최근에 가속화된 무선 통신 기술의 발달은 교통 분야에도 새로운 가능성을 제시하고 있다. 무선 통신 기술의 하나인 애드혹 네트워크(ad hoc network)는 서비스를 제공하는 시설(Infrastructure) 없이도 노드간 통신을 통하여 데이터를 교환 할 수 있는 기술이다. 특히, 차량에 의한 애드혹 네트워크를 가리키는 Vehicular ad hoc networks (VANETs)는 주행중 차량간 통신을 가능하게 하여, 차량들 스스로 자기가 경험한 교통정보를 공유하는 분산형 교통 정보 시스템을 구성할 수 있다. 본 연구에서는 VANET을 기반으로 하는 교통 정보 시스템에서 차량간 통신에 의하여 전달되는 교통정보의 전달범위를 측정하였다. 정보의 전달 범위를 측정하기 위하여 미시적 모형의 교통 시뮬레이터인 Paramics와 네트워크 시뮬레이터인 QualNet을 통합한 컴퓨터 모의실험 환경을 구축하여, 실제 도로망과 교통수요를 바탕으로 실험을 실시하였다. 결과에 의하면, 제한속도가 97km/hr(60mile/hr)인 고속도로에서 시장점유율이 10%인 경우, 5km 전방의 교통 정보를 얻는데 비혼잡시(10veh/ln.km) 약 3분, 혼잡시(40veh/ln.km) 43초 소요되었다. 즉, 비혼잡시 대부분의 교통 정보는 반대 방향으로 진행중인 차량에 의하여 전달되고, 혼잡시에는 같은 방향으로 진행하는 차량에 의한 전달 기회가 많아진다는 사실을 보여준다. 특히, 비혼잡시 낮은 시장점유율(3%)에서도 교통 정보는 효율적으로 전달되고 있었다. 본 연구에서 소개된 VANETs은 발전 가능성이 높은 기술로, 정보를 신속하게 전달할 수 있는 장점과 함께 차량과 인프라간의 통신을 위한 시설의 설치시 밀도를 결정하는데 중요한 자료로 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 비동기(asynchronous) WCDMA(Wide-band CDMA) 시스템에 HIC(Hybrid Interference Cancellation) 기법의 MUD (Multi-User Detector)를 적용하여 Rayleigh 페이딩 채널에서 BER (Bit Error Rate) 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 구하였다. 이 결과를 감산형 간섭제거기법의 대표적인 방식인 SIC(Successive Interference Cancellation) 기법, PIC(Parallel Interference Cancellation) 기법의 BER(Bit Error Rate) 성능과 비교 분석하였다. 분석한 결과, 전송률이 높은 사용자들은 PIC 기법이나 HIC 기법을 사용하여 간섭을 제거하는 것이 효과적이고, 전송률 이 낮은 사용자들은 SIC 기법이나 HIC 기법을 사용하는 게 효과적이라는 것을 알 수 있었다. 또한, 전송률에 의존하지 않고 모든 사용자의 성능을 고루 만족시키기 위해서는 HIC 구조를 사용하는 것이 효과적이었다. 그 이유로서는 페이딩 채널상의 이유에서 또는 원하는 서비스를 만족시키기 위해서 사용자가 전력을 높일지라도 HIC 기법에서는 전단에 사용하는 SIC에 의해 전력이 낮은 사용자들의 성능을 보장해주고 후단에 사용하는 PIC에 의해 SIC 과정에서 전력이 센 사용자가 받는, 전력이 약한 사용자로부터의 간섭이 효과적으로 제거되기 때문이다.
