This paper describes the architecture and modeling of adaptive and reconfigurable OS in wireless distributed sensor networks. Before initial sensor nodes are deployed in a sensor field, minimum functions including basic OS and routing algorithms are required for these nodes to send request messages for dynamic reconfigurations and receive response messages from a task manager. When the downloading is finished, each sensor node can reconfigure the initial state and be ready to start its functions. By applying this reconfigurable modeling, sensor nodes can be easily deployed in the sensor field and dynamically programmed during a bootstrap process.
낮은 처리속도와 기억용량을 가진 임베디드 센서 네트워크의 소프트웨어를 개발할 때 Tiny OS는 컴포넌트방식의 nesC 언어를 이용하여 효율적인 설계를 돕는다. 컴포넌트 방식을 이용하기 때문에 여러가지 소프트웨어의 개발에 자주 사용되는 자산을 분리하여 관리한다면 개발시간과 비용을 절감할 수 있다. 본 논문에서는 Tiny OS 기반에서 임베디드 센서 네트워크 소프트웨어 개발 시 프로덕트라인 방법을 적용하여 공통적인 자산과 가변적인 자산을 구별하고 재사용성을 높이며 개발 효율을 증대하는 방안을 제시한다. 이러한 연구는 이종의 임베디드 소프트웨어 개발에도 적용되어 늘어나는 임베디드 소프트웨어의 양적, 질적 수요를 충족시켜주는데 도움이 될 것이다.
센서 네트워크는 관찰 지역 내의 정보를 수집하는 센서 노드들로 구성된다. 센서 노드는 제한된 용량의 배터리를 갖고 동작하므로 센서 노드의 배터리 파워를 효과적으로 사용하여 최대한 센서 노드의 수명을 길게 하는 것이 센서 네트워크의 중요한 고려사항 중의 하나이다. 센서 네트워크에서 사용되는 운영체제들은 이를 위해 대부분 저전력 모드를 고려하여 설계된다. 무선 임베디드 센서 네트워크를 위해 설계된 운영체제인 TinyOS도 간단하며 강력한 전력관리 기법을 제공한다. 그러나 TinyOS에서 제공하는 전력관리 기법은 마이크로컨트롤러 자체의 저전력 모드를 고려하지 않아서 마이크로컨트롤러가 제공하는 저전력 모드를 실제로 충분히 사용할 수 없다. 본 논문에서는 TinyOS에서 마이크로컨트롤러의 저전력 모드를 충분히 활용할 수 있도록 개선하여 보다 향상된 전력관리 기법을 제안한다.
크롬 OS는 구글에서 개발한 운영체제로서 리눅스와 HTML5 기술 등을 도입해 빠른 부팅과 안정적인 프로그램 실행 등을 통해서 윈도우로 대표되어왔던 기존 컴퓨터 운영체제들의 불편함을 개선한 것이 가장 큰 특징이다. 그러나 클라이언트용 OS라는 점을 감안하였을 때 사용자층이 점차 늘어나고 있는 그래픽이나 암호화, 복호화 같은 보다 세분화된 다양한 데이터 처리를 하는데 있어 요구사항을 만족 시키기에는 부족한 부분이 많았다. 이 같은 문제점들은 운영체제 최적화를 통해 해결할 수 있으며, 이 논문에서는 크롬 OS의 가상메모리 설정 변수의 최적화 수치를 찾아 개선하는 방안을 제안한다.
센서 네트워크 노드는 각각 초저전력, 초소형, 저비용을 지향하는데 이러한 하드웨어 리소스를 사용하는 임베디드 OS가 TinyOS이다. TinyDB는 이러한 TinyOS 센서 네트워크로부터 정보를 추출하기 위한 쿼리프로세싱 시스템이다. 이러한 TinyDB를 활용해서 X-Scale 기반의 임베디드 리눅스 환경에서 네트워크를 통한 Host서버와의 연계 및 센서 네트워크 응용에 관한 연구를 하였다.
