캐시 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 노드의 메모리의 크기가 서로 상이한 환경에서 메모리 크기에 따라 데이터를 분배하고 노드의 부하가 발생할 경우 핫 데이터를 재분배한다. 또한, 캐시 항목의 재사용 가능성, 사용 빈도수, 접근 시간을 고려한 캐시 교체 기법을 제안한다. 성능 평가를 통해 제안하는 분산 캐시 기법이 기존에 캐시 관리 기법에 비해 우수함을 입증한다.
본 논문에서는 물류 중소 IT기업과 학부 프로젝트 교과목을 연계하여 기업 실무 주제인 로컬 푸드 재고관리시스템을 공동개발하고 솔루션화하는 프로젝트 중심 교육사례를 연구하였다. 기존 이론 및 텀 프로젝트 진행방식에 탈피하여 기업의 실무 프로젝트를 대상으로 기업의 실무자가 멘토로 참여하여 프로젝트 주제를 제시하고 학생들이 그 주제의 시스템을 개발하였고 기업 실무자와 토의하는 과정에서 실무적인 지식을 습득하게 유도하였다. 이러한 방식을 통하여 상호 최신기술을 공유하고 물류 비즈니스 도메인을 이해하는 기회가 되었으며 프로젝트 수행을 위해 필요한 비용, 품질, 납기에 대하여 학생 스스로 이해하고 해결해 가는 경험을 하였으며 자신감을 얻을 수 있었다. 기업은 시제품 개발을 위한 비용절감과 우수인력을 교류할 수 있는 기회가 되었다.
차세대 IT유망 교육 분야로 지능로봇 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 지능로봇은 실세계의 인간 세계와 가장 근접한 환경을 많이 고려하고 있기 때문에 인간의 행위 혹은 판단 능력을 기능으로 제공할 수 있어야 한다. 이와 같은 이유로 최근 로봇 교육은 다양한 하드웨어 형태의 로봇뿐만 아니라, 많은 기능을 포함한 서비스 컴포넌트 아키텍처 형태의 소프트웨어 로봇 개발 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 RDS를 이용한 창의적 문제해결 학습방법에 관하여 제안한다. RDS는 소프트웨어 모듈로서 지능로봇을 제어하거나 프로그램하기 위한 소프트웨어 도구이다. 지능로봇 통합 개발 표준화를 고려한 컴포넌트 프레임워크를 활용하여 다양한 지능로봇의 형태와 여러 환경을 3차원 공간의 시각적 시뮬레이션 환경으로 제공하고 교육시간과 적은 비용으로 지능로봇 실험 환경을 제공할 수 있다.
최근 무선 센서 네트워크는 광범위한 분야에서 적용되어 사용되고 있다. 많은 수의 센서 노드 간의 통신으로 이루어지는 무선 센서 네트워크는 각 센서 노드에 부착된 센서들을 이용하여 주변 환경의 데이터를 획득한다. 네트워크 결함이나 토폴로지 변화와 같은 가변적인 상황에서도 질의 결과의 높은 정확도를 위한 설계 요구조건 및 적합한 라우팅 알고리즘을 구성하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 네트워크 결함이나 토폴로지 변화에서도 높은 정확도를 보이는 새로운 라우팅 기법을 제안한다. 응용에 따라 수 개의 단일 경로 기반의 라우팅 트리를 생성하고 수집된 결과에서 가장 높은 정확도를 보이는 데이터를 최종 질의 결과로 반환한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 라우팅 기법과 성능을 비교하였다. 그 결과 기존의 기법과 마찬가지로 정확도가 높은 결과를 보였음에도 데이터 전송량을 약 70% 감소시키는 것을 확인할 수 있었다.
