정보통신 기술의 발전으로 응용 서비스들을 IP(Internet protocol) 기반으로 통합하는 All-IP 기반 미래형 전술망으로의 전환이 지속적으로 진행되고 있다. 이러한 변화에 대응하기 위해 전술 WAN 노드들이 메쉬구조로 연결된 미래형 전술메쉬망에서 응용 서비스의 QoS(quality of service) 보장을 위해, 인프라 계층과 응용 서비스 계층 사이에 존재하는 전술 서비스 메쉬(tactical service mesh) 계층을 도입하는 것을 시도하는 제안이 있다. 하지만 기존 전술망을 구성하는 폐쇄형 네트워킹 박스들과 정적인 QoS 관제도구들은 전술 서비스 메쉬 계층에서 요구하는 지능형 QoS 조율을 위한 동적 QoS 관제를 지원하는 것이 어려운 상황이다. 따라서 본 논문에서는 SDN/NFV 기반 DANOS 화이트박스 서버스위치를 기반으로 다중-액세스 네트워킹 인터페이스와 가상화된 네트워킹 스위치를 포함하도록 하드웨어/소프트웨어 통합 설계한 전술메쉬 WAN 노드를 구성하는 방안을 제안하고 이를 개념화 수준에서 설계하여 제시한다. 또한 설계한 전술메쉬 WAN 노드에 eBPF 기반의 트래픽 모니터링 방식을 연계하는 방안을 제안하고, 이를 통해 전술 트래픽의 QoS 조율을 지원하는 트래픽 모니터링이 가능함을 검증한다.
인구 고령화에 따라 치매환자가 크게 늘어나고 있으며, 이에 따른 사회 경제적 부담이 커지고 있다. 현재 치매환자를 효과적으로 관리하는 방법은 조기에 치매 초기 환자를 파악하는 것이다. 그러나 의료진이 부족한 농촌과 섬 지역에서는 병원을 방문해서 조기 검사를 받기 어려운 문제가 있다. 이 문제를 해결하는 방법으로 본 논문에서는 원격 치매 조기 검사 시스템을 제안한다. 원격 치매 조기 검사 시스템은 환자가 실시간 화상 통신을 기반으로 한 원격 의료 기술을 활용하여 원격의 치매 전문가에게 검사 및 진료를 받을 수 있는 시스템이다. 치매 원격 조기 검진 시스템은 섬 지역의 보건지소 의료진이 사용하는 로컬 클라이언트 시스템, 영상을 전송 및 저장/관리하는 화상 서버, 원격 치매 전문가가 활용하는 전문가 클라이언트로 구성된다. 로컬 클라이언트는 환자가 보건지소의 의료진과 같이 사용할 수 있도록 함으로써 현 의료법의 원격협진 기준을 만족시킨다. 또한 전문가 클라이언트는 치매 전문가가 사용하며, 환자의 정보를 저장/관리하고, 환자의 이력 정보를 분석하고 향후 치매 진행 정도를 예측할 수 있다.
1,2인 가구가 꾸준하게 늘어나고 있는 추세에 비어 있는 시간대에 집을 방문하는 외부인이 누구인지 확인하고 싶은 요구가 증가하고 있다. 얼굴인식 기술은 많은 연구를 통해 여러 가지 모델이 제안되었는데 OpenCV의 Harr Cascade와 Dlib의 Hog가 대표적인 오픈소스 모델이다. 두 모델은 사용 환경에 따른 장단점을 가지고 있는데, 본 연구에서 초점을 둔 실내 현관 앞과 제한된 거리에서는 Dlib의 Hog가 강점을 가진다. 본 논문에서는 딥러닝 오픈 소스인 Dlib에 기반을 둔 얼굴인식 방문자 출입관리 시스템을 설계하고 구현하였다. 전체 시스템은 프론트 모듈과 서버모듈, 모바일모듈로 구성되며 세부적으로는 얼굴등록, 얼굴인식, 실시간 방문자 확인 및 원격제어, 동영상 저장 기능을 포함한다. 인터넷에서 공개된 사진을 이용하여 거리임계 값의 변화에 따른 정밀도, 특이도, 정확도를 구하고 선행연구 결과와 비교하였다. 실험 결과 구현된 시스템이 정상적으로 동작하는 것을 확인 하였으며 Dlib에서 보고한 것과 비슷한 결과를 보이는 것을 확인 하였다.
