센서네트워크에서 데이터를 효율적으로 전송하는 것은 매우 중요한 문제이다. 수집된 데이터를 외부의 저장소나 시스템에 저장하기보다는 센서네트워크 내에 있는 노드들에 직접 저장하는 데이터 중심 저장소 기법은 높은 접근성을 제공할 수 있다. 센서네트워크에서 사용되는 데이터 저장소 기법을 사용하면 데이터를 외부 저장소로 전송하기 위한 지연시간과 에너지 낭비없이 실시간으로 수집된 데이터에 접근할 수 있다는 것이다. 그러나 데이터를 저장하는 일부 노드에 질의가 집중될 경우 질의에 대한 응답시간이 길어질 수 있으며, 부하집중으로 노드의 에너지가 빠르게 고갈되어 네트워크 수명이 단축될 수 있다. 본 논문에서는 질의를 처리하는 저장소 노드에 발생하는 부하를 주위의 여러 노드들로 분산시켜 질의에 대한 응답지연시간을 줄이고, 사용자의 이동성을 지원하는 프록시개념의 프록시 트라젝토리를 형성하는 프록시 트라젝토리 저장기법(APT)기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안기법의 노드별 질의 응답시간의 단축과 응답 홉 수의 감소를 검증하였다.
Objectives: This study was performed to evaluate the total dust, size-selective dust, and heavy metal concentrations generated inside and outside toll booths on an expressway and to identify the source through analysis of the components of the deposited dust. Methods: A total of 32 samples were collected from eight expressway toll booths. Each total dust sample was collected using a 37 mm PVC filter attached to a personal air sampler. Heavy metal samples were collected according to NIOSH method 7300. The size-selective dust concentrations were identified using a DustMate, and deposited dust was analyzed by WD-XRF and UHR-FE-SEM. Results: The geometric mean concentrations of the total dust inside and outside the toll booths were 337.5 ㎍/㎥ and 342.7 ㎍/㎥, respectively. The overall concentrations of TSP, PM10, PM2.5, and PM1 were higher on the outside of the toll booths, as the particle size of dust was larger, and higher in the underground passage as the dust size was smaller. The real-time analysis of the dust concentrations of TSP, PM10, PM2.5, and PM1 revealed to be higher at morning and evening times than other times because of heavy traffic. The element components of deposited dust in the toll booth were related to natural sources rather than artificial sources. Among the chemical components in the deposited dust analyzed by WD-XRF, SiO2 was the highest. For the elements analyzed by UHR-FE-SEM, C was the highest, followed by O, and Si. Conclusions: In order to reduce the dust concentrations around toll booths on an expressway, it is necessary to periodically clean surrounding areas such as underground passages, and it is also necessary to remove deposited dust inside the toll booth from time to time.
VMS는 교통상황과 사고발생 등의 정보를 실시간으로 제공하는 ITS의 중요 구성요소 중의 하나이다. VMS 메시지는 운전자가 쉽게 읽고 이해할 수 있도록 인간공학적 요소를 고려하여 설계해야 한다. 본 연구에서는 실내 실험을 통하여 VMS 메시지에 대한 운전자의 판독능력을 분석하기 위한 자료를 수집하였다. 로지스틱 회귀분석 모형기법을 이용하여 설명변수로 정보량, 정보제공시간, 연령, 성별을 선정하고 종속변수인 운전자 인식률과의 관계를 모형화 하였다. 개발한 모형을 통해 산출되는 운전자 정보인식확률은 운전자의 판독성을 고려한 VMS 메시지 설계에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구는 인간공학적 관점에서 보다 효과적으로 VMS 메시지를 설계할 수 있는 통계적 모형을 개발하였다는 점에서 그 의의가 있다고 할 수 있다. 나아가 VMS 메시지 현시와 표출시간을 설계하는 데 활용할 수 있을 것이다.
