대부분의 파일 시스템에서는 파일이 삭제되더라도 메타데이타만 삭제되거나 변경될 뿐, 파일의 데이타는 물리 매체에 계속 저장된다. 그렇기 때문에 지워진 파일을 복구하는 것도 가능한데 이러한 복구를 불가능하도록 하는 것을 원하는 사용자들도 있다. 특히 이러한 요구는 플래시 메모리를 저장 장치로 사용하는 임베디드 시스템에서 더욱 더 많아지고 있다. 이에 본 논문에서는 NAND 플래시 파일 시스템을 위한 안전 삭제 기법을 제안하고 이를 가장 대표적인 NAND 플래시 파일 시스템인 YAFFS에 적용하였다. 제안 기법은 암호화를 기반으로 하고 있으며, 특정 파일을 암호화하는데 사용된 모든 키들이 같은 블록에 저장되도록 하여, 단 한번의 블록 삭제 연산으로 파일 복구가 불가능하도록 하였다. 시뮬레이션 결과는 제안 기법으로 인해 파일의 생성 및 변경 시 발생하는 블록 삭제를 감안하더라도 파일 삭제 시 발생하는 블록 삭제 횟수가 단순 암호화 기법의 경우보다 더 작다는 것을 보여준다. 본 논문에서는 제안 기법을 YAFFS에만 적용하였지만, 다른 NAND 플래시 전용 파일 시스템에도 쉽게 적용 가능하다.

본 연구의 목표는 낸드 플래시 메모리용 파일시스템의 고질적인 문제점인 파일 시스템 마운트 지연시간을 개선하는 것이다. 이를 위하여 바이트 접근성을 가지는 비휘발성 랜덤 억세스 메모리 소자와 낸드 플래시로 계층적 저장시스템을 구성하고, 바이트 접근성을 가지는 비휘발성 랜덤 억세스 메모리 소자 상에 파일 시스템 메타 데이타를 위치시키는 기법을 개발하였다. 데이타 무결성을 지원하고, 고속의 랜덤 읽기/쓰기가 가능한 비휘발성 랜덤 억세스 메모리 소자에 메타 데이타를 위치시킴으로써 낸드 플래시에 저장된 메타 데이타를 관리하기 위해 Spare 영역과 Object Header 영역에 구성된 항목가운데 불필요한 항목을 제거할 수 있었다. 또한, Object Header의 자료구조를 효율적으로 설계하여 이전 연구인 FRASH1.0에서 파일 생성/삭제 성능 저하를 초래한 Object Header를 스캔하는 단계를 제거하였다. 최적화된 비휘발성 랜덤 억세스 메모리 소자의 자료구조와 개발된 알고리즘을 실제 파일 시스템으로 구현한 FRASH1.5를 개발하였다. 이것을 채용한 FRASH1.5의 성능을 평가한 결과 마운트 동작 시간은 이전 연구인 FRASH1.0 대비 2배 이상 단축시킬 수 있었고, 파일 생성성능은 FRASH1.0 대비 $3{\sim}8%$ 향상되었다. 특히, 파일 크기가 크고, 개수가 많을 경우는 기존 YAFFS 대비 성능 저하 없이 마운트 시간을 8배 이상 감소시킬 수 있었다.

ITSP(Internet Telephony Service Provider)를 이용한 VoIP 서비스의 사용자가 증가함에 따라 VoIP 스팸은 큰 문제로 대두되고 있다. 기존의 일반 전화 때부터 사용되던 스팸은 실시간적 음성 통신이라는 특성상 콘텐츠 필터링을 하기 어렵기 때문에 콜 행위 패턴 조사를 통해 스패머(Spammer)를 구분하고 있다. 그러나 잘못된 오판으로 인한 문제와 스팸으로 인식하는 임계값을 넘지 않는 한도의 스팸 전송, 그리고 여러 사용자가 하나의 번호를 공유하여 사용하는 경우에는 여전히 스팸의 위협이 남아 있다. 이에 본 논문에서는 튜링 테스트를 이용한 VoIP 스팸 방지를 제안한다. 제안된 방법은 송신자에게 튜링 테스트를 거치게 하고, 튜링 테스트를 통과한 사용자만 수신자와 연결이 되는 방식으로 동작한다. 또한 튜링 테스트를 통과한 정상적인 사용자에게는 티켓을 줌으로써 재발신시 거쳐야하는 튜링 테스트의 번거로움을 줄일 수 있다. 제안된 방법은 ASUS WL-500G 무선 공유기 및 Asterisk IP-PBX에서 구현되었고 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.

