본 논문에서는 BPEL 기법에 OWL-S 기법을 도입하는 혼합기법을 사용하여 자동화된 웹 서비스 조합시스템을 구현한다. BPEL 기법은 에러 처리나 트랜잭션 관리와 같은 비즈니스 환경에서 요구되는 실질적인 전체 기능을 지원하고 있으나, 주된 단점은 정적 조합 기법으로써 서비스 선택 및 워크플로우 관리가 사전에 수동으로 이루어져야만 한다. 반면에, OWL-S 기법은 자동적인 웹 서비스 발견 및 통합을 실현하기 위해 기계 가독형으로 웹 서비스 기능을 묘사할 수 있는 메카니즘, 즉 온톨로지(ontology)를 사용한다. 이에 따라 호환 가능한 웹 서비스들 간의 동적 통합이 가능하고, 웹 서비스 조합 실행 시에 웹 서비스 발견이 가능하다. 그러나 이러한 기법은 아직 연구 중에 있으며, 실제 적용을 위해서는 BPEL의 상용기법이 요구된다. 본 연구에서는 BPEL4WS와 OWL-S 혼합 시스템인 SemanticBPEL의 구조를 설계하고 웹 서비스 탐색 및 통합 알고리즘을 제안한다. 특히 SemanticBPEL 시스템은 오픈 소스 툴들을 기반으로 구현되었으며, 기존에 개발되어 있는 다양한 BPEL 시스템들과 기능을 비교하여 그 우수성을 보여주고 있다.
실내 도면 획득을 위해 실내 형상정보를 습득할 수 있는 MLS (Mobile Laser Scanning)가 건설업에서 주목받고 있다. MLS의 특성상 스캐닝 중 LiDAR (Light Detection and Ranging)의 움직임을 발생하며, 이로 인해 습득된 포인트가 왜곡되는 skew가 발생한다. 이러한 skew를 보정하고 정확한 형상정보를 획득하기 위해 관성측정장치를 활용한 de-skewing 기법에 관한 연구가 진행되고 있다. 하지만, 해당 연구들은 관성측정장치를 활용하기 어려운 환경에서 사용하기 어려운 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 MLS로 습득한 실내 2차원 PCD (Point Cloud Data)를 대상으로 관성측정장치를 사용하지 않은 de-skewing 기법을 제시하였다. 해당 알고리즘은 인접한 스캔 지점의 포인트 간의 스캔 매칭을 통해 skew를 보정하였다. TLS (Terrestrial Laser Scanning)로 습득한 기준 데이터와 본 알고리즘을 통해 de-skewing을 진행한 데이터를 비교하여 검증하였으며, 모든 조건에서 면적 오차를 평균 49.82% 감소하여 본 알고리즘을 통해 관성측정장치 없이 정확한 실내 도면 도출이 가능함을 보였다.
본 연구는 수변구역 매수토지의 복원에 영향을 미치는 요인을 파악하고 그 중요도를 정량적으로 산정하여 매수토지의 실질적 회복력을 분석하기 위한 평가지표 개발에 필요한 기초자료를 제시하고자 한다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 국내·외 관련연구에 대한 문헌고찰을 통해 34개의 회복탄력성 예비항목을 추출하였으며, 관련 전문가 델파이 조사를 통하여 생태적 대응력 7개, 물리적 대응력 6개, 관리적 대응력 4개 인자를 도출하였다. 둘째, 확정된 주요인자에 대한 신뢰도 분석, 계층적 의사결정법(AHP) 분석을 실시한 결과, 매수토지에 복원된 식생의 구조적 안정성, 야생동물 종다양도, 야생동물 구조적 안정성, 토지매수 후 복원시 습지의 규모, 출현 식물 종수, 매수토지와 인접한 주변 토지피복 현황이 중요인자로 도출되었다. 본 연구결과는 수변구역의 토지매수, 복원, 관리단계별 회복탄력성 강화인자를 고려한 생태적 복원과 관리계획에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
클라우드 및 빅데이터의 확산, 대규모 트래픽 폭증으로 인하여 기존 네트워크는 복잡성과 관리 효율성에 많은 문제점이 발생하였다. 이 문제를 해결하기 위해 네트워크 장비의 전송 기능과 제어 기능을 분리하여 프로그래밍을 통해 네트워크 장비를 제어 할 수 있는 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN) 환경이 제시되었다. 이에 따라 SDN에 기존 레거시 장비들을 연결하는 방법, 효율적인 데이터 통신을 위한 패킷 관리 방법, 중앙 집중화된 구조에서의 컨트롤러 부하를 분산하는 방법 등 SDN 컨트롤러의 성능을 향상시키기 위한 연구들이 많이 진행되고 있다. 그러나 네트워크를 이용하는 애플리케이션 품질 관점에서 SDN을 제어하는 연구는 부족한 실정이다. 즉, 네트워크 서비스 품질을 만족하는 라우팅 경로 구축, 변경 등을 지원하기 위해 애플리케이션 네트워크 서비스 품질에 대한 계약을 기반으로 네트워크의 요구사항을 파악하고 현재 네트워크 상태 정보를 수집하여 네트워크 서비스 품질 위반 상황을 식별하는 메커니즘이 필요하다. 본 논문은 SDN 환경에서 애플리케이션의 네트워크 서비스 품질을 보장하며 원활한 서비스 제공을 위해 온톨로지를 사용하여 네트워크 경로의 품질 위반상황을 판별하는 방법을 제시한다.
