연구목적: 본 논문에서는 개선된 특허 검색식을 제안하고 이에 기반 한 특허분석을 통해 Passive Tracking 기술분야의 잠재적 유망분야에 해당하는 공백기술을 도출하여 향후 수행해야 할 연구개발의 방향성을 제시한다. 연구방법: 본 논문에서는 기존의 검색식 구성 방식을 개선하여 유사어 DB, 최근 발표 논문의 Keyword, AI 검색 등의 다양한 Tool과 방법을 복합적으로 적용하는 기법을 제안하고, Passive Tracking 기술분야를 대상으로 광범위한 특허조사 및 분석을 통해, 기술 변화의 방향성 및 흐름을 확인하고, 해결하고자 하는 목적과 수단을 매트릭스화 하는 방법으로 공백기술을 도출한다. 연구결과: 제안하는 방법을 통해 Passive Tracking 기술분야 공백기술은 인공지능,적응형/복합형 측위기술 및 레이더/안테나를 활용한 '멀티 타깃 측위·추적기술'과 '3D 측위 기술'이 공백기술로 도출되었으며, 도출 결과의 타당성을 검토하기 위한 검색 결과 상용화 서비스 또는 제품이 부재함을 확인하였다. 결론: 본 논문에서 도출한 공백기술은 특허출원이 활발하지 않고 선점되어 있는 선행특허가 많지 않은 분야이므로, 보다 적극적인 연구개발과 특허출원 활동을 통해 기술에 대한 권리를 확보할 필요가 있다.
라디오 통신 등의 전통적인 해상통신기술은 단문정보 교환만이 가능한 전송품질을 제공한다. 전송품질의 단점을 극복한 해사위성(Inmarsat) 등을 통한 무선 채널은 경제적 부담으로 접근이 어렵다. 따라서 바다에서 항해, 조업하는 선박들은 육상의 초고속 인터넷 서비스를 이용하지 못하고 있다. 본 논문에서 제안하는, 이 문제를 극복하는 새로운 기술에 핵심은 해상이동통신망을 단일 홉(Single Hop)에서 다중 홉(Multi Hop)으로 구성하는 것이다. 선박과 선박, 선박과 연안(항구)간의 망을 이동 애드 혹 네트워크(MANET) 모델로 해석하고 새로운 선박 애드 혹 네트워크(SANET) 모델을 설계하였다. 항구와 항로 같은 정적인 지리정보를 활용하면서 육지의 이동단말기와는 크게 차별화되는 움직이는 선박의 특성을 고려하면서 대응적으로(Reactive) 경로를 배정하는 부채꼴 탐색구역 경로배정 프로토콜(FSR)을 제안하였다. FSR(Fan-shaped Search Zone Routing)은 최단경로가 있을 수밖에 없는 지엽적 부채꼴 구역을 찾아내 획정하고 그 구역 안에서만 최단경로를 탐색하는 프로토콜이다. 기존의 지리 정보를 이용하는 대표적인 경로배정 프로토콜인 LAR과 성능을 비교하였다. 첫째, FSR은 LAR을 비롯한 다른 지리정보기반 경로배정 프로토콜과 달리 경로배정을 하기 위해 제어 패킷(Beaconing Packet)을 발생시키지 않아 통신채널 품질저하를 전혀 초래하지 않는다. 둘째, FSR은 경로탐색구역의 경계선의 일부분을 전송경로로 확보하기 때문에 경로탐색성공률을 100% 보장한 반면 LAR은 약 64%의 성공률을 보였다. 셋째, 경로가 탐색된 경우에 한하여 그 경로의 최적성을 상호 비교한 결과 FSR이 LAR의 약 97%이었다. 종합적으로는 FSR이 LAR보다 약 50%의 성능 개선 효과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 대용량의 대역폭을 이용한 무선 데이터통신 장치들이 널리 보급됨에 따라 사용자들은 영상과 비디오 같은 풍부한 대중매체를 다양한 환경에서 더욱 많이 사용하게 되었다. 최근 컨텐츠들은 유료화 형태로 서비스되고 있고 컨텐츠 자체가 개인의 정보를 담고 있어 통신의 보안성을 유지할 필요성이 있다. 그러나 많은 계산 양과 연산능력을 요구하는 기존의 보호 방식은 사용자원에 제약을 받는 이동통신 환경의 무선통신이나 내장형 기기들에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 영상 데이터를 부분적으로 암호화하여 자원이 제한된 무선 통신에서 양방향으로 영상 데이터의 안전하고 효율적인 통신을 가능하게 하는 기술을 제안하고자 한다. 