서버 기반 컴퓨팅(Server Based Computing)은 데이터와 작업 처리가 서버에서 이루어지기 때문에 데이터를 효과적으로 통합하고 관리를 할 수 있다. 본 논문에서는 서버 기반 컴퓨팅을 이용하여 사용자에게 본인만의 데스크톱 환경을 제공하고, 언제 어디서나 필요한 정보와 애플리케이션을 실행할 수 있는 방법을 제안한다. 이러한 환경 하에서 최대한 서버의 활용률을 높이고 낭비하는 자원을 줄이기 위해 서버 가상화 기법(Server Virtualization)과 가상 OS 메모리 할당 알고리즘을 도입하였다. 서버와 사용자의 수에 따른 메모리 할당 방식을 hard handoff 라고 명하고, 사용자에게 메모리를 적절히 할당할 수 있도록 하였다. 또한 기존 사용자에 대한 메모리 재할당의 경우, Immutable OS와 별도의 사용자 데이터 공간으로 나누어 관리하여 가상 OS의 재접속 시간을 단축시킬 수 있었다.
최근 현실감 있는 경험을 제공하기 위한 몰입형 가상현실(VR) 기술에 대한 연구 개발이 활발하게 진행되고 있다. 가상현실 참여자에게 실제와 유사한 실감적인 가상현실 체험을 제공하기 위해서는 실제 현실 공간에 존재하는 환경 및 객체의 정보를 정밀하게 캡처 및 복원하여 가상 환경 시스템의 모델 데이터로 적용한 시스템 구성이 필요하다. 이러한 가상 환경 구성에 필요한 실 데이터를 획득하기 위해서는 다수의 비정형 카메라를 활용한 셋업으로 이루어진다. 하지만, 다수의 비정형 위치의 카메라를 활용해 실제 공간에서의 3차원으로 구성된 정보를 획득할 경우 카메라의 개수 및 위치가 최적화되지 않아 복원의 오류가 발생할 수 있다. 또한, 정밀한 객체 복원을 위해 과도한 양의 비정형 카메라가 배치될 경우 비정형 카메라 배치에 따른 자원의 낭비 또한 발생할 수 있어 적절한 개수의 비정형 카메라가 배치되어야 한다. 본 논문에서는 3차원 공간 데이터를 복원 시 필요한 정보를 얻기 위해 배치되는 다수의 비정형 카메라를 최적화할 수 있는 최적 카메라 배치(Optimal Camera Placement) 학습 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법을 통해 실제 환경 정보 획득 시 정확한 형태의 복원 데이터를 이용하여 가상 환경을 생성하고, 더욱 몰입도 높은 실감형 콘텐츠 시스템을 사용자에게 제공할 수 있다.
본 연구는 'Tamed Cloud'라는 군집형 데이터 알고리즘을 활용한 데이터 시각화 기술을 가상공간에 적용한 사례를 연구하며 다양한 형태의 실감형 전시콘텐츠 구현 가능성을 모색한다. 이를 위해 먼저 코로나-19를 기점으로 가상현실(VR) 전시콘텐츠의 분류화를 시도하며 여기에 적용되었던 기상현실 기술들을 정리한다. 나아가 다양한 실감형 전시콘텐츠들이 관람객들에게 온라인과 가상전시를 통해 작품들을 감상할 기회를 제공하고 있다. 이러한 흐름 속에서, 가상현실과 증강현실(AR) 기술이 도입되어 관람객들은 작품을 보다 몰입감 높게 감상할 수 있게 되었으며 작품과 사용자 간 인터렉션이 가미된 실감형 전시콘텐츠의 가능성도 실증되고 있다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 가상현실 기술 등장 이전과 이후로 나누어 전시콘텐츠들의 변천사를 돌아보고, Tamed Cloud라는 군집형 알고리즘 기술이 어떻게 가상공간에 적용되어 <70mK> 라는 실감형 전시콘텐츠로 구현되었는지 그 사례를 연구한다. 이를 종합하여 데이터 시각화와 가상현실 및 실감형 콘텐츠의 융합 방식을 제안하며, 가상공간 내에서의 실감형 전시콘텐츠의 새로운 대안으로써 제안한다.
최근 센서와 가상공간의 융합 어플리케이션 개발이 증가함에 따라 실제 공간에서의 물리적 센서를 3 차원 가상공간에서 표현하고 직접 제어, 관리할 수 있는 방법에 대한 요구도 증가하고 있다. 본 연구에서는 물리적 센서와 가상공간의 디지털 객체가 공존하며 시각화를 생성하는 가상세계와 현실세계를 혼합한 증강 현실을 이용하여, 3D 가상공간에서의 물리적 센서 장치를 표현하는 기법을 정의한다. 이것은 이기종 컴퓨팅 환경에서 증강 혼합현실 응용프로그램에서의 데이터 공유와 상호 교환을 통하여 네트워크상의 다양한 물리 센서들을 관리 제어하는 것을 목적으로 한다. 현실 세계에 존재하는 수많은 센서들을 구분하기 위하여 대표적인 센서 타입을 분류하고 센서별 기능을 3D 가상공간에 표현하기 위한 센서 장면 그래프를 정의하고 데이터 모델을 정의하였다. 이를 기반으로 3D 가상공간에서 센서 장치들의 기능을 시뮬레이션 할 수 있는 물리적 센서 뷰어를 개발하였다.
