최근 코로나 19 확산으로 비대면 화상회의에 대한 수요가 급증하고 있다. 기존의 줌, 구글 미트와 같은 서버-클라이언트 기반의 화상회의 시스템에서 서버는 회의키를 이용하여 회의 멤버 및 회의 내용을 제어한다. 만약 서버를 신뢰할 수 없다면 서버에 의한 조작 및 부정이 가능하기 때문에 회의 멤버들의 프라이버시는 보장되지 않는다. 따라서, 서버의 도움 없이 모든 참여자가 신뢰할 수 있는 회의키 생성 및 분배 기법의 개발이 필수적이다. 스마트계약은 블록체인에저장되는 프로그램으로 블록체인의 특성상 수정될 수 없고 누구나 그 실행 결과를 검증할 수 있다. 본 논문에서는 스마트계약 기반의 회의용 키 분배 기법을 제안한다. 제안한 방법은 키 분배를 위한 스마트계약 발행, 회의키 생성 및 검증단계로 구성된다. 스마트계약은 기존의 신뢰할 수 있는 서버의 역할을 대체하며, 회의 멤버들은 스마트계약에 구현된프로토콜에 따라서 회의키를 생성한다. 제안한 방법은 화상회의 시스템에 적용할 수 있으며, 회의 멤버 이외의 다른사용자들은 회의키에 접근할 수 없다.
Recently, epidemic of covid-19 causes rapid increase in demand for untact video conferences. In existing server-client based video conference systems such as Zoom, Google Meet, etc., the server generates the conference key and controls the access rights of meeting members and their contents with it. In this case, the server can fabricate or repudiate the meeting. So, the privacy of the meeting members is not guaranteed. It’s necessary to make the conference key distribution scheme where all participants can verify the trustfulness without help of the server. The smart contract is the program stored to the blockchain. Its contents cannot be altered due to the property of the blockchain, and everybody can verify the execution results of it. In this study, we propose the smart contract based conference key distribution scheme. The proposed scheme is consisted of smart contract deployment, conference key generation and verification stages. The smart contract replaces the role of existing trustful server and the meeting members can generate the conference key according to the protocols implemented on it. The proposed scheme can be applied to the video conference systems and only the meeting members can access the conference key.
본 연구는 2010년 1월부터 2018년 12월까지 일산화탄소의 12일 단기 노출에 따른 순환계통 질환 사망자 수의영향관계를 분석하였고, 일산화탄소 농도 증가에 따른 미래의 순환계통 질환의 진료비용을 예측하였다. 한국환경공단의대기환경정보(Airkorea)와 한국 통계청에서 자료를 추출하였고, 포아송 회귀분석과 ARIMA 개입 모형을 사용하여 분석하였다. 통계처리는 SPSS Ver. 21.0 프로그램을 이용하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 일산화탄소의 단기 노출에따른 순환계통 질환 사망에 영향관계를 당일부터 이전 11일 전까지 분석한 결과는 이전 11일에서 가장 높은 영향력이있는 것으로 나타났다. 둘째, 일산화탄소 농도 증가에 따라 미래의 순환계통 질환 진료비용은 2019년 예측값이 10,123 십억원으로 2018년 12월 말의 관측값 9,443십억원보다 높게 나타났다. 또한 월별로 정리해 보면 순환계통 질환 진료비용은 계절변동이 반영되어 1월 보다 12월로 갈수록 높아진다는 것을 알 수 있었다. 이러한 연구를 통하여 일산화탄소와같은 대기오염물질 증가에 따른 선제적 대응을 위하여
This study analyzed the effect of the number of deaths of circulatory system diseases according to 12-day short-term exposure of carbon monoxide from January 2010 to December 2018, and predicted the future treatment cost of circulatory system diseases according to increased carbon monoxide concentration. Data were extracted from Air Korea of Korea Environment Corporation and Korea Statistical Office, and analyzed using Poisson regression analysis and ARIMA intervention model. For statistical processing, SPSS Ver. 21.0 program was used. The results of the study are as follows. First, as a result of analyzing the relationship between the impact of short-term carbon monoxide exposure on death of circulatory system diseases from the day to the previous 11 days, it was found that the previous 11 days had the highest impact. Second, with the increase in carbon monoxide concentration, the future circulatory system disease treatment cost was estimated at 10,123 billion won in 2019, higher than the observed value of 9,443 billion won at the end of December 2018. In addition, when summarized by month, it can be seen that the cost of treatment for circulatory diseases increases from January to December, reflecting seasonal fluctuations. Through such research, the future for a healthy life for all citizens can be realized by distributing various devices and equipment utilizing IoT to preemptively respond to the increase in air pollutants such as carbon monoxide.
