오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.
최근 지능형 자동차의 능동적 안전 기술에 많은 관심이 집중되고 있다. 능동적 안전 기술은 시스템이 운전자에게 위험 상황을 경고 하거나 교통사고를 회피하는 방향으로 차량 제어의 일부를 도와주어 운전자의 부주의 및 과실로 발생하는 교통사고의 발생 가능성을 감소시킨다. 이러한 능동적 안전 기술을 구현하기 위해서는 주변의 환경 정보를 정확하게 인식하고 분석하는 것이 필수적인데, 주변의 차량과 자차량간의 충돌 위험도를 판단하는 것도 그중 하나이다. 하지만 충돌이 발생하기 이전에 충돌 가능성을 판단하는 것은 일반적인 방법으로는 불가능하기 때문에 몬테 카를로 모의실험을 통하여 이를 해결한다. 하지만 몬테 카를로 모의실험은 연산시간이 길기 때문에 실시간으로 동작해야하는 충돌 경고 시스템에는 적합하지 않다. 이때 신경회로망을 이용하면 이러한 문제를 해결 할 수 있으며, 본 논문에서는 자차량과 주변 차량간의 상태정보에서 충돌에 영향을 주는 충돌 특징점을 추출하여 신경회로망의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 시나리오 기반으로 Tass사의 PreScan을 이용하여 생성된 충돌 실험데이터에 적용하여 성능을 평가한다.
이단계 라킹 규약은 다수의 트랜잭션들의 수행이 병행되는 데이터베이스 환경에서 데이터의 논리적인 일관성을 보장하기 위하여 널리 사용되는 동시성 제어 기법이다. 이단계 라킹 규약을 사용하는 시스템에서는 두 개 이상의 트랜잭션들이 락을 잡은 상태를 서로 다른 트랜잭션이 가진 락을 무한정으로 상호 대기하는 교착 상태가 발생할 수 있다. 교착 상태 검출기는 트랜잭션들 간의 락 대기 정보를 기반으로 시스템 내에 교착 상태가 발생하였는가를 주기적으로 검출하는 기능을 제공한다. 데이터베이스 시스템에서는 트랜잭션들과 교착 상태 검출기의 수행이 병행되며, 이들은 각각의 수행을 위하여 락 대기 정보를 공통으로 읽고 쓰게 된다. 이와 같이, 락 대기 정보는 공유 정보에 해당되므로 상호 배제 기법을 이용한 락 대기 정보의 물리적 일관성을 보장하는 기법이 요구된다. 특히, 고성능의 주기억장치 데이타베이스에서는 이러한 상호 배제 기법의 성능이 전체 시스템에 큰 영향을 미치게 되므로 효율적인 상호 배제 기법은 매우 중요하다. 본 연구에서는 락 대기 정보의 물리적 일관성을 효과적으로 보장하는 새로운 상호 배제 기법을 제안한다. 제안\ulcorner는 기법은 상호 배제를 위한 처리 오버헤드를 극소화하고, 전체 시스템의 동시성을 극대화하는 것을 주요 목표로 한다.
카 쉐어링 서비스는 경제위기 이후 실용적 소비패턴 의식의 확산과 환경의식의 고취, 스마트폰 확산을 통한 서비스 이용 편의성이 증가됨으로 인해 새로운 대중교통으로 자리매김을 하고 있다. 시장이 발전하고 많은 사람들이 이용하고 있지만 그에 대한 보안은 확실히 이뤄지지 않고 있다. 차를 이용하기 위해선 단지 ID와 PW로 로그인만 하게 되면 차량을 렌트하고 제어할 수 있어 피해가 예상된다. 본 논문에서 제안하는 프로토콜은 지문정보를 이용하여 카 빅데이터가 등록되어 있는 다양한 Service Provider Cloud을 브로커를 통해 사용자에게 최적화된 서비스와 간편하고 강력한 인증을 제공하고자 한다. 제안한 기법을 이용하면 바이오정보의 노출을 줄일 수 있고, 하나의 브로커를 통해 다수의 Service Provider Cloud로부터 서비스를 받을 수 있다. 또한 기존 카쉐어링 플랫폼 대비 모바일 디바이스에서 공개키 연산 및 세션키 저장량을 20% 가량 낮췄고, 간편하고 강력한 인증을 제공하고 보안채널을 구성하기 때문에 안전한 통신을 할 수 있다. 향후 카쉐어링 서비스 클라우드 환경에서 본 논문에서 제안한 기법을 통해 안전한 통신과 사용자의 편의성을 증대 시키기를 기대한다.