암호화 기법은 양자화를 통해 암호화 정보의 소실이 없으면서 영상의 압축비를 유지하기 위래서 양자화와 엔트로피 코딩 사이에서 수행되고 부대역의 선택, 데이터의 비트 선택, 그리고 데이터 비트 무작위 선택 둥의 3가지 데이터 선택 방법을 제안하여 사용한다. 제안된 방법으로 안전한 통신을 위해서 다수의 영상에 적용하였고 추가적으로 제안된 방법이 무선 환경에서 사용되었을 경우에 대한 효율성 여부와 암호화하는 데이터 양과 계산양의 상보적인 관계를 나타내었다. 영상에 대한 실험은 500가지 다양한 영상을 대상으로 수행하였는데 제안된 방법을 통한 암호화 율은 원 영상의 0.0244%에서 0.39%에 해당하고 암호화 된 영상의 PSNR(peak signal to noise ratios)은 7.5㏈에서 9.5㏈ 범위를 보였다. 또한, 시각적인 테스트를 통해서 적은 계산 양으로 높은 암호화 효율을 얻을 수 있음을 확인하였다.이하로 거의 아침을 먹지 않았다고 응답한 사람이 수학능력 평가점수가 가장 좋지 않았다. 한편 아침식사는 비만정도(BMI)에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 6. 균형 잡힌 식사를 규칙적으로 하고 채소류와 과일, 콩류와 유제품 등을 매일 먹는 소위 식습관이 좋은 사람이 수학능력평가점수가 좋은 것으로 나타났다. 위의 결과로 볼 때 건강에 가장 중요한 식사라고 인식하고 있으나 결식률이 높은 아침 식사를 청소년들이 맛있게 할 수 있는 방안을 마련해야 할 것이다. 그리고 아침식사의 결식이 학생의 학업성취도와 무관하지 않음이 밝혀졌으므로 청소년의 아침결식에 대한 세부적인 연구조사와 이를 개선할 수 있는 학교 아침급식 프로그램 도입 등이 필요하다고 사료된다. 또한 결식은 건강에 대한 자신감에 큰 영향을 주는 것으로 나타났으므로 규칙적인 식사와 1일 3식에 대한 중요성을 인식시킬 수 있는 영양교육을 실시하여야 할 것이다. 균형 잡힌 식사를 규칙적으로 하고 채소류와 과일, 콩류와 유제품 등을 매일 먹는 소위 식습관이 좋은 사람이 수학능력평가점수가 좋은 것으로 나타난 반면 비만정도(BMI)에는 영향을 주지 않는 것으로 나타났으므로 청소년 각자의 식습관 및 식품 섭취에 대한 관심을 고취시킬 필요가 있다고 생각된다.d with an MR peak in the vicinity of the coercive field. The low-field tunnel-type MR characteristics of thin films deposited on different substrates originates from the behavior of grain
최근 각광받고 있는 공간정보 기술인 GIS와 위치정보를 실시간으로 서비스하는 범세계 위치결정시스템인 GPS(global positioning system)를 활용함으로써 지표의 지형지물 및 정확한 현장 상황 파악뿐 만아니라 실시간 물체 이동상황과 이들의 위치정보 파악이 신속하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 이런 최신의 GIS와 GPS 기술을 바탕으로 신속하고 효과적으로 대형 산불을 진화할 수 있는 클라이언트/서버 중심의 산불진화 헬리콥터 관리시스템을 구축하였다. 특히 GIS를 이용하여 산불진화 환경을 손쉽게 파악할 수 있도록 123여 정도의 주제도를 공간 DB로 구축하고 여러가지 속성자료와 관련 데이터를 DB화하였다. 아울러 GPS와 기존의 무선통신시스템을 통합하여 원거리에 위치한 산불진화업무 관리자에게 진화헬기나 차량 및 인력의 이동상황이 실시간으로 파악 가능되도록 하여 효과적으로 산불진화장비를 배치하고 관리하도록 하였다. 본 시스템을 통하여 산불진화 환경정보를 신속하고 정확하게 획득하고 산불진화 장비를 과학적이고 효과적으로 전진배치 및 관리함으로써 향후 대형산불에 적극적으로 대처할 수 있을 뿐만 아니라 피해상황을 최소화하고 진화업무의 효율성을 극대화할 수 있으리라 사료된다.