본 논문은 IEEE 802.11 WLAN 환경에서 최적의 CW(Contention Window) 값을 구하고 해당 값을 네트워크내의 모든 단말들 및 새롭게 접속할 단말들과 공유하는 방법을 제안하고자 한다. IEEE 802.11 WLAN의 기본MAC(Medium Access Control) 방식은 DCF(Distributed Coordination Function)를 지원하는데, DCF는 단말의데이터 전송 성공 여부에 따라 실패 시 CW를 2배로 증가시키고, 성공 시 CW를 초기값으로 초기화시키는 동작을 반복한다. 하지만 이러한 기존의 DCF CW 조정 방식은 하드웨어 칩셋 또는 표준에 정의되어 있는 고정된 CW 초기값을이용해서 동작하기 때문에 네트워크 상황 및 단말의 수에 따른 동적인 변경을 고려하지 않았다. 이를 해결하기 위해최적의 CW 값을 구하는 연구들이 진행되었지만 기존 연구들은 최적의 CW 값에 대한 단말들의 동기화 과정을 고려하지 못하였고 이는 성능 저하를 발생시킬 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 네트워크 상황 및 단말의 수를 고려하여 최적의 CW 값을 구하고, 해당 값을 단말들과 동기화 시키는 방안을 제시하고자 한다.
In this paper, we propose a optimal CW(Conention Window) synchronization scheme in IEEE 802.11 WLANs. IEEE 802.11 WLANs support DCF(Distributed Coordination Function) mode for the MAC(Medium Access Control) operation. In DCF, the CW increases exponentially according to the collisions and becomes minimum CW according to the success of data transmissions. However, since the base minimum CW value is hardware or standard specific, the number of active stations and network status are not considered to determine the CW value. Even though the researches on optimal CW have beend conducted, they do not consider the optimal CW synchronization among mobile stations which occur network performance degradation. Therefore, this paper calculates the optimal CW value and shares it with mobile stations in the network.
자율주행 시스템은 빅데이타를 기반으로 하여 딥러닝 시스템을 기반으로 하고 있으며, 사용되는 데이타는 다양한 센서를 이용하여 수집된다. 그런 센서에 있어서 소형화와 고성능화는 자율주행 시스템 뿐만 아니라 IoT 기반의 다양한 제품에서도 요구되고 있다. 특히, 소형화는 센서의 소형화 뿐만 아니라 센서를 설치하기 위한 기구의 소형화도 동시에 요구하고 있다. 그런 점에서 금속 기구는 센서를 고정하기 위한 가장 좋은 방법을 제시해 주고 있다. 하지만, 소형 센서를 위한 금속 기구 형상을 가공하는 것이 어렵거나, 제작 비용이 높아질 수 있다. 이를 위한 대안으로 본 연구에서는 금속 필라멘트를 기반으로 한 FDM (Fused deposition modeling) 공정을 제시하고, 금속 FDM의 기초가 되는 공정에 대한 연구를 진행하였다. 금속 FDM 공정을 통해서 얻어지는 금속 부품은 탈지-소결의 후 과정을 통해서 만들어진다. 본 연구에서는 출력 시 설정 변수인 내부 채움 비율(Infill rate) 과 소결 공정 후 밀도 사이에 관계를 조사하였다. 이는 내부 채움 비율과 후 처리 이후 얻어지는 시편의 밀도가 다를 수 있음을 기반으로 하고 있으며, 금속 FDM 공정 이후 얻어지는 출력물의 밀도를 높이기 위한 기초 연구로 의미가 크다고 할 수 있다.
