최근 가장 주목받고 있는 연구 분야 중 하나인 사물인터넷(Internet of Things, IoT)은 네트워크에 연결된 매우 많은 디바이스를 통해 사용자에게 다양한 서비스를 제공하는 것을 목표로 한다. IoT 환경에서 IoT 디바이스는 매우 많은 개수가 사용되는데 각 IoT 디바이스에 대한 DNS(Domain Name System) 네임을 일일이 수동으로 설정하는 것은 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 IPv6 기반의 IoT 환경에서 IoT 디바이스의 DNS 네임을 자동으로 생성하고 관리하는 DNS Name Autoconfiguration(DNSNA)이라는 기법을 제안한다. DNS 네임을 생성 및 등록하는 과정에서 Internet Engineering Task Force(IETF)에서 재정된 표준 프로토콜을 이용한다. 본 기법은 유니캐스트로 DNS 서버를 통해 IoT 디바이스의 DNS 네임을 IPv6 주소로 레졸루션(Resolution)하기 때문에 멀티링크 네트워크 환경에서는 기존의 멀티캐스트 기반의 mDNS(Multicast DNS) 기법보다 트래픽을 적게 발생시킨다. 따라서 본 기법은 멀티홉으로 구성된 IoT 네트워크에서 mDNS 보다 더 적합하다. 본 논문은 제안한 기법의 디자인과 스마트 홈과 스마트 로드에서의 서비스 시나리오를 설명한다. 또한 본 논문은 스마트 그리드 환경에서 구현 및 테스트에 대하여 설명한다.
기존의 전용선을 사용하는 화상 감시 시스템의 문제점을 해결하기 위해 인터넷을 이용한 3계층 웹기반 화상 감시 모델을 제안하고 시스템으로 구현하였다. 개발된 시스템은 3계층 웹기반 분산제어 모델을 채택함으로써 기존의 중앙 집중제어 방식의 시스템 안정성 문제를 해결하였고, 원격 웹브라우저에서 그룹으로 등록된 복수의 화상 감시 싸이트(Site)를 인터넷을 통해 원격제어 및 자동감시가 가능하다. 또한 자바 가상 기계(Java Virtual Machine) 코드와 가상 인스트루먼트(Virtual Instrument) 개념에 의한 운용 소프트웨어 설계로 다양한 종류의 컴퓨터와 OS에서도 운용이 가능하다. 또한 인터넷을 통한 네트워크 구성이므로 별도의 네트워크 구축비용이 들지 않으며, 웹서버를 사용한 운용 소프트웨어의 배포 및 보수 유지가 이루어지므로 소프트웨어 갱신 등에 따른 관리의 효율성을 크게 개선 할 수 있다.
ATM 포럼에서 제안하여 표준화 한 MPOA(MultiProtocol Over ATM)는 다야한 네트워크 환경에서 ATM 네트워크에게 효과적인 브릿징과 라우팅을 제공하는 프로토콜로써, 서브넷 간에 효율적인 유니캐스트 데이타 전송을 주된 목적으로 하고 있다. 본 논문에서는 ITU에서 표준화한 통신 시스템 개발용 명세 기술 언어인 SDL(Specification and Description Language)을 사용하여 MPOA 구성요소를 구현하였으며, 상위 계층에서 받은 패킷에 대한 주소 해석, Ingress/Egress 캐쉬 관리, 지름길 설정 등에 따른 MPOA 자동 절차를 SDT(SDL Design Tool)에서 제공하고 있는 시뮬레이터를 통하여 검증하였다.
선박의 상태를 공간 제약 없이 광범위하게 측정하고 이를 정밀히 분석하기 위한 수단들 중 하나로 무선 네트워크의 활용이 하나의 방법이 될 수 있다. 여러 개의 센서들을 적절한 곳에 배치하고 이들 간 네트워크가 자동으로 구성이 되고나면 선박의 상태를 한 장소에서 모니터링 할 수 있다. 아울러 배치된 모든 센서들이 동일한 시각정보를 갖는다면, 이들로부터 감지된 동일한 이벤트에 대하여 위치 또는 이동방향 등도 알아낼 수 있다. 따라서 동기화된 센서들의 활용은 메타정보의 생산을 위한 중요한 요소가 될 수 있다. 이 논문은 선박에서의 효율적 활용을 위한 센서 간 시각동기 알고리즘을 제안한다.
