실시간 유비쿼터스 환경은 센서로부터 얻어낸 데이터를 기반으로 상황을 인지하고 사용자에게 적절한 반응을 보이기까지 제한된 시간 내에 모든 것을 처리해야 한다. 전체적인 센서 데이터 처리는 센서로부터의 자료 확보, 상황 정보의 획득, 그리고 사용자로의 반응이라고 하는 과정을 거친다. 즉, 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어는 입력된 센서 자료 및 데이터베이스 또는 지식베이스로부터 일련의 자료들을 활용하여 상황을 인식하며, 그 상황에 적합한 반응을 하게 된다. 그런데 실시간 환경의 특징 상 센서데이터가 들어오면 각 가용 자원들을 검색하고 그 곳에 있는 미들웨어가 데이터를 처리 할 경우 어느 정도의 대기 시간이 필요한지를 결정해야 한다. 또한 센서 데이터 처리의 우선순위가 높을 때는 미들웨어가 현재 처리중인 데이터를 언제 처리를 중지하고 얼마나 대기시켜야 하는지도 결정해야 한다. 그러나 이러한 의사결정에 대한 연구는 아직 활발하지 않다. 따라서 본 논문에서는 유비쿼터스 미들웨어가 이미 센서 데이터를 처리하고 있고 동시에 새로운 센서 데이터를 처리해야 할 때 각 작업의 최적 대기시간을 계산하고 스케줄링하는 알고리즘을 제안한다.
절연체 내부의 보이드로 인하여 부분방전이 발생하면 국부 파괴와 완전절연파괴의 원인이 된다. 부분방전으로 생기는 트리잉은 절연재료를 열화시키며 부분방전 메카니즘 연구의 한 축을 이룬다. 이에 절연 파괴를 미연에 예측하고 감시하는 기술의 개발은 매우 중요하다. 이러한 관점에서, 부분방전의 메카니즘을 본래의 관점에서 비 선형적으로 해석할 수 있는 기법의 도입은 중요한 의미를 갖는다. 절연체의 부분방전을 시간 전개에 따라 해석함으로써 이후 실시간 감시 시스템 구축에 기초가 될 것이며 지금까지 수없이 시도 되어온 통계적인 방법과의 비교분석 및 데이터 베이스화에 따른 더욱 객관적이고 정확한 감지 결과가 기대된다. 부분방전 신호는 음향센서를 거쳐 개인용 컴퓨터에서 비선형적 해석기법과 통계적인 $\Phi$-q 기법을 적용하여 해석하였으며, 이 해석 결과는 다양한 해석 기준을 제공해 줄 것으로 기대된다.
최근 개체 링킹에 대한 연구들은 지식 베이스를 외부 자원으로 사용하여 실세계의 지식과 의미적인 관련도를 통해 중의성을 해소하는데 중점을 두고 있다. 지식 베이스를 사용한 개체 링킹은 신문기사나 블로그 포스트 등에서는 좋은 성능을 보이지만, 마이크로블로그에서는 짧은 텍스트 길이와 지식 베이스에 존재하지 않는 주제를 다루는 특성 때문에 비교적 낮은 성능을 보인다. 본 논문에서는 140자가 되지 않는 짧은 텍스트 내에서 실시간으로 빠르게 정보를 공유하는 특성을 가지는 마이크로블로그에서 나타나는 개체명의 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 지식 베이스만 사용하는 개체 링킹의 한계를 극복하기 위해 마이크로블로그 사용자 기록과 뉴스 기사를 이용하고, 지식 베이스에 존재하는 특정 엔트리로 개체 링킹을 수행한다. 본 논문에서는 개체명을 포함하는 한국어 트윗을 추출하여 데이터를 구축하였다. 성능 평가는 정확도 지표(시스템이 정답으로 판정한 데이터 개수/전체 데이터 개수)를 사용하였으며, 제안하는 시스템은 구축한 데이터에서 기존 지식 베이스만 사용한 개체 링킹 시스템보다 높은 67.7%의 정확도를 나타내었다.
