본 논문은 LEACH-Mobile를 사용하여 병원에서 환자들의 위치와 센서 데이터의 지속적인 수집을 시뮬레이션 하고자 한다. LEACH-Mobile(: Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)은 기존의 LEACH프로토콜에서 mobile노드를 추가하여 이동성을 향상시킨 프로토콜이다. LEACH-Mobile은 LEACH에서 이동성이 개선되었지만, 기존 LEACH보다 소모되는 에너지의 양이 더 많다. 여기서 LEACH-Mobile을 사용하는 이유는 병원의 모니터링시스템은 대체적으로 cctv나 간호사들의 주기적인 확인으로 이루어진다. 하지만 대부분의 병원은 환자수에 비해 간호사의 수가 적다. 그렇기에 간호사가 보지 못한 사이에, cctv의 사각에서 일어나는 사고에 환자가 다칠 가능성이 있다. 그래서 위치와 센서 데이터를 5개의 상황으로 지속적으로 수집하는 시뮬레이션을 하였고, 그 결과는 병원에서의 환자들의 동선 관리를 보다 효율적으로 하였다.
본 논문은 고속 IP 검색을 위해 거대한 포워딩 테이블을 인덱싱하는 트라이(trie)를 캐시에 저장할 수 있는 작은 크기로 압축하는 복합적 기법을 제안한다. 본 논문의 복합적 기법은 bit-map과 controlled-prefix 기법을 복합한 것으로 저속의 주 메모리 검색을 약간의 계산을 포함한 고속 메모리 검색으로 대체한다. bit-map 트라이 압축 기법은 트라이의 인덱스와 자식 포인터를 각각 하나의 비트로 표시한다. 예를 들면 한 노드가 n bit 대표할 때 bit-map은 노드에서 연결된 $2^n$개의 인덱스와 자식 링크를 $2^{n-1}$ bit로 표시함으로써 높은 메모리 압축효과를 제공한다. controlled-prefix 기법은 주어진 트라이 계층 개수에 대해 각 계층의 깊이(stride) 즉, 트라이의 각 계층의 최상위 노드가 대표할 비트의 개수를 결정한다. 이때 controlled-prefix 기법은 주어진 트라이 계층 개수에 대해 최소의 트라이 크기를 구하기 위해 동적 프로그래밍(dynamic programming) 기법을 사용한다. 본 연구는 트라이 계층 개수에 따라 최적의 메모리 크기와 검색속도를 제시함으로써 시스템의 메모리 크기와 요구되는 검색속도에 맞추어 적절한 트라이 구조를 선택할 수 있는 기준을 제안한다.
무선 센서 네트워크는 산업 공정 제어, 기계 및 자원 관리, 환경 및 서식지 모니터링 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그리고 이러한 분야들에서 무선 센서 네트워크를 사용하는 주된 목적 중 하나는 이벤트 탐지이다. 사용자의 요청에 따른 다수의 이벤트를 탐지하기 위해서는 센서 데이터와 이벤트의 조건들과의 조인(Join) 연산이 필요하다. 만약 이벤트의 조건들이 너무 많고 그에 비해 센서 노드의 저장용량이 작을 경우, 센서 노드에 이벤트의 조건들을 저장하여 인-네트워크 조인(In-Network Join)을 할 수 가없다. 본 논문에서는 다수의 이벤트 조건들과 센서 노드의 제한적인 저장 용량을 고려하여, 에너지 효율적으로 다중 이벤트 탐지를 할 수 있는 조건 병합 기반의 인-네트워크 조인 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 원래의 이벤트 조건들 중에 일부를 병합된 조건으로 대체함으로써, 전체 이벤트의 조건의 개수를 줄인다. 메시지 전송에 대한 예측 모델을 만들어서 조건 병합의 대상을 선택하는 알고리즘에 적용하였다. 실험을 통하여 제안한 예측 모델에 대한 검증을 하고, 기존의 방법에 비해서 제안한 방법의 성능이 우수함을 입증하였다.
최근 통신망의 규모가 커지고 대역폭이 증가됨에 따라서 통신망에 요구되는 신뢰도가 증가하게 되었다. 통신망에 있어서 대체 경로의 지정은 통신망의 장애 발생으로부터 통신망을 보호하는데 필수적이다. 본 논문에서는 다양한 서비스들이 가지는 상이한 트래픽 파라메터와 QoS(Quality of Service)를 제공하고 통신망의 관리를 용이하게 하기 위해서 동일한 물리매체 위에 ATM 베어러 서비스 유형(CBR, rt-VBR, nrt-VBR, ABR, UBR)에 따라 논리적으로 구분된 통신망을 구성한다. 또한 사용중인 노드 또는 링크에 장애가 발생했을 때, 보다 바른 자동복구를 위해서 대체경로를 이용한 자동북구 방법을 사용하고, TINA 기반의 장애관리 기능을 사용하여 초고속 통신망에 적합한 자동복구 방법을 제안한다.
