최근 초고층 및 초장대와 같은 대형 구조물들이 시공되고 있으며, 이에 대한 구조물 건전성 모니터링 기술들이 연구되고 있다. 하지만 기존의 기술들은 계측 센서의 관리와 센서로부터 계측된 데이터에 효율적으로 access하지 못하고 있다. 본 논문에서는 구조물 건전성 모니터링을 위한 증강현실 기반 센서 위치인식 및 데이터 시각화 기술을 소개한다. 모바일 디바이스에 내장된 GPS를 통하여 센서와 사용자 간의 거리를 파악하게 된다. 뿐만 아니라, 센서로부터 계측된 데이터는 위치정보시스템 서버에 저장되며, RSS방식을 통해 전송되어 사용자가 모바일 디바이스를 통해 쉽게 계측 데이터를 가시화 할 수 있게 된다. 이 기술을 이용하여 사용자는 센서의 위치인식을 통해 계측센서를 관리하고, 계측 데이터를 시각화하여 시간과 공간에 제약 없이 구조물의 건전성을 모니터링 할 수 있게 된다.
본 논문에서는 이동통신의 무선망 구간에서 페이징(paging) 용량을 최대화하기 위한 지능형 페이징 기법을 제안하였다. 한정된 무선 자원을 효율적으로 이용하기 위하여 지능형 페이징 기법들이 연구되어 왔는데 이 방식에서는 위치 영역을 여러 개의 작은 페이징 영역들로 나누어서 순차적으로 찾아나간다. 기존의 지능형 페이징 방식에서는 주로 페이징 대상 단말의 위치 확률 분포를 이용하여 페이징 영역들을 도출한다. 하지만, 이러한 접근 방식들은 각 셀마다 페이징 트래픽이 불균등하게 분포되는 문제를 가진다. 이에 따라서 전체적으로 낮은 페이징 부하 상황에서도 페이징 트래픽이 병목인 셀이 존재하고 이 셀의 기지국 페이징 메시지 큐가 넘침으로써 페이징 메시지가 손실되는 문제가 발생하게 된다. 제안하는 방식에서는 각 셀의 페이징 트래픽 분포 상황을 감안하여 페이징 트래픽을 가능하면 셀마다 균등하게 분포하도록 페이징 영역을 결정한다. 성능 평가 결과 제안하는 방식은 페이징 처리 용량 측면에서 기존 방식들에 비해서 월등히 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
최근 많은 기관들로부터 클라우드 서비스가 향후 대세적인 IT서비스로의 확고한 기술로서 예견하고 있고, 실질적으로 IT를 리딩하는 많은 벤더 기업들을 주축으로 실질적인 클라우드 서비스를 제공 하고 있다. 따라서 클라우드 사용자는 서비스의 물리적인 위치나, 시스템 환경과 같은 부분들을 관여하지 않고, 스토리지 서비스, 데이터의 사용, 소프트웨어의 사용들을 제공하는 획기적인 서비스로 거듭나고 있다. 한편, 클라우드 컴퓨팅 기술들은 인프라스트럭처에서 요구되는 서비스의 수준, 다양한 시스템에서 요구되는 하드웨어적인 문제들을 벗어서 자유스럽게 원하는 만큼의 IT 리소스를 쉽게 사용할 수 있는 장점을 가지고 있지만, 고가용성 측면에서 반드시 기술적인 해결 방안을 모색하여야 한다. 따라서 본 논문 에서는 고가용성 측면에서의 클라우드 컴퓨팅을 위해 분산 파일 시스템이 갖추어야 할 사항들과 클라우드 컴퓨팅에서 활용 가능한 오픈소스 기반의 하둡 분산 파일 시스템, 메모리 데이터베이스 기술, 고가용성 데이터베이스 시스템을 소개하고 현재 클라우드 컴퓨팅 시장에서 활용되고 있는 분산 파일 시스템을 통한 분산처리 기술을 참고하여 고가용성 대용량 분산 데이터 처리 아키텍처를 클라우드 서비스 측면에서 구현하였다.
