사물인터넷 (Internet-of-Things, IoT) 장치들의 개수와 기능은 앞으로 기하급수적으로 증가하고 향상될 것이다. 그러한 장치들은 방대한 양의 시간에 제약을 받는 데이터를 생성할 수도 있다. IoT 상황에서, 데이터 관리는 데이터를 생성하는 객체와 장치 그리고 분석 목적과 서비스를 위해 그 데이터를 액세스하는 응용 사이의 중간 계층으로서의 역할을 해야 한다. 덧붙여, 대부분 IoT 서비스들은 데이터 가용성과 데이터 전달의 효율성을 증가시키기 위하여 호스트 중심 보다는 콘텐츠 중심이다. IoT는 모든 통신 장치들을 상호 연결할 것이고, 그리고 장치들과 객체들에 의해 생성된 또는 관련된 데이터를 글로벌하게 액세스할 수 있게 만든다. 또한 포그 컴퓨팅은 최종 사용자 근처의 네트워크 에지에서 데이터와 계산을 관리하고, 그리고 최종 사용자들에게 낮은 지연, 고대역폭, 지리적 분산으로 새로운 유형의 응용들과 서비스들을 제공한다. 본 논문에서는 시간 민감성을 보장하면서 효율적이고 신뢰적으로 IoT 데이터를 해당 IoT 응용들에게 전달하기 위하여 에지와 포그 컴퓨터 클라우드의 완전 분산 하이브리드 모델인 에지-포그 클라우드에 기반하고, 그리고 정보 중심 네트워크와 블룸 필터를 사용하는 $EFcHD^2$ (Edge-Fog cloud-based Hierarchical Data Delivery) 방법을 제안한다. $EFcHD^2$ 방법에서는 IoT 데이터의 특성인 지역성, 크기, 실시간성과 인기도 등을 고려하는 에지-포그 클라우드의 적절한 위치에 그 IoT 데이터의 복사본이나 에지 노드에 의해 전 처리된 특징 데이터를 저장한다. 그리고 제안하는 $EFcHD^2$ 방법의 성능을 분석적 모델로 평가하고, 그것을 성능을 포그 서버 기반 방법 그리고 CCN (Content-Centric Networking) 기반 데이터 전달 방법과 비교한다.
무선 센서 네트워크를 구성하는 센서노드들이 클러스터를 구성하고 선출된 클러스터 헤드가 클러스터 내의 센서노드들로부터 데이터를 받아서 병합한 다음, 기지국으로 데이터를 전달하는 클러스터 기반 라우팅 방법이 연구되어 왔다. 이 클러스터 기반 라우팅 방법에서 클러스터 헤드에 고장이 발생한다면, 해당 클러스터의 데이터는 기지국으로 전달할 수 없어 데이터 신뢰성에 문제가 생긴다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 고장감내를 지원하는 클러스터 기반 라우팅 방법을 제안한다. 제안한 방법은 각 클러스터마다 백업 클러스터 헤드를 지정하여 원래의 클러스터 헤드에 고장이 발생한다면 백업 클러스터 헤드가 그 역할을 대신하도록 함으로써 데이터 전달의 신뢰성을 보장한다.
TCP/IP 프로토콜을 사용하여 서버와 클라이언트를 연결하고 서버는 무선랜을 이용하여 여러 개의 디바이스를 제어할 수 있는 분산제어시스템을 구현했다. 디바이스의 제어 명령과 모니터링을 하는 클라이언트는 LAN을 통하여 서버에 접속한 후 디바이스 제어 명령을 서버에 전달한다. 서버는 디바이스 제어 명령을 수신한 후 실제 데이터만을 골라내어 디바이스가 받아들일 수 있는 데이터 형식으로 변환하여 RF 모듈을 통해 디바이스에 전달한다. 서버로부터 데이터를 수신한 디바이스는 제어명령을 실행한 후 센서는 디바이스의 상태를 체크하여 RF모듈을 통하여 서버에 전달한다. 다시 서버는 디바이스의 상태를 클라이언트가 받아들일 수 있는 데이터형식으로 변환하여 전달하고 클라이언트는 서버로부터 데이터를 수신하여 디바이스의 상태를 모니터링 한다. 각각의 디바이스는 자신만의 마이크로 프로세서를 가짐으로서 서버로부터 간단한 명령을 받아 각 프로세서가 스스로 판단하고 동작을 하게 된다. 서버와의 연결이 끊어질 경우 마이크로프로세서에 마지막 들어온 제어명령의 상태를 유지한다. 이 논문은 인터넷을 이용한 무선장치의 제어할 수 있는 안정된 시스템의 구현방법을 제시하며 서로 다른 프로토콜을 연결시키기 위하여 데이터의 구조를 변환시키고 여러 개의 디바이스가 안정된 동작을 도록 하는 방법을 제안했다.
