영상 보안 시스템은 다양한 영역에서 그 중요성이 부각되고 있으며 보통 공적 공간 및 사적인 환경에 사용되므로, 민감한 정보나 개인 정보에 접근하거나 정보의 조작에 대한 우려가 높아지고 있다. 최근 영상 보안시스템은 분산 스마트 카메라로 발전하고 있으며 이들의 보안 문제는 네트워크 임베디드 시스템 및 센서 네트워크의 경우와 유사한 점이 있지만 개인 정보 보호 및 실시간 동작 등 스마트 카메라 네트워크만의 특별한 요구도 있다. 이러한 영상 보안 시스템의 보안 문제는 전체적인 시스템 구조의 설계에서부터 보안과 개인정보보호 이슈를 고려해하여야만 이러한 문제들을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 현재의 영상 보안 시스템의 보안 및 개인 정보 보호 문제를 다룬다. 영상 보안 시스템의 일반적인 보안위험, 노드에서 문제를 분석하고 네트워크 수준에서 사용 가능한 솔루션을 제시하고 보안 요구 사항, 가능한 공격을 설명한다.
이동 단말기 또는 센서 등이 사용하는 무선 통신에서는 통신에 소모되는 전력을 줄이는 문제가 중요시된다. 따라서 802.11 무선 LAN의 PSM과 같이, 대부분의 무선 통신 기술들은 일시적으로 NIC를 꺼서 전력소모를 줄이는 Sleep 모드 기능을 제공하고 있다. 그러나 Sleep 기간 동안 해당 단말로 보내져야할 트래픽이 다양한 형태로 발생할 수 있다는 점을 깊이 고려하지 않고 Sleep 모드의 동작을 정의하였으며, 그 결과 예상하지 못한 현상이 발생할 가능성이 상존한다. 본 연구에서는 이와 같은 현상의 예로서, 802.11의 PSM 노드에 발생할 수 있는 성능 반전과 에너지 소모를 통한 서비스 거부 공격을 제시한다. 또한 이와 같은 비정상적인 현상을 방지하는 방법으로서 기존의 Sleep을 폐쇄적(Closed) Sleep과 개방적(Open) Sleep으로 세분할 것을 제안한다.
본 논문에서는 원형 근전도 시스템 장비를 사용하여 근전도 패턴인식을 할 때, 장비의 센서 위치와 무관하게 패턴 인식이 가능한 알고리즘을 제안한다. 6가지 동작의 8채널 근전도 신호를 1초간 측정한 데이터를 이용하여 14개의 특징점을 추출하였다. 또한 8개의 채널에서 추출된 112개의 특징점을 나열하여 주성분분석을 하고 영향력이 높은 데이터만을 추려내어 8개의 입력 신호로 줄였다. 모든 실험은 k-NN 분류기를 이용하여 데이터를 학습시키고 5-fold 교차 검증을 사용하여 데이터를 검증하였다. 기계학습에서 데이터를 학습시킬 때, 어떤 데이터를 학습하느냐에 따라 그 결과가 크게 달라진다. 기존의 연구들에서 사용하는 학습 데이터를 사용 할 경우 99.3%의 정확도를 확인하였다. 그러나 센서의 위치가 22.5도 정도만 틀어지더라도 67.28%의 정확도로 명확하게 떨어짐을 보았다. 본 논문에서 제안하는 학습 방법을 사용 할 경우 98%의 정확도를 보이고 장비의 센서의 위치가 바뀌더라도 98% 근처의 정확도를 유지함을 보였다. 이러한 결과를 사용하여 원형 근전도 시스템을 사용하는 사용자들의 편의성을 크게 증대시켜 줄 수 있을 것으로 보인다.
