본 연구에서는 국내 주요 웹 검색 포탈인 네이버, 야후 코리아, 엠파스가 제공하는 웹 디렉토리들의 커버리지 및 커버리지 중복성을 분석하였다. 이를 위하여 본 연구는 웹 디렉토리에 등록된 사이트들의 수집 방법을 개발하고, 대분류 매핑, 중복 분류 및 참조 링크 고려와 같은 커버리지 및 커버리지중복성 분석에 필요한 방법론을 제시하였다. 조사 결과, 참조 링크의 허용 여부가 웹 디렉토리의 커버리지에 매우 큰 영향을 미치며, 국내 웹 디렉토리들 사이의 커버리지 중복성이 매우 낮은 것으로 나타났다. 본 연구는 국내 웹 디렉토리들에 대한 이해를 넓히고, 웹 디렉토리들의 커버리지 및 커버리지중복성 분석에 필요한 방법론을 제시함으로써, 웹 디렉토리에 관한 연구에 기여할 것으로 기대된다.
안전과 보안이 현대사회의 중요한 관심사로 등장하고 있고 그 대상 영역이 실내 공간으로 넘어서 도시로 확대되고 있다. 도심지역에 수 많은 감시 센서들이 설치 운영되고 있다. 많은 보안 모니터링 맥락에서 감시 센서/네트워크의 수행능력 혹은 효율성은 조명의 변화와 같은 환경 조건에 제약을 받는다. 서로 보완적인 상이한 유형의 센서를 설치함으로써 개별 유형의 센서의 고장 혹은 한계를 극복할 수 있다는 것은 익히 잘 알려진 사실이다. 입지 분석과 모델링의 관점에서 관심사는 어떻게 보완적인 상이한 유형의 센서들의 적절한 입지를 결정하여 보안기능을 강화할 수 있느냐 이다. 이 연구는 k 개의 상이한 유형의 감시 센서의 위치를 결정하는 커버리지 기반의 최적화 모델을 제시한다. 이 모델은 상이한 유형의 센서 사이의 공통 커버리지와 동일 유형의 센서 사이의 중복 커버지리를 동시에 고려한다. 개발된 모델은 도심 지역에 센서를 위치시키는데 적용된다. 연구 결과는 공통 및 중복 커버리지가 동시에 모델링 될 수 있으며, 두 유형의 커버지리 사이의 tradeoff를 보여주는 많은 해들이 있음을 보여준다.
SPL 방법론을 적용하여 개발한 제품군 시험은 모든 제품에서 사용되는 공통 부분과 일부 또는 단일 제품에서만 사용되는 가변 부분을 종합적으로 고려해야 하기 때문에 단일 소프트웨어 시험과는 상당히 다르다. 시험 커버리지는 작성된 시험에 대한 적절성을 측정하는 데에 사용되는 동시에 적절한 시험을 작성하기 위한 가이드로 사용되기 때문에 중요하다. SPL 시험에서 시험 커버리지 측정은 제품군을 구성하는 멤버제품 별로 측정될 수도 있지만, 이는 재사용을 기반으로 중복된 개발관련 활동의 최소화를 지향하는 SPL 의 원칙에 맞지 않다. 따라서 개별 제품이 아닌 SPL 수준에서 시험 커버리지 기준을 측정하고 시험의 적절성을 평가하기 위해서는 다른 방법이 필요하다. 이 논문에서는 구성가능한 소프트웨어 시스템(highly configurable software system)에 SPL 시험 방법을 적용하여 SPL 기반 제품군을 위한 시험 커버리지의 측정 방법을 제안하고 실험의 수행 결과를 기술하여 제안한 방법의 적절성을 검증한다.
본 논문은 제한된 백홀 용량으로 발생하는 소형셀 네트워크에서의 트래픽 병목현상을 완화하기 위한 분산 파일저장 기술과 커버리지 확장 기술을 제안하였다. 제안 기법은 한정된 메모리 용량으로 백홀 망의 부하를 최소화하기 위해 파일의 인기도와 기지국의 메모리 용량에 따라 기지국의 커버리지와 파일 저장방법을 결정한다. 즉, 메모리 공간이 작거나 이용자들로부터 요청되는 파일이 다양할 경우 개별 기지국에 저장된 파일로 이용자를 서비스할 수 있는 확률이 낮아지므로 커버리지를 확장하고 기지국 사이 저장 파일의 중복을 줄여 커버리지 중첩지역에 있는 이용자가 다수의 기지국에 저장된 다양한 파일로 서비스 받을 수 있게 한다. 시뮬레이션을 통한 기존 배타적인 커버리지를 갖는 소형셀 네트워크에서의 파일저장 기법과의 전송용량 비교를 통해 제안 기법이 메모리 공간이 작거나 이용자들로 부터 요청되는 파일이 다양한 상황에서 높은 성능 이득을 가짐을 보였다.
사물 인터넷(Internet of Things : IoT) 환경이 이미 네트워크기반의 서비스 분야에서 가장 대표적인 패러다임이 되었음에도 불구하고, 인간과 사물 및 환경이 서로 제약 없이 연결되는 특성으로 인하여 해당 환경에 특화된 테스트 기법은 여전히 많은 연구가 필요한 상황이다. 에뮬레이터 기반에서 테스트 대상 장치를 구동하는 대부분의 기존 방식은 IoT와 같이 그 연결이 다양해지고 장치의 구분이 불분명해질수록 실제 환경과의 격차가 커져 결론적으로 부정확한 테스트 결과가 산출될 가능성이 높다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하고자 각각의 장치들의 오버헤드를 최소화함과 동시에 대상 코드의 특정 부분이 중복적으로 테스트되지 않는 특징을 가진 BitTorrent기반의 테스트 커버리지 측정 기법을 제안한다.