최근 전자 상거래 인프라의 발전으로 인해, 온라인 상에서 주식의 매매가 이루어지는 전자 주식 매매 시스템(Electronic Stock Trading Systems: 약칭 ESTS)의 사용이 확산되고 있다. ESTS 상에서는 다양한 기밀 등급을 가진 정보가 서로 다른 신뢰 등급을 갖는 사용자에 의해 공유된다. 특정 정보가 허가된 사용자에 의해서만 접근되도록 보장하기 위해서는, 트랜잭션의 동시성 제어 과정에서의 다등급 보안 데이타베이스 시스템의 사용이 반드시 필요하다. 한편 ESTS 상에서는 분석적인 성향의 트랜잭션과, 매매 체결을 목적으로 하는 실시간 트랜잭션이 동시에 수행되므로, 기존에 고안된 여러 보안 동시성 제어 기법들이 적용되는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 ESTS 환경에서의 보안 동시성 제어를 위한 프로토콜인 보안 단일 스냅샷(Secure One Snapshot: 약칭 SOS) 프로토콜을 제안한다. SOS는 운용 데이터베이스 외에 하나의 스냅샷을 추가로 유지하여 비밀 경로의 생성 가능성을 차단함과 동시에 실시간 동시성 제어 알고리즘이 용이하게 적용될 수 있는 유열성을 제공한다. 또한 SOS는 완화된 정확성 기준을 사용함으로써 데이타의 신선도를 유지하기 위해 관리되는 큐의 길이를 감소시킬 수 있는 방법도 제시한다. 본 논문에서는, SOS의 동작 과정을 예를 통해 소개하고, 프로토콜의 정확성에 대한 분석을 제공한다.
본 고에서는 IEEE 802.3 이더넷 LAN에서 TCP/IP를 이용한 VoD서비스를 구현하고, VoD 서비스에서 고려해야 할 사항들을 제시한다. VHS 품질의 비디오를 제공하기 위하여 MPEG-1 을 준수한 복호기를 구현하여 사용하고, 대화형 서비스를 제공하기 위해 서버의 정보를 화일 형태로 클라이언트 시스템에 제공하는 방법을 사용한다. 응용물은 윈도우3. 1에서 동작한다. Backbone으로 FDDI를 사용하며 Router와 이더넷을 사용하는 광운대학교 LAN에 연결하여 실험을 한다. 제작한 프로타타입 시스템은 실시간으로 VHS 수준의 품질을 제공한다.
실시간 분산 시뮬레이션 응용을 개발할 때 시뮬레이션 대상의 시간적 행동 및 분산 노드간 상호작용의 복잡성 때문에 모델 개발에 어려움이 있다. 그러나 실시간 분산 객체(RTO)를 기반으로 하여 시뮬레이션 모델을 설계할 때 모델의 시간적 행동의 표현이 자연스러워지고 설계의 명확성을 가져다준다. 본 연구에서는 RTO 모델을 이용하여 압연공정 제어시스템 실시간 시뮬레이션 모델을 설계 구현하였다. 구현 과정에서 RTO 접근방법이 설계의 자연스러움, 설계 명세의 단순 명확화, 시간적 행동 표현의 복잡성 제거, 객체의 노드분산 용이성 등 많은 장점을 가지고 있음을 확인하였다. 이 방법은 보다 복잡하고 규모가 큰 실시갈 분산 시뮬레이션에 효과적으로 적용할 수 있다.
본 논문에서는 화학공정의 이상 진단을 위한 지식 기반 조업 지원 시스템의 개발에 관하여 살펴보고자 한다. 조업지원 시스템에서 가장 핵심적인 부분은 공정에 비정상 상황이 발생한 경우 이를 감지하고, 공정에 발생한 증상들을 분석하여 이상의 근본 원인을 찾아내는 작업-이상 진단이다. 이상 진단을 효과적으로 수행하기 위해서는 적절한 데이터의 해석이 매우 중요한데, 기존의 데이터 해석법들은 정상상태에 기반한 방법들을 동적거동을 효과적으로 표현하기에는 어려움이 많다. 본 연구에서는 RBF에 기반한 신경망을 사용하여 동적을 효과적으로 표현할 수 있는 정성적인 데이터 해석 모듈을 구축하였으며, 이 모듈에서는 공정에서 측정된 정략적인 센서값들을 정성적인 정보로 가공하여 이상진단 모듈에 제공한다. 본 연구에서는 효과적인 이상진단을 위하여 기존의 인과관계 그래프 모델(Cause Effect DiGraph)에 기반한 두가지 그래프 모델을 개발하였다. RCED(Reduced Caue Effect Digraph)는 공정의 측정 변수만으로 공정의 인과관계를 표현하는 오프라인으로 구축된 지식베이스 모델이며, PGTT(Pattern Graph Through Time)는 공정에서 발생한 증상간의 인과관계를 실시간으로 나타내는 동적인 모델이다. 이상, 신경망에 기반한 정성적인 데이터 해석 모듈과 이상진단 모듈을 전문가 시스템 도구인 G2를 DEC AlphaStation 상에서 폴리프로필렌 공정에 대한 조업지원전문가 시스템을 구축하고 이를 적용하여보았다.
