최근 관심을 끌고 있는 VOD 시스템을 현실적으로 실현 가능하게 하기 위해서는 대용량 멀티미디어 정보를 장기적으로 저장할 수 있도록 저가이면서 저장 용량이 큰 3차 저장장치를 사용하는 계층적 VOD 서버를 필요로 한다. 본 논문은 이러한 계층적 VOD 서버를 저가의 대용량 DVD 쥬크박스를 온라인 저장장치로 사용하여 구성하고, 여러 개의 스트림들을 적당한 시간을 주기로 드라이브들을 교대로 활용하게 함으로써 서비스 스트림을 최대화함으로써 효율을 높일 수 있다. 그러나 DVD 쥬크박스 내에서 하나의 스트림이 저장된 DVD-ROM의 교환은 상대적으로 긴 시간을 요구하므로 본 논문에서는 DVD 쥬크박스를 기반으로 한 VOD 서버에서 DVD-ROM의 교환시간을 은폐하면서 효율적인 데이터 전송을 지원 할 수 있는 파이프라인 로딩 기법을 제안한다. 또한 디스크를 캐쉬로 사용하여 스트림의 초기 일부분을 미리 디스크 캐쉬에 적재하여 놓음으로써 최대허용 스트림 수를 증가시킬 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 기법들은 시뮬레이션 성능분석을 통하여 파이프라인 상황하에서 사용하는 드라이브 수에 비하여 최대 허용 스트림 수가 크게 증가될 수 있음을 보인다.
분산 컴퓨팅이란 다수의 서버로 구성된 분산 시스템에서 데이터를 효율적으로 저장 및 처리하는 기술이다. 따라서 분산 시스템을 구성하는 서버의 상태에 따라 분산 컴퓨팅의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문은 분산 시스템에서 실시간으로 발생하는 시스템 자원의 로그 데이터를 수집하고 이상을 탐지하여 결과를 시각화하는 자가 진단 시스템을 제안한다. 먼저, 자가 진단 과정을 수집, 전달, 분석, 저장, 시각화의 다섯 단계로 구분한다. 다음으로, 자가 진단 과정이 실시간성, 확장성, 고가용성의 목표를 만족하도록 실시간 자가 진단 시스템을 설계한다. 본 시스템은 대표적인 실시간 분산 기술인 Apache Flume, Apache Kafka, Apache Storm을 기반으로 구현되어 실시간성, 확장성, 고가용성의 세 가지 목표를 만족할 수 있다. 또한, 자가 진단 과정에서 로그 데이터 처리의 지연을 최소화하도록 간단하지만 효과적인 이동 평균 및 3-시그마 기반 이상 탐지 기법을 사용한다. 본 논문의 결과를 통해, 분산 시스템 내에서 서버 상태를 실시간으로 진단할 수 있는 분산 실시간 자가 진단 시스템을 구축할 수 있다.
하천퇴적물은 유역내 다양한 오염원으로부터 발생하는 중금속, 유기물 등 오염물질의 수용체일 뿐만 아니라 수질 오염 및 수생태 악영향을 유발할 수 있는 2차적 오염원이기에 중요한 관리대상이라고 할 수 있다. 오염된 하천퇴적물의 효과적인 관리를 위해서는 오염원에 대한 식별과 이와 연계된 관리대책의 수립이 우선되어야 한다. 본 연구는 하천퇴적물내 측정된 다양한 이화학적 오염항목 분포 특성에 기반하여 퇴적물의 주요 오염원을 식별하기 위한 방법으로서 기계학습모델의 적용성을 평가하였다. 기계학습 모델의 성능 평가를 위해 전국 4대강 수계내 주요 폐금속광산 및 산업단지 인근에서 수집된 총 356개의 하천퇴적물에 대한 중금속 10개 항목(Cd, Cu, Pb, Ni, As, Zn, Cr, Hg, Li, Al)과 토양항목 3개(모래, 실트, 점토 비율) 수질항목 5개(함수율, 강열감량, 총유기탄소, 총질소, 총인)를 포함한 총 18개 오염항목에 대한 분석자료를 활용하였다. 기계학습 분류 모델로서 선형판별분석(linear discriminant analysis, LDA)과 서포트벡터머신(support vector machine, SVM) 분류기를 사용하여 폐금속광산('광산')과 산업단지('산단') 인근에서의 하천퇴적물 시료의 분류 성능을 평가한 결과, 채취 지점 및 시기별 4가지 경우(비강우시 광산, 강우시 광산, 비강우시 산단, 및 강우시 산단)에 대한 퇴적물 시료의 분류 성능이 우수하였으며, 특히 비선형 모델인 SVM(88.1%)이 선형모델인 LDA(79.5%) 보다 퇴적물을 분류하는데 있어 보다 우수한 성능을 나타냈다. SVM 앙상블 기반 비배타적 다중라벨분류기 모델을 이용하여 각 시료채취 지점 상류 유역 1km 반경 내 지배적인 토지이용 및 오염원을 다중 타겟값으로 다중분류 예측을 수행한 결과, 폐금속광산과 산업단지의 분류는 비교적 높은 정확도로 수행하였으나, 도시와 농업지역 등 다른 비점오염원에 대한 분류정확도는 56~60%범위로 비교적 낮게 나타났다. 이는 다중라벨 분류모델의 복잡성에 비해 데이터셋의 크기가 상대적으로 작아서 발생한 과적합에 기인한 것으로 향후 보다 많은 측정자료가 확보될 경우 기계학습 모델을 적용한 오염원 분류의 정확도를 보다 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
이 연구에서는 스마트폰과 Wi-Fi통신을 이용한 로봇의 조종과 장착된 카메라를 통한 영상처리 기술에 대하여 서술하였다. 제안된 로봇은 바퀴와 4족을 환경에 따라서 선택적으로 사용할 수 있도록 메커니즘을 구성하였다. 카메라의 스트림 데이터 중 이미지 데이터만을 이용하도록 네트워크를 형성하였으며 영상처리 기법을 응용하여 약병을 구분하고, 로봇 팔을 이용하여 약병을 사용자에게 전달해주는 로봇 메커니즘에 대해서도 서술한다. 본 논문에서 개발된 영상처리 알고리즘과 처리는 별도의 컴퓨터 없이 스마트폰만을 이용하여 구현이 가능하도록 설계하였으며 스마트폰의 강력한 기능과 연산능력을 최대로 활용하여 약병 로봇의 지능화 및 소형화 방안을 제시하였다.
스마트폰과 같은 무선 기기의 보급률이 높아지면서 오디오 및 비디오 스트리밍 서비스를 이용하는 사용자가 급격히 증가하고 있다. 또한 고속 네트워크 환경이 갖추어 짐에 따라 보다 나은 서비스 품질(QoS)에 대한 요구가 증가하고 있다. 무선 환경에서는 불안정한 전송 채널로 인해 패킷의 손실이 빈번하게 발생하기 때문에, Scalable Video Coding (SVC) 영상 부호화 기법을 통하여 네트워크를 보다 더 효율적으로 사용할 수 있다. SVC 기법에서는 기본계층과 상위계층으로 부호화 정보를 구분하는데, 기본계층은 영상의 복원에 있어서 필수적인 저주파 성분을 형성하기 때문에 신뢰성 있는 전송이 필수적이다. 또한 상위계층은 고주파 성분을 형성하며 성공적인 수신 데이터의 양에 비례하여 비디오의 품질이 향상되기 때문에 채널 상황이 허용하는 한도 내에서 처리량(Throughput)을 높이는 것이 중요하다. 본 논문에서는 무조건적인 처리량의 향상보다는 SVC 비디오의 특징을 고려하여 평균 품질을 향상시킬 수 있는 듀얼-채널 활용 기법을 제안한다. 즉, 기본계층에 대해서는 중복 전송방식을 통해 전송의 신뢰성을 향상시키고, 상위계층에 대해서는 분배 전송 방식을 통해 전송 속도 및 처리량을 향상시켰다. 그 결과, 무선 이동환경에서 보다 고수준의 비디오 서비스 제공이 가능해짐을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
