XML 데이터 검객을 위한 표준 질의 언어로서 XQuery와 XPath가 W3C에 의해 표준으로 제정되었다. XQuery와 XPath를 보편적으로 사용함에 따라, 최근 연구는 방대한 XML 데이터베이스에서 XPath 경고 표현식에 대한 효율적인 질의 처리를 위한 데이터 구조 및 알고리즘 개발에 초점을 두고 있다. 최근에, XPath 경로 표현식을 처리할 때 XML 엘리먼트 사이의 구조적 관계(조상-자손, 부모-자식)를 결정하는 구조적 조인의 개념은 중요한 XPath 프로세싱 기법중의 하나가 되었다. 그러나 XPath 질의 처리에서 자주 발생하는 구조적 조인들은 높은 비용을 요구한다. 본 논문에서, 우리는 XPath 질의들을 효율적으로 처리하기 위해 제안한 구조적 인덱스(SI) 기반의 새로운 구조적 조인 알고리즘(SISJ)을 제안한다. 실험 결과에서는 이전의 알고리즘보다 근소하게 더 효율적인 성능을 보여 준다. 그러나 재귀성이 높은 문서에 대해서는 제안기법의 가지치기 특성으로 인해 약 30% 이상의 성능향상을 보였다.
최근 위치 정보의 이용이 여러 분야에 걸쳐 급격하게 증가하고 있다. 실외에서는 위치 정보의 획득을 위해 일반적으로 GPS 기술을 사용하였으나, 복잡한 실내 공간에서는 벽, 기둥과 같은 물리적인 장애물들로 인해 발생한 다중경로 간섭으로 무선 근거리통신망, RFID, 블루투스 등의 무선 네트워크 기술을 적용한 연구가 진행되었다. 그러나 이러한 위치 측정 기술들은 센싱 인프라스트럭쳐 구축비용이 많이 들며, 측위에 있어 계산 집약적이고, 실내 구조에 따른 정확도의 변화가 발생하는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 보완하고자 복합용도건물 내에서 쉽게 획득 및 식별이 가능한 상가, 컨벤션 센터 및 오피스의 전화번호, 방 번호, 상호명과 같은 서술 데이터를 이용하여 위치를 추출한다. 이 과정에서 문자 매칭을 활용하며, 위치 추정에 있어 신속한 계산과 실내 환경에 따른 정확도 변화를 배제하기 위해 지오코딩 방법을 적용한다. 본 연구에서 제안된 방법을 아키텍쳐로 설계하며, 구현을 위해 3차원 가시화 프로그램을 개발한다. 또한 제한된 기법에서의 매칭률, 프로세싱 시간을 통하여 정략적으로 평가한다.
로봇에 대한 연구는 21세기에 접어들면서 단순한 반복패턴의 산업용 로봇에서 벗어나 인간에게 다양한 서비스를 제공하는 지능형 서비스 로봇에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그 중에서도 지능형 서비스 로봇에 네트워크를 연결한 URC(Ubiquitous Robotic Companion) 로봇에 관한 연구에 집중을 하고 있다. 본 논문에서는 길안내를 위한 네트워크 기반의 로봇 시스템을 제안한다. 길안내 로봇은 LEGO 브릭을 이용해 제작하고 외부 환경 인식을 위해 초음파 센서, 로테이션 센서, RFID 태그를 사용한다. 또한, 서버와의 데이터 전송 및 처리를 위해 PDA를 장착한다. 네트워크 서버는 처리정보를 블루투스 통신을 통해 로봇 컨트롤러로 전달하여 로봇의 경로이동 및 회피를 제어한다. 본 연구에서 제시한 길안내를 위한 네트워크 기반 로봇 시스템은 네트워크 연결을 통해 서버에서 프로세싱 기능을 분담처리 함으로써 기존의 지능형 로봇의 기술적인 제약을 해결하였고, 실시간 처리가 가능하며 서비스의 확장성이 유용하다. 또한 저가의 센서 장비를 통해 충분한 데이터 수집이 가능함에 따라 로봇 제작의 고비용 문제를 해결하였다.
