본 논문은 개발된 환자 모니터링 시스템에서 사용하고 있는 인트라베드 통신망에 대하여 기술한다. 인트라베드 통신망은 모듈형 환자 모니터의 본체와 이에 연결되는 여러 종류의 생체 신호 측정 모듈들 사이의 데이터 통신망을 의미한다. 모듈형 환자 모니터에서의 데이터 통신에 대한 필요 사항들에 대한 분석을 기초로 하여, 인트라베드 통신망은 1Mbps의 통신 속도를 가지도록 하였고, RS-485와 HDLC통신 규격을 채용하였다. 데이터의 교환은 패킷, 프레임 및 스트림의 세가지 데이터 구조에 의해 구현하였다. 개발된 환자 모니터에서의 인트라베드 통신망의 설계 및 구현과 구 사양 및 성능을 기술한다.
이 논문에서는 오픈 프레임워크에 ASP(Application Service Provider)를 개발 하는데 적합하도록 하는 모듈을 적용시켜 ASP 개발 전용 프레임워크로 확장하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 MVC 개발 방법론과 Query 및 ASP정보를 XML로서 관리 하도록 하는 모듈로서 오픈 프레임워크를 고객의 요구 사항에 빠르게 대응하도록 하는 유연성을 가지게 한다. 이미 만들어진 템플릿 소스를 상속받아 구현되어지는 기본 모델를 이용하여 개발자는 개발방법만 신경 쓰도록 하여 개발속도의 향상과 시스템 무결성을 강화 시키는 프레임워크로서의 개선을 제안 하였다. 실험결과를 통해 기존에 개발하는 방식들에 비해 수정 파일수가 적어지는 것과 향상된 유연성, 그리고 소스의 양이 약 29% 줄어드는 것을 확인할 수 있다.
편재형 컴퓨팅(pervasive computing)에서 컨텍스트에 대한 중요성은 점점 강조되고 있다. 편재형 컴퓨팅(pervasive computing) 환경에서 다양한 디바이스들은 사용자의 상황에 가장 적절한 서비스를 제공하기 위해 통신할 필요가 있는데, 특히 센서는 컨텍스트 데이터를 얻는데 효과적이다. 컨텍스트 정보를 얻기 위해 사용되는 센서들은 물리적인 센서들로부터 가상 센서까지 여러 가지가 있는데, 이러한 다양한 센서들을 관리하기 위해 센서 프레임워크가 필요하다. 본 논문에서는 모바일에서의 센서 어플리케이션 표준인 JSR256을 기반으로 한 센서 프레임워크를 어플리케이션 개발자의 시각이 아닌 센서 개발자의 시각에서 분석하였다. 그리고 관련 문제점을 발견하여 다양한 센서들을 효율적으로 관리하고 새로운 센서 모듈을 용이하게 개발할 수 있는 센서 프레임워크를 제안하고 제시된 센서 프레임워크를 통한 재사용성을 검증해 보았다.
본 논문은 ICT 융합 산업인 스마트 공장, 스마트 그리드, 스마트 홈, 스마트 교통, 스마트 헬스 케어 등의 분야에서 사용되는 서비스 기반 프로토콜들의 취약점을 분석하여 보안 위협을 도출하고 이를 탐지 및 차단할 수 있는 기술들을 제안하였다. 또한 프로토콜 공통의 보안 요소를 정의하고 해당 요소를 포함한 프로토콜 계층별 보안 모듈을 설계하여 개방형 환경에서 쉽고 빠르게 보안 기능을 개발할 수 있도록 하는 서비스 지향 프로토콜 보안 프레임워크를 설계하였다. 서비스 프로토콜 독립적인 보안 모듈과 특화된 보안 모듈을 분리한 프레임워크 구조로 개발하여 다양한 프로토콜이 사용되는 ICT 융합 산업 환경에서 유연하고 신속한 융합 보안 시스템 개발이 가능해 질것이다. 더불어 운영 중인 시스템에 필요한 보안 모듈을 탑재하여 ICT 서비스 네트워크의 전반적인 보안 수준을 향상시키고 보안 모듈별 재사용이 가능하여 산업 보안 분야에 생산성이 향상될 것이다.
본 논문에서는 CIS(CMOS Image Sensor)와 GPS 모듈이 장착된 임베디드 시스템에 리눅스를 포팅하여, 리눅스 커널 상에 카메라와 GPS 모듈을 인식시켜 GPS 모듈로부터 GGA(Global positioning system fix data)문장을 획득하고 위치 정보를 CIS로부터 정지영상을 얻을 때 수신되는 위치 정보를 정지영상에 포함하는 것을 목적으로 한다. 임베디드 시스템을 위한 하드웨어를 구성하고 카메라 설치가 가능한 보드를 장착해서 리눅스 부트로더와 커 널을 포팅 한 후 CIS(CMOS Image Sensor) 제어 디바이스 드라이버와 GPS 모듈 디바이스 드라이버를 커널에 작동 가능하게 구현한다. GPS 모듈로부터 현재 위치의 위도와 경도 값을 문자열 형태로 획득하고, CIS로부터 초당 17 프레임의 영상을 획득하여, 한 프레임을 정지 영상으로 저장한다. 정지 영상에 위치 정보를 추가시켜 JPEG 압축을 하고 결과를 얻어 오는 임베디드 영상처리 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 회전익 비행체 개발과정에서 사용되는 다양한 해석데이터를 관리하기 위한 KHP - SDM 시스템 개발 및 회전익 비행체 개념설계를 위한 다분야통합 최적설계 프레임워크 개발에 관해 기술하였다. KHP-SDM 시스템 상에 개발된 다분야 해석 모듈을 통합하고 KHP-SDM의 최적화 모듈을 적용하여 KHP-SDM RMDO 프레임워크를 구축하였다. KHP-SDM RMDO 프레임워크를 이용한 회전익 비행체 개념설계 결과 프레임워크가 성공적으로 구성되었음을 보여주었다.
