본 논문은 센서 네트워크에서의 CoAP(Constrained-Application Protocol)을 이용한 시각 동기화 기법에 관한 것으로 별도의 시각 장치를 내장하지 않은 센서 노드와 인터넷을 통해 시각 서버에 연결된 센서 노드 중계기 간 시각을 동기화하는 기술에 관한 것이다. CoAP은 전송 지연 및 패킷 손실 등 제한된 네트워크 환경에서 저수준의 성능을 갖는 센서노드를 통해 센서 데이터를 전송할 수 있도록 지원하는 프로토콜이다. 본 논문에서는 CoAP의 옵션 확장을 통해 저가의 IP기반 소형 센서 노드나 따로 IP에 연결되지 않은 센서 노드로부터 센서 노드 중계기 간의 센서 데이터 수신 시각을 정확히 동기화 설정 할 수 있도록 한다. 기존에 사용 중인 범용 프로토콜 대신, 센서 네트워크에서의 전용 프로토콜인 CoAP을 사용함으로써, 부가적인 센서 노드나 중계기에서의 서비스 부담 없이 이용 가능 하다. CoAP을 이용한 시각 동기화 기법은 NTP(Network Time Protocol) 대비 평균 2ms 내의 오차를 가지며, 저비용으로 강건한 시각 동기화 기법을 제공한다.
본 논문에서는 요구되는 통신 거리가 길고 LOS 확보가 쉽지 않은 산악 지형이 보편적인 군 전술 통신 환경에서 커버리지 확장과 음영 지역 제거를 위한 협력 중계 기반의 IEEE 802.16j 네트워크를 고려한다. 이를 통해 IEEE 802.16j 네트워크의 상향 링크(UL)에서 협력 중계 전송을 위한 대역 할당과 경로 선택을 통합적으로 수행하는 기법을 제안한다. 이를 위해 OFDMA 프레임 구조에서 협력 중계에 의한 처리율 증가량과 UL 접속 구간 및 UL 중계 구간의 대역 제한폭을 고려하여 전체 시스템의 데이터 처리율을 최대화하는 최적화 문제를 정의하고, 다중 차원 다중 선택 배낭 문제(MMKP)로 변환 후, 전역 탐색 알고리즘을 이용하여 최적해를 구한다. 협력 중계를 이용하지 않는 경우에 대해서도 최적화 문제를 정의하고, MMKP 기반 기법을 제안한다. 성능 비교를 위해 링크 품질 기반 (LQB) 기법의 전체 시스템 처리율도 평가한다. 군 전술 통신 환경 중 LOS 확보가 쉽지 않은 산악 지형 환경에서 OPNET 기반 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법들의 전체 시스템 처리율을 비교 분석하고, 제안하는 MMKP 기반 기법들이 LQB 기법들에 비해 좋은 성능을 나타냄을 보이고, 협력 중계를 사용하는 기법들이 그렇지 않은 기법들보다 더 높은 전체 시스템 처리율을 제공함을 보인다.
기존의 SAR(Security Aware Routing)[9] 프로토콜은 Ad Hoc 네트워크의 보안경로를 발견하는 프로토콜로, 이동 노드에 부여된 보안레벨 속성 값을 라우팅 정보로 이용하는 보안라우팅 프로토콜이다. 그러나 SAR 프로토콜은 암호화된 데이터 전달을 위해 보안노드를 경유로 데이터를 전송하므로 비밀통신과 효율적인 통신이 고려되지 않고 있다. 또한, AODV[3] 프로토콜 기반으로 동작하기 때문에 데이터의 전송 중 중간노드의 배터리소진 또는 중간노드의 이동으로 데이터 전달에 있어 통신이 단절될 경우 보안노드를 경유하는 라우팅 경로를 재탐색하게 되어 데이터의 전송지연 문제가 발생한다. 그 외에도 SAR 프로토콜의 특성상 재탐색의 경우 노드간의 연결은 가능하지만 데이터 전송에 있어서 요구되는 노드의 보안레벨 이하의 노드인 경우 경로설정이 중단되는 문제들로 재연결이 용이하지 않다. 본 논문에서는 SAR 프로토콜의 문제점을 개선하기 위해 다중경로 기반의 SAR 프로토콜인 MP-SAR을 제안한다. MP-SAR은 데이터의 기밀성을 유지하기 위해 SAR의 보안경로 탐지기법의 확장으로 다중경로를 탐색하고, 유효한 최단보안경로의 이용으로 안전한 고속의 데이터 전달을 할 수 있다.
