21세기는 지식과 정보를 활용하여 자국의 인적자원개발이 국가 경쟁력의 초석이 되고 있다. 국가지식정보인프라 통합 정보망 구축을 통하여 지식과 정보의 생산, 유통 및 활용을 극대화할 수 있다. 지식기반사회에서 인적자원개발를 위한 기본적인 정보망은 교육, 연구, 노동시장, 산학협동 그리고 평생교육 정보망으로 구성된다. 이들 영역의 정보망에 대한 현황과 문제점 분석을 기반으로 하여 체계적인 통합 정보망 구축 방안을 제시하고자 한다. 국가 지식정보인프라 통합 정보망 구축 방향을 정보기반인프라와 정보지원인프라로 구분하여 제시하고 있다. 정보기반인프라를 위하여 지식과 정보에 대한 디지털화의 촉진, 접근성 향상, 컨텐츠 개발 등이 필요하며, 정보지원인프라를 위해서는 법적 제도적 기반 정비, 행 재정 지원체제 정비 그리고 다양한 인적자원개발 정책이 요구된다.
본 논문에서는 클라우드[1] 기반의 AP Controller를 이용한 새로운 형태의 무선 네트워크 통합 관리 시스템을 제안한다. 이 시스템을 이용하여 망 관리자는 지역적으로 분리된 기업, 기관들의 무선 네트워크를 계층적으로 통합 관리할 수 있다. 기업, 기관들의 본사, 중앙에 AP Controller Manager를 두어 지역별로 나뉘어져 있는 AP, AC들을 계층적으로 통합 관리할 수 있고, 자동으로 AC를 생성하여 운영할 수 있는 기능을 제공한다. 본 논문에서는 제안한 무선 네트워크 통합 관리 시스템의 아키텍처와 구성 요소 및 동작 프로토콜을 설명한다.
전술 네트워크 환경은 분산된 구조 하에 노드의 이동성이 보장되는 망 구조를 지향하며, 상용 통신망에 비해 상대적으로 열악한 무선 채널 환경의 특성이 고려되어야 한다. 이러한 환경에서 신뢰성 있는 데이터 전송을 위해서는 경로 결정 시 다양한 무선 채널 환경 요소 및 기동 노드의 상태를 자체적으로 인지하여, 전송 트래픽의 QoS(Quality of Service) 요구조건에 적합한 최적 경로 선정이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 전술 네트워크 환경의 서비스 요구 조건 및 트래픽 특성을 정의하고, 이를 기반으로 라우팅 메트릭(Routing Metric)의 선별적인 선을 통해 최적경로를 산출함으로써 효율적 데이터 전송이 가능한 AODV-IMTC(Integrated Metrics and Traffic Characteristics)를 제안한다.
국가 통합정보망 구축을 통하여 지식과 정보의 생산, 유통 및 활용을 극대화할 수 있다. 지식기반사회를 형성하는 기본적인 정보망은 교육, 노동시장, 산학협동 그리고 평생교육 정보망으로구성된다. 이들 네 영역의 정보망에 대한 현황과 문제점 분석을 기반으로 하여 국가인적자원개발을 위한 체계적인 통합정보망 구축방안을 제시하고자 한다. 국가 통합정보망 구축 방향을 정보기반 인프라와 정보지원 인프라로 구분하여 제시하고 있다. 정보기반 인프라를 위하여 지식과 정보에 대한 디지털화의 촉진, 접근성 향상, 컨텐츠 개발 등이 필요하며, 정보지원 인프라를 위해서는 법적$\cdot$제도적 기반 정비, 행$\cdot$재정 지원체제 정비 그리고 다양한 인적자원개발 정책이 요구된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권6호
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pp.2282-2303
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2021
To solve the problems of heavy computing load and system transmission pressure in energy internet (EI), we establish a three-tier cloud-edge integrated EI network based on a cloud-edge collaborative computing to achieve the tradeoff between energy consumption and the system delay. A joint optimization problem for resource allocation and task offloading in the threetier cloud-edge integrated EI network is formulated to minimize the total system cost under the constraints of the task scheduling binary variables of each sensor node, the maximum uplink transmit power of each sensor node, the limited computation capability of the sensor node and the maximum computation resource of each edge server, which is a Mixed Integer Non-linear Programming (MINLP) problem. To solve the problem, we propose a joint task offloading and resource allocation algorithm (JTOARA), which is decomposed into three subproblems including the uplink transmission power allocation sub-problem, the computation resource allocation sub-problem, and the offloading scheme selection subproblem. Then, the power allocation of each sensor node is achieved by bisection search algorithm, which has a fast convergence. While the computation resource allocation is derived by line optimization method and convex optimization theory. Finally, to achieve the optimal task offloading, we propose a cloud-edge collaborative computation offloading schemes based on game theory and prove the existence of Nash Equilibrium. The simulation results demonstrate that our proposed algorithm can improve output performance as comparing with the conventional algorithms, and its performance is close to the that of the enumerative algorithm.
