영상 보안 시스템은 다양한 영역에서 그 중요성이 부각되고 있으며 보통 공적 공간 및 사적인 환경에 사용되므로, 민감한 정보나 개인 정보에 접근하거나 정보의 조작에 대한 우려가 높아지고 있다. 최근 영상 보안시스템은 분산 스마트 카메라로 발전하고 있으며 이들의 보안 문제는 네트워크 임베디드 시스템 및 센서 네트워크의 경우와 유사한 점이 있지만 개인 정보 보호 및 실시간 동작 등 스마트 카메라 네트워크만의 특별한 요구도 있다. 이러한 영상 보안 시스템의 보안 문제는 전체적인 시스템 구조의 설계에서부터 보안과 개인정보보호 이슈를 고려해하여야만 이러한 문제들을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 현재의 영상 보안 시스템의 보안 및 개인 정보 보호 문제를 다룬다. 영상 보안 시스템의 일반적인 보안위험, 노드에서 문제를 분석하고 네트워크 수준에서 사용 가능한 솔루션을 제시하고 보안 요구 사항, 가능한 공격을 설명한다.
현재 우리군의 C4I망은 전략용 A망, 화력용 B망, 정보용 C망 등 각기 업무 및 기능의 특성에 따라 별도의 망을 구축하여 사용하고 있으나 상호 서버간의 데이터 연동을 위해 별도의 연동망을 추가로 구성하여 운용함에 따라 네트워크의 구조가 복잡하고 보안기능을 구성하기 위한 소요도 많이 발생하고 있다. 또한 타 전산망에서 들어오는 웜·바이러스 보다 내부 사용자에 의해서 유포되는 웜·바이러스의 문제가 전체 네트워크에 미치는 영향이 더욱 심각한 실정이다. 그럼으로 각 C4I 전산망 통합에 따라 발생하는 문제점 해소 및 종단 보안강화의 새로운 대안으로 네트워크 접근 제어 즉 NAC(Network Access Control)는 가장 적합한 보안 기술 이다. 본 논문에서는 군의 C4I 망에서 NAC 시스템을 구축 할 때 고려해야할 사항과 네트워크 인프라의 교체를 최소화하는 방법으로 단계적인 구축방법을 제시하여 사용자와 관리자 모두에게 최적의 환경을 제시 할 수 있는 방법에 대해서 연구를 수행한다.
본 논문에서는 수중센서 네트워크에서 자기 조직화 기법을 활용하여 네트워크 토폴로지를 적응적으로 제어하고 노드 간 통신에 소요되는 에너지를 최소화하는 해법을 제안한다. 제안 기법은 네트워크 전체의 중앙제어 기능 없이 국지적으로 노드들 간의 시그널링을 통해 각 노드의 배터리 잔여량 정보를 공유하고 이를 바탕으로 클러스터의 헤더를 선출하거나 필요한 경우 네트워크 토폴로지를 지역적으로 조정함으로써 네트워크 전체의 수명을 연장할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 수중센서 네트워크에서의 대표적 토폴로지 구성법인 LEACH 기법과 제안 기법을 비교 분석한다. 이를 위한 성능 파라미터로서 네트워크 구성 일정 시간 후 배터리를 모두 소진하지 않은 생존 노드 개수, 배터리 잔여량 편차, 네트워크 구성을 위한 초기화 단계 및 구조 조정 단계에서의 에너지 소모량을 사용한다.
지역별 산업 및 육성을 위해서는 지역 기술혁신 활동을 보다 실제적으로 모니터링하고 이를 바탕으로 분석하는 것이 중요하다. 특허 통계를 이용하여 지역별, 국가별 혁신 능력을 비교하는 연구는 많이 있어왔지만, 기존의 방법은 주로 출원인(기업)의 본사를 기준으로 행해져 왔으며, 실제 혁신활동이 행해지고 있는 지역을 기준으로 하지는 못하였다. 따라서 본 연구에서는 실제 혁신활동을 대표한다고 할 수 있는 발명자의 지역분포 현황과 발명자간의 네트워크를 분석함으로써 특정 기술분야의 인력교류가 지역적으로 어떤 관계를 보이는지를 알아보았고, 이러한 지역혁신이 지역별 경제적 성과와 어떠한 연관성을 갖는지를 알아보고자 하였다. 이를 위해서 2005년 출원된 한국등록특허를 기준으로 내국인이 출원한 특허 전체를 대상으로 한 지역간 네트워크 분석을 통해 분석한 기술혁신활동의 지역간 연계구조와 이후의 경제적 성과를 분석하였다.
