미래형 서비스 실증을 위해서 실험자들에게 소프트웨어-정의 네트워킹(Software-Defined Networking: SDN)과 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing: CC) 기반으로 융합된 컴퓨팅/네트워킹 자원들을 유연하게 제공하는 통합된 시험/실증 환경의 중요성이 확산되고 있다. 이러한 추세에 맞춰서 OF@TEIN(OpenFlow @ Trans Eurasian Information Network) 시험/실증 환경에서는 국내외 다수 지역들에 가상화를 지원하는 융합형 자원인 SmartX Rack들을 설치하고 이들을 오픈플로우(OpenFlow) 기반의 SDN에 의해 연동하여 활용한다. 본 논문에서는 다지점에 설치된 오픈플로우 사이트들을 2계층 이더넷(Ethernet) 차원에서 연동할 때 원하는 토폴로지에 부합하도록 NVGRE(network virtualized generic route encapsulation) 터널링을 자동으로 설정하고 관제하는 관리도구를 소개한다. 제안한 관리 도구를 활용하면 운용자는 다수의 오픈플로우 사이트들간의 네트워크 연동을 신속하고 효율적으로 관리할 수 있고, 이와 동시에 실험자들은 원하는 가상화된 사용자 네트워크(virtual tenant network)를 최대한 자율적으로 구성하고 활용할 수 있다.
본 논문에서는 대표적인 3차원 일인칭 액션 게임인 Unreal Tournament 게임과 이것에 기초한 지능형 에이전트 연구용 테스트베드인 Gamebots 시스템을 소개한다. 그리고 이들이 제공하는 3차원 가상환경에서 동작하는 지능형 NPC인 KGBot의 설계와 구현에 대해 설명한다. KGBot는 Gamebots 시스템 내의 하나의 보트 클라이언트이다. KGBot는 3차원 가상환경 안에 숨겨진 목표점들을 찾아 효과적으로 점령하는 임무를 수행한다. KGBot는 범용의 BDI 에이전트 구조인 UM-PRS를 제어엔진으로 채용하고 있으며, 복잡한 행위들을 여러 계층으로 표현한 계층화된 지식베이스를 가지고 있다. 본 논문에서는 미지의 월드를 효과적으로 탐색함으로써 숨겨진 목표점들의 위치를 빨리 파악하고, 흩어져 있는 이동점들과 경로들을 찾아내어 경로 그래프를 작성하며, 이것에 기초하여 특정 목적지까지 지적의 이동 경로를 계획하는 KGBot의 지능 행위들에 대해 자세히 설명한다. 그리고 끝으로 다양한 3차원 지도를 이용한 실험을 통해 KGBot의 월드 탐색 전략과 제어엔진의 성능을 분석해본다.
본 논문은 게임 플레이어들의 공익성 게임에 대한 참여 유발과 공익성 게임에 대한 인식 및 참여 동기에 대한 연구이다. 본 연구의 연구 대상은 중국 대륙에서 공익성 게임의 테스트로 참여했던 게임 유저들로 총 300명의 설문지를 배부했으며, 데이터 처리는 SPSS 24.0과 AMOS 24.0을 적용해 분석하여 신뢰성 분석, 유효성 분석, 상관분석, 구조 방정식 모델 검증 등을 진행하였다. 가설 검증결과에 따라 공익성 게임에서 신뢰 감지는 유저의 공익성 게임에 영향을 미치는 가장 중요한 동기 부여 요소였다. 성과 기대에서 가장 주요한 영향 요인은 자아실현에 대한 욕구와 소외계층에 대한 관심이었다. 인지된 위험과 사회적 영향은 유저의 공익성 게임 행위에 영향을 미치는 동기 요인이었다. 위험 감지는 유저의 참여 의도에 분명한 반(-)향 영향을 미쳤다.
