HTTP는 월드 와이드 웹에서 가장 널리 사용되는 프로토콜의 하나로 신뢰성을 제공하기 위해 전송 계층 프로토콜로 TCP를 사용한다. HTTP는 개별적인 파일 요청에 대해 분리된 TCP 연결을 사용하기 때문에 파일 수신에 있어서 불필요한 오버헤드인 헤드-오브-라인 (head-of-line) 블로킹을 유발시킨다. 웹 응용은 일반적으로 전송되는 크기가 작기 때문에 무선 환경에서는 TCP로 인한 핸드오버의 지연이 증가한다. 이에 비해 최근에 제안된 SCTP(stream control transmission protocol)는 멀티-스트리밍과 멀티-호밍과 같은 매력적인 기능을 갖고 있다. SCTP의 이러한 기능들은 TCP의 헤드-오브-라인 블로킹을 제거하고, 무선 환경에서 TCP의 핸드오버 지연을 줄이는 것으로 기대되고 있다. 평균 응답 시간은 대부분의 웹 응용에 있어서 중요한 측정 요소이다. 본 논문에서는 NS-2 시뮬레이터를 이용하여 유무선 인터넷 환경에서 SCTP와 TCP의 평균 응답 시간을 비교하였다. 이를 위해, 유선 환경에서는 패킷 손실률, 대역폭, RTT(Round Trip Time) 및 웹 객체의 개수의 변화에 따른 평균 응답 시간이 비교되었고, 무선 환경에서는 이동속도 및 반경의 크기에 따른 평균 응답 시간과 패킷 손실률이 비교되었다. 시뮬레이션 결과는 SCTP가 TCP의 평균 응답 시간을 감소시키는 것으로 나타났다.
과부하 및 단일장애점(Single Point of Failure), 경로 비최적화, 망 확장성 등의 문제점을 가지고 있는 기존 중앙 집중형 이동성 관리 프로토콜들의 문제점을 해결하기 위해 최근 IETF를 중심으로 분산 이동성 관리 방안이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 망기반 부분분산형 이동성 관리 메커니즘 pDMMv6를 제시하고, 시뮬레이션을 통해 다양한 사용자 트래픽 환경에서 기존의 PMIPv6 및 MIPv6 프로토콜과의 성능 비교를 수행하였다. 성능분석 결과로는 UDP 트래픽의 전송율, 단대단 패킷 전송지연시간, 신호 메시지 바인딩 지연시간, 노드별 CPU 점유율 및 다양한 서버-클라이언트 TCP 응용에 따른 응답시간(웹 브라우징, 이메일 송수신, 텔넷 원격접속, FTP 파일전송, 데이터베이스 액세스 등)들을 제시하였다.
서버 재설정 시스템은 분산된 환경 하에서 동일한 콘텐츠를 복사하여 사용자의 콘텐츠 요청이 생겼을 때 빠르게 콘텐츠를 제공함으로써 CSN(Client-Server Network) 시스템보다 효과적으로 서비스를 제공한다. 많은 복제서버가 지역적으로 넓게 퍼져있기 때문에 사용자의 정보를 참고하여 최적이라고 판단되는 복제서버를 지정해주는 것이 중요하며, 경로 재설정기가 효과적으로 구축이 되었을 때 사용자에게 유연하게 콘텐츠를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 의사결정 트리 기법을 통해 사용자에게 적합한 후보 복제서버 리스트를 생성하고 생성된 리스트 내에 속하는 복제서버의 가용율을 고려하여 최적의 복제서버를 선택한다. 또한, 복제서버의 정보 갱신을 위해 발생되는 복제서버와 경로 재설정기의 반복적인 통신 메시지를 줄이기 위해 각 복제 서버의 가용율을 예측하여 경로 재설정기의 부하와 네트워크의 사용을 줄여주는 가용율 기반의 서버 재설정 시스템을 제안한다. 이렇게 제안된 시스템을 통해 선택된 복제서버의 경로를 사용자에게 통보해 주면, 사용자는 직접 복제서버로 접속을 함으로써 사용자는 효율적으로 콘텐츠를 제공받을 수 있다.