상용전력망과 계통연계가 어려운 도서지역에서는 독립적인 마이크로그리드로 생산된 에너지를 효율적으로 관리할 수 있는 방법을 찾는 것은 매우 중요한 일이다. 본 논문에서는 태양광과 풍력의 하이브리드 모델을 적용한 소규모 마이크로그리드에서 생산된 전력을 전력계측기와 수집된 데이터의 응답속도 테스트를 거쳐 P2P전력거래를 위한 프로슈머관리시스템을 구현하였다. 마이크로그리드 프로슈머 관리시스템의 전력망은 Mesh구조로 이루어져 있으며 P2P전력거래는 3곳의 독립적으로 구축된 off-grid 사이트에서 전력계측기와 DC전력전송기를 이용하여 테스트하였고, 이때 전력계측기의 측정값은 전압(평균값) : 380V + 0.9V, 전류(평균값) : + 0.01A, 전력 : 1000W ( - 1W)로 오차 허용범위인 ±1%이내로 나타나 그 유의성을 확인하였다. 실시간으로 50개의 데이터를 동시 전송하여 메인화면 0.32초, 일 발전량 2.61초, 누적발전량 2.77초, 전력거래 0.11초 등의 응답속도가 나타나 서버의 안정화를 확인하였다. 따라서 본 시스템은 한국전력의 중계 없이 독립적인 망으로 활용될 수 있는 P2P 전력거래시스템으로서 그 타당성이 입증되었다.
적절한 기후와 토양 조건을 조성하여 제어되는 온실에서 농작물을 재배하는 것은 중요한 연구 및 적용 과제가 되어왔다. 온실의 적절한 환경 조건은 최적의 식물 성장, 작물 수확량 향상을 위해 필요하다. 본 연구는 온도센서, 토양 센서, 작물 센서, 카메라 등 각종 센서와 장비를 연결하는 온실 IT기술을 적용하여 농작물 재배 환경과 생육 상태를 실시간으로 모니터링하는 웹 기반 원격 모니터링 시스템 구축을 목적으로 하였다. 측정항목은 기온, 상대습도, 일사량, CO2 농도, 양액 EC, pH, 배지온도, 배지 EC, 배지 수분함량, 수액 흐름, 줄기 직경, 과실 직경 등이다. 개발된 온실 모니터링 시스템은 네트워크 시스템, 센서가 부착된 데이터 수집 장치, 카메라로 구성되었다. 원격 모니터링 시스템은 서버/클라이언트 환경에서 구현되었다. 온실 환경 및 작물에 대한 정보는 데이터베이스에 저장된다. 저장된 정보 중 성장 및 환경에 대한 항목을 추출 비교하고 분석할 수 있다. 스마트 온실을 위한 통합 모니터링 시스템은 스마트 온실 관리를 위한 환경 및 작물성장을 이해하고 응용 실무에 사용될 것이다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 된 고주파 서브밴드들의 에지 정보를 이용하여 관심 객체 영역을 고속으로 자동 검출해주는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법에서는 에지정보를 이용하여 블록단위의 4-방향 객체 윤곽탐색 알고리즘(4-DOBS)을 수행하여 관심객체를 검출한다. 전체 이미지는 $64{\times}64$또는 $32{\times}32$ 크기의 코드 블록으로 먼저 나누어지고, 각 코드 블록 내에 에지들이 있는지 없는지에 따라 관심 코드블록 또는 배경이 된다. 4-방향은 바깥쪽에서 이미지의 중앙으로 탐색하고, 피사계 심도가 낮은 이미지는 중앙으로 갈수록 에지가 발견된다는 특징을 이용한다. 에지를 모두 발견하면 내부의 이미지 블록은 모두 관심영역으로 간주하고, 이 블록들은 빠르게 마스킹되어 서버로 전송되어 동적 ROI를 제공한다. 이는 기존 방법들의 문제점이였던 복잡한 필터링 과정과 영역병합 문제로 인한 높은 계산 복잡도를 상당히 개선시킬 수 있었고, 블록 단위의 처리로 인하여 실시간 처리를 요하는 응용에서도 적용 가능하였다.
