최근 PDA(Personal Digital Assistants)와 같은 휴대형 단말기들은 다양한 멀티미디어 기술과 무선 인터넷 기술의 영향으로 정보단말기로서 각광을 받고 있다. 그러나 현재의 단말기는 프로세서와 메모리의 한계로 인하여 원활한 음성인식 시스템을 구축하기에는 한계가 있다. 이를 보완하는 방법으로 본 논문에서는 Client/server로 분리된 음성 인식 시스템을 구축하였다. 구축한 시스템은 무선 네트워크 환경을 이용하여 PDA(Personal Digital Assistants)에서 음성 파일 또는 특징 파라미터를 Serve 측으로 전송하여 Server측에서 음성 인식을 수행한 후 그 결과를 모바일 단말기로 되돌려 주는 시스템이다. 구성된 시스템을 평가하기 위해서는 국어 공학센터의 음성 DB(KLE 452DB)를 이용하여 음향 모델을 생성한 후 다양한 환경(연구실, 복도, 주차장 도서관 로비)에서 발성한 후 이를 교내 무선 인터넷망(Nespot)을 통하여 송신하여 실시간 인식하였다. 실험 결과, 각각 $84.04\%\;72.28\%\;69.47\%\;67.61\%$의 평균 인식률을 얻을 수 있었다.
본 논문은 Science DMZ(Demilitarized Zone) 적용을 위한 SDN(Software Defined Networking) 기반의 네트워크 침입 방지 시스템을 소개한다. 제안된 시스템은 침입 탐지 기능을 침입 방지 장치로부터 분리하고 SDN 기술을 확장해 탐지 기능과 방어 기능을 상호 연동시킴으로써 네트워크 보안 장비의 유연성(flexibility)과 확장성(extensibility)을 높이고 패킷 검사(packet inspection) 등으로 야기되는 패킷 손실을 방지하는데 목적이 있다. 본 논문에서는 제안한 프레임워크의 한 응용 시나리오를 소개하고 국가과학기술연구망에 구축된 네트워킹 DMZ환경에 시험 적용함으로써 활용 가능성을 검증한다.
고속 네트워크 장비에 네트워크프로세서의 사용이 보편화되고 라우팅 기능과 패컷처리 기능을 분리하는 분산형 시스템 구조가 이용됨에 따라 대용량의 트래픽을 매우 빠르게 처리하는 향상된 성능을 보일 수 있으나, 제어평면과 데이터 평면 사이에 추가 메시지 교환이 필요하여 시스템 내부 통신 지연이 증가하는 문제가 발생한다. 본 논문에서 제안한 구조는 이더넷 프로텍션 스위칭 기술에 필요한 패킷 처리 기능 블록들을 효율적으로 배치하여 설계함으로써, 메시지 교환에 따른 지연의 증가에도 불구하고 단일 링크의 장애 발생 시 50 msec급 수준의 빠른 절체 성능을 보인다. 이에 따라 높은 신뢰성과 수십 기가비트의 광대역 전송이 요구되는 캐리어 이더넷 시스템에 적합한 선형 프로텍션 스위칭 기술의 설계 및 구현 방안을 제공할 수 있다.
자연어 문장으로 작성된 문서들에는 대체적으로 시간에 관련된 정보가 포함되어 있을 뿐만 아니라, 문서의 전체 내용과 문맥을 이해하기 위해서 이러한 정보를 정확하게 인식하는 것이 중요하다. 주어진 문서 내에서 시간 정보를 발견하기 위한 작업으로는 시간적인 표현(time expression) 자체를 인식하거나, 시간 표현과 연관성이 있는 사건(event)을 찾거나, 시간 표현 또는 사건 간에서 발생하는 시간적 연관 관계(temporal relationship)를 추출하는 것이 있다. 문서에 사용된 언어에 따라 고유한 언어적 특성이 다르기 때문에, 만약 시간 정보에 대한 관계성을 고려하지 않는다면 주어진 문장들로부터 모든 시간 정보를 추출해내는 것은 상당히 어려운 일이다. 본 논문에서는, 양방향 구조로 학습된 심층 신경망 기반 언어 모델을 활용하여 한국어 입력문장들로부터 시간 정보를 발견하는 작업 중 하나인 시간 관계정보를 추출하는 기법을 제안한다. 이 기법은 주어진 단일 문장을 개별 단어 토큰들로 분리하여 임베딩 벡터로 변환하며, 각 토큰들의 잠재적 정보를 고려하여 문장 내에 어떤 유형의 시간 관계정보가 존재하는지를 인식하도록 학습시킨다. 또한, 한국어 시간 정보 주석 말뭉치를 활용한 실험을 수행하여 제안 기법의 시간 관계정보 인식 정확도를 확인한다.