캐슁 기법은 저장 장치 계층 간의 속도차를 완충시키기 위해 캐쉬 메모리, 페이징 기법, 버퍼링 기법 등으로 널리 연구되어 왔다. 하지만, 최근 웹을 비롯한 다양한 광역 분산 환경의 보편화에 따라 단일 시스템 내의 저장 장치 간에 이루어지는 캐슁 기법 뿐 아니라 타 노드의 객체를 캐슁하는 기법의 중요성이 커지고 있다. 광역 분산 환경에서의 캐슁 기법은 객체의 캐슁에 드는 비용과 캐슁으로 인한 이득이 객체의 근원지 노드의 위치에 따라 이질적이기 때문에 비용 차이를 고려한 캐쉬 교체 알고리즘이 필요하다. 한편, 캐쉬 교체 알고리즘은 온라인 알고리즘으로서 매 시점 교체 대상이 되는 객체를 즉시 선택해야 하기 때문에 알고리즘의 시간 복잡도가 지나치게 높지 않아야 한다. 그러나, 광역 분산 환경에서의 교체 알고리즘에 대한 지금까지의 연구는 객체들의 이질성을 고려하는 문제와 캐쉬 운영의 시간 복잡도 측면 모두에서 만족스러운 결과를 보이지는 못하고 있다. 본 논문은 이러한 점을 극복하여 우수한 성능을 나타내면서 효율적인 구현이 가능한 새로운 교체 알고리즘을 설계하고, 그 우수성을 트레이스 기반 모의 실험을 통해 보여 준다.
Rainfall is one of crucial factors that impact on our environment. Rainfall data is important in water resources management, flood forecasting, and designing hydraulic structures. However, it is not available in some rural watersheds without rain gauges. Thus, effective ways of interpolating the available records are needed. Despite many widely used spatial interpolation methods, few studies have investigated rainfall center characteristics. Based on the theory that the spatial distribution of convective rainfall event has a definite center with maximum rainfall, we present a mathematical interpolation method to estimate convective rainfall distribution and indicate the rainfall center location and the center rainfall volume. We apply the method to estimate three convective rainfall events in Santa Catalina Island where reliable hydrological data is available. A cross-validation technique is used to evaluate the method. The result shows that the method will suffer from high relative error in two situations: 1) when estimating the minimum rainfall and 2) when estimating an external site. For all other situations, the method's performance is reasonable and acceptable. Since the method is based on a continuous function, it can provide distributed rainfall data for distributed hydrological model sand indicate statistical characteristics of given areas via mathematical calculation.
Network infrastructure has spread to an unprecedented extent and is used in various computing devices, such as smart appliances, smart phones, and embedded devices with sensors, which have all been appearing in the computing environment. To accommodate this trend, for a more intelligent service environment, the service platform needs to have abilities that facilitate the operation between services, dynamically share distributed computing resources, and manage appropriate contextual information. We have simulated a service platform to provide intelligent services using contextual information after having implemented the context management service. The context management service gathers raw contextual information from sensors and stores these in the context database. For a consistent basis of contextual information, time and location are used as the key values of the contextual information. The context management service also performs normalization to provide computable contextual information to context-aware applications. In this paper, a service platform based on Jini technology is proposed for constructing an interoperable, dynamic, and . intelligent service environment using contextual information.
사용자들이 PCS에 의해 커버되는 영역내의 어느 곳이던지 이동할 수 있는 이동 환경에서 어떤 이동 단말기가 다른 이동 단말기와 통신하고자 할 경우, 먼저 목적지 이동 단말기의 위치를 찾아야 한다. 따라서, 이동 단말기의 위치 정도를 관리하는 것은 이동 환경에서 중요한 문제이다. 지금까지 제안된 대부분의 위치 관리 정책들은 이동 단말기의 위치를 관리하기 위해 주고 데이터베이스를 사용한다. 만약 위치 관리에 사용되는 데이터베이스들 중에서 어느 하나라도 결함이 발생할 경우, 전체 시스템은 제대로 동작할 수 없게 된다. 따라서, 이들 데이터베이스에 대한 결함 포용은 대단히 중요하다. 본 논문에서는 데이터베이스 고장에 대한 결함을 포용할 수 있는 결함 포용 분산 위치 관리 방법을 제안하고 성능을 평가한다.
