현재 무선 인터넷 환경에서 모바일 장치를 사용하여 빠르게 웹사이트에 접근하는 것은 웹사이트 성능측정과 밀접한 관계가 있다. 웹사이트에 접속 할 때 시간이 많이 소요되면 이용자는 해당 웹사이트를 벗어나고 더 이상 접속하지 않는 특징을 가지고 있다. 이 때 웹사이트의 어떤 문제점으로 인하여 접속이 지연되는지 성능을 측정하고, 분석하여 웹사이트의 성능을 개선하여야 한다. 대부분의 전자상거래 사업 분야에서 웹기반 서비스로 개발되고 있는 상황에서 웹사이트의 성능측정요소들 중에서 웹 페이지의 로딩 시간은 성공적인 서비스 비즈니스를 위한 매우 중요한 요소이다. 오픈소스 툴을 사용하여 전자상거래 웹페이지의 성능을 분석하여 문제점과 소프트웨어적 최적화 방법과 하드웨어적 최적화 방법을 제시하였다. 두 최적화 방법을 환경에 알맞게 적용하면 안정적이며 전자상거래 웹사이트 운영이 가능해 질 것이다.
FTA 대응 및 농업 경쟁력 향상을 위해 농장을 PC, 스마트 폰을 이용하여 원격으로 자동 제어할 수 있는 스마트 팜 기술 개발이 활발하게 진행되고 있다. 스마트 팜에서는 RFID, Wi-Fi, ZigBee, Wireless LAN 등 다양한 ICT 기술들을 이용하여 작물과 가축의 생육환경을 원격 자동으로 관리할 수 있다. 스마트 팜에 설치된 각 디바이스들은 생육환경 데이터를 TCP/IP 기반의 유선 네트워크뿐만 아니라 ZigBee, Wireless LAN 등과 같은 무선 네트워크를 사용하여 서버에 전송하기 때문에 스마트 팜 환경에서는 기존 정보통신 환경에서 발생하는 보안 위협들을 가지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 스마트 팜에서 발생할 수 있는 보안 취약점에 대해 분석하고 스마트 팜에서의 보안 취약점에 대응하기 위해 사용자 인증정보를 스마트 팜의 디바이스에 분산하여 저장하고 복화화하여 인증하는 방법을 제안한다.
최근 원격조종과 자율조종이 가능한 무인항공기(RPAS:Remotely Piloted Aircraft System)가 택배 드론, 소방드론, 구급 드론, 농업용 드론, 예술 드론, 드론 택시 등 각 산업 분야와 공공기관에서의 관심과 활용이 높아지고 있다. 자율조종이 가능한 무인드론의 안정성 문제는 앞으로 드론 산업의 발달과 함께 진화하면서 해결해야 할 가장 큰 과제이기도 하다. 드론은 자율비행제어 시스템이 지정한 경로로 비행하고 목적지에 정확하게 자동 착륙을 수행할 수 있어야 한다. 본 연구는 드론의 센서와 GPS의 위치 정보의 오류를 보완하는 방법으로서 착륙지점 영상을 통해 드론의 도착 여부를 확인하고 정확한 위치에서의 착륙을 제어하는 기법을 제안한다. 서버에서 도착지 영상을 구글맵 API로부터 수신받아 딥러닝으로 학습하고, 드론에 NAVIO2와 라즈베리파이, 카메라를 장착하여 착륙지점의 이미지를 촬영한 다음 이미지를 서버에 전송한다. Deep Learning으로 학습된 결과와 비교하여 임계치에 맞게 드론의 위치를 조정한 후 착륙지점에 자동으로 착륙할 수 있다.