하천 유역에서 하천 경계선(river boundary) 은 하천의 물길을 따라 흐르는 물과 육지의 경계를 의미한다. 하천 경계선 매핑은 하천 유역의 지형적인 변화를 탐지하고 홍수 예방을 위해서 중요하다. 하천 유역의 지표면의 불균일성과 하천 수위의 실시간 변화 등으로 인해 발생하는 하천 유역의 침식 작용 등의 요인으로 인해서 기존의 지반조사 기술은 하천 경계선을 매핑 하는데 효과적이지 않다. 공간 정보 자료는 해당 지역에 접근하지 않고도 해당 지역에 관한 지형적인 정보를 획득할 수 있어서, 하천 지형 조사 및 하천 측량 등 하천 유역의 지형연구에 굉장히 유용하게 쓰일 수 있다. 본 연구에서는, 원격탐사 기술에서 대표적으로 사용되는 공간 정보 자료들인 항공 라이다 자료(airborne LiDAR data)와 항공사진(aerial photograph) 들을 활용하여, 에지 검출기법(edge detection algorithm) 및 영상 분할 기법(image segmentation algorithm) 등의 디지털 영상 처리 기법 등의 방법을 적용하여 3차원 하천 경계선을 매핑하는 방법을 개발하였고, 주어진 기준선을 따라 결정된 점검 지점들로부터 추출된 하천 경계선까지의 수평 및 수직 거리의 절대값을 계산하여 정확도 측정을 하였을 때, 본 연구에서 제시된 방법을 이용하여 추출된 3차원 하천 경계선은 높은 수직 및 수평 정확도를 가짐을 보여준다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권12호
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pp.37-50
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2022
Modern supply chains include multiple activities from collecting raw materials to transferring final products. These activities involve many parties who share a huge amount of valuable data, which makes managing supply chain systems a challenging task. Current supply chain management (SCM) systems adopt digital technologies such as the Internet of Things (IoT) and blockchain for optimization purposes. Although these technologies can significantly enhance SCM systems, they have their own limitations that directly affect SCM systems. Security, performance, and scalability are essential components of SCM systems. Yet, confidentiality and scalability are one of blockchain's main limitations. Moreover, IoT devices are lightweight and have limited power and storage. These limitations should be considered when developing blockchain-based IoT-SCM systems. In this paper, the requirements of efficient supply chain systems are analyzed and the role of both IoT and blockchain technologies in providing each requirement are discussed. The limitations of blockchain and the challenges of IoT integration are investigated. The limitations of current literature in the same field are identified, and a secure and scalable blockchain-based IoT-SCM system is proposed. The proposed solution employs a Hyperledger fabric blockchain platform and tackles confidentiality by implementing private data collection to achieve confidentiality without decreasing performance. Moreover, the proposed framework integrates IoT data to stream live data without consuming its limited resources and implements a dualstorge model to support supply chain scalability. The proposed framework is evaluated in terms of security, throughput, and latency. The results demonstrate that the proposed framework maintains confidentiality, integrity, and availability of on-chain and off-chain supply chain data. It achieved better performance through 31.2% and 18% increases in read operation throughput and write operation throughput, respectively. Furthermore, it decreased the write operation latency by 83.3%.
In order to prevent water pollution caused by organic matter, Total Organic Carbon(TOC) has been adopted indicator and monitored. TOC can be divided into Dissolved Organic Carbon(DOC) and Particulate Organic Carbon(POC). POC is largely precipitated and removed during stream flow, which making DOC environmentally significant. However, there are lack of studies to define spatio-temporal distributions of DOC in stream affected by various land use. Therefore, it is necessary to estimate the past DOC concentration using other water quality indicators to evaluate status of watershed management. In this study, DOC was estimated by correlation and regression analysis using