무선 네트워크에서는 전송오류에 의한 패킷손실이 많이 발생한다. 이러한 전송오류를 복구하기 위해 ARQ방식이나 FEC방식이 사용된다. 그러나 채널의 에러율이 증가하면 ARQ와 같은 재전송 방식의 효율은 급격히 저하된다. 이와는 달리 정정코드를 덧붙이는 FEC방식은 ARQ 방식에 비해서 채널의 에러율이 높은 환경에서 효율적인 에러 복구가 가능하다. 그러나 이러한 FEC방식도 항상 일정한 크기를 가지는 정적인 FEC방식일 경우 변화하는 무선 채널의 상태에 알맞은 정정 코드를 채택하지 못해 FEC방식의 단정인 대역폭 낭비를 초래하게 된다. 본 논문에서는 이러한 정적인 FEC방식의 단점을 개선하기 위해, 무선 채널의 전송 오류율에 따라 FEC의 정정도를 동적으로 변화시키는 동적 FEC(dynamic FEC) 알고리즘을 Mote라고 불리는 노드로 구성된 실제 센서 네트워크에 구현했다. 동적 FEC 알고리즘은 무선 채널을 모델링해서 시뮬레이션 결과에서는 성능이 향상되었고, 실제 센서 네트워크에서 실험한 결과 에러율이 낮은 환경에서는 비슷한 성능음 가지게 된다.
기존 침입탐지시스템에서는 구현의 용이성 때문에 오용침입탐지 기법이 주로 사용되었지만, 새로운 침입에 대처하기 위해서는 궁극적으로 비정상행위탐지 기법이 요구된다. 그 중 HMM기법은 생성메커니즘을 알 수 없는 이벤트들을 모델링하고 평가하는 도구로서 다른 침입탐지기법에 비해 침입탐지율이 높은 장점이 있다. 하지만 높은 성능에 비해 정상행위 모델링 시간이 오래 걸리는 단점이 있는데, 본 논문에는 실제 해킹에 사용되고 있는 다양한 침입패턴을 분석하여 권한이동시의 이벤트 추출방법을 이용한 모델링 기법을 제안하였고 이를 통하여 모델링 시간과 False-Positive 오류를 줄일 수 있는 지 평가해 보았다. 실험결과 전체 이벤트 모델링에 비해 탐지율이 증가하였고 시간 또한 단축됨을 알 수 있었다.
하천수 흐름예측에 대한 연구는 대부분 WRF-Hydro와 같은 과정기반 모델링 시스템을 이용한다. 과정기반 모델링 시스템은 물리적 현상을 일반화한 수식으로 구성되어있다. 일반화된 수식은 불확실성을 내포하고 있으며 지역적 특성도 반영하지 못한다. 특히 수식에 사용되는 입력자료는 측정값으로 오차가 존재한다. 따라서 과정기반 모델링 시스템 예측결과는 계통오차와 우연오차가 존재한다. 현재 매개변수 보정을 통해 예측결과를 개선하는 방법을 사용하고 있으나 한계가 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 상호보완적인 Data-driven 모델을 구축하여 과정기반 모델링 시스템 결과를 개선하고자 하였다. Data-driven 모델 구축을 위해 머신러닝 기법인 instance-based weighting(IBW)과 support vector regression(SVR)을 사용하였다. 구축된 Data-driven 모델은 한반도 지역 주요 저수지 및 호수의 하천수 흐름예측을 통해 검증하였다. 검증을 위해 과정기반 모델링 시스템으로 WRF-Hydro를 구동하였다. 입력자료는 기상청의 국지수치예측모델자료(LDAPS), HydroSHEDS의 수치표고모델자료(DEM), 국가지리정보원의 저수지 및 호수 연속수치지형도를 사용하였다. 본 연구를 통해 구축된 Data-driven모델은 기존 과정기반 모델링 시스템의 오류수정 한계를 머신러닝을 이용하여 개선할 수 있는 가능성을 제시하였다.
본 논문은 세션 관리 기능을 포함한 홈 네트워크 환경을 위한 지각자 처리 및 오류 복구 처리에 대해서 기술한다. 이 시스템은 ED와 ES, ER로 구성되어 있다. ED는 세션 관리 기능을 포함한 홈 네트워크 환경에서 멀티미디어 원격 교육을 위하여 훅 킹 기법으로 오류를 감지하는 에이전트이다. ES는 세션 관리 기능을 포함한 홈 네트워크 환경에서 멀티미디어 원격 교육을 위하여 오류를 공유하는 에이전트이다. ER은 세션 관리 기능을 포함한 홈 네트워크 환경에서 멀티미디어 원격 교육을 위한 소프트웨어 오류를 복구하기에 적합한 에이전트이다. 본 논문은 규칙-기반 DEVS(Discrete Event System Specification) 모델링과 시뮬레이션 기법을 사용하면서 분산 멀티미디어 상에서의 오류 복구 시스템의 성능 분석을 설명한다. 제시된 방법이 기존 방법에 비하여 오류 발생률과 작업 수행 시간에 있어서 더 효율적이다.
