최근, 스마트폰 가입자 수가 급격히 증가하는 가운데, 사람과 사람의 관계에 중심을 두는 서비스인 SNS가 급격히 성장하고 있다. 모바일 디바이스를 사용한 소셜 네트워크가 접목되어 사용자들 사이에 자연스러운 의사 교류 관계가 형성되며, 장소나 이벤트를 기반하여 빠르고 끊임없이 정보들이 발생하게 되었다. 그러나 너무 많이 발생하는 불필요한 데이터들로 인해 의미 있는 정보, 필요한 정보를 파악하는 데 어려움이 생긴다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 소셜 네트워크 서비스를 통해 제공되는 정보들 가운데 영향력 있는 정보가 무엇인지 판단하는 연구가 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 영향력 측정을 위해 장소를 기반으로 한 동적 소셜 커뮤니티에서의 소셜 네트워크 액티비티를 중심으로 이벤트에 대한 영향력을 측정하는 방법에 대해 고찰하고, 새로운 영향력 측정 방안에 대해 제안한다.
우리나라의 수출입 대부분은 해상을 통해 이루어지고 있으나 항만의 물류 창고는 데이터 네트워크를 통한 유기적인 화물의 출입과 현황관리가 부족한 실정이다. 이는 부족한 데이터 네트워크 인프라와 CCTV에 의한 아날로그 영상 데이터에 의존하는 기존 시스템의 한계로 인해 기인하는 바가 크다. 이에 IP 카메라와 엣지 디바이스의 영상분석에 의한 개별 화물 창고의 디지털 현황 분석 기반을 구축하고 분산된 개별 화물 창고의 데이터를 클라우드에 위치한 중앙 집중 데이터 분석 시스템을 구축하여 유연한 개별 화물 창고 관리와 지속적인 모니터링 기반을 제공한다. 사용자 인터페이스는 웹 기반으로 구축하여 항만 화물 관계자에게 편의성과 위치에 구애받지 않는 서비스를 제공한다. 이 과정에서 사설 IoT 네트워크를 통한 최소한의 시공비용으로 항만 내 인터넷 데이터 네트워크를 구축하여 향후 항만 내 다양한 데이터 서비스를 위한 초석을 제공한다.
본 논문에서는 UWB 기술 기반 무선 USB(WUSB) 프로토콜에서, 디바이스들의 이동성으로 인해 발생하는 Private Distributed Reservation Protocol (DRP) 예약 충돌 현상을 분석한다. 그리고 Private DRP 예약 충돌시 발생하는 성능 저하를 감소시키기 위해 Private DRP 릴레이 통신 기술을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 Private DRP 릴레이 통신 프로토콜은 충돌대상 디바이스에게 예약된 자원을 유지할 수 있도록 Direct Link 뿐만 아니라, Private DRP 예약 충돌 시 릴레이 노드를 경유하여 또 다른 Indirect Link 링크를 빠르게 예약할 수 있는 분산적인 자원 예약 프로토콜을 제안한다.
인터넷을 활용하고 있는 지금까지 우리는 인터넷을 인간이 정보의 생산자 혹은 소비자로서 정보를 공유할 수 있는 최적의 공간으로 활용하여 왔다. 하지만 최근 들어 네트워크 및 디바이스들의 발전으로 현실 세계의 사물들과 가상 세계의 네트워크를 통해 서로 연결되어 사람과 사물, 사물과 사물간에 언제, 어디서나, 소통 가능한 사물 인터넷에 대한 관심이 높아지고 있다. 인터넷이 이제는 퍼스널 컴퓨터나 모바일 기기들을 뛰어 넘어 현장 설비와 같은 기업의 자산뿐만 아니라 차 나 TV등 소비자 기호품으로 확대되고 있다. 본 연구에서는 사물 인터넷이 갖는 다양한 의미 및 해석들을 다루었으며 특별히 가전산업 분야 및 자동차 분야에서의 사물 인터넷의 활용성을 조명하였다.
본 논문에서는 인간과 환경사이의 물리적 또는 심리적 인터액션을 통한 인간중심의 적절한 서비스를 제공하는 공간지능화(iSpace: Intelligent Space) 구현하고자 네트웍 센서 인식공간을 소개하고 있다. 영상 데이터 처리 및 정보 네트웍 기능을 갖는 다수의 컬러 CCD 카메라를 iSpace 공간에 분산 배치하였다. iSpace내의 정보획득을 위한 네트웍 센서를 분산 지능형 네트웍 디바이스(DIND: Distributed Intelligent Network Devices)라고 명명하고 있으며, 각 DIND는 일종의 클라이언트 역할을 수행하도록 하였으며, DIND는 카메라 센서를 이용하는 이른바 카메라 네트워크를 구성한 것으로 이를 통해 실내 환경을 인식하고 모델링 하며 공간 내 거주자의 의도를 인식하기 위한 시스템을 구축하였다.