이 논문에서는 오픈 프레임워크를 사용하여 ASP를 개발하는데 적합하도록 향상된 ASP 개발 전용 프레임워크를 제안한다. 시스템은 MVC 개발 방법론과 쿼리 및 ASP정보를 XML로서 관리하도록 만들어진 프레임워크로서 고객의 요구 사항에 빠르게 대응하는 유연성과 개발자로서는 이미 만들어진 템플릿 소스를 상속받아 구현되어지는 기본 모델과 개발방법만 신경 쓰도록 하여 개발속도의 향상과 시스템의 무결성을 강화시키는 프레임워크를 제안하였다. 실험결과를 통해 기존에 개발하는 방식들에 비해 향상된 개발 속도와 모델 소스의 양이 기존에 비해 29% 정도만의 라인수를 가졌음을 보여준다.
본 논문에서는 내장형 소프트웨어 시스템, 특히 로봇 소프트웨어를 위한 self-managed 소프트웨어 개발 프레임워크로서 SHAGE 프레임워크를 제안하였다. SHAGE 프레임워크는 소프트웨어를 실행시간에 동적으로 변경시킬 수 있도록 지원하는 여러 모듈로 구성되어 있다. Observer가 외부 상황을 관찰하고 관찰된 상황이 Architecture Broker로 전달되면 후보 아키텍처 재구성 전략을 검색하고 Component Broker가 구체화 컴포넌트들을 검색한 후 상황에 적절한 아키텍처 재구성 전략과 컴포넌트 구성을 Decision Maker가 선택한다. Reconfigurator가 선택된 전략과 컴포넌트 구성을 기초로 로봇의 아키텍처를 재구성한다. 적응행위를 Evaluator가 평가하고 그 결과를 Learner가 축적하여 나중에 Decision Maker가 사용할 수 있게 한다. 프레임워크의 효용성을 확인하기 위해서 실제 로봇을 이용한 사례연구를 수행하였고, 이 실험을 통해 적응 과정을 확인하였다. 로봇은 상황과 사용자의 피드백에 적응하였다.
초소형 저전력 기기간의 무선 통신을 위한 표준인 IEEE 802.15.4는 하나의 PAN 내부에서의 데이터 교환을 위한 메커니즘만을 제공한다. 따라서 다수의 PAN이 인접해 있을 경우 비콘 프레임 및 데이터 프레임의 충돌이 발생할 수 있으며 이러한 문제는 PAN의 이동성이 증가됨에 따라 더욱 심각해진다. 또한 ISM 주파수 대역을 사용하는 다른 무선 통신 장치들과의 충돌이 발생할 수 있다. 그러나 현재 IEEE 802.15.4 에서는 이러한 혼잡한 채널을 회피할 수 있는 메커니즘이 없다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해소하기 위하여 PAN을 구성하는 코디네이터와 종단장치들의 채널 변경을 통한 신뢰성 있는 혼잡 채널 회피 기능을 제공하는 채널 스위칭 프로토콜(Channel Switching Protocol, CSP)을 제안하며, 제안한 프로토콜 모듈을 상용 임베디드 장치인 옥타컴의 Nano-24에 구현하여 동작을 검증 하였다.
최근 지능형 감시 시스템에서 비정상 행동들을 자동으로 감지하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 해결하기 힘든 몇 가지 이슈들이 있는데, 주어진 입력 영상에서 군중들이 중첩될 때 각각의 객체를 인식하는데 어려움이 있다는 점과 비정상 행동을 나타내는 훈련 데이터셋이 제한적이라는 점이다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 우리는 군중 영상에서 비정상 행동들을 인식하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 제안된 방법은 크게 특징추출모듈과 추출된 특징들을 이용한 행동인식모듈로 구성된다. 중첩문제를 해결하기 위해 움직임 에너지와 고정 에너지를 특성으로 정의하였고 위에 언급한 특징추출모듈에서 두 에너지 값을 계산한다. 그리고 정상/비정상 행동들은 HMM과 최적의 임계값을 도출하는 알고리즘을 사용하는 행동인식모듈에 의해 분류된다. 우리가 제안한 방법은 인공 데이터셋과 실제 비디오 영상 데이터셋을 이용한 실험에 의해 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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