본 연구에서는 강원도 원주시와 횡성군내에 식재 활용 되고 있는 조경 식물의 이용 상황을 조사 분석하여 현재 어떠한 식물이 어떻게 이용되고 있는가를 파악함으로서 그 이용방법에 대한 개선 방안을 모색하고 아울러 원주시와 횡성군의 아름다운 경관 형성을 위한 관리 방법 등을 제시하였다.
이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.
본 연구는 도시하천 친수공간에 대해 유니버설디자인 관점에서의 평가 및 분석을 실시하여 모든 도시민의 이용과 활동을 배려한 보다 바람직한 친수공간 조성방안을 마련하고자 하였다. 이를 위해 선행연구를 고찰하고, 유니버설디자인 개념을 접목한 평가틀을 도출하였으며, 연구 대상지로 선정한 대구광역시 신천에 대해 현장조사를 실시하여 유니버설디자인 관점에서의 문제점 도출 및 개선방향을 제시하였다. 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) '공평성' 측면에서는 안내판의 통합기능 설치 및 그림 기호 외국어 병용 표기, 화장실 출입구 옆 남녀 구분 안내 표시 등의 항목이 전 구간에 걸쳐 '모두 부적합' 판정을 받았으므로, 이에 대해 모든 사람들이 공평하게 이용 가능하도록 보완할 필요가 있다. (2) '기능성(이용성)' 측면에서는 접근로 자전거 도로 설치, 안내판 통합기능 및 야간 조명 설치 등의 항목이 모든 구간에 '모두 부적합' 하였으므로 이에 대해 시설물 각각이 제 기능을 다할 수 있도록 보완할 필요가 있다. (3) '편리성' 측면에서는 자전거 주차구역 설치, 휴식시설 연속 설치, 휴식시설에 등받이와 팔걸이 설치 등의 항목이 많은 구간에서 '모두 부적합' 판정을 받았으므로 이에 대해 시설물 이용에 불편함이 없도록 보완할 필요가 있다. (4) '정보성(식별성)' 측면에서는 접근로에 보행 유도존 설치, 안내판에 시설 종합 표기 및 그림 기호 외국어 병용 표기, 그리고 야간 조명 설치, 화장실 위치 안내 및 유도 표시 설치, 화장실 출입구 옆 남녀 구분 안내 표시 등의 항목이 전 구간에 걸쳐 '모두 부적합' 판정을 받았으므로 이에 대해 누구나 알기 쉽고 알아차리기 쉽도록 보완할 필요가 있다. (5) '안전성' 측면에서는 접근로 미끄럼 방지 및 충격 흡수 가능 재료 사용, 주차구역에 안전보행통로 설치, 화장실 바닥 미끄럼 방지 및 충격흡수 재료 사용, 자전거와 분리된 내부 보행로 연속 설치 등의 항목이 모든 구간에 '모두 부적합' 판정을 받았으므로 이에 대해 안전사고 예방 차원에서의 보완이 필요하다. (6) '쾌적성' 측면에서는 접근로, 주차구역, 위생시설, 휴식시설, 편의시설, 수변시설 등이 많은 구간들에서 '모두 부적합'하다고 판단되었으므로, 이에 대해 보다 집중적인 청결 관리가 이루어져야 할 것이다. (7) '접근성(이동성)'측면에서는 접근로와 차도 접점부분의 보도 높이 유지, 접근로에 보행 유도존 설치, 주차구역에 안전보행통로 설치, 수변시설 수평 접근 가능, 자전거와 분리된 내부 보행로 연속 설치 등의 항목이 모든 구간에 '모두 부적합' 판정을 받았으므로, 이에 대해 사람들이 쉽게 접근할 수 있는 방향으로 보완이 이루어져야 할 것이다. (8) '내구성' 측면에서는 접근로, 주차구역, 휴식시설, 편의시설, 운동시설, 수변시설 등이 많은 구간들에서 '모두 부적합' 하다고 판단되었으므로 각 구간별 시설물 점검을 통해 침하, 파손된 곳의 보수가 이루어져야 할 것이다.
