IETF (Internet Engineering Task Force)의 CoAP (Constrained Application Protocol) 프로토콜은 작은 용량의 메모리와 저전력 등 제한된 환경에서 센서나 구동체 노드 간에 통신을 지원한다. CoAP 프로토콜은 HTTP와 쉽게 상호 변환할 수 있으며, 사물인터넷(Internet of Thing : IoT)와 M2M (Machine-to-Machine) 환경에서 저전력 센서와 구동체 네트워크를 통한 기반 시설을 감시하거나 관리할 수 있다. IETF CoRE(Constrained RESTful environments) 워킹그룹(Working Group)에서 2010년에 CoAP 프로토콜에 대한 표준화를 시작하여 최근에 RFC(Request for Comments) 7252로 발표한다 [2]. 본 논문에서는 이질적인 운영 환경에서 CoAP 프로토콜을 설계하고 구현하여 상호 호환성을 검증한다. 이를 위해 CoAP 클라이언트에는 윈도우 기반의 CoAP 프로토콜을 실현하고, CoAP 서버에는 리눅스 기반의 CoAP 프로토콜을 구현하여 상호 연동 실험을 실시하여 동작을 확인한다.
If a personal robot is popularized like a personal computer in the future, many kinds of robots will appear and the number of manufacturers will increase as a matter of course. In such circumstances, it can be inefficient, in case each manufacturer makes a whole platform individually. The solutions for this problem are to modularize a robot component (hardware and software) functionally and to standardize each module. Each module is developed and sold by each special maker and a consumer purchases desired modules and integrates them. The standardization of a module includes the unification of electrical and mechanical interface. In this paper, the standard interfaces of modules are proposed and CMR(Component Modularized Robot)-P2 made with the modules(brain, sensor, mobile, arm) is introduced. In order to simplify and to make the modules light, a frame is used for supporting a robot and communication/power lines. The name of a method and the way to use that are defined dependently on the standard interfaces in order to use a module in other modules. Each module consists of a distributed object and that can be implemented in the random language and platform. The sensor, mobile and arm modules are developed on Pentium or ARM CPU and embedded Linux OS using the C programming language. The brain module is developed on Pentium CPU and Windows OS using the C, C++ and RPL(Robot Programming Language). Also tasks like pass planning, localization, moving, object perception and face perception are developed. In our test, modules got into gear and CMR-P2 executed various scenarios like guidance, errand and guarding completely.
최근 모바일 기기의 확산과 보급률이 증가함에 따라, 1인 n개의 모바일 기기 시대가 열리고 있다. 모바일 기기와 운영체제의 종류도 지속적으로 늘어나고 있는 추세이다. 80%이상의 시장점유율을 가진 구글의 안드로이드나 애플의 iOS뿐만 아니라 삼성과 인텔이 개발하고 있는 타이젠, 리눅스의 우분투를 모바일화 시킨 UBUNTU for Phone, UBUNTU touch, 모질라의 Firefox OS, 마이크로소프트사의 윈도우 모바일 등 수많은 운영체제들이 출시를 앞두고 있다. 하지만 서로 다른 운영체제간의 파일을 공유 할 수 있는 시스템이나 기술은 없는 실정이다. 블루투스나 WIFI Direct같은 기술들은 존재하지만 기기간의 호환성이 낮고, 전송 가능한 파일형식에 따른 제약도 존재한다. 이에 본 논문에서는, 무선랜카드가 장착되어 있는 환경에서 안드로이드 모바일 서버를 이용한 이 기종 및 서로 다른 운영체제 간 파일공유 방법에 대해 연구하고, 이에 따른 파일을 공유할 수 있는 시스템에 대해 연구하였다.