최근 무선 센서 네트워크, 사물 인터넷, 소셜 네트워크 서비스와 같은 다양한 응용 분야에서 대용량 스트림 데이터가 실시간으로 생성되고 있으며, 효율적인 기법을 통해 처리 및 분석하여 유용한 정보를 찾아내고, 이를 의사 결정을 위해 사용할 수 있도록 하는 것은 중요한 이슈 중에 하나이다. 스트림 데이터는 끊임없이 빠른 속도로 생성되므로 최소한의 접근을 통해 처리해야 하며, 신속한 저전력 처리를 필요로 하는 자원이 제한된 환경에서 분석될 수 있도록 적합한 기법이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 슬라이딩 윈도우 개념이 제안되어 연구되고 있다. 한편, 대용량 데이터로부터 의미 있는 정보를 찾아내기 위한 데이터 마이닝 기법 중에 하나인 패턴 마이닝은 중요 정보를 패턴 형태로 추출한다. 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 이진 데이터베이스를 대상으로 하고 모든 아이템을 동일한 중요도로 고려함으로써 데이터 마이닝 분야에서 중요한 역할을 수행해 왔지만, 실제 데이터 특성을 반영하지 못하는 단점을 지닌다. 하이 유틸리티 패턴 마이닝은 비 이진 데이터베이스로부터 상대적인 아이템 중요도를 반영하여 더욱 의미 있는 정보를 찾아내기 위해 제안되었다. 정적 데이터를 대상으로 하는 하이 유틸리티 패턴 마이닝 기법은 그러나 스트림 데이터 처리에 적합하지 못하다. 제한된 환경에서 스트림 데이터의 특성을 반영하고 효율적으로 처리하여 중요한 정보를 찾아내기 위해 슬라이딩 윈도우 기반의 접근법이 제안되었다. 본 논문은 슬라이딩 윈도우 기반 하이 유틸리티 패턴 마이닝 기법들의 성능을 평가하고 분석하여 해당 기법들의 특성 및 발전 방향을 고찰한다.
스마트 폰 이용자의 급격한 증가에 따른 무선 네트워크의 지원 및 모바일 환경은 언제 어디서나 네트워크를 이용할 수 있게 되었다. 이러한 인터넷 망의 발달로 인해 네트워크 트래픽이 급증함으로써 네트워크를 통한 분산서비스 공격, 인터넷 웜, 이메일 바이러스 등의 다양한 악의적인 공격이 증가되고 이에 따른 패턴이 급격하게 증가하는 추세이다. 기존 연구에서 침입탐지시스템인 Snort 2.1.0 룰의 약 2,000개 패턴으로 M-바이트 점핑 윈도우 알고리즘을 적용한 결과를 분석하였다. 하지만 점핑 윈도우 알고리즘은 패턴의 길이와 수에 큰 영향을 받기 때문에 더 긴 패턴과 더 많은 패턴을 갖는 새로운 환경(Snort 2.9.0)에서 TCAM 룩업 횟수와 TCAM 메모리 크기에 대한 새로운 분석이 필요하다. 이 논문에서는 Snort-2.9.0 룰에서 약 8,100개의 패턴을 이용하여 윈도우 크기별 TCAM 룩업 횟수와 TCAM의 크기를 시뮬레이션 했고 그 결과를 분석하였다. Snort 2.1.0에서는 16-바이트 윈도우에서 9Mb의 TCAM이 최적을 효과를 낼 수 있는 반면, Snort 2.9.0에서는 16-바이트 윈도우에서 18Mb TCAM 4개를 캐스케이딩으로 연결할 경우 최적의 효과를 낼 수 있다.