무선 센서 네트워크의 노드들은 제한된 배터리 에너지 자원으로 운용되고, 사용자로부터 원거리 또는 산악지대와 같이 배터리 교체가 쉽지 않은 곳에 배치되기 때문에 한정된 에너지를 효율적으로 사용하는 기술이 매우 중요하다. 이를 위해 여러 가지 프로토콜들이 연구되어 왔는데, 특히 wakeup 스케줄링 프로토콜은 가장 효과적이고 실용적인 기법으로 간주되어 왔다. Wakeup 스케줄링 프로토콜에서는 같은 지역에 대해 중복되게 센싱하고 있는 노드들이 있다면 적정한 수의 노드만 활동하게 하고 나머지는 활동하지 않게 함으로써 전체적인 네트워크의 에너지 사용 효율을 높일 수 있다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 관심지역을 중복하여 센싱하는 노드의 수를 최소화하면서 응용에서 요구하는 센싱 커버리지 수준을 유지하는 wakeup 스케줄링 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 이웃 노드와의 가중 평균거리를 이용하여 작동여부를 결정하게 되며 네트워크의 상황에 따라 wakeup 할 수 있는 기준치를 동적으로 변화함에 따라 요구된 센싱 커버리지를 오랫동안 유지될 수 있도록 해준다.
인터넷을 통해 주위 사물과 연결된 차량은 사용자에게 편리성을 제공하기 위해 다양한 콘텐츠를 요구하는데 클라우드로부터 가져오는 시간이 비교적 오래 걸리기 때문에 차량과 물리적으로 가까운 위치에 캐싱하는 기법들이 등장하고 있다. 본 논문에서는 기반 시설이 밀집하게 설치된 도시 환경에서 maximum distance separable(MDS) 코딩을 사용해 road side unit(RSU)에 캐싱하는 방법에 대해 연구하였다. RSU의 중복된 서비스 커버리지 지역을 고려하여 차량의 콘텐츠 요구에 대한 RSU hit ratio를 높이기 위해 deep Q-learning(DQN)를 사용하였다. 실험 결과 비교 알고리즘보다 hit raito 측면에서 더 높은 성능을 보이는 것을 증명하였다.
'네트워크 커버리지를 확장할 때'와 '신규 네트워크 구축이 필요할 때'와 같은 특수한 상황에서는 MNO간의 네트워크 공유(Network Sharing)가 중복 투자비용을 감소시키는 등의 장점을 갖고 있다. 이에 본 연구에서는 네트워크 공유와 관련한 유형과 특징들을 고찰하고자 한다.
본 논문에서는 최대 우도 (ML: maximum likelihood) 등화기를 적용한 협력통신 시스템의 성능을 분석하고 모의실험 하였다. 무선통신 시스템에서 통신 커버리지를 확장하기 위해서 다수의 중계기를 이용한 협력통신 개념이 적용된다. 중계기와 사용자 단말기는 모두 이동할 수 있는 것으로 가정한다. 따라서 두 개 이상의 중계기의 커버리지가 서로 겹칠 수 있다. 만약 원하는 신호와 간섭 신호가 동일 채널을 통해 전송되고 커버리지가 중복된 부분에 하나의 수신 단말이 존재한다면, 간섭신호로 인해 수신기의 성능은 열화된다. 따라서 본 논문에서는 통신 시스템의 성능을 향상시키고 간섭 신호의 영향을 제거하기 위해 최대 우도 등화기를 적용하였다. 협력통신 시스템의 성능은 비트 오류율 측면에서 평가되었다. 실험 결과로부터 최대 우도 수신기는 복잡도가 높지만 간섭 제거 성능이 우수한 것을 확인하였다.
무선 센서 네트워크는 일반적으로 에너지를 위해 배터리에 의존하는 밀집되게 배치된 센서 노드들로 구성된다. 이와 같이 여러 개로 밀집되게 배치된 센서 노드들은 에너지 낭비 및 센서 데이터의 높은 중복 전송을 야기한다. 상기 전원 관련 제약 및 높은 중복성과 같은 양자 문제는 센서 노드들 간의 적절한 노드 활동 스케줄링에 의해 해결될 수 있다. 본 논문에서는 우수한 커버리지 성능 보장 및 노드들 간 에너지 절약과 네트워크 수명의 연장을 위한 셀룰러 오토마타 (CA) 기반의 노드 스케줄링 알고리즘이 제안된다. 또한 CA 프레임워크에 기반하여 노드 스케줄링 알고리즘의 새로운 수학적 모델을 제안한다. 제안한 알고리즘은 스케줄링 결정을 위해 노드 내 지역 환경 조건의 변경 및 인접 노드들의 상태 정보를 이용한다. 본 논문은 제안한 방식을 적용한 시스템의 동작을 분석하고 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 알고리즘이 센싱 커버리지 품질을 유지하면서 유의한 에너지 절약을 갖춘 에너지 균형을 보장함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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