블루투스(Bluetooth)는 별도의 기반 인증 시설없이 각 디바이스간의 독립적인 인증과정을 통해 데이타를 서로 전송하는 기술을 사용하고 있다. 이러한 특징 때문에 이전에 기반 인중시설을 이용하는 네트워크에서는 발생하지 않았던 취약점들이 발생할 수 있으며, 가장 대표적인 문제가 위치 추적 공격이다. 따라서 본 논문에서는 디바이스 위치추적공격에 대해 살펴보고 그에 대한 해결책으로 익명모드를 제안한다. 제안된 방법은 발생 가능한 공격시나리오에 대해 분석하고 성능을 평가하였으며, 이를 통해, 기존 방법에 비해 수행 시간과 메모리 소비 측면에서 큰 차이를 보이지 않으면서도 위치 추적 공격에 대해 더 강인하게 동작함을 보였다.

근래의 지속적인 멀티미디어 기술의 발전과 컨덴츠를 이용하는 사용자의 향상된 욕구가 부합하여 새로운 실감 미디어 기술이 창출되고 있다. 그 중에서 다시점 비디오는 3차원 TV, 자유 시점 비디오 등의 기반 기술로써 활발하게 연구되고 있다. 하지만 시점 수의 증가에 따른 부호화 시간 증가, 비트율 증가 등이 문제점으로 작용한다. 본 논문에서는 다시점 비디오의 부호화 효율을 높이기 위해 향상된 GoGOP 구조를 제안한다. 즉, Key 프레임 위치 조절, 동적인 I 프레임 수 그리고 동적인 B 프레임 수를 이용하는 방법을 적용하여 향상된 GoGOP 구조를 제안하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 기법이 Anchor 구조와 비교하여 유사한 PSNR 값을 가지면서, 비트율이 상당히 감소하였다.

무선 센서 망에서 이동성 지원을 위한 많은 데이타 전달 프로토콜들이 군인들이나 구조원과 같은 싱크의 이동 궤적이 랜덤하다는 가정 아래서 디자인되어왔다. 하지만, 많은 응용에서, 예를 들면 전쟁 지역에서 작전 상황 중의 군인의 이동 궤적과 같은, 싱크의 이동성은 미리 결정될 수 있다. 본 논문에서, 우리는 싱크들의 예측 가능한 이동성을 고려하여 소스 노드로부터 이동하는 싱크까지 데이타를 우회 없이 직행으로 전달할 수 있는 싱크의 예측 가능한 이동성 기반 데이타 전달 프로토콜을 제안한다. 또한, 우리는 기존의 랜덤한 이동성 기반의 데이타 전달 프로토콜들과의 성능 비교를 통해 예측 가능한 이동성 기반 데이타 전달 프로토콜의 향상성을 증명한다.

우리는 센서 네트워크의 전체적인 수명을 최대화하기 위한 라우팅 알고리즘을 제안한다. 우리는 매우 복잡한 환경의 센서네트워크를 대상으로 한다. 복잡한 환경은 빌딩 내부 또는 복잡한 도심에 센서 네트워크가 배치될 수 있다는 점에서 실생활에 바로 적용 가능한 환경이다. 복잡한 환경에서는 한정된 공간에 많은 장애물이 놓이기 때문에 장애물들 사이에 낀 좁은 공간들이 있다는 특징을 가진다. 좁은 공간에 놓인 센서 노드는 매우 빈번히 라우팅 경로로 선택되기 때문에 에너지 소비가 많이 예상된다. 이러한 연결노드(relay node)는 주변에 자신이 수행하는 역할을 대신해줄 대안의 노드가 적기 때문에 에너지 고갈 시 네트워크 분할(partition)의 문제로 이어질 수 있다. 네트워크 분할은 네트워크에 다른 센서 노드들의 에너지가 아직 충분하다 할지라도 분할로 인해 데이타를 전송할 수 없는 문제를 야기한다. 따라서 우리의 목적은 이러한 문제를 해결하기 위하여 네트워크 분할과 직결된 연결노드의 에너지를 고려하여 네트워크가 최대한의 수명을 가질 수 있게 하는 라우팅 프로토콜을 제한한다. 우리가 제안하는 라우팅 알고리즘은 크게 가중 그래프(weighted graph)를 통한 네트워크 추상화(abstraction)과정과 에너지 추정(estimation) 알고리즘을 거친다. 가중 그래프는 전체 토폴로지를 고려하여 목적지까지 이르는 모든 길에 대한 정보를 알려주고, 에너지 추정 알고리즘을 통해 추가적인 통신 비용 없이 라우팅 정보를 유지할 수 있다. 본 논문에서는 전체적 지형의 추상화된 정보를 기반으로 사용 빈도가 높은 노드의 에너지를 관찰, 보호함으로써 전체적인 네트워크의 수명을 연장 및 라우팅 복잡도를 낮추는 라우팅 프로토콜을 제안한다.

