유비쿼터스 주차관리를 위한 차량충돌 검증시스템

마테오로미오 ( Romeo Mark A. Mateo ),양현호 ( Hyunho Yang ),이재완 ( Jaewan Lee ) 한국인터넷정보학회 2011 인터넷정보학회논문지 Vol.12 No.5

WSN기반 주차관리 시스템에서 대부분의 연구는 주차장에서 사건을 통제하기 위해 무선 센서를 이용하지만, 주차장에서의 차량충돌에 대한 연구는 거의 수행되지 않았다. 시간에 따른 자세한 차량의 위치는 충돌 사건을 분석하는데 매우 중요하다. 본 연구는 주차장에서 차량 충돌사건을 감지하여 분석하고, 이를 차주에게 통보하는 충돌감지 방법을 제시한다. 차량의 위치 및 이동 방향을 감지하기 위해, 움직임 센서로부터의 정보를 활용하며, 빠른 OBB 교차 테스트를 사용하여 검증을 위한 객체를 추적한다. 성능평가 결과 위치추적 기법은 센서를 추가함에 따라 좀 더 정확함을 보였고, 제안한 OBB 충돌 테스트가 일반적인 OBB 교차테스트에 비해 속도가 향상됨을 나타내었다. Most researches in WSN-based parking management system used wireless sensors to monitor the events in a car parking area. However, the problem of car collisions in car parks was not discussed by previous researches. The car position details over time are vital in analyzing a collision event. This paper proposes a collision verification method to detect and to analyze the collision event in the parking area, and then notifies car owners. The detection uses the information from motion sensors for comprehensive details of position and direction of a moving car, and the verification processes an object tracking technique with a fast OBB intersection test. The performance tests show that the location technique is more accurate with additional sensors and the OBB collision test is faster compared to a normal OBB intersection test.

클라우드 시스템의 지능적인 자원관리를 위한 적응형 부하균형 기반 그룹화 기법

마테오로미오 ( Romeo Mark A. Mateo ),양현호 ( Hyunho Yang ),이재완 ( Jaewan Lee ) 한국인터넷정보학회 2011 인터넷정보학회논문지 Vol.12 No.3

클라우드 시스템에 대한 현재의 연구들은 대규모 시스템 구현에 있어서 클라우드 구성요소들 간의 적절한 상호작용에 집중되어 있다. 그러나 이러한 시스템들은 속성을 기반으로 한 유사한 서비스 제공자들을 그룹화 하거나 효율적인 자원공유를 향상시키기 위한 지능적인 부하분산과 같은 지능적 기법을 제공하지 않는다. 본 논문은 클라우드 제공자를 그룹화하여 효율적인 서비스 가상화를 제공하여 서비스 프로비저닝을 향상시킨다. 클러스터 분석에 기반한 클라우드 서비스 제공자의 그룹화는 유사하거나 관련된 서비스를 하나의 그룹으로 만든다. 동적인 부하 균형화는 클라우드 시스템의 서비스 프로비저닝을 지원하며 동적인 기법을 사용하여 그룹내에서 부하분산을 담당한다. 제안한 가상화 기법(GRALB)은 다른 기법에 비해 메시지 오버헤드나 성능 면에서 좋은 결과를 보였다. Current researches in the Cloud focus on the appropriate interactions of cloud components in a large-scale system implementation. However, the current designs do not include intelligent methods like grouping the similar service providers based on their properties and integrating adaptive schemes for load distribution which can promote effective sharing of resource. This paper proposes an efficient virtualization of services by grouping the cloud providers to improve the service provisioning. The grouping of cloud service providers based on a cluster analysis collects the similar and related services in one group. The adaptive load balancing supports the service provisioning of the cloud system where it manages the load distribution within the group using an adaptive scheme. The proposed virtualization mechanism (GRALB) showed good results in minimizing message overhead and throughput performance compared to other methods.

유비쿼터스 센서네트워크를 위한 퍼지시스템 기반 적응형 센싱

마테오로미오 ( Romeo Mark A. Mateo ),이재완 ( Jaewan Lee ) 한국인터넷정보학회 2008 인터넷정보학회논문지 Vol.9 No.3