IEEE 802.11 DCF 채널 접근 기능은 충돌을 피하고 hidden-terminal과 exposed-terminal 문제를 회피하기 위하여 두 홈 네트워크 내에서는 단일 전송을 허락한다. 이러한 단일 전송은 전송자의 이웃 노드가 전체 왕복시간 동안 데이터 프레임을 기다리게 하며, 프레임 지연의 증가와 네트워크 처리량을 낮게 하는 결과를 초래한다. 실시간 응용들은 낮은 매체 이용, 특히 높은 네트워크 트래픽에 대해 심하게 영향을 받는다. 본 논문은 IEEE 802.11의 프레임 집합화 기술을 이용하여 기본적인 DCF 기능을 유지한 단일 전송 장애를 극복하는 새로운 방안을 제시한다. 제안한 방안은 비 간섭 동기화 슬롯에서 병렬 전송을 허용한다. 병렬 전송은 몇몇 상황에서 물리적인 전송자 감지와 랜덤 백오프 타임을 회피하며, 프레임 지연을 줄이고 매체 이용과 네트워크 용량을 증가시킨다.
본 논문에서는 현재 증가하고 있는 웹 서비스 공격을 정확하고 빠르게 탐지할 수 있고, 잘못된 공격탐지를 줄여줄 수 있는 웹서버 보안관리시스템을 제안한다. 이 시스템은 여러 단위보안모듈들의 결과를 실시간으로 수집하고 상호연관성 분석과정을 통해 탐지의 정확성을 향상시킨다. 단위보안모듈은 네트웍기반 침입탐지시스템 모듈, 파일무결성 검사 모듈, 시스템로그분석 모듈 그리고 웹로그분석 모듈로 구성되며, 그리고 각각의 단위보안모듈들의 결과에 연관성을 부여하여 실시간으로 분석하는 상호연관성 분석 모듈이 있다. 제안한 시스템은 공격탐지의 정확성 뿐 아니라 단위보안모듈의 추가 그리고 상호연관성 분석의 범위확장이 용이한 프레임워크를 제공한다. 그리고 제안한 시스템의 단위보안모듈 중 침입탐지시스템 모듈은 다중 쓰레드 기반으로 Snort를 재구성하여 보다 빠른 공격 탐지 시간을 갖는다. 처리량이 많은 단위보안모듈의 처리시간을 단축함으로서 웹서버 보안관리시스템 처리 성능을 향상시킬 수 있다.
본 연구는 현실 적용성을 고려한 버스 최적 배차간격 모형 구축을 통해 현실적 운행계획 작성에 기여하고자 한다. 부산시가 제시한 시내버스 운행계획의 적정성 검토를 통해, 배차간격 및 운행시간이 현실적 여건을 고려하지 않고 계획되어 있음을 파악하였다. 이에 실제 도로 여건과 운행환경을 고려한 운행시간 제약조건과 해당 노선의 수요 충족을 위한 시간대별 배차간격 도출 모형을 구축하였고 부산시 10번과 27번 노선을 사례로 모형의 적용성을 검증하였다. 본 연구는 교통카드 및 BIMS (Bus Information Management System)가 제공하는 방대한 자료(Big-Data)로부터 필요 정보를 추출하였으며, 그 과정에서 분석에 필요한 자료와 정보 추출 과정도 요약 제시하였다. 본 연구의 결과는 현실적 운행계획 작성과 향후 보다 정밀한 여건을 고려한 연구에 기여할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 미래형 이동통신 시스템에서 셀 경계와 같이 반송파대간섭전력비 (Carrier-to-Interference Ratio; CIR)가 낮은 열악한 채널 환경에서 하향링크 실시간 트래픽의 전송 성능 개선을 위한 안테나 선택을 이용한 Grassmannian Beamforming 기반의 MIMO-OFDMA (Multi Input Multi Output-Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 시스템을 본 저자들은 제안하고자 한다. 제안된 시스템에서는 Beamforming 적용으로 인한 상향링크로의 과도한 궤환 정보량이 시스템 주파수 효율 성능을 떨어뜨리는 문제점을 보완하기 위해 Codebook 기반의 Grassmannian Beamforming을 적용하고, 이와 더불어 기지국의 모든 송신 안테나를 사용하지 않고 특정 안테나만을 사용하여 Codebook Size를 줄이면서도 주파수 효율 성능을 향상시킬 수 있는 안테나 선택 기법을 제안한다. 제안된 시스템에서는 Beamforming을 수행하기 위해 최대 MRT(Maximum Ratio Transmission) 이득을 가지는 최적의 송신 안테나 조합이 선택된다. 모의실험 결과, 제안된 시스템은 기지국의 모든 안테나를 사용하여 Beamforming을 수행한 경우보다 향상된 주파수 효율 성능을 보이며, 상향링크의 궤환 정보량을 감안하더라도 Pseudo-Orthogonal Space Time Block Code를 사용하는 전형적인 개방루프형 MIMO-OFDMA 시스템에 비해 낮은 CIR 영역에서 월등히 개선된 주파수 효율 성능을 보임을 확인하였다.