홈 엔터테인먼트 서비스는 홈 네트워크 서비스의 하나로서 홈 네트워크를 통해 제공되는 TV, 영화, 게임과 같은 다양한 디지털 콘텐츠를 TV라는 매체를 통해 PC와 같은 TV와는 다른 디바이스에 존재하는 다양한 콘텐츠를 손쉽게 즐길 수 있는 콘텐츠 서비스의 형태라고 할 수 있다. 이러한 다양한 기기에 존재하는 콘텐츠를 손쉽게 이용할 수 있는 허브 장치로서 STB(Set-top Box)가 대두되고 있다. STB가 허브 장치로서의 기능을 하기 위해서는 서로 다른 기기들과의 연계시 발생하는 여러 문제점들(예 : 조작의 불편)을 해결하고 이를 통합 조정할 수 있는 어플리케이션이 필요하다. 본 논문에서는 STB와 멀티미디어 기기 중의 하나인 HTPC(Home Theater PC)를 예를 들어 두 기기간의 연동 환경에서 STB 리모컨을 통해 HTPC를 제어할 수 있는 어플리케이션에 대해 연구한다. 이를 위해 이종 단말기 간의 연동을 위해 RMI(Remote Method Invocation)의 클라이언트/서버 통신 메커니즘을 응용하였다. 이를 통해 HTPC 뿐만이 아닌 다양한 디바이스를 STB에 연결하여 활용할 수 있는 좋은 예가 될 수 있을 것이다.
In this paper, we present the R&D status of ETRI's Trusted Reality (TR) project and its core technologies. ETRI's TR project focuses on the next-generation paradigm of smart phones, ETRI-TR Smart Glasses, which aims to provide the same features as those of smart phones without the involvement of any handheld device. Furthermore, they are characterized by additional features enabled by trustworthy VR/AR/MR/XR, such as privacy masking/unmasking, distributed structure of thin-client computing/networking among TR-Glasses, TR-LocalEdge, and TR-RemoteEdge, with novel see-through eyes-direct communication between IoT real/virtual objects and human eyes. Based on these core technologies of the ETRI's TR project, the human-held ETRI-TR Smart Glasses is expected to aid in the realization of XR vision with particularly more XR's safe_privacy on social life in the near future.
언제 어디서나 편리하게 네트워크에 접속할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 유선 네트워크 환경에서의 디바이스 보다 작고, 경량이며, 값싸고, 이동 가능한 디바이스를 사용한다. 이러한 디바이스를 통해서 시간과 공간에 제약을 받지 않는 멀티미디어 서비스가 제공되지만 멀티미디어 서비스의 주체인 콘텐츠에 대한 사용자의 사적사용이 보장되지 않고 콘텐츠의 대량 불법 복제 및 배포와 무차별적인 사용 등으로 저작권자의 권리를 보호하기에는 어려움이 많은 것이 현실이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존 유선 환경에서는 DRM 기술이 적용되었으나 저장된 라이선스에 대한 보호나 재배포에 따른 관리가 이루어지지 않고 단말 인증이나 암호 알고리즘 등의 단순 보호에만 의존하여 라이선스의 생성에서 폐기까지의 총체적 관리가 되지 않는다는 문제가 있다. 본 논문은 디지털 포렌식과 DRM 기술을 연동하여 콘텐츠와 라이센스의 불법 유통을 사전에 차단하고 법적 대응을 위한 증거 생성 및 전체 라이프 사이클에서의 라이센스 보호가 가능한 모델을 제안한다.
최근, 딥러닝을 사용 가능한 임베디드 디바이스가 상용화됨에 따라 임베디드 시스템 영역에서도 딥러닝 활용에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 임베디드 시스템을 고성능 PC 환경과 비교하면 상대적으로 저사양의 CPU/GPU 프로세서와 메모리를 탑재하고 있으므로 딥러닝 기술의 적용에 있어서 많은 제약이 있다. 본 논문에서는 다양한 최신 딥러닝 네트워크들을 임베디드 디바이스에 적용했을때의 성능을 시간과 전력이라는 관점에서 실험적으로 평가한다. 또한, 호스트 CPU와 GPU 디바이스간의 메모리를 공유하는 임베디드 시스템들의 아키텍처적인 특성을 이용하여 메모리 복사를 줄임으로써 실시간 성능과 저전력성을 높이는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 대표적인 공개 딥러닝 프레임워크인 Caffe를 수정하여 구현되었으며, 임베디드 GPU를 탑재한 NVIDIA Jetson TK1에서 성능평가 되었다. 실험결과, 대부분의 딥러닝 네트워크에서 뚜렷한 성능향상을 관찰할 수 있었다. 특히, 메모리 사용량이 높은 AlexNet에서 약 33%의 이미지 인식 속도 단축과 50%의 소비 전력량 감소를 관찰할 수 있었다.
사람과 사람, 사물과 사물이 유 무선 네트워크로 연결되어 서비스를 제공하는 것이 IoT이다. 인터넷을 통해 각 디바이스가 직접 연결되는 IoT의 특성으로 인해 보안에 대한 중요성이 더욱 강조되고 있다. 때문에 IoT 환경에서 발생할 수 있는 다양한 보안 문제를 해결하기 위한 인증 프로토콜을 비롯한 보안 모듈이 계속적으로 개발되어 왔으나 여전히 취약점이 발견되고 있다. 이에 본 논문에서 제안한 인증 프로토콜에는 기존의 인증 프로토콜에서 생략되어 있는 게이트웨이에 대한 인증 절차와 디바이스와 게이트웨이 상호간의 인증 절차를 추가하였다. 인증 절차가 추가된 프로토콜은 공격자의 위장 공격에 대응할 수 있다. 또한, 인증에 이용되는 메시지에 중요한 정보는 암호키로 암호화하거나 해시 함수를 이용하여 보호함으로써 도청 공격에 대응할 수 있게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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