three different organic matter indicators monitored in mixed land-use watersheds. The results of correlation analysis showed that DOC has the highest correlation with TOC. Based on the results of the correlation analysis, the single- and multiple-regression models were developed using Biochemical Oxygen Demand(BOD), Chemical Oxygen Demand(COD), and TOC. The results of the prediction accuracy for three different regression models showed that the single-regression model with TOC was better than those of the other multiple-regression models. The trend analysis using extended average concentration DOC data shows that DOC tends to decrease reflecting watershed management. This study could contribute to assessment and management of organic water pollution in mixed land-use watershed by suggesting methods for assessment of unmeasured DOC concentration.
This study proposes a method to evaluate agricultural reservoirs drought by modifying SWSI (Surface Water Supply Index). The method was applied to Geum river basin and the results were represented as spatially distributed information. The SWSI evaluates hydrological drought of watershed unit by selectively applying one or all of the components of snowpack, precipitation, streamflow and reservoir storage. South Korea has 22 % of agricultural area, and rice paddy covers 64 % among them. Usually paddy fields scattered along stream are irrigated by so many small agricultural reservoirs. It is difficult to evaluate agriculture drought by the little information and large number of agricultural reservoirs. In this study, seven agricultural reservoirs over 10 million ton storage capacity were selected in Geum river basin, and the SWSI was evaluated for both upstream and downstream of the reservoirs using 16 years data (1991-2006). Using the results, multiple regression analyses with precipitation and reservoir storage as variables were conducted and the equations were applied to other watersheds. The spatial results by applying regression equations showed that the severe and moderate drought conditions of July and September in 1994, June in 1995, and May in 2001 were well expressed by the watershed unit.
Upon viral infection, the host cell recognizes the invasion through a number of pattern recognition receptors. Melanoma differentiation associated gene 5 (MDA5) and retinoic acid-inducible gene-I (RIG-I) recognize RNA molecules derived from invading viruses, activating down-stream signaling cascades, culminating in the induction of the type I interferon. On the other hand, viruses have evolved to evade type I interferon-mediated inhibition. Hepatitis E virus has been shown to encode a few antagonists of type I interferon and it is not surprising that viruses encode multiple mechanisms of viral evasion. In the present study, we demonstrated that HEV PCP strongly down-regulates MDA5-mediated activation of interferon ${\beta}$ induction in a dose-dependent manner. Interestingly, MDA5 protein expression was almost completely abolished. In addition, polyinosinic polycytidylic acid (poly(I:C))- and Sendai virus-mediated activation of type I interferon responses were similarly abrogated in the presence of HEV PCP. Furthermore, HEV PCP down-regulates several molecules that play critical roles in the induction of type I IFN expression. Taken together, these data collectively suggest that HEV-encoded PCP is a strong antagonist of type I interferon.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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