거대한 데이터베이스로부터 중요하고 의미 있는 정보를 찾아내기 위해 데이터 마이닝 기법들이 사용되며, 패턴 마이닝은 이러한 데이터 마이닝을 위한 중요한 기법 중에 하나이다. 패턴 마이닝은 거대 데이터베이스로부터 유용한 패턴을 찾아내는 기법이며, 패턴 마이닝 분야 중에 하나인 빈발 패턴 마이닝은 데이터베이스에서 최소 임계치 이상의 빈도수를 가지는 빈발 패턴을 마이닝 한다. 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 전체 데이터베이스에 대한 단일 최소 임계치를 기반으로 중요 빈발 패턴을 마이닝 한다. 단일 최소 임계치 모델은 데이터베이스 내 모든 아이템이 동일한 특성을 가진다고 암묵적으로 가정한다. 그러나 실제 응용에서는 각 아이템들이 개별적인 특성을 가지고 있을 수 있으며, 따라서 이를 반영한 패턴 마이닝 기법이 요구된다. 데이터베이스 내 아이템들의 이러한 특성이 반영되지 않은 빈발 패턴 마이닝 모델에서, 중요한 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하기 위해서는 낮은 최소 임계치를 설정해야 한다. 그러나 너무 낮은 최소 임계치는 의미 없는 아이템들을 포함하는 수많은 패턴을 야기한다. 반대로 높은 최소 임계치는 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하지 못하는 희귀 아이템 문제라 불리는 딜레마가 발생한다. 이러한 문제의 해결을 위한 초기 연구들은 아이템 빈도수에 따라 데이터를 몇 개의 블록으로 분할하거나 관련 희귀 아이템들을 하나의 그룹으로 만드는 방법을 사용한 근사적 접근법을 제안하였다. 그러나 이러한 기법들은 근사적 방법의 적용에 의해 모든 희귀 패턴을 포함한 빈발 패턴을 마이닝 하지 못한다. 다중 최소 임계치를 고려한 패턴 마이닝 모델은 아이템들의 개별적인 특성을 반영하여 희귀 아이템 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 모델에서 각 아이템은 MIS (Minimum Item Support)라고 불리는 개별 최소 임계치를 가지며, 아이템들의 데이터베이스 내 빈도수를 기반으로 계산된다. 다중 최소 임계치 모델은 MIS를 통해 수많은 의미 없는 패턴을 생성하지 않고도 손실 없이 모든 희귀 빈발 패턴을 찾아낸다. 한편, 빈발 패턴을 마이닝 하는 과정에서 후보 패턴들이 생성되며, 단일 최소 임계치 모델에서는 각 후보 패턴의 빈도수가 유일한 최소 임계치와 비교된다. 따라서, 희귀 아이템 문제가 발생할 뿐만 아니라 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 특성이 고려되지 않는다. 다중 최소 임계치 모델에서는 이 문제를 다루기 위해 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 MIS 값 중에서 가장 작은 MIS 값을 해당 후보 패턴의 최소 임계치로 설정하여 패턴 내 아이템들의 특성을 반영한다. 이를 적용하여 효율적으로 희귀 빈발 패턴을 마이닝 하기 위해 트리 구조 기반의 알고리즘은 빈도수 내림차순으로 트리 내 아이템들을 정렬하는 단일 최소 임계치 모델과는 달리 MIS 내림차순으로 아이템들을 정렬하여 마이닝을 수행한다. 본 논문에서는 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘에 대한 특성을 살펴보고, 일반 단일 임계치 기반 알고리즘과의 성능평가를 수행한다. 성능평가는 실행 속도, 메모리 사용량, 그리고 확장성의 관점에서 수행된다. 성능평가 결과, 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘은 희귀 빈발 패턴을 포함한 모든 빈발 패턴을 단일 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘보다 더 빠른 속도로 마이닝 하였으며, 각 아이템의 최소 임계치 정보를 위한 추가적인 메모리를 필요로 하였다. 또한, 비교 알고리즘들은 좋은 확장성 결과를 보였다.
