일반적으로 비공간 센서 데이타뿐만 아니라 공간 센서 데이타를 동시에 사용하는 유비쿼터스 센서 네트워크 (USN) 환경을 위해서는 이러한 센서 데이타를 효율적으로 관리하는 센서 데이타베이스 시스템은 매우 중요하다. 이러한 이유에서 Tiny DB, Cougar 등과 같은 다양한 센서 데이타베이스 시스템들이 연구되고 있다. 그러나, 이들 대부분은 공간 센서 데이타 처리를 위한 공간 데이타 타입과 공간 연산자를 지원하지 않기 때문에 공간 센서 데이타를 처리하는데 어려움이 존재한다. 그러므로, 본 논문은 USN 환경에서 공간 센서 데이타에 대한 효율적인 관리를 위해 TinyDB를 확장하여 공간 센서 데이타베이스 시스템을 설계 및 구현하였다. 특히 공간 센서 데이타베이스 시스템은 공간 데이타 타입과 공간 연산자를 지원하고, 공간 데이타 스트림으로 인해 발생하는 시스템 부하를 줄이기 위해서 메모리 관리 기능과 필터링 기능 등을 제공한다. 마지막으로, 수행 시간, 정확도, 메모리 사용량 등 다양한 성능 평가를 통해 공간 센서 데이타베이스 시스템이 기존 TinyDB에 비해 성능이 우수하다는 것을 증명하였다.
최근 IoT 및 딥러닝 관련 기술요소들이 영상보안감시시스템에서도 다양하게 응용되고 있다. 그 중 CCTV를 통해 촬영된 동영상에서 자동으로 특정 객체를 검출, 추적, 분류 하는 감시 기능이 점점 지능화되고 있다. 본 논문에서는 보급형 CPU만 사용하는 PC 환경에서도 실시간 처리가 가능한 알고리즘을 목표로 하였다. GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용한 배경 모델링과 헝가리안 알고리즘, 그리고 칼만 필터를 조합한 추적 알고리즘은 전통적이며 복잡도가 비교적 적지만 검출 오류가 높다. 이를 보강하기 위해 대용량 데이터 학습에 적합한 딥러닝을 기술을 적용하였다. 특히 움직임이 있는 사람의 특징을 강조하기 위해 추적된 객체에 대해 SRGB-3 Layer CNN을 사용하였다. 성능 평가를 위해 기존의 HOG와 SVM을 이용한 시스템과 비교했을 때 Move-in은 7.6%, Move-out은 9.0%의 오류율 감소가 있었다.
현재 RCS-e(Rich Communication Service-e)는 복잡한 프로토콜과 닫힌 외부 인터페이스로 인해 일반 개발자들이 쉽게 접근할 수 없는 실정이다. RCS-e 서비스를 보다 활성화 시키기 위해서는 일반 개발자들이 쉽게 자신의 앱에서 RCS-e 서비스를 이용할 수 있도록 프로토콜을 단순화하고 외부에서 쉽게 접근할 수 있도록 API(Application Program Interface)화 해야 한다. 본 논문은 RCS-e의 여러 기능 중 프레즌스 기능을 웹 인터페이스로 이용할 수 있게 해주는 오픈 API 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 각 노드들 간의 연관 관계를 나타낸 시스템 구성도를 설계하였다. 프레즌스 기능 제공을 위한 오픈 API 프레임워크와 기존 노드들 간의 메시지 흐름도를 정의하였다. 그리고 오픈 API 프레임워크에서 웹 기반의 요청을 어떻게 RCS-e에서 사용되는 요청으로 변환하는지 예시를 들어 설명하였다. 성능 평가에서는 오픈 API 프레임워크를 도입해도 기존 인프라의 성능에 영향을 끼치지 않는다는 것을 증명하였다.