최근의 정보기술발달에 힘입어 소형 무인 비행체를 활용한 각종 물리탐사 방법들이 제안되고 그 해석방법들에 대한 연구가 소개되고 있다. 이 연구에서는 한국지질자원연구원에서 개발 중인 송수신 분리형 무인 항공 전자탐사 장비를 소개하고 획득한 자료의 타당성 검증을 위해 수행된 시험자료를 분석하여 해석하는 방법을 제안하는 연구를 수행하였다. 특히, 수신기가 드론에 매달린 채로 탐사가 수행되기 때문에 발생되는 흔들림 성분의 영향을 고찰하고 회전변환을 이용하여 보정하였다. 한편, 비행체에 의한 탐사는 송수신기 간의 거리, 고도 등 여러 탐사 변수들이 실시간으로 변하게 되고 획득한 자료는 지상 탐사보다 더 많은 잡음을 포함하게 되어 전통적인 해석방법으로의 해석에 많은 어려움이 따른다. 따라서, 이 연구에서는 획득한 전자탐사자료를 이용하여 빠르게 겉보기 비저항을 예측할 수 있는 순환 인공 신경망 모델을 구축하였으며, 현장자료의 분석을 통해 얻어진 잡음들을 수치모델링을 통해 생성한 학습자료에 포함시켜 잡음이 포함된 자료의 예측성능을 향상시켰다. 학습된 순환 신경망 모델을 시험탐사 현장자료에 적용시킨 결과 지상탐사 및 전기비저항 탐사 결과와 유사한 겉보기 비저항을 예측함을 확인하였다.
초고품질 멀티미디어에 대한 사용자 요구가 증가하고 있지만, 현재 방송 환경으로는 고해상도 대용량의 UHD 콘텐츠를 저작, 인코딩, 재생 및 전송하기 어렵다. 따라서 사용자 요구를 만족하기 위한 UHD급 영상을 지원하는 디스플레이, UHD 서비스를 수신하는 단말기 그리고 대용량의 데이터를 수용할 수 있는 네트워크 등 다양한 분야의 기술들이 빠르게 발전하고 있다. 이에 본 논문에서는 UHD 미디어 전송을 위해 스케일러블 비디오 코딩을 이용하여 영상을 부호화하고 이를 각 계층별로 다른 네트워크를 통해 전송하는 송신시스템과 분리되어 수신된 비디오 스트림을 하나의 영상으로 재생하는 수신 시스템을 설계한다. 제안 시스템은 이 기종 망을 이용함으로써 사용자의 수신 환경에 적응적으로 HD와 UHD 콘텐츠를 모두 지원할 수 있다.
광 인터넷에서 광 전달망과 제어평면의 분리를 실현하는 개방형 인터페이스에 대한 연구는 OIF의 ISI, ITU-T ASON의 CCI 그리고 IETF의 광 스위칭을 위한 GSMP 확장 등이 있다. 이러한 개방형 인터페이스 기술들은 망에서의 다양한 융통성을 제공하는 반면에 전통적인 스위치-대-스위치 연결 설정에 비하여 지연이 길다. 본 논문에서는 광 인터넷의 개방형 인터페이스에서 연결 설정 지연을 줄이기 위하여 병렬형 연동 모델을 채택 한다. 병렬형 연동 모델에서는 네트워크 상태에 대한 스위치 제어기의 캐쉴 능력을 기반으로 연결 설정을 위한 신호 프로토콜과 GSMP 프로토콜 사이의 연동 절차를 병렬로 수행한다. 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 채택한 병렬형 연동 모델과 기존의 순차형 연동 모델에 대한 연결 설정 지연과 완료율을 비교 분석하였다. 시뮬레이션 결과 두 모델이 완료율 면에서는 거의 일치하며, 연결 설정 지연 면에서는 병렬형 모델이 순차형 모델에 비하여 평균 30% 향상됨을 알 수 있었다.