클라우드 스토리지는 다양한 영역에서 이용가능하다. 일반적으로 데이터 저장, 이용에 사용되지만 추가적으로 데이터의 공유에 이용될 수도 있다. 이를 활용하여 단순 데이터 공유 및 데이터 구독 서비스 등 다양한 영역에 이용될 수 있다. 프록시 재암호화는 이러한 환경에서 데이터를 제 3자에게 안전하게 전달하기 위해 제안되었다. 프록시 재암호화는 데이터 소유자가 데이터를 암호화 한 뒤, 프록시에 보관하고, 위임자의 요청에 따라 데이터 소유자가 재암호화 키를 생성하여 프록시가 암호화된 데이터를 재차 암호화 할 수 있도록 한다. 프록시 재암호화는 암호화된 데이터를 제 3자에게 전달하기 위해 복호화 할 필요가 없기 때문에 데이터 원본을 노출 없이 안전하게 전달할 수 있다. 하지만 이러한 과정에서 프록시와 위임자가 결탁하여 데이터 소유자의 개인키를 복구하거나 재암호화 키를 위조하는 등의 위협이 발생할 수 있다. 이를 공모(결탁)공격이라 한다. 본 연구에서는 프록시 재암호화 기술에서 발생할 수 있는 공모공격을 방지하여, 보다 안전하게 이용할 수 있는 방법을 제시한다.
최근 사용자가 휴대용 단말기를 사용하여 이동하면서 정보를 주고 받는 무선 모바일 컴퓨팅 환경이 확산되고 있다. 한편, 방송 기법을 통한 데이터의 전달은 대역폭 활용의 이점과 확장성으로 인해 무선 모바일 컴퓨팅에서 효과적인 방법으로 알려져 있다. 본 논문에서는 무선 방송 환경에서 시간에 대한 의존도가 높은 XML 데이터를 전달하기 위한 스트림 최적화 기법을 제안한다. 이를 위해 경로 요약 기법 방법으로 노드들을 그룹화하고, 중복된 속성이름을 생략하고 속성 값과 듀이 순서만 표시함으로써 스트림의 크기를 최소화하는 속성 요약 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안 방법이 기존의 무선 XML 데이터 방송 기법에 비해 접근 시간 및 에너지 효율적임을 보여주고 있다.
본 논문에서는 데카르트 좌표계 기반으로 노드를 압축함으로써 SR(Super-resolution) 기반 연기 합성을 효율적으로 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 다운 스케일링과 이진화를 통하여 연기 시뮬레이션의 계산 공간을 효율적으로 줄이고, 데카르트 좌표계 축을 기준으로 쿼드트리의 말단 노드를 압축함으로써 네트워크의 입력으로 전달하는 데이터 개수를 줄인다. 학습에 사용된 데이터는 COCO 2017 데이터셋이며, 인공신경망은 VGG19 기반 네트워크를 사용한다. 컨볼루션 계층을 거칠 때 데이터의 손실을 막기 위해 잔차(Residual)방식과 유사하게 이전 계층의 출력 값을 더해주며 학습한다. 결과적으로 제안하는 방법은 이전 결과에 비해 네트워크로 전달해야 하는 데이터가 압축되어 개수가 줄어드는 결과를 얻었으며, 그로 인해 네트워크 단계에서 필요한 I/O 과정을 효율적으로 처리할 수 있게 되었다.
최근 안드로이드 기반의 스마트 폰이 널리 사용되고 있으며, 이를 이용한 다양한 응용이 개발중이다. 그 중 한 애플리케이션에서 생성한 데이터를 다른 애플리케이션으로 전달하는 경우가 빈번하게 발생한다. 그러므로 한 애플리케이션에서 발생하는 메타데이터를 다른 애플리케이션으로 쉽게 전달하거나 공유할 수 있는 방법이 필요하다. 안드로이드에서 애플리케이션이 생성한 메타데이터는 Java 객체로 만들어진다. 안드로이드에서 기존의 데이터 전달 방법으로는 클립보드와 인텐트 그리고 컨텐트 프로바이더가 있다. 하지만 이 방법들은 모두 레코드 형태로 데이터를 전달하도록 되어 있다. 그러므로 개발자는 객체를 전달하기 위해 마샬링과 언마샬링하는 과정을 직접 구현해야 한다. 본 논문에서는 애플리케이션에서 만든 임의의 타입의 객체를 전송할 수 있는 메타서비스를 설계하고 구현하였다. 메타서비스를 이용할 경우 클립보드와 컨텐트 프로바이더에서 객체를 전송하기 위해 구현해야하는 복잡한 과정을 줄여서 버그를 줄이고 코드를 간단히 작성할 수 있도록 하여 생산성을 증진 시킬 수 있도록 하였다.
