현존하는 상업용 웹 정보검색 시스템들이 전문성을 갖추지 못하고 있는 이유가 검색된 분야별 정보를 통합하고 가공하는 능력이 부족하기 때문이다. 따라서, 단순 검색이 아닌 실제 사용자가 원하는 웹상의 의미정보를 추출하고 가공/통합하는 정보통합시스템의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 분산된 이질의 웹사이트들에서 제공되는 특정분야의 정보를 추출 및 통합하는 정보통합시스템(TIC: Target Information collector)을 구현하고, 구현된 시스템의 평가결과를 제시한다. 본 논문에서 대상으로 설정한 정보 영역은 국제입찰정보이다. 국제입찰정보는 전 세계 국가의 정부에서 필요로 하는 조달물품 및 서비스에 대한 공개 입찰자료이다. 본 논문에서는 전 세계의 국제입찰 정보 제공 원천 사이트에서 공통 특성 정보를 자동 추출하기 위해 HTML 태그간 패턴을 사용한 정보위치지정 방법을 사용하였으며, 정보추출 및 통합을 위한 프레임워크 설계를 통해 큰 부담 없이 모든 원천사이트별 정보추출 및 통합 코드를 작성할 수 있었다. 또한, 구현된 TIC을 약 8개월 동안 운영한 결과 매우 단순한 기법을 사용하고도 거의 대부분의 중복정보가 제거된 고품질의 국제입찰정보를 수집할 수 있음을 확인하였다. 본 논문이 기여하는 바는 특정 범주에 속하는 공통정보를 추출 및 통합/가공하는 데에 필요한 시스템 프레임워크를 제시했다는 점이다.
바이오센서는 생명공학 또는 의학 분야에서 사용되는 인간의 생체 신호를 감지할 수 있는 센서들로 의료기기에 주로 사용되는데, 최근 MEMS 기술의 발달로 작은 크기의 하드웨어에 센서 인터페이스, 프로세서, 무선통신, 배터리 등을 포함한 모듈을 센서노드(모트 : Mote)들로 구성된 센서기반 네트워크에서 바이오센서 네트워크로 응용분야를 확장하고 있다. 이에 본 논문에서는 바이오센서 기술과 센서네트워크 기술을 융합한 기술인 바이오 센서네트워크를 활용한 응급 구조 시스템의 설계 및 구현을 제안한다. 제안된 시스템에 사용된 바이오센서는 근전도(EKG), 혈압(Blood Pressure), 맥박(Heart Rate), 산소포화도(Pulse Oximeter), 혈당(Glucose)센서들로, 바이오센서에서 측정된 생체 신호를 센서네트워크 모트를 통해 데이타를 수집하고, 수집된 데이타를 이용하여 건강관리 측정 데이타로 활용하였으며 측정된 데이터는 무선단말기(PDA, 휴대폰), 전자액자 디스플레이장치 등에서 확인 가능하도록 구성하였다. 아울러, 제안한 u- 응급 구조 시스템의 유효성을 실험하기 위해서 사용자의 바이탈사인 정보와 주변 환경정보를 고려한 실험을 수행하였다.
분산 컴퓨팅과 웹 서비스 기술의 발달과 함께, 급증하는 인터넷 사용자는 웹 기반의 맞춤형 정보를 편리하게 작성하고 제공받을 수 있는 서비스들을 요구하고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 맞춤형 정보로서 웹 기반의 통합문서를 생성하고, 사용자 요구에 따라 다양한 검색을 지원할 수 있는 자동링크지원 시스템(ALSS : Automatic Linking Support System)을 구축하고자 한다. 본 시스템의 구성은 클라이언트/서버 환경을 기반으로, 서버는 어휘분석, 질의처리 및 통합문서생성 기능들을 제공하는 자동링크엔진과 사전, 이미지 컨텐츠 및 URLs로 이루어진 데이터베이스를 지원하도록 구축하였다. 클라이언트 측은 서버 측의 자동링크엔진과 데이터베이스를 접근하여 웹 기반의 통합문서를 생성하는 웹 에디터와 검색 서비스를 지원하는 웹 도우미로 구축하였다. 웹 에디터나 웹 도우미 프로그램은 클라이언트 측에 별도의 설치 없이 서버로부터 다운로딩하여 실행할 수 있으며, 서버의 실행기능들의 일부를 글라이언트 측에 분산시키므로써 서버의 부하를 감소시켰다. 본 시스템의 구현으로서, 사용자 인터페이스는 JDK 1.3 기반의 SWING을 이용하고, 클라이언트와 서버간의 연동을 위한 자바 RMI 기법을 적용하였으며, SQL Server 7.0을 사용하여 데이터베이스를 구축하였다. 마지막으로 웹 에디터와 웹 도우미에 의해 자동링크엔진과 데이터베이스를 접근하는 과정과 그들의 실행결과를 보였다.