네트워크 서버 접근시 발생되는 로그는 네트워크 관리에 필수적인 다양한 정보를 가지고 있다. 이러한 정보에서 네트워크 관리에 유용한 정보를 추출하여 사용자 접속량, 비정상적인 접근 등을 예측하여 네트워크 관리의 효율성을 높이고 비용을 줄일 수 있다. 네트워크 관리자는 SNMP를 활용하여 네트워크상 서버의 CPU, 메모리, 디스크 사용율과 같은 정보를 기반으로 서버의 상태를 실시간으로 파악할 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 6가지 로그를 분석하여 사용자의 접속량을 예측에 필요한 정보를 추출한 후 시계열 분석 방법인 이동평균법과 지수평활법을 적용하여 실험하였다. 또한 SNMP 시뮬레이터를 활용하여 서버의 CPU, 메모리, 디스크 사용율에 관한 OID를 추출하여 서버의 상태와 장애 예측을 시계열 분석방법으로 실험한 후 엑셀과 R 프로그래밍언어를 통해 시각화된 예측 결과를 제시하였다.
센서 네트워크에서는 데이터의 실시간 처리가 중요한 요소 중의 하나이다. 각 노드들이 감지한 데이터를 정해진 시간 내에 전달해야 필요한 시기에 적합한 처리가 가능하다. 따라서 노드들이 데이터를 정해진 시간 내에 제대로 전달하고 있는가를 점검하는 것은 매우 중요하다. 이에 따라 본 논문에서는 데이터 전송시간에 대한 모니터링을 통하여 센서 네트워크에 존재하는 노드들이 허용시간 범위 내에서 서버로 데이터를 전송하고 있는가를 확인하기 위한 데이터 전송시간 분석 시스템의 구현 사례를 제안한다. 이를 위하여 데이터 전송시간 분석을 위한 절차를 제시하고, 제시한 절차에 따라 전송시간을 분석하기 위해 필요한 시간차 분석 방법, 데이터 송수신 시간 수집 방법 및 데이터 전송시간 계산 방법을 제시한다. 또한 제시한 방법을 바탕으로 데이터 전송시간을 모니터링하고 분석하기 위한 시스템을 구현하고, 사례 연구를 수행한 결과를 보인다.
최근 소셜 미디어의 성장과 디지털 기기의 활용이 증가함에 따라 데이터가 기하급수적으로 급증하고 있다. 이러한 대용량의 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 분산 메모리 처리 시스템을 사용한다. 하지만 분산 환경에서 특정 노드에 부하가 집중이 되면 노드의 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문은 분산 메모리 환경에서 노드의 부하를 적절하게 분배하는 부하 분산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 노드의 부하를 관리하기 위해 핫 데이터를 여러 노드에 복제하고 노드가 추가되거나 삭제될 때 노드의 부하를 고려하여 데이터를 이주시킨다. 클라이언트는 핫 데이터의 메타데이터 정보를 유지하여 직접 노드에 접근함으로써 중앙 서버의 접근을 감소시킨다. 성능 평가를 통해 제안하는 부하 분산 관리 기법이 기존에 캐시 관리 기법에 비해 우수함을 입증한다.