자율주행 시스템은 빅데이타를 기반으로 하여 딥러닝 시스템을 기반으로 하고 있으며, 사용되는 데이타는 다양한 센서를 이용하여 수집된다. 그런 센서에 있어서 소형화와 고성능화는 자율주행 시스템 뿐만 아니라 IoT 기반의 다양한 제품에서도 요구되고 있다. 특히, 소형화는 센서의 소형화 뿐만 아니라 센서를 설치하기 위한 기구의 소형화도 동시에 요구하고 있다. 그런 점에서 금속 기구는 센서를 고정하기 위한 가장 좋은 방법을 제시해 주고 있다. 하지만, 소형센서를 위한 금속 기구 형상을 가공하는 것이 어렵거나, 제작 비용이 높아질 수 있다. 이를 위한 대안으로 본 연구에서는 금속 필라멘트를 기반으로 한 FDM (Fused deposition modeling) 공정을 제시하고, 금속 FDM의 기초가 되는공정에 대한 연구를 진행하였다. 금속 FDM 공정을 통해서 얻어지는 금속 부품은 탈지-소결의 후 과정을 통해서 만들어진다. 본 연구에서는 출력 시 설정 변수인 내부 채움 비율(Infill rate) 과 소결 공정 후 밀도 사이에 관계를 조사하였다. 이는 내부 채움 비율과 후 처리 이후 얻어지는 시편의 밀도가 다를 수 있음을 기반으로 하고 있으며, 금속 FDM 공정이후 얻어지는 출력물의 밀도를 높이기 위한 기초 연구로 의미가 크다고 할 수 있다.
인구 고령화에 따라 치매환자가 크게 늘어나고 있으며, 이에 따른 사회 경제적 부담이 커지고 있다. 현재 치매환자를 효과적으로 관리하는 방법은 조기에 치매 초기 환자를 파악하는 것이다. 그러나 의료진이 부족한 농촌과 섬 지역에서는 병원을 방문해서 조기 검사를 받기 어려운 문제가 있다. 이 문제를 해결하는 방법으로 본 논문에서는 원격 치매조기 검사 시스템을 제안한다. 원격 치매 조기 검사 시스템은 환자가 실시간 화상 통신을 기반으로 한 원격 의료 기술을활용하여 원격의 치매 전문가에게 검사 및 진료를 받을 수 있는 시스템이다. 치매 원격 조기 검진 시스템은 섬 지역의보건지소 의료진이 사용하는 로컬 클라이언트 시스템, 영상을 전송 및 저장/관리하는 화상 서버, 원격 치매 전문가가활용하는 전문가 클라이언트로 구성된다. 로컬 클라이언트는 환자가 보건지소의 의료진과 같이 사용할 수 있도록 함으로써 현 의료법의 원격협진 기준을 만족시킨다. 또한 전문가 클라이언트는 치매 전문가가 사용하며, 환자의 정보를 저장/관리하고, 환자의 이력 정보를 분석하고 향후 치매 진행 정도를 예측할 수 있다.
Along with the aging of the population, the number of dementia patients is increasing, and the social and economic burden is also increasing. Currently, the effective way to manage dementia patients is to identify patients with dementia early. However, in rural and island areas where medical staff are scarce, there is a problem that it is difficult to visit a hospital and get an early examination. Therefore, we propose a remote early detection system for dementia to solve the problems. The remote dementia early diagnosis system is a system that allows a patient to receive examination and treatment from a remote dementia expert using remote medical technology based on real-time image communication. The remote early diagnosis system for dementia consists of a local client system used by medical staff at health centers in the island, an image server that transmits, stores and manages images, and an expert client used by remote dementia experts. The local client subsystem satisfies the current medical law's remote collaboration by allowing the patient to use it with the health center's medical staff. In addition, expert clients are used by dementia experts, and can store/manage patient information, analyze patient history information, and predict the degree of dementia progression in the future.