국내 기업의 우수 기술 관련 기밀 정보량은 늘어났지만 정보 유통의 디지털화로 유출 위험은 커지고 불법유출 경로를 파악하기가 매우 어려워서, 실제 유출 사례가 늘어감에도 막을 대책이 없어 재정적 피해는 점점 커지고 있다. 그러나 현재 문서보호 시스템은 저작물 보호 차원에서 설계되어 있어서, 합법적 사본이 유출될 경우 불법적 사용 방지 및 추적에 무방비이고, 내부자가 공모한 유출에는 대책이 전혀 없다는 것이 문제이다. 기업비밀의 특성상 폐쇄된 멀티캐스트 그룹 내 유통으로 제한하는 것이 적합하지만 그룹 기반 표준 프로토콜을 적용하여 기업비밀보호에 필요한 보호조건을 충분히 만족시키는 설계 연구가 없었다. 본 연구는 원천봉쇄 시스템 구조 설계 연구의 후속 연구로서 MSEC 기반 키-관리 프로토콜을 IGMP, SNMP와 접목하여 완전한 보호기능을 달성하는 비밀정보 유통 프로토콜을 제안하고, 프로토콜 구현의 단계적 시간 순서 차트까지 설계하였다. 본 연구는 비밀정보보호의 강력 보안조건인 암호화 유통원칙, 키와 정보 분리원칙, 반출시 처리와 저장의 분리원칙, 사용자와 호스트의 이중 인증 원칙을 적용한 키-관리 프로토콜 및 비밀정보 유통 프로토콜을 제안한다.
본 논문에서는 실내 공간 이미지의 의미론적 영상 분할을 위해 배경과 물체로 재설계된 클래스를 학습하는 방법을 제안한다. 의미론적 영상 분할은 이미지의 벽이나 침대 등 의미를 갖는 부분들을 픽셀 단위로 나누는 기술이다. 기존 의미론적 영상 분할에 대한 연구들은 신경망을 통해 이미지의 다양한 객체 클래스들을 학습하는 방법들을 제시해왔고, 긴 학습 시간에 비해 정확도가 부족하다는 문제가 지적되었다. 그러나 물체와 배경을 분리하는 문제에서는, 다양한 객체 클래스를 학습할 필요가 없다. 따라서 우리는 이 문제에 집중해, 클래스를 단순화 후에 학습하는 방법을 제안한다. 학습 방법의 실험 결과로 기존 방법들보다 정확도가 약 5~12% 정도 높았다. 그리고 같은 환경에서 클래스를 달리 구성했을 때 학습 시간이 약 14 ~ 60분 정도 단축됐으며, 이에 따라 물체와 배경을 분리하는 문제에 대해 제안하는 방법이 효율적임을 보인다.
소형 컴퓨팅 기기의 최근 발달과 더불어, 사물인터넷 기반 센서 네트워크가 광범위로 확산되고 있으며, 이제는 저렴한 비용으로 센서 연산 기능과 통신 기능을 사용가능하게 되었다. 센서 데이터 관리는 사물 인터넷 환경에서 주요한 요소이다. 센싱 장비로부터 발생되고 전파되는 엄청난 분량의 자료는 많은 유효 정보를 제공하고 사업추진을 위한 다음세대의 빅데이터로 생각되고 있다. 최신 컬럼 기반 압축 기법이 높은 공간 효율 때문에 대용량 서버에 장착되고 있다. 센서는 좁은 대역폭과 오류가 많은 무선 채널을 사용하므로, 센서 기반 저장 시스템은 불안정한 데이터 서비스에 노출되어 있다. 본 연구에서는 사물 인터넷 센서망에 대한 분석을 간략하게 서술하며, 사물 인터넷을 위한 신규 스토리지 관리 방법을 제안한다. 제안한 관리 방법은 레이드 스토리지 모형을 근거로 하고, I/O 성능의 감쇄 없이 공간 효율성을 높이기 위하여 컬럼 기반 분리 및 압축법을 활용한다. 컴퓨터 모의 성능 실험을 통하여 본 제안 저장 기법이 기존 Raid 제어 기법보다 우수하다는 결론을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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