국내 스마트시티와 긴급차량 우선신호 제어시스템의 현재 상황과 발전동향을 알아보고, 긴급차량 우선신호 제어시스템의 기존 효과분석과 신호제어시스템의 보안을 위한 국내외 선행 연구 내용을 바탕으로, 긴급차량 우선신호 제어시스템을 구축하고 긴급차량에 실제 적용 및 시험운행을 통해 시간단축의 효과성을 분석하였다. 더불어 실시간 신호시스템 제어의 보안관리 및 안정적인 서비스를 위해 기존 ISMS-P 인증제도와 한국인터넷진흥원 사이버보안 가이드의 보안요구사항과 보안위협 항목에 따른 보안대책의 연관성에 따라 비교하여 맵핑함으로서, 인명구조나 화재 등 긴급상황 발생 시 시민의 소중한 생명과 재산을 지킬 수 있는 골든타임 확보 가능성을 높일 수 있도록 ISMS-P 인증제도의 기술적 통제항목 개선을 제안한다.
최근 빅데이터와 AI를 이용한 연구들이 ICT 분야에서 주요 이슈로 부상하고 있다. 하지만 연구를 위한 빅데이터의 크기가 기하급수적으로 증가하면서 기존 네트워크 방식의 데이터 전송에 대해 사용자들은 빅데이터를 송수신하는데 걸리는 시간은 하드디스크를 복사하여 보내는 시간보다 느리다는 문제를 제기한다. 이에 따라 연구자들은데이터를 고속으로 전송하고, 다양한 네트워크의 구조를 수용할 수 있는 동적이고 유연한 네트워크 기술을 요구한다. SDN/NFV 기술은 네트워크를 프로그래밍하여 사용자들의 요구에 적절한 네트워크를 제공할 수 있는 기술로써, 네트워크의 유연성 및 보안성 문제를 해결할 수 있다. 또한 AI를 수행하는데 있어 문제가 되는 중앙집중적 방식의데이터 처리는 실시간성을 보장할 수 없고, 트래픽이 증가하는 경우 네트워크 지연이 발생한다. 이를 해결하기 위해 중앙집중적 방식을 탈피한 Edge-Computing 기술을 이용하여 해결할 수 있다. 본 논문에서는 SDN, NFV, Edge-Computing 기술에 대한 개념 및 연구 동향에 대해 알아보고, 세 가지 기술을 접목시켜 사용되는 데이터 중심 네트워크 기술 동향에 대해 분석한다.
Won-Hee Lee;Seung-Won Yoon;Da-Hyun Jang;Kyu-Chul Lee
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권3호
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pp.1-10
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2024
해상 운송의 대부분을 차지하고 있는 선박의 경로를 예측하는 연구는 해상의 위험을 사전에 탐지하여 사고를 예방할 수 있다. 도로와 달리 해상에는 신호체계가 따로 존재하지 않고, 교통 관리가 어렵기에 해상 안정성을 위해 선박 경로 예측은 필수적이다. 그러나 선박의 경로 데이터셋의 시간 간격은 통신 장애로 인해 불규칙하다. 본 연구는 이 문제를 해결하기 위해 선박 경로 예측에 적합한 보간법을 사용하여 데이터의 시간 간격을 조정하는 방법을 제시한다. 또한, 선박의 경로를 예측하기 위한 선박 경로 예측 딥러닝 모델을 개발하였다. 본 연구의 모델은 선박의 실시간 경로 정보를 담고 있는 AIS 데이터를 통해 선박의 이동패턴을 파악하여 이후에 위치할 선박의 GPS 좌표를 예측하는 LSTM 모델이다. 본 논문은 선형 보간법을 사용한 데이터 전처리 방법과 선박 경로 예측에 적합한 딥러닝 모델을 제시하고, 실험을 통해 MSE 0.0131, Accuracy 0.9467로 본 논문에서 제시하는 방법의 예측 성능이 우수함을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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