본 우리나라 철도 영업 구간중 철도교량은 2012년 기준 약 25%를 차지한다. 이러한 교량 구조들은 시공 직후부터 열차의 충격하중, 태풍, 선박 및 차량 충돌 등 다양한 하중을 받게 된다. 특히 고속 철도 교량의 경우, 열차의 속도로부터 전가되는 매우 큰 충격하중을 받게 되며, 이러한 교량에 가해지는 충격 응답을 분석하는 것은 교량의 안전성 평가에 매우 중요하다. 최근 무선 센서를 이용해 교량의 건전성을 평가하는 연구들이 주목받고 있다. 무선 센서는 가격 및 설치의 용이성으로 인해 교량의 응답계측에 유용하게 적용되고 있다. 하지만 고속철도 교량에서 발생하는 충격 하중은 그 지속시간이 10초 내외로 매우 짧게 발생하므로, 기존 무선 센서의 시스템의 자체 실행 후 시간 지연으로 인해, 이러한 충격하중의 계측은 매우 어렵게 된다. 따라서 본 연구에서는 철도 교량의 충격하중에 의한 구조물의 응답을 계측하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어 프레임워크를 제안한다. 구체적으로 1) 초저전력 가속도계를 이용한 구조물의 과도응답 감지 및 평가, 2) 무선 센서 네트워크의 트리거링 후 계측이 시작되는 지연 시간의 단축, 그리고 네트워크의 시간 및 데이터 동기화 기법을 개발하였다. 최종적으로 제안된 프레임 워크에서 소수의 진동 감지 센서 노드들이 상시진동을 계측하며, 열차의 진입으로 인한 진동이 감지될 시, 전체 센서 네트워크의 계측을 시작한다. 시간 지연을 최소화하기 위해 모든 센서는 다른 시작시간을 가지며, 이를 제어하기 위해 후처리 기반 시간 동기화를 한다. 제안된 프레임워크는 실내실험 및 수치해석을 통해 그 효용성을 입증하였다.
2본 논문에서는 인터넷 QoS 지원 이동 IP 망에서의 정책기반 네트워크 시스템 설계 및 망관리 시스템 구현 방법에 대해 제안한다. 본 논문의 망관리 시스템은 정책기반 네트워크의 정책서버로서의 역할을 하게 된다. 인터넷 QoS 지원 이동 IP 망에서의 정책기반 네트워크의 전체적인 프레임워크는 크게 응용계층, 정보관리계층, 정책제어 계층, 디바이스계층의 네 계층으로 나뉘어 통합된 관리를 수행하는 구조를 가지고 있으며, 이러한 통합된 망관리 시스템에 적용할 네 가지 범주(access control, mobile IP operation, QoS control, network monitoring)의 정책 구조를 정의하고 이에 따른 동작 절차의 예를 보인다. 실제 QoS 지원 이동 IP 망에서의 정책기반 망관리 시스템의 구현을 위한 설계 방법 및 S/W의 구조와 각 모듈 별 기능에 대해 제시하고 이 망관리 시스템과 각각의 에이전트들과의 원활한 통신을 위해 개발한 SCOPS(Simple Common Open Policy Service)프로토콜의 구조 및 기능에 대해 정의한다. 마지막으로 제안된 인터넷 QoS 지원 이동 IP 망에서의 정책기반 망관리 시스템을 실험실 규모의 테스트 베드에 적용하여 구성하는 방법에 대해 자세히 설명하고 성능평가한다.
애드-혹 네트워크는 기간망에 의존하지 않고, 노드들끼리 자율적으로 데이터 이동 경로를 형성하는 네트워크이다. 일반적으로 애드-혹 네트워크는 다중-홉 통신을 기반으로 하며 네트워크의 규모가 커질수록 경로 설정을 위한 제어 패킷의 양이 급격히 증가하게 되고 노드의 수명이 단축 된다. 이러한 노드들의 특성으로 인해서 네트워크 크기에 따른 보다 에너지 효율성 적용이 가능한 경로 설정 기법에 대한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 특히 계층적인 클러스터 구조 기반의 애드-혹 네트워크 환경에서 노드가 동질적 공간-포아송의 조건에서 노드의 분포 밀도와 속성정보를 고려한 클러스터의 계층 깊이 결정 알고리즘인 CACHE-R(Context-Aware Clustering Hierarchy, Efficient and Resilient)를 제안한다. 제안하고자 하는 CACHE-R기법은 최적화된 계층의 깊이와 속성정보를 적용함으로써 에너지 보존적인 경로를 설정하여, 전체 네트워크의 에너지 소비량을 감소시키고 네트워크 수명을 향상되는 특성을 보여주었다.