현대 정보전에서 테러 및 전쟁, 그리고 재난사고 등에 대한 자료 수집, 목표물 추적 등의 임무수행에 탁월한 능력을 보이고 있는 무인 시스템의 중요성이 점점 증대되는 추세이다. 본 논문에서는 Satellite Tool Kit(STK)를 사용하여 UAV의 임무수행에 대한 가상의 궤도 시나리오를 작성하고 레이다 센서를 활용하여 목표물을 식별하는 과정을 제시한다. 무인 시스템의 전체적인 동작은 STK를 이용하여 가상의 UAV 항로를 설정한 후, UAV에 탑재된 SAR센서를 이용하여 지형, 지물 및 목표물에 대한 스캔을 수행한다. 또한 스캔 센서를 합성개구레이다(Synthetic Aperture Radar : SAR)로 가상 구현하여 무인기탑재 레이더에서 수신한 반사 신호로부터 목표물에 대한 모델을 확립하기 위해서 레이다 원시데이터를 추출한다. 가상 시나리오에서 추출된 목표물의 점표적을 생성하기 위해 SAR 신호 처리를 수행하는 과정을 보이고 마지막으로 링크 버짓 설계 및 분석한다.
암모니아가스에 민감한 In이 도핑된 ZnO(ZnO:In) 박막을 In 박막($100\;{\AA}$) 및 ZnO박막($3000\;{\AA}$)의 연속적인 증착과 열처리공정을 통하여 제조하였다. 기판은 $1000\;{\AA}$의 산화막이 열적으로 성장되어 있는 Si 기판을 사용하였다. In/ZnO 박막 이중층의 열처리온도에 따른 구조적 및 전기적 특성을 X-선회절기, 주사전자현미경 및 4점측정시스템을 통하여 조사하였다. 이들 막에 대하여 열처리온도에 따른 암모니아가스에 대한 감도, 선택성 및 시간응답특성을 구하였다. 열처리온도 $400^{\circ}C$, 동작온도 $300^{\circ}C$에서 100 ppm의 암모니아가스를 주입한 결과 140%의 최대감도를 나타내었으며 CO, $NO_x$ 가스에 대한 감도는 아주 낮은 것으로 나타났다.
최근 비디오와 오디오와 같은 멀티미디어 데이터를 전송할 수 있는 무선 멀티 미디어 센서 네트워크의 개발의 필요성이 커지고 있으며, 멀티미디어 데이터의 효율적 전송을 위해서는 QoS의 제공이 중요하다. 애드혹 네트워크 환경에서 널리 사용되는 AODV 라우팅 프로토콜은 소스 노드에서 목적지 노드까지의 홉 수가 가장 적은 경로를 선택하는 알고리즘으로 동작 원리가 단순한 반면, 홉 수 외 다른 것은 고려하지 않기 때문에 QoS 제공에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 점을 보완하기 위해 각 링크의 채널 상태를 고려한 AODV 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 각 링크의 채널 상태를 반영하는 전송 성공률과 이에 따른 재전송 횟수를 계산하여 이를 홉 수에 반영하였다. 제안한 알고리즘은 링크 상태를 홉 수에 반영함으로써 기존의 AODV 알고리즘을 크게 변경시키지 않고 효율적으로 QoS 제공할 수 있다는 장점이 있다.
누설자속으로 변압기의 잔류자속을 구하는 기존의 연구에서는 전달함수를 이용하였다. 전달함수는 변압기의 ±의 두 잔류 점을 지나는 순간에 측정한 잔류자속과 동일한 순간에 변압기 밖에서 구한 누설자속으로 구하였다. 본 연구에서는 전달함수를 구하지 않고 동작 최대의 누설자속과 잔류자속에 의한 누설자속의 비를 계산하여 잔류자속을 구하는 방법이 가능함을 확인하였다. 이 방법의 장점은 전류잡음으로 인한 전달함수의 불확정성을 피하는 것이다. 그리고 센서의 잡음을 측정하여 잡음의 드리프트가 측정결과에 미치는 영향을 조사하였다. 잔류 누설 자속밀도를 센서의 드리프트인 80nT와 비교하면 거리 10mm에서는 약 66배, 100mm에서는 5배 이상이었다. 측정거리 100mm는 본 연구에서 얻어진 잔류자속을 구하기 위한 최대 측정 거리였다.