본 연구의 궁극적인 목표인 지능형 해안 경계 체계 구축을 위해, 본 논문에서는 먼저 해안경계 지능화를 위한 AI 학습 모델의 구축 방안을 제시하였다. 우리는 3면이 바다로 이루어져있고 남과 북이 대치하는 상황으로 인해 해안 경계가 중요한 국가적 과업인 나라이다. 국방개혁 2.0에 의해 해안경계를 담당하고 있는 R/D (Radar) 운용인력이 감소하고 복무 기간이 단축되고 있다. 특히, 레이더와 같이 고도의 장비를 다루는 데에는 휴먼 에러가 발생할 개연성은 늘 상존하는 것이다. 해안 경계와 인공지능의 접목은 정부의 인공지능 국가전략의 구현과 확대라는 목표에도 필요 충분한 시점에 와 있다. 지능형 해안 경계 체계 구축을 위한 AI학습 모델 개발의 기능별 방안을 제시하였다. R/D신호 분석 AI모델 개발, 책임해역 분석 AI모델 개발, 표적 관리 자동화 기능으로 구분하였다. 이를 실현하기 위한 3단계 추진 전략을 살펴보았다. 1단계는 AI 학습모델 구축의 통상적인 단계로써, 데이터 수집, 데이터 저장, 데이터 여과, 데이터 정제, 데이터 변환 등이 이루어진다. 2단계에서는 R/D 특성에 기초해 신호분석을 실시하고, 실상과 허상을 분류하는 AI 학습모델 개발을 진행하고, 책임해역을 분석하고, 취약지역/시간 분석을 실시한다. 최종 단계에서는 AI 학습모델의 검증, 가시화 및 시연 등이 이루어진다. 군 무기체계에 AI 기술이 접목돼 지능화된 무기체계로 바뀌는 최초의 성과가 달성된다.
최근 들어 스마트폰과 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 발전으로 인해 U-헬스케어 서비스에 대한 이용 요구가 급격히 증가하고 있다. 더욱이 스마트폰을 이용한 의료정보시스템에 대한 접근과 사용 요구도 급격히 증가하고 있다. 의사들이나 환자들이 스마트폰을 이용해서 의료정보시스템에 아무 곳에서나 쉽고 빠르게 접근해서 의료 서비스를 제공 받을 수 있는 장점을 갖는 것과 달리 의료정보들에 대한 사생활 보호문제, 위치정보 노출문제, 개인정보 침해 등과 같은 보안 문제가 발생할 가능성이 높아졌다. 그러므로 본 연구에서는 의료 근로자들이 스마트폰을 사용해서 의료정보시스템에 접속하여 환자들에 대한 의료정보들을 기록, 저장, 수정, 관리할 때 발생할 수 있는 보안 문제들로부터 안전한 의료정보 보호시스템을 제안하고자 한다. 제안시스템에서는 의료 근로자들이 의료정보시스템에 접근 시 GOTP를 추가로 SMS로 전달받아 추가 인증 단계를 거침으로써 신분 위조 공격을 차단할 수 있도록 하였다. 그리고 제안시스템에서 사용자와 의료정보시스템 사이에 송 수신하는 모든 정보들을 스마트폰에서도 처리가 가능한 가볍고 빠른 암호 알고리즘을 적용함으로써 비밀성, 무결성, 위치정보 노출, 개인정보 침해 등에 대해서 방지할 수 있다.
