본 논문에서는 야외 및 실내에서 촬영된 차량 영상에 대해 실시간으로 차량 색상을 인식할 수 있는 GPU(Graphics Processing Unit) 기반의 알고리즘을 제시한다. 전처리 과정에서는 차량 색상의 표본 영상들로부터 특징벡터를 계산한 뒤, 이들을 색상 별로 조합하여 GPU에서 사용할 참조 텍스쳐(Reference texture)로 저장한다. 차량 영상이 입력되면, 특징벡터를 계산한 뒤 GPU로 전송하고, GPU에서는 참조 텍스쳐 내의 표본 특징리터들과 비교하여 색상 별 유사도를 측정한 뒤 CPU로 전송하여 해당 색상명을 인식한다. 분류의 대상이 되는 색상은 가장 흔히 발견되는 차량 색상들 중에서 선택한 7가지 색상이며, 검정색, 은색, 흰색과 같은 3가지의 무채색과 빨강색, 노랑색, 파랑색, 녹색과 같은 4가지의 유채색으로 구성된다. 차량 영상에 대한 특징벡터는 차량 영상에 대해 HSI(Hue-Saturation-Intensity) 색상모델을 적용하여 색조-채도 조합과 색조-명도 조합으로 색상 히스토램을 구성하고, 이 중의 채도 값에 가중치를 부여함으로써 구성한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 다양한 환경에서 촬영된 많은 수의 표본 특징벡터를 사용하고, 색상 별 특성을 뚜렷이 반영하는 특징벡터를 구성하였으며, 적합한 유사도 측정함수(likelihood function)를 적용함으로써, 94.67%에 이르는 색상 인식 성공률을 보였다. 또한, GPU를 이용함으로써 대량의 표본 특징벡터의 집합과 입력 영상에 대한 특징벡터 간의 유사도 측정 및 색상 인식과정을 병렬로 처리하였다. 실험에서는, 색상 별로 1,024장씩, 총 7,168장의 차량 표본 영상을 이용하여 GPU에서 사용하는 참조 텍스쳐를 구성하였다. 특징벡터의 구성에 소요되는 시간은 입력 영상의 크기에 따라 다르지만, 해상도 $150{\times}113$의 입력 영상에 대해 측정한 결과 평균 0.509ms가 소요된다. 계산된 특징벡터를 이용하여 색상 인식의 수행시간을 계산한 결과 평균 2.316ms의 시간이 소요되었고, 이는 같은 알고리즘을 CPU 상에서 수행한 결과에 비해 5.47배 빠른 속도이다. 본 연구에서는 차량만을 대상으로 하여 색상 인식을 실험하였으나, 일반적인 피사체의 색상 인식에 대해서도 제시된 알고리즘을 확장하여 적용할 수 있다.

일반적으로 센서노드간의 데이타통신은 내부처리나 센싱 작업보다 더 많은 에너지 소모를 요구한다. 본 논문에서는, 내용인지(context-aware) 라우팅 테이블(routing table)을 이용하여 인접한 노드간의 질의 송수신을 위해 필요한 패킷 송신 수를 줄여 질의 최적화를 수행하는 새로운 아이디어를 제안한다. 내용인지 라우팅 테이블에는 현재 노드로부터 도달 가능한 하위노드에서 측정할 수 있는 센서의 종류에 관한 정보가 저장되어 있다. 내용인지 라우팅 정보를 이용하여 각 노드는 자식노드에게 불필요한 질의 송신이나 결과 전달을 차단함으로써 불필요한 패킷 송신의 수를 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법을 바탕으로 한 시뮬레이션에서 최대 약 80%의 성능 효과를 보였다.

물류창고는 수시로 많은 물류가 입고/출고됨에 따라 수시로 재고 현황이 변화하고 이를 빠르고 정확하게 관리하는 것은 물류 관리에 있어서 매우 중요하다. 이를 위해 RFID 기반의 센서 네트워크를 구축하여 기존의 수작업으로 하던 작업을 빠르게 수행할 수 있도록 한다. 센서 네트워크를 구축하기 위해 에너지 기반으로 클러스터링을 하고 이를 기반으로 계층적 라우팅을 통해 데이타 전송을 가능하게 하였다. 또한 클러스터간 이동성을 지원하여 각 노드가 이동하여도 연결성이 보장되도록 하였다. 이렇게 구축된 네트워크는 실제 RFID 리더와 함께 연동되어 물류창고에서 사용되었다.