2007년에 천연 염료 관련 자원, 색상, 염색 원단 등 천연 염색 정보를 쉽게 제공 할 수 있도록 모바일 어플리케이션을 설계 한 것으로 알려졌다. 천연 염색과 IoT의 연관성, 응용 등에 대한 연구가 아직 부족한만큼 다양성 천연 염색에 의한 염색 패턴 변화에 관한 정보가 필요하다. 본 연구에서는, 천연 염료, 예를 들어 Lithospermum erythrorhizon가 한국에서 전통적으로 많이 사용되어온 실크에 대하여 염색 정보를 구축하고자 했다. L. erythrorhizon에서 염료의 추출은 pH4에서 수행되었다. L. erythrorhizon의 건조 된 뿌리는 짙은 갈색을 띤 자주색을 보였다. 매염제가 없는 실크 직물은 일반적으로 보라색 염색 패턴을 보였다. 타르타르산 나트륨과 구연산으로 염색 한 실크 직물은 투명한 갈색으로 염색되었다. 흥미롭게도 황산 철 (II)의 매염제 인 실크 직물은 검은 색이 아닌 밝은 회색으로 염색되었다. 알루미늄 포타슘 설페이트의 매염제를 L. erythrorhizon 추출 염료로 처리 한 결과 매염제를 처리하지 않았을 때와 거의 동일했다. 염색도를 수치로 평가 한 결과, 중크롬산 칼륨의 매염제의 처리는 약 50% 어둡고, 황산 철 (II)에 의한 염색은 약 75% 어두웠다. 이러한 결과는 L. erythrorhizon을 이용한 다양한 염색 색 적용 연구에 도움이되며, 염색 정도와 pH 농도, 색도변화라는 염색변수에 의한 염색 컨트롤러와 데이터베이스 시스템 구축에관한 정보를 제공 할 것이다.
It was reported that a mobile application was designed to easily provide natural dyeing information such as natural dye related resources, colors and dyed fabrics in 2007. Since studies on the linkage, application, etc. between natural dye dyeing and IoT are still lacking, diversity of information on the change of dyeing pattern by natural dye dyeing is required. In this study, it was to construct dyeing information by natural dyes, e.g., Lithospermum erythrorhizon, on silk, which has been traditionally used as many fibers in Korea. The extraction of the dye from L. erythrorhizon was carried out under pH4. The dried root of L. erythrorhizon showed dark brownish purple. Silk fabric by a without a mordant typically showed a purple dyed pattern. In the staining by sodium tartrate plus citric acid, silk fabric was stained clear brown. Interestingly, the mordant of iron (II) sulfate, the silk fabric was dyed in a light gray color rather than black. When the mordant of aluminum potassium sulfate was treated with L. erythrorhizon-extracted dye, the results were almost the same as when the mordant was not treated. When the degree of dyeing was evaluated numerically, the treatment of the mordant of potassium dichromate was about 50% darker, and the dyeing by iron (II) sulfate was about 75% darker. These results will be helpful in the study of applying various dye colors using L. erythrorhizon, and it will provide information on dyeing controller and database system construction by dyeing parameters such as dyeing degree, pH concentration, and chromaticity change.
본 연구는 한국 노인장기요양 서비스 이용 상태의 결정요인과 상태 의존성을 파악하고자 하였다. 이를 위해한국복지패널 자료를 이용하여 시간이 지남에 따른 서비스 이용 상태간 전환 패턴을 랜덤효과 다항로짓 모형을 이용하여 분석하였다. 그 결과 노인장기요양 서비스 이용 상태에 있어 강한 상태 의존성을 확인하였다. 특히 초기 상태에서노인장기요양보험 이용자는 상태가 지속되는 경향이 강한 것으로 나타났다. 개인의 인구통계학적 특성 중 연령이 높을수록 노인장기요양보험 이용 상태일 확률이 높아지는 반면 혼인상태에 있는 경우 유의하게 낮았다. 거주지역 경우 도농복합군 거주자는 준거지역에 비해 노인장기요양보험 이용 상태일 확률이 유의하게 높아지는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과 노인장기요양 서비스 이용자가 강한 상태 의존성을 가진다는 사실은 향후 수요예측에 있어 기존 이용자의 이용기간 증가도 충분히 고려하는 것이 중요함을 시사한다.