한 소스로부터 다수의 싱크로의 데이터 멀티캐스팅은 통신 비용 절약 뿐 아니라 효율적인 에너지의 사용을 위해 이루어진다. 무선 센서 네트워크에서, 지금까지의 멀티캐스팅 위한 방안들은 대부분 하나의 소스와 다수의 고정적인 싱크들 사이의 최적화된 멀티캐스트 트리로 만들어진다. 하지만 전쟁 지역에서의 적군 감지 시스템, 재난지역 구조 시스템 등의 실질적인 응용들에서, 싱크는 자신의 미션을 수행하기 위해 이동성을 가지고 센서 네트워크를 돌아다닐 것이다. 불행히도 싱크의 이동성은 전체 멀티캐스트 트리의 빈번한 재구성을 초래하고 이것은 제한된 배터리를 가진 센서들의 에너지 고갈을 야기시킨다. 그러므로, 우리는 지역적인 멀티캐스트 트리의 재구성을 통해 다수의 이동 싱크를 지원하는 에너지 효율적인 멀티캐스트 프로토콜을 제안한다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안된 방안이 기존 연구들 보다 에너지 자원 관리 측면에서 더 효과적임을 보인다.
스마트폰과 모바일 환경이 발전하면서 개인의 업무 수행을 위한 시간과 공간의 제약이 사라지고 있다. 기업은 클라우드 컴퓨팅을 통하여 비용을 절감하고 사업의 범위를 빠르게 확대할 수 있게 되었다. 다양한 클라우드의 사용이 확대되면서 사용자, 데이터, 어플리케이션의 경계가 사라지고 있다. 경계(Perimeter)을 기준으로 하는 전통적인 보안 접근은 클라우드 환경에서 효용을 잃어가고 있다. 이에, 본 논문에서는 클라우드 환경에서 기존 Network Access Control(NAC)의 한계를 기술하고 이를 보완한 네트워크 보안 기술을 제안한다. 관련연구로 SDP에 대해서 설명하고, NAC의 한계를 극복하기 위해 SDP(Software Defined Perimeter)를 융합하고 동시에 클라우드 환경의 지원을 위한 새로운 프레임워크로의 역할을 설명한다. 본 논문에서 제안한 새로운 프레임워크는 물리적인 부분과 소프트웨어적인 부분에 SDP 기술을 적용하여 IP 기반이 아닌 신원 중심 접근제어 제공, 암호화된 세그먼트 관리, 동적정책관리 등을 지원하는 소프트웨어 기반의 네트워크 보안 솔루션을 제안한다.
IaaS는 인프라 하드웨어를 소유하지 않고 필요에 따라 임대하는 새로운 방식의 컴퓨팅 서비스로서 비용측면에서 매우 효율적인 것으로 알려져 있다. 일반적으로 사용량에 따른 과금 방식을 채택하므로 인프라 비용에 민감한 서비스를 운영하기에 적합하다. 이러한 서비스를 운영하는 책임자는 예상되는 소요 비용을 조기에 파악하여 클라우드 활용 정책을 적시에 변경하기를 원할 것이다. 그러나 클라우드 서비스 제공자들은 십수시간 지연된 과금 정보를 제공하여 신속한 대처가 불가능하다. 본 논문에서는 가상 머신 인스턴스 수준에서 사용량을 모니터링하고 이에 기반하여 실시간 IaaS 비용 예측 모델을 제안한다. 이 모델 검증을 위하여 1학기 동안의 공용 클라우드 기반의 PC 실습실 서비스를 운용하였으며, 이를 통하여 부과된 실제 금액과의 차이는 평균 5.2% 이하임을 확인하였다.