모션 캡쳐 데이터를 이용하는 애니메이션에서 가장 큰 이슈는 재사용이다. 같은 동작이지만 약간의 변화가 있는 동작을 하는 데이터를 얻기 위해 다시 모션 캡쳐 장비를 가지고 작업을 해야 한다면 많은 시간과 돈의 낭비를 초래하게 된다. 모션 캡쳐 데이터의 재사용에 대한 연구 중 동작 적응은 이미 존재하는 모션 캡쳐 데이터를 다른 가상 캐릭터에 적용하는 문제를 다루고 있다. 지금까지의 연구는 동작배우와 가상 캐릭터의 길이 차이에만 초점을 맞추어 진행되었다. 그러나 본 연구에서는 길이의 차이와 함께 부피의 차이를 모두 고려하였다.
고용량 멀티미디어 데이터의 사용 증가와 인터넷 사용 인구의 폭발적인 증가로 현재의 네트워크 인프라로는 사용자의 요구를 충분히 수용하지 못하고 있는 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제시된 웹캐싱 기술도 캐시 서버에 부하가 집중될 때에 지속적인 서비스를 해 주는 것이 불가능한 경우가 발생한다. 본 논문에서는 여러 대의 캐시 서버를 다양한 형태의 가상 캐시 서버로 구축하여 캐시 서버 한 대에 집중되는 부하를 분산하는 방안에 대해서 연구하였다. 이를 위하여 가상 캐시 서버 시스템을 다양한 구성 방식과 알고리즘에 따라 구축하고 성능을 평가하였다. 이런 과정을 거쳐서 멀티미디어 데이터의 스트리밍 서비스에 가장 적합한 구성 및 알고리즘을 제시하였다.
한국과학기술정보연구원 (KISTI) 슈퍼컴퓨팅센터의 SeeMore는 국내에서 처음으로 구현된 시스템으로 지난 해 4월에 설치되었으며, 복잡하고 방대한 계산결과를 가상현실 공간상에서 시각화하여, 효과적인 해석을 가능하게 하는 과학적 가시화 시스템이라고 할 수 있다. SeeMore에서 활용될 수 있는 적용 분야는 가상현실, 과학적 데이터의 시각화, 복잡한 데이터의 분석, 기상모델링, 양자화학, 생물정보학, 물리적 현상의 모델링에 이르기까지 무궁무진하다.
웹(Web), 자바 등과 같은 컴퓨터와 정보기술의 발달은 교육에도 많은 변화를 가져오고 있다. 통계교육 분야에서도 웹을 활용하는 통계학 교재에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존 교재의 문제점을 보완하고, 학습자 혼자서 구현된 교재와의 상호작용을 통해 효과적인 학습을 진행할 수 있는 가상교육용 기초통계학 교재의 설계 방안을 제시한다.
이동 엣지 컴퓨팅은 중앙 집중식 데이터 처리가 아닌 데이터가 생성되는 네트워크의 에지와 가까운 곳에서 데이터를 처리하는 방식으로 클라우드 컴퓨팅의 단점을 보완하여 새로운 전기를 마련할 수 있는 기술이다. 데이터를 처리하고 연산하는 곳을 따로 먼 데이터 센터에 두는 것이 아닌, 이동 단말 장치들과 가까운 엣지에 컴퓨팅 능력을 부가하고 데이터 분석까지 가능하게 하여 저지연/초고속 컴퓨팅 서비스의 실현이 가능하게 하였다. 본 논문에서는 EdgeCloudSim 시뮬레이터를 이용해 클라우드와 엣지 노드가 협업하여 이동 단말의 컴퓨팅 작업 처리를 분업화 하는 가상의 이동 엣지 컴퓨팅 테스트베드 환경을 개발한다. 개발된 가상 이동 엣지 컴퓨팅 테스트베드 환경은 중앙 클라우드와 엣지 컴퓨팅 노드들 사이에서 이동 단말들의 컴퓨팅 작업 분배를 위한 오프로딩 기법들의 성능을 평가하고 분석한다. 가상 이동 엣지 컴퓨팅 테스트베드 환경 및 오프로딩 성능 평가를 제시함으로써 클라우드와 협업하는 이동 엣지 컴퓨팅 노드 구축을 준비하는 산업계 엔지니어들에게 하나의 사전 지식을 제공하고자 한다.
모바일 및 사물인터넷 기술의 발전, 대용량 빅데이터 처리, 그리고 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전에 힘입어 기존 데이터센터는 클라우드 데이터센터로 변모하고 있다. 클라우드 데이터센터는 ICT 자원들을 가상화하여 운영함으로써 에너지 및 시설 자원을 효율적으로 관리하고 사용자들의 서비스 요구에 빠르게 대응하는 것을 목표로 하고 있다. 이에 따라 클라우드 데이터센터 네트워크는 가상화된 ICT 자원을 효율적으로 제공할 수 있도록 구성되어야 한다. 본 논문은 클라우드 데이터센터에 적합한 네트워크 구조 및 네트워킹 기술을 분석하고 이를 효과적으로 운용하기 위한 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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