This study intends to the estimate the determinants and state dependence of long-term care services in Korea. For this purpose, we analyzed the transition patterns among three states of long-term care service utilization over time by using the Korea Welfare Panel Study data with the random effect multinomial logit model. It is found that the result showed a strong state dependence in long-term care service utilization. Especially, long-term care insurance for the elderly showed a strong state dependence among others. Among the individual demographic characteristics, the higher the age, the higher the probability of using long-term care insurance for the elderly, while the lower the probability when married. The characteristics of the residential region showed that the residents of the urban-rural integrated region had a significantly higher probability of using long-term care insurance than the reference region. The results of this study suggest that the long-term care service users have a strong state dependence, which means that it is important to take into account the increase in the utilization period of existing users in future demand forecasting.
본 논문은 연속하는 두 소수의 차가 10인 소수의 쌍의 수에 대한 계산 함수 π*2,10(x)의 근사함수 Li*2,10(x)를 로그적분을 이용하여 유도하였다. Li*2,10(x)가 π*2,10(x)의 근사함수로 적절한지 알아보기 위하여 컴퓨터와 Mathematica 프로그램을 이용하여 π*2,10(x)와 Li*2,10(x)의 값을 x ≤ 1011까지 구한 후 두 값의 오차율을 계산하였다. 오차율을 계산한 결과 대부분의 구간에서 오차율이 0.005% 이하로 나타났다. 또한, 두 소수의 차가 10인 소수들의 역수들의 합 C2,10(∞)이 유한임을 보였다. C2,10(∞)의 수렴값을 구하기 위하여 C2,10(1011)을 구한 후, 이를 이용하여 C2,10(∞)의 대략적인 수렴값을 계산하였다. 그 결과 C2,10(∞)=0.4176±2.1×10-3로 수렴함을 알 수 있었다.
In this paper, I provided an approximation function using logarithm integral for the counting function of consecutive deca primes. Several personal computers and Mathematica were used to validate the approximation function . I found the real value of and approximate value of for various ≤ . By the result of theses calculations, most of the error rates are margins of error of 0.005%. Also, I proved that the sum ∞ of reciprocals of all primes with difference 10 between primes is finite. To find ∞, I computed the sum of reciprocals of all consecutive deca primes for various ≤ and I estimate that ∞ probably lies in the range ∞ ±× .
최근 전 세계적으로 COVID-19 등의 영향으로 전 부분에서 많은 어려움에 직면하고 있다. 개인적으로는 많은일자리들이 사라지면서 가계 소득이 가파르게 줄어들고 있으며, 경제적으로는 많은 중소기업들이 파산하는 경우가 증가하고 있는 상황이다. 이러한 현상은 당분간 지속적으로 이어질 가능성이 높은 것으로 알려지고 있다. 이 같은 상황에서스마트제조혁신추진단에서 시행하고 있는 스마트 공장 지원 사업은 어려운 중소기업들에게 생산성 향상 및 기업 체질을변화시킬 수 있는 기회를 제공하고 있다. 본 연구에서는 국내외 스마트 공장 지원 사업에 대한 추진 현황을 살펴보고, 국내 스마트 공장 지원 사업에 대한 추진과정에서 발생하고 있는 문제점들을 도출하여 추후 좀 더 효율적인 사업이추진될 수 있도록 개선안을 도출하였다.
Recently, many difficulties have been faced in all parts of the world due to the impact of COVID-19. Personally, household income is decreasing sharply as many jobs disappear, and economically, many SMEs are increasingly going bankrupt. It is known that this phenomenon is highly likely to continue for the time being. In such a situation, the smart factory support project provides opportunities for difficult SMEs to improve productivity and change the corporate structure. In this study, the current status of smart factory promotion was examined, and problems occurring in the process of promoting smart factory support projects were identified. The improvement plans were derived so that more efficient projects could be promoted in the future.