모바일 기기 사용이 급증함에 따라 모바일환경에서 이루어지는 Peer-to-Peer(P2P)방식에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 모바일환경에서의 P2P방식이 지닌 peer들 사이의 broadcasting 방식인 'flooding'의 문제점을 보완하고, 새로운 routing table을 구축하기 위해 peer들을 2개의 계층으로 구분하였다. 즉, peer 들을 super peer들과 각 super peer에 의해 관리되는 sub-peer들로 구분하였다. 파일의 탐색과 전송은 Super peer들이 관리하므로, 기존의 불필요한 multi-broadcasting 방식을 피할 수 있다. 본 논문에서는 super peer의 개념을 이용한 두 가지의 모바일 P2P 시스템을 제안한다. 첫 번째 시스템은 영역을 일정한 크기로 나누어 각각의 구역마다 super peer를 가지도록 한다. 두 번째 시스템은 자신에게 연결된 이웃 peer의 수를 계산하여 가장 많은 이웃 peer를 가진 peer부터 순서대로 super peer가 되도록 한다. 본 논문에서 제안된 P2P 시스템들은 이중 계층구조로 peer들을 구분하여, 될 수 있는 대로 상충의 super peer들 사이의 메시지 교환이 이루어지게 함으로써 broadcasting을 피한다. 본 논문에서 제안한 시스템들의 성능 향상을 확인하기 위하여, 메시지의 수를 측정하는 실험을 하였으며, 그 결과 본 논문에서 제안한 시스템들이 기존의 시스템보다 평균 $1.2{\sim}1.6$배 향상되었음을 보였다.

본 논문은 비전 시스템을 통하여 입력되어 들어오는 회전된 물체를 보정하기 위해 사용하는 선 구조 분석 도구인 라돈변환의 문제점을 해결하기 위해 입력 영상 간소화 방법을 제안한다. 먼저, 비전 시스템을 통하여 입력된 영상 내에서 불필요한 배경 부분을 제거하여 물체 영상을 추출한다. 다음, 추출된 물체 영상에 대하여 기울기를 고려하여 제한된 물체 영상만을 라돈 변환의 최종 입력 영상으로 추출한다. 마지막으로 최종 입력 영상에 대하여 라돈 변환을 사용하여 회전각을 추출한 후, 원 영상 내의 회전된 물체를 보정한다. 실험 결과, 제안한 방법은 처리 속도를 약 64% 향상시킬 수 있었고, 기억용량은 약 18% 줄일 수 있었으며, 선 검출율은 약 18%까지 향상시킬 수 있었다.

최근에 개발된 Nonnegative tensor factorization(NTF)는 비음수 행렬 분해(NMF)의 multiway(multilinear) 확장형이다. NTF는 CANDECOMP/PARAFAC 모델에 비음수 제약을 가한 모델이다. 본 논문에서는 Tucker 모델에 비음수 제약을 가한 nonnegative Tucker decomposition(NTD)라는 새로운 텐서 분해 모델을 제안한다. 제안된 NTD 모델을 least squares, I-divergence, $\alpha$-divergence를 이용한 여러 목적함수에 대하여 fitting하는 multiplicative update rule을 유도하였다.