본 논문에서는 퍼블릭 블록체인에서 개인정보를 안전하게 보호하기 위한 방법으로, 암호기법을 이용한 접근통제 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 거래 데이터 중에서 개인정보에 해당하는 부분을 선별하여 이를 접근정책에 따라 암호화한 다음 블록체인에 저장하고, 적정한 권한을 가진 사람만이 복호화하도록 설계된다. 성능과 확장성을 향상시키기 위하여 암호스킴을 블록체인과 연동하는 오프-체인 네트워크에 구현한다. 따라서 암호 연산에 따른 성능저하가 미미하고, 기존 블록체인 네트워크의 구성을 보존하면서도 새로운 접근통제를 반영할 수 있어 확장성이 높다. 암호화 스킴은 속성기반암호화(ABE:Attribute-Based Encryption)에 기반한다. 그러나 통상적인 ABE와 달리 정보의 속성인 보유기간을 접근구조에 포함하여 개인정보 보호규제에서 요구하는 정보의 잊혀질 권리를 제공한다. 한편 ABE의 처리 성능문제를 보완하기 위해 대칭키 방식을 혼용한 것도 본 논문의 특징이라 할 수 있다. 제안 시스템을 공개형 블록체인인 클레이튼을 이용하여 구현하고 성능 평가를 통해 타당성을 증명하였다.
RFID 기술은 대표적으로 인식, 실시간 추적, 보안 등의 분야에 적용할 수 있으며, 이중에서 실시간 추적의 경우 대상의 위치를 실시간으로 파악함으로써 흐름을 제어하고 비용을 절감할 수 있다. 최근 들어 이러한 실시간 추적의 응용으로 RTLS(Real-Time Locating System)에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 표준과의 호환성과 확장성을 고려하여 RTLS 전체 시스템을 설계하고 구현하였다. 호환성을 위해 433MHz RTLS 표준에서 제시된 프로토콜을 준수하여 시스템을 설계하고 하드웨어 상에서 구현하였다. 그리고 리더간의 무선 통신이 가능하게 함으로써 RTLS 전체 시스템을 확장시켰다. 이의 검증을 위하여 실제 야외 환경에서 태그의 위치 정확도를 측정하였고 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제시한 리더간의 데이터 전달 기법에 대해서도 성능평가를 하였다.
계층적 이동 IPv6는 MAP(Mobility Anchor Point)을 통해 이동 IPv6를 계층적으로 확장시킨 개념의 마이크로 망 지원의 프로토콜로 이동 IPv6에 비해 빠른 이동성과 이동 노드의 데이터 전송 지연을 줄여주지만 네트워크망에서 동작하는 활동상태 노드와 비활동상태 노드를 구분하여 망의 부하와 노드의 전력낭비 문제를 해결해 주는 페이징 기법이 적용되어 있지 않기 때문에 본 논문에서는 계층적 이동 IPv6에 페이징을 적용하는 방법 제안하였다. 기존 IPv6에서 사용되는 패킷 해더의 목적지 옵션과 제어 메시지의 확장을 통해서 계층적 이동 IPv6에 페이징을 적용하였으며 비활동 상태의 이동 노드를 찾는 알고리즘으로 최종 지역 알고리즘을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 방법은 기존의 페이징이 적용되지 않은 계층적 이동 IPv6보다 비활동 상태인 이동 노드의 핸드오프 시 불필요한 바인딩 업데이트 메시지를 제거함으로써 이동 IPv6 전체 망의 트래픽을 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 페이징 영역의 크기가 클수록 마이크로 망의 바이딩 업데이트 메시지가 더욱 감소하여 망의 신호 트래픽이 감소함도 알 수 있었다.
