본 논문에서는 기존의 웹(인터넷)기반의 정보 제공 서비스의 범주를 벗어나, 음성 및 웹 브라우저 기반의 VoiceXML을 이용하여 웹과 음성 인터페이스를 동시에 사용할 수 있고 GPS 정보의 응용이 가능한 분산 환경 기반의 여행 정보 서비스를 제안한다. 기존의 여행 정보 콜 센터의 자동응답 서비스는 사전에 제작된 시나리오대로 운영돼 이용시간이 많이 걸릴 뿐 아니라 응답 내용을 바꿀 경우 시나리오를 다시 짠 후 녹음을 다시 해야 하는 불편함이 있었으나, 제안된 VoiceXML 기반의 여행 정보 시스템은 파일형태로 개별 대화 시나리오를 만들어 서버에 내장하는 방식으로 이루어져 시스템 개편이 쉬우며, GPS 정보를 이용한 사용자의 현 위치를 인지하고 이에 따른 다양한 여행 정보 서비스를 오지 환경과 같은 환경적 제약 변수에서도 쉽게 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
본 논문에서는 음성 입력으로 받아들인 멜로디를 MIDI 데이타로 변환하는 필터의 설계 방법과 분산 멀티미디어 환경에서 동작하는 입출력 서버 시스템인 MuX 환경에 적용하는 방법에 관해 기술한다. MuX는 다양한 입출력 디바이스와의 인터페이스를 위해 장치 독립적인 DLM(Dynamic Linking Module)을 사용하는데, 현재 MuX 시스템의 입출력 디바이스 인터페이스로 사용되는 웨이브 형식의 오디오 DLM과 MIDI(Musical Instrument Digital Interface) DLM의 기능을 보강하기 위해서 사람의 음성을 MIDI 데이타로 변환해주는 필터를 설계하고 구현하였다. MIDI 데이타의 입력 방식이 파일이나 MIDI 악기 외에도 사람의 음성 데이타로도 가능하므로 악기 연구에 익숙하지 않은 사람들도 MIDI 데이타를 입력할 수 있고, 미디어의 표현력이 증가되어 다양한 응용에 활용될 수 있다.
In this paper, we present the performance evaluation of the reliable cooperative media access control (RCO-MAC) protocol, which has been proposed in [1] by us in order to enhance system throughput in bad wireless channel environments. The performance of this protocol is evaluated with computer simulation as well as mathematical analysis in this paper. The system throughput, two types of average delays, average channel access delay, and average system delay, which includes the queuing delay in the buffer, are used as performance metrics. In addition, two different traffic models are used for performance evaluation: The saturated traffic model for computing system throughput and average channel access delay, and the exponential data generation model for calculating average system delay. The numerical results show that the RCO-MAC protocol proposed by us provides over 20% more system throughput than the relay distributed coordination function (rDCF) scheme. The numerical results show that the RCO-MAC protocol provides a slightly higher average channel access delay over a greater number of source nodes than the rDCF. This is because a greater number of source nodes provide more opportunities for cooperative request to send (CRTS) frame collisions and because the value of the related retransmission timer is greater in the RCO-MAC protocol than in the rDCF protocol. The numerical results also confirm that the RCO-MAC protocol provides better average system delay over the whole gamut of the number of source nodes than the rDCF protocol.
본 연구는 언제 어디서나 교육이 가능하도록 하는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 개념에 기반하여 유비쿼터스 학습 환경의 모형을 제안한다. 유비쿼터스 학습 환경은 환경 친화적 학습 스킴이며, 지리학적으로 떨어져있는 환경에서 디지털 매체를 사용하여 학생의 학습을 지원하는 것이다. U-Learning 모형은 웹 기반의 E-Learning 시스템이며, 학습자들이 유비쿼터스 학습 환경및 시스템과의 상호작용을 통해 지식과 기술을 습득하도록 하는 것이다. 교육은 학생 중심이지만, 학생은 학습 프로세스를 인지하지 못할 수도 있다. 소스 데이터는 내재된 객체로 존재하게 되지만, 학생들은 학습하기 위해 아무것도 할 필요가 없으며, 학생들이 움직이거나 학습 환경에 접할 때 장비 및 임베디드 컴퓨터들은 통신을 통해 학습 자료를 제공하게 된다.
인터넷의 활용범위는 정보의 검색 및 수집을 넘어서 여러 범위로 확대되고 있고 정보의 양 또한 방대해졌다. 그러나 필요한 정보를 찾기는 더욱 어려워지고 있고, 그에 따라 개인에게 맞는 정보를 제공해주는 시스템이 절실해지고 있다. 본 연구에서는 웹 서비스 기반위에 추론엔진을 사용하여 사용자에게 가장 적합한 상품을 검색하여 추천해주는 추천 시스템의 모델을 제시하고 있다. 현재의 웹 애플리케이션이 사용자에게 필요한 서비스를 제공하는데 비하여 애플리케이션마다 상이한 플랫폼의 구조와 분산된 환경에서 객체간의 통신을 쉽게 하고 통일된 개발을 위해 표준이 필요하게 되었다. 웹 서비스는 프로그램 언어에 독립적이고 상호 운용적 환경을 제공하기 위한 것으로 네트워크를 통해 기술하고 배포하여 실행시킬 수 있는 모듈화된 애플리케이션을 의미한다. 본 논문은 웹 서비스 기반위에 시스템을 구축함으로써 표준 웹 서비스의 실현 가능성을 가늠하고, 추론엔진과 결합하여 사용자의 정보와 변화하는 성향을 토대로 필요한 정보를 예측하여 추천하는 추천시스템 개발에 중점을 둔다.