최근의 위치 측위 기술과 무선 기술의 발전에 따라 위치 기반 서비스에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 기존 연구의 단일 노드 기반 시스템으로는 처리하기 힘든 휴대폰 사용자와 같은 최소 백만 단위이상의 대용량의 객체를 처리하기 위해 제시된 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조로 GALIS가 제안되었다. GALIS는 이동 객체의 현재 위치정보를 관리하는 SLDS와 과거 시간의 흐름에 따라 과거 위치정보를 관리하는 LLDS로 구성된다 LLDS는 분산된 다수의 노드로 구성되며 각 노드는 독립된 지역에 위치한 이동 객체의 정보를 관리한다. 본 논문에서는 이전의 GALIS 프로토타입에서 구현되지 않았던 이탈시간 관리 기법을 제안하여 노드간 이동 경로를 가진 이동객체를 추적하기 위한 질의유형에 대해 보다 정확하고 빠른 응답을 얻을 수 있음을 보인다. LLDS는 객체의 과거 위치 정보가 타임 존을 이동할 때 필터링하여 저장하므로 보다 효율적인 저장공간의 활용이 가능하다. 이때 LLDS가 모든 이동 객체의 위치 정보에 대해 해당 타임 존으로 이동시키고 정보를 필터링하는 작업을 타임 존 시프팅이라 한다. 본 논문에서는 GALIS에서 제안한 타임 존 시프팅을 구현하기 위해서 실시간 시프팅, 일괄 타임존 시프팅, 테이블 분할 시프팅 세 가지 기법을 제안하였고, 이를 구현하여 각 방법의 성능을 질의 테스트를 통해 제안된 세 가지 방법 중 테이블 분할 시프팅 방법이 보다 효율적임을 살펴볼 수 있었다.
본 논문에서는 로컬 PC의 성능이 주는 영향이 적은 딥러닝 동작 구조를 구현하였다. 일반적으로, 딥러닝 모델은 많은 연산량을 가지고 있어 처리하는 PC의 성능에 영향을 많이 받는다. 본 논문에서는 이와 같은 제약 사항을 줄이기 위하여 AWS와 스트리밍 서버를 이용하여 딥러닝 동작을 구현하였다. 첫 번째, AWS에서 딥러닝 연산을 하여 로컬 PC의 성능이 떨어지더라도 딥러닝 동작이 정상적으로 작동할 수 있도록 하였다. 하지만 AWS를 통해 연산 시 입력에 대해 출력의 실시간성이 떨어진다. 두 번째, 스트리밍 서버를 이용하여 딥러닝 모델의 실시간성을 증가시킨다. 스트리밍 서버를 사용하지 않았을 경우 한 이미지씩 처리하거나 이미지를 쌓아서 동영상으로 만들어 처리하여야 하기 때문에 실시간성이 떨어진다. 성능 비교 실험을 위한 딥러닝 모델로는 YOLO v3모델을 사용하였고, AWS의 인스턴스들 및 고성능 GPU인 GTX1080을 탑재한 로컬 PC의 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과 AWS의 인스턴스인 p3 인스턴스를 사용하였을 때 한 이미지 당 테스트 시간이 0.023444초로써 고성능 GPU인 GTX1080을 탑재한 로컬 PC의 한 이미지 당 테스트 시간인 0.027099초와 유사하다는 결과를 얻었다.
본 논문에서는 멀티미디어 스트리밍 프레임워크에서 미디어 관리자의 설계와 구현에 대한 경험을 기술한다. 미디어 관리자는 스트리밍 프레임워크 내에서 미디어 스트림이 어떠한 타입의 소스로부터 얻어지며, 그것이 어떠한 종류의 스트림인가를 판별하고, 획득된 미디어를 가장 적절하게 처리할 수 있는 코덱을 선택하며, 어떠한 미디어 디바이스를 통해 재생되어야 효과적인지를 식별하고 관리하기 위해서 필요하다. 제안된 미디어 관리자는 크게 미디어 소스와 싱크 모듈로 구성되어 있는데, 미디어 소스 모듈은 미디어를 추상화시킴으로써 여러 소스로부터 입력되는 성격이 다른 미디어들을 어떤 소스에서 전달된 미디어인지 상관하지 않고 효과적이고 일관된 방법으로 처리할 수 있다. 미디어 싱크 모듈은 클라이언트 측에서 얻어온 미디어 데이타를 적절한 미디어 디바이스에 분배해주는 역할과 전달된 미디어를 다양한 미디어 표현장치를 통해 재생시키는 역할을 수행한다. 제안된 미디어 관리자는 멀티미디어 데이타베이스와 연동기능을 지원함으로써 높은 부가가치 서비스 제공을 가능케 하였고, RTP/RTSP 소스필터나 Winamp 게이트웨이 기능도 지원함으로써 융통성을 제공한다. 더욱이, 향후 새로운 형태의 미디어 소스가 출현하더라도 이를 용이하게 스트리밍 프레임워크에 추가시켜 서비스할 수 있는 유연성과 확장성을 지원한다.
