고속 네트워크의 등장으로 관리 영역을 초월한 계산 자원의 공유가 가능하게 되었고, 그리드 컴퓨팅이 등장하게 되었다. 그리드 환경에 포함된 각 자원들은 이질적이기 때문에 고성능을 얻기 위해서는 효과적인 자원 발견 및 자원 선택이 중요하다. 본 논문에서는 그리드 컴퓨팅에서 다양하고 이질적인 자원들을 각 응용프로그램에서 효율적으로 이용할 수 있도록, 각 참여 노드들에게 순위를 부여하고 각 작업(Task)에 적절한 자원을 할당하여 전반적인 시스템 성능을 극대화시키는 메커니즘을 제안하였다. 각 노드의 순위는 처음 각 노드별 자원의 시스템 사양을 토대로 그룹화하여 작업을 배분하고 각 노드들이 작업을 마친 후 반환 값의 정확도와 응답시간과 같은 동적 요소를 고려하여 참여자의 순위를 부여하였고, 이러한 순위에 따른 작업 재분배 메커니즘은 전체적인 시스템 성능을 향상시키고 정확도를 높인다.
본 논문은 일사량과 온도의 조건에 따른 태양전지 셀의 등가회로 모델을 모델링하였고, 이를 바탕으로 제작사의 태양광 모듈을 시뮬레이션하여 비교 검토하였다. 검토결과 태양광 모듈의 사양서와 시뮬레이션 값의 오차율이 낮아 신뢰성을 확보할 수 있었으며, 또한 최적인 태양광 모듈 어레이를 시뮬레이션하여 최적인 태양전지 모듈 어레이의 규모를 선택하여 독립형 태양광 시스템을 구현하였다. 또, 특정지역에 설치 최적인 출력전력도 시뮬레이션을 통하여 알아보았다.
본 논문에서는 SMIL 기반의 온라인 강의 컨텐츠 저작 시스템을 제안한다. 제안한 저작 시스템은 웹 브라우저에서 미디어 객체들을 SMIL 사양에 따라 조합하여 온라인 강의를 위한 컨턴츠의 생성을 지원한다. 저작 시스템 사용자는 먼저, 웹 브라우저에서 컨텐츠의 레이아웃 템플릿을 선택하고, 지정된 템플릿의 각 영역 속성과 그 영역에 적합한 미디어 객체를 설정함으로서, 온라인 강의용 컨텐츠를 생성한다. 생성된 컨텐츠는 웹 편집기에서 세부적인 사항을 추가 수정할 수 있으며, 수정된 컨텐츠는 SMIL 파서에 의하여 오류를 검사하고, 사용자에게 결과를 피이드백 한다. 제안한 시스템의 적용 분야로는 온라인 강의 컨텐츠 저작, 전자 문서의 기능 확장, 웹기반 문서 편집기 등이다.
실 지형정보를 이용한 3D 가상환경은 사용자에게 좀 더 현실에 가까운 교육환경을 제공한다. 3D 가상환경에 사용되는 지형정보는 mesh를 생성하기 위한 고도 data와 mapping을 위한 위성영상이나 항공사진 등이 사용된다. 고도 데이터는 DEM,DTED와 같은 데이터 포맷이 있는데 해상도에 따라 초단위 또는 M 단위로 다양하게 분류되어 있으며 위성영상이나 항공사진도 해상도에 따라 50M∼10Cm 까지 다양하여 사용목적에 맞는 데이터 선택이 필요하다. 고도데이터와 mapping 데이터를 이용하여 기본적인 3D 지형을 생성한 후에 안개나 비, 눈, 빛, 구름과 같은 기상환경을 시뮬레이션하거나 건물이나 이정표, 또는 텍스트 같은 사용자 정보를 Vector overlay 하여 좀 더 현실감 있는 3D 가상환경을 만들 수 있다. 최근에는 인터넷이 일반화되면서 네트웍을 통해 지명데이터를 전송하고 렌더링 하고자 하는 요구가 발생하고 있다. 그러나 3차원 가상환경을 위한 지형 데이터는 2D 데이터에 비해 크기가 크고 고사양의 하드웨어사양을 필요로 하여 네트웍을 통해 전송하고 랜더링 하기에는 여러 가지 제약이 따른다. 이러한 재약을 극복하기 위해 데이터를 한꺼번에 전송하지 않고 점진적으로 전송하고자 하는 연구가 많이 있어 왔으며 점진적 메쉬나 딜로니 규칙에 기반한 TIN 압축 점진적 시각화 기법, DEM 웨이블릿 변환을 적용한 저장, 전송 렌더링 하고자 하는 연구가 시도되어 왔다.
Jini는 분산 컴퓨팅을 위한 새로운 아키텍쳐이다. 리싱등을 포함한 다양한 분산 컴퓨팅을 위한 패러다임들이 Jini에서 제시되었다. Jini 사양에는 부사분산을 위한 서비스 선택에 대한 내용이 없기 때문에 부하의 편중 및 시스템 성능의 저하를 가져올 수 있다. 본 논문은 두 가지 Jini 부하분산 전략을 설계하고 구현방법을 제시한다. 첫 번째 방법은 부하부산 기능을 룩업 서비스에 통합하는 방법이며, 두 번째 방법은 클라이언트 측에서의 부하분산을 위해 부하분산을 위한 라이브러리를 사용하는 방법이다. Jini는 Java를 근간으로 만들어 졌기 때문에 부하 정보를 얻기 위해 CORBA를 사용한다. 특히 CORBA 이벤트 서비스를 이용하여 특정 임계치 이상의 부하변화 시에만 부하정보를 전송하여 주기적 부하보고의 문제점을 해결한다.