최근에 우리나라에서 뿐만 아니라, 세계 곳곳에서 태풍, 산불, 장마 등으로 인한 재해가 끊이지 않고 있고, 우리나라 태풍 및 호우로 인한 재산 피해액만 1조원이 넘고 있다. 이러한 재난으로 인해 많은 인명 및 물적 피해가 발생하고, 복구하는 데도 상당한 기간이 걸리며, 정부 예비비도 부족한 실정이다. 이러한 문제점들을 사전에 예방하고 효과적으로 대응하기 위해서는 우선 정확한 데이터를 실시간 수집하고 분석하는 작업이 필요하다. 그러나, 센서들이 위치한 환경, 통신 네트워크 및 수신 서버들의 상황에 따라 지연 및 데이터 손실 등이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 통신네트워크 상황에서도 분석을 정확하게 할 수 있는 2단계 하이브리드 상황 분석 및 예측 알고리즘을 제안한다. 1단계에서는 이기종의 다양한 센서로부터 강, 하천, 수위 및 경사지의 경사각 데이터를 수집/필터링/정제하여 빅데이터 DB에 저장하고, 인공지능 규칙기반 추론 알고리즘을 적용하여, 위기 경보 4단계를 판단한다. 강수량이 일정값 이상인데도 불구하고 1단계 결과가 관심 이하 단계에 있으면, 2단계 딥러닝 영상 분석을 수행한 후 최종 위기 경보단계를 결정한다.
데이터베이스 튜닝은 일반적으로 데이터베이스 어플리케이션을 "좀 더 빠르게" 실행하게 하는 일련의 활동을 뜻한다[1]. 데이터베이스 관리자가 튜닝에 필요한 주먹구구식 룰(Rule of thumb)들을 모두 파악 하고 상황에 맞추어 적용하는 것은 비싼 비용과 오랜 시간을 요구한다. 그렇게 때문에 서로 다른 어플 리케이션들이 맞물려 있는 복잡한 서비스는 필수적으로 자동화된 데이터베이스 성능 관리와 튜닝을 필 요로 한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 지식 도매인(Knowledge Domain)을 기초로 한 자동화 된 데이터베이스 튜닝 원칙(Tuning Principle)을 제시하는 시스템을 제안한다. 각각의 데이터베이스 튜닝 이론들은 지식 도매인의 지식으로 활용되며, 성능에 영향을 미치는 요소들을 개체(Object)와 콘셉트 (Concept)로 구성하고 추론 시스템을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 쉽고 빠르게 현재 상황에 맞는 튜닝 방법론을 적용시킬 수 있다. 자동화된 데이터베이스 튜닝에 대해 여러 분야에 걸쳐 학문적인 연구가 이루어지고 있다. 그 예로써 Microsoft의 AutoAdmin Project[2], Oracle의 SQL 튜닝 아키텍처[3], COLT[4], DBA Companion[5], SQUASH[6] 등을 들 수 있다. 이러한 최적화 기법들을 각각의 기능적인 방법론에 따라 다시 분류하면 크게 Design Tuning, Logical Structure Tuning, Sentence Tuning, SQL Tuning, Server Tuning, System/Network Tuning으로 나누어 볼 수 있다. 이 중 SQL Tuning 등은 수치적으로 결정되어 이미 존재하는 정보를 이용하기 때문에 구조화된 모델로 표현하기 쉽고 사용자의 다양한 요구에 의해 변화하는 조건들을 수용하기 쉽기 때문에 이에 중점을 두고 성능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추었다. 데이터베이스 시스템의 일련의 처리 과정에 따라 DBMS를 구성하는 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들이 모델링된다. 데이터베이스 시스템은 Application / Query / DBMS Level의 3개 레벨에 따라 구조화되며, 본 논문에서는 개체, 속성, 연관 관계 및 데이터베이스 튜닝에 사용되는 Rule of thumb들을 분석하여 튜닝 원칙을 포함한 지식의 형태로 변환하였다. 