스마트 시설환경은 대표적으로 원예, 축산 분야 등 여러 형태의 농업현장에 정보 통신 및 데이터 분석 기술을 도입하고 있는 시설화된 생산 환경이라 할 수 있다. 근래에 하드웨어적으로 급증한 스마트 시설환경에서 생산되는 방대한 생육/환경 데이터를 올바르고 적합하게 사용하기 위해서는 일반 산업 현장과는 차별화 된 분석기법이 요구된다고 할 수 있다. 소프트웨어 공학 분야에서 연구된 빅데이터 처리 기술을 기계적으로 농업 분야의 빅데이터에 적용하기에는 한계가 있을 수 있다. 시설환경 내/외부의 다양한 환경 변수는 시계열 데이터의 난해성, 비가역성, 불특정성, 비정형 패턴 등에 기인하여 예측 모델 연구가 매우 난해한 대상이기 때문이라 할 수 있다. 본 연구에서는 근래에 관심이 급증하고 있는 인공신경망 연구 소프트웨어인 Tensorflow (www.tensorflow.org)와 대표적인 Open source인 OpenNN (www.openn.net)을 스마트 시설환경 환경변수 상호간 상관성 분석에 응용하였다. 해당 소프트웨어 라이브러리의 운영환경을 살펴보면 Tensorflow 는 Linux(Ubuntu 16.04.4), Max OS X(EL capitan 10.11), Windows (x86 compatible)에서 활용가능하고, OpenNN은 별도의 운영환경에 대한 바이너리를 제공하지 않고 소스코드 전체를 제공하므로, 해당 운영환경에서 바이너리 컴파일 후 활용이 가능하다. 소프트웨어 개발 언어의 경우 Tensorflow는 python이 기본 언어이며 python(v2.7 or v3.N) 가상 환경 내에서 개발이 수행이 된다. 주의 깊게 살펴볼 부분은 이러한 개발 환경의 제약으로 인하여 Tensorflow의 주요한 장점 중에 하나인 고속 연산 기능 수행이 일부 운영 환경에 국한이 되어 제공이 된다는 점이다. GPU(Graphics Processing Unit)의 제공하는 하드웨어 가속기능은 Linux 운영체제에서 활용이 가능하다. 가상 개발 환경에 운영되는 한계로 인하여 실시간 정보 처리에는 한계가 따르므로 이에 대한 고려가 필요하다. 한편 근래(2017.03)에 공개된 Tensorflow API r1.0의 경우 python, C++, Java언어와 함께 Go라는 언어를 새로 지원하여 개발자의 활용 범위를 매우 높였다. OpenNN의 경우 C++ 언어를 기본으로 제공하며 C++ 컴파일러를 지원하는 임의의 개발 환경에서 모두 활용이 가능하다. 특징은 클러스터링 플랫폼과 연동을 통해 하드웨어 가속 기능의 부재를 일부 극복했다는 점이다. 상기 두 가지 패키지를 이용하여 2016년 2월부터 5월 까지 충북 음성군 소재 딸기 온실 내부에서 취득한 온도, 습도, 조도, CO2에 대하여 Large-scale linear model을 실험적(시간단위, 일단위, 주단위 분할)으로 적용하고, 인접한 세그먼트의 환경변수 예측 모델링을 수행하였다. 동일한 조건의 학습을 수행함에 있어, Tensorflow가 개발 소요 시간과 학습 실행 속도 측면에서 매우 우세하였다. OpenNN을 이용하여 대등한 성능을 보이기 위해선 병렬 클러스터링 기술을 활용해야 할 것이다. 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련을 위한 연구가 필요하다.
A vacuum control system has been developed for using Ethernet Multi Serial Device Severs (EMSDS) for the Pohang Accelerator Laboratory (PAL) storage ring. There are 124 vacuum ion pumps at the storage ring. It was a very important problem to solve the problem how to control such a big number of vacuum pumps distributed around the ring. After discussions, we decided to develop a serial to ethernet interrace device sever that will be mounted in the control system rack. It has a 32-bits microprocessor embedded Linux, 12 ports RS485 (or RS232) slave interface. one channel 10/100BaseTx ethernet host port, one channel UART host port, and 16 Mbytes large memory buffer. These vacuum pumps are connected to Ion-Pump serial controllers, which chop the AC current so as to control the current in the pumps. The EMSDS connect either 100BaseTx or 10BaseT ethernet networks to asynchronous serial ports for communication with serial device. It can simultaneously control up to 12 ion-pump serial controllers. 12 EMSDS are connected to a personal computer (PC) through the network. The PC can automatically control the EMSDS by sending a set of commands through the TCP/IP network. Upon receiving a command from a PC running under Windows2000 through the network, the EMSDS communicate through the stave serial interrace ports to ion-pump controller. We added some software components on the top of EPICS (Experimental Physics and Industrial Control System) toolkit.
최근 랜섬웨어의 공격은 끊임없이 증가하고 있으며, 기본 백신으로는 탐지하기 어려운 신종 랜섬웨어도 지속적으로 늘어나고 있는 추세이다. 이로 인해 랜섬웨어 대응 솔루션이 개발되고 있지만, 기존 랜섬웨어 솔루션의 단점과 한계로 인해 그 피해가 감소하지 않고 있는 실정이다. 랜섬웨어는 윈도우, 리눅스, 서버, IoT 장비, 블록체인 등 플랫폼을 가리지 않고 다양하게 공격을 하고 있지만, 대부분의 기존 랜섬웨어 대응 솔루션은 다양한 플랫폼에 적용이 어려우며, 특정 플랫폼에서만 종속되어 동작하는 한계가 있다. 본 연구는 이러한 기존 랜섬웨어 탐지 솔루션이 가지고 있는 문제점에 대해서 분석하고, 사용자 관점에서 실제로 랜섬웨어에 의한 피해를 줄일 수 있는 요구사항 분석을 통해 필요한 요소 기능을 정의한 후 사전 설치 없이도 다양한 OS를 지원하고 감염 이후에도 데이터 복원이 가능한 탑재형 모듈 기반의 랜섬웨어 탐지 시스템을 제안한다. 제안한 시스템의 각 기능이 구현 가능한지에 대해 기존 기술의 분석을 통해서 확인하고, 실제 제안한 기법들이 사용자의 보안 요구사항에 부합한지에 대한 적합성을 개인과 기업의 PC 사용자 총 264명을 대상으로 설문 조사를 통해 검증하였다. 설문 결과를 통계적으로 분석한 결과, 제안 시스템 도입의사의 점수가 7점 만점에 6.3 이상으로 매우 양호한 것으로 나타났고, 기존 솔루션에서 제안 시스템으로의 변경의사 점수도 6.0 이상으로 매우 높은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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