금융 및 재무정보를 포함한 기업정보는 복잡성과 다양성을 가지는 동시에 많은 정보를 포함 하고 있기 때문에 이를 교환하고 적절하게 가공하여 사용하는 일은 매우 중요하다. 특히 IT 기술이 발전함에 따라 이를 위한 다양한 접근 방법이 등장하게 되었으며, XBRL이 그 대표적인 예라 할 수 있다. XBRL은 컴퓨터가 데이터 간의 관계를 인식해서 처리할 수 있도록 설계된 XML 기반의 기업 업무보고용 언어이다. 이는 각 데이터에 정황적 요소를 포함하는 태그를 추가함으로써 정보수요자로 하여금 정확한 정보의 생성 및 이용할 수 있게 하고, 정보공급자와 수요자간의 효율적 정보이동을 가능하게 하는 국제표준이다. 하지만 XBRL은 단순히 데이터를 구조화하고 표현하기 위한 XML을 기반으로 하고 있기 때문에 의미 정보가 포함되어 있지 않다. 이에 본 논문은 의미기반의 웹 환경을 위한 시맨틱 웹 기술을 이용하여 XBRL 정보의 공유와 재사용, 그리고 지능화된 서비스를 가능하게 하고자 한다. 즉, XBRL로 표현된 정보에 의미정보를 추가하여 XBRL 지식의 공유와 재사용, 새로운 지식의 발견 및 추론을 수행할 수 있도록 온톨로지화하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 XBRL의 분류체계와 그의 인스턴스 문서를 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고, 이렇게 온톨로지화된 XBRL의 지식이 어떠한 장점을 가지고 있으며, 실제 비즈니스에서 어떻게 활용될 수 있는지를 보이고자 한다.
멀티미디어 응용의 발달과 통합형 인터넷 서비스가 등장함에 따라, 광 가입자 망에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, Ethernet Passive Optical Network(EPON)은 경제성과 더불어 높은 대역폭 제공으로 인해 많은 관심을 받고 있다. EPON 시스템에서의 데이터 전송은 OLT(Optical Line Terminal) 가 ONU(Optical Networks Units)에게 데이터를 전송하는 하향 전송과 ONU가 OLT에게 데이터를 전송하는 상향 전송, 두 가지 방식으로 이루어져 있다. 하향 전송의 경우 모든 ONU들에게 데이터를 브로드캐스트 방식으로 전송한다. 반면 상향 전송의 경우 OLT와 ONU가 점대점 형식으로 연결되어 데이터를 전송하는데, 이때 하나의 상향 링크를 다수의 ONU가 TDMA 기반으로 공유하여 사용한다. 이러한 상향 전송에서의 대역 할당 알고리즘은 효율적인 대역폭 관리를 위해 반드시 필요하다. Limited 방식은 상향 전송에 있어서 효율적인 대역폭 할당을 위해 제안되었다. 본 논문에서는 기존 Limited 방식의 단점을 보완한 적응적 Limited 방식을 제안한다. 적응적 Limited 방식은 보다 탄력적인 대역할당이 가능하고, 패킷 지연 기반의 공평성을 제공한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 적응적 Limited 방식이 기존 Limited 방식보다 더욱 탄력적인 대역폭 할당이 가능함을 확인할 수 있었으며, 패킷 지연 기반의 공평성 유지 및 요구 기반의 대역폭 할당 공평성이 우수하게 유지됨을 확인할 수 있었다.
WDSS는 네트워크 연동구간을 이용한 DDoS 대피소 시스템에 L7 스위치와 웹캐시서버를 추가 구성하여 웹 응용계층 DDoS 공격에 대한 방어성능을 향상시킨 시스템이다. WDSS는 웹 DDoS 공격 발생 시 백본 네트워크로부터 트래픽을 우회한 뒤 비정상 요청은 DDoS 차단시스템과 L7 스위치에서 차단하고 정상적인 클라이언트의 요청에 대해서만 웹캐시서버가 응답하게 함으로써 소규모 트래픽 기반의 세션 고갈형 DDoS 공격에 대응하고 정상적인 웹서비스를 유지한다. 또한 정상 트래픽을 웹서버로 재전송하기 위한 IP 터널링 설정이 없이도 공격 대응이 가능하다. 본 논문은 WDSS를 국내 ISP 백본 네트워크상에 구축하여 시스템 작동에 대한 유효성과 웹 응용계층 DDoS 공격 방어성능을 검증한 결과를 다룬다. 웹 DDoS 방어성능 평가는 실제 봇넷과 동일한 공격 종류와 패킷수의 공격을 수행할 수 있는 좀비 PC로 구성한 DDoS 모의테스트 시스템을 이용하여 실시하였다. 웹 응용계층 DDoS 공격 종류와 강도를 달리하여 WDSS의 웹 DDoS 방어성능을 분석한 결과 기존의 DDoS 대피소 시스템에서 탐지/방어하지 못한 소규모 트래픽에 기반하며 동일 플로우를 반복적으로 발생하지 않는 웹 DDoS 공격을 탐지/방어할 수 있었다.
