사용자의 의도와 주변 환경과 연관된 정보를 습득함으로서 사용자에게 최적의 서비스를 제공하기 위한 컨텍스트 인식은 유비쿼터스 컴퓨팅에 관련된 중요한 연구 중에 하나이다. 기존 연구는 컨텍스트-인식의 대상으로 사용자와 주변 환경으로 한정하고, 서비스를 제공하기 위하여 식별자 정보를 운영하는 서버나 센서를 연동한 센싱 기반의 미들웨어를 제시하고 있다. 사용자와 주변 환경으로 한정된 컨텍스트-인식서비스는 중복된 센싱과 불필요한 검색의 문제 및 사용자의 익명성 문제를 야기한다. 또한, 중앙 집중형의 컨텍스트-인식 시스템은 서비스의 관리와 운영을 위해 많은 비용 요구한다. 본 논문에서는 자생적 컨텍스트 서비스 모델을 제안하여 컨텍스트-인식 단계를 단순화하고, 사용자의 휴대용 디바이스에 컨텍스트-인식 정보를 분산 관리하는 미들웨어를 설계하여 기존 컨텍스트-인식 시스템의 관리 및 운영에서 발생하는 문제점을 최소화 한다.
이동에이전트의 노드 이주 방법은 분산 시스템의 전체 성능에 큰 영향을 줄 수 있는 요소가 되므로, 이러한 이동 에이전트의 센서 네트워크 내에서의 효율적 이주를 위한 방법이 요구되며, 이를 위하여 다양한 센서 네트워크 구성요소들(서버, 싱크 및 센서노드들) 관련 데이터들을 수집 및 저장하여 일관된 네이밍 서비스를 제공해야 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 센서데이터 서버의 정보가 저장되는 MetaData와 싱크노드들과 그들에 연결되어있는 센서노드들의 다양한 정보가 저장되는 SubMetaData 부분으로 나누어 메타테이블을 설계 구현하고, 이러한 메타테이블의 정보들을 이용한 RMI 기반의 네이밍 기법을 적용하여 능동규칙 이동에이전트의 정 방향 이주 방법을 구현함으로써 효율적인 센서 네트워크 응용 환경 구축 가능성을 제시하였다. 또한, 본 논문에서는 네이밍 에이전트를 J2EE 모델 기반의 RMI-IIOP(Internet Inter-ORB Protocol) 기술을 적용하여 설계 및 구현함으로써, 새로운 센서 네트워크 환경에 적합한 등록, 해제 및 검색 등을 수행할 수 있도록 하였다.
본 논문은 클러스터 기반의 분산 구조를 갖는 CCMSS(Clustered Continuous Media Storage Server) 시스템의 미디어 검색 동작에 대해 디스크의 입출력 지연 시간 뿐맘 아니라 내부 네트워크의 통신 지연 시간을 함께 고려한, 열린 큐잉 네트워크 기반의 해석적 모델을 제시하고 이를 이용하여 전체 서비스 지연 시간에 대한 확률적 모델을 정의한다. 그리고 정의된 확률적 모델을 바탕으로 허용된 서비스 실패율 범위에서 최대 서비스 가능한 사용자 요구 수를 구하고 이 값을 이용하여 승인 제어를 수행하는 통합형 통계적 승인 제어 모델을 제안한다. 제안된 승인 제어 기법의 성능 분석을 위해 단순히 디스크 성능만을 고려한 확률적 모델과 본 논문에서 제안한 디스크 성능과 내부 네트워크의 성능을 함께 고려한 확률적 모델을 통해 산출한 마감시간 실패율과 실제 클러스터 기반 서버 환경에서 모의 실험을 통해 얻은 결과를 비교하였으며, 실험 결과에 대한 분석을 통해 제안된 승인 제어 기법이 CCMSS 시스템의 실제 서비스 지연 요소를 정확히 반영하고 있다는 것을 알 수 있었다.
