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거의 모든 사물들이 인터넷으로 연결되는 사물인터넷(IoT, Internet of Thing)이 점진적으로 현실화되고 있다. 인터넷에 연결되는 다양한 사물들의 수가 더 빠르게 증가할 것으로 예상되면서, 이종 시스템, 서비스, 콘텐츠 간의 상호 운용성과 사용 편이성이 중요한 문제점으로 제기된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 콘텐츠를 빌려 쓰고 사용료를 지불하는 방식으로 최근에 제안된 Contents as a Service(CaaS) 서비스 모델의 구현 방안을 제시한다. 다수의 분산된 가상 서버에 다양한 이종 콘텐츠를 저장하고 각각의 콘텐츠를 고유하게 식별하기 위해 구분기호로 구조화된 문자열의 객체식별아이디 이포지션(ePosition)을 함께 등록하는 경우 상호 운용성과 사용 편이성을 체계적이고 논리적이며 효율적으로 해결할 수 있다. 클라우드 CaaS 서비스 모델을 구현하기 위해 새롭게 요구되는 API를 개발하여 기존의 클라우드 소프트웨어 플랫폼과 통합함으로써 CaaS 지원이 가능한 PaaS 서비스 모델로 개선 할 수 있고, 개선된 플랫폼을 기반으로 콘텐츠 별로 응용 소프트웨어를 개발하는 경우 CaaS 지원이 가능한 SaaS 서비스 모델을 구현할 수 있다.

The Internet of Things (or IoT for short) which refers to uniquely identifiable objects and their virtual representations in an Internet-like structure is to be reality today. The amount of data on IoT is expected to increase abruptly and there are several key issues like usefulness interoperability between multiple distributes systems, services and databases. In this paper a methodology is proposed to realize a recently developed cloud service model, Contents as a Service (CaaS), which is contents delivery model referred to as ‘on-demand contents’. In the proposed method, the global object identification, ePosition, comprising the structured form of two sorts of text strings with a separation symbol like # is applied to identify a specific content and registered with the content at the same server. It is easy-to-realize and effective to solve the interoperability problem systematically and logically. Some APIs for the proposed CaaS service are to be converged to provide some upgraded cloud service model such as ‘CaaS supported SaaS’ and ‘CaaS supported PaaS’.

거의 모든 사물들이 인터넷으로 연결되는 사물인터넷 (IoT, Internet of Thing)이 점진적 으로 현실화되고 있다. 인터넷에 연결되는 다양한 사물들의 수가 더 빠르게 증가할 것 으로 예상되면서, 이종 시스템, 서비스, 콘텐츠 간의 상호 운용성과 사용 편이성이 중요 한 문제점으로 제기된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 콘텐츠를 빌려 쓰고 사용료를 지불하는 방식으로 최근에 제안된 Contents as a Service (CaaS) 서비 스 모델의 구현 방안을 제시한다. 다수의 분산된 가상 서버에 다양한 이종 콘텐츠를 저 장하고 각각의 콘텐츠를 고유하게 식별하기 위해 구분기호로 구조화된 문자열의 객체 식별아이디 이포지션 (ePosition)을 함께 등록하는 경우 상호 운용성과 사용 편이성을 체계적이고 논리적이며 효율적으로 해결할 수 있다. 클라우드 CaaS 서비스 모델을 구 현하기 위해 새롭게 요구되는 API를 개발하여 기존의 클라우드 소프트웨어 플랫폼과 통 합함으로써 CaaS 지원이 가능한 PaaS 서비스 모델로 개선 할 수 있고, 개선된 플랫폼 을 기반으로 콘텐츠 별로 응용 소프트웨어를 개발하는 경우 CaaS 지원이 가능한 SaaS 서비스 모델을 구현할 수 있다.

This paper aims to compare the mean object size of M/G/1/PS model with that of M/BP/1 model used in the web service. The mean object size is one of important measure to control and manage web service economically. M/G/1/PS model utilizes the processor sharing in which CPU rotates in round-robin order giving time quantum to multiple tasks. M/BP/1 model uses the Bounded Pareto distribution to describe the web service according to file size. We may infer that the mean waiting latencies of M/G/1/PS and M/BP/1 model are equal to the mean waiting latency of the deterministic model using the round robin scheduling with the time quantum. Based on the inference, we can find the mean object size of M/G/1/PS model and M/BP/1 model, respectively. Numerical experiments show that when the system load is smaller than the medium, the mean object sizes of the M/G/1/PS model and the M/BP/1 model become the same. In particular, when the shaping parameter is 1.5 and the lower and upper bound of the file size is small in the M/BP/1 model, the mean object sizes of M/G/1/PS model and M/BP/1 model are the same. These results confirm that it is beneficial to use a small file size in a web service.

지능적인 로봇 서비스를 위해 기존의 로봇 태스크 틴 행위 기반의 컴포지션 개념이 유비쿼터스 공간 상에 존재하는 모든 활용 가능한 서비스를 포함하는 개념으로 확대되어야 할 필요성이 있다. 본 논문은 시맨틱 웹 서비스 환경에서 URC 서비스를 표현하는 메타 정보를 기술한 서비스 템플릿 객체 모델을 기반으로 자동으로 웹 서비스를 선택하고 구성하여 적절한 로봇 서비스 플랜을 생성해주는 URC 서비스 컴포지션 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 기존의 웹 서비스들과 다른 컴포넌트들을 조합하고 연결하기 위해 필요한 액티비티들로 구성된 일련의 프로세스인 서비스 플랜을 생성해주며, 생성된 서비스 플랜을 기반으로 서비스 실행 엔진을 통해 해당 서비스를 호출하여 실제 로봇 서비스를 제공하게 된다.

최근 분산 컴퓨팅 환경은 인터넷 기반으로 규모가 확장됨에 따라 광역 객체 컴퓨팅 환경으로 변화되고 있다. 이러한 환경에서 클라이언트에게 원하는 객체나 자원들의 투명성을 제공하는 메커니즘은 필수적이다. 그러나 기존의 네이밍 또는 트레이딩 서비스가 다루는 객체에 대한 객체 식별자는 이름 대 주소 그리고 속성 대 주소의 한쌍으로 이루어져 위치에 따라 객체나 자원에 대한 객체 식별자를 변경해야 하는 문제점을 갖는다. 특히, 이동 객체와 중복 객체에 대한 효과적인 위치 서비스를 제공하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 위치 서비스 모델을 제안한다. 이는 혼합 서비스와 위치 서비스 부분으로 서로 독립적으로 운용되며, 전자는 객체들의 식별자를 관리하며, 후자는 객체들의 식별자에 따르는 주소를 관리한다. 이러한 모텔을 기반으로 혼합 서비스의 인터페이스부분과 분산객체들의 관리를 위한 광역 통합트리의 구조 그리고 위치 서비스에서 컨택주소들의 탐색 과정을 기술하였다.