최근 장비에 부착된 센서들이 네트워크를 통해 실시간으로 현장 정보를 전송하고 처리하여 장비를 제어하는 과정을 자동으로 수행하는 IoT 환경에 대한 연구가 다방면으로 진행되고 있다. 이러한 시스템의 핵심은 데이터 송수신을 위한 네트워크가 필수적인데 넓은 전송 거리를 가진 유선 네트워크가 우선 선택이 된다. 하지만 유선 네트워크의 경우 통신을 구성하기위해 소모되는 시간과 비용이 무선 보다 높은 문제가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 LPWA와 BLE 통신을 이용한 LPWA 기반 산업현장의 무선 데이터 전송 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 BLE를 통해 장비로부터 데이터를 수집하고 LPWA를 이용하여 서버로 데이터를 전송하는 시스템이다. 실험결과 LPWA로 전송할 수 있는 최대 길이의 확산인자(Spreading Factor)는 8인 것을 확인하였으며, 최소 길이에 대한 Spreading Factor는 9인 것을 확인할 수 있었다.
첨단기술의 발달로 인해 건물은 대형화, 복합화되고 있으며, 이로 인해 실내공간을 효율적으로 관리할 수 있는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 또한 객체지향 3D CAD의 출현으로 인해 건물의 설계와 시공프로세스에서 계속적인 이용이 가능한 정보들이 제작되고 있다. 이런 정보들을 활용하여 건물의 유지관리 단계에서 실내공간을 효율적으로 관리할 수 있는 시스템을 구축하는 것이 필요한 시점이라 할 수 있다. 본 연구에서는 첨단기술을 융합한 공간정보 관리 시스템을 구축하기 위한 기초 연구로서 공간네트워크 모델을 자동으로 생성하는 프로세스를 정의하고 정의된 프로세스에 따라 샘플 모델을 구축하여 그 유용성을 검증해 보았다. 결과적으로 효과적인 공간 네트워크 모델이 생성되어 피난경로 검색이라는 기능을 효율적으로 수행하는 결과를 얻어낼 수 있었다.
u-러닝(u-learning) 체제의 도입은, 다양한 형태의 원격교육을 지원하기 위한 교수-학습 시스템 및 모형을 요구하며, 이에 따라 유무선 인터넷을 이용한 u-러닝 시스템이 지속적으로 개발 적용되어 왔다. 하지만, 현재 운영되고 있는 대부분의 원격교육시스템은 교수자와 학습자간의 지속적인 쌍방향 상호작용 유지의 어려움, 시스템 구축을 위한 경제적 부담, 시스템 운영에 투입되는 교수자의 기술적 소양 부족 등의 문제점을 안고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 다음 항목에 대한 제고가 필요하다. 첫째, 효율적인 쌍방향 상호작용은 학습자 행동에 대한 지속적인 모니터링 및 피드백, 그리고 교수자의 상시 접속 상태 유지를 전제로 한다. 이는 사이버 교사(cyber tutor)를 이용하는 지능형 학습에 대한 논의로 이어진다. 둘째, 구현될 시스템은 경제성과 재사용성 측면이 고려되어야 하며, 이는 기존의 학교 현장의 인프라를 활용하는 u-러닝 개념의 학습 환경, 즉 이동성 네트워크 구조에 대한 설계가 요구된다. 셋째, 시스템의 직접적인 운영 주체인 일선 교사들의 기술적 소양을 고려할 때, 시스템 구축 및 사용상의 편리성, 학습 진행을 위한 보조적 지원 장치 등이 충분히 전제되어야 한다. 이에 본 연구에서는, 이동성과 내재성의 u-러닝 개념을 포함하고, 지능형 가상 교수자(cyber tutor)에 의한 블랜디드 학습(blended learning)을 도입하며, 사용자의 기술적, 경제적 부담의 제거가 가능한 지능형 u-러닝시스템을 개발하였다. 본 연구에 의해 개발된 시스템은 기존의 네트워크 인프라와 u-러닝의 개념을 통합하는 네트워크 구조, 원격학습을 지원하는 네트워크 화이트보드, 학습 과정의 저장과 해석을 지원하는 스크립트 인터프리터, 학습자 반응에 대한 피드백을 자동 제공할 수 있는 지능형 인터프리터로 구성되었다.
