RT-eCos 3.0은 대표적 분산 실시간 객체 모델인 TMO(Time-triggered Message-triggered Object)의 기본적 태스크 모델 실행을 제공하기 위하여 공개소스 eCos 3.0 기반으로 개발된 초경량 경성 실시간 임베디드 운영체제이다. 본 논문에서는 RT-eCos 3.0에서, TMO 표준 분산 IPC인 RMMC(Realtime Multicast & Memeory replication Channel)를 지원하기 위한 설계 및 구현에 대해 기술한다. 또한 RMMC를 사용하는 분산 노드에서 동일 시각을 사용하기 위한 글로벌 타임의 지원 기술에 대해서도 기술한다. 개발된 글로벌 타임 기반의 RMMC는 RT-eCos 3.0과 함께 광역 분산 컴퓨팅 환경에서 동일 시간기반으로 추상화된 고급의 분산 IPC 환경을 제공한다.
CORBA IDL과 RMI는 대표적인 분산 객체 모델로서 분산 처리를 위한 서로 다른 접근 방식을 제공한다. CORBA 규약은 모든 프로그래밍 환경을 지원하는 범용성을 목표로 하고 있으나 또 다른 분산 프로그래밍 환경인 RMI과는 상호 호환성이 결여되어 있다. 본 논문에서는 상호 호환성이 결여된 두 분산 환경하에서 생성된 객체 사이의 상호 연동성(interoperability)을 지원하기 위한 한 방편으로서 객체 번역 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 분산 객체의 중요한 특성인 바인딩, 상속성, 다형성, 객체의 전달, 콜백을 고려하여 설계되었다. 시스템의 유용성을 검증하기 위하여 하나의 분산 응용 프로그램을 제안하였고 이를 RMI 환경하에서 개발한 뒤 CORBA 버전으로 번역을 시도하였다. 또한, 시스템에 의해 자동 생성된 프로그램과 CORBA IDL의 지원에 의해 구현된 프로그램과의 성능을 상속성, 객체의 전달, 다형성 중심으로 비교 및 분석하였다. 실험 결과, 제안된 번역 시스템에 의한 프로그램이 분산 환경의 지원을 받아 직접 구현된 프로그램과 대등한 성능을 발휘함을 확인 하였다.
개방형 통신망 구조에서 어플리케이션 시스템은 다수의 컴퓨팅 노드에 분산되어 있는 객체들의 집합으로 구성된다. 이러한 분산된 환경에서 복잡한 분산 소프트웨어의 개발 및 관리의 복잡성을 줄이고 분산된 객체들을 효율적으로 관리하면서 객체들의 실시간 서비스를 제공하기 위해서는 객체 그룹 관리 및 통신 기법이 필요하다. 본 연구에서는 CORBA를 기반으로 하여 기존의 시스템에 큰 변환 얼이 새로운 서비스를 적용시킬 수 있도록 객체그룹을 구성하고 신뢰성 있는 그룹통신 기법을 제공한다. 그룹관리의 효율향상을 위해 그룹을 서브그룹으로 나누고 서브그룹 관리자를 두어 서브그룹을 관리하도록 하였으며, 시퀀서를 두어 메시지의 순서성을 유지시킨다. 그룹간의 통신방법은 IP 멀티캐스트와 일대일 통신을 기반으로 한 멀티캐스트 기법을 혼용하여 사용하며 메시지 저장소를 두어 오류 발생 시 선택적으로 메시지를 재 전송할 수 있도록 함으로서 성능을 향상시켰다. 제안된 기법을 분산환경에서 시뮬레이션을 통하여 성능을 평가하였다.
