본 논문은 화재라는 특수한 상황에서 대피자를 로봇에 비유하여 퍼텐셜 필드 방식으로 최적의 대피 경로를 탐색하는 방식을 제안한다. 장애물은 화재가 발생된 위치를 나타내게 되며, 한정된 공간에서 센서를 통해 화재가 발생한 위치를 확인할 수 있어서 전역적인 탐색이 가능해진다. 건물 내에 설치된 화재 감지 센서와 복합 감지 센서로부터 상황 정보를 습득하여 무선으로 서버에 전송하면 퍼텐셜 필드 방식으로 최적의 대피 경로를 탐색하여 유도등을 대피 방향으로 동작시키며 스마트 폰과 같은 모바일 단말에 무선을 이용하여 대피 경로 정보를 표시할 수 있게 된다. 시뮬레이션 환경에서 제안한 화재 대피 알고리즘의 기능 및 성능 테스트를 통해 제안 알고리즘의 성능을 확인할 수 있었다.
네트워크 상의 분산 자원이 급증하면서 분산 자원에 대한 접근이 활성화되고 있다. 특히, 이동 에이전트 기술을 이용한 분산 자원의 접근은 고정 네트워크 상의 자원들에 대한 동적인 접근 뿐 아니라 이동 네트워크상의 사용자를 위한 이동성 지원 메커니즘을 제공한다. 프록시 기반의 이동 에이전트 모델은 동적으로 변화하는 분산 자원들에 대하여 계층적으로 도메인을 할당하고 도메인 별로 프록시 서버를 배치하여 이동 에이전트의 관리와 이동 에이전트간의 상호작용을 촉진시킬 수 있는 이동 에이전트 네트워크 모델이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 계층적인 관리 분야에 적합한 프록시 기반의 이동 에이전트 모델의 구조 및 동작 시나리오를 소개하고 시뮬레이션을 통해서 프록시 서버의 경로 최적화 기능과 이동 에이전트의 실행 시간 단축 성능을 평가한다.
다양한 네트워크로 구성된 인터넷 환경에서 오버레이 홉 수를 최소화하는 Chord를 비롯한 기존의 분산 해싱 테이블 기반의 피어-투-피어 시스템에서는 목적 노드까지의 실질적인 질의 라우팅 시간을 줄일 수 없다. 따라서 제안하는 적응적 근접경로 선택기법에서 각 노드는 라우팅테이블의 엔트리 노드 중 지연시간을 최소로 하는 노드를 선택하여 질의 메시지를 전달하도록 한다. 이를 위하여 각 엔트리의 목적지까지의 지연시간을 큐 라우팅 알고리듬과 지수적 최근-가중치 평균을 이용해 예측하여 검색 테이블로 저장하고, 노드들 간 메시지 전달 시 이 정보를 교환하여 추가 부하 없이 검색 테이블에 반영한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법이 전채 검색 시간과 흡 간 지연시간에 있어서 근접성을 고려하지 않은 Chord나 CFS의 서버 선택 알고리즘에 비해 월등히 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 시각장애인을 위한 이동보조시스템을 비교 분석하고, 6개의 장애물 감지 특징을 정리한다. 전통적으로, 시각장애인은 흰 지팡이를 사용하거나 안내견과 함께 보행한다. 최근 IoT 기술의 발달로 시각장애인의 보행을 보조하는 스마트 이동보조시스템이 개발되었다. 이러한 스마트 이동보조시스템은 장애물을 감지하고, 경로를 안내하는 역할을 수행해야 한다. 특히 스마트 이동보조 시스템은 장애물인지 판단하고, 햅틱 피드백을 통해 장애물 정보를 제공한다. 그리고 스마트 시스템은 서버를 구성하여 장애물의 정보를 저장하고, 다른 사용자에게 정보를 공유한다. 또한 저장된 장애물 정보를 통해 사용자 중심의 최적의 경로를 생성하여 시각장애인에게 장애물을 회피할 수 있는 경로를 안내한다. 스마트 이동보조시스템은 기계학습과 인공지능 기술을 적용함으로써 더욱 빠르게 발전할 것이다.
