홈 네트워크는 유비쿼터스의 여러 응용분야 중 활발하게 연구 구현되고 있는 분야 중의 하나로, 최근 아파트 건설업체, 가전기기 업체, 통신서비스 업체들이 지능성을 갖춘 스마트 홈을 목적으로 다양한 시험제품과 솔루션을 출시 흑은 제시하면서 이를 자사의 중요한 마케팅전략으로 활용하고 있다. 스마트 홈 네트워크를 구성하는 다양한 스마트 홈 기기의 제품 경쟁력은 제품이 얼마나 지능성을 갖추어 사용자에게 편리성과 유용성을 제공할 수 있는가의 여부가 중요한 관건이 되고 있다. 따라서 지능형 홈 기기의 지능에 대한 측정기준 마련이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 스마트 홈 네트워크를 구성하는 여러 요소 중에서 정보가전기기를 지능성 측정 대상으로 하여 지능등급 부여모델을 개발하고자 한다. 지능형 홈 기기의 지능을 측정하기 위하여 로봇분야의 다양한 문헌 고찰을 토대로 지능성 측정에 필요한 핵심 구성요소를 도출 및 재 정의하여 등급모델을 설계하였다. 특히 설계된 등급부여모델의 실질적 이용을 위해서는 평가방식에 있어서 계량화 절차가 요구된다. 따라서 평가모델의 특성상 다차원적인 지능성의 속성을 총합적으로 나타내기 위하여 퍼지이론(Fuzzy Theory)을 사용하였으며, 이를 정규화하기 위해 퍼지적분(Fuzzy Integral)을 이용하였다. 산출된 적분값을 다시 비퍼지화하여 지능성 등급을 부여하는 모델을 개발하였다. 제시된 지능성 등급부여 모델은 스마트 홈 네트워크 산업의 발전을 촉진하는 계기가 될 수 있으리라 기대한다.
본 논문에서는 반이중 다중 홉 네트워크에서 스펙트럼 효율성 성능을 향상시킬 수 있는 적응 변조 기반의 증분형 홉 선택 기법을 제안하고 성능을 분석한다. 제안 하는 기법은 다중 홉 네트워크에서 동작하므로 넓은 네트워크 커버리지를 보장하면서도 반이중 방식에 따른 추가 시간 슬롯 사용의 빈도를 낮추어서 스펙트럼 효율성 손실을 막아준다. 우리는 본 논문에서는 제안하는 기법의 평균 스펙트럼 효율성 성능을 나카가미-m 채널에서 분석하였다. 모의실험 결과는 제안하는 기법의 우수성과 분석 된 성능의 정확함을 보여준다.
효율적인 프로젝트 관리를 위해 PERT 네트워크에 대한 다양한 민감도 분석이 수행되다. 활동의 평균시간에 관한 평균사업완성시간의 민감도 분석에 관한 기존 연구에서는 활동시간의 분포가 정규분포를 따른다는 가정 하에서 활동의 평균시간의 변화에 따른 평균사업완성시간의 변화량을 추정한다. 보 연구에서는 이산형의 활동시간 분포를 갖는 PERT 네트워크에서 활동의 평균시간에 관한 평균사업완성시간의 민감도 분석을 위해 기존의 민감도 분석 방법을 수정한 방법을 제안한다. 그리고 다양한 PERT 네트워크에 대해 얻어진 결과를 분석함으로써 제안된 방법의 적용 타당성을 예증하고자 한다.