이동 애드 혹 네트워크는 인스턴트하고 자가 발견적인 특성과 함께 임시적이며 변화가 심한 연결성을 가진다. 토폴로지와 루트 변화가 빈번한 까닭에 일반 네트워크 용 라우팅 기법으로는 좋은 성능을 기대하기 어렵다. 노드의 증가에 따라, 또는 노드의 빠른 이동성에 따라 라우팅 프로토콜의 성능 저하가 발생한다. 본 논문에서는 MANET의 실시간 환경 변화에 적응적인 라우팅 프로토콜을 살펴본다. 먼저, 여러 다른 환경에서 두 가지 대표적 라우팅 프로토콜의 성능을 확인한다. 이어서, 성능 테스트로 얻어진 데이터를 분석하여 다중 모든 라우팅 프로토콜 선택 레퍼런스를 구축한다. 이 레퍼런스는 모든 노드에서 주기적으로 라우팅 환경을 체크할 때 사용된다. 다중 모드 라우팅 프로토콜 적용 방법을 사용함으로써 노드는 주기적으로 네트워크 환경을 체크하고 레퍼런스와 비교하여 성능저하를 최소화 할 수 있는 대체 라우팅 프로토콜을 결정하고 네트워크 전반에 걸쳐 적용한다. 제안한 기법은 OPNET 네트워크 모델링 시뮬레이션으로 그 성능을 확인하고 평가한다. 실험결과, 적응적으로 변화하는 다중 모드 라우팅 프로토콜 적용 기법이 네트워크 환경변화에 매우 효과적으로 사용될 수 있음을 확인하였으며 네트워크의 대역 이용비 측면에서도 우수한 것으로 나타났다.
최근 초고속 인터넷 접속 서비스에 대한 가입자의 욕구는 단순 인터넷 접속 서비스에서 개인화된 서비스로 변화하고 있다. 초고속 인터넷 접속 서비스 제공 사업자 또한 가입자에게 좀 더 고속의 서비스를 제공하기 위해 ADSL에서 메트로 이더넷 기반의 VDSL로 대체하고 있다. 그러나 이러한 메트로 이더넷 기반의 초고속 인터넷 접속망에 이미 설치된 장비들은 트래픽 특성에 따라 가입자를 구별할 수 없어 개인별로 차별화된 서비스를 제공하는 것은 곤란한 실정이다. 이 논문에서는 접속망이 트리 구조일 경우, 접속망 요소들이 Qos 기능을 제공하지 않아도 경계 노드의 플로우별 트래적 쉐이핑으로 특정 하향 플로우에 대하여 Qos를 제공할 수 있음을 보였다. 본 논문에서는 이를 보이기 위해 트러 구조의 접속망에서 보장형 서비스를 제공하기 위한 경제 노드의 스케줄링 알고리즘을 설계하고, 이것의 성능을 분석하였다. 이 스케줄링 알고리즘은 최대 허용 대역폭으로 각 플로우를 쉐이핑하고, 플로우의 SLA에 따라 최소 대역폭을 보장하도록 DRR을 개량하여 설계되었다. 설계된 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 다양한 시뮬레이션을 수행하여, 경계 노드에서의 플로우별 트래픽 쉐이핑에 의해 접속망에서의 혼잡 및 손실이 줄어들고, TCP 트래픽 플로우의 성능이 크게 향상되며, CBR 보장형 서비스에 대한 손실의 큰 감소와 더불어 지연 및 지터 특성이 향상되었음을 보였다.