네트워크 내의 이동 노드 (Mobile Node: MN)들의 수가 점차 증가함에 따라 IP 이동성 관리로 인한 시그널링 트래픽은 급증하게 될 것이며, 이러한 현상은 전반적인 네트워크의 성능을 크게 좌우할 수도 있을 것이다. 본 논문에서는 대표적인 IPv6 이동성 지원 프로토콜인 Mobile IPv6 (MIPv6)와 Hierarchical Mobile IPv6 (HMIPv6)의 시그널링 부하에 대한 분석을 위하여, 연속 시간 마코프 체인 모델과 계층적 네트워크 모델을 사용하는 새로운 분석적 접근 방법을 제안한다. 본 논문은 동일한 네트워크 구조 하에서 MIPv6와 HMIPv6가 각각 적용되었을 경우, MN의 평균 도메인 상주 시간 동안에 MN에 의해 발생되는 시그널링 비용들을 분석적 모델링에 기반하여 각각 유도해 낸다. 또한, MN의 이동성 및 트래픽과 관련된 다양한 파라미터들의 변화가 MIPv6와 HMIPv6 하에서 MN에 의해 발생되는 시그널링 비용에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여도 살펴본다. 본 논문에서 제안된 분석적 모델링을 통하여, MN의 평균 이동 속도가 빠를수록, 바인딩 라이프타임이 큰 값으로 설정될수록, 그리고 평균 패킷 도착율이 적을수록, MN의 평균 도메인 상주 시간 동안에 HMIPv6 하에서 발생되는 총 시그널링 비용은 MIPv6 하에서 발생되는 총 시그널링 비용보다 상대적으로 더 적어지게 되며, 이와 반대되는 상황 하에서는 MIPv6 하에서의 총 시그널링 비용이 HMIPv6 하에서의 총 시그널링 비용보다 상대적으로 더 적어지게 됨을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 각종 환경적 교란이 야기되고 있는 금호강 유역의 경관구조를 정량화, 모니터링하기 위한 경관메트릭스의 적용가능성을 평가하는데 있다. 경관메트릭스는 토지피복지도(1985년, 1999년)의 산림패취만을 대상으로 계산하였다. 최초 사용된 12개 메트릭스는 인자분석을 통해서 전체 변량의 91% 이상 설명하는 3개의 공통인자로 축소되었다. 또한, 다중회귀분석을 사용하여 토지개발이 산림경관구조의 변화에 미치는 영향을 규명하였다. 산림패치에서 도시지역과 농경지로의 전환은 파편화의 증가를 초래한 것으로 나타났다. 특히, 도시지역으로의 전환은 패치면적과 패치크기를 감소시키고, 패치밀도는 증가시켰다($R^2=0.696$, p<0.01). 패치크기의 이질성과 패치모양의 복잡성은 농경지로의 전환에 의해서 감소하였다($R^2=0.405$, p<0.01). 핵심구역과 가장자리의 밀도는 증가하는 경향을 보였으나, 산림의 도시지역과 농경지로의 전환과는 뚜렷한 상호관계를 가지지 않았다. 향후에는 경관구조와 특정한 환경적, 사회경제적 경관기능 사이의 상호관계성을 분석하는 연구가 필요할 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4717-4737
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2017
Today, smart grids, smart homes, smart water networks, and intelligent transportation, are infrastructure systems that connect our world more than we ever thought possible and are associated with a single concept, the Internet of Things (IoT). The number of devices connected to the IoT and hence the number of traffic flow increases continuously, as well as the emergence of new applications. Although cutting-edge hardware technology can be employed to achieve a fast implementation to handle this huge data streams, there will always be a limit on size of traffic supported by a given architecture. However, recent cloud-based big data technologies fortunately offer an ideal environment to handle this issue. Moreover, the ever-increasing high volume of traffic created on demand presents great challenges for flow management. As a solution, flow aggregation decreases the number of flows needed to be processed by the network. The previous works in the literature prove that most of aggregation strategies designed for smart grids aim at optimizing system operation performance. They consider a common identifier to aggregate traffic on each device, having its independent static aggregation policy. In this paper, we propose a dynamic approach to aggregate flows based on traffic characteristics and device preferences. Our algorithm runs on a big data platform to provide an end-to-end network visibility of flows, which performs high-speed and high-volume computations to identify the clusters of similar flows and aggregate massive number of mice flows into a few meta-flows. Compared with existing solutions, our approach dynamically aggregates large number of such small flows into fewer flows, based on traffic characteristics and access node preferences. Using this approach, we alleviate the problem of processing a large amount of micro flows, and also significantly improve the accuracy of meeting the access node QoS demands. We conducted experiments, using a dataset of up to 100,000 flows, and studied the performance of our algorithm analytically. The experimental results are presented to show the promising effectiveness and scalability of our proposed approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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