최근의 홈 네트워크 산업에서는 다양한 형태의 멀티미디어 스트리밍 서비스에 대한 관심이 높아지고 고객들의 요구도 증대되고 있다. 이에 본 연구진은 가정 내 멀티미디어 스트리밍 서비스에 특화된 룸브릿지 (Room Bridge) 레지덴셜 게이트웨이 하드웨어 플랫폼과 이를 기반으로 한 이더넷의 MPEG4 스트림과 IEEE1394의 DV 스트림 간의 실시간 트랜스코딩 스트리밍 서비스, 다중 스트리밍 서비스를 운용하기 위한 연결 및 자원관리 통합 미들웨어를 고안하였다. 본 논문에서는 이 솔루션의 하드웨어 및 소프트웨어의 구현 상황을 소개하고자 한다.
최근 인터넷 이용이 증가하면서 원격 교육자료, 전자상거래용 자료 등 여러 이용자가 사용하는 자료를 하나의 서버가 아니라 분산된 형태로 나누어 관리하는 것이 통신량을 줄이기 위해 점차 중요시되고 있다. 특히 멀티미디어 자료는 데이터 량이 많으므로 이용자에게 가까운 서버에 분산 관리하는 것이 더욱 필요하다. 본 논문에서는 CORBA 표준을 따르는 미들웨어를 사용하여 인터넷으로 상호 연결된 임의의 시스템에 자료를 분산 관리할 수 있는 분산형 자료 관리 시스템 DDM(Distributed Data Manager)을 구축하였다. DDM은 크게 나누어 사용자 관리, 데이터 관리, 시스템 상태 관리 기능을 제공하며 단순히 분산 자료의 위치만을 관리하는 것이 아니라, 자료를 종류별 또는 용도별로 통합된 category를 관리한다. DDM은 분산 자료의 통합관리와 시스템 상태 관리를 위해서 주 에이전트(Primary Agent, 이하 PA)와, 이용자에게 직접 서비스를 제공하는 보조 에이전트(Local Agent, 이하 LA)를 중심으로 구성된다. DDM은 모든 자료에 대한 현재 상태를 관리하는데, 자료의 등록, 수정, 삭제 등의 요구가 보조 에이전트를 통하여 실시간으로 이루어지며 자료의 통합 관리와 백업 관리는 주 에이전트가 담당한다. 한편 DDM는 자바와 JDBC를 사용하여 구축함으로써 임의의 플랫폼과 데이터베이스를 이용할 수 있게 하였다.
기존의 지리정보시스템을 구성하는 컴포넌트들은 물리적으로 단일 시스템에서 동작되어 왔다. 인터넷 기술의 급속한 발전으로, 사용자들은 각각의 지리정보시스템 자체 데이터는 물론, 이질적인 다른 여러 지리정보시스템의 데이터베이스에 접근을 요구하며 지리정보의 공유를 요구하고 있다. 그러나, 많은 지리정보시스템은 자체의 데이터 포맷과 상이한 데이터를 처리하지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서, 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 분산 객체 기술인 코바 미들웨어를 이용하고, 클라이언트와 서버 계층에 조정자(mediator)와 랩퍼(wrapper) 기술을 도입해서 이질적이고 원격의 지리정보시스템을 통합할 수 있는 시스템을 제안한다.
본 고에서는 u-City를 구현할 때 가장 핵심적인 부가 서비스를 제공할 수 있는 대표적인 서비스의 종류를 소개하고 이 서비스들이 필요로 하는 공통적인 요구 사항을 정리한 후, 이 서비스 구현에 필요한 핵심 기술에 대해 소개하였다. 2007년 7월 현재 u-City Forum 기술 분과 위원회에서 표준화된 핵심 기술은 u-City 통합운영센터 기술과 근거리 무선 통신 기술로서 최적의 USN 아키텍처인 WiBEEM (Wireless Beacon-enabled Energy Efficient Mesh Network) 기술이다. 이 외에도 유비쿼터스 통합단말기 플랫폼 표준과 u-City를 위한 통합 코드체계 기술, 그리고 센서 데이터 포맷 표준화, u-City 시설물 관리 기술 표준화, USN 미들웨어 표준화, u-City 백본망과의 인터페이스 표준화, u-City 데이터 전송을 위한 정보 보호 표준화 등이 앞으로 추진해야 할 대상이다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 연구 동향 및 발전 추세는 다양한 센서노드들이 상황인지 및 추론, 협업을 통해 사용자들에게 상황에 맞는 최적의 서비스를 제공하는 방향으로 나아가고 있다. 이를 위해, 다양한 이기종 센서 네트워크에 대하여 상호 호환성, 통합된 통신 환경, 모니터링 그리고 데이터 처리 기능을 갖춘 WSN 미들웨어 플랫폼 개발의 필요성이 점차 부각되고 있다. 본 논문에서는 대규모 그린 하우스 내의 다양한 응용 서비스로부터 주어지는 질의들에 대한 응답을 신속히 제공하고 상황 인지를 통하여 해당 이벤트에 상응하는 action을 actuator가 수행하도록 한다.