최근 몇 년 동안 무인비행체는 다양한 산업 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나, 무인비행체에 대한 의존도가 급격하게 높아짐에 따라 무인비행체의 보안과 안전에 대한 우려가 커지고 있다. 현재 무인비행체의 제어권을 탈취하거나 웹 애플리케이션에서 무인비행체와 통신할 수 있는 권한을 탈취하는 등 다양한 취약점들이 공개되고 있다. 하지만, 무인비행체의 보안과 관련된 연구가 많이 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 실제 환경과 유사한 HITL 시뮬레이션 환경에서 무인비행체의 패킷 데이터를 수집하여 패킷 데이터가 정상 데이터인지 비정상 데이터인지 판단하는 연구를 진행하였다. 또한, 본 논문에서는 모델링 과정에서 Computation Cost를 줄이고 데이터 해석의 용이성을 높이는 방법과 정상 데이터만을 학습하여 비정상 데이터를 탐지하는 기계 학습 기반 이상 탐지 모델 및 최적화된 하이퍼 파라미터값을 제안한다.
제조공정 내의 센서 및 계장기기로 부터의 실시간 데이터를 웹 상에서 제공하기 위해 XML(eXtensible Markup Language)에 기반한 통신 서비스 모델을 제안하였다. HTML(Hyper Text Markup Language)은 웹상에 비실시간 멀티미디어 데이터를 표현하는 데는 적합하나 제조 공장에서 발생되는 실시간 데이터를 표현하는 데는 적합하지 못하다. 인트라넷 환경에서 프로세스 데이터의 XML 기반 웹 서비스 적용을 위해 시스템 설계 기준을 제공을 목적으로 통신 서비스의 실시간 성능에 대해 평가하였다. 데이터 표현을 위한 XML스키마를 제안하고 메시지 길이 증가로 인한 전송 지연과 원 데이터를 정의된 XML 표현으로 변환하는 과정에서 발생하는 처리 지연의 측면에서 시뮬레이션에 의해 성능을 평가하였다. 시뮬레이션에서 XML로의 변환 기능을 수행함에 있어 두 가지 형태의 구현 구조를 가정하였다. 하나는 데이터의 변환이 데이터가 계측기에서 SCC(Supervisory Control Computer)로 전송된 이후 SCC에서 수행되는 구조이고 다른 하나는 데이터가 SCC로 전송되기 전에 계측기에서 변환 과정이 수행되는 구조이다. 두 구조 각각에 대해 20%, 50%, 80%의 부하와 6종의 메시지 길이의 조건 각각을 변화시키면서 성능을 평가하였다. 실험 결과는 Ethernet 100BBaseT 네트워크에서 총 트래픽이 7 Mbps 이하인 시스템에서 적용이 가능함을 보여 주었다.
최근 웹 기반의 적응적 스트리밍 서비스인 DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)가 주목 받고 있다. 그러나 기존 DASH 환경에서 네트워크와 버퍼 기반의 품질 조절 기법은 콘텐츠의 VBR (Variable Bit Rate) 특성을 고려하지 않아 세그먼트 처리량의 변화가 크며 이로 인해 잦은 품질 변화, 영상의 끊김과 같은 사용자 체감품질이 저하되는 문제점을 발생시킨다. 본 논문에서는 DASH 환경에서 사용자 체감품질을 향상시키기 위해 C-DASH (Content Characteristics based Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 기법을 제안한다. C-DASH 기법은 세그먼트의 처리량과 버퍼 상태, 그리고 콘텐츠의 세그먼트 크기를 고려하여 끊김 없고 비디오 품질 변화가 적은 품질 조절을 수행한다. 실험 결과를 통해 제안한 기법이 기존 품질 조절 기법들에 비해 사용자 체감품질을 향상시킴을 확인하였다.
본 논문에서는 학습자와 교수자간의 상호작용을 극대화하여 웹 상에서 효과적인 학습이 일어날 수 있도록 하는 기초전기회로 가상실험실을 자바 애플릿을 이용하여 구현하였다. 제안된 가상 실험실은 크게 실험원리학습실, 모의실험학습실, 자바가상실험학습실 및 가상실험실 관리 및 평가시스템으로 구성되어 있어 학습자로 하여금 흥미를 유발하여 전기회로실험을 간단한 마우스 조작만으로 수행하여 예비실험 결과를 데이터베이스에 저장하여 PHP를 이용하여 예비보고서 형태로 작성하여 학습자로 하여금 출력하여 프린트할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 구현된 효율적인 기초전기회로 가상실험실은 수많은 방법중의 하나로써 향후 많은 수정과 보완이 이루어지리라 기대하며 기존의 교육시스템에서 발생되는 문제를 상당부분 보완할 수 있을 것으로 생각된다.