고혈압은 현대 주요 성인병이며 기존의 혈압계로는 실시간 혈압 측정 및 원격 모니터링이 어렵다. 그러나 실시간 혈압 모니터링 u-헬스케어 시스템은 효과적인 건강관리가 가능하도록 해준다. 실시간 혈압 모니터링을 위해 본 논문에서는 손목형 혈압계, 스마트폰 및 u-헬스케어 서버로 구성된 실시간 혈압 모니터링 u-헬스케어 시스템의 구조를 제시한다. 그리고 손목형 혈압계의 하드웨어 설계를 위한 주요 핵심 기능인 맥파검출 아날로그 회로 구성과 손목형 혈압계를 구성하는 디지털 하드웨어 구성을 제시한다. 또한 이들 하드웨어 시스템을 동작시키는 소프트웨어 개발을 위한 UML 분석방법과 소프트웨어 설계를 위한 플로우차트와 화면 설계를 보여준다. 따라서 본 논문에서 제시한 설계방법은 실시간 모니터링 u-헬스케어 시스템 구현에 매유 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 IoT 네트워크는 이기종의 IoT 장치에서 발생하는 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서 다양한 클러스터링 기법들이 연구되고 있다. 그러나, 기존 클러스터링 기법들은 정적으로 네트워크를 분할하는데 초점을 맞추고 있어서 이동이 가능한 IoT 장치에는 기존 클러스터링 기법들이 적합하지 않다. 본 논문에서는 에지 네트워크를 이용하여 IoT 장치의 정보를 수집·분석하기 위한 확률적 딥러닝 기반의 동적 클러스터링 모델을 제안한다. 제안 모델은 수집된 정보의 속성값의 빈도수를 확률적으로 딥러닝에 적용하여 서브넷을 구축한다. 구축된 서브넷은 시드로 추출된 연계 정보를 계층적 구조로 그룹핑할 때 사용하며, IoT 장치에 대한 동적 클러스터링의 속도 및 정확도를 향상시킨다. 성능평가 결과, 제안모델은 기존 모델에 비해 데이터 처리 시간이 평균 13.8% 향상되었고, 서버의 오버헤드는 기존 모델보다 평균 10.5% 낮게 나타났다. 서버에서 IoT 정보를 추출할 때의 정확도는 기존모델보다 평균 8.7% 향상되었다.
지금까지의 이동 네트워크 환경에서의 연구는 주로 경로 설정 방법에 대해 이루어겼으나, 실제 사용자에게 서비스를 제공하기 위해서는 DNS(Domain Name System)가 우선적으로 지원되어야 한다 이동 애드혹 네트워크의 고유한 특성으로 인하여 유선 네트워크에서 사용되고 있는 DNS를 그대로 도입하는 것은 문제가 발생한다. 분산 방식 DNS를 사용하는 경우에는 노드의 이동에 대해 효율적으로 대처할 수 있다는 장점을 가지나, 도메인 네임 충돌 문제를 해결하기 위한 오버헤드가 발생하게 되며, 중앙 방식 DNS를 사용하는 경우에는 네임 정보 획득을 위한 통신이 유니캐스트 기반으로 동작하고 네임의 할당 및 관리에 따른 오버헤드 문제를 해결할 수는 있으나 DNS서버의 이동에 따른 DNS네임 서비스의 연속성 있는 지원 문제가 해결되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 이동 애드혹 네트워크 환경에서 중앙 방식 DNS를 기반으로 연속성 있는 서비스를 지원하면서도 네임 할당 및 관리에 있어서 효율적으로 동작하는 Manet DNS를 제안하며 서버의 이동성으로 인해 발생할 수 있는 네트워크 병합 및 분할 문제에 대한 해결책을 제시한다.
최근 통학버스로 인한 사고가 빈번하게 발생되고 있으며, 정부에서도 어린이 안전 종합대책을 발표하여 어린이 교통안전 취약지역에 대한 시스템을 구축할 예정이다. 학생들의 등하교시의 안전은 부모들에게 주된 관심사중 하나이다. 학교는 부모의 입장에서 학생이 무사히 학교에 도착했는지 또는 안전하게 귀가를 했는지에 대한 실시간 정보를 제공하는 체계를 가져야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 저전력 블루투스 무선통신 장비인 비콘과 스마트폰의 GPS기능을 이용하여 학생 승하차 여부와 통학버스 위치 조회를 제공하는 통학 시스템을 제안한다. 통학 시스템은 학생들에게 제공된 비콘 UUID 정보와 통학 버스 운전자 스마트 폰 GPS 위치를 응용 앱 서버에서 수집하여 학부모와 관리자가 실시간으로 확인하도록 구성하여 학부모와 관리자가 학생 탑승 여부, 탑승시간과 버스 위치에 대해 실시간으로 정보를 확인할 수 있다. 운전자는 학생들의 탑승여부, 오탑승 여부, 운행 후 잔류학생 확인을 파악할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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