유비쿼터스 환경에 대한 관심이 높아짐에 따라 모바일에 관련된 하드웨어 개발은 물론 소프트웨어에 대한 관심도 마찬가지로 높아지고 있다. 소프트웨어에 대해 높아지고 있는 관심 중에서도 자원의 공유 혹은 접근에 대한 보안은 매우 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 소프트웨어를 개발하기 위한 더 나은 프로그래밍 환경을 제공할 수 있는 정책 기술 언어로 작성된 정책 명세에 포함되는 권한의 제어를 위한 접근 제어 규칙(Access Control Rule)과 변화되는 상황을 감지하기 위한 상황 적응 규칙(Adaptation Rule)을 검사하여 규칙 사이의 안전성을 검사하기 위한 방법을 제시한다. 또한 규칙 사이의 안전성을 말하기 위해 사용되는 타입 시스템에 대해서도 설명한다.
얼굴 인식 및 검출에 있어서 어려운 문제가 조명의 변화와 포즈의 변화에 따른 성능 면에서의 신뢰성이다. 이러한 상황(Context)의 변화를 고려하여 영상을 처리하기 위하여 얼굴 영상에 주어진 조명의 상황을 SOM으로 분석하며, 영상에 따라 다른 전처리 기법의 필요성에 대해 제안한다. SOM은 비 지도학습으로써 얼굴 이미지들을 수집하여 그룹화 함으로써 상황분석을 위한 알고리즘으로 활용한다 이는 상황분석 기법을 적용하기 위한 응용에 활용할 수 있으며, 적절한 전처리 기법은 얼굴 인식의 성능을 향상시킴을 알 수 있었다.
동영상 정보는 압축율을 높이기 위해 서로 연관성이 깊고, 정확한 의미 전달을 위해 지연 민감한 데이터로 구성된다. 이와 같은 동영상 데이터를 다양한 대역폭 변화율, 전송중의 높은 패킷 손실율의 특성을 갖는 인터넷을 통해서 전송하기 위해서는 대역폭 적응적이고 에러강인성(Error Resilience)이 높은 시스템이 필요하다. ISO/IEC 의 MPEG-4 에서는 FGS(Fine Grannular scalability)를 표준으로 채택하여 이러한 문제점의 해결방안으로 삼고 있다. FGS 는 기존의 적응적 비디오 코딩의 개념을 적응적 비디오 컨텐츠로 바꾸면서 낮은 복잡도로 대역폭에 적응이 용이하여 다수의 다양한 망 사용자를 모두 만족시킬 수 있어 VoD 나 화상회의 등의 응용에 적합한 기술이라 할 수 있다. 또 인터넷에서 예측하기 어렵게 자주 발생하는 패킷 손실에 대한 오류전파(Error Propagation)가 없는 장점을 가지고 있다. 고용량의 영상 데이터를 다수의 사용자가 동시에 요구하게 되는 상황에서 네트워크 자원을 절약하는 멀티캐스트(Multicast)는 필수적이다. 그리고 비디오와 같은 정보는 그 중요도가 다른 데이터로 구성되므로 특정 상황에서 중요도에 따라 지능적인 처리를 필요로 하는데 차세대 망 기술로 연구되는 Active Network 를 고려 할 수 있다. 영상 정보를 효율적이고 안정적으로 활용하기 위한 이러한 신기술의 효율적인 적용방안을 제안하였다.