3차원 형상 복원(3D reconstruction)은 이미지 또는 영상 속 물체를 3차원 형상으로 복원하는 것을 말한다. 본 연구는 물체의 전반적 형상을 넘어 세부적인 모습까지 복원할 수 있는 표현력을 가진 3차원 형상 복원 네트워크인, 점진적 점유 네트워크를 제안한다. 본 연구가 제안하는 네트워크는 이미지 전체의 정보를 담고 있는 특징(feature)을 사용하는 기존 점유 네트워크와 달리, 수용 영역(receptive field)의 크기에 따라 다양한 수준의 이미지 특징을 추출해서 사용한다. 그리고, 다양한 수준의 이미지 특징을 디코더(decoder) 내 디코더 블록(decoder block)들에 순차적으로 반영하여, 형상 복원의 품질이 단계적으로 개선하는 네트워크 구조를 제안한다. 본 연구는 또한, 다양한 수준의 이미지 특징을 적절히 조합하여 사용하는 디코더 블록구조를 제안한다. 본 연구는 제안하는 네트워크의 성능 검증을 위해 ShapeNet 데이터 세트를 사용하였으며, 기존의 점유 네트워크(ONet) 및 다양한 수준의 이미지 특징을 사용하는 최신 연구(DISN)와 성능 비교하였다. 그 결과, 기존 점유 네트워크 대비 세 가지 검증 지표 모두에서 높은 성능을 달성하였으며, DISN과는 대등한 수준의 성능을 보여주었다. 그리고 복원 형상의 시각적 비교 결과, 본 연구의 점진적 점유 네트워크가 기존 점유 네트워크 대비, 물체의 세부 모습을 잘 복원하는 것을 확인하였다. 또한, DISN이 복원 실패한 물체의 얇은 부분 또는 이미지에서 가려진 부분을 본 연구의 네트워크는 잘 잡아내는 결과를 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 본 연구가 제안하는 점진적 점유 네트워크의 유용성을 검증하는 결과다.
본 논문에서는 무선 바이오센서 네트워크를 이용하여 에너지 효율을 고려한 홈 네트워크 해충 감지 시스템 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜의 기본 아이디어 및 특징은 다음과 같다. 첫째, 소스와 목적지 사이의 경로를 설정하기 위한 에너지 효율과 안정성 기반의 시분할적인 트리 구조 경로 설정방법. 둘째, 멀티홉을 이용한 방향성이 있는 Data Gathering 구조이다. 설정된 트리구조의 경로위로 패킷 데이터를 전송 할 때 전력 절약 및 경로의 lifetime을 효과적으로 지원하기 위해서 선택적 플러딩을 사용한다. 이로 인해 각 노드의 전력을 절약하고 전송 지연(transmission delay)를 줄임으로써 전체 네트워크의 lifeime이 향상되고 홈 네트워크상의 효율성이 향상된다. 제안된 프로토콜의 성능평가는 OPNET(Optimized Network Engineering Tool)을 사용하여 이루어진다.
요즘 자율주행과 같은 최신 기술의 발전과 더불어 촬영된 영상 장면에 대한 깊이있는 이해가 필요하게 되었다. 특히, 기계학습 기술이 발전하면서 카메라로 찍은 영상에 대한 의미론적 분할 기술에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. FuseNet은 인코더-디코더 구조를 이용하여 장면 내에 있는 객체에 대한 의미론적 분할 기술을 적용할 수 있는 신경망 모델이다. FuseNet은 오직 RGB 입력을 받는 기존의 FCN보다 깊이정보까지 활용하여 RGB 정보를 기반으로 추출한 특징지도와의 요소합 연산을 통해 멀티 모달 구조를 구현했다. 의미론적 분할 연구에서는 객체의 전역 컨텍스트가 고려되는 것이 중요한데, 이를 위해 여러 계층을 깊게 쌓으면 연산량이 많아지는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해서 기존의 합성곱 방식을 벗어나 새롭게 제안된 팽창 합성곱 연산(Dilated Convolution)을 이용하면 객체의 수용 영역이 효과적으로 넓어지고 연산량이 적어질 수 있다. 본 논문에서는 컨볼루션 연산의 새로운 방법론적 접근 중 하나인 팽창된 합성곱 연산을 이용해 의미론적 분할 연구에서 새로운 멀티 모달 네트워크의 성능 향상 방법을 적용하여 계층을 더 깊게 쌓지 않더라도 파라미터의 증가 없이 해상도를 유지하면서 네트워크의 전체 성능을 향상할 수 있는 최적화된 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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