다차원의 데이터를 색인하기 위해 처음 R-tree가 제안된 이후 다양한 방법으로 질의 성능을 향상시키기 위한 많은 연구가 이루어졌다. 그 가운데 다중프로세서를 이용한 병렬 기법으로 질의 성능을 향상시킨 GPU기반의 R-tree가 제안되었다. 하지만 GPU가 갖는 물리적 메모리 크기의 한계가 있어 데이터의 크기가 제한된다. 이에 본 논문에서는 다중 GPU를 이용한 R-tree의 병렬 범위 질의 처리 기법인 MGR-tree 제안한다. 제안하는 MGR-tree는 기존의 GPU기반의 R-tree 질의 처리 기법을 기반으로 하여 다중 GPU에서 질의 처리를 가능하게 R-tree의 노드를 다중 GPU상에 분할하여 분산 처리 하였다. 실험을 통해 MGR-tree는 GPU에서의 선형검색에 비해 최대 9.1배, GPU기반 R-tree에 비해 최대 1.6배 가량의 성능이 향상된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 프랙탈 부호화시 변환식의 계수를 찾는 과정에서 블럭의 탐색영역을 줄이기 위해 탐색영역인 도메인 블럭의 특성을 화소의 밝기의 평균에 의한 클래스와 분산에 의한 클래스로 분류하여 리스트를 구성한 후 레인지 블럭과 같은 클래스를 가지는 도메인 블럭만 검색하도록 하면서 도메인 블록 탐색시 1차 허용 오차 한계값을 제어하여 리스트 탐색시 RMS값에 일정 허용오차 이내의 값을 가지면 리스트를 끝까지 탐색하지 않고 변환값을 결정하도록 하여 부호화 시간을 향상시켰다. 또한 퀴드트리 분할법으로 레인지 블럭의 크기를 가변시켜 변환($w_i$)의 수를 줄임으로서 압축효율을 높이고 도메인 레인지 블럭의 크기에 따라 탐색 영역의 탐색 밀도와 허용오차를 변화시켰을 때 화질 개선 여부를 검토하였다. 제안된 방법으로 부호화한 결과 부호화 시간은 허용오차의 범위에 따라 향상되며 압축효과는 높아 졌고 PSNR값은 다소 떨어졌으나 거의 무시할 수 있을 정도의 변화가 있었다.
본 논문에서는 프랙탈 부호화시 변환식의 계수를 찾는 과정에서 블럭의 탐색 영역을 줄이기 위해 탐색 영역인 도메인블록의 특성을 화소의 밝기의 평균에 의한 클래스와 분산에 의한 클래스로 분류하여 리스트를 구성한 후 레인지블록과 같은 클래스를 가지는 도메인블록만 검색하도록 하면서 도메인블럭 탐색시 1 차 허용 오차 한계값을 제어하여 부호화 시간을 향상시켰다. 또한 쿼드트리분할법으로 레인지블록의 크기를 가변시켜 변환( w i )의 수를 줄임으로서 압축효율을 높이고 레인지블록의 크기에 따라 탐색 영역의 탐색 밀도를 변화시켜 화질 개선을 시도하였으며 이러한 영상 기법을 24-bpp 컬러 영상 압축에 적용하였다. 먼저 RGB표색계를 휘도신호와 채도신호를 가지는 YIQ표색계로 변환한 후 영상 정보의 일부분만 차지하고 있는 색의 정보를 나타내는 I,Q신호는 공간평균을 취하여 1/4로 축소하여 부호화하고 복원시에 선형 보간법을 이용하여 다시 원 영상으로 확대하였다. 그 결과 영상의 화질에는 거의 손실이 생기지 않았고 서로 독립성이 강한 RGB영상에 같은 부호화 방법을 사용하였을 때 보다 압축률이나 화질면 에서 우수한 성능을 나타내었다.
무선 센서 네트워크에서는 근접한 센서 노드들이 유사한 정보를 감지하는 특성에 의해 임의의 센서 노드의 동작이 실패하거나 기능이 소멸되는 경우에도 네트워크의 전체적인 동작에는 영향을 미치지 않는 장점이 있지만 무선매체의 저속, 오류가 심한 전송특성 및 제한된 전원 공급, 센서 노드의 임의 배치로 인한 교체 불가능 등의 문제점을 가진다. 이 논문에서는 계층적으로 센서 로드를 구성하고 있는 네트워크의 확장성을 보장하면서 전체 노드들의 파워 소비를 줄일 수 있도록 최적 경로 검색 프로세스를 수행하는 PRML 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안된 기법에서는 노드의 잉여 에너지와 연결도를 고려함으로써 클러스터 헤드의 부하 분산이 가능해 졌으며, 노드 간 통신 횟수를 줄일 수 있었다. LEACH-C, HEED기법들과 비교 분석 결과, PRML라우팅 프로토콜은 전체 에너지 소비 측면에서 평균 8%, 클러스터 헤드의 에너지 소비 측면에서 평균 6.4%의 효율성을 얻었고, 네트워크 확장성에 다른 에너지 소비 분포는 LEACH-C, HEED 기법보다 7.5%의 효율성을 얻을 수 있었다.