In the present day context of changing information needs of the farmers and diversified production systems there is an urgent need to look for the effective extension support system for the small and marginal farmers in the developing countries like India. The rapid developments in the collection and analysis of field data by using the spatial technologies like GPS&GIS were made available for the extension functionaries and clientele for the diversified information needs. This article describes the GIS and GPS based decision support system in precision agriculture for the resource poor farmers. Precision farming techniques are employed to increase yield, reduce production costs, and minimize negative impacts to the environment. The parameters those can affect the crop yields, anomalous factors and variations in management practices can be evaluated through this GPS and GIS based applications. The spatial visualisation capabilities of GIS technology interfaced with a relational database provide an effective method for analysing and displaying the impacts of Extension education and outreach projects for small and marginal farmers in precision agriculture. This approach mainly benefits from the emergence and convergence of several technologies, including the Global Positioning System (GPS), geographic information system (GIS), miniaturised computer components, automatic control, in-field and remote sensing, mobile computing, advanced information processing, and telecommunications. The PPP convergence of person (farmer), project (the operational field) and pixel (the digital images related to the field and the crop grown in the field) will better be addressed by this decision support model. So the convergence and emergence of such information will further pave the way for categorisation and grouping of the production systems for the better extension delivery. In a big country like India where the farmers and holdings are many in number and diversified categorically such grouping is inevitable and also economical. With this premise an attempt has been made to develop a precision farming model suitable for the developing countries like India.
최근 컴퓨터 하드웨어의 성능이 증가함에 따라, 휴대용 전자 기기 뿐만 아니라 개인 컴퓨터에서도 더 사실적인 컴퓨터 그래픽 물체들을 생성하고 보여줄 수 있게 되었다. 이러한 이유로, 컴퓨터 그래픽을 포함한 디지털 콘텐츠는 더 계산적 비용이 높은 사실적인 가상의 물체들을 다양한 기기에서 실시간으로 표현하는 것을 요구한다. 멀티-플랫폼에서 구동되며 컴퓨터 그래픽을 포함한 게임, 애니메이션 등의 콘텐츠의 제작을 돕기 위해서는 유니티와 언리얼 엔진과 같은 기술들이 주로 사용된다. 시뮬레이션에서 더 사실적인 가상의 물체의 움직임을 표현하기 위해서는, 가상의 물체는 다른 물체들과 충돌해야 하며 현실세계와 비슷한 반응을 보여야 한다. 하지만, 다이나믹 시뮬레이션은 많은 계산 비용을 요구하나, 대부분의 휴대용 기기들을 이러한 다이나믹 시뮬레이션을 실시간으로 제공하지 못한다. 본 논문에서는 GPGPU 계산을 이용하여 구형 물체와 실시간으로 충돌 및 반응을 수행하는 천 시뮬레이션을 제안한다. 제안된 방법이 사실적인 디지털 콘텐츠에 유용할 것으로 기대된다.
스마트폰의 대중화와 IoT 기술의 발달로 데이터 수집이 쉬워지며 공익을 위해 이를 분석하는 것이 가능해졌지만, 개인정보 유출의 가능성으로 인해 다수의 사용자는 자발적으로 데이터를 제공하는 것에 우려를 표한다. 이러한 문제해결을 위해 개인정보를 보호하면서 데이터 수집을 가능하게 하는 프로토콜에 관하여 연구하였다. 본 연구에서는 자료 교란, 전통 암호, 그리고 동형암호를 이용한 알고리즘들의 성능에 대해 분석하였으며 정확도, 메시지 길이, 그리고 계산 지연시간의 3가지 단위를 이용하여 비교 분석하였다. 실험 결과를 통해 자료 교란 방식은 연산 속도가 빠르고 정확도는 낮으며, 반면에 전통 암호 알고리즘은 효율성이 떨어지지만 100%의 정확도를 보장한다는 점을 확인하였다. 동형 암호 알고리즘은 암호화된 데이터에 대해 복호화 없이 연산을 수행하는 방식이므로 상대적으로 개인정보보호에 효과적이지만, 높은 비용이 발생하였다. 그러나 동형 암호 알고리즘의 주요 비용인 사칙연산은 분산 처리하여 비용을 낮출 수 있으며, 통계수치 분석과 같은 연산은 데이터 개수와 상관없이 복호화가 단 한 번만 수행된다는 장점을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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