Ad hoc 망은 기지국이나 엑세스 포인트(AP) 같은 인프라가 없는 무선이동통신기술이다. 즉, ad hoc 망에서는 이동노드들이 라우터와 서버의 역할을 모두 한다. 기존의 경로 재 설정 방법에서는 노드의 이동으로 인하여 경로가 끊어졌을 경우 송신노드는 경로를 다시 재 설정 해야한다. 하지만 경로가 끊어진 후 다시 재 설정하는 방법은 QoS를 보장해야하는 실시간 데이터 전송에서는 적합하지 않을 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 경로가 끊어지는 것을 미리 예방하는 경로 재 설정 기법을 제안한다. 중간노드가 이동하면서 어떤 임계영역으로 들어가는 경우 자신의 다음 노드에게 핸드오프 패킷을 발생시키고, 핸드오프 패킷을 수신한 노드는 경로가 끊어지기 전에 경로요청패킷을 중간노드의 바로 이전노드에게 브로트캐스트 함으로써 중간 노드가 경로를 벗어나더라도 지속적으로 새로운 경로를 통하여 데이터 패킷을 전송할 수 있다.
가상기계(Virtual Machine)는 소프트웨어로 제작되어 논리적인 시스템 구성을 갖는 컴퓨터이기 때문에 그 수행 속도와 필요 저장 공간 측면에서 성능이 떨어질 수밖에 없다. 이러한 환경에서의 가상기계 코드 최적화는 실행 성능을 향상시킬 수 있기에 중요하다. 특별히 임베디드 장치(Embedded Device)에서 작동하는 가상기계 환경에서의 최적화는 기존의 최적화에 비해 수행 비용 대비 효과에서 높은 효율을 요구한다. 이에 따라 프로파일링을 통하여 성능에 크게 영향을 주는 함수 또는 기본 블록(Basic Block)을 찾아 최적화하는 것이 효과적이다. 본 논문에서는 프로파일링을 이용한 가상기계 코드 최적화기를 설계하고 구현하였다. 먼저, 가상기계 코드 최적화를 위해 코드를 실행하여 얻을 수 있는 동적 정보인 프로파일링 데이터(Profiling Data)를 정의하였고, 프로파일링 정보를 이용한 가상기계 코드 최적기를 구현하였다. 또한, 구현과 실험에 있어서 가상기계 코드는 EVM(Embedded Virtual Machine)의 중간 언어인 SIL(Standard Intermediate Language)를 사용하였고, 구현된 최적화기에 대한 실험을 통해 최적화기의 효과를 확인하였다.
인터넷 네트워크의 발전과 속도 개선, 이를 배경으로 한 각종 플랫폼의 발전은 다양한 콘텐츠의 생산과 소비의 급속한 확장을 불러왔다. 하지만 기존의 IP를 기반으로 한 인터넷 체계는 이런 급속한 데이터의 증가에 효율적으로 대처할 수 없는 현황이다. 이에, 콘텐츠 중심 네트워크(CCN, Contents Centric Network)라는 대안이 등장해 호스트 중심이 아닌 콘텐츠를 중심으로 보다 효율적인 데이터 송수신이 가능해졌다. 본 논문에서는 CCN의 주요 연구 분야 중 하나인 실시간 스트리밍 서비스에서의 중간노드 이동성에 대해 다룰 것이며, RSSI 감지를 통한 보다 효율적인 경로 전환을 통해 네트워크 과부하를 최소화할 것이다. 즉, 정보요청자와 정보제공자 사이에 위치한 중간노드가 이동했을 때 예비 경로를 선택하고 전환하는 방법을 개선함으로써 데이터 전송의 단절은 없으면서도 네트워크에 경로 전환으로 인한 불필요한 부하가 발생하지 않도록 관리하는 매커니즘을 제안한다.