다양한 형태의 미들웨어가 레거시 시스템과 신규 시스템의 통합을 위해 고안되었다. 미들웨어의 대표적인 형태로는 RPC(Remote Procedure Call), MOM(Message Oriented Middleware), TM(Transaction processing Monitor) 등이 있다. MOM 방식의 대표적인 모델인 PS(Publish/Subscribe)는 시스템의 결합도(coupling)가 낮고 낮은 결합도로 인해 높은 확장성(Scalability)를 얻을 수 있다는 장점이 있으나 한편으로는 응집도(cohesiveness) 또한 낮아진다는 단점이 있다. 이에 비해 RPC 방식은 응집도가 높으나 결합도 역시 높다는 단점이 있다. 본 논문에서는 RPC와 PS의 단점을 서로 상쇄시킬 수 있는 하이브리드 모델의 설계와 구현 방안을 제안한다.
인터넷 사용인구가 전 국민의 3분의 2가 넘었고, 초고속 인터넷 설치가구가 벌써 1,100만 이상에 이르게 되었다. 점점 더 사람들은 디지털 생활에 익숙해져 가고 있고, 디지털을 떠나서 살아갈 수 없게 되고 있다. 이러한 분위기에 더하여 가정내의 가전기기들도 디지털화 되고 있고, 이것들을 네트워크로 연결하여 원격지에서 제어하는 홈 네트워크 관련 기술들이 현실화 되고 있다. 그러나, 여러 가전회사들이 각자의 미들웨어를 만들고 이것을 이용해서 제품들을 만들고 있다. 따라서 스마트 홈(Smart Home)[1]을 구성하기 위한 여러 가지 미들웨어 제안들이 나오게 되었고, 이것들은 계속 혼재할 것으로 예상되어 실제로 홈 네트워크를 구성하는데 많은 혼란이 예상되고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 미들웨어를 통합하는 OSGi(Open Service Gateway Initiative)[2,3]를 기반으로 구성된 스마트 홈 시스템 아키텍처를 제안하여 홈 네트워크 구성에 대한 위험 부담이 적고 신뢰할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
지난 수십여 년 동안, 안전하고 효율적인 항해 지원에 도움이 되는 정보 제공 서비스와 통신을 위한 각종 시스템이 도입되었으나, 서로 다른 방식의 각종 서비스와 네트워크들이 통합되지 않은 개별적으로 운영되어 왔다. 각종 해상 항해 지원 서비스들의 통합과 개선을 위한 e-Navigation에 대한 개념이 제시된 이후, 육 해상 연계 서비스와 시스템의 통합을 위한 여러 시도가 이루어지고 있다. 그 일환으로 IMO에서는 해상 안전과 관련된 시스템들의 통합을 위한 MSI(Maritime Safety Information)를 도입하였다. 본 논문에서는 덴마크 FRV에서 육상안전정보시스템을 위해 개발하고 있는 오픈소스 소프트웨어를 소프트웨어 공학적으로 재구성하여 육상에서 제공되는 해상안전정보시스템들과의 연계를 고려한 선내 응용 미들웨어에 관한 개념 설계를 제안한다.
한국형 e-Navigation은 해양사고를 줄이기 위해서 도입하고 있는 체계로, 선박 운항기술에 정보통신 기술을 융합하고 있다. 해양사고를 줄이기 위해 한국형 e-Navigation은 "사고취약선박 모니터링", "사고취약선박 선내지원 모니터링", "최적안전항로 지원", "소형선박용 전자해도 스트리밍", "도선 및 예선 지원", "해양 안전정보 제공"과 같은 서비스를 제공한다. 각 서비스는 기능단위로 분리된 별도의 시스템이며, 전체가 통합되어 한국형 e-Navigation을 구성하게 된다. 각 서비스를 유기적으로 연결하고 원활한 데이터 통신이 가능토록 하기 위해 데이터 미들웨어를 도입하고 있으며, 그중 효과적이라 판단되고 있는 것은 DDS(Data Distribution Service)이다. 이에 본 논문에서는 한국형 e-Navigation에 적용하기 위해서 DDS 미들웨어가 필수적으로 제공해야 하는 기능 및 특징을 분석하였다.
무선네트워크와 각종 감지 센서로 통합된 스마트 홈은 우리의 삶의 일부분으로 자리 잡을 것이다. 이 논문은 사용자의 선호도에 근거하여 자동적인 흠 서비스를 제공하는 상황인식 미들웨어에 대하여 설명한다. 상황인식 미들웨어는 사용자의 선호도에 대한 학습과 예측 알고리즘을 수행하기 위하여 6가지의 기본 데이터를 이용하고 제시되는 6가지의 기본 데이터는 맥박, 체온, 얼굴표정, 실내온도, 시간, 사용자 위치이다. 6개의 데이터는 컨텍스트 모델을 구성하고 컨텍스트 매니저 모듈에 의해 기본 데이터로 사용된다. 사용자에 의해서 선택되어진 컨텐츠에 대한 정보를 유지하는 로그매니저가 제시되고 사용자에게 적절한 홈서비스를 제공하기 위해 신경망에 근거한 학습 및 예측 알고리즘을 제시한다. 실험결과는 개인의 선호도 패턴이 연구된 컨텍스트 모델에 의해서 효과적으로 예측되고 평가되는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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