최근 소프트웨어 교육 분야의 컴퓨터방식 사고력은 향후 경제발전의 핵심수단으로 인식되고 있으므로 소프트웨어 교육의 중요성이 매우 커지고 있다. 또한 4차 산업혁명을 주도할 인재는 융합과 창의력이 필요하며, 비판적 사고와 소통, 협업 작업 기반 컴퓨팅방식 사고력은 창의력 교육에 효과적이라고 알려져 있다. 소프트웨어 분야도 관심을 공유하는 개발자들의 협업과 오픈 소스 개발 방법 등의 사회적인 이슈를 반영한 교육이 필요한 시점이다. 소셜 코딩 서비스인 깃허브는 오픈 소프트웨어 개발 과정에서 개발자들 간의 협업 작업을 쉽게 도와주며 커뮤니티 활동을 지원하는 대표적인 사이트이다. 본 연구에서 깃허브를 소프트웨어 교육에 활용하여 소셜 코딩을 위한 기본 학습, 수업에서의 소스와 결과물의 저장 서버로 활용, 개방형 협업 학습 등의 사례를 운영하여, 깃허브 소개, 개인 저장소 사용, 소셜 코딩 활용, 개인 포트폴리오 작성과 평가의 4단계로 구성된 교육 모델을 제안한다. 본 논문의 깃허브를 활용한 소프트웨어 교육은 학생에게 자부심과 함께 흥미와 관심을 유도하여 소프트웨어 교육에 효과적이다.
연구망에서 융합망이란 의료, 바이오, 항공우주, e-Science 분야 등의 응용 연구자들에게 슈퍼컴퓨터, 클러스터 등의 컴퓨팅 자원을 네트워크 자원과 동시에 동적으로 제공해 줄 수 있는 환경을 의미한다. 한국을 대표하는 연구망인 KREONET은 2008년도부터 융합망 프로젝트를 통해 다음과 같은 기술을 개발하고 있다. 먼저 이기종 네트워크 환경에서 동적으로 연결 지향형 네트워크를 구성 할 수 있는 제어평면 기술을 제공하고 있으며, 그와 더불어 사용자가 원하는 시간 때에 컴퓨팅 자원 및 네트워크 자원을 예약, 할당해 줄 수 있는 통합자원관리시스템 기술을 개발하고 있다. 본 논문에서는 개발되어진 통합자원관리시스템을 이용허여 네트워크 자원의 예약 및 할당이 가능한 테스트베드 네트워크를 소개한다. 사용자로부터 제공 되어진 예약정보를 받아 GRS와 NRM 간에, NRM와 라우터 간에 각각 GNSI, GUNI 인터페이스 메시지를 통해 네트워크 자원을 예약 할당 할 수 있다. 예약 시각의 시작시점에 NRM으로부터 GUNI 인터페이스 메시지가 각 라우터에 전달되어지고 할당된 LSP (Label Switched Path) 경로를 통해 트래픽이 전송됨을 확인하였다.
