최근 각광받고 있는 연구분야 중 하나인 Internet of Things (IoT)은 사물들이 네트워크 상에 연결되어 있는 있는 컴퓨팅 환경으로, 이 환경을 구성하는 여러 IoT 디바이스들이 협업을 통해 사용자에게 유용한 기능을 제공할 수 있는 장점이 있다. IoT 디바이스의 제한된 배터리 수명, 이동성과 같은 동적인 특성으로 인해 IoT 디바이스의 상태는 계속해서 변하게 되며, 이로 인해 IoT 디바이스를 관리하는 데에 어려움이 있다. 본 논문에서는 IoT 디바이스의 동적인 특성에 의한 IoT 디바이스 관리 문제를 도출하고 이를 해결하기 위한 디바이스 관리 프레임워크를 제안한다. 그리고, 디바이스 검색, 디바이스 상태 확인, 디바이스 선택 및 연결, 그리고 디바이스 교체를 포함한 네 가지의 기법을 제시한다. 또한 제시된 기법들을 기반으로 디바이스 관리 프레임워크를 구현하고 실험을 통하여 제안한 기법들의 실효성을 검증한다.
웹 정보체계에서 여러 가지 다양한 종류의 정보자원을 보다 효과적으로 관리하기 위하여, 인터넷 정보를 기술하고 있는 서로 다른 메타데이터 표준들간의 상호운용성 문제가 점차 중요한 비중을 차지하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 IFLA의 FRBR, INDECS, ABC 모델 등의 상호연동 모델들을 비교·분석함으로서, 다양한 형태의 메타데이터간의 상호연동을 위한 새로운 방식의 상호운용성 모델을 개발, 제안하였다. 리소스모델의 기본·메타데이터 항목 요소들로부터 중심이 되는 개체(core entity)와 이와 연관된 주요 사건(core event)들을 식별하고. 이를 리소스중심 중간모델과 이벤트중심 중간모델로 변환(swapping)하는 과정을, 구체적인 방법을 제시함으로써, 이들 모델간 전환 방법을 명확하게 제시하였다.
최근에 웹 서비스는 비즈니스 간 e-commerce 응용을 위한 중요한 기술이 되었다. 시장적시성이 요구되는 비즈니스 관점에서, 동적 진화는 예측 불가능하고 자주 변화하는 비즈니스 요구사항에 대응할 수 있는 유연성을 제공한다. OWL-S는 OWL에 기반 한 서비스 온톨로지 언어이다. OWL에 의해 제공되는 의미성은 서비스의 발견, 수행, 조합의 자동화를 제공한다. 본 논문에서는 OWL-S를 이용하여 서비스지향 애플리케이션의 동적 진화를 지원하기 위한 프레임워크를 제안한다. 본 프레임워크에서는 표준 요구사항 분석 방법인 유즈케이스를 확장한 요구사항 개념과 활동도로의 매핑을 정의한다. 그리고 프로토타입을 구현하여 프레임워크의 유효성을 보인다.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제13권2호
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pp.51-59
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2012
Piezoelectric langasite crystals have superior properties such as high temperature performance and high quality Q and can be applied in combustion pressure sensors and surface acoustic wave (SAW) filters. Crystal growth, crystal structure and properties of langasite group are reviewed, and the mechanism of piezoelectricity of langasite is presented based on the crystal structure and deformation under high pressure. Finally, for the discovery of new piezoelectric materials, this paper presents the role of the framework, and recommends the search of framework crystal structure, because the characteristic of the mechanism exists on the framework of the crystal structure.
Intelligent remote learning system is a system that incorporate communication technology and others : a database engine, an intelligent tutorial system. Learners can study by themselves through the intelligent tutorial system. The existence of a communication, database and artificial intelligence enhance the capability of IRLS. According to Parsaye, an intelligent databases should have the following features : 1) Knowledge discovery. 2) Data integrity and quality control. 3) Hypermedia management. 4) Data presentation and display. 5) Decision support and scenario analysis. 6) Data format management. 7) Intelligent system design tools. I hope that this research of framework for IRLS paves for the future research. As mentioned in the above, the future work will include an intelligent database, self-learning mechanism using neural network.
This paper proposes an OSGi Gateway based framework for ubiquitous computing home networks, presents an example of a service discovery procedure based on this architecture, and identifies some key challenges for the implementation of ubiquitous computing home networks.
