지능로봇(Intelligent Robot)은 주변환경을 감지하는 센서로부터 실시간 정보를 수집하고 지능적인 기능을 수행한다. 지능로봇의 자가 재구성(Self-Reconfiguration) 능력은 외부 환경의 변화에 대응하기 위해 기능을 재구성하고, 오류가 발생하였을 때 중지 없이 스스로 회복할 수 있는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 ESB(Enterprise Service Bus)를 사용한 지능로봇의 에이전트 기반 자가 재구성 프레임워크를 제안한다. 본 논문의 프궤임워크는 멀티에이전트 시스템을 이용한 서비스 지향 애플리케이션의 동적인 발견과 자가 재구성에 초점을 맞춘다. 지능로봇이 예외적인 상황을 만났을 때, 지능로봇은 외부의 서비스 저장소로부터 새로운 서비스를 다운로드 후 실행시켜 상황을 해결한다. 에이전트 기술은 로봇들이 상호작용하기 위한 지능적인 접근법을 제공하고, ESB는 분산된 서비스 또는 지식을 활용하고 조직하기 위한 방법을 제공한다. 또한 본 연구의 유효성을 보여주기 위해 프로토타입을 구현하였다.
일반적으로 그라파이트는 높은 결정성으로 인해 나노입자상으로 제조하기 어려우며 특히 표면에 친수성을 부여하기가 쉽지 않은 재료로 알려져 왔다. 본 연구에서는 박막 증착에 널리 활용되어 오던 펄스 레이저 어블레이션 기법을 액상에 적용하여 친수성이 부여된 그라파이트 나노입자를 합성하였다. 타겟으로는 그라파이트 로드를 사용하였으며 레이저 출력을 조절하며 액상에서 어블레이션을 실시한 결과 매우 높은 분산 안정성을 갖는 친수성 그라파이트 나노입자를 합성할 수 있었다. FT-IR 분석결과 합성된 친수성 그라파이트 나노입자는 카르복시기 및 카르보닐기 등이 나노입자의 형성과 동시에 표면에 도입된 것이 밝혀졌으며 이는 제타 포텐셜로도 확인할 수 있었다. 최종적으로 Polyethyleneglycol(PEG)과 컴포지트하여 아세톤 센서에 적용한 결과 기존의 카본 블랙 대비 우수한 감도를 나타내었다.
CAS Client 개인화는 CAS Client의 식별을 위해서 CAS Client에 CAS ID나 Key를 발급하는 것으로 CAS 운영을 위해 중요한 기술이다. TTA.KO-07.0079 XCAS에서 프로토콜 A.1은 XCAS Server에서 CAS Server로부터 전달 받은 CAS Client 개인화 데이터를 미리 저장해 놓고, XCAS HOST의 요청에 따라 개인화 데이터를 전송하여 CAS Client 개인화를 수행한다. 하지만, 이러한 방법은 CAS의 서비스 영역을 XCAS에서 수행하게 하여 XCAS Server에 CAS Client 이미지 관리와 네트워크 트래픽을 가중시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 TTA XCAS A.1의 이러한 단점을 보완하기 위하여 XCAS Server에서 CAS의 서비스 영역을 분리하고, CAS Client 개인화를 CAS Server에서 이루어지게 하여 XCAS Server의 이미지관리 및 네트워크 트래픽을 분산시켰다.