본 논문의 폭주적인(bursty) 트래픽을 생성하는 스트리밍에서 사용자가 요구하는 최소 품질 (Quality of Service)의 보장 및 공정한 대역폭 활용을위하여 개선된 대역폭 적응 기법을 제안한다. LAN상의 서버/클라이언트 유니캐스트 환경에서 수행된 시뮬레이션은 제안한 기법에 의한 전송율의 패턴이 네트워크의 일시적인 혼잡에 의한 영향이 적고 안정하며 대역폭을 공유하는 기타 커넥션들에게 공정하도록 대역폭을 활용함을 보여준다. 제안한 대역폭 적응 기법에 사용한 윈도우 기반 전송율 추정은 윈도우 크기에 따라 스트리밍 어플리케이션의 graceful degradation과 대역폭 활용의 trade-off을 갖고 있지만 세션 중 윈도우 크기를 상황에 따라 동적으로 변화시킴으로 요구사항을 충족하도록 응용될 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅을 구현하는 어플리케이션의 대표적인 형태가 상황인식 어플리케이션이다. 기존의 상황인식 어플리케이션의 구현 형태는 IF-Then 구문을 사용하거나 규칙기반시스템을 사용하는 형태를 취하였다. 이는 상황정보가 어플리케이션 기능 구현 코드에 내재되어져 있으므로, 변화하는 상황정보에 적응하기 어려운 구조이다. 본 논문에서는 컴포넌트기반 소프트웨어 개발의 개념을 이용하여, 구현하고자 하는 상황인식 어플리케이션을 상황정보에 따른 소프트웨어 컴포넌트들의 조합으로 구현하는 연구를 제안한다. 이렇게 함으로써, 상황정보의 변화를 컴포넌트 단위로 적용할 수 있게 되며, 이를 통하여 상황정보 확장에 대처하는 확장성을 상황인식 어플리케이션에 부여할 수 있다. 본 논문에서는 대표적인 상황인식 어플리케이션 가운데 하나인 액티브 배지 시스템의 Call-forwarding 어플리케이션을 제안한 방법을 통해 구현하는 예제를 보이고, 이를 통해 얻는 특징인 확장성을 보인다.
본 논문에서는 멀티미디어 통신시스템을 위한 적응변조방식을 제안하였으며, 성능개선 기법으로는 Truncated Type-II Hybrid ARQ 방식과 MRC 다이버시티 합성기법을 사용하였다. 적응변조방식은 변조레벨에 의해 조절되고, 심볼 지수는 나카가미 페이딩 파라미터 값에 따라 변화한다. 멀티미디어 통신 시스템의 성능 해석은 다중 사용자 상황에서 적응변조방식 만을 고려한 경우, 적응변조방식과 Truncated Type-II Hybrid ARQ 방식을 고려한 경우와 적응변조방식에 Truncated Type-II Hybrid ARQ 방식과 최대비합성 다이버시티 합성기법을 동시에 고려한 경우를 비교 분석한다.
상황정보(context information)는 사용자의 요구와 주변 상황이 수시로 변화하는 이동통신 환경에서 더욱 중요하게 활용된다. 따라서, 차세대 이동통신 시스템의 서비스는 음성, 텍스트, 멀티미디어 서비스의 고도화에 이어 일상 곳곳에 편재된 센서 및 컴퓨터들이 수집한 각종 환경정보를 효과적으로 상호 공유하여 사용자 및 주변 환경의 상황(context)을 알아내고 그에 맞는 다양한 정보에 근거하여 자발적으로 서비스를 제공하는 상황인식(context-aware) 특징을 가지게 될 것이다. 이러한 상황인식 서비스를 가능하게 하기 위해서는 사용자 및 사물 등의 객체를 인식하고, 이들의 현 상태에 따른 상황정보를 수집하여 서비스에 적응하는 기술 등이 필수적이다. 본 논문에서는 IMT-2000 이후의 차세대 이동통신 시스템의 진화방향을 상황인식 서비스 제공 관점에서 살펴보고, 상황인식 서비스를 위한 관련 기술과 차세대 이동통신 환경에서 상황인식 서비스가 어떻게 제공될 수 있을지를 살펴본다.
본 논문에서는 훈련 및 인식 환경이 다른 상황에서 eigenvoice 기반 고속화자적응의 성능향상을 위하여 바이어스 보상을 적용한 eigenvoice 적응방식과 차원별 eigenvoice 모델 평균 가중합 방식을 제안하였다. PBW 452 DB를 사용한 어휘독립 단어인식 실험 결과에서 적은 양의 적응데이터를 사용했을 때 제안된 방식이 기존의 eigenvoice 방식에 비하여 많은 성능향상을 얻을 수 있었다. 적응단어 수를 1개에서 50개로 변경시키면서 바이어스 보상을 적용한 eigenvoice 적응방식을 사용한 경우 기존 eigenvoice 방식보다 단어 오인식률이 약 22∼30% 감소하였다. 또한 차원별 eigenvoice 모델 평균을 이용한 eigenvoice 적응방식에서는 1개의 단어를 적응데이터로 사용했을 경우에 기존 eigenvoice 방식보다 단어 오인식률이 최고 41%까지 감소하였다.