최근에 e-learning의 사용이 증대되면서 교수자들은 다양한 콘텐츠를 사용하여 새로운 온라인 강의 코스를 개발하고 그 결과를 자신의 컴퓨터에 저장한다. 이러한 콘텐츠들은 시간이 지나감에 따라 새로운 정보로 갱신되어야하고, 또한 새로운 콘텐츠가 이들 콘텐츠를 재 사용하여 제작될 수 있다. 그러나 교수자들이 자신의 컴퓨터에서 여기저기에 저장된 콘텐츠를 찾고 편집하고 관리하는 일은 많은 시간을 요구한다. 현재 PC환경에서 이러한 기능을 효과적으로 수행하는 e-learning 콘텐츠 관리 도구의 개발은 아주 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 교수자의 컴퓨터에 분산되어 저장된 다양한 콘텐츠들을 효과적으로 관리하고 새로운 강의 코스를 쉽게 개발할 수 있는 e-learning콘텐츠 생성 및 관리 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 PC환경을 기반으로 하는 교수자들의 콘텐츠 개발에 널리 사용될 수 있다. 본 논문에서는 성능 평가를 위해 콘텐츠 키워드의 검색 시간에 따라 본 시스템을 이전 시스템과 비교하였으며, 실험 결과 이전 시스템보다 훨씬 더 좋은 결과를 보였다.
서지레코드의 기술에 있어서 책임표시는 저작의 지적 책임 소재를 밝혀 주고 접근점을 구성하는 바탕이 된다. 그런데 목록규칙에서는 책임표시를 주된 역할과 부차적 역할로 나누고, 이에 따라 기술방법을 달리 하는데 치중하는 문제점이 있다. 역할의 중요도를 판단하여 순서를 매기기보다는 역할 자체를 구조화시키는 것이 우선이기 때문이다. 또한 목록에서 주저자를 선정한 것은 책임성에 따른 것보다는 저록의 작성이나 배열과 관련된 실무적 결정이었다. 이에 본 연구에서는 역할 자체를 구조화함으로써 책임표시 기술방식을 개선하고자 하였다. 즉, 역할어를 체계적으로 기술하여 서지레코드에서 분산되거나 접근점에서 제외된 책임표시를 집중시키는 것이다. 나아가 이를 통해 책임표시 정보의 품질을 제고하고, 역할어를 검색의 패싯이나 전거레코드의 추가적인 식별 정보로도 활용할 수 있음을 제안하였다.
본 연구는 지역기반 도서관 포털에 필요한 정책적, 기능적 요건을 도출하고 이를 평가하기 위한 목적으로 수행되었다. 따라서 도서관 포털에 대한 이론적 배경, 지역의 다양한 공공기관의 협력을 바탕으로 통합접근환경을 구축한 사례와 각종 문헌을 분석하고, 이를 통해 지역기반 도서관 포털의 정책적 기능적 요건을 도출하였다. 최종적으로 지역의 실무자와 전문가들을 대상으로 AHP 설문을 수행하여 이들 요건에 대한 중요도를 평가함으로써 연구자가 도출한 요건에 대한 타당성을 객관적으로 검증받고자 시도하였다. 평가결과, 지역기반 도서관 포털의 정책적 요건의 중요도는 표준화, 디지털 장서개발, 운영, 평가 순으로 나타났으며, 기능적 요건은 통합검색, 통합 인터페이스, 정보서비스, 분산환경의 디지털 장서관리, 접근관리 순으로 정책적 요건에 비해 요건들 간의 중요도 차이가 상대적으로 크게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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