튜닝 원칙은 데이터베이스 시스템에서 발생하는 문제를 해결할 수 있게 하는 일종의 황금률로써 지식 도매인의 바탕이 되는 사실(Fact)과 룰(Rule) 로써 표현된다. Fact는 모델링된 시스템을 지식 도매인의 하나의 지식 개체로 표현하는 방식이고, Rule 은 Fact에 기반을 두어 튜닝 원칙을 지식의 형태로 표현한 것이다. Rule은 다시 시스템 모델링을 통해 사전에 정의되는 Rule와 튜닝 원칙을 추론하기 위해 사용되는 Rule의 두 가지 타업으로 나뉘며, 대부분의 Rule은 입력되는 값에 따라 다른 솔루션을 취하게 하는 분기의 역할을 수행한다. 사용자는 제한적으로 자동 생성된 Fact와 Rule을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 데이터베이스 시스템에 적용할 수 있으며, 요구나 필요에 따라 GUI를 통해 상황에 맞는 Fact와 Rule을 수동으로 추가할 수도 었다. 지식 도매인에서 튜닝 원칙을 추론하기 위해 JAVA 기반의 추론 엔진인 JESS가 사용된다. JESS는 스크립트 언어를 사용하는 전문가 시스템[7]으로 선언적 룰(Declarative Rule)을 이용하여 지식을 표현 하고 추론을 수행하는 추론 엔진의 한 종류이다. JESS의 지식 표현 방식은 튜닝 원칙을 쉽게 표현하고 수용할 수 있는 구조를 가지고 있으며 작은 크기와 빠른 추론 성능을 가지기 때문에 실시간으로 처리 되는 어플리케이션 튜닝에 적합하다. 지식 기반 모률의 가장 큰 역할은 주어진 데이터베이스 시스템의 모델을 통하여 필요한 새로운 지식을 생성하고 저장하는 것이다. 이를 위하여 Fact와 Rule은 지식 표현 의 기본 단위인 트리플(Triple)의 형태로 표현된다, 트리플은 Subject, Property, Object의 3가지 요소로 구성되며, 대부분의 Fact와 Rule들은 트리플의 기본 형태 또는 트리플의 조합으로 이루어진 C Condition과 Action의 두 부분의 결합으로 구성된다. 이와 같이 데이터베이스 시스템 모델의 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들을 표현함으로써 지식들이 추론 엔진의 Fact와 Rule로 기능할 수 있다. 본 시스템에서는 이를 구현 및 실험하기 위하여 웹 기반 서버-클라이언트 시스템을 가정하였다. 서버는 Process Controller, Parser, Rule Database, JESS Reasoning Engine으로 구성 되 어 있으며, 클라이 언트는 Rule Manager Interface와 Result Viewer로 구성되어 었다. 실험을 통해 얻어지는 튜닝 원칙 적용 전후의 실행 시간 측정 등 데이터베이스 시스템 성능 척도를 비교함으로써 시스템의 효용을 판단하였으며, 실험 결과 적용 전에 비하여 튜닝 원칙을 적용한 경우 최대 1초 미만의 전처리에 따른 부하 시간 추가와 최소 약 1.5배에서 최대 약 3배까지의 처리 시간 개선을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 튜닝 원칙을 자동으로 생성하고 지식 형태로 변형시킴으로써 새로운 튜닝 원칙을 파생하여 제공하고, 성능에 영향을 미치는 요소와 함께 직접 Fact과 Rule을 추가함으로써 커스터마이정된 튜닝을 수행할 수 있게 하는 장점을 가진다. 추후 쿼리 자체의 튜닝 및 인텍스 최적화 등의 프로세스 자동화와 Rule을 효율적으로 정의하고 추가하는 방법 그리고 시스템 모델링을 효과적으로 구성하는 방법에 대한 연구를 통해 본 연구를 더욱 개선시킬 수 있을 것이다.