에너지 절감형 서버 클러스터에서는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 하며, 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 주기 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력을 절감하거나 열을 낮추는데 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지 못했다. 본 논문에서는 기존 자율학습기반의 서버 전원 모드 제어 방법의 단위전력당 성능과 QoS를 높이기 위한 에너지 효율적인 클러스터 관리기법을 제안한다. 제안 방법은 다중임계기반의 자율학습 방법과 전력소모 예측 방법을 결합한 서버 전원 모드 제어이다. 일반적인 부하 상황에서는 다중임계 학습기반의 서버 전원 모드 제어를 적용하고, 급변하는 부하 상황에서는 예측기반의 서버 전원 모드 제어가 적용된다. 일반적 상황과 급변하는 상황의 구별은 현재의 사용자 요청과 관찰된 과거 몇 분의 사용자 요청의 비율에 따라 이루어진다. 또한, 동적종료 기법을 추가로 적용해 서버가 OFF 하는 데 소요되는 시간을 단축한다. 제안 방법은 16대 서버로 구성된 클러스터 환경에서 3가지 부하 패턴을 이용하여 실험을 수행한다. 다중임계 학습, 예측, 동적종료를 함께 이용한 실험에서 단위전력당 성능(유효응답 수)과 표준화된 QoS 측면에서 가장 우수한 결과를 보여준다. 제안하는 방법과 파라미터 로드된 단일임계 학습을 비교할 때 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴에서 단위전력당 유효응답 수가 각각 1.66%, 2.9%, 3.84% 향상되고, QoS 관점에서는 각각 0.45%, 1.33%, 8.82% 향상되었다.
무선 통신 및 차량 기술의 발전으로 차량 간 네트워크(VANETs)는 차량간에 데이터를 전달할 수있게 되었다. 최근 VANETs은 차량의 자원을 공유하고 사용하여 부가가치 서비스를 창출하기 위해 차량 클라우드(VC)모델이 등장했다. VC를 구성하기위해서 차량은 자원을 제공하는 차량을 검색해야한다. 하지만 단일 홉 검색은 범위가 작고 통신 범위 밖에 공급차량을 검색할 수 없다. 반면 멀티 홉 검색은 넓은 통신범위를 검색 하지만 차량의 이동성으로 인해 연결 끊김이 잦고 검색에 사용되는 트래픽이 크다. 최근 많은 도로변 장치(RSU)가 도로에 배치되어 차량 정보를 수집하고 인터넷에 연결하는 역할을 한다. 따라서 VANETs에서 RSU를 이용한 차량 자원 검색 및 클러스터 구성 메커니즘을 제안한다. 본 논문에서 RSU는 차량의 위치 및 이동성 정보를 수집하고 수집된 정보를 통해 요청 차량의 VC를 구성하는데 필요한 자원을 제공 할 수 있는 공급차량을 선정한다. 제안 방안에서, 자원을 공급하는 차량을 결정하기 위한 기준으로 각 후보 차량과 요청 차량 사이의 연결 지속시간, 각 후보 차량의 가용 자원 및 요청 차량에 대한 연결 시작 시간을 고려한다. 시뮬레이션을 통해 기존 방안들과 비교하고 성능의 향상을 확인 하였다.
4차산업혁명으로 인해 평생직업 능력개발을 위한 신기술 분야의 콘텐츠를 배울 수 있는 환경의 필요성이 높아져, 이에 K 대학의 온라인평생교육원은 스마트 학습 플랫폼인 STEP을 구축하였다. 본 연구에서는 STEP 학습자들의 유형에 대해 선행연구 및 타 플랫폼 사례분석, 학습자 대상의 설문조사 및 전문가 표적집단면접을 실행하고 이 결과들을 바탕으로 한 종합적인 분석을 실시하여 학습자 유형별 특징을 분류하였다. 그리고 도출된 결과를 활용하여 향후 STEP 학습자의 요구에 맞는 맞춤형 서비스를 제공하는 방안을 수립하고자 하였다. 도출된 방안들은 다음과 같다. 학습 콘텐츠 난이도, 학습동기 조사 등은 상시적으로 관리할 필요가 있으며, 학습구성 측면에서 학습콘텐츠의 운영을 정교화해야 한다. 또한 전문성 있는 콘텐츠를 확보하고, 취약 학습자 관리 및 학습자 지원시스템 및 다양한 교육방식을 적극 도입하는 것이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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