기후변화 연구는 불확실한 미래를 전망하는 과정이므로 '불확실성'은 모든 기후변화 영향평가의 키워드임에 분명하다. 하지만 불확실성 평가를 위해 IPCC에서 제공되고 있는 수많은 GCM 시나리오를 모두 활용하기에는 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 이를 효율적으로 수행할 수 있는 방법이 필요하다 본 연구에서는 시나리오 저감(scenario reduction)방법을 이용하여, 수많은 GCM 시나리오 대신 몇 개의 대표적 GCM 시나리오로도 충분히 불확실성을 유지할 수 있는 시나리오 저감(scenario reduction)방법을 수립하고 제시하였다. IPCC 기후시나리오 중 20C3M과 A & B 배출시나리오를 바탕으로 생산되는 71개의 GCM 시나리오를 다운로드 받아 월평균 기온과 강수량에 대하여 한반도를 대상으로 분석하였다. 비교결과, 기온 전망은 실측과 비슷한 경향성을 보였으나 강수량은 홍수기를 모의하지 못하는 것으로 나타났다. 시나리오 저감방법은 시나리오 분류(scenario cluster)방법과 시나리오 선정(scenario selection) 방법으로 구성된다. 시나리오 분류방법에서는 k-mean방법을 이용하여 5개의 cluster로 나누었으며, 시나리오 선정방법에서는 GCM 시나리오 선정기법을 조사 분석하여 연구방향과 목적에 따라 GCM 시나리오 선정기법을 선택할 수 있는 표를 제시하고, 이 중 시나리오의 확률밀도함수를 이용하는 PDF method를 적용하였다. 본 연구에서는 불확실성 정량화를 위해 maximum entropy를 이용하였다. 또한 시나리오 저감방법이 불확실성을 유지하는지 비교하기 위해 PDF method를 이용하여 정확성이 높은 순으로 5개의 GCM 시나리오를 선정(best 시나리오)하여 불확실성을 정량화하였다. GCM 시나리오의 분산을 이용하여 maximum entropy를 산정한 결과, 20C3M 배출시나리오에서는 모든 시나리오의 entropy는 3.08, 시나리오 저감방법은 2.75, best 시나리오는 2.28이었으며, 이는 시나리오 저감방법은 모든 시나리오의 89.3%의 불확실성을 설명하고 있으나 best 시나리오는 74.0%밖에 설명하지 못한다는 것을 나타낸다. A & B 배출시나리오에서도 시나리오 저감 방법을 사용한 GCM 시나리오가 best 시나리오보다 모든 시나리오의 불확실성을 더 잘 설명하는 것으로 나타났다. 이와 같이 수많은 GCM 시나리오를 사용하는 것보다 몇 개의 대표 시나리오를 이용하여 기후 변화 불확실성을 유지하면서 미래전망을 할 수 있다면, 매우 효율적으로 기후변화 연구를 수행할 수 있을 것으로 사료된다.
최근 CAN, Chord, Pastry와 Tapestry 등과 같이 안전한 분산 시스템기반의 P2P (Peer to Peer) 오버레이 네트워크가 일반화되고 있다. 이러한 시스템은 효율적이고 결함에 허용적인 라우팅과 개체의 위치추정 및 스스로 초기화시킬 수 있는 오버레이 네트워크가 갖는 로드 밸런싱을 제공한다. CDN (Contents Delivery Network)온 네트워크 하부구조의 중간 단계로서 궁극적으로 CP(Contents Provider)가 고객에게 전달하고자하는 멀터미디어 데이터를 포함한 컨텐츠의 효율적인 전송을 돕는다. 본 논문에서는 CDN에 적합한 토폴로지-인식 P2P 오버레이 네트워크를 새롭게 제안하였다. 제안된 기법인 Rosary에서 CDN 서버는 구조화된 오버레이 네트워크상에서 두 단계의 Inter-pastry와 Intra-pastry 라우팅을 수행한다. Rosary는 기존의 Pastry 기법을 CDN 환경에 맞도록 적응적으로 수정, 보완 및 추가하였으며 언급한 Intra-pastry 방식과 동적인 랜드마크 토폴로지 기법에 기반을 둔 세미-해싱방법을 제공하고 토폴로지-인식 오버레이 네트워크의 구성과 운용에 이용되었다. NS-2를 이용한 시뮬레이션에서 Rosary 기법은 네트워크 구성 후 안정화 된 컨텐츠 전송에서 보다 전송실패가 적고 효율적이며 견고한 것으로 증명되었다.
최근 분산 저장 시스템에 erasure code를 활용하여 저장소 효율성을 높이려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 재생 부호(regenerating codes)는 erasure code의 일종으로, 높은 저장소 효율성과 네트워크 효율성을 가지는 코드이다. (n,k,d)-재생 부호는 n개의 저장소 노드를 가지며, 손실된 노드가 발생하였을 때, 해당 노드는 d개의 살아남은 노드로부터 정보를 다운로드받아 복구될 수 있다. 하지만 일반적인 재생 부호는 노드 복구 시 정확히 d개의 도움 노드들을 사용해야 하며, 노드 손실이 빈번하거나, 노드 간 접속이 불안정한 환경에서, d개 이하의 노드들에만 접속 가능할 경우에 유연하게 대처할 수 없다. 본 논문에서는 약간의 복구 대역폭의 희생을 통하여, $$k{\leq_-}{\bar{d}}{\leq_-}d$$의 다양한 도움 노드의 수 ${\bar{d}}$개로 노드를 복구할 수 있는 유연한 코드 운용 방식을 제안하였다.
