고정밀 지도의 갱신은 정사영상 또는 점군 데이터 등을 원천 자료로 하여 기하 정보를 우선적으로 수정한 이후 지도를 구성하는 공간객체들 간의 연관관계를 재정립하는 방식으로 진행된다. 이러한 일련의 과정들은 기하 정보를 처리하는 데에 많은 시간을 소요하므로 차량의 실시간 경로 계획(Real-time route planning)에 빠르게 적용되기 어렵다. 따라서 이 연구에서는 그래프 구조를 활용하여 경로 계획을 위한 도로 연결구조를 우선적으로 업데이트 하는 방식 및 도로 네트워크의 특징을 고려한 그래프 구조의 저장 유형을 제안하였다. 또한 제안된 방법을 실제 도로 자료에 적용해 봄으로써 실시간 경로 정보 전송 시의 활용 가능성에 대해 검토하였다.
본 연구는 국가 R&D 관리의 효율성을 개선하여 행정 부담을 최소화하고, 연구자·서비스 중심으로의 투명한 연구환경을 조성하기 위하여, 국가연구개발사업 연구지원시스템에 컨소시엄 블록체인을 데이터베이스로 활용하는 방안을 제시하였다. 구체적으로 데이터를 특성에 따라 분류하여, 첫째, 무결성과 투명성이 요구되는 데이터는 블록체인에 저장하는 방안, 둘째, 기밀성과 수정 및 삭제가 요구되는 데이터는 데이터베이스에 저장하는 방안, 셋째, 기밀성·무결성·투명성이 동시에 요구되는 데이터는 원본은 데이터베이스에 저장하고, 해당 데이터의 해시값은 블록체인에 별도로 저장하는 방안을 제안하였다. 블록체인 연구지원시스템을 활용하면 시스템의 안정적인 운영과 연구관리 전문기관 간 신속한 정보 공유가 가능하여, 행정 업무 부담 완화, 프로세스의 투명성 제고, 정보의 비대칭성 해소, 데이터 무결성·가용성·기밀성 확보 등의 효과를 창출할 수 있다.
Liu, Jianqi;Wang, Qinruo;Wan, Jiafu;Xiong, Jianbin;Zeng, Bi
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권5호
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pp.1014-1035
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2013
With recent advances in wireless communication and low-power miniaturized biomedical sensor and semiconductor technologies, wireless body area networks (WBAN) has become an integral part of the disaster aid system. Wearable vital sign sensors can track patients' status and location, thus enhancing disaster rescue efficiency. In the past few years, most of the literatures in the area of disaster aid system based on WBAN have focused on issues concerning wireless sensor design, sensor miniaturization, energy efficiency and communication protocols. In this paper, we will give an overview of disaster aid, discuss about the types of network communication as well as outline related issues. We will emphasize on analyzing six key issues in employing the disaster aid system. Finally, we will also highlight some of the challenges that still need to be addressed in the future in order to help the disaster aid system be truly and widely accepted by the public.
기존의 USN 실시간 모니터링 시스템은 데이터를 수신받아 별도의 서버 시스템에 데이터베이스를 구성하여 정보를 처리하였으나, 최근의 IoT 및 WoT 기술의 대두로 인해 기존의 USN 환경에 새로운 Social Web of Things(SWoT) 개념을 도입하면 소셜 네트워크 서비스(SNS) 상에서 비용 효율적이고 통합적인 관리, 공유, 접근을 가능케 할 수 있다. 본 연구에서는 응급상황 전파에 PUSH 메시지 서비스를 접목하여 전달 시간을 단축시키고, 별도의 서버 구축 없이 SNS가 제공하는 부가 기능만으로 동작하는 모니터링 시스템을 구성 및 구현함으로써 기존 SWoT 기반의 실시간 모니터링 시스템의 단점을 극복할 수 있는 개선형 모델을 제안하고 검증한다.
디지털 정보량의 증가 추세에 맞추어 네트워크를 통해 자신의 데이터를 원격 저장소에 저장하고, 이를 다양한 디바이스를 통해 언제 어디서나 접근할 수 있는 클라우드스토리지 서비스가 등장하게 되었다. 이는 기존에 데이터를 휴대하기 위해 사용되던 이동식 저장매체와 달리 저장용량의 크기 제한이 없고, 저장매체를 소지해야 하는 문제점이 없어 많은 사용자로부터 사용되고 있다. 이러한 클라우드 스토리지에 여러 사용자의 데이터가 저장됨에 따라 클라우드 스토리지의 신뢰성 문제가 이슈화 되고 있다. 비윤리적인 관리자 및 공격자로부터 클라우드에 저장된 데이터를 안전하게 보호하기 위해 다양한 암호 기술을 클라우드 스토리지에 적용하려는 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 검색가능 암호기술은 사용자가 저장하고자 하는 데이터를 직접 업로드하고, 해당 자료를 필요에 따라 공유 하고, 공유대상이 변화되는 클라우드 스토리지 환경에서 비효율성을 가지고 있어 실제 서비스에 적용하기 힘든 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경을 고려하여 검색 가능한 암호화 색인 생성 및 이를 재암호화해 다른 사용자와 안전하게 공유할 수 있는 색인 관리 기법을 제안한다.
Advancements in automobile industries and the communication technologies caused VANET (Vehicular Ad Hoc NETwork) to evolve to VANET-based clouds before its deployment. It is more likely that VANET clouds will replace the traditional VANET in the deployment phase. It is to be noted that an abrupt deployment is out of question because it would require mass of resources and money to do so; instead incremental deployment is more ideal. In this paper, we aim at the incremental deployment phase of VANET clouds and focus on the well-established public transport networks. Data aggregation is one of the essential aspects in traditional VANET and has been researched for quite long time. However the previously proposed schemes are still controversial. Keeping in mind the time and space prediction of public buses, we leverage these buses as potential aggregators and MG (Mobile Gateways) in VANET clouds. Buses gather cooperative whereabouts information from neighbors, aggregate that information, disseminate it to the neighbor MGs and also send it to the cloud for storage and for services exchange. In our proposed scheme, we believe that the dissemination will be effective and cover most of the urban area since at any instant of time; buses cover most part of the urban areas. Besides, the effective transmission range is higher due to tall buses.