위치 기반 라우팅은 데이터 패킷을 전송하기 위해 네트워크 전역의 토폴로지 정보 대신 순수하게 위치 정보만을 사용하기 때문에 무선 센서 네트워크에서 효과적이고 간단하며 확장성 있는 라우팅 프로토콜로 인식되어 왔다. 위치 기반 라우팅에서 소스 노드는 싱크의 위치 정보를 알고 있어야 한다. 대부분의 기존 위치 기반 라우팅 프로토콜들은 단순히 소스 노드가 싱크의 위치를 알고 있다고 가정하여 싱크 위치 획득 과정을 자세히 다루지 않았다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 위치 기반 라우팅을 위한 원형 경로 기반 싱크 위치 서비스를 제안한다. 이 방안에서, 싱크는 원형 경로를 따라 싱크 위치 알림 메시지를 전송하고 소스는 그 원형 경로를 반드시 지나는 직선 경로를 따라 싱크 위치 질의 메시지를 전송함으로써 두 메시지의 교차점을 보장한다. 교차점에 위치한 노드는 소스 노드에게 싱크의 위치를 알린다. 제안 방안은 간단한 규칙을 통해 일정하지 않은 외곽 혹은 홀과 같은 불규칙성을 갖는 센서 네트워크에서도 문제없이 동작할 수 있다. 시뮬레이션 결과는 제안 방안이 에너지 소비와 제어 부하 측면에서 다른 방안들에 비해 우수함을 보여준다.
유비쿼터스 홈은 가정 내의 다양한 가전기기 및 센서들로 구성된 유무선 네트워크를 통해 u-Life, u-Health등의 다양한 유비쿼터스 서비스를 제공하는 미래의 디지털 가정환경으로 부상하고 있다. 유비쿼터스 홈서비스는 센서들로부터 수집된 정보를 통해 사용자의 상황을 자동으로 인지하여 가전기기들을 상황에 맞게 적응하도록 함으로써 사용자 편의성을 극대화 한다. 이러한 상황인지 홈 환경에서 집안을 미리 사용자가 원하는 상태로 조절하기 위해 사용자의 미래 행위를 예측하는 것을 미래 유비쿼터스 홈에 가장 핵심적인 기능 중 하나이다. 본 논문은 유비쿼터스 홈 환경에서 상황인지 서비스를 위한 단계적 예측 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 예측과 실행의 두 단계로 이루어 진다. 첫 번째 예측단계에서 트리구조를 이용하여 사용자가 이동할 다음 위치를 예측하고, 두 번째 실행 단계에서는 테이블 매칭 방법을 이용하여 각각의 위치에 있는 가전기기들을 사용자가 원하는 대로 미리 예측하고 구동시켜 사용자에게 서비스를 제공할 수 있도록 설계하였다. 일반적으로 가전기기들은 한 개씩 독립적으로 동작하기보다 여러 기기가 함께 동작하여 특정 목적에 이용된다는 점에 착안하여, 모드서비스 개념을 도입함으로써 사용자가 동작시키고자 하는 기기들을 한꺼번에 예측할 수 있는 장점을 가진다. 또한 시뮬레이션을 통해 본 논문이 제안한 단계적 예측 알고리즘의 성능을 검증한다.
본 연구에서는 함정을 자기소거시키는 과정에서 함정에 의한 자기장을 측정하기위한 3-축의 flux-gate 마그네토미터를 설계 제작하였다. 설계에서 고려한 사항은 자기장측정지점과 자기장 데이터를 수집하는 장치 사이의 거리가 수백미터로 멀기 때문에 입력전압의 변동이 커도 동작이 되게 전압 범위가 16~36 V까지 가능한 DC/DC 변환기를 사용하였고, 데이터의 전송은 자기장 측정값을 디지털로 변환 시킨 후 RS422통신으로 전송하게 하였다. 또한 함정을 자기소거 하는 과정에서 발생하는 ${\pm}1mT$ 자기장하에서도 0점의 변화가 ${\pm}2nT$ 이하가 되게 피측정자기장의 보상은 ${\pm}1mT$, 측정범위는 ${\pm}0.1mT$가 되게 제작을 하였다. 또한 수심 30 m에서도 동작되어야하는 조건을 고려하여 6기압 하에서 센서가 수밀이 되고 정상 작동이 되는 것을 확인 하였다. 마그네토미터의 일반특성으로는 선형도가 측정범위 ${\pm}0.1mT$에서 0.01 % 이상 이였고 센서의 노이즈는 1 Hz에서 $30pT/\sqrt{Hz}$이였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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