최근 해양, 석유화학 플랜트 등에서는 내마모, 내식성, 내열성이 요구되는 초내열 합금이 기본적인 구조재료로 많이 사용되고 있다. 하지만 고가의 초내열 합금 소재로 밸브를 제작할 때 원가 상승과 가격 경쟁력 저하의 원인이 되고 있다. 이에 유체에 흐르는 특정부위만 육성 용접하는 기술이 효과적인 방법으로 사용되고 있다. 하지만 기존의 볼 육성용접의 경우 사람이 직접 수동으로 작업을 진행하기 때문에 많은 시간이 소요되고 정확한 용접하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 볼 밸브용 볼 육성용접을 균일하게 할 수 있는 로봇자동화 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 용접토치를 장착한 용접용 로봇 6축, 포지셔너 회전을 위한 부가 2축, 제어장치 및 로봇경로는 오프라인 프로그램으로 구성되어 있다. CAD 도면 데이터를 오프라인 프로그램에 입력하여 로봇 교시점과 로봇 구동 소스를 얻을 수 있도록 하였고, 볼 육성용접 궤적은 Matlab을 통해 구현하였다. OLP 시스템을 통해 용접층 두께가 균일하게 얻으므로 용가재의 소모량을 약 20% 절약할 수 있었고, 모재와 용접봉 사이의 아크길이를 일정하게 유지하여 육성용접 불량율을 약 50% 정도 감소시켜 품질을 확보하였다. OLP를 활용한 육성용접 자동화 시스템을 통해 작업소요시간이 88시간에서 41시간으로 단축되어 생산성이 2.58배 향상 되었다.
선박에는 아주 많은 기계와 장비들이 설치가 되고 이를 운용하고 제어하기 위해 수천에서 수만 가닥의 cable이 설치된다. 이러한 cable들이 복잡하게 설치되기 때문에 정확한 최단 경로 데이터가 필요하다. 하지만 cable 최단 경로를 찾기 위한 일반적인 방법인 다익스트라 알고리즘을 사용하더라도 최단 경로 내에는 반드시 overfill 구간이 생기게 마련이다. 이를 해결하기 위해 설계자는 각 구간마다 cable 점유율을 확인하지만 점유율은 data sheet 형태로 존재하기 때문에 3D cable way 모델상의 육안 식별이 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 3D CAD 상에서 cable 점유율 범위에 따라 cable 경로 색상을 다르게 표현함으로써 시각적으로 overfill 구간과 cable 경로를 바로 확인이 가능하도록 cable 경로 및 overfill 가시화 시스템을 제안 구현 하였다. 이를 통해 설계단계에서 overfill 구간을 쉽게 확인할 수 있고 정확한 회피경로의 산출과 최단경로 검증이 이루어져 설치 현장에 정확한 정보가 전달됨에 따라 재작업 비율이 감소하여 작업시간이 전체 7,000 시간에서 5,600 시간으로 단축 되었고 추가로 자재비 절감 효과를 얻을 수 있다.
본 논문은 4-트랜지스터 래치 셀을 이용한 저전력향 신개념의 SRAM을 제안한다. 4-트랜지스터 메모리 셀은 종래의 6-트랜지스터 SRAM 셀에서 access 트랜지스터를 제거한 형태로, PMOS 트랜지스터의 소스는 비트라인 쌍에 연결되고 NMOS 트랜지스터의 소스는 두개의 워드라인에 각각 연결된다. 동작시 워드라인에 일정크기의 전압을 인가할 때 비트라인에 흐르는 전류를 감지하여 읽기동작을 수행하고, 비트라인 쌍에 전압차이를 두고 워드라인에 일정크기의 전압을 인가하여 쓰기동작을 수행한다. 이는 공급전압 보다 낮은 소신호 전압으로 워드라인과 비트라인을 구동하여 메모리 셀의 데이터를 저장하고 읽어낼 수 있어서 동작 소비전력이 적다. 아울러 셀 누셀전류 경로의 감소로 인해 대기 소모전력 또한 개선되는 장점이 있다. 0.18-${\mu}m$ CMOS 공정으로 1.8-V, 16-kbit SRAM test chip을 제작하여 제안한 회로기술을 검증하였고, 칩 면적은 $0.2156\;mm^2$이며 access 속도는 17.5 ns 이다. 동일한 환경에서 구현한 종래의 6-트랜지스터 SRAM과 비교하여 읽기동작시 30% 쓰기동작시 42% 동작소비전력이 적고, 대기전력 또한 64% 적게 소비함을 관찰하였다.
