군사분야에서 컴퓨터 시뮬레이션의 활용은 이미 수십년전부터 이루어지고 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 실제전투자산을 가동하지 않고 실전과 같은 전투경험을 부여하고 있다. 이러한 시뮬레이션이 실제와 똑같은 환경을 구축하기 위해서는 페더레이트(federate)간의 연동(federation)이 네트워크 상에서 잘 수행되어야 한다. 이에 본 논문에서는 전장 데이터(이하 액티브 패킷)의 신속한 전달을 필요로 하는 긴급한 실제상황과 유사한 전장공간을 구축할 수 있도록 액티브네트워크 상에서의 동적기술(혹은 액티브 네트워크 기술)을 이용해 페더레이트(혹은 액티브 노드) 간의 효율적인 트래픽처리가 가능한 가상 전장 환경을 구성하고, 이에 대한 유효성을 모의실험을 통하여 검증하였다.
이전연구에서 가상현실에 몰입하는 동안 넓은 시야 (Field of view: 150$^{\circ}$)와 빠른 운행속도 (70 km/sec)가 사이버멀미를 심화시킨다는 결과를 얻었다: 피험자의 90%가 좁은 시야 (50$^{\circ}$)와 느린 운행속도 (30 km/sec)에서 사이버멀미 증상이 적었다. 본 실험에서는 피험자가 생리적인 동요를 경험할 때마다 바이오피드백 방법을 사용해서 사이버멀미 감소 가상환경 (cybersickness alleviating virtual environment, CAVE)을 제시한 후, 그 효과를 관찰하였다. 피부전도도, 말초체온, 말초혈류량, 심박률, 눈 깜박임, 뇌전위의 변수들을 입력으로 하는 인공신경망으로 구성된 실시간 멀미 탐지 시스템과 CAVE-제시 피드백 시스템을 구축하였다. 이 시스템은 생리적 측정치들이 사이버멀미의 출현을 신호할 때마다 피드백 출력으로 좁은 화면과 감소된 운행속도를 일시적으로 제공했다. 36명의 피험자를 대상으로 SSQ (simulator sickness questionnaires)와 자기보고를 이용하여 사이버멀미의 빈도와 심각도를 조사하였다. 모든 피험자는 한달 간격으로 CAVE 조건과 non-CAVE 조건에서 두 번 가상현실을 경험하였다. 사이버멀미의 빈도와 심각도는 non-CAVE 조건보다 CAVE 조건에서 유의미하게 감소하였다. 즉, 전기생리학적 특징들에 기반한 인공신경망에 의해 제공된 좁은 시야와 느린 운행의 가상환경은 사이버멀미 증상들을 의미있게 감소시켰다. 이러한 결과들은 생체신호 피드백 시스템을 이용하여 인간 친화적 가상환경을 구축할 수 있는 가능성을 보인 것이다.
본 논문은 최근 데이터 집약형과학분야 연구개발의 비약적인 발전과 관측, 실험, 분석 장비들의 고도화에 따라 생산되는 과학데이터의 빅데이터화, 고부가가치화 등으로 연구 패러다임의 변화가 빅데이터 중심으로 가속되고 있다. 이러한 과학 빅데이터는 ExaByte 급의 대용량으로서 한 곳에서 관리되기보다는 전 세계적으로 분산되어 관리 운영되고 있다. 응용연구자들은 이러한 과학 빅데이터에 대한 초고속 전송/저장/공유에 대한 요구가 높아지고 있으며, 이러한 문제의 해결을 위해 ScienceDMZ 기반의 다양한 고속전송환경이 구축 개발되고 있다. 따라서 본 논문에서는 장러기 빅데이터 전송을 위한 ScienceDMZ의 핵심 기술인 DTN(Data Transfer Node)을 통한 빅데이터의 장거리 전송 시 고대역 네트워크 환경과 시스템 성능에 대한 통합 모니터링 환경을 구축 개발하였다.
가상환경에 참여하는 참여자들의 하드웨어와 네트워크 성능은 매우 다를 수 있으므로 다양한 환경 하에 있는 참여자들에게 동일한 대우를 하는 공정성과 적절한 응답성의 보장과 이를 위한 동기화는 반드시 해결되어야 할 과제이다. 동기화를 위하여 메시지를 받은 즉시 처리하지 않고 일정한 대기시간이 지난 후 처리하는 방법을 사용할 수 있다. 대기시간이 길어질수록 공정성은 좋아지나 응답성이 떨어지므로 적절한 대기시간을 결정하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 본 논문에서는 참여자들의 네트워크 지연시간 중 일정 비율을 제외한 나머지만을 고려하여 대기시간을 결정하는 방법을 제안하고 이 방법의 효용성을 검증했다. 이를 위해 가상환경을 구축하고 메시지를 생성하여 모의실험을 하였다. 실험에서는 본 논문에서 제안한 방범이 대부분의 경우에 좋은 결과를 보여 네트워크로 연결된 가상환경에서 메시지를 동기화 하는데 효과적인 방법임을 입증하였다.