센서네트워크 센서노드의 위치정보는 기본적으로 센싱 데이터가 얻어진 위치를 알려주는 목적으로 사용되며 Context 기반 고차원 서비스를 제공하기 위한 가장 중요한 정보중 하나이다. 센서네트워크상에서 위치인식을 위해 다양한 방법들이 연구되고 제안되어 왔으며, 이러한 방법 중에 IEEE 802.15.4 센서네트워크의 물리 계층과 매체 접근 계층을 이용한 위치인식 방법에 관한 연구방법이 크게 대두되고 있다. IEEE 802.15.4 프로토콜은 장치간의 저가격, 저속의 무선 통신을 지향하기 때문에 구현에 있어서 고도화된 최적화가 중요한 요구사항이라 할 수 있다. 하지만 수신 신호의 세기를 가지고 센서 노드들의 위치를 계산하는 방법은 최적화 문제의 해를 구하기 위한 과정이기 때문에 많은 연산 량이 필요로 하게 되고, IEEE802.15.4를 지원하는 System-On-a-Chip (SoC)의 경우 8비트 마이크로 컨트롤러기반으로 설계되어 있다는 점을 고려하면, IEEE802.15.4 기반의 위치 인식 서비스를 위해서는 하드웨어에 기반을 둔 위치 인식 엔진의 필요성이 무엇보다 중요하다. 본 논문은 IEEE 802.15.4 물리계층에 기반을 둔 가중치 기반의 최대우도방법 위치인식기 하드웨어 구현에 관해 제안하고자 한다. 테스트 베드를 이용한 필드테스트 결과 제안하는 하드웨어 기반 가중치 방식의 위치 인식방법은 정확도에서 10% 정도의 개선과 함께 내장 마이크로 컨트롤러의 연산량 및 메모리 액세스를 30% 정도 감소시켜 시스템 전원소모를 줄일 수 있는 결과를 얻을 수 있었다.
최근 무선 인터넷이 발전하고 모바일 단말기 사용이 증가함에 따라 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)에 대한 요구가 증가되고 있으며, 모바일 단말기 환경에서 효율적인 위치 기반 서비스를 제공하기 위해 공간 데이타를 저장 및 관리하는 공간 인덱스의 연구가 필수적으로 요구되고 있다. 플래시 메모리는 모바일 단말기에서 대용량의 공간 데이타를 효율적으로 저장하기 위한 보조 저장 장치로 많이 사용된다. 그러나 플래시 메모리에 기존 공간 인덱스를 그대로 적용할 경우 빈번한 노드 갱신에 의한 쓰기 연산 증가로 인덱스 성능이 저하된다. 이러한 문제점을 해결하고자 최근 플래시 메모리 기반 공간 인덱스가 연구되고 있지만 버퍼와 플래시 메모리의 공간 활용도가 낮아 효율성이 떨어지는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 플래시 메모리 기반 공간 인덱스들의 문제점을 해결하기 위해 노드 압축 기법과 쓰기 연산 지연 기법을 적용한 FR-Tree(Flash-Memory based R-Tree)를 제안하였다. FR-Tree의 노드 압축 기법은 공간 데이타의 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 상대 좌표값과 MBR 크기 값을 이용해 압축함으로써 플래시 메모리의 공간 활용도를 높였다. 그리고 쓰기 연산 지연 기법은 공간 데이타의 삽입, 갱신, 삭제시 플래시 메모리에 저장된 공간 인덱스에 바로 반영하지 않고 버퍼에 임시적으로 저장한 후 일괄적으로 플래시 메모리에 반영하여 플래시 메모리의 쓰기 연산 횟수를 줄였다. 특히, 버퍼내 동일한 공간 데이타들의 중복 저장을 방지하여 버퍼의 공간 활용도를 높였다. 마지막으로, 본 논문에서는 다양한 성능 평가를 통해 FR-Tree가 플래시 메모리에서 기존 공간 인덱스들에 비해 성능이 우수함을 입증하였다.