소셜 네트워크, 웹 페이지 링크, 교통 네트워크 등과 같은 최근의 네트워크들은 노드와 에지의 수가 방대한 빅 데이터이다. 소셜 네트워크 서비스나 네비게이션 서비스와 같이 이와 같은 네트워크를 이용하는 애플리케이션이 많아지고 있다. 대용량 네트워크는 전체를 메모리에 적재할 수 없어, 기존의 네트워크 분석 기술을 활용할 수 없다. 최근 대용량 그래프의 효율적 탐색을 제공하는 RDB 기반 연산자들이 프레임워크(Frontier-expand-merge framework, FEM)로 제안되었다. FEM은 효율적인 최단 경로 탐색을 위해 부분 최단 경로를 저장하는 RDB 기반의 인덱스 테이블을 구축하였다. 그러나 FEM의 인덱스 테이블은 최단 경로에 포함될 확률보다 인덱스의 거리에 의해 결정되기 때문에 인덱스 테이블 참조율이 떨어진다. 본 논문에서는 효율적인 최단 경로 탐색을 지원하는 인덱스 참조율이 높은 차수가 큰 노드들을 이용한 인덱스 테이블 구축 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 인덱스 테이블 구축 기법이 실세계 데이터 셋에서 효율적인 최단 경로 탐색을 지원함을 보인다.
서비스 검색 프로토콜은 네트워크에서 특정 서비스나 자원의 검색할 수 있는 소프트웨어 컴포넌트이다. IETF에서 정의된 SLP는 IP 기반 네트워크에서 자동적인 서비스 검색을 지원하기 위한 프레임워크이다. 자동적인 서비스 검색 기법은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 아주 중요한 요소이다. 본 논문은 유무선 환경의 이동성을 제공하는 AMAAM 프로토콜에 기반 하는 서비스 검색 구조인 SLPA를 제안한다. AMAAM은 MANET에서 취합 기반 Mobile IP를 구현한 프로토콜이다. SLPA에서 SLP의 디렉터리 에이전트 역할을 AMAAM의 이동성 에이전트에 할당하였다. 이동성 에이전트는 SLP의 디렉터리 에이전트의 광고와 Mobile IP의 이동성 에이전트의 광고를 모두 포함하는 이동성 에이전트 광고 메시지를 주기적으로 비컨신호를 발송 한다. SLPA의 기능적 정확성과 서비스 검색의 유비비용 오버헤드를 평가를 위하여 ns-2와 AODV-UU를 이용하여 실험을 한다. 그리고 실험결과를 통하여 제안하는 구조의 정확성을 보이고 성능 결과를 분석한다.
e-비즈니스 프레임워크에서 가장 핵심적인 역할을 담당하는 것은 e-비즈니스 수행에 필요한 모든 메타데이타 정보들을 관리하는 레지스트리이다. 그러나, 실제적인 e-비즈니스 적용은 아직까지 어렵다. 즉 e-비즈니스 정보들은 물리적 또는 논리적으로 분산되고 이질적인 레지스트리들 안에 저장/관리되며 , 저장된 정보에 대해서는 키워드 기반의 검색 방법을 이용한다. 이것은 실제 e-비즈니스 수행에 있어서 거래에 필요한 비즈니스 정보 검색의 어려움을 제공한다. 이러한 문제점에 대한 인식은 확산되고 있으며, 이를 해결하기 위한 분산된 다양한 레지스트리의 통합과 체계적인 e-비즈니스 정보의 정의 및 지능적인 발견 기술의 적용이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 지능형 통합 e-비즈니스 레지스트리 시스템을 제안하였으며, 레지스트리 시스템들간의 통합 기능을 제공하는 레지스트리 통합 질의 관리기를 구현하였다. 또한, 향후 개발 할 지능형 레지스트리 에이전트 시스템의 구조를 정의하였다.
최근 들어 소프트웨어의 복잡도와 규모의 증가와 함께 테스트의 중요성 또한 증대되고 있다. 테스트는 QA(Quality Assurance) 기간에 한정되지 않고 개발 기간에 꾸준히 적용 되어 자주 수행될수록 높은 품질 향상을 기대할 수 있다. 하지만, 지금까지 대다수의 테스트는 QA과정에 국한 되어 반복적이고 비 능률적인 매뉴얼 테스트 방법을 위주로 진행 되고 있다. 이는 코드 변경에 대해 효과적으로 회귀 테스트(Regression Test)를 수행할 수 없음을 의미하며 결과적으로 테스트를 자주 수행할수록 비용이 급격하게 증가하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위한 테스트 자동화 프레임워크(Framework)를 제안하고자 한다. 제안된 테스트 프레임워크는 테스트 테이블을 바탕으로 테스트를 가시적으로 설계할 수 있는 기능을 제공하며 스크립트 및 코드 작성을 최소화하여 적은 비용으로 빠른 시간 안에 테스트 자동화를 구현할 수 있도록 도와준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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