진공펌프의 배기성능 지표들을 정량적으로 측정하기 위해서 사용하는 표준용기에 관한 규격들은 대체로 일치하는 사양들을 제시하지만 유독 기체도입 도관의 굵기에 대해서는 다양한 방식으로 규정하고 있어서 혼란스럽다. 현재 제정중인 ISO 규격에서는 도관 굵기를 용기 내경의 10분의 1로 규정하고 있는데 대형 펌프 용 표준용기에 맞춘다면 도관의 굵기가 지나치게 커질 수 있다. 과연 이렇게 굵은 도관이 정밀한 측정을 위해 꼭 필요한지 또는 오히려 방해가 되는 것은 아닌지 검토해 보기 위해 도관 굵기에 따라 도관출구를 빠져나오는 입자들과 오리피스 및 펌프 흡기구에 입사하는 입자들의 등방성에 대해 살펴보았다 계산 결과에 의하면 도관의 굵기는 오리피스 및 펌프 흡기구에 입사하는 입자들의 평균 방향 여현 값에 전혀 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며 반면에 도관이 오리피스나 흡기구 면에 국부적으로 그림자를 드리우거나 입자 분포와 평균 방향여현 분포를 왜곡시키지도 않았다. 즉 기체 도입 도관을 가늘게 해도 빔효과가 계속 전파되어서 측정에 악영향을 미치지 않으므로 별 문제가 안 되고, 도관이 규정되어 있는 범위 안에서 어느 정도 굵어져도 입자의 흐름을 방해한다는 증거는 없다는 뜻이다. 그렇다면 도관의 굵기를 한 값으로 못 박기보다 넓은 범위를 주어 가공 능력에 따라 사용자가 적절히 크기를 선택할 수 있도록 하는 것이 합리적이라고 판단된다.
P2P(Peer-to-Peer) 기반에 분산 작업 할당의 경우 정해진 수의 모든 피어에 작업을 분배하는 방식으로 처리하기 때문에 한 피어에 작업량이 증가하는 경우나 피어에 문제가 발생하는 경우 이를 사전에 예측하지 못해 시스템에 문제가 발생하게 된다. 또한 P2P 형태의 특성 상 피어의 그룹 참여는 유동적이며 그룹에 참여하는 피어의 사양도 다양하게 존재하게 된다. 이와 같은 상황에서는 작업을 할당하더라도 작업 진행이 이루어지지 않을 확률이 높아지고 전반적으로 시스템의 성능을 저하시키는 문제점을 가지게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 인공지능 알고리즘의 하나인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms: GA)를 활용하여 피어의 상태를 사전에 예측하여 작업 분배 시 동적으로 작업할 피어를 선택하여 처리하는 P2P기반 동적 작업할당 관리자를 설계하였다.
사용자에게 본인이 원하는 시점과 시각을 선택할 수 있도록 하는 자유시점 (Free Viewpoint) MPEG-I 과제를 통하여 3DOF, 3DOF+, 6DOF의 표준을 개발 중이다. 실사 영상의 자유시점 영상을 구현하는 방법으로는 깊이정보를 사용한 렌더링 기법을 사용하는데, 이를 실시간 재생할 수 있는 시스템은 개발되지 않았다. 본 논문에서는 PC 사양에서 NVIDIA 영상 코덱과 OpenGL사용하는 rtRVSlibrary를 바탕으로, 최대 8개의 HD급 다중 뷰 영상 입력 (컬러+깊이)을 자유 시점을 실시간 생성하여 디스플레이하는 재생기를 설계 및 개발하였다. 사용자는 원하는 시점으로 상하좌우앞뒤(회전)로 자유롭게 이동할 수 있으며, 계산양과 화질 효율성을 고려하여 디코딩한 입력영상 중에 두 개의 시점을 선별하는 알고리즘을 개발하여 실시간 동작 (25fps)을 검증하였다.
소비자들의 욕구 충족을 위하여 생산 제품이 다양해지고 있는 상황으로 소비자 맞춤형 생산이 이루어지고 있으나, 제조 현장에서는 운영자 및 작업자가 신속하게 제조 작업을 할 수 있는 시스템이 필요하다. 그러나 일반적으로 HMI와 같은 별도의 GUI 장치를 통하여 생산 내용의 변경이 가능하나, 작업자들은 이를 조작하여 PLC를 통한 생산에 적용하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 단말기가 필요하지 않는 QR 코드를 기반으로 모바일 기기를 통하여 키오스크 기능을 제안한다. 제안 시스템은 모바일 디바이스를 통하여 검증된 생산 사양만을 선택할 수 있는 키오스크 화면을 구현한 것으로, PLC와 연동하여 즉각적으로 소비자가 필요로 하는 맞춤형 주문 생산이 가능할 것으로 기대된다.
최근 IoT 환경에서 기계학습을 이용한 공격 탐지 모델의 연구가 활발히 진행되고 있으며, 탐지 정확도도 점차 향상되고 있다. 하지만, IoT 환경의 특징인 저 사양 하드웨어, 고차원의 특징, 방대한 트래픽 등으로 인해 탐지성능이 저하되는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 MQTT(Message Queuing Telementry Transport) 프로토콜 기반의 IoT 환경에서 수집된 데이터셋을 대상으로 주성분 분석(Principal Component Analysis)과 LightGBM을 이용하여 데이터셋 차원을 감소시키고, 공격 클래스를 분류하였다. 실험결과 원본 데이터셋 차원을 주성분 3개(약 9%)로 감소시켰음에도 모든 특징(33개)을 사용한 실험결과와 거의 유사한 성능을 보였다. 또한 기존 연구의 특징 선택을 통한 탐지 모델과 비교하였을 때도 분류성능이 더 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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