OpenMP 디렉티브 프로그램에서 경합은 의도하지 않은 비결정적인 수행결과를 초래하므로 디버깅을 위해서 반드시 탐지되어야 한다. 하지만 이러한 경합을 탐지하는 기존의 도구인 Intel Thread Checker는 경합의 존재를 검증하지 못하며 경합을 탐지하는 비용이 크므로 비실용적이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구팀은 프로그램의 특성 및 사용자 요구사항의 분석결과를 이용하여 경합을 검증하는 도구를 개발하였으나 스레드 동기화가 없는 모델에서는 최적화되지 못하였다. 본 논문에서는 이러한 선행연구의 결과를 확장하기 위해서 스레드 동기화가 없는 프로그램 모델을 위한 효율적 레이블링 기법과 경합탐지 프로토콜 기법을 적용한다. 합성프로그램을 이용하여 실험한 결과로는 스레드 동기화가 없는 프로그램 모델에서 경합검증 시간이 기존의 도구보다 평균 250배 이상 빠르고, 총 접근사건 수가 동일하면 최대병렬성이 증가하여도 경합검증 시간이 감소함을 보인다.

정보추천 서비스를 위한 선호도는 상황에 따라 달라질 수 있으므로, 정보추천 서비스를 제공하기 위해서는 먼저 사용자의 컨덱스트 정보를 알아야 한다. 본 논문은 모바일 환경에서 다수 사용자의 선호도를 고려한 추천 시스템을 제안하며, 음식점 추천에 이를 적용하고자 한다. 모바일 환경에서 개별 사용자의 선호도를 모델링하기 위해 베이지안 네트워크를 사용하였으며, 음식점 추천은 많은 경우 개별 사용자가 아닌 다수 사용자의 선호도를 고려해야 하므로, 본 논문에서는 개별 사용자의 선호도를 바탕으로 다수의 선호도를 획득하기 위해 다기준 의사결정방법인 AHP를 이용하였다. 실험을 위해서 10가지 서로 다른 상황에서 추천을 수행하였으며, 마지막으로 SUS 사용성 평가를 통해 제안하는 시스템의 사용성이 높게 평가되었음을 확인하였다.

최근 인터넷 망에서 고속 스위칭을 위하여 입출력 인터페이스 간 패킷 전송에 있어서 스위칭 패브릭이 적용되고 있다. 기존의 구조들은 가변 길이 IP 패킷의 처리에 ATM 스위칭 패브릭을 그대로 적용하기 위해 패킷을 일정 크기로 분할 및 재조립하거나 크로스포인트에 버퍼를 두는 방식을 고려하고 있어 시스템에 부하를 가져온다. 본 논문에서는 데이타 메모리 평면과 스위칭 평면을 분리하여 패킷 데이타는 독립된 메모리 구조에 저장하고 동시에 메모리 주소 포인터 부분만 스위칭 패브릭을 통과하도록 하는 새로운 스위치 구조를 제안한다. 스위칭 패브릭은 주소 포인터와 기본적인 정보를 포함하는 아주 작은 미니 패킷이 통과하게 되는데 이것은 가변길이 패킷들이 경쟁하는 스위칭 패브릭과 비교할 때 탁월한 스위칭 속도를 가진다.

무선 센서 망에서 소스가 그리드 구조(grid structure)를 생성하는 접근 방법은 이벤트의 이동에 의해 소스가 연속적으로 변하거나 소스가 많아질 경우 심각한 에너지 손실이 일어난다. 반면, 싱크 기반(sink-initiated)의 질의메시지를 사용하는 접근 방법에서는 망의 모든 센서 노드들에게 질의메시지가 플러딩되기 때문에 이벤트를 인식하지 않은 센서 노드들에게도 질의메시지가 플러딩되는 문제가 있다. 또한, 그들 접근 방법들은 싱크를 대신하는 중간자로서 고정 대리자(agent)를 사용하여 싱크에게 정보를 전달하는 방법을 사용하기 때문에 모든 소스에서 발생한 데이타가 항상 해당 대리자를 거치게 되고, 따라서 고정 대리자와 이동 싱크 간의 루트(route)에 혼잡도가 급격히 증가하게 된다. 본 논문에서는 이 문제들을 해결하기 위하여 싱크와 소스의 질의메시지를 관리하여 이벤트가 발생한 소스에서 이동 싱크까지의 루트를 형성하여, 직접 데이타를 전달하는 프로토콜을 제안한다. 제안 프로토콜은 소스와 싱크간의 연결을 위하여 위치정보 기반 라우팅(geographic routing)과 위치정보 관리자를 사용한다. 마지막으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안 프로토콜의 에너지 효율성을 입증한다.