센서노드 운영체제는 다종다양한 센서를 효율적으로 관리하기 위해서 통일된 API와 효율적인 디바이스 드라이버 매니저를 지원하여야 한다. 하지만 Tiny-OS, Nano-Q+ 등의 기존 운영체제들은 이와 같은 디바이스 드라이버 매니저를 지원하지 않는다. 본 논문에서는 센서 I/O 서브시스템을 제안하여 응용프로그래머에게 통일된 API를 제공하며 디바이스 드라이버의 장탈착이 용이한 디바이스 관리 매니저를 제시한다. 탈부착이 가능한 스마트 센서를 위하여 원격 디바이스 드라이버 업데이트 방식을 제안한다. 이 방식은 일부 센서가 변경되었을 때 전체 응용이 아닌 디바이스 드라이버만의 다운로딩이 가능하다. ETRI가 개발한 Nano-Q+에 상기한 기능을 추가하여 설계하고 구현하였다. 기존 운영체제와 성능을 비교 평가하였고 디바이스 드라이버 부분 다운로딩이 다운로딩 속도를 획기적으로 개선시켰다.

지리적으로 분산되어 있는 지식 노동자들 간에 실재감 있는 공동작업 환경 제공을 위하여, 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 응용한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 특히 기존의 문제점으로 지적되어왔던 디스플레이 해상도의 한계, 공동 문서 작업의 불편함, 협업 환경 조작의 어려움과 같은 문제점을 해결하고자, 프레임워크 관점에서의 접근방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 협업 공간에 주어진 각종 장치 및 네트워크 상태에 적응적으로 기능별 서비스 요소들을 통합하여 협업 환경에서 요구하는 다양한 협업기능들을 만족하도록 유연성 있게 조정할 수 있는 하드웨어/소프트웨어/네트워킹에 걸친 지능형 협업 환경 프레임워크를 설계하고자 한다. 제안하는 프레임워크에 기초하여 초고해상도 디스플레이를 중심으로 네트워킹을 통한 미디어/데이타 공유, 포인팅/트래킹을 활용한 디스플레이 상호작용을 지원하는 협업 환경을 개발한다. 또한 실현 가능성을 검증하기 위해 구축된 협업 노드의 시연 과정을 소개한다.

임베디드 응용프로그램 개발의 적시성(time-to-market)을 위해, 기존 임베디드 응용프로그램의 재사용 기법과 각기 다른 플랫폼에 인터페이스 시켜주는 인터페이스용 미들웨어에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 인터페이스용 미들웨어 연구로서 기존의 MT 프로젝트, Xenomai, Legacy2linux 기술들은 미들웨어에서 제공되는 API가 특정 운영체제에 종속되거나 API의 확장성을 제공하지 못한다는 한계점이 있다. 본 논문에서 제안하는 임베디드 시스템 인터페이스용 미들웨어는 운영체제에 대한 종속성을 제거하여 다양한 운영체제를 지원한다. 또한, 미들웨어의 확장 및 동적 재구성이 가능한 컴포넌트 기반 구조로 설계되어, 자원 제한적인 임베디드 시스템에서 응용프로그램을 효율적으로 실행시킬 수 있다. 본 논문에서 제안하는 미들웨어의 추가에 따른 응용프로그램의 실행 지연은 미들웨어 API의 실행 시 최소 $0.3{\mu}sec$에서 최대 $5{\mu}sec$ 정도이며, 이는 응응프로그램의 실행 성능에 큰 영향을 주지 않을 것으로 판단된다.

휴대폰 사용이 대중화됨에 따라 사람들이 때와 장소를 가지리 않고 휴대폰을 무분별하게 사용함으로써 나타나는 폐해가 심각하다. 특히, 휴대폰 사용이 병원의 전자 의료기기나 항공기 이착륙 시스템 등에 나쁜 영향을 끼친다는 연구 결과들이 발표되고 있다. 본 논문에서는 모바일 기기에 적용할 수 있는 상황인식 기반의 사용제어 모델을 제안한다. 즉, 위치와 시간, 주변소음 등의 상황정보에 따라 휴대폰 자체 및 모바일 콘텐츠의 사용을 제어하는 모델에 대해 연구하였다. 제안한 사용제어 모델은 '동적인 역할기반 접근제어' (Dynamic Role-based Access Control)을 포함한다. 제안한 시스템의 효용성을 확인하기 위해, PC 서버 및 임베디드 보드 상에 프로토타입 시스템을 구현하여 그 성능을 평가하였다.