본 논문은 NP-완전 문제로 분류된 기업 세금 구조 최적화 문제를 O(n2)의 다항시간으로 구하는 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 목적지(T)인 본사 노드를 레벨 1으로, 세금코드 범주 Te=1, 4, 3, 2의 노드들을 레벨 2,3,4,5 순서로 배치하였다. 원천(S)-목적지(T)의 최대세금감면 경로를 찾기 위해, 첫 번째로 노드 u에서 v 노드로 송금 시 u 관점에서 부과되는 유출 과세(rw(u, v))를 최소화시키는 방법으로 minrw(u, v)의 호를 연결하였다. 이 결과 모든 S로부터 T까지의 신장트리를 구성하여 초기 실현 가능 해를 구하였다. 다음으로, v 관점에서 자국에 유입되는 이익금에 대한 외국 소득세(rfi)를 최소화시키는 minrfi(u, v)의 대체 경로를 찾아 두 경로 중 최대 세금감면 경로를 선정하였다. 제안된 휴리스틱 알고리즘을 10개의 벤치마킹 데이터에 적용한 결과 선형계획법이나 메타휴리스틱의 일종인 Tabu 탐색 법에 비해 보다 최적의 결과를 얻었다.
텔레프레즌스 시스템은 기존의 영상회의 시스템과 비교하여, 라이프 사이즈의 출력, 고품질의 영상 및 음성 출력을 가능하게 함으로써 참석자로 하여금 실제 회의에 참석하고 있는 듯한 몰입도를 제공하여 원거리의 출장을 대체할 수 있는 시스템이다. 기존의 텔레프레즌스 시스템은 각 클라이언트의 미디어 정보를 중앙 서버에서 취합, 재구성하여 각각의 클라이언트로 전달하는 구조를 갖는다. 이러한 구조는 기능의 구현은 용이하나 모든 트래픽이 서버로 집중되어 서버가 설치되어 있는 통신 노드에 부하가 집중되는 단점을 갖는다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 중앙 서버의 호처리 기능과 미디어 처리 기능을 통신망에 분산시키는 구조가 분산형 텔레프레즌스 구조이며, 분산 구조 하에서 각각의 클라이언트는 기존의 중앙 서버에서 처리되었던 미디어의 재구성 기능, 텔레프레즌스 서비스를 위한 고품질의 비디오 및 오디오 처리 기능, 협업을 위한 문서 공유 기능 등이 요구된다. 본 논문에서는 분산형 구조에서 요구사항을 만족하는 텔레프레즌스 클라이언트 시스템의 구현 방법에 대하여 기술한다.
최근 리눅스의 보급이 활발하게 이루어지면서 저비용으로 슈퍼컴퓨터의 성능에 버금가는 클러스터 시스템이 활발히 구현되고 있다. 이에 맞추어 클러스터 전체 노드 디스크의 저장 공간을 효율적으로 사용할 수 있는 네트워크 파일 시스템이 필요로 하게 되었다. 클러스터 파일 시스템 구축시 가장 보편적으로 사용되는 파일 시스템인 Network File System(NFS)은 보안의 위험성과 데이터 access시 성능이 떨어지는 단점 때문에 NFS을 대체할 수 있는 파일시스템을 필요로 하게 되었다. 본 논문에서는 리눅스에서 사용하는 Ext3 파일 시스템의 성능을 기준으로 최근 활발한 연구가 진행중인 파일 시스템중 하나인 가상 병렬 파일 시스템과 NFS와의 성능 비교 및 시험을 통하여 최적화된 Cluster 파일 시스템에 대해서 연구하고자 한다.
본 연구는 도시토지이용의 적합성분석을 실시하는 데 있어 GSIS와 인공신경망의 유기적인 결합을 시도해 보았다. 인공신경망은 학습이라는 과정을 통해 신경망 노드(node)간의 연결강도를 합리적으로 결정할 수 있는 이점이 있다. 이러한 점에서 공간분석에서 요구되는 인자간의 경중률과 신경망의 연결강도는 대체가 가능하리라 판단된다. 본 연구를 수행하기 위해 두 종류의 신경망을 구성하였다. 1차 신경망은 토지이용별 적합성 분석에 적용했으며, 2차 신경망은 최적의 토지이용패턴을 분석하기 위해 구성하였다. 이들 신경망은 C++로 작성된 프로그램에 의해 구현된 최급강하법에 의한 역전파 알고리즘에 의해 학습을 실시하였으며, 활성화 함수는 시그모이드 함수를 사용하였다. 분석결과는 현행 용도지역제에서 주거, 상업, 공업, 녹지에 대한 토지이용 적합도면과 4가지 유형의 토지이용에 대한 대상지역의 최적토지이용패턴을 제시한 도면으로서 Arc/Info의 Grid 형식으로 작성하였다. 또한 토지이용별 적합도면상에 나타난 적합지역과 최적토지이용패턴은 위치적인 면과 공간 구성에 있어 실제의 도시토지이용계획의 이론적인 개념에 매우 합치되는 분포형태를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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