본 논문에서는 OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 기반 동기식 디지털 이중화(Synchronous Digital Duplexing) 방식에 적합한 그룹핑 기법을 제안한다. SDD 방식은 상호 레인징(mutual ranging) 과정을 통해 획득한 상호 시간 정보와 상호 채널 정보를 이용하여 상 하향링크 신호를 동시에 전송 가능하기 때문에 자원 할당의 유연성과 데이터 전송 효율이 증가하는 장점을 갖는다. 그러나 AP(access point)와 각 SS(subscriber station), SS와 다른 SS 사이의 상호 시간 지연과 상호 채널 길이의 합이 CP(cyclic prefix) 길이보다 긴 경우에는 OFDMA 심볼의 직교성을 유지하기 위해 추가의 CS(cyclic suffix)를 삽입해야하는 단점이 있다. 본 논문에서는 SDD 방식에서 추가의 CS가 필요한 경우에 CS 길이를 최소화하기 위하여 셀 내에 존재하는 AP 혹은 SS를 그룹으로 구분하여 송수신 시간을 제어하는 그룹핑 기법을 제안하며, 모의실험을 통해 성능을 비교 분석한다.
IoT(Internet of Things)의 급격한 발달로 인하여 2024년까지 수백억 개의 IoT 디바이스가 만들어질 것으로 예측되고 있으며, 그러한 IoT 디바이스들에 영향을 미칠 수 있는 IoT 플랫폼의 중요성이 부각되고 있다. 현재 FIWARE, oneM2M, AllJoyn 등의 많은 IoT 플랫폼이 개발되고 있지만 이런 환경에서는 각 IoT 플랫폼의 통신 프로토콜, 보안 정책 등이 상이한 이종성(Heterogeneity)으로 인해 데이터를 연동하거나 보안 인터워킹을 수행하기가 어렵다. 보안이 고려되지 않은 인터워킹은 각종 개인, 기업 정보의 유출 등 심각한 문제를 야기할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 IoT 플랫폼 중에서도 대표적인 IoT 플랫폼인 FIWARE와 oneM2M을 대상으로 보안 인터워킹 구조를 제안하고 구현하였다. 본 논문에서는 해당 보안 인터워킹 구조에서 사용하는 FIWARE의 보안 아키텍처를 분석하고 구현하여 시사점을 도출하고, 현재 공식적인 보안 컴포넌트가 존재하지 않는 oneM2M 플랫폼에 OAuth 2.0 기반의 보안 프레임워크를 개발하였다. 또한, 본 논문에서 제안한 방법을 LED(Light-Emitting Diode) 예제로 개발하여 oneM2M 플랫폼과 FIWARE 플랫폼 간의 인증 및 인가 인터워킹을 수행하였다. 구현된 LED 예제는 인가 받은 사용자에게만 제어될 수 있도록 만들어졌으며, 향후에는 LED 이외의 스마트 홈의 CCTV, 도어 락(Door Lock)과 같이 다양한 디바이스 및 다양한 IoT 플랫폼(예를 들어, Watson IoT, IoTivity, AllJoyn 등)에 적용이 필요하다.
퍼지 시스템의 구현에 있어 가장 어려운 과정 중 하나는 정확한 지식의 획득이다. 이는 퍼지 시스템의 응용 영역이 커지고 그 응용 영역의 입출력 변수가 많아질수록 전문가가 그 변수들 간의 관계를 정확히 파악하는 것이 어렵교, 더구나 복잡한 시스템의 제어 과정을 언어 변수를 표현하는 것이 전문가에게 힘든 일이기 때문이다. 또 하나의 어려운 고정은 퍼지 변수의 적절한 소속함수 정의와 조정이다. 그래서 기존의 언어 변수를 포함하는 퍼지 규칙을 사용하여 설계된 퍼지 시스템에서는 기술된 퍼지 규칙들이 시스템의 특성을 제대로 반영하도록 퍼지 변수의 소속 함수 모양을 조정하는 작업을 필요로 한다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 시스템 구현에 있어서 어려운 과정인 지식 획득과 소속함수 정의부분의 개선을 위한 새로운 퍼지 시스템 구현 방법으로 코호넨 신경망과 역전파 신경망을 이용한 퍼지 규칙 자동 생성과 추론망 구축 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시스템의 입력과 출력으로 구성된 데이터들로부터 퍼지 규칙을 신경망의 학습기능을 이용하여 자동 생성한다. 또한 데이터 변수간의 퍼지 관계에 기반을 두고 추론이 이루어지므로 각 퍼지변수에 대한 소속 함수 정의가 필요 없게 된다. 따라서 퍼지 시스템의 구현이 쉽게 이루어질 수 있다. 실험에서는 제안된 방법으로 자동차 정속 주행을 위한 추론만을 구축하고 실험차의 단독 주행의 여러 상황을 고려한 모의 주행 실험을 통해 새로운 방법의 타당성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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