목적 : 인터넷을 이용한 국내 방사선종양학과내의 관련정보를 공유할 수 있는 통계처리프로그램을 개발함으로써 방사선 종양학의 발전을 위한 정책적 판단의 기초자료를 제공하고자 한다. 대상 및 방법 : 전국 52개 병원을 대상으로 방사선 종양학과내의 관련정보를 지면을 이용한 설문조사를 통해 통계 처리하던 기존 방식에서, 인터넷을 이용하여 입력한 후 필요한 정보에 대한 전국 통계를 실시간으로 얻을 수 있도록 구성하였다. 통계조사를 위한 서버 환경으로 O/S는 Windows NT 4.0을 기반으로 하였으며 웹서버로는 Internet Information Server 4.0 (IIS4.0)을 이용하였다. 자료를 수집하고 검색하기 위한 데이터베이스로는 $Microsoft^{\circledR}$사의 Access MDB를 사용하였고 데이터베이스를 사용자가 접근하고, 활용하기 위한 실제 프로그램은 Structured Query Language (SQL), Visual Basic, VBScript, JAVAScript 등을 이용하여 구현하였다. 입력된 자료는 사용자의 요구에 따라 연도별, 병원별로 통계처리 되어 표시되도록 하였다. 결과 : 프로그램은 크게 나누어 인력현황, 연구현황, 특수증기 및 특수기술 등을 요하는 치료현황, 외부조사기기에 따른 치료현황, 근접치료현황, 임상통계현황, 방사선 안전관리현황, 시설현황, 장비현황, 방사선 정도관리현황 및 방사성 핵종 보유현황으로 구성되어 있다. 세부항목은 총 38개의 입력창으로 구성되어 있으며, 통계 처리한 결과는 6개의 출력창을 통하여 보여주고 있다. 또한 사용자의 요구에 따라 통계처리결과는 유연하게 확장이 가능하게 되어 있다. 결론 : 전국 방사선 종양학과내에서 이루어지고 있는 모든 자료에 대할 통계 자동화 프로그램을 개발하여 기초자료로 활용할 수 있도록 하였다. 이를 통하여 관련 사용자들이 쉽고 빠르게 자료를 입력할 수 있고, 또 전국적인 통계자료 정보를 필요에 따라 수시로 얻을 수 있게 되었다.
WiFi 신호지도법은 실내 환경을 위한 효과적인 위치 추적 기술로 잘 알려져 있다. 하지만 이 기술은 주어진 공간 전역에 걸쳐 미리 구축된 대용량의 신호지도가 있어야 적용할 수 있다. 또한 이 기술을 적용하기 위해서는 환경이 변함에 따라 전문가에 의해 주기적으로 새로운 신호지도를 구축하거나 변경하는 작업이 필요하다. 최근 들어 이러한 문제점을 극복하기 위한 한 가지 방법으로서, 군중-제공 신호지도 작성 방식이 많은 연구자들의 관심을 모으고 있다. 이 방식은 다수의 자발적인 사용자들로 하여금 특정 공간에서 수집한 자신들의 신호지도를 다른 사람들과 함께 서로 공유할 수 있도록 해준다. 따라서 군중-제공 신호지도 방식을 이용하면 신호지도를 자동으로 최신의 상태로 변경할 수 있다. 하지만, 대부분의 군중-제공 신호지도 작성 시스템들에서는 사용자들이 자신의 위치를 스스로 판단하여 수작업으로 직접 입력하도록 요구하고 있다. 그 뿐만 아니라, 이들 시스템에서는 다수의 사용자들로부터 수집되는 신호지도들 중에서 오류가 있는 것들을 찾아내고 이들을 여과해주는 체계적인 메커니즘을 가지고 있지 않다. 본 논문에서는 군중-제공 신호지도 작성 및 위치 추적(CMAL) 시스템의 설계에 대해 소개한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 스마트폰 사용자들로부터 수집된 지역 신호지도들을 이용하여 자동으로 공유 신호지도를 구축/갱신할 수 있을 뿐만 아니라, 동시에 새로운 신호지도를 이용하여 각 스마트폰 사용자의 위치를 추적할 수 있는 기능을 제공한다. 본 시스템은 각 스마트폰에서 신호지도를 수집하는 다수의 클라이언트들과, 공유 신호지도 데이터베이스를 관리하는 중앙의 서버로 구성된다. 각 클라이언트에는 스마트폰 사용자의 실시간 위치를 추적하면서 동시에 지역 신호지도를 생성하는 파티클 필터-기반의 WiFi SLAM 엔진을 내장하고 있으며, 서버에는 공유 신호지도의 무결성 유지를 위한 가우시안 보간법 기반의 오류 여과 알고리즘을 채택하고 있다. 다양한 실험들을 수행한 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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