효과적인 ATM 망의 관리는 연결 지향 환경, 다양한 서비스 등급, 대규모 트래픽, 가상 망 구성 그리고 여러가지 트래픽 유형 등과 같은 다양한 ATM 특성을 다룰 수 있어야만 한다. 이를 위해 ATM 포럼에서는 ATM 장치, 사설망, 공중망 및 그들간의 상호작용을 지원하기 위한 ATM 망 관리 참조 모델을 정의하였으며, 그 중 하나가 서로 다른 판매자로부터의 ATM 장비들간의 상호동작성을 보장하기 위해 SNMP 기반 망 관리 프로토콜을 통해 상호 연결된 인터페이스를 관리할 수 있도록 정의된 통합 지역 관리 인터페이스(ILMI) 프로토콜이다. ILMI의 목적은 두 인접한 ATM 장치로 하여금 그들 간에 공통의 ATM 링크에 대한 동작 파라메타를 자동적으로 구성할 수 있도록 함으로서, 관리자에 의해 수동 구성이 아닌 ATM 장치 상호간의 플러그 앤 플러그 기능을 지원하는데 있다. 본 논문에서는 이러한 ILMI 기술을 바탕으로 공중망 ATM 교환기에 연결된 가입자의 물리 인터페이스, ATM 계층 인터페이스, VPC 및 VCC의 구성 및 상태 정보를 효율적으로 관리하며, 가입자 시스템의 ATM 주소를 자동으로 등록, 관리할 수 있도록 하는 가입자 인터페이스 관리 시스템(SIMS)을 설계하고, 구현하였다. Abstract An effective ATM management must address the various features of ATM such as connection-oriented environment, varying class of service, large scale traffic, virtual network configurations and, and multiple traffic types. For this, ATM network management reference model defined by ATM Forum describes the various types of network management needed to support ATM devices, private networks, public networks, and the interaction between them. One of these types is Integrated Local Management Interface (ILMI) defined to manage interconnected interface through SNMP-based network management protocol for ensuring the interoperability of ATM devices from different vendors. The purpose of ILMI is to enable two adjacent ATM devices to automatically configure the operation parameters of the common ATM link between them and then to provide a Plug and Plug function to any ATM devices with not a passive configuration by manager but a automatic configuration. This paper design and implement a Subscriber Interface Management System (SIMS) which provide automatic registration and management of ATM address of subscriber system and efficiently manages physical interface of subscriber who is connected to public ATM switch, ATM layer interface, configuration information and status information of VPC and VCC.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 발전과 함께 센서 및 RFID에 관련한 정보 인식, 위치 측위와 같은 다양한 유비쿼터스 영역에 대한 관심과 연구가 증대되고 있다. 특히, RFID 태그를 이용해 이동 객체의 위치 및 상태 정보를 제공하는 다양한 RTLS(Real-Time Locating Systems)가 개발됨에 따라 RTLS에서의 데이타 호환성과 상호 운용성을 위한 표준 명세가 필요하게 되었다. 이에, ISO/IEC에서는 RTLS의 데이타 호환성과 상호 운용성을 위해 RTLS 표준 명세를 제시하였다. 본 논문에서는 이동 객체의 데이타 스트림에 대한 효율적인 관리와 검색을 위해 공간 DSMS(Data Stream Management System)기반 RTLS를 설계 및 구현하였다. 공간 DSMS는 Stanford 대학교에서 개발한 STREAM(STanford stREam datA Manager)을 다양한 공간 연산이 가능하도록 확장한 시스템이다. 공간 DSMS 기반 RTLS는 서버와 클라이언트간의 상호 운용성을 위하여 SOAP(Simple Object Access Protocol) 메시지를 사용하며, 클라이언트의 SOAP 메시지를 공간 DSMS의 CQL(Continuous Query Language)로 변환한다. 마지막으로, 공간 DSMS 기반 RTLS를 사원 위치 관리 서비스에 적용해 봄으로써 시스템의 효용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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