센서 네트워크 노드는 각각 초저전력, 초소형, 저비용을 지향하는데 이러한 하드웨어 리소스를 사용하는 임베디드 OS가 TinyOS이다. TinyDB는 이러한 TinyOS 센서 네트워크로부터 정보를 추출하기 위한 쿼리 프로세싱 시스템이다. 이러한 TinyDB를 활용해서 X-Scale 기반의 임베디드 리눅스 환경에서 네트워크를 통한 Host서버와의 연계에 관한 설계 및 구현을 연구하였다.
90년대 중반 이후부터 컴퓨터 산업의 빠른 발전과 급격한 인터넷 발달로 컴퓨터 대중화가 빠르게 이루어져 왔다. 더불어 근래에는 임베디드 시스템 분야가 빠르게 성장하고 있는데, 예전에는 단순한 작업만을 요구하던 임베디드 시스템이, 사용자들의 요구가 다양해지면서 운영체제의 필요성이 높아졌다. 이 논문에서는 임베디드 시스템과 임베디드 운영체제를 정의하고, 상용되고 있는 임베디드 운영교제에 대해 간단히 살펴보도록 하고, 그 중 MicroC/OS-II의 기존의 스케줄링 방식을 수정, 확장시켜보도록 하겠다.
iOS 시스템의 데이터 보호 기법은 하드웨어에 위치한 암호화 엔진과 계층 키 구조를 사용하여 안전하게 데이터를 보호 하고 있다. 또한, 4가지 클래스로 데이터를 분류하여 데이터를 안전하게 보호 한다. 하지만, 계층 키가 위치한 플래시 메모리를 분석할 경우 데이터 보호 기법이 취약해 질 수 있다는 문제점이 존재한다.
애플의 iOS가 처음 출시되고 앱 마켓이 공급자와 소비자 모두에게 각광을 받으며 성공하자 구글에서도 Android를 내세워 구글 마켓을 오픈하였고 결국 다양한 종류, 높은 품질의 애플리케이션들이 사용자들에게 공급되게 되었다. 언제 어디서나 스마트 폰을 통해 고품질의 다양한 앱을 이용할 수 있다는 점이 부각되어 각 마켓의 다운로드 횟수가 급증하는 등 폭발적인 앱 시장을 이룩하게 되었다. 하지만 개발자의 입장에서는 같은 솔루션을 개발할 때 모든 플랫폼을 지원하기 위해 각각의 OS에 맞게 따로 개발하기 때문에 오히려 전체 개발기간이 늦어지는 요소가 되었다. 이런 비효율적인 개발 기간을 단축하기 위해 상용엔진을 구매하여 적용하는 경우가 있지만 영세한 규모의 프로젝트 팀에서 적용하기에는 무리가 있으며 엔진 자체를 배우거나 개발하려는 앱을 위한 커스터마이징하는 기간 역시 짧지 않아 좋은 선택이 될 수 없다. 이에 본 논문에서는 모바일 OS 크로스 플랫폼 지원이 가능한 게임 엔진을 구축하기 위한 방법을 설명하고 이를 활용하여 개발된 프로젝트를 테스트하여 초당 54~61frame 이라는 그래픽 출력 속도를 보임으로써 해당 엔진의 활용 가능성을 증명하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권12호
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pp.5888-5903
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2019
The Relational ranking method applies authority-based ranking in relational dataset that can be modeled as graphs considering also their tuples' values. Authority directions from tuples that contain the given keywords and transfer to their corresponding neighboring nodes in accordance with their values and semantic connections. From our previous work, ObjectRank extends to ValueRank that also takes into account the value of tuples in authority transfer flows. In a maked difference from ObjectRank, which only considers authority flows through relationships, it is only valid in the bibliographic databases e.g. DBLP dataset, ValueRank facilitates the estimation of importance for any databases, e.g. trading databases, etc. A relational keyword search paradigm Object Summary (denote as OS) is proposed recently, given a set of keywords, a group of Object Summaries as its query result. An OS is a multilevel-tree data structure, in which node (namely the tuple with keywords) is OS's root node, and the surrounding nodes are the summary of all data on the graph. But, some of these trees have a very large in total number of tuples, size-l OSs are the OS snippets, have also been investigated using ValueRank.We evaluated the real bibliographical dataset and Microsoft business databases to verify of our proposed approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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