본 논문에서는 웹캠을 이용하여 사용자의 안면 또는 손동작을 인식하고, 그 제스쳐가 나타내는 감성(희노애락)을 플래시 콘으로 표현하여 상대방에게 전송하는 감성 메신저를 구현한다. 이 메신저는 안면 인식 모듈과 손동작 인식 모듈, 메신저 모듈로 구성된다. 안면 인식 모듈에서는 눈, 입의 각 영역을 이진 영상으로 변환하여 눈과 입의 모양 변화에 따라 윙크, 입맞춤, 하품 등을 인식한다. 또한 손동작 인식 모듈에서는 인식한 손가락 수에 따라 가위-바위-보로 인식한다. 메신저 모듈은 안면 인식 모듈과 손동작 인식 모듈에서 인식한 윙크, 입맞춤, 하품과 가위-바위-보를 플래시 콘으로 표현하여 상대방에게 전달한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 감성 메신저의 CPU 점유율이 최소임을 검증한다. 또한 감성 메신저의 손동작 인식 모듈의 성능이 안면 인식 모듈에 비해 우수함을 보인다.
코로나바이러스 감염은, 21세기, 아무리 현대 의학이 발전하였지만, 특별한 약이나 치료제가 없는 매우 난감한 상황이다. 그러므로, 세계 여러 나라에서, 코로나바이러스를 일차적으로 간단하게 파악하기 위해서, 유동 인구가 많이 이동하는 기차역, 버스터미널, 공항 터미널에는 발열 측정용 적외선 카메라가 설치하고, 이른 시간에 비접촉식 체온계를 사용해서, 37.5 도 이상의 고열로 분류되면, 코로나바이러스 감염 의심 환자로 1차 판단하고 있다. 그러나, 발열 측정 적외선 체온계는 체온측정 신뢰도가 75- 80% 정도이므로, 신뢰도를 높이는 방안을 간구해야만 된다는 지적이 많이 나오고 있다. 본 논문에서는, 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 적외선 체온측정 신뢰도를 향상하게 시키기 위해서, 체온 조건, 기침 조건, 혈압 조건, 당뇨 조건, 산소포화도 조건, 맥진 조건, 설진 조건을 이용해서, 기계학습 기반 및 fuzzy 추론 기반, 코로나바이러스 감염조건 위험도를 예측하는 알고리즘을 제안하고 모의실험 하였다.
기후변화로 인하여 전 세계적으로 이상기후가 진행되고 있다. 우리나라의 경우 홍수와 가뭄 등의 이상 강수가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인한 비점오염물질의 유출과 집적이 발생하고 있다. SWAT (Soil and Water Assessment Tool)과 HSPF (Hydrological Simulation Program)등의 다양한 모델이 비점오염의 유출을 모의하기 위하여 활용되고 있으나, 농장 단위에서 유역 단위까지 다양한 대상지역에 대한 장기 모의와 BMP적용에 따른 효율평가가 어려운 실정이다. Texas A&M Agrilife Research에서 개발한 APEX(Agricultural Policy Environmental eXtender model) 모형의 경우, 농장 단위에서 유역 단위의 대상지역에 대하여 최대 100년까지 일단위 모의가 가능한 특징이 있다. 하지만 APEX 모형은 개발된지 상당한 시간이 지났으며, 데스크탑 기반의 모형이므로 다양한 플랫폼에서의 활용이 어려운 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 1. 기존 데스크탑 기반의 APEX 모형을 웹에서 구동할 수 있도록 웹 기반 시스템을 구축하였으며, 2. 양분유출에 대한 모의 평가가 가능하도록 결과를 시스템화하는 모듈을 추가하였다. 또한, 3. 웹 기반 APEX 모형의 활용도를 위하여 최적관리기법을 적용할 수 있는 모듈을 개발 및 추가하였다. 본 연구의 결과는 향후 농업비점오염원 지역의 양분유출을 확인·예측하고 관리하기 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대하며, 최적관리기법을 활용한 저감 정책을 수립하기 위한 평가도구로 활용될 수 있을 것이다. 또한, 기존 데스크탑 기반의 모형을 웹 기반으로 이전하였으므로, APEX 모형 혹은 다른 데스크탑 기반 모형들의 웹 이전을 통한 사용자 편의성 증대를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 아울러 본 연구의 결과는 APEX 모형의 작물 매개변수가 국내 환경에 최적화 되어있지 않으므로 정확한 BMP 저감효과 모의에는 한계가 있으므로, 이에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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