현재의 공장 자동화, 국방, 항공, 철도, 금융 등을 포함하는 실시간 시스템은 여러 개의 컴퓨터가 다수의 장소에서 서로의 데이터 교환을 통한 협동 작업으로 여러 가지 기능 및 업무를 수행한다. 이는 마치 멀티프로세서를 가진 컴퓨터같이 생각할 수 있으며 이와같은 시스템에 있어서 업무 수행의 효율은 각 프로세서의 계산 능력에 비례함과 동시에 각 노드간의 데이터 전송 능력에 비례한다고 할 수 있다. 이와 같은 실시간 시스템이 올바르게 동작하기 위해서는 한정된 시간 내에 일정한 양의 데이터의 전달을 확정적으로 보장해 줄 수 있는 네트워크를 필요로 하는데 이를 실시간 네트워크(Real time network)라고 한다. 현대의 분산제어 시스템에 있어서 확정적인 시간 내의 데이터 전달은 전체 제어 시스템의 응동 특성에 중요한 요인이 된다. 본 논문은 한국형 고속 전철의 시제차(Prototype train)에 적용된 국제 표준 실시간 네트워크인 열차 통신 네트워크(Train Communication Network)에 관련한 내용이다. 실시간 네트워크는 실시간성을 보장하기 위해서 상호 교환될 데이터가 필요에 따라(온라인 상에서) 변경되는 것이 아니라 오프라인 디자인의 결과로 미리 결정되어진다. 즉 통신장치 사이에 전달되는 네트워크 데이터는 미리 설계된 네트워크 테이블을 기초로 정해진 시간에, 정해진 데이터가, 정해진 방식으로 전달되어 진다. 본 논문에서는 실시간 네트워크의 오프라인 설계를 하기 위한 도구로서 개발되어진 네트워크 데이터 테이블 작성 프로그램에 대해서 설명한다.
유비쿼터스 기술은 언제, 어디에서나, 원하는 형태의 정보와 서비스를 원하는 매체와 장치를 통하여 제공하는 지능형 네트워크 개념으로 정립되어가고 있다. 디지털 지식 기반을 통하여 통신과 방송이 융합되고 이를 통한 다양한 콘텐츠의 유통 및 서비스 방식이 급속하게 변하고 있으며, 유비쿼터스 네트워크를 통하여 개인의 생활 패턴을 고려한 맞춤형 서비스를 제공하고 있다(중략)
무선 센서 네트워크는 제한된 배터리를 갖는 노드로 토폴로지를 구성한다. 이러한 이유 때문에 전체 네트워크의 수명을 극대화하고 라우팅에 에너지 효율성을 고려하여 토폴로지를 구성하는 것이 중요하다. 네트워크 토폴로지는 전송범위에 의해 결정되며 노드의 고정된 전송범위로 인한 에너지 비효율성 문제를 해결하는 방법으로 최적의 전송범위 혹은 MST(Minimum Spanning Tree)기반으로 토폴로지를 구성하는 대안이 있지만 최적의 솔루션은 아니다. 본 논문에서는 단계에 따라 전송범위를 차별화시켜 라우팅을 수행하는 DR(Differential Routing)을 제안하였다. DR은 전송범위에 기반하여 최적의 토폴로지를 구성한다. 그리고 무선 센서 네트워크의 특정한 통신 패턴에 맞게 트리 구성 단계와 데이터 수집 단계의 전송범위를 차별화시켜 전송파워를 조절함으로써 전체 네트워크의 수명 극대화, 파티션 방지, 그리고 에너지 효율성을 향상시킨 알고리즘이다. 실험을 통해 제안한 DR이 최적의 토폴로지를 구성하여 에너지 효율성 측면에서 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
최근 빠른 시간에 행동을 표현할 수 있는 장점을 가진 반응형 시스템과 최적화된 시퀀스를 생성할 수 있는 계획에 기반만 시스템을 통합하기 위한 하이브리드 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 행동 네트워크 구조는 센서와 목적에 대한 외부연결과 행동들 사이의 내부연결을 통해 수동적으로 설계되지만. 자동적으로 행동을 생성할 수 있고 복잡한 문제에 적용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 이동 에이전트의 행동을 생성하기 위한 최적화된 방법을 찾는 문제에 대해 이 행동 네트워크에 계획 기능을 부가함으로 행동 시퀀스를 최적화하는 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 정보와 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 행동을 선택하여 각 상황에 가장 높은 우선순위를 가지는 행동만을 선택한다. 이 행동 네트워크에서 선택된 모든 행동들을 몇 단계 앞서 수행시켜 가장 좋은 결과를 가져올 행동으로 다음의 행동을 선택하는 방법을 통하여 복잡하고 불확실한 환경에서 주어진 목표를 달성하기 위한 전체적인 최적 행동 시퀀스를 생성할 수 있다. Khepera 이동 로봇을 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크에 계획을 이용한 방법이 행동 네트워크 구조에서보다 더 적은 행동 시퀀스로 목적을 달성함을 알 수 있었다.