In order to control the flow of traffics in ATM networks and optimize the usage of network resources, an efficient control mechanism is necessary to cope with congestion and prevent the degradation of network performance caused by congestion. To effectively control traffic in UNI(User Network Interface) stage, we proposed algorithm of integrated model using on-line teaming neural network for CAC(Call Admission Control) and UPC(Usage Parameter Control). Simulation results will show that the proposed adaptive algorithm uses of network resources efficiently and satisfies QoS for the various kinds of traffics.
센서 네트워크는 많은 센서 노드들을 산개시켜 놓은 다음 노드들끼리 통신망을 구성하고 주위 환경 정보를 수집하고 분석한다. 각 노드들은 제한된 자원 내에서 지정된 일을 수행해야 하기 때문에 효율성이 극대화되어야 하고 하드웨어 자체의 성능도 뛰어나야 한다. 지금까지 기술적인 제약이 있었지만 최근 If 제조 기술과 무선 네트워크 기술의 급속한 발달로 인해 저렴하면서 전력소비가 적고 다양한 기능을 하는 소형 임베디드 시스템을 구성할 수 있게 되었다. 기술 발전과 함께 무선 센서 네트워크는 새로운 연구 분야로서 자리매김하였고 현재 여러 연구실에서 연구되어지고 있으며, 제각기 다른 이름으로 다양하게 불리고 있다. Wireless Integrated Network Sensors (WINS), Mobile Ad hoc NETwork (MANET), Ubiquitous Sensor Network (USN). 현재 센서 네트워크 분야에서 TinyOS가 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 TinyOS와 그 플랫폼을 이용해서 가정 내에서 컨텍스트 인식을 위한 센서 네트워크를 구성하고자 한다.
Flexible strain sensors, as the core member of the family of smart electronic devices, along with reasonable sensing range and sensitivity plus low cost, have rose a huge consumer market and also immense interests in fundamental studies and technological applications, especially in the field of biomimetic robots movement detection and human health condition monitoring. In this paper, we propose a new flexible strain sensor based on thick CVD graphene film and its low-cost fabrication strategy by using the commercial adhesive tape as flexible substrate. The tensile tests in a strain range of ~30% were implemented, and a gage factor of 30 was achieved under high strain condition. The optical microscopic observation with different strains showed the evolution of cracks in graphene film. Together with commonly used platelet overlap theory and percolation network theory for sensor resistance modeling, we established an overlap destructive resistance model to analyze the sensing mechanism of our devices, which fitted the experimental data very well. The finding of difference of fitting parameters in small and large strain ranges revealed the multiple stage feature of graphene crack evolution. The resistance fallback phenomenon due to the viscoelasticity of flexible substrate was analyzed. Our flexible strain sensor with low cost and simple fabrication process exhibits great potential for commercial applications.
This paper presents the development of intelligent performance management of computer communication networks for larger-scale integrated systems and the demonstration of its efficacy using computer simula- tion. The innermost core of the performance management is based on fuzzy set theory. This fuzzy perfor- mance manager has learning ability by using principles of neuro-fuzzy model, neuralnetwork, genetic algo- rithm(GA). Two types of performance managers are described in this paper. One is the Neuro-Fuzzy Per- formance Manager(NFPM) of which learning ability is based on the conventional gradient method, and the other is GA-based Neuro-Fuzzy Performance Manager(GNFPM)with its learning ability based on a genetic algorithm. These performance managers have been evaluated via discrete event simulation of a computer network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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