이기종 분산환경에서 객체지향기술과 분산기술에 기반한 개방형 정보 통신망 구조의 연구가 진행되고 있다. 객체 그룹화의 목적은 다양하고 복잡한 분산 멀티미디어 서비스를 단순하게 관리하고 서비스를 지원하는데 있다. 본 논문은 이러한 분산 객체그룹 플랫폼 상에 편집자 직접조판을 위한 CTS를 설계한다. 논문의 결과로서 분산CTS 시스템의 기본구조와 객체들 간의 서비스 인터페이스를 설계한다.
As network has high speed and wide communication capability, users demand diverse and new software to satisfy their needs. To meet users needs, the softwares for multimedia or groupware or distributed virtual environments can communicate the widely distributed information fast and accurately. Even though the technology for this is under development, it is deficient to support the reliable computer communication. Distributed Object System aims, as the new paradigm of distributed system software development to overcome this problem, to obtain in distributed environment the easiness of development and management, expandability, reusability which object oriented technologies support by solving the complexity of communication processing through the object oriented methods. This paper aims to introduce distributed object system, its technological properties and the current status and trend of technology development related to its standardization. Additionally, with explaining the Replicated Shared Object System(RSOS) which is developed in our country as one of the distributed object systems, its future prospects and technical issues are discussed.
시스템과 네트워크 클라이언트의 제한된 리소스를 이용하여 다수의 사용자가 참여 가능하고 사용자의 QoS를 만족시키는 분산 가상 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 분산 가상 시스템을 구현하기 위해서는 사용자의 증가에 따른 네트워크 트래픽 증가 문제, 네트워크 지연으로 발생하는 클라이언트간의 동기화 문제, 가상 환경 렌더링에 따른 시스템 부하 등의 문제를 해결해야 한다. 본 논문에서는 3인칭 시점의 가상 댄싱 공간을 구성하여 아바타간의 상호 작용을 지원하고 사용자가 느끼는 화질에 따라 네트워크를 통해 전송되는 데이타의 양을 달리하는 계층적 QoS 모델을 제안한다. 계층적 QoS 모델은 화면을 보는 사용자의 시점에 기반하여 가상 댄싱 공간에서 보여지는 아바타의 화질을 조절하는 Visual QoS와 아바타의 영향 범위 및 아바타간의 거리에 의해 사용자에게 들리는 소리의 크기를 조절하는 Audio QoS로 구성된다. 이 기법의 효율성을 검증하고자 Sun사의 JMF와 Java3D를 이용하여 사용자의 실영상과 3D CG 아바타가 참여하는 가상 댄싱 공간을 구현한다. 본 논문에서 제안한 계층적 QoS 모델이 다수의 아바타가 참여하고 아바타의 밀집도가 높은 가상 댄싱 공간을 효과적으로 지원할 수 있다는 것을 TIE 시스템의 성능 실험과 시뮬레이션을 통해 확인한다.
하드웨어와 소프트웨어의 다양화는 날로 증가하고 있으며, 네트워크 컴퓨팅 환경은 다양해져 가고 있다. 소프트웨어 개발은 이 기종 컴퓨터 집합, 다른 장소에서의 여러 가지 데이터 유형 저장, 운영체제의 비호환성에 의한 작업, 그리고 여러 가지 데이터베이스와 프로토콜 때문에 많은 비용이 들어가는 작업이 되어 가고 있다. CORBA는 분산 컴퓨팅환경과 이기종 분산 환경의 시스템통합을 위한 표준이다. 채?는 효과적인 시스템 통합을 위해 기술적인 이익을 제공하며, 이 기종의 시스템들의 분산 의사소통 환경을 위한 하부구조를 제공한다. 본 논문에서는 분산객체환경, 소프트웨어 재사용 그리고 WWW과의 연결을 위하여 CORBA 기반을 둔 시스템통합 모델은 응용들의 개발과 시스템의 통합을 용이하게 한다. 또한 WWW와의 연결을 위한 게이트웨이를 구현함으로써, WWW으로의 확장이 가능하다. 본 연구에서 제안한 모델를 증명하기 위하여, 원격 교육 시스템을 본 연구에서 제안한 모델에서 제공하는 서비스들을 사용하여 쉽고, 효과적으로 설계하였다.