무선 센서네트워크는 효율적인 자료처리 및 유비쿼터스 시스템 구현을 위해 여러 응용에서 사용되고 있다. 그러나 무선 센서네트워크에 기반 한 최근 주차관리시스템 연구에서는 적응형 센싱이나 효율적인 자료처리 기법은 거의 고려되지 않고 있다. 주차관리응용에서의 성능은 이러한 분산된 컴퓨팅장비들의 효율적인 구현에 연향을 받는다. 이 논문은 주차관리 유비쿼터스 네트워크 시스템을 위해 퍼지 무선센서를 이용한 적응형 센싱기법을 제시한다. 효율적인 주차탐색을 위해 퍼지추론시스템이 센서에 탑재된다. 또한 자동차 주차공간의 환경변화에 적응을 위해 새로운 값을 각 센서에 무선으로 전송하는 규칙기반 적응형 모듈을 제시한다. 실험결과 제안한 퍼지기반 무선센서가 일반적인 무선센서에 의해 수집하는 방법에 비해 우수한 처리율과 적은 지연시간을 보였다. Wireless sensor networks are used by various application areas to implement smart data processing and ubiquitous system. In the recent research of parking management system based on wireless sensor networks, adaptive sensing and efficient data processing are not considered. The effectiveness of implementing these distributed computing devices affects the performance of the applications in parking management. This paper proposes an adaptive sensing using fuzzy wireless sensor for the ubiquitous networks of parking management system. The fuzzy inferencesystem is encoded in the sensor for efficient car presence detection. Moreover, a rule base adaptive module is proposed which wirelessly transmit the new values to each sensor for adapting the environment of car park area. The result of experiments shows that the fuzzy wireless sensor provides more throughputs and less time delays compared to a normal method of data gathering by wireless sensors.

클라우드 시스템에서 소셜 시멘틱 웹 기반 협력 프레임 워크

마테오로미오 ( Romeo Mark A. Mateo ),양현호 ( Hyunho Yang ),이재완 ( Jaewan Lee ) 한국인터넷정보학회 2012 인터넷정보학회논문지 Vol.13 No.1

클라우드 서비스는 비즈니스 향상을 위해 사용되며, 특히, 고객 관리에서는 고객 서비스 향상을 위한 툴로서 소셜 네트워크를 사용한다. 그러나 대부분의 클라우드 시스템은 시멘틱 구조를 지원하지 않기 때문에 소셜 네트워크 사이트의 중요한 정보는 비즈니스정책을 위해 처리 및 사용이 어렵다. 본 연구에서는 클라우드 시스템에서 소셜 시멘틱 웹에 기반을 둔 협력 프레임 워크를 제안한다. 제안한 프레임 워크는 클라우드 소비자와 서비스 제공자를 위한 효율적인 협력시스템을 제공하기 위해, 소셜 시멘틱 웹 지원을 위한 요소들로 구성된다. 지식획득모듈은 소셜 에이전트가 수집한 데이터로부터 규칙을 추출하며, 이 규칙들은 협력 및 경영정책에 사용된다. 본 논문은 제안한 시멘틱 모델에서 소셜 네트워크 사이트 데이터의 처리 및 효율적인 협력을 위한 클라우드 서비스 제공자의 가상 그룹핑을 위해 사용될 패턴 추출에 대한 구현 결과를 보여준다. Cloud services are used for improving business. Moreover, customer relationship management(CRM) approaches use social networking as tools to enhance services to customers. However, most cloud systems do not support the semantic structures, and because of this, vital information from social network sites is still hard to process and use for business strategy. This paper proposes a collaboration framework based on social semantic web for cloud system. The proposed framework consists of components to support social semantic web to provide an efficient collaboration system for cloud consumers and service providers. The knowledge acquisition module extracts rules from data gathered by social agents and these rules are used for collaboration and business strategy. This paper showed the implementations of processing of social network site data in the proposed semantic model and pattern extraction which was used for the virtual grouping of cloud service providers for efficient collaboration.

그리드 시스템에서 그룹유사함수를 이용한 확장성 있는 자원공유

마테오로미오 ( Romeo Mark A. Mateo ),이재완 ( Jaewan Lee ),이말례 ( Malrey Lee ) 한국인터넷정보학회 2010 인터넷정보학회논문지 Vol.11 No.4

그리드 시스템에서의 확장성은 점증하고 있는 그리드 이용자를 수용하기 위해 효율적으로 설계되어야 한다. 본 논문은 그리드환경에서 확장성 가상조직(SVO: Scalable Virtual Organization)을 사용하여 VO들 간의 확장형 자원 공유 기법을 제시한다. 제안하는 그리드 구조는 SVO를 관리하기 위한 그리드 시스템의 표준 서비스들로 구성되며, 통합할 VO들을 선택하기 위해, VO들 간의 유사도를 결정하는 데 사용하는 그룹 유사함수를 제시한다. 다른 유사 함수들을 제시한 기법(GSF)과 비교하고, 시뮬레이션을 통해 SVO의 성능을 평가하였다. The scalability of a grid system should be efficiently designed to handle the increasing number of grid users. This paper presents a scalable resource sharing mechanism among virtual organizations (VO) in grid environment by the scalable virtual organizations (SVO). The proposed grid architecture is composed of standard services of a grid system to manage the SVO. We propose a group similarity function which is used to determine similarities among VOs to select the VOs to merge. We compared other similarity functions to the GSF and determined the throughput performance of the SVO using simulation for grid system.