기존의 전문성 연구들은 참가자들에게 일상적인 과제를 수행하게 함으로써 전문가와 초보자들의 차이를 알아보고자 하였다. 하지만, 본 연구는 일상적 비행 상황에 익숙해진 조종사들이 이전에 경험해보지 못한 새로운 비행 상황에서도 유연하게 대처할 수 있는지 알아보고자 하였다. 즉, 조종사의 숙련정도에 따라 정상적 및 비정상적 상황에서의 상황인식 능력이 차이가 나는지 관찰하였고 추가적으로, 전문성이 자극 제시 시간에 따른 수행변화에 영향을 주는지 알아보았다. 이를 위해 42명의 조종사들을 전문성의 정도에 따라 초보자와 전문가 집단으로 나누고 이들의 수행이 상황의 특수성 및 자극 제시 시간에 따라 어떻게 달라지는지 알아보았다. 연구를 위하여 조종실 계기판을 모방한 동영상이 제작되었는데, 동영상에 보여지는 계기판들이 모두 정상으로 움직이는 정상적 상황과 이들 중 하나의 계기가 오작동을 일으키는 비정상 상황이 연출되었다. 또한 상황을 지각하기 위한 시간의 차이가 전문성에 따라 다른 효과를 가져오는지 살펴보기 위해서 계기판 상황이 오랫동안 제시되는 긴 제시 조건과 상대적으로 짧게 제시되는 조건으로 조작되었다. 실험 결과, 정상적인 상황에서는 초보자와 전문가 집단 사이의 상황 인식이 유의한 차이가 없었으나, 비정상적인 상황에서는 전문가 집단의 상황인식이 초보자 집단보다 유의하게 높은 것으로 나타났다. 또한, 비행 상황의 제시 시간이 짧아졌을 때 조종사들의 전반적인 상황인식 정확도가 떨어졌지만, 전문가와 초보자의 수행차이는 변함없이 초보자 집단에 비해 전문가 집단의 높은 수행이 유지되었다. 비행 상황의 특수성과 제시 시간의 상호작용에 따라 초보자와 전문가의 상황인식은 어떻게 달라지는지 보았을 때, 비행 상황의 제시 시간이 길고 짧음에 관계없이 정상적 상황에서는 초보자와 전문가 집단의 상황인식 차이가 나타나지 않았으나, 비정상적 상황에서는 전문가 집단의 상황인식 정확도가 초보자 집단 보다 유의하게 높은 것으로 나타났다. 전반적으로 볼 때, 비정상적 상황은 전문가 집단의 수행에 미치는 영향에는 큰 영향을 미치니 못하나 초보자 집단의 수행에는 현저한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 현재 진행 중인 IEEE 802.22 WRAN의 Functional Requirements를 분석하고, 제시된 Requirements를 만족시키는 하향링크 프레임 구조를 제안한다. 제안된 하향링크 프레임 구조는 WRAN 각 채널 환경하에서의 상황인식 적응 Traffic Channel에 의한 Rate Control을 수행하여 전송 효율을 극대화시키며, 이를 위한 하항링크와 상향링크의 Signaling Overhead를 계산한다. 그리고, 하링링크의 프리앰블을 이용한 시간, 주파수동기 및 셀 ID 탐색 성능을 분석하고, 프리앰블 또는 Pilot에 의한 환경 적응적 채널 추정 방법과 동적채널할당(Dynamic Channel Allocation)을 결합한 고정 빔형성(Stationary Beamforming) 알고리즘을 제안한다. 또한, 모의실험을 통하여 이와 같이 제안된 무선 채널 환경에서 적응 부채널 할당 기능을 고려한 상황인식 하향링크 프레임구조가 IEEE 802.22 WRAN 시스템의 요구사항을 만족시킴을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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