첨단해양교통시설은 안전한 해양교통 환경을 보장할 수 있는 혁신적인 교통시설이다. 현재 나와 있는 전자해도 기반의 항로표지 시스템은 ECDIS에 사용하기 위한 데이터 제작 사양만 가지고 있기 때문에 근본적으로 여러 수로데이터 표현에는 한계를 가지고 있으며, 장기간 수정 불가하도록 동결되어 있으므로 생산성이 떨어진다. 또한 격자구조 자료, 시계열 정보 같은 첨단 요구 사항을 만족시킬 수 없는 단점이 있다. 현재 S-57을 기반으로 각기 독립적인 운용체계를 구축하고 있지만 모든 프로토콜의 규격화와 포맷의 통일로 전체 모니터링 시스템이 상호연동이 될 수 있는 방안이 수요자의 가장 큰 요구사항인 것으로 파악 되었다. 또한 시중에 나와 있는 데이터 통합 시스템은 AIS, TRS, WCDMA 통신을 하여 각각 다른 서버에 저장을 한 후에 또 다른 서버를 이용하여 데이터를 모아 처리 하는 방식으로 나와 있다. 본 논문에서는 각 다른 프로토콜을 통합하여 통합시스템을 만들고 S/W인 S-63 전자해도 기반으로 된 항로 표지 시스템인 데이터 통합 시스템을 설계하였다.
구조물에서 화재 발생 시 화재의 발생 위치를 정확하게 파악하지 못해 화재 진압이 용이하지 못하는 문제, 연기나 유독가스로 시야 확보가 어려운 상태에서 비상구 및 탈출로에 대한 정보를 방향지시기와 LED 유도등에 의존하여 위험에 빠지는 문제가 빈번히 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기반(RNN) 구조물 재난 시 최적의 대피로를 안내할 수 있는 시스템 알고리즘을 제시한다. 설치되어 있는 감지 센서를 이용하고, 센서별 검출된 데이터를 서버로 실시간 전송되며, 감지 센서 주변의 온도, 열, 연기, 유독가스 등의 정보가 전달된다. 그리고 이를 분석하고, 설정된 임계치 범위 내에 있는 가장 안전한 이동 경로를 파한다. 이때 구조물 내에 있는 LED 유도등과 방향지시기에 실시간으로 정보를 전달하여 위험 요소를 피할 수 있는 서비스를 제공해 준다. 이는 구조물의 각 구역별 온도, 열, 연기, 유독가스의 정보를 파악할 수 있어, 구조물 재난 시 최적의 대피로를 안내받을 수 있을 것이라고 사료된다.
본 논문은 CL (ConnectionLess) 가입자와 CL 서버간, CL 서버간, 그리고 종단간 CL가입자간 궤한 루프와 CL서버의 헤더 변환 테이블을 이용하여CL 중첩망의 폭주 제어 방안을 제안한다. ITU-T(International Telecommunication Union-Telecommunication)에 의하여 정의된 CBDS(Connectionless Broadhand Data Service)을 위한 CL 중첩망은 프레임을 라우팅해 주는 CL 서버와 CL 가입자와 CL서버 또는 CL 서버를 연결해주는 링크들로 구성된다. 이와 같은 CL 중첩망에서, 두 종류의 폭주, 즉. CL 링크 폭주와 CL 서버폭주가 일어날 수 있다. 본 논문에서 두 종류의 폭주를 해결할 수 있는 방안을 제시한다. 링크-바이-링크 방법[18]은 CL가입자와 CL서버간 또는 CL 서버간 ATM 계층의 ABR(Available Bit Rate) 궤환 루프와 CL 서버의 헤더 변환 테이블을 이용한다. 그러나 이 방법은 출력 가상 채널의 폭주 발생시 링크를 통해 전송되는 모든 트래픽에 영향을 주게 되어 폭주에 관여하지 않은 트래픽에게도 영향을 주어 이 트래픽이 출력되는 출력 가상 채널의 링크 이용도가 떨어지게 된다. 이와 같은 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서 제한한 하이브리드 방법은 링크-바이-링크 방법의 ABR 궤환 루프, CL 계층의 종단의 CL 가입자간 궤환 루프, 그리고 헤더 변환 테이블을 이용한 폭주 상태표를 이용한다. 이 방안은 링크-바이-링크 루프와 헤더 변환 테이블을 이용하여 폭주에 즉시 대처하고, 다음에 종단간 루프를 이용하여 실제 폭주에 관여한 CL 가입자의 전송속도를 조절하는 것이다.