유비쿼터스 헬스케어 시스템에서 이동에이전트 기반 균형화 클러스터링

마테오로미오 ( Romeo Mark A. Mateo ),이재완 ( Jaewan Lee ),이말례 ( Malrey Lee ) 한국인터넷정보학회 2010 인터넷정보학회논문지 Vol.11 No.3

유비쿼터스 헬스케어에서 지능형 의사결정지원 및 빠른 진단결과를 제공하기 위한 자동진단은 일반적으로 에이전트 시스템에 의해 수행된다. 본 연구에서는 이동에이전트기술을 사용하여 저 부하 노드에 효율적으로 프로세스를 이주시켜 부하를 분산시키도록 유비쿼터스 헬스케어시스템을 설계하였다. 또한 실시간 자동진단시스템을 지원하는 이동에이전트 중심의 유비쿼터스 헬스케어 기술을 위한 프레임워크를 제시하며, 효율적인 자원활용을 고려하여, 노드들 내에 있는 프로세스의 부하분산을 위한 균형화된 클러스터링을 제안한다. 제안한 알고리즘은 시스템의 부하분산이 최소화될 때까지 과부하된 노드를 선택하여 프로세스를 가까운 노드에 이주시킨다. 제안한 균형화 클러스터링은, 가까운 노드에 이주시킴으로써 메시지오버헤드를 감안할 때, 효율적으로 프로세스를 모든 노드에 분산시킨다. In the ubiquitous healthcare, automated diagnosis is commonly achieved by an agent system to provide intelligent decision support and fast diagnosis result. Mobile agent technology is used for efficient load distribution by migrating processes to a less loaded node which is considered in our design of a ubiquitous healthcare system. This paper presents a framework for ubiquitous healthcare technologies which mainly focuses on mobile agents that serve the on-demand processes of an automated diagnosis support system. Considering the efficient utilization of resources, a balanced clustering for the load distribution of processes within nodes is proposed. The proposed algorithm selects overloaded nodes to migrate processes to near nodes until the load variance of the system is minimized. Our proposed balanced clustering efficiently distributes processes to all nodes considering message overheads by performing the migration to the near nodes.

동적 그룹 바인딩 기반의 모바일 에이전트를 이용한 인텔리전트 분산 플랫폼

마테오로미오 ( Romeo Mark A. Mateo ),이재완 ( Jae-wan Lee ) 한국인터넷정보학회 2007 인터넷정보학회논문지 Vol.8 No.3

오늘날 정보 기술 및 지능형 시스템에서는 분산 데이터베이스로부터 패턴들을 찾고 규칙들을 추출하기 위해 데이터 마이닝 기술을 사용한다. 분산환경에서 데이터 마이닝 기술을 이용해 추출된 규칙들은 동적인 중복, 적응형 부하 균형 및 기타 기술들에서 활용될 수 있다. 그러나 대량의 데이터 전송은 에러를 야기하며 신뢰할 수 없는 결과를 초래할 수 있다. 이 논문은 이동 에이전트를 사용하여 동적 그룹 바인딩을 기반으로 한 인텔리전트 분산 플랫폼을 제안한다. 그룹서비스를 통해효율적인 객체 검색을 위한 분류 알고리즘을 구현한다. 지능형 모델은 동적 중복을 위해 추출된 규칙을 사용한다. 데이터 마이닝 에이전트와 데이터 압축 에이전트는 각각 서비스 노드 데이터베이스로부터 규칙을 추출하여 데이터를 압축한다. 제안한 알고리즘은 데이터를 전송하기 전에 neuro-fuzzy 분류기를 사용하여 빈도가 적은 데이터 셀을 합하는 전처리 과정을 수행한다. 객체그룹 분류, 서비스 노드 데이터베이스 마이닝, 데이터 압축 및 규칙 추출에 대한 시뮬레이션을 수행했다. 효율적인 데이터 압축 및 신뢰성 있는 규칙 추출에 대한 실험 결과 제안한 알고리즘이 다른 방법들과 비교해 이러한 관점에서 성능이 우수함을 나타내었다. The current trends in information technology and intelligent systems use data mining techniques to discover patterns and extract rules from distributed databases. In distributed environment, the extracted rules from data mining techniques can be used in dynamic replications, adaptive load balancing and other schemes. However, transmission of large data through the system can cause errors and unreliable results. This paper proposes the intelligent distributed platform based on dynamic group binding using mobile agents which addresses the use of intelligence in distributed environment. The proposed grouping service implements classification method for efficient search of objects. In this paper, the intelligent model uses the extracted rules for dynamic replication scheme of objects. Data compressor agent and data miner agent extracts rules and compresses data, respectively, from the service node databases. The proposed algorithm performs preprocessing where it merges the less frequent dataset using neuro-fuzzy classifier before sending the data. Object group classification, data mining the service node database, data compression method, and rule extraction were simulated. Result of experiments in efficient data compression and reliable rule extraction shows that the proposed algorithm has better performance compared to other methods.