현재 많은 센서 운영체제에서는 메모리 제약 때문에 스레드 스택을 공유한다. 하지만 대부분의 대상 플랫폼에서는 MMU가 없어서 하드웨어적으로 스택 보호가 이루어지기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 바이너리코드에 스택 보호 기능을 가진 래퍼 함수를 추가하고 바이너리 코드 안에 존재하는 스택 연산 명령어들을 스택 보호 기능을 가진 래퍼 함수호출로 바꾸어준다. 이때 스택 영역에 접근하는 명령어들과 스택 관리 모듈로의 분기 명령어간의 명령어 길이 차이에 의한 명령어 밀림현상이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 밀림현상을 발생시키지 않고 임의의 명령어를 추가된 임의의 모듈을 호출하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 제한된 도달 범위를 가지는 분기명령어를 반복적으로 사용하여 명령어 밀림현상 없이 추가된 임의의 모듈에 도달하게 한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 센서 노드의 소프트웨어 보안 패치와 소프트웨어적 유지 보수를 용이하게 할 것이다.

제품 개발 기간을 단축하고 품질과 생산성을 향상시키기 위하여 설계/해석 프로세스의 자동화가 요구된다. 일반적으로 설계/해석 프로세스는 시간과 자원을 많이 필요로 하는 작업이기 때문에 분산 환경에서 다양한 엔지니어링 자원을 효과적으로 활용할 수 있어야 한다. 분산 환경에서의 유연한 엔지니어링 프로세스의 통합과 자동화를 가능하게 하기 위해 한국기계연구원에서는 SOA(Service Oriented Architecture)기반의 e-엔지니어링 프레임워크를 구축하였다. 본 논문에서는 한국기계연구원의 e-엔지니어링 프레임워크의 개념 및 구조를 설명한다. 또한 e-엔지니어링 프레임워크에서 발생할 수 있는 예외사항에 중점을 두고 이러한 예외사항에 대해서 엔지니어링 프로세스 측면과 태스크 측면으로 분류하여 장애진단 및 회복 기법을 제시한다.

객체지향 패러다임에서 커플링은 유지보수활동에 가장 큰 영향을 주는 속성 중 하나로 많은 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 기존의 커플링 척도는 클래스들간의 의존성 여부만 측정할 뿐 의존성 강도를 표현하지 못하기 때문에 리팩토링이나 시스템 분해와 같이 의존성 강도 정보가 필요한 유지보수활동에서 의사 결정을 지원하는데 한계가 있다. 이 논문에서는 이를 해결하기 위해 클래스 간의 의존성 여부뿐만 아니라 유지 보수성-재검사 비용 측면에서 클래스 간의 의존성 강도까지 표현할 수 있는 커플링 척도를 제안한다. 그리고 시스템 분해 문제에 적용한 예제를 통하여 시스템 유지 보수를 위한 여러 분야에 적용될 수 있음을 보인다.

유비쿼터스 지능 공간은 사용자의 요구를 서비스하기 위하여 여러 종류의 스마트 객체들이 다양한 형태로 연결되어 있다. 따라서 사용자의 서비스 요구에 따라 서비스 구성 중에 과도한 부하가 발생할 뿐만 아니라 서비스 객체들 간의 자원 충돌이 발생할 수 있다. 결국, 각 서비스 객체들 간에 오작동이 발생해 사용자에게 잘못된 서비스를 제공하거나 서비스에 응답을 못 할 수도 있다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 유비쿼터스 지능공간은 모니터링 시스템에 의해 다양한 스마트 객체들의 기능, 성능 및 상태를 모니터링 한다. 또한 로그를 기록하고 기록된 로그를 분석하여 사용자에게 지능 공간 서비스에 대한 최적화된 기능, 성능 및 서비스 품질을 개선 할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 다양한 서비스 요구 패턴 등에 따른 성능 최적화와 시스템의 중단 및 오작동이 발생했을 때 자가 복구를 수행할 수 있는 모니터링 시스템을 제안한다.

플래시 메모리는 비휘발성, 저전력, 빠른 입출력, 충격에 강함 등과 같은 많은 장점을 가지고 있으며 모바일 기기에서의 저장 매체로 사용이 증가되고 있다. 하지만 제자리 덮어쓰기가 불가능하고 지움 연산의 단위가 크다는 제약 및 블록의 지움 횟수 제한이 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해 YAFFS와 같은 로그 구조 기반의 플래시 파일 시스템들이 개발되었다. 그러나 쓰기 연산을 위한 공간 요청이 발생할 때나 지움 대상 블록을 선정할 때 순차적으로 블록 정보를 검색하여 할당 및 지움 연산을 수행한다. 이러한 순차적인 블록 접근 방식은 플래시 메모리의 사용량이 증가함에 따라 접근 시간이 증가될 수 있다. 그리고 블록 지움 연산을 수행하는 시기를 결정하여 불필요한 지움 연산 대상 블록을 찾는 시간을 최소화하고 충분한 플래시 메모리의 빈 공간을 유지하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 로그 구조 기반의 NAND 플래시 메모리 파일시스템의 빠른 연산을 위한 기법들을 제안한다. 제안된 기법은 YAFFS 상에서 구현되었으며, 제안한 기법들을 실험을 통해 비교 분석하였다. 제안된 기법은 기존의 성능과 비교해 빠른 연산 성능향상을 보였다.