본 논문에서는 위험지역이나 관리대상 지역의 긴급 상황을 시스템이 자율적으로 경찰 또는 경찰차로 알리며 상황정보를 전달 할 수 있는 상황인지 서비스 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 gateway로부터 지속적으로 노드들의 위치를 확인하며 대기하다가 상황인지 시스템의 서버에서 이벤트가 발생할 경우 이벤트가 발생한 인근의 노드에게 이벤트 발생 메시지와 영상메시지를 전송시키는 시스템이다. 실험결과, 상황인지 서버에서 이벤트가 발생할 경우 서버에 저장된 경로대로 영상 메시지를 전송하는 것을 확인하였다.
초고속 인터넷의 웹 서비스를 사용하여 WAS를 통한 DBMS 접근이 늘어나고 있다. 불특정 다수에 의한 DBMS에 대한 3-Tier와 우회접속에 대한 접근 및 권한제어를 위해서는 DB보안 기술의 적용이 필요하다. WAS를 통해 DBMS에 우회접속을 하면 DBMS는 우회접속 사용자의 IP정보를 저장하지 못하고, 직전 시스템에 접속한 사용자인 WAS의 정보를 저장하게 된다. 본 논문에서는 WAS를 통해 DBMS에 우회접속하는 쿼리정보를 역추적하여 보안감사기록과 포렌식자료를 연구한다. 통신 경로에서 MetaDB를 구축해 웹을 통해 login한 사용자에 대한 세션과 쿼리 정보를 저장하고, DBMS에도 로그 되는 쿼리 정보를 저장해서 time stamp쿼리를 비교 매핑 하여 실제 사용자를 식별한다. 보안 신뢰성의 향상 방법으로, log을 받아 Pattern분석 후에 Rule을 만들어 적용하고, Module을 개발해 정보의 수집 및 압축을 통해 데이터 저장소에 보관한다. 보관된 정보는 지능형 DB보안 클라이언트를 이용한 분석과 정책 기반 관리 모듈의 통제를 통해 역추적의 오탐률을 최소화할 수 있게 한다.
위치를 수집할 수 있는 모바일 기기의 확산에 따라 다양한 위치기반서비스들이 개발되어 사용되고 있다. 본 논문에서는 위치기반서비스가 일반화됨에 따라 수집되고 저장되는 경로 데이터의 양이 기하급수적으로 커지고 결국 빅데이터가 될 것이기 때문에 수집된 대용량 경로데이터에서 최선 경로를 찾아 추천해주는 시스템을 제안한다. 대용량 경로 데이터에서 실제 운행 시간 등의 정보를 바탕으로 기존 내비게이션보다 좋은 경로를 추천할 수 있게 된다. 대용량 경로 데이터 처리를 위해 하둡 맵리듀스를 이용해서 분류하고 분류된 경로를 데이터베이스에 저장하여 사용자의 요청에 빠르게 반응할 수 있도록 하였다. 사용자의 요청에 지도상의 최단 경로가 아닌 수집된 경로 기록을 바탕으로 최선 경로를 찾게 되는 것이다. 구현된 전체 시스템은 1) 실제 경로를 수집하기 위한 안드로이드 응용프로그램, 2) 하둡 맵리듀스를 이용해 수집된 경로를 미리 분류해 놓기 위한 분류 엔진, 3) 사용자의 출발지-도착지 요청에 따라 분류된 경로에서 최선 경로를 찾아 사용자에게 돌려주는 웹서버와 안드로이드 클라이언트 서비스 시스템이다. 실제운행 실험을 제안한 방법과 시스템이 실효성이 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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