본 논문은 비디오 처리를 위한 SoC 내에서 다수 개의 프로세싱 블록(마스터)들을 처리할 수 있는 고성능의 메모리 제어기를 설계하였다. 메모리 제어기는 마스터 중재기에 의해 중재되며 이것은 메모리 접근을 요구하는 마스터들의 요구 신호를 받아 데이터를 전송하는 역할을 해주게 된다. 구현된 메모리 제어기는 마스터 선택기, 마스터 중 재기, 메모리 신호 생성기, 명령어 디코더, 데이터 버스, 그리고 메모리 신호 생성기로 구성된다. 제안한 메모리 제어기는 VHDL을 이용하여 설계하였고, 삼성의 메모리 모델을 이용하여 동작을 검증하였다. FPGA 합성 및 검증을 위해서는 ATERA사의 Quartus II를 이용하였고, 구현된 하드웨어는 Cyclone II 칩을 사용하였다. 시뮬레이션을 위해서는 Cadence사의 ModelSim을 이용하였고, FPGA 환경에서 174.28MHz의 주파수로 동작하여, SDRAM의 규격을 모두 만족할 수 있었다.
본 논문에서는 모바일 초음파(mobile ultrasound) 영상신호의 빔포밍 알고리즘에서 요구되는 고성능 및 저전력을 만족시키는 매니코어 프로세서에 대한 디자인 공간 탐색 방법을 소개한다. 매니코어 프로세서의 디자인 공간 탐색을 위해 매니코어의 각 프로세싱 엘리먼트(Processing Element, PE)당 초음파 영상신호 데이터의 수를 변화시키는 실험을 통해 실행시간, 에너지 효율 및 시스템 면적 효율을 측정하고, 측정된 결과를 바탕으로 최적의 매니코어 프로세서 구조를 선택하였다. 모의실험 결과, PE 개수가 4096일 때 에너지 효율이 가장 높았으며, PE 개수가 1024일 때 가장 높은 시스템 면적 효율을 보였다. 또한, PE 개수가 4096인 매니코어 아키텍처는 초음파 영상장치에 가장 많이 사용되는 TI DSP C6416보다 각각 에너지 효율에서 46배, 시스템 면적 효율에서 10배의 향상을 보였다.
마이크로서비스 아키텍쳐(Microservice Architecture)는 실시간 실감 미디어 방송시스템과 같이 대규모 분산시스템에 적합한 서비스 아키텍쳐의 하나이다. 스케일-아웃(Scale-Out)기법 과 같은 수평적 성능 확장이 쉽기 때문에 최근 넷플릭스나 트위터와 같은 서비스 플랫폼 업체들이 앞다투어 이와 같은 시스템을 도입하고 있다. 또한 마이크로 서비스 아키텍쳐는 기존의 REST와 같은 웹 API에서 처리하기 어려운 영상처리나 실시간 데이터 분석 등을 비동기 기반의 프로세싱를 이용하여 처리 가능하게 하고 있다. 본 논문은 IoT 센서 데이터 분석이나 대용량 실감미디어를 실시간으로 편집하는 클라우드 기반 영상편집과 같은 다수의 이벤트들이 스트림으로 발생하며 플랫폼 내에서 비동기로 처리하는 상황에서 이벤트의 처리 순서가 보장되지 않음을 실험으로 증명하고 이에 알맞은 비동기 기반 마이크로서비스에 적용 가능한 이벤트 스트림 처리 프레임워크를 제안한다.
경량 블록 암호 알고리즘 CLEFIA의 효율적인 하드웨어 설계에 대하여 기술한다. 설계된 CLEFIA 보안 프로세서는 128/192/256-비트의 세 가지 마스터키 길이를 지원하며, 변형된 GFN(Generalized Feistel Network) 구조를 기반으로 8-비트 데이터 패스로 구현되었다. 라운드키 생성을 위한 중간키 계산용 GFN과 암호 복호 라운드 변환용 GFN을 단일 데이터 프로세싱 블록으로 구현하여 하드웨어 복잡도를 최소화하였다. 본 논문의 GFN 블록은 라운드 변환과 128-비트의 중간 라운드키 계산을 위한 4-브랜치 GFN과 256-비트의 중간 라운드키 계산을 위한 8-브랜치 GFN으로 재구성되어 동작하도록 설계되었다. Verilog HDL로 설계된 CLEFIA 보안 프로세서를 FPGA로 구현하여 정상 동작함을 확인하였다. Vertex5 XC5VSX50T FPGA에서 최대 112 MHz 클록으로 동작 가능하며, 마스터키 길이에 따라 81.5 ~ 60 Mbps의 성능을 갖는 것으로 평가되었다.