최근 분산 컴퓨팅 환경은 인터넷 기반으로 규모가 확장됨에 따라 광역 객체 컴퓨팅 환경으로 변화되고 있다. 이러한 환경에서 클라이언트에게 원하는 객체나 자원들의 투명성을 제공하는 메커니즘은 필수적이다. 그러나 기존의 네이밍 또는 트레이딩 서비스가 다루는 객체에 대한 객체 식별자는 이름 대 주소 그리고 속성 대 주소의 한쌍으로 이루어져 위치에 따라 객체나 자원에 대한 객체 식별자를 변경해야 하는 문제점을 갖는다. 특히, 이동 객체와 중복 객체에 대한 효과적인 위치 서비스를 제공하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 위치 서비스 모델을 제안한다. 이는 혼합 서비스와 위치 서비스 부분으로 서로 독립적으로 운용되며, 전자는 객체들의 식별자를 관리하며, 후자는 객체들의 식별자에 따르는 주소를 관리한다. 이러한 모텔을 기반으로 혼합 서비스의 인터페이스부분과 분산객체들의 관리를 위한 광역 통합트리의 구조 그리고 위치 서비스에서 컨택주소들의 탐색 과정을 기술하였다.
최근의 급속한 인터넷 성장에 힘입어 분산처리의 기술 및 환경은 인터넷을 기반으로 광역환경으로 확장될 전망이다. 이러한 환경은 사용자에게 보다 투명한 분산객체간의 효율적인 상호접속이 요구될 뿐 아니라, 광역환경에서 이름이나 속성에 의해 다양한 중복된 성질을 갖고 있는 객체들의 관리가 요구된다. 또한 광역 분산 환경에서 최적의 객체를 선정하는데 분산된 시스템들간의 부하분배를 고려하여 투명성을 제공하는 메카니즘이 필요하게 된다. 따라서, 본 논문에서는 광역분산 컴퓨팅 환경에서 광역 서비스를 지원할 수 있는 이름/속성기반의 중복객체들을 관리를 위한 통합 트리 구성방법을 제안한다. 그리고 이를 통한 혼합(네이밍/트레이더)된 위치서비스(Location service)를 이용하여 무수히 산제한 중복된 분산 객체들을 효율적으로 유지하고, 최적의 객체 선정을 통해 부하균형을 유지할 수 있는 방안을 제시한다.
미래의 지능형 공장 환경은 관리자가 M2M (Machine-to-Machine) 통신을 이용하여 원격으로 공장 안의 기기들의 동작 상태와 환경을 인지하고 관리하는 것을 목표로 하고 있다. 하지만, 공장 안에서 사용하는 통신 프로토콜인 WLAN (Wireless Local Area Network), ZigBee, Bluetooth 등은 동일한 ISM (Industrial Scientific Medical) 대역을 사용하기 때문에 상호 간섭이 발생하게 된다. 본 논문에서는 Fingerprinting 무선측위 기술을 이용하여 영역 기반으로 주파수를 할당하는 기법을 제안한다. 그리고 일반적인 기법이 가지고 있는 측위 성능의 문제점을 개선하기 위하여, k-NN (Nearest Neighbor) 알고리즘을 적용하고 또한 이를 기반으로 한 새로운 기법도 제안한다. 모의실험 결과를 통해 제안된 무선측위 알고리즘이 다른 기법들보다 측위 성능의 오차가 감소하였으며, 궁극적인 목표로 하고 있는 채널 간섭율 또한 향상되었기에 주파수의 간섭을 보다 효율적으로 관리할 수 있다는 결론을 얻었다. 아울러 지속적인 위치 추정을 통하여 공장 환경 내 안전도 보장할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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