최근 무기체계는 성능이 다양하고 복잡해지고 있으며 에 따라 개발 위험 요소가 증대하고 있다. 이에 따라 무기체계 회득 비용의 감소 및 획득 기간의 감소 요구가 증대되고 있다. 이와 같은 획득 환경 아래에서 무기체계를 보다 효율적으로 개발하기 위하여 무기체계 소요제기에서부터 국방 M&S 기법을 적용할 필요성이 대두되면서 M&S 체계를 개발하여 적용하고 있다. 분산 환경하에서 모델링 및 시뮬레이션에 대한 중요성이 강조되면서 시뮬레이션 모델들의 상호운용성, 재사용성 및 확장성을 향상시키고 데이터 교환 및 시간 진행을 조절하는 등의 장점을 지닌 HLA, SEDRIS 등의 M&S 표준이 개발되었고 상호운용성을 개선시킬 수 있도록 체계공학적인 절차인 FEDEP(Federation Development & Execution Process)을 개발하고 이 절차의 사용을 권장하고 있다. 본 논문에서는 5단계의 표현을 기준으로 사용하여 해양무기체계 시뮬레이션 기반 설계 기술 구축 연구의 해양무기체계 Test Bed를 개발하기 위한 Prototype으로 수중 교전 시뮬레이터(Underwater Engagement Simulation:UNES)를 구성함에 있어 통합 아키텍처로 HLA를 채택하고 있다. 따라서, 미래의 확장성을 위하여 FEDEP에 따라 시뮬레이터를 개발하였으며 UNES 개발에 FEDEP를 적용하는 과정을 기술하고 그 과정 동안에 확인하여야 할 사항에 대하여 정리하였다.
스마트 폰을 중심으로 하는 이동단말들의 폭발적인 증가로 인해 모바일 데이터 트래픽 또한 기하 급수적으로 증가해 왔으며 이로 인해 발생되는 네트워크의 부하를 줄이면서 동시에 이동단말의 이동시에도 서비스 제공에 영향을 주지 않기 위한 여러 이동성 관리 방안들이 Internet Engineering Task Force (IETF) 및 Third Generation Partnership Project (3GPP)를 통해 제안되어 왔다. 최근에는 이동성 관리의 주체가 되는 네트워크 시스템들을 가능한 분산시킴으로써 네트워크의 확장성 및 신뢰성을 높이기 위한 노력들이 진행 중에 있다. IETF에서는 분산형 이동성 관리 방법으로 Distributed Mobility Management (DMM) 방식을 표준화 중에 있으며 세부적으로는 부분 분산형 방식과 완전 분산형 방식을 포함하고 있다. 본 논문에서는 Proxy Mobile IPv6 (PMIPv6) 기반의 네트워크를 대상으로 Neighbor Discovery Protocol (NDP)를 확장, 적용하는 완전 분산형 이동성 관리 방법 (FuDMM)을 제안하였으며, 기존 방식들과의 정성적 비교를 통해 FuDMM에 대한 성능 측면의 장단점을 분석하였다.
본 연구는 2011년부터 2023년 9월까지 과학교육 분야에서 자연어 처리(NLP) 기법을 적용한 37건의 국내 및 해외 문헌을 분석하여 과학교육에서의 NLP 관련 연구 동향을 파악하고자 하였다. 특히 과학교육에서 NLP 기법의 주요 응용 분야, NLP 기법을 활용할 때 교사의 역할, 국내와 해외의 비교 측면에서 그 내용을 체계적으로 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, NLP 기법이 과학교육에서 형성평가, 자동 채점, 문헌 검토 및 분류, 패턴 추출에 중요하게 활용되고 있음을 확인하였다. 형성평가에서 NLP를 활용하면 학생들의 학습과정과 이해도를 실시간으로 분석할 수 있다. 이는 교사의 수업에 대한 부담을 줄이고, 학생들에게 정확하고 효과적인 피드백을 제공할 수 있다. 자동 채점에서는 학생들의 응답을 빠르고 정확하게 평가하는 데 기여한다. 문헌 검토 및 분류에서는 과학교육 관련 연구나 학생들의 보고서를 분석하여 주제와 트렌드를 효과적으로 분석하고, 미래 연구 방향을 설정하는 데 도움을 준다. NLP 기법을 패턴 추출에 활용하면 학생들의 생각과 반응에 나타난 공통점이나 패턴을 찾아 효과적으로 분석할 수 있다. 둘째, 과학교육에서 NLP 기법의 도입은 교사의 역할을 지식 전달자에서 학생들의 학습을 지원하고 촉진하는 지도자로 확장했고, 교사들에게 지속적인 전문성 개발을 요구한다. 셋째, 국내에서는 문헌 검토 및 분류에 집중되어 있어 국내 NLP 연구의 다양성을 위해 텍스트 데이터 수집이 용이한 환경 조성이 필요하다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 과학교육에서 NLP 기법의 활용하는 방법에 대해 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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