현재까지 상수도관망 내 수질적 거동에 대한 분석은 (1) 네트워크 수질 모델(EPANET 수질모의 등)에 기반한 방법과 (2) 시공간적 저해상도 데이터에 기반한 데이터 분석법이 주를 이루었다. 그러나 현존 네트워크 수질 모델은 수질 사고의 복잡한 물리·화학적 거동을 상세히 모의하기 어렵다. 반면 계측 및 통신기술의 발달로 고해상도 수질 데이터의 실시간 수집이 가능해지면서 사고의 사전감지, 발생시 즉각적 탐지 및 대응을 위한 데이터 분석법에 관심이 증가하고 있다. 서울 문래동, 인천, 포항의 경우에서도 알 수 있듯이, 수질사고 발생 시 원인물질의 시공간적 이송 또는 전파에 대한 정보는 사고대응에 유용하게 활용된다. 본 연구는, 비정상적인 수질변화의 계통 내 전달 시간을 계산하기 위해 고해상도 수질 스마트 미터 데이터에 기반한 데이터 분석법을 개발하였다. 물공급 하류방향의 수질변화 전달 시간 정량화를 위해 화음탐색법 기반 동적시간워핑(Dynamic time warping; DTW) 기술을 이용하였고, 원데이터의 전처리를 위해 이동평균필터링을 수행하였다. 개발된 분석법은 A시 생산 및 배·급수과정의 감시지점에서 10초 단위로 계측된 다양한 수질변수(pH, 탁도, 잔류염소, 전기전도도, 수온 등)의 공간적 변이 전파시간을 결정하기 위해 적용되었다. 분석에 활용한 데이터는 데이터 통신 및 측정 기기에 의한 이상값과 운영상황의 변화에 따라 변동한 값을 처리하기 이전의 데이터이다. 데이터 품질에 의한 영향을 배제하기 위해 이상값이 발생하지 않은 기간을 파악한 후, 그 기간에 대하여 분석하였다. 계통 내 위계에 따라 두 지점의 측정값의 전파시간을 정량화한 결과, 지점에 따라 전파시간이 다르게 나타났다. 또한, 같은 두 지점에 적용한 결과라도 DTW를 적용하는 기간과 이동평균필터링의 크기에 따라 수질변화 전달 시간이 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 분석법은 다변량 수질변수 간의 영향관계를 파악하는데 확장 적용이 가능하다. 또한, 이 방법의 실시간 적용을 통해 동적으로 변화하는 전달시간을 주기적, 공간적으로 갱신하여 관망 수질 변화 모니터링이 가능하다.
인터넷을 통한 정보 전달 방법은 Ethernet과 ATM, CAN과 같은 다양한 통신 전달 프로토콜 및 방법을 통해 이루어지고 있다. 현재 연구된 네트웍상의 시간 지연 현상에 대한 연구는 일부네트웍 모델을 바탕으로 연구되고 있으나 다양한 통신 환경 하에서 발생하는 시간 지연 현상에 대해 최적의 모델링 방법을 제시해 주고 있지 못하고 있다. 따라서 다양한 네트웍 환경에 적합하도록 인터넷기반 비동기 샘플치 시스템 모델에 대한 연구가 필요하다. 아울러 인터넷을 통해 구성된 폐루프 시스템은 기존 제어 시스템과 다른 동작 특성과 외란 특성을 가지므로 인터넷 환경에 적합하게 설계된 견실 제어 방법이 필요하다. 따라서 안정성이 극히 요구되는 각종 산업기기 등에 대한 웹기반 정밀 원격 제어를 원활히 수행하기 위해서는 웹 환경에 최적화된 강인 제어 이론 개발이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 원격지 플랜트에 대한 실시간 원격 제어를 안정적 및 효율적으로 수행하도록 인터넷상의 데이터 전송시 시간 지연 현상 분석 및 인터넷 기반 제어시스템의 전달 특성 분석하였다.
이동 애드혹 네트워크의 경우, 이동 노드들은 자신의 데이터를 처리하는 기능 이외에 다른 노드의 데이터를 전달하는 기능을 하게 된다. 이러한 기능을 수행하기 위하여 노드는 더 많은 에너지를 소비하게 되므로, 에너지 소비량이나 에너지 균형과 같은 에너지 관련문제가 중요한 관심 분야로 조명되고 있다. 이에 관련된 연구들은 최적으로 에너지 균형을이루는 경로를 찾기 위한 방법에 관한 것이었다. 그러나 기존의 연구들은 데이터 통신 중간의 에너지 균형에 대해서는 고려하지 않고 있으며, 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해노드 경고 알고리즘 (NOAL)을 제안한다. NOAL에서, 데이터를 전달하는 중간 노드들은 자신의 에너지 보유량을 검사하여 기준 값 이하일 경우, 자신의 에너지 정보를 다른 노드들에게 알리게 된다 이는 다른 노드들로부터 자신에게 더 이상의 데이터를 보내지 않도록 하며,자신은 데이터 전달에 의한 에너지 소모량을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 NOAL을 이용하여 LEAR with NOAL (LENOAL) 을 제안한다. 실험을 통해서 결과를 산출했으며, 본 논문에서 제시한 알고리즘이 에너지 균형을 21-36% 정도 향상시킬 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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