본 논문에서는 최근 정보통신 기술의 발전으로 인해 IT와 전통산업 간의 융합 기술을 적용한 응용서비스가 대두되고 이를 이용한 유해가스 감지 응용서비스로 자동 및 원격으로 항공기내환경을 모니터링하여 제어하고 유지 관리할 수 있는 무선 센서 네트워크기반의 유해가스환경 감지시스템에 대해 활발하게 논의되고 있다. 본 논문에서는 유해가스를 측정하여 모니터링 장치로 전송하는 무선 센서 네트워크센서노드, 센서노드로부터 수집한 데이터를 취합하고 디스플레이 및 서버로 환경정보를 전송하는 모니터링 관리장치와 또한 원격 모니터링을 위한 PC/스마트폰 기반 사용자 운용프로그램으로 구성하여, 항공기내에서 발생하는 유해가스 가스를 측정하고, 모니터링하는 무선 센서 네트워크기반의 실시간 모니터링 시스템을 설계하고 구현한다.
본 논문에서는 LTE 네트워크에서 SON(: Self Organization Networks) 기술 분석을 다룬다. SON은 이전 셀룰러 시스템인 UMTS, GSM과 비교되는 LTE 만의 차별적인 기능이고, 무선 라디오가 변화하는 환경에서 비용 효율적으로 최고의 성능을 도출하는 도구이다. 또한, SON은 운영자가 네트워크의 설정들을 자동화하는 기능이 있으며, 중앙 집중적 계획이 가능하여 수작업에 대한 요구를 감소시켰다. SON은 크게 Self-Configuration, Self-Optimization, Self-Healing의 3가지 범주로 나누어진다. 각각의 큰 범주는 세부적인 기술 내용을 가지고 있고 각 범주의 기술들이 모두 모여서 SON이라는 기술을 완성시키게 된다. 본 논문에서는 각 3가지 범주에서 Self-Configuration의 기술 중 ANR에 대해서 집중적으로 분석하였다.
긴급 상황에 대비하는 재난망이나 전술 이동통신 네트워크는 현장에 적응하여 신속하고 정확하게 구축하는 것이 중요하다. 전통적인 무선통신 시스템을 구성하기 위해서는 셀 플래닝 장비를 통해 기지국의 파라미터를 설정한다. 하지만 셀 플래닝을 위해서는 환경에 대한 정보나 데이터가 사전에 구축되어 있어야 하며, 셀 플래닝에 반영되지 않아 현장에 맞지 않는 파라미터가 사용되면 네트워크 구축 후 문제의 해결 및 성능 향상을 위해서 별도의 최적화가 진행되어야 한다. 이 논문에서는 이동통신 기지국에서의 인공지능(AI)과 자율운용(SON) 기술을 사용한 신속한 이동통신망 구축 및 최적화 방법을 제시한다. 기지국의 위치와 단말의 측정 정보를 이용한 DNN 모델을 통해 경로 손실 예측을 수행하여 지형을 구분하는 CNN 모델을 기지국 파라미터를 자동으로 설정한 후, 운용 중에 수집되는 데이터로 경로 손실 모델을 학습시키며 이를 이용해 Coverage/Capacity 최적화를 지속적으로 수행할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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