온톨로지는 웹과 데이타베이스에서 추출하거나 사람으로부터 직접 얻은 정보들을 기계가 접근할 수 있는 개념과 개념 간의 관계 정보로 표현한다. 온톨로지에서 표현된 개념과 관계 정보를 활용할 경우, 의미적인 관계에 따라 정보를 새롭게 재구성할 수 있다. 본 논문에서는 웹상의 인물검색 사이트에서 추출한 정보를 Protege API를 이용해 OWL기반의 IT-People Event Ontology의 스키마에 맞게 온톨로지화 한다. IT-People Event Ontology는 인물과 관련해 잘 변하지 않는 정보와 시간에 따라 변할 수 있는 사건 정보를 표현하고 있다. 이벤트 온톨로지에 기반한 의미 정보 검색은 입력 질의를 온톨로지에 정의된 의미관계에 따라 처리하고, 질의의 유형에 따라 이벤트 온톨로지에 있는 인물 정보를 검색해서 재구성된 결과를 보여준다. 따라서 기존 시스템들의 인물 검색 결과와 비교했을 때, 사용자의 질의 요구에 보다 적합한 검색 결과를 보여 준다.

본 논문은 전파 오류가 빈번한 802.11 무선 랜에서 VoIP(Voice over IP) 용량(capacity)을 해석적으로 계산할 수 있는 수학적 모델을 제안한다. 기존 모델은 오류가 발생하는 무선 채널에서의 VoIP의 용량을 시뮬레이션으로만 예측하였다. 본 논문은 전파 오류 환경에서 VoIP 용량을 해석적으로 평가하기 위해 기존 모델을 확장하여, 전파 오류, 전송 지연, 음성 품질, AP(Access Point)에서의 대기 시간 등의 영향을 포함하도록 하였다. 제안한 VoIP 용량 모델은 3%에서 9%까지의 오차 범위에서 시뮬레이션의 결과와 같다.

웹 2.0 기술의 발전에 따라 사용자가 임의로 서비스 공간을 재구성할 수 있는 개인화 서비스의 수요가 증가하고 있다. 이러닝 분야에서도 점차 개인화 서비스를 적용하여 사용자에게 학습 공간의 재구성을 위한 다양한 기능들이 제공되고 있다. 그러나 기존의 개인화 서비스인 컴포넌트 단위의 레이아웃 재배치는 학습자에게 제한된 요소의 변경만을 허용하기 때문에 세부적인 구성 변경이 이루어질 수 없다. 또한 이러한 재배치 정보를 다른 용도로 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 학습 공간의 컨트롤 단위 재구성을 위한 e-Space Manager와 동적 컨트롤 배치 기법을 제안하고 이를 통해 사용자가 배치하는 컨트롤이 콘텐츠의 특성에 최적화되어 구성됨을 확인한다. 제안하는 컨트롤 배치 기법은 사용자가 학습 공간의 구성을 컨트롤 단위로 조정할 수 있다는 장점이 있다. 이는 콘텐츠의 배치뿐만 아니라 시스템 개발자가 허용한 범위 내에서 컨트롤의 변경을 통해 콘텐츠의 입 출력 형태를 학습자가 임의로 구성할 수 있게 된다. 그리고 컨트롤 배치를 통해 생성되는 재구성 정보와 사용 기록을 바탕으로 사용자 선호도에 따른 컴피턴시 모델에 사용될 수 있는 자료를 생성한다.

버퍼오버런 분석기가 루프안에서 발생시키는 허위경보를 간편하고도 효율적으로 줄이는 방법과 경험을 소개한다. 버퍼오버런 분석기는 루프와 배열을 많이 사용하는 프로그램을 분석할 때 많은 허위경보를 발생시킨다. 우리는 먼저 루프를 많이 사용하는 프로그램인 임베디드 프로그램과 암호화 관련 프로그램들에서 발생하는 허위경보를 조사하여 허위경보를 일으키는 루프의 패턴을 조사했다. 그 다음에 그 루프에 특화된 간단하고 효율적인 재분석기를 고안하였다. 우리가 제안하는 재분석기는 분석기가 분석을 끝낸 후 내 놓는 분석결과를 보고 재분석할 목표가 되는 루프만을 찾아서 초벌분석보다 더 정교한 분석을 하여 허위경보를 안전하게 제거한다. 버퍼오버런 분석기인 아이락에 구현하여 실험해본 결과 전체 루프 관련 허위경보 중 32% 가량이 제거되었다.