위치정보기반 라우팅을 이용하는 무선 센서망은 자연환경 혹은 센서 노드들의 불균형적인 에너지 소비로 인한 라우팅 홀(hole)로 인해 높은 통신 장애 가능성이 존재한다. 이에 대해 연구된 대부분의 기법들은 그런 라우팅 홀을 우회하는 방법으로 접근하는 경향을 보인다. 그러나 홀 우회를 위한 라우팅은 홀 주변 센서노드들의 불균형적인 에너지 소비를 유도하기 때문에, 그들의 통신장애 및 네트워크 수명에 장애를 발생시킬 수 있다. 우리는 이미 홀 우회를 위한 라우팅 방안을 제안하였지만, 그 또한 갖는 문제점 때문에 가우시안 함수를 활용하여 그 연구에 대한 확장 방안을 새롭게 제안한다.

패턴인식 문제에 있어서 다수의 인식기를 사용하는 연구는 주로, 선택된 다수 인식기를 어떻게 결합할 것인가에 중점을 두어 왔으나, 최근에는 인식기 풀로부터 다수 인식기를 선택하려는 연구로 점차 진행되고 있다. 실제로 다수 인식기 시스템의 성능은 인식기들의 결합 방법은 물론, 선택되는 인식기에 의존한다. 따라서, 우수한 성능을 보이는 인식기 집합을 선택하는 것이 필요하며, 다수의 인식기를 선택하는데 있어서 정보이론에 기초한 접근 방법이 시도되었다. 본 논문에서는 인식기 간의 상호정보를 기반으로 인식기를 선택하여 인식기 집합을 구성하고, 다른 인식기 선택 방법들에 의해 구성된 인식기 집합과 그 성능을 비교해 보고자 한다.

본 논문에서는 멀티코어 환경에서 파노라마 이미지 생성 시간을 단축시키기 위해 특징점 추출 알고리즘을 병렬화한다. 여러 장의 사진들을 합성하여 파노라마 이미지를 만드는 과정에는 사진들 간의 겹치는 영역을 찾아내기 위해 각 사진의 특징점을 추출하는 단계가 필요하다. 계산량이 많은 특징점 추출 단계를 빠르게 수행하기 위해 비대칭 멀티 프로세서 아키텍처인 CBE(Cell Broadband Engine)를 사용하여 특징점 추출 병렬 알고리즘을 개발하고, 성능이 얼마나 향상되는지 실험하였다. 실험 결과, 본 논문에서 개발한 병렬 알고리즘은 프로세서 수에 비례하여 성능이 높아지는 선형 확장성의 특징을 보였다. 이처럼 멀티코어 환경에서 이미지 프로세싱 작업 수행 시에 어떻게 하면 높은 성능의 좋은 결과를 낼 수 있는지 알아본다.

최근 감정 분류에 대한 관심이 높아져 연구가 활발히 진행되고 있다. 문서 전체에 관한 감정의 분류도 중요하지만, 문서를 이루고 있는 문장에 관한 분류도 점차 그 필요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 한국어 감정 분류 시스템 구축을 위해서 추출된 한국어 감정 자질을 이용한 한국어 문장 및 문서 감정 분류에 관해 연구한다. 한국어 감정 분류의 시작은 감정을 내포한 대표적인 어휘로부터 시작하며, 이와 같은 감정 자질들은 문장 및 문서의 감정을 분류하는데 결정적인 관여를 한다. 한국어 감정 자질의 추출을 위하여 영어 단어 시소러스 정보를 이용하여 자질들을 확장하고, 영한사전을 통해 확장된 자질들을 번역함으로써 감정 자질들을 추출하였다. 추출된 감정 자질들을 사용하여, 단어 벡터로 표현된 입력문서를 이진 분류기인 지지벡터 기계(SVM: Support Vector Machine)를 이용하여 문장과 문서에 내포된 감정을 판단하고 평가하였다.