본 논문에서는 지속적으로 급증하고 있는 안드로이드 악성 앱을 자동적으로 판별하기 위해 머신러닝 기법을적용하여 프라이빗 블록체인을 토대로 웹 기반 DApp 시스템을 개발하였다. 공인 실험 데이터를 대상으로 안드로이드악성 앱 판별에 96.2587% 정확도를 제공하는 최적의 머신러닝 모델을 선정하였고, 안드로이드 악성 앱에 대한 자동판별 결과를 Hyperledger Fabric 블록체인 시스템 내에 자동적으로 기록/관리하였다. 또한 적법한 권한이 부여된 사용자만이 블록체인 시스템을 이용할 수 있도록 웹 기반의 DApp 시스템을 개발하였다. 따라서 본 논문에서 제시한 머신러닝 기반 안드로이드 악성 앱 판별 블록체인 DApp 시스템 개발을 통해 안드로이드 모바일 앱 이용 환경에서의 보안성을 더욱 향상시킬 수 있으며, 향후에 일반적인 범용 데이터를 대상으로 머신러닝과 블록체인을 결합한 보안 서비스로발전시킬 수 있을 것으로 기대된다.
In this paper, we developed a web-based DApp system based on a private blockchain by applying machine learning techniques to automatically identify Android malicious apps that are continuously increasing rapidly. The optimal machine learning model that provides 96.2587% accuracy for Android malicious app identification was selected to the authorized experimental data, and automatic identification results for Android malicious apps were recorded/managed in the Hyperledger Fabric blockchain system. In addition, a web-based DApp system was developed so that users who have been granted the proper authority can use the blockchain system. Therefore, it is possible to further improve the security in the Android mobile app usage environment through the development of the machine learning-based Android malicious app identification block chain DApp system presented. In the future, it is expected to be able to develop enhanced security services that combine machine learning and blockchain for general-purpose data.
본 연구는 관계적 공격성 완화를 위한 차문화치료 융합프로그램의 효과성을 검증하기 위하여 P시 소재 노인주간보호센터를 이용하는 70세 이상의 여성노인들 10명을 연구대상으로 하여 노인의 관계적 공격성 완화를 위한 차문화치료 융합프로그램을 적용하고 그 효과를 살펴보고자 한다. 분석결과로 반응적 관계적 공격성과 주도적 관계적 공격성점수는 사전검사 평균보다 사후검사 평균에서 0.21 낮아져 차문화치료 프로그램에 참여한 노인들의 주도적 관계적 공격성은 프로그램 참여 전보다 감소 된 결과를 보여주고 있다. 이러한 분석결과를 바탕으로 노인주간보호센터 이용노인의 관계적 공격성 완화를 위한 실천적 제언을 제시하였다
In order to verify the effectiveness of the tea culture treatment program to mitigate the relative aggressiveness, the research will target 10 women aged 70 or older who use the P City-based Senior Citizens' Day Care Center to apply the tea culture treatment program to alleviate the relative aggressiveness of the elderly and examine its effects. As a result of the analysis, the score of reactive relational aggressiveness and leading relational aggression is 0.21 lower than the pre-exam average, indicating that the leading relational aggression of the elderly who participated in the tea culture therapy program is reduced than before the program. Based on these analysis results, practical suggestions were made for alleviating aggression among senior citizens using the Center for the Elderly.
본 논문은 스마트 팩토리(Smart Factory) 디지털 트윈(Digital Twin) 구축을 위해서 다양한 산업용 센서(IoT/비 IoT)로부터 센서데이터를 획득하기 위한 표준 노드(Node)를 생성하고 그룹별/공정별 존(Zone)을 연동하여 상호호환적인 데이터의 교환 기능을 제공함으로써 데이터의 안정성을 확보하고 스마트 팩토리의 디지털 트윈(Digital Twin)을 위한 효과적인 존 마스터(Zone Master) 플랫폼 구축 방안을 제시하였다. 존 마스터(Zone Master) 플랫폼의 Process는 독립된 시스템 간의 센서 객체 및 센서 상호작용이 어떻게 수행하는지를 정의해 주기 위한 인터페이스 명세를 포함하고 있으며 고유의 데이터 교환 규칙에 대한 개별 정책들을 수행하고 있다. 존 마스터 플랫폼 프로세서의 실행 통제를 위한 인터페이스는 시스템관리, 자료교환의 협상(publish-subscribe)을 위한 선언 관리, 센서 객체의 등록 및 상태 정보를 통신하기 위한 객체 관리, 속성 소유권 공유를 위한 소유권 관리, 데이터 동기화를 위한 시간 관리, 데이터 교환에 대한 Route 정보를 위한 자료 분배 관리를 제공한다.