본 논문에서는 CMOS센서 기반 가시광 통신 시스템에서 고속전송을 위한 다중 광원의 간섭제거 및 이미지 센싱 처리기술에 대해서 연구하였다. 이미지센서를 통한 광학카메라 통신에서 전송 용량을 향상 시키려면 각 LED에서 다른 데이터를 동시에 전송해야한다. 그러나 고속전송을 위한 다수의 LED광원 환경은 인접한 LED 간 간섭을 일으킬 수 있다. 이 경우, 가시광통신시스템은 일반적으로 세기 변조를 사용하기 때문에 다수의 LED가 동시에 데이터를 전송할 경우 인접한 LED의 빛 퍼짐 간섭으로 인해 각각의 LED들의 정확한 신호 검출이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 듀얼 CMOS 센서를 사용하여 다수의 광원 LED의 ON/OFF 상태를 정확히 인식하고, 각각의 LED들의 이미지 시그널 프로세싱 기법을 제안하였다. 이러한 기법을 통해 다수의 LED픽셀을 정확하게 인식하여 다중LED OCVLC 시스템의 총 평균 비트 오류율과 처리량을 향상시킬 수 있다.
IoT는 기술의 발전과 IoT 기기의 보급 및 서비스의 활성화로 폭발적인 증가세를 보이고 있지만, 최근 다양한 봇넷의 활동에 의해 심각한 보안 위험과 재정적 피해가 발생하고 있다. 따라서 이러한 봇넷의 활동을 정확하고 빠르게 탐지하는 것이 중요하다고 할 수 있다. IoT 환경에서의 보안은 최소한의 프로세싱 성능과 메모리로 운영을 해야 하는 특성이 있는 만큼, 본 논문에서는 탐지를 위한 최소한의 특성을 선택하고, KNN(K-Nearest Neighbor), Naïve Bayes, Decision Tree, Random Forest와 같은 머신러닝 알고리즘이 봇넷의 활동을 탐지하는 성능을 비교연구 하였다. Bot-IoT 데이터셋을 사용한 실험 결과는 적용한 머신러닝 알고리즘 중 KNN이 DDoS, DoS, Reconnaissance 공격을 가장 효과적이고 효율적으로 탐지할 수 있음을 보여주었다.
퍼지 클러스터링 기반 벡터 양자화 알고리즘은 퍼지 클러스터링 분석이 벡터 양자화 프로세스 초기단계에서 초기화에 덜 민감하게 하기 때 문에 데이터 압축 분야에서 널리 사용되어 왔다. 하지만, 퍼지 클러스터링 처리는 훈련 벡터 공간에 포함된 불확실한 양적 공식의 복잡한 프레 임워크 때문에 상당한 계산량이 요구된다. 이러한 상당한 계산량 부하를 극복하기위해 본 논문은 4,096 프로세싱 엘리먼트로 구성된 어레이 아 키텍처를 이용하여 퍼지 벡터 양자화 알고리즘의 병렬 구현을 제안한다. 제안하는 병렬 구현은 4,096 프로세싱 엘리먼트를 이용하여 클러스터 링 프로세스 동안 효과적인 벡터 할당 정책을 적용함으로써 계산적으로 효율적인 솔루션을 제공한다. 모의실험 결과, 제안한 병렬 구현은 기존 의 다른 어레이 아키텍처를 이용한 구현보다 성능 및 효율 측면에서 상당한 향상을 보였다. 또한동일한 130nm 기술에서 제안한 병렬 구현은 오늘날의 ARM이나 TI DSP 프로세서를 이용한 구현과 비교하여 약 1000배의 성능 향상 및 100배의 에너지 효율 향상을 보였다. 이 결과들은 향상된 성능 및 에너지효율에서 제안한 병렬 구현의 잠재가능성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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