이동 컴퓨팅에서 고 수준의 QoS를 보장하기 위한 가장 중요한 이슈 중의 하나가 셀에서 가용할 수 있는 대역폭의 부족으로 인한 핸드-오프 종료를 감소시키는 것이다. 각 셀은 핸드-오프 호들을 위해 이웃 셀들에게 대역폭 예약을 요청하며, 예약된 대역폭은 신규 호가 아닌 핸드-오프 호들을 위해 사용된다. 핸드-오프 호를 위해 대역폭을 너무 많이 예약한다면 신규 호의 블록킹 확률이 증가하므로, 예약할 대역폭의 크기를 정확히 결정하는 것이 중요하다. 따라서, 이동 컴퓨팅 환경에서 적절한 크기의 대역폭 예약과 호 수락 제어를 통해 QoS 보장하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 멀티미디어 트래픽에게 지속적인 QoS를 보장하기 위해 대역폭 예약과 호 수락 제어 메커니즘을 제안하였다. 본 논문은 적절한 크기의 대역폭 예약을 위해 이동성 그래프와 2-계층 셀 구조를 기반으로 한 적응적 대역폭 예약을 제안한다. 전자는 클라이언트가 다음에 이동할 셀을 예측하는 반면, 후자는 핸드-오프 확률이 높은 클라이언트에게만 적응적 대역폭 예약 메커니즘을 적용한다. 본 논문은 클라이언트의 현재 셀과 PNC(Predicted Next Cell)에 호 수락 테스트를 수행하는 호 수락 제어를 제안하며, 이 메커니즘은 계산 및 네트워크 오버헤드를 줄일 수 있다. 본 논문에서 제시된 대역폭 예약 및 호 수락 제어 메커니즘의 성능을 평가하기 위해, 신규 호 블록킹률, 핸드-오프 호 종료율, 대역폭 이용율을 측정하였다. 시뮬레이션 결과, 본 논문의 호 수락 제어 메커니즘의 성능이 NR-CAT2, FR-CAT2, AR-CAT2와 같은 기존의 메커니즘들보다 우수함을 알 수 있었다.
MPEG-4 파트 2에서 화질 확장성을 지원하는 FGS (fine granularity scalability) 코딩 기법은 가변적인 네트워크 대역폭에서 최적의 화질을 구현할 수 있는 스케일러블 비디오 코딩 기법이다. 본 논문에서는 기본 FGS 코딩 구조의 향상 계층에서, 영상의 잔여 신호를 다시 한 번 더 비트 평면 (bit-plane) 코딩을 해주는 FGS 코딩 구조를 제안하였다. 실험에서는 제안된 FGS 코딩 구조와 MPEG-4 VM (verification model) FGS 코딩 구조를 비교하여 제안된 FGS 코딩 구조의 화질 확장성을 평가하였다. 비교는 테스트된 3개의 비디오의 PSNR의 분석으로 이루어졌다. 결과는 제안된 구조가 비트율 제어 기법 VM5+를 이용했을 때, VM-FGS 코딩 구조보다 Y, U, V PSNR이 평균적으로 각각 0.4 dB, 9.4dB, 9 dB 더 높게 나타났고, QP (quantization parameter) 값을 17로 고정시킨 경우는, 제안된 구조가 4.61 dB, 20.21 dB, 16.56 dB 더 높게 나타났다. 결과에 의해, 제안된 구조가 VM-FGS 코딩 구조보다 최저부터 최대의 화질을 얻을 수 있는 화질 확장성이 더 높은 구조임을 알 수 있었다.
노후화율이 19.7%인 국내 도시철도에 대한 개량투자계획을 수립하기 위해서는 성능평가가 선행되어야 한다. 최근 관련법에서 제정된 성능평가는 데이터 획득 및 평가에 소요되는 시간 및 노력이 과다하다고 지적되고 있다. 이에 본 연구는 철도시설의 성능평가를 위한 교육용 컨텐츠로 활용하기 위하여 가상현실(VR) 기법을 적용한 성능평가 시뮬레이션 프로토타입을 개발하였다. 이를 위해 기존연구 고찰을 통해 어려운 환경에서의 작업시간 단축을 위한 VR기법의 활용성을 확인하였다. 도시철도 전문가들을 대상으로 계층화분석법 설문조사 및 자문을 실시하였으며, 결과를 분석하여 성능평가 항목 및 도시철도 시설분류체계의 가중치를 확정하고 시뮬레이션을 위한 평가시트를 개발하였다. 평가시트를 기반으로 VR 기법을 이용하여 승강장 안전문의 성능을 평가하는 교육 컨텐츠 프로로타입을 개발하였다. 시스템은 HTC VIVE 장비로 구현하였으며, 6명의 플레이어를 대상으로 VR 시뮬레이션 테스트를 진행하였다. 개발된 프로토타입은 평가대상 시설물 정보의 시각적 확인에 충분히 장점이 있는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 향후 도시철도시설의 성능평가시 엔지니어가 실제 평가에 앞서 평가절차를 효율적으로 숙지하는데 도움을 줄 것으로 사료된다.