무선 센서네트워크는 센싱 지역에 분산되어 있는 초소형 센서 노드들이 감지/처리한 데이터를 수집노드로 전송하여 원격의 사용자가 센싱 지역의 상황인지를 가능하게 하는 유비쿼터스 컹퓨팅의 기반 네트워크이다. 전력 사용이 극히 제한된 센서 노드를 이용하여 무선 센서 망을 구성, 유지하며 데이터를 수집하기 위해서는 효율적인 망의 형태와 이에 따른 네트워크 배치 전략을 필요로 한다. 클러스터 기반 네트워크의 형태는 밀집도가 높은 센서네트워크에서 데이터병합을 수행하고 노드간 에너지 소비 균형을 이루기 위한 효과적인 구조이다. 본 논문에서는 클러스터 기반의 단일 홉 전송 구조에서 데이터 수집률을 높이고 노드간 에너지 사용의 균형을 이루게 하여 네트워크의 생존시간을 최대화할 수 있는 네트워크 배치 방법을 제안하였다. 클러스터링 기법에 따른 에너지 소비 모델을 분석하고 이를 통해 노드의 적절한 밀집도를 산출하였다. 싱크로부터 멀어질수록, 센서필드의 중앙보다는 외곽에 노드의 배치를 조밀하게 배치하여 네트워크의 생존시간을 늘렸다. 시뮬레이션을 통해 효율적인 네트워크의 배치가 노드간 에너지 소비의 균형을 이루도록 하여 네트워크의 생존시간을 늘일 수 있음을 확인하였다.
Chord는 P2P 네트워크에 n개의 클라이언트가 있물 때 O(log N)의 상태 저장 메모리 용량과 O(log N)의 검색 단계가 걸리는 분산형 검색 방법이다. 하지만 모바일 네트워크와 같이 P2P 네트워크를 구성하는 클라이언트의 신뢰성을 보장하지 못하는 네트워크에서는 검색 성능이 현저히 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 이러한 Chord의 단점을 보안하여 모바일 네트워크에서도 P2P 검색이 원활하게 이루어질 수 있는 새로운 알고리즘을 제안하고 제안한 검색 방식의 실험 및 결과를 보여주고자 한다.
기존의 네트워크환경에서 미래 네트워크로 발전하기 위해 요구되는 주요 특성, 네트워킹 환경의 변화 및 요구사항은 디지털 융합시대를 향하는 우리들에게 나아가야 할 방향 설정 및 기존의 패러다임의 변화를 요구하고 있다. 이 중에서 오버레이 서비스 네트워킹은 디지털 융합 서비스 시대에 능동적으로 적응할 수 있는 미래 네트워킹 접근 구조일 것이다. 따라서 본 논문에서는 미래 네트워크 환경에서 더욱 가속화될 제공자들간의 역할 및 관계를 간략히 분석하며, 이 중에서 통신 및 방송의 융합 그리고 디지털 서비스 기능의 융합의 대표적인 IPTV 서비스가 미래 네트워크의 개방화로의 발전 과정에서 예상되는 서비스 네트워킹에 대한 구조를 살펴보며, 이를 기반으로 하는 테스트베드 구현의 예를 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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