인트라넷 네트워크상 에서의 응답시간 단축은 정보제공 효율성을 확보하는 기본요소이다. 그동안 네트워크상에서 응답시간 단축을 실현하기위해 많은 방법론들이 연구되고 제안 되었다. 이같은 연구의 목적은 응답시간 단축 메커니즘 구현을 통해 단축된 빠른 응답시간 내에서 신속성을 생명으로 하는 정보시스템 본래의 목표실현이 가능하기 때문이다. 네트워크를 활용하는 정보시스템에서 최종적인 목표는 요구되는 시간내에 목적하는 성능을 확보하는 것이다. 이를 위해서 정보시스템 네트워크 응답시간 측정방법을 연구개발 하므로서 단축된 응답시간 보증방법 개발이 가능해진다. 본 논문에서는 latency 테스트 결과를 참조하는 인프라시스템에서 응답시간 측정 방법론을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법론을 통해 체계적인 측정환경을 설계하여 응답시간 측정이 가능함이 입증되었고 응답시간측정 메카니즘을 통해서 개선된 네트워킹 기능과 정보시스템 기능을 위한 효율성제고 방법론 개발이 가능함을 보여주고 있다.
PMIPv6과 같은 현재의 중앙 집중형 이동성 제어 프로토콜들은 모든 제어 트래픽과 데이터 트래픽을 함께 처리하는 중앙 집중형 이동성 앵커(central mobility anchor)에 전적으로 기반하여 동작한다. 그러나, 이러한 중앙 집중형 이동성 제어 프로토콜들은 코어망으로 트래픽이 집중되는 현상이 발생될 수 있거나, 이러한 중앙 집중형 이동성 앵커의 장애 발생 시 서비스 제공 불능현상 등이 발생될 수 있는 심각한 문제점을 안고 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점들을 완화시키기 위해, 사용자 이동 지역성을 고려한 PMIPv6 기반의 분산형 이동성 제어 기법을 제안한다. 성능 분석 결과, 제안 기법은 PMIPv6 및 관련된 분산형 이동성 제어 기술인 S-PMIP과 비교해 볼 때, 총 이동성 제어 비용을 대폭 감소시킴과 동시에 이러한 문제점들을 상당부분 해소시킬 수 있음을 입증한다.
최근 국내 통신 사업자와 가전 사업자 중심으로 자신들의 특정 스마트 기기와 네트워크통신망을 활용한 IoT 홈 서비스가 활발하게 제공되고 있다. 이는 사업자 별 전용 장치를 사용해야 하며 월정액 형태의 사용요금을 지불해야 하는 등 사용자의 요구사항을 충족시키지 못하고 있으며 사용자 주도적으로 쉽게 구성할 수 있는 장치와 서비스 환경에 대한 요구가 증대되고 있다. 따라서 본 논문에서는 IoT 플랫폼과 IoT 홈 게이트웨이로 구성되는 IoT 홈 서비스 환경 구조를 제안한다. 또한 DPWS의 기능을 활용한 IoT 장치의 자동 등록 기능과 MQTT 프로토콜을 통해 게이트웨이와 자동으로 인터페이스를 구축하는 기능을 제공하는 ACOME(Auto-Configuration of MQTT and REST) 메커니즘을 제안한다. 이는 시중에서 쉽게 구할 수 있는 오픈소스 하드웨어인 아두이노에 적용 가능한 라이브러리 형태로 제공하여 사용자의 요구사항을 보다 쉽게 구현할 수 있다. 마지막으로 서비스 및 장치 검색에 관한 성능분석을 위해 ACOME과 DPWS를 비교하였다.
화석 연료의 고갈 및 환경오염의 증가로 인하여 전기 에너지를 사용하는 전기 자동차가 차세대 교통수단으로 주목받고 있으며 전 세계적으로 인기를 끌고 있다. 전기 자동차의 보급률 및 관심이 높아짐에 따라 V2G (Vehicle to Grid) 및 IT 기술을 이용한 충전 인프라에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 전기 자동차의 안정적인 충전 및 부하 관리를 위하여 그리드 네트워크와의 통신은 가장 중요한 요소이다. 그러나 기존의 중앙 집중형 인프라 구조의 경우 제어 메시지 요청이 증가할 경우 느린 응답속도로 인하여 충전 인프라가 효율적으로 작동하지 못하는 문제점들이 존재한다. 본 논문에서는 분산형 클라우드 컴퓨팅 기술을 무선 기지국에 적용하여 충전 인프라에 혼잡을 줄이고 지연시간을 줄이기 위해 MEC (Mobile Edge Computing)를 활용한 새로운 전기자동차 충전 인프라 구조를 제안한다. 성능 평가를 통해 본 논문에서 제안한 저 지연시간을 가지는 충전 인프라가 기존에 존재하는 충전 인프라보다 효율적으로 전력 피크 상황에 대처함을 확인하였다.
