본 논문은 사물 지능 통신 환경에서 미디어 다중 채널을 위한 오류 제어에 대해서 제안하였다. 이 시스템은 사물 지능 통신 환경 멀티미디어 컴퓨터 협력 작업을 위한 소프트웨어 복구에 적합하다. 이것은 세션의 진행 과정 중 세션의 미디어 서비스 인스턴스가 비정상적으로 종료되는 경우에 세션의 진행을 중단할 수 있지만 허용하는 한 미디어 서비스 인스턴스를 재 활성화 시켜 사용자에 대한 보호를 하는 경우에 필요하다. 본 논문은 규칙-기반 DEVS 모델링과 시뮬레이션 기법을 사용하면서 사물 지능 통신 기반 컴퓨팅 공동 환경의 오류 복구 시스템의 성능 분석을 설명한다.
본 연구는 키워드 기반 통합 검색의 한계를 극복하고자, 시맨틱 웹 기술의 기반인 URI가 부여된 인스턴스를 등록하고 관리하는 URI 서버를 이용하여 개체 페이지를 구성하는 방식의 통합 검색 방안을 제안한다. 키워드로 구성된 사용자 질의어와 매칭된 URI 서버 내의 인스턴스를 분석하여 최적 개체를 선정하고 단위 서비스의 동시 작업 방식으로 개체 페이지를 구성한다. 또한, 논문으로부터 자동 추출된 주제 정보를 추론을 통해 인력, 기관, 위치 등으로 전파함으로써 주제 중심의 심층적 정보 제공이 가능하다. 해외에서 실 서비스되고 있는 Citeseer, Google Scholar와의 통합 검색 결과 비교 실험을 통해 본 연구의 효용성을 실증한다.
Serverless 플랫폼은 작업이 요청되었을 때 인스턴스를 생성하였다가 작업이 끝난 후 제거되기 때문에 실제 작업을 처리할 때만 요금이 부과되어 경제적이다. 하지만 작업이 요청될 경우 인스턴스가 생성되고 작업에 필요한 리소스를 가져오는 지연시간 즉, Cold Start 가 발생한다. 특히 워크플로 실행에서 각 작업이 개별적으로 처리되기 때문에 워크플로의 각 단계마다 Cold Start 가 발생하는데, 워크플로는 사전에 정의되기 때문에 이러한 Cold Start 의 누적은 회피 될 수 있다. 본 논문은 Serverless 환경에서 워크플로를 실행할 때 누적되는 Cold Start 를 완화하기 위해 앞의 단계에서 다음 단계를 미리 준비시키는 런타임 인터페이스들에 대하여 제안한다. 이미지 프로세싱 워크플로에 제안한 런타임 인터페이스를 적용시켜 Cold Start 를 제외한 워크플로의 실행시간을 최대 21%까지 줄였다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서는 가상화된 자원 인스턴스를 할당받아 응용을 처리할 때 적절한 서비스질을 만족하면서도 자원 운용 비용을 최소화하는 것이 중요한 이슈로 연구되고 있다. 그리드 환경과는 달리 클라우드 환경에서는 모든 가상 자원 인스턴스는 작업의 처리시간이 아닌 고정된 자원 할당 시간을 기준으로 가격이 책정되므로 기존의 그리드 환경을 고려한 자원 스케쥴링 기법은 클라우드 환경에서는 부적절한 자원 낭비를 발생시킬 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 클라우드 가격 정책을 고려한 휴리스틱 기반의 자원 스케쥴링 기법을 제안하고 이를 워크플로우 응용에 적용시키고자 한다. 제안된 기법의 성능 평가를 위하여 Montage 프로젝트를 워크플로우 응용으로 채택하였고 이를 Openstack 기반 클라우드 플랫폼을 기반으로 실험을 수행하였다.
본 논문에서는 Edge-Labeled Graph에 기반하여 XML 인스턴스들을 관계형 데이터베이스로 저장하는 모델을 제안하고 구현한다. 저장되는 XML 인스턴스들은 Edge-Labeled Graph에 기반 한 Data Graph로 표현하고 이를 이용하여 데이터 경로, 엘리먼트, 속성, 테이블 인덱스 테이블에 정의한 값들을 추출한 후 Mapper를 이용하여 데이터베이스 스키마를 정의하고 추출된 값들을 저장한다. 그리고, 저장 모델은 질의를 지원하기 위해, XPATH를 따르는 질의 언어로 사용되는 XQL을 SQL로 변환하는 변환기 및 저장된 XML 인스턴스를 복원하는 DBtoXML 처리기를 갖도록 한다. 구현 결과, XML 인스턴스들과 제안된 모델 구조간의 저장 관계가 그래프 기반의 경로를 이용한 표현으로 가능했으며, 동시에, 특정 엘리먼트 또는 속성들의 정보들을 쉽게 검색할 수 있는 가능성을 보였다.