이 논문에서는 기계학습 워크로드의 특징을 분석하고 이를 기반으로 기계학습 워크로드의 성능 향상을 위한 분산 인-메모리 캐싱 기법을 제안한다. 기계학습 워크로드의 핵심은 모델 학습이며 모델 학습은 컴퓨팅 집약적 (Computation Intensive)인 작업이다. 쿠버네티스 기반 클라우드 환경에서 컴퓨팅 프레임워크와 스토리지를 분리한 구조에서 기계학습 워크로드를 수행하는 것은 자원을 효과적으로 할당할 수 있지만, 네트워크 통신을 통해 IO가 수행되야 하므로 지연이 발생할 수 있다. 이 논문에서는 이런 환경에서 수행되는 머신러닝 워크로드의 성능을 향상하기 위한 분산 인-메모리 캐싱 기법을 제안한다. 특히, 제안하는 방법은 쿠버네티스 기반의 머신러닝 파이프라인 관리 도구인 쿠브플로우를 고려하여 머신러닝 워크로드에 필요한 데이터를 분산 인-메모리 캐시에 미리 로드하는 새로운 방법을 제안한다.
기상 자료 미계측 지점의 단기 강우 예보 모형을 개발하였다. 본 연구 모형은 강우 모의 모형, 기상학적 동질성, 그리고 기상 변수 예측 및 추정에 관한 몇 가지 가정을 전제로 하였으며 강우의 예보에는 칼만 필터 기법을 사용하였다. 기존 모형의 방정식은 수운적 크기 분포(HSD)가 강우 강도에 종속이므로 강우량에 대하여 비선형이다. 본 연구 모형의 방정식은 HSD를 구름층 저류량의 함수로 구성함으로써 강우량에 대하여 비선형이다. 본 연구 모형의 방정식은 HSD를 구름층 저류량의 함수로 구성함으로써 강우량에 대하여 선형화되었다. 또한 기상 입력 변수는 경험 모형에 의하여 예측되었다. 본 연구 모형을 대청댐 유형의 호우 사상에 적용하였다. 그 결과 예보 및 실측 강우 강도간의 평균 자승 오차는 0.30~1.01 mm/hr이었다. 이 결과로 미루어 볼 때, 본 연구 모형에 수반된 가정은 합리적이며 본 연구 모형은 기상 자료 미계측 지점에서 강우를 단기 예보하는데 유용하다고 판단된다.
빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 시대가 오면서 데이터 사용량이 점점 증가하고 있고 이러한 빅데이터를 신속히 처리하기 위한 시스템들이 개발되고 있다. 그 중 데이터를 저장하기 위한 시스템으로 분산 파일 시스템이 널리 사용되고 있다, 이러한 분산 파일 시스템 중에는 글러스터 파일 시스템(GlusterFS)이 있다. 또한 기술의 발달로 고성능 장비인 Nand flash SSD (Solid State Drive)의 가격이 하락함에 따라서 데이터센터로 도입이 증가되는 추세이다. 따라서 GlusterFS에서도 SSD를 도입하려고 하지만, GlusterFS는 하드디스크를 기반으로 설계되었기 때문에 SSD를 이용했을 시 구조적인 문제로 성능 저하가 발생하게 된다. 이러한 구조적인 문제점들에는 I/O-cache, Read-ahead, Write-behind Translator들이 있다. 랜덤 I/O에 장점이 있는 SSD에 맞지 않는 기능들을 제거함으로써, 4KB 랜덤 읽기의 경우 255%까지의 성능 향상 결과와, 64KB 랜덤 읽기의 경우 50%까지의 성능 향상 결과를 얻었다.
최근 클라우드 컴퓨팅의 발전에 따라, 데이터베이스 아웃소싱(Outsourcing)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 무선 통신 기술 및 모바일 기기의 발전으로 인해 위치 기반 서비스를 이용하는 사용자의 수가 증가하였다. 따라서 개인 또는 소규모의 사업자는 데이터 저장 및 관리 비용을 줄이기 위해 그들의 공간 데이터를 위치 기반 서비스 제공자에게 아웃소싱 한다. 그러나 사용자의 위치 정보는 시간대별 방문 장소 및 개인 정보를 지니고 있기 때문에, 이에 대한 허용되지 않은 접근 시 개인 정보 유출 문제가 발생한다. 따라서 위치 정보 아웃소싱을 위한 개인 정보 보호 연구가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 아웃소싱 환경에서 도로네트워크를 고려한 암호화된 공간 데이터베이스 기반 k-최근접점 질의 처리 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 기법은 데이터베이스 아웃소싱을 위해 위치 데이터를 네트워크 거리 정보로 변환 및 암호화한 가공데이터를 생성하여 이를 서비스 제공자에게 전송한다. 또한, 전처리 과정을 통해 네트워크 노드와 POI 거리를 미리 저장하여 네트워크 탐색을 빠르게 수행하며, 질의 수행 시 최근접 대표 POI 및 암호화된 거리 정보를 이용하여 질의 결과 후보 집합을 탐색한다. 마지막으로, 질의 영역 재설정 과정을 통해 불필요한 후보 탐색을 줄임으로써 효율적으로 POI를 탐색한다. 마지막으로, 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 방법에 비해 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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