무선 AP 측위 시스템은 기존 GPS 측위 시스템의 단점인 신호 왜곡, 신호 수신 불량을 극복할 수 있다는 장점으로 인하여 연구 및 실용화가 활발히 진행 중이다. 이 시스템의 특징은 실세계에 분포한 AP의 정보를 수집하여 DB화 한 뒤 탐색 되는 AP정보와 비교하여 측위를 진행한다. 수집된 데이터와 DB 데이터의 비교는 핑거 프린트 방식을 활용한다. 핑거 프린트 방식은 확률론적 모델링 방식으로 DB구성 시 한 위치에서 수집되는 데이터를 최대한 많이 얻어내 그 값의 평균값을 저장하여 측위에 사용하는 방식이다. 그러나 평균치를 활용하면 오차가 발생할 확률이 있다. 이러한 오차는 정확한 측위를 배경으로 하는 서비스에는 치명적인 약점이 된다. 본 논문에서는 기존에 사용하고 있는 무선 AP 측위 시스템의 특징에 대하여 설명하고 핑거프린트 적용에 있어서 발생하는 문제점을 해결하기 위한 실외 측위를 위한 AP 정보 이용 방안을 제안한다.
네트워크 및 컴퓨팅 기술의 발달로 실생활에서 일어나는 다양한 현상을 수치적으로 계산하고 분석할 수 있는 웹 시뮬레이션 서비스가 활발히 사용되고 있다. 이 논문에서는 웹 기반 열유체 시뮬레이션을 제공하는 e-AIRS(e-Science Aerospace Integrated Research System) 서비스의 개선 및 활용에 대해 기술한다. 2008년부터 서비스된 e-AIRS는 안정성에 일부 문제가 있어 사용자가 종종 원활한 시뮬레이션을 수행하기 어려움이 있었다. 이 문제를 해결하기 위하여 화면 갱신 방법 개선, 서비스 분산처리, 개인별 시뮬레이션 작업량 할당, 데이터 로딩 시간 감소, 등의 개선 작업을 수행하였다. 개선 후 사용자가 110명에서 606명으로 증가했음에도 안정성에 대한 요구사항은 감소하여 효과적으로 개선이 이루어졌음을 알 수 있다. 매 학기마다 분석되는 시뮬레이션 서비스 활용 내역 및 사용자 요구사항은 보다 나은 서비스를 제공하기 위해 사용될 것이다.
데이터 사이즈가 증가함에 따라서 대용량 데이터를 분석하여 데이터의 특성을 파악하는 것이 매우 중요해졌다. 본 논문에서는 분산 병렬 처리 프레임워크인 맵리듀스를 활용한 k-Means 클러스터링 기반의 효과적인 클러스터링 기법인 MCSK-Means (Multi centroid set k-Means)알고리즘을 제안한다. k-Means 알고리즘은 임의로 정해지는 k개의 초기 중심점들의 위치에 따라서 클러스터링 결과의 정확도가 많은 영향을 받는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서 제안하는 MCSK-Means 알고리즘은 k개의 중심점들로 이루어진 m개의 중심점 집합을 사용하여 임의로 생성되는 초기 중심점의 의존도를 줄였다. 또한, 클러스터링 단계를 거친 m개의 중심점 집합들에 속한 중심점들에 대하여 직접 계층 클러스터링 알고리즘을 적용하여 k개의 클러스터 중심점들을 생성하였다. 본 논문에서는 MCSK-Means 알고리즘을 맵리듀스 프레임워크 환경에서 개발하여 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다.
컴포넌트기반 체계모의환경(AddSIM)은 고해상도 공학급 무기체계를 사용하여 체계의 성능 및 효과도를 예측 분석하기 위해 개발된 무기체계 통합 모의환경이다. AddSIM을 이용한 고해상도 교전 모의 분석을 위해서는 연속시스템으로 표현되는 무기체계 공학급 모델은 물론, 지휘 통제, 네트워크 제어 모델과 같이 DEVS 형식론으로 기술된 이산사건시스템 모델을 복합적으로 사용해야 한다. 본 논문에서는 DEVS 모델과 AddSIM 플레이어 모델의 함수 간 관계 매핑(mapping)을 통해 AddSIM에서 실행 가능한 DEVS 모델 변환방법을 제시한다. 제안한 방법은 우선, 계층적으로 구성된 DEVS 모델을 단일 계층으로 변환하고, DEVS의 네 가지 함수(외부천이, 내부천이, 출력, 시간진행함수)를 AddSIM 플레이어 함수로의 변환을 주요 내용으로 한다.
오픈스택은 개발자가 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 플랫폼을 구축할 수 있게 하는 오픈소스 소프트웨어이다. 오픈스택은 서버, 네트워크, 스토리지 자원들을 가상화하고, 사용자들에게 이를 제공한다. 본 논문에서는 입출력 연산 시 서버와 스토리지 노드 간에 발생할 수 있는 병목현상을 해결하기 위해 고속 통신을 지원하는 인피니밴드 스토리지 네트워크를 적용한 오픈스택 클라우드 스토리지 시스템의 구조를 제안한다. 또한 모든 SSD들에 분산 RAID-60 구조를 적용하여 Nova의 가상머신에서 사용 가능한 All Flash Array 기반의 고성능 Cinder 스토리지 볼륨을 구현하며, 오픈스택에 적용한 인피니밴드 스토리지 네트워크가 고성능 스토리지 가상화에 적합함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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