최근 다양한 산업 분야에 적용되고 있는 사물인터넷(IoT)은 자동화와 디지털화하는 과정에서 끊임없이 진화하고 있다. 그러나, IoT 장치가 구축된 네트워크에서는 중간 노드 간의 IoT 중요 정보 관련 데이터의 공유, 개인정보보호 및 데이터 무결성 등의 연구가 아직도 활발하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 IoT가 구축된 네트워크 환경에서 중간 노드에 부담을 주지 않으면서 구현이 쉬운 블록체인 기반의 IoT 중요 정보 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 중간 노드에 도착한 IoT 중요 정보에 대해서 임의 크기의 무작위 값을 할당하여 탈중앙화된 P2P 블록체인이 되도록 관리한다. 또한, 제안 기법은 IoT 중요 정보의 가중치 조건에 따라 시간제한, 장치 제한 등의 라이선스를 만들어 IoT 중요 데이터 관리가 수월하여지도록 한다. 성능평가, 제안 기법은 지연시간 및 처리시간이 기존 기법보다 평균 7.6%, 10.1%가 향상되었다.
맵리듀스(MapReduce)는 대용량 데이터를 다수의 컴퓨터로 병렬 처리하는 데 사용되는 프로그래밍 모델이다. 데이터 큐브(Data Cube)는 대용량 데이터 분석에 널리 사용되는 연산자로서, 주어진 차원 애트리뷰트들의 모든 가능한 조합에 대한 group-by들을 계산한다. 차원 애트리뷰트의 개수가 n일 때, 데이터 큐브는 총 $2^n$개의 group-by를 계산한다. 본 논문은 맵리듀스를 사용하여 데이터 큐브를 효율적으로 계산하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 $2^n$ 개의 group-by를 $_nC_{{\lceil}n/2{\rceil}}$개의 그룹으로 분할하고, 이 그룹들을 ${\lceil}n/2{\rceil}$개의 맵리듀스 잡(job)을 통해 단계적으로 계산한다. 제안 방법은 기존 방법에 비해 맵퍼(mapper)가 생성하는 중간결과의 크기를 크게 줄임으로써 중간결과의 전송 및 정렬에 드는 비용을 크게 줄인다. 그에 따라 데이터 큐브를 계산하는 총 수행시간이 크게 감소된다. 실험을 통해 제안 방법이 기존 방법에 비해 더 빠르게 데이터 큐브를 계산함을 보인다.
CCN은 네트워크 성능을 개선하기 위하여 데이터 전송 구간 위에 위치한 네트워크 중간 노드들이 전송 중인 데이터를 임시 저장한 후, 이 노드들이 해당 데이터에 대한 요청 메시지를 수신하면 임시 저장된 데이터를 이용하여 요청 메시지에 직접 응답할 수 있도록 설계되었다. CCN은 네트워크 중간 노드들에 의해서 요청 메시지가 응답될 수 있기 때문에, 호스트 중신 네트워킹 기술보다 빠른 응답 시간 구현과 데이터 전송량 감소를 실현할 수 있다. 그러나 중간 노드를 활용하는 네트워킹은 데이터 수신자가 데이터 제공자를 확인할 수 없기 때문에 데이터 위조를 이용한 공격에 쉽게 노출될 수 있다. 그러므로 안전한 CCN 구현을 위해서는 수신된 데이터를 인증해야 한다. 그러나 데이터 인증은 CCN 기반의 서비스 지연을 발생시키는 주요 원인 중 하나가 되고 있다. 본 논문은 CCN 데이터 인증의 문제점을 분석하고, 효율적인 CCN 인증 구현을 위하여 개선된 인증 절차를 제안하고, 그 성능을 평가한다.
자유시점 또는 오토스테레오스코픽 비디오 서비스는 3차원 영상을 제공하는 차세대 방송 시스템으로, 여러 시점의 영상들이 필요하다. 본 논문에서는 가상 시점 영상을 고속 생성하기 위해 알고리즘 병렬 구조를 최적화하고, Compute Unified Device Architecture(CUDA)를 이용한 General Propose Graphic Processing Unit(GPGPU) 기반의 중간시점 영상 고속 생성을 위한 최적화 기법을 제안한다. 제안한 방법은 좌/우 깊이영상을 병렬화시킨 스테레오 정합알고리즘을 이용하여 변위정보를 얻은 후, 깊이 당 변위증분을 계산하여 사용한다. 계산된 변위증분을 사용하여 해당 각 화소들의 깊이 값을 이용하여 좌/우 영상들을 원하는 위치의 중간시점으로 영상을 이동시킨다. 그 다음, 비폐색영역들을 서로 상호 보완하여 없앤 다음에 남은 홀들은 홀 필링으로 없애 최종 중간시점 영상을 생성한다. 제안한 방법을 구현하여 여러 실험 영상에 적용한 결과, 생성된 중간시점 깊이영상의 화질은 평균 PSNR 30.47dB이었으며, Full HD급 중간시점 영상을 초당 38 프레임 정도 생성하는 속도를 보였다.