최근 사물인터넷 기술의 등장과 함께 소형 장치를 이용한 스마트 홈 및 헬스케어 서비스 등의 다양한 연구가 진행되고 있다. 기존 사물 간 통신은 인터넷 통신을 사용하지 않고 Machine to Machine (M2M) 기반의 블루투스 및 ZigBee와 같이 하위 계층의 Personal Area Network (PAN) 기술을 이용하므로 네트워크 장치간의 통신만 지원할 뿐, PAN 네트워크에 속하지 않은 장치와의 통신에 어려움이 많았다. 본 논문에서는 기존의 M2M 통신인 Bluetooth Low Energy (BLE) 네트워크에서 사물인터넷 서비스 제공을 위해 IPv6 over Low Power Wireless Personal Area Networks (6LoWPAN)을 구현하여 저사양 장치에서 인터넷 통신을 가능하도록 하였다. 이를 위해 사물인터넷의 핵심 프로토콜인 Constrained Application Protocol (CoAP)을 구현하였다. 테스트베드 구현 및 성능분석 실험을 통해 기존 Hypertext Transfer Protocol (HTTP)과 통신 성능을 비교한 결과, CoAP이 HTTP보다 약 2배 우수한 처리량, 약 21% 빠른 평균 전송시간 및 22% 적은 패킷 전송량을 보여줌을 알 수 있었다.
Multipath TCP (MPTCP)는 다중 경로를 동시에 사용하여 전송효율과 안정성을 얻을 수 있는 4계층 프로토콜로 현재 IETF를 통해 표준화되어 사용되고 있다. MPTCP는 비슷한 특성의 다중 경로를 망에서 사용하는 경우 단일 TCP보다 좋은 성능을 얻을 수 있지만 특성이 다른 망에서 사용하는 경우 다중 경로 간 지연시간의 차이로 인해 다중경로간의 패킷 도착시간의 차이가 발생하여 수신버퍼에서 패킷을 reordering하는 문제가 발생한다. 이러한 패킷 reordering 문제로 인해 이종 망에서의 MPTCP는 단일 TCP를 사용하는 것보다 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 MPTCP 각 경로상의 지연시간을 측정하여 지연시간이 크게 증가하는 경로를 차단하여 수신버퍼의 패킷 reordering을 줄이고, 차단한 경로에 작은 크기의 복제 패킷을 보내어 지속적인 지연시간측정을 하여 해당 경로의 네트워크의 혼잡이 줄어들면 차단을 해제하는 지연경보 경로차단 스케줄링을 제안하였다. 제안한 스케줄링의 성능분석을 위해 리눅스커널에 제안한 스케줄링을 구현 설치하고 테스트베드를 구성하여 실험을 통해 제안 스케줄링이 이종 망에서 MPTCP의 성능저하를 감소시키는 것을 확인하였다.