본 논문은 자동 음소 분할기의 음소 경계 오류를 보상하기 위한 후처리 (Postprocessing)에 관한 연구이다. 이는 현재 음성 합성을 위한 음성/언어학적 연구, 운율 모델링, 합성단위 자동 생성 연구 등에 대량의 음소 단위 분절과 음소 레이블링된 데이터의 필요성에 따른 연구의 일환이다. 특히 수작업에 의한 분절 및 레이블링은 일관성의 유지가 어렵고 긴 시간이 소요되므로 자동 분절 기술이 더욱 중요시 되고 있다. 따라서, 본 논문은 자동 분절 경계의 오류 범위를 줄일 수 있는 후처리기를 제안하여 자동 분절 결과를 직접 합성 단위로 사용할 수 있고 대량의 합성용 운율 데이터 베이스 구축에 유용함을 기술한다. 제안된 후처리기는 수작업으로 조정된 데이터의 특징 벡터를 다층 신경회로망 (MLP:Multi-layer perceptron)을 통해 학습을 한 후, ETRI(Electronics and Telecommunication Research Institute)에서 개발된 음성 언어 번역 시스템을 이용한 자동 분절 결과와 후처리기인 MLP를 이용하여 새로운 음소 경계를 추출한다. 고립단어로 발성된 합성 데이터베이스에서 후처리기로 보정된 분절 결과는 음성 언어 번역 시스템의 분할율보 다 약 25%의 향상된 성능을 보였으며, 절대 오류(|Hand label position-Auto label position |)는 약 39%가 향상되었다. 이는 MLP를 이용한 후처리기로 자동 분절 오류의 범위를 줄 일 수 있고, 대량의 합성용 운율 데이터 베이스 구축 및 합성 단위의 자동생성에 이용될 수 있음을 보이는 것이다.
멀티미디어는 현재 다양한 분야에서 응용되고 있다. 특히, 멀티미디어 교육 시스템을 위한 공동 작업 환경에 대한 관심도 증가하고 있다. 두레는 분산 멀티미디어 환경과 멀티미디어 원격 교육 시스템에서 실행되는 응용들의 개발을 지원하기 위한 프레임워크이다. EDA는 분산 멀티미디어에서 하나의 소프트웨어 오류를 자동적으로 감지할 수 있는 시스템이다. 이 시스템은 효율적인 두레 환경의 구성과 실험을 위하여 구성되고 구현되었다. 세션과 관련된 프로세스를 정기적으로 폴링하여 오류를 감지한다. 기존 방식은 모든 프로세스들을 정기적으로 폴링하여 오류를 감지한다. 본 논문은 규칙-기반 SES와 DEVS 모델링과 시뮬레이션 기법을 사용하면서 분산 멀티미디어상에서의 오류 감지 시스템의 성능 분석을 설명한다. DEVS에서 하나의 시스템은 시간, 입력, 상태, 출력 및 함수들을 가지고 있다.
디지털 캐로절은 사용자들에게 미디어 동기화 메카니즘을 통하여 미디어 객체 공유를 가능하게 한다. 본 시스템은 공동 작업에 참여한 사용자들이 다른 참여자들에게 같은 뷰로써 공유된 미디어 또는 오류 객체들을 참조할 수 있도록 구축한다. 본 논문에서는 결함 허용을 통하여 신뢰성을 향상시키는 방법에 대해서 기술한다. ER은 분산 멀티미디어에서 하나의 소프트웨어 오류를 자동적으로 복구할 수 있는 시스템이다. 본 논문은 규칙-기반 DEVS(Discrete Event System Specification) 모델링과 시뮬레이션 기법을 사용하면서 분산 멀티미디어 상에서의 오류 복구 시스템의 성능 분석을 설명한다. DEVS에서 하나의 시스템은 시간, 입력, 상태, 출력 및 함수들을 가지고 있다.