최근 무선 통신 기술과 센서 디바이스들의 발달로 스마트 홈 시장이 성장하고 있으며, 다양한 디바이스가 활용되고 있다. 이러한 사물인터넷 환경은 지능형 서비스를 위해 다양하고 방대한 양의 디바이스 정보를 수집하여 사용자 정보를 기반으로 서비스를 제공받으며, 다양한 디바이스를 제어해야 하고, 이기종 간의 통신을 제공해야 한다. 하지만, 이러한 성장과 함께, 스마트 홈 환경에서는 다양한 보안 위협이 발생하고 있다. 실제, 프루프 포인트와 HP에서는 스마트 홈 환경에서의 피해 사례 및 보안 취약점의 심각성에대해 경고하였으며, 다양한 환경에서의 침해 사례가 발표되었다. 그러므로, 본 논문에서는 스마트 홈 환경에서 발생할 수 있는 보안 문제를 해결하기 위해 스마트 홈에서 사용하는 스마트 노드들 간의 안전한 상호인증 기법에 대해 연구를 수행하였다. 제안하는 논문의 경우 보안성 평가를 통해 스니핑, 스푸핑, 디바이스 상호 인증, 중간자 공격, 무결성 등 사물인터넷 환경과 센서 디바이스에서 발생할 수 있는 잘 알려진 취약점에 대해 난수와 수시로 갱신되는 세션키 및 비밀키를 이용하여 안전함을 검증하였다. 또한, 기존에 연구된 사물인터넷 보안 프로토콜과의 비교를 통해 보안성 및 키 관리 측면에서 우수함을 확인할 수 있었다.
제한된 라디오 스펙트럼에서 증가하는 이동 단말기의 수에 따라 서비스를 제공하기 위해서, 무선 시스템은 마이크로/피코 셀룰러 구조와 같이 설계되어야 한다. 이와 같이 다수의 사용자를 수용하기 위하여 셀 크기를 축소하게 되면 핸드오프 이벤트가 증가하게 되며, 안정적인 서비스를 제공하기 위해 효과적 처리해 줄 수 있는 핸드오프 기술이 필수적이라 할 수 있다. Population-Based Bandwidth Reservation(PBR) 구조는 한 셀(Cell)의 이웃에 있는 셀 들에게 셀룰러 트래픽의 양에 따라 대역폭의 양을 동적으로 조절함으로써 핸드오프 호(Hand-off Call)들에게 우선 순위를 제공하는 구조이다. 본 논문에서는 어떤 기간에 발생하는 핸드오프 호에 요구되는 전체 대역폭에 대한 요청 예약 비율을 나타내는 Fractional Parameter, f의 변화에 따라 PBR 구조의 성능을 분석하였다. 파라미터 f의 값은 QoS(Quality of Service) 요구에 따라 결정되어지며, 요구사항을 충족시키기 위하여 변화하는 트래픽 상태에 따라 동적으로 조절된다. f의 최적값은 이동국(Mobile Station)의 속도, 평균 호의 기간, 셀 크기 등에 따라 결정되어진다. 본 논문에서는 이동국의 속도에 따라서 평균 호의 기간과 셀 크기를 가정하였다. 속도에 따라서 약간의 타이가 나지만, 0.4 $\leq$ f $\leq$ 0.6인 경우에서 Blocking Probability, Dropping Probability, Utilization이 최적인 값을 가지게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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