음성인식의 실용화에 가장 저해되는 요소는 배경잡음과 채널에 의한 왜곡이다. 일반적으로 잡음은 음성인식 시스템의 성능을 저하시키고 이로 인해 사용 장소의 제약을 많이 받고 있다. DSR(Distributed Speech Recognition) 기반의 음성인식 역시 이 같은 문제로 성능 향상에 어려움을 겪고 있다. 이 논문은 잡음환경에서 DSR기반의 음성인식률 향상을 위해 정확한 음성구간을 검출하고, 잡음을 제거하여 잡음에 강인한 특징추출을 하도록 설계하였다. 제안된 방법은 엔트로피와 음성의 하모닉을 이용해 음성구간을 검출하며 멀티밴드 스펙트럼 차감법을 이용하여 잡음을 제거한다. 음성의 스펙트럼 에너지에 대한 엔트로피를 사용하여 음성검출을 하게 되면 비교적 높은 SNR 환경 (SNR 15dB) 에서는 성능이 우수하나 잡음환경의 변화에 따라 음성과 비음성의 문턱 값이 변화하여 낮은 SNR환경(SNR 0dB)에시는 정확한 음성 검출이 어렵다. 이 논문은 낮은 SNR 환경(0dB)에서도 정확한 음성을 검출할 수 있도록 음성의 스펙트럴 엔트로피와 하모닉 성분을 이용하였으며 정확한 음성 구간 검출에 따라 잡음을 제거하여 잡음에 강인한 특정을 추출하도록 하였다. 실험결과 잡음환경에 따른 인식조건에서 개선된 인식성능을 보였다.
응용과학이 집약된 현대의 전쟁은 예측하기 어렵고 복잡도가 높아서, 전장 모의환경의 구축과 시뮬레이션 기반 획득을 통한 분석이 필수적이다. 국방 M&S 에서의 전장 모의환경 구축은 그 규모와 형태에 따라 다양한 연구기관이 참여한다. 이러한 추세에 따라, 전장 모의환경의 모델링을 분산 시스템으로 재구성하여 다양한 시스템에서의 접근을 수용할 필요가 있다. 본 논문에서는 분산전장 모의환경 구축 방법을 제안하고 단일부대 1:1 교전모델의 사례를 통해 검증한다. 제안하는 분산전장 모의환경 구축 방법은 다수의 참여자로부터 비롯되는 다양한 시스템 환경에서 전장 모의환경 모델링 및 시뮬레이션을 가능하게 하며, 구축된 분산 환경 또한 구축 예시로서 활용될 것으로 기대한다.
최근 인공지능 분야에서 가장 많이 사용하는 딥러닝은 그 구조가 점차 크고 복잡해지고 있다. 딥러닝 모델이 커질수록 이를 학습시키기 위해서는 대용량의 데이터가 필요하지만 데이터가 여러 소유 주체별로 분산되어 있고 보안 문제로 인해 이를 통합하여 학습시키기 어려운 경우가 발생한다. 우리는 동일한 딥러닝 모형이 필요하지만 보안 문제로 인해 데이터가 여러곳에 분산되어 처리될 수 밖에 없는 상황에서 데이터를 소유하고 있는 주체별로 분산 학습을 수행한 후 이를 통합하는 방법을 연구하였다. 이를 위해 보안 상황을 V-환경과 H-환경으로 가정하여 소유 주체별로 분산학습을 수행했으며 Average, Max, AbsMax를 사용하여 분산학습된 결과를 통합하였다. mnist-fashion 데이터에 이를 적용해 본 결과 V-환경에서는 정확도 면에서 데이터를 통합시켜 학습한 결과와 큰 차이가 없음을 확인할 수 있었으며, H-환경에서는 차이는 존재하지만 의미있는 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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