모바일 마케팅의 효과를 극대화하기 위해서는 타겟팅을 통한 개인 맞춤형 메시지 전달이 중요하다. 본 논문에서는 타켓 조건에 부합하는 고객을 실시간으로 결정하는 알고리즘을 제시한다. 중간 매개체인 프록시 서버는 데이터 베이스에 고객 프로파일(성별, 연령, 지역 등)과 이를 요약한 정수 값을 저장하고 있다. 기업이 메시지 신디케이션할 경우, 프록시 서버는 부울식으로 표현된 타켓 조건을 정수 값으로 매핑한 후 고객 프로파일 요약 값과 비교함으로써 효율적으로 고객을 결정한다. 따라서 고객이 수백만 명이상인 대규모 시스템에서 "타겟 조건" 검사가 실시간으로 이루어질 수 있고 기존의 데이터 베이스와 쉽게 연동이 가능하기 때문에 효율적으로 개인화된 메시지 전달이 가능하다.
가상환경의 실시간 운동감을 제공하는 차량 시뮬레이터 기술에 있어, 그 현실성 제고를 위한 다양한 연구가 수행되어 왔으며, 최근에는 실제 대상의 운동감을 기록하고 이를 재생하는, 데이터기반 운동감 생성 시스템이 개발되었다. 이 방법은 실제 운동감을 제공하므로, 현실성 확보가 용이하나, 사용자와의 상호 작용이 없는 단순한 가상 컨텐츠의 제공 단계에 머물고 있다. 본 연구에서는, 컴퓨터 그래픽스 분야에서 활발히 연구되고 있는, 모션 캡쳐 데이터의 가공 및 합성 기술을 차량 시뮬레이터 구동 과정에 도입하여, 제어가 가능한, 실 데이터 기반 운동감을 생성하는, 새로운 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은, 실제 차량의 운동데이터를 획득하고, 적절한 형태의 데이터 구조(운동감 조각)로 변환하여 데이터베이스에 저장하며, 실시간 시뮬레이션 시, 최적의 운동감 조각을 검색하고 합성하여 운동감 스트림을 제공하는 방법으로서, 현재의 시뮬레이션 상태 및 사용자의 요구 사항을 매개변수화 하여, 현실과 가장 가까운 운동감 생성방법을 제공한다. 또한, 차량 운동감 생성 시스템의 개발 및 모션 베이스 구동 실험을 통해, 제안한 방법에 의한 운동감의 현실성 제고 방안에 대해 소개하고자 한다.
본 논문은 한국형 에너지 관리 시스템(Korean Energy Management System)의 프로토타입 네트웍 어플리케이션 개발을 위한 데이터 베이스 구축에 대해 요약하였다. 본 논문에서는 두가지 측면에 집중하였다. 첫째, 각 어플리케이션 프로그램의 연산에 필요한 데이터를 추출하였다. 몇 가지 네트웍 어플리케이션 프로그램이 기저 모델로 선택되었으며 각 기저 모델에 필요한 데이터가 추출되었다. 둘째, 국내 실정에 적합한 전력계통의 토폴로지 구조 및 설비 모델에 대한 공통 모델이 구축되었다. 본 논문에서는 KEMS 너트웍 어플리케이션 프로그램에 공통으로 적용될 어플리케이션 공통 모델(application common model, ACM)을 제시하였다. 공통 모델은 계층적 비계층적 전력계통 구조를 포함하며 직간접의 데이터 링크를 이용하여 연관관계가 정의되었다. 제안한 데이터베이스 모델은 국내 전계통 데이터를 이용하여 시험되었으며 실시간 SCADA 데이터가 시험을 위해 사용되었다. 시험을 통해 제안한 데이터베이스 구조가 한국형 에너지 관리 시스템에 효과적으로 적용될 수 있음을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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