모바일 영상 서비스와 센서 네트워크와 같은 저전력, 저복잡도의 비디오 부호기를 필요로 하는 분야의 수요가 증대됨에 따라 프레임간의 상관성을 이용하지 않고 압축함으로써 낮은 복잡도로도 높은 압축률을 얻을 수 있는 분산 비디오 코딩에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 분산 비디오 코딩에서 부호기는 오류정정 부호기를 이용하여 원래 영상보다 압축된 형태의 신드롬을 생성한다. 반면, 복호기에서는 원본 영상을 추정하고 부호기에서 만들어진 신드롬을 이용하여 추정한 원본 영상의 오류를 정정한다. 이 때, 추정된 원본 영상을 보조 정보라 하며, 보조 정보는 원본 영상이 가상의 상관 채널을 통해 얻어진 영상이라 해석할 수 있다. 분산 비디오 코딩의 성능 향상을 위해서는 오류 정정 복호기와 최적 복원과정의 성능향상이 필요하며, 두 과정 모두 가상의 상관 채널의 정확도에 영향을 받는다. 본 논문에서는 오류 정정 복호기와 복원과정에서 최적의 입력값을 예측하기 위하여, 상관 채널의 구성 파라미터의 정확한 추정을 위한 효과적인 알고리즘들을 제안한다. 일반적으로 상관 채널은 라플라시안 분포로 모델링 되는데, 이 분포와 실제 채널 측정값과의 자승오류를 최소화 하는 알고리즘인 최소자승법 및 복잡도를 낮춘 변형된 알고리즘을 제안하였다. 또한, 신뢰구간 설정으로 기존의 채널 파라미터 추정 알고리즘을 사용할 때 오류를 줄이는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘으로 Mother 영상과 Foreman 영상에서 각각 최대 PSNR이득 1.8 dB와 1.1 dB를 얻었으며, 특히 상관도가 낮은 영역에서 더 효과적인 성능 개선을 보인다.
내장 실시간 시스템의 경우 시스템의 오류로 인한 비정상적인 운행이 커다란 경제적 피해나 인명피해를 초래할 수 있으므로 시스템의 고 신뢰도 보장은 필수적이다. 이에 많은 결함허용 방법들이 연구되었는데 이들은 대부분 단위 객체에서 발생하는 오류만 감지하고 단위 객체 수준에서 오류를 처리하는 객체 수준 결함 허용 방법이다. 그런데, 내장 실시간 시스템이 점점 더 복잡해지고 커짐에 따라 객체 수준 결함 허용 방법만으로는 감지하거나 처리할 수 없는 결함과 오류가 존재한다. 따라서, 여러 객체들의 상태에 대한 분석을 통해서 시스템의 상태가 정상인지 비정상인지를 판단하고 오류가 발생했을 때에는 오류의 원인이 되는 결함을 찾은 다음 알맞은 복구 및 재배치 방법을 결정하는 시스템 수준 결함 허용이 필요하다. 본 논문에서는 객체 수준 결함 허용 기능을 제공하는 RobustRTO(Robust Real-Time Object)와 시스템 수준 결함 허용 기능을 제공하는 RMO(Region Monitor real-time Object)를 제안하고 이들을 이용하여 객체 수준 결함 허용 기능뿐만 아니라 시스템 수준 결함 허용 기능도 갖는 고 신뢰도의 결함 허용 시스템을 모델링할 수 있음을 보인다. 본 논문은 객체 모델의 장점과 실시간성 표현이 용이한 실시간객체(RTO 또는 Real-Time Object) 모델에 기반한다.
본 논문에서는 저속의 무선 센서 네트워크(WSN: Wireless Sensor Network)에서 블록 FEC(Forward Error Correction) 알고리즘의 심볼 크기의 변화에 따른 802.11 MAC 프로토콜의 전송 효율과 전송 에너지를 해석적으로 분석한다. 블록 FEC 알고리즘은 심볼(symbol) 단위로 오류를 복원하므로, 주어진 무선 센서 채널에서 같은 FEC 체크 비트(check bit) 량을 사용하더라도 블록 FEC 알고리즘의 오류 패킷 복원률은 블록 FEC 심볼 크기에 의존적이다. 즉, 같은 양의 FEC 체크 비트를 사용하는 경우에, 연속된 군집 오류 길이는 작으면서 군집 오류가 자주 발생하는 채널에서는 작은 FEC 심볼이, 이에 반해 군집 오류의 길이는 크고 군집 오류 개수가 작은 군집적 분포를 보이는 채널에서 큰 FEC 심볼이 효율적이다. 심볼 크기의 영향을 평가하기 위해서 본 논문에서는 센서 노드 TIP50CM을 사용하는 WSN에서 수집한 패킷 트레이스를 기반으로 WSN 채널을 Gilbert 모델로 모델링하고, 심볼 크기가 다른 RS(Reed-Solomon) 코드를 생성하고 해석하기 위한 에너지를 측정하였다. 이러한 모델링된 채널과 각 RS 코드 생성과 해석 에너지를 이용하여 FEC 심볼 크기에 따른 RS FEC 코드를 채택한 802.11 MAC 프로토콜의 전송 효율과 전송 에너지를 계산하였다. 실제 측정 데이터와 해석적으로 계산한 데이터를 결합한 계산에 의하면 비슷한 FEC 체크 비트 량을 사용하더라도 FEC 심볼 크기에 따라 전송 효율은 최대 4.2%, 그리고 소요 에너지는 최대 35%의 차이가 발생한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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