본 논문은 스마트 팩토리(Smart Factory) 디지털 트윈(Digital Twin) 구축을 위해서 다양한 산업용 센서(IoT/ 비 IoT)로부터 센서데이터를 획득하기 위한 표준 노드(Node)를 생성하고 그룹별/공정별 존(Zone)을 연동하여 상호호환적인 데이터의 교환 기능을 제공함으로써 데이터의 안정성을 확보하고 스마트 팩토리의 디지털 트윈(Digital Twin) 을 위한 효과적인 존 마스터(Zone Master) 플랫폼 구축 방안을 제시하였다. 존 마스터(Zone Master) 플랫폼의 Process는 독립된 시스템 간의 센서 객체 및 센서 상호작용이 어떻게 수행하는지를정의해 주기 위한 인터페이스 명세를 포함하고 있으며 고유의 데이터 교환 규칙에 대한 개별 정책들을 수행하고 있다. 존 마스터 플랫폼 프로세서의 실행 통제를 위한 인터페이스는 시스템관리, 자료교환의 협상(publish-subscribe)을 위한 선언 관리, 센서 객체의 등록 및 상태 정보를 통신하기 위한 객체 관리, 속성 소유권 공유를 위한 소유권 관리, 데이터 동기화를 위한 시간 관리, 데이터 교환에 대한 Route 정보를 위한 자료 분배 관리를 제공한다.
다양한 IoT(Internet of Things) 서비스들이 등장하면서 IoT 기기의 테스크를 오프로딩 시키는 연구가 진행되었다. 기존에는 클라우드 컴퓨팅을 통한 오프로딩이 고려되었지만 서비스 응답 지연 및 코어 네트워크의 부하 등의 이슈로 인해 IoT 기기 근처에서 오프로딩을 지원하는 포그 컴퓨팅 개념이 도입되었다. 하지만 포그 컴퓨팅 환경에서도 서비스 대상 IoT 기기가 증가하게 되면 클라우드 환경과 마찬가지로 부하 집중 문제로 인해 서비스 응답 지연이 발생할수 있다. 이를 해결하기 위하여 자동차, 드론 등 IoT 기기 근처에 존재하는 컴퓨팅 가능 노드들을 통해 오프로딩을 수행하는 개념인 기회적 포그 컴퓨팅이 등장하였다. 기존의 포그 및 기회적 포그 컴퓨팅 노드들을 활용한 오프로딩 연구들은서비스의 요청이 있을 때 가용한 노드를 통해 오프로딩을 수행한다. 기존의 연구 방법대로 오프로딩을 수행한다면 기회적 포그 컴퓨팅 노드가 가용할 때에 발생된 요청들만 해당 노드들로 오프로딩이 가능하다. 하지만 서비스의 응답 지연요구사항만 만족시킨다면 즉시적으로 요청을 처리할 필요가 없고 최대한 많은 테스크를 기회적 포그 컴퓨팅 노드로오프로딩 시키는 것이 부하 분산에 용이하다. 그러므로 본 논문에서는 오프로딩 타이머를 기반으로 서비스 응답 지연요구사항을 만족시키면서 최대한 기회적 포그 컴퓨팅 노드들을 통해 오프로딩 시킬 수 있는 지연된 오프로딩 방법을제안하고자 한다.
According to the various IoT(Internet of Things) services, there have been lots of task offloading researches for IoT devices. Since there are service response delay and core network load issues in conventional cloud computing based offloadings, fog computing based offloading has been focused whose location is close to the IoT devices. However, even in the fog computing architecture, the load can be concentrated on the for computing node when the number of requests increase. To solve this problem, the opportunistic fog computing concept which offloads task to available computing resources such as cars and drones is introduced. In previous fog and opportunistic fog node researches, the offloading is performed immediately whenever the service request occurs. This means that the service requests can be offloaded to the opportunistic fog nodes only while they are available. However, if the service response delay requirement is satisfied, there is no need to offload the request immediately. In addition, the load can be distributed by making the best use of the opportunistic fog nodes. Therefore, this paper proposes a delayed offloading scheme to satisfy the response delay requirements and offload the request to the opportunistic fog nodes as efficiently as possible.