본 논문에서는 IEC 61850 및 IEEE c37.238 표준 기반 정밀 시각 동기 적용 HW/SW 통합 플랫폼을 통한 미래 전력시스템 보호 기술을 제시하였다. 제시한 통합 플랫폼의 구현 성능을 확인하기 위해 표준에서 요구하는 시각 동기의 정밀성과 지연 시간을 만족하도록 하는 EVM(Evaluation Module) 예제를 구성하였다. 이를 실제 EVM과 네트워크 스위치로 이루어진 형태로 구현하여 동작 시험을 수행하였고, 본 논문에서 제시한 플랫폼이 시각 동기 표준에서 요구하는 수준의 시각 동기 오차와 전력시스템 보호에서 요구하는 수준의 지연 시간을 만족하는 미래 전력시스템 통합 IED(Intelligent Electronic Device) HW/SW 기술임을 확인하였다.
PC, 노트북 컴퓨터, 스마트폰, PDA, PMP, 텔레매틱스 단말 등 다양한 정보단말은 소형화, 모바일화, 복합화 추세에 있으며 이에 따라 다루는 정보, 접근하는 인터페이스, 서비스의 종류가 다양해지고 단말 자체의 이동성이 증가하여 보안 위험이 높아지고 있다. 또한 단말의 컴퓨팅 성능과 서비스의 질적 향상으로 모바일플랫폼이 데스크톱 환경 수준의 일반적인 환경으로 발전하게 되어 요구되는 보안 수준 역시 높아지고 있다. 본 고에서는 Linux, Windows 등 데스크톱 운영체제를 비롯하여 Wqnit 등 모바일 플랫폼까지 보안 요구사항과 기술 추세를 살펴보고 향후 발전방향에 대하여 논의해 보고자 한다.
The Pre-processor program for CFD is being developed using wxWidgets and OpenGL libraries. This program can be run on both Windows and Linux operating systems. Undergraduate students and beginners can learn and use this very easily by menu and templates. Until now, structured mesh can be created in Cartesian or Cylindrical coordinates. This program will be used easily to make various type of meshes using templates.
본 연구에서는 대표적인 오픈소스 virtual platform인 QEMU와 PC, FPGA에 다양한 운영체제(Windows, Linux, Android, ${\mu}C$/OS-II)를 포팅하고 벤치마크 프로그램을 수행함으로써 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과 부동소수점 연산의 성능이 상대적으로 낮게 측정되었으며 이를 토대로 성능 취약점을 분석하고 QEMU를 개선하기 위한 방안을 연구하였다.
본 논문에서는 한국어 TSS 시스템을 위한 언어처리부의 설계 및 구현 과정을 설명한다. 구현된 언어처리부는 형태소 분석, 품사 태깅, 발음 변환 과정을 거쳐, 주어진 문장의 가장 적절한 발음열과 각 음소의 해당 품사를 출력한다. 프로그램은 표준 C언어로 구현되어 있고, Windows와 Linux에서 모두 동작되는 것을 확인하였다. 수동으로 품사가 할당된 4.5만 어절의 코퍼스로부터 형태소 사전을 구축하였으며, 모든 단어가 사전에 등록되어 있다고 가정할 경우, 488문장의 실험 자료에 대해 어절 단위 오류율이 3.25%이었다.
본 논문에서는 오픈소스 플랫폼 라즈베리파이 3 모델을 기반으로 몽고DB 데이터베이스를 활용하여 풀 스택 플랫폼을 구현하였다. 가속도 센서를 사용하여 무선 통신으로 데이터를 로깅하는 도구로써 이벤트 구동 방식을 사용하였으며, 리눅스 라즈비안 Jessie 버전으로 초당 28 프레임으로 USB 카메라(MS LifeCam 시네마) 이미지를 획득하며, 안드로이드 모바일 기기와 인터페이스를 구축하기 위하여 블루투스 통신 기술을 확장하였다. 따라서 본 논문에서는 가속도 센서 동작을 검출하여 이벤트 트리거링을 감지하는 풀 스택 플랫폼 기능을 구현하고, IoT 환경에서 온도와 습도 센서 데이터를 수집한다. 특히 몽고 DB가 MEAN 스택과 가장 좋은 데이터 연결성을 갖고 있기 때문에 풀 스택 플랫폼 성능을 개발 향상시키는데 MEAN 스택을 사용하였다. 향후 IoT 클라우드 환경에서 풀 스택 성능을 향상시키고, 몽고 DB를 활용하여 보다 쉽게 웹 설계 성능을 향상시키도록 기술을 개발하겠다.
Structure and/or fluid analysis is gradually increased by an essential design process in the small and medium-sized businesses (SMBs) because of the needs for a rapid design process and the certification about the supplement of the parts by the large business (LB). In this paper, we developed the web-based ezSIM platform installed in the resources integrated system server. The ezSIM platform is based on the heterogeneous linux and windows operating system for the user-friendly connection with the part of the analysis for the SMBs. The procedure of the structure/fluid analysis service module using the public software and the license-free open code in the ezSIM platform was explained. The convenience of the ezSIM platform service was presented by the reaction rate of the graphic motion compared with that of a local PC and the solving and pre-post processing interface compared with that of the KISTI supercomputer. The web-based ezSIM platform service was identified as a useful and essential platform to the SMBs for the usage of the structure and/or fluid analysis procedure.
본 연구에서는 센서 네트워크 기반의 임베디드 시스템을 제안한다. 지그비 RF 기술과 임베디드 하드웨어 기술의 조합을 통하여, 주택 및 아파트 등에서 각 방별로 온도 및 습도를 취합하여 난방을 관리할 수 있다. 이를 위하여 리녹스 기반의 임베디드 시스템 디바이스를 제어하기 위한 JAVA API를 설계하였다. 임베디스 시스템 디바이스의 JAVA API를 통한 제어에 중점을 두어 구현하였다.
기존 하드웨어 중심의 네트워크 인프라를 소프트웨어 중심으로 진화시켜 서비스 유연성과 비즈니스 민첩성을 제고시킬 수 있는 새로운 네트워크 기술로 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN: Software-Defined Networking)과 네트워크 기능 가상화(NFV: Network Functions Virtualisation) 기술이 최근 각광을 받고 있다. 빠르게 상용화 단계에 접어든 소프트웨어 정의 네트워킹 기술과 달리, 네트워크 기능 가상화 기술은 표준화 단체를 통한 기술 논의 및 상위 표준문서 작업에 많은 노력이 집중됨에 따라 네트워크 기능 가상화 기술을 개발하고 검증하며 운용할 수 있는 실질적인 플랫폼 개발에 대한 요구가 꾸준히 제기되어 왔다. 본고에서는 최근 Linux Foundation의 Collaborative Project로 발표된 공개 소프트웨어 기반의 네트워크 기능 가상화 플랫폼 개발 프로젝트인 OPNFV(Open Platform for NFV)의 목적과 개발범위 그리고 향후 개발방향을 중심으로 소개한다.
When mounting the sensor device in the way of Plug&Play, sensor device drivers need to be loaded and linked dynamically. Since a sensor node platform is based on small 8 bit MCU, dynamic loading and linking technique used in Windows and Linux can not be applied. In this paper, we present how to link and load dynamically sensor device drivers for sensor device Plug&Play. We implement a prototype and evaluate it to make sure that there is no performance degradation like sensor device driver connection speed and memory usage. Connection speed overhead increases to 0.2ms. Memory usage overhead increases to hundreds byte. It shows that there is no heavy influence in running the actual program.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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