비구조화 P2P 시스템에서 이동에이전트를 이용한 Peer의 속성기반 계층적 클러스터링

마이클안젤로살보 ( Michael Angelo G. Salvo ),마테오로미오 ( Romeo Mark A. Mateo ),이재완 ( Jaewan Lee ) 한국인터넷정보학회 2009 인터넷정보학회논문지 Vol.10 No.4

비구조화 P2P 시스템은 오늘날 인터넷에서 가장 널리 사용되지만, 파일의 배치는 임의로 이루어지며, Peer와 컨텐츠 간에는 어떤 상관관계도 존재하지 않는다. 또한 보낸 모든 질의가 원하는 데이터를 찾았는지에 대한 보장도 없다. 본 논문에서는 비구조화된 P2P시스템에서 군집형 계층 클러스터링을 사용하여 노드들을 클러스터화함으로써 검색을 향상시키는 방법을 제시한다. 제안한 기법과 k-means를 사용한 기법 간에 노드 클러스터링을 위한 지연시간을 비교하였다. 또한 제안한 알고리즘, k-means 클러스터링, 클러스터링을 사용하지 않은 방법간에 한 네트워크 토폴로지에서 데이터를 찾기 위한 지연시간에 대해 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 기법의 지연시간이 다른 방법들보다 짧았음을 알 수 있었다. Unstructured peer-to-peer systems are most commonly used in today`s internet. But file placement is random in these systems and no correlation exists between peers and their contents. There is no guarantee that flooding queries will find the desired data. In this paper, we propose to cluster nodes in unstructured P2P systems using the agglomerative hierarchical clustering algorithm to improve the search method. We compared the delay time of clustering the nodes between our proposed algorithm and the k-means clustering algorithm. We also simulated the delay time of locating data in a network topology and recorded the overhead of the system using our proposed algorithm, k-means clustering, and without clustering. Simulation results show that the delay time of our proposed algorithm is shorter compared to other methods and resource overhead is also reduced.

Fk means를 이용한 동적객체그룹관리기반 지능형 멀티 에이전트 분산플랫폼

이재완 ( Jae-wan Lee ),나혜영 ( Hye-young Na ),마테오로미오 ( Romeo Mark A. Mateo ) 한국인터넷정보학회 2009 인터넷정보학회논문지 Vol.10 No.1

효율적인 자원공유 및 동적인 시스템구성을 위한 지능형 분산 접근방식에서 주로 멀티에이전트 시스템을 사용한다. 또한 객체중복은 고장허용시스템을 구축하여 시스템에 예기치 않은 결함의 문제를 해결하기 위해 흔히 사용된다. 본 논문은 동적인 객체그룹관리에 기반한 지능형 멀티에이전트 분산플랫폼을 제시하고, 제안한 filtered k-means (Fk-means)를 기반으로 하여 객체검색기법을 제시한다. 객체 결함의 경우에, 대체 객체를 검색하여 클라이언트에게 적절한 객체를 투명하게 재 연결 시켜주기 위해 Fk-means를 사용한다. 검색방법을 효율적으로 수행하고, 그룹 내의 적절한 객체를 포함시키기 위해 Fk-means의 여과 범위를 설정한다. 시뮬레이션 결과 제안한 기법이 분산객체그룹에 대해 빠르고 정확한 검색을 나타내었다. Multi-agent systems are mostly used to integrate the intelligent and distributed approaches to various systems for effective sharing of resources and dynamic system reconfigurations. Object replication is usually used to implement fault tolerance and solve the problem of unexpected failures to the system. This paper presents the intelligent multi-agent distributed platform based on the dynamic object group management and proposes an object search technique based on the proposed filtered k-means (Fk-means). We propose Fk-means for the search mechanism to find alternative objects in the event of object failures and transparently reconnect client to the object. The filtering range of Fk-means value is set only to include relevant objects within the group to perform the search method efficiently. The simulation result shows that the proposed mechanism provides fast and accurate search for the distributed object groups.