본 논문에서는 VOD 서비스 시스템에서 서버의 데이타 전송율과 클라이언트의 데이타 소비율에 기반하여 서버의 전송율을 조정하는 전송율 제어 알고리즘을 설계하고 분석하였다. 제안 알고리즘은 클라이언트 버퍼의 오실레이션 현상을 줄여 버퍼를 안정화시키고 또한 콜라이언트 시스댐 의 스케률링 부하를 경감시키기 위하여 뀔라이언트 버퍼의 상태를 일정한 시간마다 검사하는 BCT를 이용한다 이 BCT를 기반으로 하여 콜라이언트꾀 데이타 소비율을 산출하고 버퍼의 크기를 예측한다 예측한 버퍼의 크기가 오버런(overun) 또는 스타베이션(starvation) 경고구간에 속할 경우에는 서버의 데이타 전송율을 적응적으로 조정하여 클라이언트 버퍼의 오버런과 스타베이션이 발생되지 않도록 한다. 네트워크의 부하 변동으로 인하여 전솜율 제어 정책의 수행만으로는 콜라이언트 버퍼를 안정시키지 못한다. 따라서 본 논문에서는 전송율 제어 정책과 미디어 스케일링 정책을 병행 수행하여 클라이언트 버퍼의 오버런 또는 스타베이션이 발생되지 않고 안정된 상태를 유지하도록 하였으며, 제안한 알고리즘에 대해 시뮬 레이션을 통하여 그 성능을 평가하였다.
3차원 분산가상환경의 확장성에 대한 연구는 전역적인 공간분할을 통한 관심영역(AOI)의 설정에 초점을 맞추어왔으며 참여자들의 밀집화로 인한 AOI 내의 혼잡성에 대한 부분은 거의 다루어지지 않았다고 할 수 있다. 실제적으로 AOI의 혼잡성은 네트워크 대역폭 또는 렌더링시간 등 시스템 자원을 고갈시키고 참여자간 정상적인 상호작용의 수행을 어렵게 하여 시스템의 확장성과 밀접한 관련이 있는 현상임을 수행환경에서 확인할 수 있다. 본 연구에서는 AOI의 혼잡성을 확장가능한 DVE에서 해결되어야 할 문제점으로 정의하고 이에 대한 효과적인 제어메커니즘으로 혼잡도 측정 및 조절 모델을 제시하고자 한다. 제안된 모델은 궁극적으로 AOI 내에서 참여자 집단의 고밀도화로 인한 시스템 자원의 고갈방지와 안정적인 상호작용성의 유지를 목표로 하고 있다. 제안된 모델의 성능평가를 위하여 AOI 혼잡도에 동적으로 반응하는 자원비용모델을 정의하여 기존 모델과의 비교 실험을 수행하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권7호
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pp.622-628
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2016
IT 기술의 발전과 각종 관련 규제가 해결되어 드론으로 불리는 무인비행체(Unmanned Aerial Vehicle; UAV)에 대한 수요가 증가하고 있다. 하지만, 현재까지 개발된 UAV는 무선조종 혹은 영상인식 기반의 자율비행에 의해 비행경로가 설정되므로, 안전사고에 대한 대책이 없다면 UAV에 대한 수요 증가는 UAV 간 혹은 UAV와 주변 사물 간의 충돌을 야기할 것이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 차량 통신 시스템을 활용한 UAV 비행경로 설정 방안을 제안한다. 제안된 방식에서는 차량 통신 시스템 인프라를 이용하여 UAV의 충돌을 방지하고 효율적인 비행이 가능하도록 하였으며, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 방식의 효율성을 검증하였다. 그리고 제안된 방식은 차량 통신 규격을 준수하면서 약간의 오버헤드만 추가되어, 상용 차량 통신 시스템에 적용이 용이하도록 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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