네트워크 슬라이싱 기능이 모바일 네트워킹에 적용되면서 네트워크 슬라이스를 선택할 수 있는 메커니즘이 필수적이다. 5G 아키텍처에 대한 3GPP 표준 기술 사양에 따라 슬라이스 선택 프로세스를 활용하기 위해 Network Slice Selection Function (NSSF)가 포함되어 있다. 이 네트워크 기능의 실제 구현은 네트워크 인스턴스의 동적 변경 사항을 처리해야하므로 가상 네트워크 기능 (VNF)의 오케스트레이션을 지원하는 플랫폼이 필요하다. 제안 된 솔루션은 Central Office Rearchitected as a Data Center (CORD) 플랫폼에서 모바일 네트워크용으로 특화된 M-CORD를 사용하고 있다. 이는 서비스 오케스트레이터인 XoS를 통합하는 플랫폼 및 Software Defined Networking (SDN), Network Function Virtualization (NFV) 및 클라우드를 관리하는 OpenStack에 기반하고 있다. 이 플랫폼을 통해, 본 논문에서 제시된 NSSF 구현은 백엔드 서비스와 네트워크 기능 인스턴스 간의 동기화를 통해서 동적으로 슬라이스 정보를 얻을 수 있는 적절한 생태계를 제공하고 있다.
서비스 기능 체이닝(SFC: Service function chaining)은 다수의 서비스 기능들을 순차적으로 구성하는 기술이다. 서비스 기능 체이닝에서는 확장성과 fault-tolerant를 위해 다수의 서비스 기능 인스턴스가 필요하며, 네트워크에 인입된 플로우는 다수의 서비스 기능 인스턴스로 적절하게 분배되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 각 서비스 기능인스턴스들의 자원을 고려하면서 종단 간 지연시간(latency)을 최소화 할 수 있는 플로우 분배 문제를 정의한다. 또한 GT-ITM 토폴로지 생성 툴을 사용하여 보다 현실적인 네트워크 토폴로지 상에서 시뮬레이션을 수행하고, 그 결과 최적의 플로우 분배 기법이 전체 지연시간을 줄일 수 있음을 확인하였다.
인터넷 전화 서비스를 위한 시그널링 프로토콜로 복잡도(complexity)가 낮고, 확장성(extensibility)이 높은 SIP 표준이 차세대 VoIP 표준 기술로 대두되면서 SIP 프로토콜을 VoIP 서비스를 위한 호 설정 시그널링 프로토콜로 사용하고자 하는 움직임이 활발하며, 전세계적으로 SIP 기반 구성요소(component)에 대한 개발에 박차를 가하고 있다. SIP를 이용한 서비스는 인터넷 전화 서비스 외에도 인스턴스 메시징 및 다앙한 멀티미디어 기술 응용이 가능하다. 본 논문에서는 SIP에 대한 표준 인터페이스를 제공하는 JAIN SIP API를 이용하여 단말 및 이동성 지원을 위한 프락시 서버를 설계 및 구현하였고, 구현한 프락시 서 버를 실험하기 위한 인스턴스 메시징과 음성통신이 가능한 사용자 에이전트를 구현하였다.
본 논문은 MMORPG 'World of Warcraft: Classic'의 게임 구조 분석을 통하여 협력과 호혜성이 발생하는 메커니즘을 탐구했다. MMORPG는 사회적 상호작용이 활발히 일어나는 게임 장르이다. 이는 협력 메커니즘이 잘 드러나는 장이라는 것을 알려준다. 본 논문은 진화 심리학과 인류학, 사회 심리학을 기반으로 협력 구조를 파악하였으며 이를 위해 유저들을 참여 관찰했다. 인스턴스 던전, 명확한 역할 구분, 아이템, 아이템 귀속, 루팅, 커뮤니티 사이트, 유저 상태창을 분석하여 고정성, 지연된 상호 이득성, 공정성, 전시성이라는 협력 메커니즘을 도출했다. 이를 통해 MMORPG에서 어떤 게임의 구조가 호혜성 유지에 중요한 역할을 하는지 밝히고자 했으며 게임 기획에서 협력 설계의 아이디어를 제공했다는 것에 의의가 있다.
본 논문은 Verilog HDL이나 VHDL로 설계된 디지털 회로의 구조를 효율적으로 분석하고 디버깅 할 수 있는 ECAD 소프트웨어를 제안한다. 이 소프트웨어는 HDL 코드를 파싱하여 내부 구조에 대한 정보를 추출한 후 여러 가지 종류의 그래픽 도우미 예를 들면, 배치배선 알고리즘을 적용하여 생성된 계층구조의 논리회로도, 각 모듈을 구성하는 요소들을 나타내는 객체 나무 그래픽, 인스턴스들의 계층구조를 나타내는 인스턴스 나무 그래픽, 내부 시그널 간의 관계를 나타내는 시그널 관계도(SPD, signal propagation diagram) 등으로 표현된다. 디버깅에 가장 중요한 기능은 여러 가지 다른 관점의 설계 정보(HDL 코드, 객체 나무, 인스턴스 나무, SPD, 파형 등)에서 임의의 객체로부터 출발하여 동일한 설계 정보를 찾아내는 기능이다. 이러한 기능들은 설계자가 수작업으로 HDL 코드를 분석하고 버그를 찾아내는 기능을 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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