• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.2437-2445
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• 2012

본 논문은 무선 매체의 점유 요인을 분석하여 효율적인 라디오 자원 측정 방법을 제안한다. 미디엄 점유 시간은 무선 단말이 현재 채널에서 802.11 프레임, 무선 간섭, 프로토콜 대기 시간에 의해 점유된 시간으로 다양한 분야에서 성능 측정 도구로 이용된다. 기존 연구들은 부분적인 요인만을 측정하고, 측정 도구에 대한 검증 및 다양한 라디오에 대한 확장성이 부족하다. 본 논문은 세분화된 점유 요인들의 측정 방법을 제안한다. 이를 위해 무선 칩셋의 레지스터 정보 수집, 가상 모니터 모드를 통한 프레임 분석을 위해 802.11n 기반 OpenHAL 디바이스 드라이버를 수정하였다. 뿐만 아니라 다양한 검증 방법을 통해 정확한 미디엄 점유 시간을 도출한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.1139-1144
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• 2008

본 논문에서는 가상 플랫폼을 이용하여 빠르고 효과적으로 시스템을 검증하기 위한 추상레벨의 자동생성에 대하여 제안한다. 추상레벨 가상 플랫폼은 효과적인 검증 방법이긴 하지만 시스템이 변경될 때마다 가상 플랫폼을 재생성하고 추가적인 설계/검증을 요구되며 이 작업은 매우 많은 시간을 요구한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 CPU, 메모리, UART 등을 기본적인 요소로 구성하여 추상레벨의 라이브러리로 생성하였다. 이 라이브러리를 이용하여 가상 플랫폼을 자동 생성하는 툴을 개발하였다. 이 툴은 임베디드 RTOS를 구성하는 가상 플랫폼을 자동 생성하며 HW/SW 간의 통신을 위한 메모리 맵과 디바이스 드라이버 등도 생성한다. 제안한 방법은 JPEG과 H.264에 성공적으로 적용하였으며 기존의 수동 작업에 비하여 매우 빠르게 가상 플랫폼을 자동 생성할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.151-153
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• 1998

사용자 레벨 입출력은 유연성이 있고 효율적인 디바이스 드라이버를 만들 수 있게해주기 때문에, 내장 실시간 시스템에서 그 중요성이 더해가고 있다. 내장 실시간 시스템에서 사용자 레벨 입출력을 지원하기 위해서는 운영체제가 입출력 장치에서 발생한 외부 인터럽트를 프로세서에 예측 가능하고 효율적인 방법으로 전달할 수 있는 방법을 제공해야 한다. 본 논문에서는 새로운 사용자 레벨 시그널 처리 기법을 기반으로 한 효율적인 사용자 레벨 입출력 기법을 제안한다. 제안된 기법은 동적 가상 쓰레드 바인당(dynamic virtual binding)과 스케줄링 이벤트 업콜(scheduling event upcall)등의 다중 쓰레딩을 지원하기 위한 커널 구조를 이용하여 기존 시그널 처리의 문제점을 해결한다. 본 논문에서는 제안된 기법은 ARX실시간 운영체제상에 구현하여 그 성능을 측정하였다. 실험결과 제안된 기법은 적은 부하로 외부에서 발생한 인터럽트를 사용자 프로세서에 예측 가능한 시간에 전달한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.368-370
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• 2003

IEEE 802.11 규격에 따른 무선랜은 사설망에서 사용됨은 물론, 공중망 사업자들에 의한 핫스팟 서비스까지 제공되면서 널리 사용되고 있어, 이에 대한 보안의 중요성이 더욱 커져가고 있다. IEEE 802.1x는 랜 접속 서비스를 받고자 하는 시스템이 인증을 거쳐 망을 사용할 수 있도록 하며, IEEE 802.11 키교환 규격은 무선랜에서 암호화를 위하여 사용되는 WEP 키를 교환할 수 있게 한다. 이를 이용하여 타인이 무단으로 망을 사용하거나 도청하는 것을 막는다. 이러한 시스템의 개발을 위하여 기존의 리눅스 용 access point 디바이스 드라이버에 802.1x 가상 포트를 추가하고, 키 교환을 통한 동적 WEP 적용 기술을 설계, 개발하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.61-76
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• 2018

현대인이 살고 있는 네트워크 세상으로 모든 사물들이 들어오고 있다. 사물에 센서를 부착하는 사물인터넷의 영향으로 인해 네트워크로 실시간 데이터를 주고받는 것이 가능해졌다. 현대인들의 필수품인 모바일 디바이스는 일상생활의 모든 자취를 실시간으로 남기는 역할을 하고 있다. 바로 소셜 네트워크 서비스를 통하여 정보획득 활동과 커뮤니케이션 활동을 실시간으로 거대한 네트워크에 남기고 있는 것이다. 비즈니스 관점에서 고객의 니즈 분석은 바로 SNS 자료에서부터 시작된다는 등가가 성립된다. 본 연구는 웹 환경의 SNS 콘텐츠를 파이썬을 이용하여 실시간으로 자동 수집시스템을 구축하고자 한다. 세계적으로 많은 이용자수를 확보하고 있는 인스타그램, 트위터, 유튜브의 비정형적 데이터 수집 시스템을 통하여 고객의 니즈 분석에 도움이 되고자 한다. 파이썬의 웹드라이버 환경에서 가상 웹브라우저를 이용하여 마이닝 처리와 NLP 과정을 거쳐 DB에 저장된다. 본 연구의 결과 웹페이지를 통하여 서비스를 진행하고자하며 검색 기능만으로 원하는 데이터가 자동 수집되며 데이터의 시계열 분석을 통하여 네티즌의 이슈 반응을 실시간으로 확인할 수 있었다. 또한 검색부터 실행결과가 나오기까지 5초 이내 이루어지므로 제시된 알고리즘의 우수성을 확인하였다.