모바일 무선인터넷 서비스(WAP)는 휴대폰이라는 제한된 화면 크기와 조작부, 브라우저 및 OS에서의 UI 구현상의 제약 등으로 인해 사용성이 고객만족도에 더욱 중요한 영향을 미치는 요소가 되고 있다. 특히 여러 다양한 콘텐츠 제공사에 의해 각각의 서비스가 개발되어 제공되는 현 상황에서, 이러한 서비스들의 UI 품질수준을 일관된 기준과 방법으로 효과적인 관리를 할 필요가 있다. 본 연구에서는 다양한 무선 인터넷 서비스들에 대한 일관된 UI 수준관리를 위한 사용성 지수 평가 체계를 제안한다. 제안된 평가 체계는 사용성 관련 사용성 지표와 UI 원칙으로부터 무선 인터넷 서비스에서의 UI 설계 요소와 평가 항목들을 도출하는 top-down 방식과, 기존 UI 설계 지침으로부터 사용성과 관계된 평가 항목들을 도출하고, 이들을 사용성 원칙과 지표 관점에서 그룹핑하는 bottom-up 방식을 통해 평가 체계 및 항목들이 구축되었다. 이러한 양방향 평가 체계 구축 방법은 사용성 문제를 야기할 수 있는 다양한 측면을 사용성 지표 관점에서 빠짐없이 고려할 수 있을 뿐 아니라, 실제 서비스 환경과 관련된 UI component 관점에서 구체적인 평가 항목들을 도출할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 방법을 통해 구조화된 평가 체계는 사용성 지표와 각 지표와 관계된 사용성 원칙인 UI 가이드라인, 각 가이드라인 별로 구체적인 평가를 위한 UI component 별 평가항목들간 연결을 통해 계층적으로 구성되어 있다. 특히 각 평가 항목들을 O/X 로 판정할 수 있는 구체적인 내용과 형태로 구성하고, 전체 평가 항목 대비 만족된 평가항목의 비율로써 해당 서비스의 사용성 접수가 도출될 수 있게 하여 무선 인터넷 서비스의 사용성 수준을 정량적인 값으로 파악할 수 있도록 하였다. 제안된 평가 체계는 사용자 테스트를 통한 실제 사용성 문제와 비교 분석되어 그 효과별 검증하였으며, 평가 항목별로 평가 대상 및 기준, 사례를 안내해주고 지표별 접수를 자동으로 계산해 주는 S/W 로 구현되어 실제 무선 인터넷 서비스의 평가 및 개선작업에 적용되었다.
연구목적: 본 연구는 빅데이터와 인공지능 기술을 기반으로 다양한 위험 특성과 개개인의 상황을 고려한 맞춤형 예방 솔루션을 제공하는 생활안전 예방서비스 연구개발의 일환으로, 일상 생활안전과 관련하여 개인의 현재 안전수준을 정량적 수치로 나타내는 생활안전지수를 산출하는 방안을 제시하여, 안전사고를 예방하고 대응하기 위한 맞춤형 종합지수 서비스를 제공하는 데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구의 핵심이 되는 모델은 AHP(Analysis Hierarchy Process)와 리커트 척도(Likert Scale)를 혼용하는 방법으로, 전문가 그룹의 합의형성 모델을 기반으로 산출된다. 생활안전 예방서비스를 평가할 수 있는 평가항목을 위험지표, 취약지표, 예방지표 등으로 구분하고, 이를 AHP 의사결정 방법론에 따라 AHP 계층구조로 정의하여 각 레벨 항목의 쌍대비교를 통해 평가항목 간 상대적 가중치를 산출하는 방법을 제안한다. 또한 평가항목을 적용한 개별 예방서비스에 대한 평가는 향후 생활안전 예방서비스의 확대를 고려하여 AHP 쌍대비교를 대신하여 리커트 척도 기반으로 절대평가하고 그 결과를 상대비교하는 방법으로 개별서비스 간 가중치를 산출하는 방안도 함께 제시한다. 연구결과: 생활안전 예방서비스에 대한 서비스 가중치를 도출하고, 이를 생활안전 예방서비스의 인공지능 예측모델을 통해 산출된 개별위험지수에 반영하여 종합지수를 산출하였다. 결론: 구현한 모델의 적용을 위하여 생활안전 예방서비스 앱과 플랫폼으로 구성된 테스트 환경을 구축하고, 사용자 시나리오를 바탕으로 기능에 대한 효능을 평가하였다. 이를 통해 본 연구에서 제시된 생활안전지수는 사용자에게 현재 자신의 안전수준을 종합하여 나타냄으로써 안전 위험에 진단과 대응 및 예방 골든타임을 지원하는 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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