본 연구는 에너지 및 환경경제학에서 기초 데이터로 많이 활용되는 산업연관표에서 특정 부문이 하부 부문들로 분리되는 경우 새로운 산업연관표를 추계하는 과정을 제시하였다. 보편적으로 산업연관표 추계에 이용되는 RAS 방법은 새로운 산업연관표의 부문별 생산액, 중간투입계, 중간수요계의 정보를 반드시 필요로 하지만, 많은 경우에 부문별 중간수요계 정보를 확보하기 어렵다는 문제가 있다. 본 연구는 특정 부문이 하부 부문들로 분리되는 상황에서 부문별 중간수요계 정보를 사용하지 않고도 새로운 산업연관표를 추계할 수 있는 과정을 제시하였다. 핵심 아이디어는 분리 후 산업연관표의 많은 원소들의 값이 분리 전 산업연관표의 원소들 값과 같다는 점과 분리 후 부문들의 원소 합이 분리 전 부문의 원소 값과 같다는 점이다. 중간수요계 정보 대신에 이들 정보를 이용해서 부문 분리 후의 산업연관표에 대한 중간거래행렬이나 투입계수행렬을 추계하는 과정을 제시하였다. 소규모 시뮬레이션 결과, 본 연구가 제시한 과정은 투입계수행렬의 경우 평균 약 11.23%의 추정 오차를 가지며 이것은 중간수요계 정보를 활용하는 RAS의 11.30%의 평균 추정 오차보다 작은 것으로 나타났다. 그러나 여러 선행연구들에서 추가 정보를 활용하는 것이 활용하지 않는 것보다 추정 성과를 항상 향상시키지 않는 것으로 나타났기 때문에, 본 연구의 방법을 현실에 적용하기 위해서는 다양한 시뮬레이션 연구가 필요하다고 판단된다.
Purpose: The purpose of this study is to generate empirical data regarding the usability of churches' convenience facilities for the elderly, while categorizing church architecture as intermediate, inner, sanitation, and other facilities. The generated data can be used for renovating or upgrading the existing churches' convenience facilities to match up the act on convenience promotion. Methods: Field studies were conducted for collecting the empirical data from 42 churches. Results: Specifically, intermediate and sanitation facilities were more urgent sections, needing serious improvement works for the elderly. In the inner facilities, 14 categories were counted as not-met(NM) or not-installed(NI) among total 26 categories. In the other facilities, 11 categories were found as not-met(NM) or not-installed(NI) among total 15 categories. Implications: The research results can be used as a checklist for the improvement of convenience facilities for the elderly in existing churches.
Results of an analysis of 11 nights of R-filter CCD photometry data of an intermediate polar MU Camelopardalis (MU Cam) obtained at the Korean 1.0 m telescope at Mt. Lemmon are reported. After checking the spin period with our data, $P_{spin}=0.^d01373801(59)$, we compiled the reported data of maxima timing and an O-C diagram analysis has been carried out to understand the spin period variation. A significant spin period variation was detected, and fitting the O-C points to a cubic parabola led to an ephemeris of $BJD_{max}=2453682.4178(94)+0.0137380(13)E-2.07(55){\times}10^{-11}E^2+2.28(52){\times}10^{-15}E^3$. The torque experienced by the magnetic compact star accreting in a disk is estimated as ${\tau}{\approx}1.815{\times}10^{35}gcm^2/s^2$ in a simple approximation in order to show how important monitoring the period variation is. Thus we conclude that monitoring the long-term spin period variation will help to understand the physical condition of magnetic compact stars.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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