현재 정보통신기술 분야의 핵심 용어라고 할 수 있는 클라우드, 빅데이터, 모바일 등이 다양한 플랫폼 및 서비스에 따라 상호 연결되면서 활용되고 있다. 특히 모바일과 연계된 클라우드는 모바일의 장점과 클라우드 컴퓨팅 기술 적용에 따른 장점을 모두 유지하고 향상시킬 수 있다. 그러나 아직 다른 나라에서도 공간영상정보의 처리나 분석 등과 같은 모바일 공공 클라우드 서비스를 제공하는 사례는 거의 없으며 실무적인 적용을 위한 실험 연구가 필요한 상황이다. 이번 연구에서는 위성영상정보의 베이지안 영상융합 기법을 적용한 모바일 클라우드 서비스 성능 실험을 수행하였다. 두 가지 플랫폼을 대상으로 하였는바, Amazon 클라우드 서비스 환경과 오픈소스 기반의 클라우드 컴퓨팅 환경인 OpenStack을 기반으로 한 자체적인 클라우드 환경을 구축하였다. 모바일 클라우드 성능 비교에 대한 기준이 아직 설정되어 있지 않는 실정이므로 가능한 간단하고 유사한 실험 조건을 적용한 실험 결과로 두 가지 클라우드 환경에서 처리 결과가 큰 차이는 없는 것으로 나타났다. 이는 오픈소스 기반의 모바일 클라우드 환경을 공간정보 서비스 분야에서도 충분히 적용할 수 있음을 의미한다.
AIS(Automatic Identification System)는 선박의 항해안전 및 실시간 모니터링을 위하여 국제해사기구(IMO)에서 채택한 것으로서 선박의 제원 및 운항정보를 선박-선박/육상간에 자동 송수신하는 장치이다. 연안해역의 관제, 수색 및 구조지원, 선박통항관제 수단을 제공하여 주는 유용한 장비이다. 본 연구에서는 AIS 장비를 항로표지에 설치하여 항로표지에 대한 실시간 정보를 수집하거나 감시 및 제어 또한 이를 직접 선박에 제공하기 위한 실시간 유비쿼터스 해상표지시설의 구축을 위하여 실시한 해상실험을 결과를 분석하여 구축을 취한 방안을 제안 하고자 한다.
본 연구는 선행 연구에서 도출한 CSILE에서의 협력적 지식구축에 영향을 주는 변인들간의 관련성을 규명하기 위한 후속연구이다. CSILE는 학습자들의 지식구축을 지원하는 환경으로 학습공동체의 탐구과정을 지원하기 위해 활용된다. 본 연구는 CSILE 기반의 초등학교 과학과 탐구학습을 대상으로 선행연구를 통해 밝힌 변인, '지식의 이해', '과학적 소양', '학습 의도'간의 관련성을 살폈고, 각각의 변인이 탐구력을 예측할 수 있는지 분석하였다. 실험 결과, 과학과 탐구에 대한 학술적인 의도가 지식의 이해와 과학적 소양과 관련이 있음을 알 수 있었다. 또한, 탐구력을 예측할 수 있는 변인으로서 과학적 소양의 해석력을 검증하고, CSILE 기반의 탐구학습에서 과학적 소양의 증진을 위해 고려해야 할 사항을 제시하였다.
최근 들어 미래인터넷에 대한 관심과 연구가 활발히 진행 중에 있다. 국내에서도 미래인터넷 연구의 한 분야로서 이동성 및 무선 환경 위주의 네트워크 환경으로의 변화에 초점을 맞춘 미래인터넷 아키텍처로 MOFI 가 제안되었다. MOFI 는 Mobile Oriented Future Internet 의 약자로 name 기반의 통신을 제공하며 라우팅 scalability 가 보장되고 이동성이 제공되는 데이터 전달 구조이다. 본 논문에서는 MOFI 구조 연구의 일부분으로 HID 기반 통신을 지원하는 기본 MOFI 테스트베드를 구축하고, 기본적인 인터넷 서비스 (PING, WWW)의 실험을 통해 HID 기반의 통신 가능성을 검증하였다. 테스트베드를 구축함에 있어 VirtualBox 라는 가상 머신을 사용하였고, 또한 Click Modular Router를 사용하여 패킷 처리 및 HCP 헤더의 추가 및 변환을 구현하였다.
최근 스마트 폰을 활용하여 다양한 학습 콘텐츠들이 구축되어 오고 있다. 본 논문에서는 현재 대학에서 e-learning을 수행에 관한 전반적인 추세와 동향에 대해 알아보았다. 그리고 시스템은 스마트 포털, 학습관리시스템(LMS), 그리고 학습컨텐츠관리시스템(LCMS)으로 구성된 e-learning 플랫폼으로 구축하였다. 실험을 통하여 e-learning의 각각의 구성요소를 구현하였다. 학습관리시스템은 자격취득을 위한 사용자 프로파일을 이용한 평가 시스템으로 보다 효율적으로 구현하였다.
최근의 인터넷 정보검색은 방대한 정보의 수용과 지능적이고 개인화된 검색 결과 요구라는 사뭇 상반된 요구를 만족시켜야 한다. 기계적으로 키워드를 매칭시켜 나오는 문서를 사용자에게 맡기는 식의 검색은 더 이상 환영을 받지 못한다. 우리는 이러한 추세에 맞추어 의미기반 정보검색에 필요한 개념망과 정답문서집합으로 구성된 지식베이스를 제안한 바 있다. 본 논문에서는 방대한 구조의 개념망과 연결되는 정답문서집합을 유동적인 인터넷 환경에 적용하기 위해 자동으로 구축하는 시스템을 제시한다. 자동구축은 문서분류(document categorization) 기술을 활용하여 개념어에 문서를 할당하는 방법과 속성에 문서를 할당하는 방법으로 나누어 이루어진다. 제시한 방법은 실험을 통하여 기본적인 속성 할당에는 상당한 효과가 있는 것으로 판단되었고, 일부 미할당 문서에 대해서는 클러스터링과 같은 다른 알고리즘이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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