무선 센서 네트워크는 여러 개의 센서 노드들이 하나의 싱크 노드로 센싱 정보를 전달하여 수렴하는 형태의 트래픽 특성을 갖기 때문에 혼잡 지역이 자주 발생하게 된다. 기존에 제안된 혼잡 지역을 제어하는 기법들은 혼잡 지역이 발생한 후에 센싱 주기를 증가시키거나 패킷을 버림으로써 트래픽을 감소시켜 혼잡 지역을 제어하였다. 하지만 이러한 기법들은 센싱 정보를 전달할 때 신뢰성을 떨어뜨린다는 단점이 있다. 또한, 실제 환경에서는 노드 간 링크 품질이 떨어지는 경우 패킷 손실이 많은데도 불구하고 이를 고려하는 기법이 없었다. 본 논문에서는 트래픽을 감소시키지 않고 트래픽과 링크 품질에 따라 라우팅 경로를 변경하여 트래픽을 분산시켜 혼잡 지역을 제어하는 기법을 제안한다. 또한, 실험을 통해 제안 기법은 수집률을 향상시키고 종단 간 지연시간을 단축시키는 방법으로 센싱 정보를 전달할 때의 신뢰성을 높였음을 보였다.
앞으로 20여 년 동안은 인터넷과 스마트폰에서 사물인터넷으로 대이동이 시작될 것이다. 사물인터넷의 핵심은 인간을 둘러싼 사물들이 서로 연결되면서 인간에게 새로운 편익 혹은 가치를 부여하는 것이다. 미래의 산업 환경은 제품 생산 과정에 있는 모든 기계와 기계, 공장과 공장을 포함한 모든 공정이 긴밀하게 연결되며, 가상 세계와 실세계의 결합인, 전체 제품과 생산주기의 디지털화를 통해 마침내 디지털 공장은 현실로 구현될 것이다. 제안한 IoT 또는 IIoT 기반의 다운로드 OTA(Over-the-Air)는 네트워크를 통한 임의의 형식과 크기의 미디어 객체(Media Object)를 다운로딩하기 위한 유연성 있는 메커니즘을 제공한다. 더불어 제안한 DLOTA는 경량 암호화, OTP, 그리고 CapBAC 기술에 의한 일부분의 보안 기능을 제공한다.
한국천문연구원의 지역천문대인 보현산천문대, 소백산천문대, 레몬산천문대의 관측자료 활용을 용이하게 해주는 통합관리 시스템을 구축하였다. 관측자료는 생산된 천문대 각각에 아카이브로 보관하며, 통합시스템에는 관측자료에 관한 MySQL 테이블만 저장한다. 지역천문대와 통합시스템에는 각각 관리자가 있어 자료의 보관 및 헤더정보 추출, 테이블 생성 및 웹 페이지 관리 등을 역할 분담하여 수행한다. 사용자는 통합시스템의 웹 검색페이지 한곳에서 모든 천문대의 관측자료를 검색할 수 있으며 다운로드 또한 검색결과 페이지에서 가능하다. 통합시스템에서 독립된 각각의 천문대 아카이브로 쿼리를 보내 검색하는 방식은 가상천문대의 기본개념과 동일하다. 이와 같이 본 연구는 국제가상천문대 사업에 참여하는 한국가상천문대 구축 작업의 일환이기도 하다.
컴퓨팅 장비가 네트워크에 수용되었을 때 이들이 가지는 서비스의 탐색과 위치 정보를 제공하는 프로토콜인 IETF의 SLP의 기능을 광역화하고, 이동통신을 위한 유무선 네트워크를 수용하며, WIF에서 추진하는 서비스의 분산화 경향을 지원할 수 있도록 개선하기 위하여 Liaison Agent와 Forwarding Agent를 추가하고 이들 사이의 정보 교환을 위한 LAAdvert 메시지를 정의한다. LA 엔티티는 광역망에 존재하는 서비스의 위치를 확인해주며, FA 엔티티는 서비스 정보를 전달해주는 역할을 담당한다. 나머지 메시지 즉, SrvRqst, SrvRply, AttrRqst, AttrRply, DAAdvert, SrvReg, SrvAck, SrvDeReg의 사용은 동일하며 하며, 광역 서비스 망에서도 동일한 방식으로 활용한다. 개선된 프로토콜의 동작을 페트리넷으로 모델링하고, 페트리넷의 실행을 통하여 데드락과 라이브락의 문제가 없음을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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