RFID 기술을 사용하는 환경에서는 태그와 리더간에 Radio Frequency 를 이용한 무선 통신을 하기 때문에 서로간의 데이터 손실 없이 성공적인 통신을 항상 보장하기는 어렵다. 태그가 리더 영역 내에 있다 하더라도 주변 다른 전자제품의 전파 방해나 장애물의 영향으로 인해 센서 태그로부터 센싱 데이터를 읽는 도중에 데이터 손실이 발생 할 수 있다. 이러한 센서 데이터는 콜드 체인과 같은 물류환경에서 상품을 관리하기 위하여 중요하게 사용되기 때문에 센싱 데이터를 전송하는 도중에 손실된 데이터를 복구해야 한다. 본 논문에서는 반능동형 센서 태그로부터 센싱 데이터 값을 손실 하였을 때 완전한 결과 데이터로 복구하기 위한 회복 기법을 제안한다. 이를 지원하기 위해 결과 데이터 복구 기법과 Packet Size 제어 기법을 사용한다. 이 기법들은 회복 기법이 성공적인 데이터의 읽기 연산을 보장하고, 읽기 처리 속도를 빠르게 하는데 중요한 역할을 한다.
IoT 장치들은 네트워크 구성에 많이 사용되고 있고, 증가하고 있다. 데이터는 필요에 따라서 이기종의 IoT 장치를 통하여 전송된다. 본 논문에서는 Bluetooth 5를 이용하여 내부 네트워크를 구성하고, LoRa(Long Range)를 통하여 데이터 전송할 때 발생하는 전송 데이터 손실을 방지하기 위한 기법을 제안한다. Bluetooth 5가 LoRa의 데이터 전송 속도에 비해 빠르므로 LoRa를 통하여 데이터를 전송할 때 데이터 손실 문제가 발생한다. 본 논문에서 제안하는 전송 데이터 손실 방지 기법은 Bluetooth 5와 LoRa 뿐 아니라 이기종의 IoT 장치의 데이터 전송 속도 차이로 인해 발생하는 데이터 손실을 방지할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 본 논문에서는 제안하는 데이터 손실 방지 기법을 적용하여 시뮬레이션 결과를 보인다. 2가지 방법으로 시뮬레이션 했을 때 전송 성능과 저장에 필요한 메모리 양 을 보인다.
망을 통해 동일한 데이터를 다수의 고객에게 전송하는 파일 전송 서비스, 뉴스 서비스, 인터넷 방송 서비스들이 증가함에 따라 멀티캐스트를 이용한 효율적인 데이터 전송에 대한 요구가 증가하고 있다. 신뢰적인 멀티캐스트 프로토콜을 송신자로부터 손실된 패킷을 복구하거나 이웃한 지역의 응답자에게 복구 패킷을 요청함으로써 손실 복구를 수행한다. 본 논문에서는 신뢰적 멀티캐스트를 제공하기 위해 손실이 발생하였을 경우 손실 회복에 사용할 수 있는 다중 응답자를 이용한 손실 복구 기법을 제안한다. 이 기법은 LSM[1] 모델을 기반으로, 다수의 요청 패킷에 대해 동적으로 응답자의 수를 증가시켜 다중 응답자들이 손실 복구를 수행하도록 함으로써 손실 복구 시간을 감소시킨다. 제안한 방식의 성능은 시뮬레이션을 통해 증명한다.
이동 호스트에서 기지국으로의 데이터 전송 시 예상치 못한 기지국 전체 고장은 필연적으로 버퍼에 있는 데이터의 손실을 초래하고 적절한 손실 보상이 필요하다. 기지국의 고장시의 회복을 위한 기존의 기법들은 오버헤드가 많고 단순히 무선 링크 장애만을 고려하므로 기지 국 전체 고장에는 적합하지 않다. 유무선망 전체의 신뢰성 있는 전송을 위한 End to End 전송 방식도 비효율적으로 이동 호스트가 보상할 데이터 량을 알기 위해 필요한 기지국 버 퍼의 정확한 손실 정도를 알기 어렵다. 본 논문에서는 기존에 제안된 기법들의 문제점을 분 석하고 무선 ATM망에서 기지국 고장 시에 효율적으로 손실 보상을 하도록 하는 기법으로 CPS(Checkpoint Scheme)을 제안한다. CPS는 기지국이 버퍼의 출력 정보를 통보하여 고장 시에 이동 호스트가 seamless한 전송을 할 수 있도록 한다. 기존의 기법들과 시뮬레이션 및 비교 분석을 통하여 CPS의 효율을 증명한다.
무선 센서 네트워크에서는 멀티 홉 전송동안 높은 패킷 손실률이 발생하기 때문에 신뢰성 있는 데이터 전송방안이 필요하다. 특히, 화재 경보 시스템과 같은 event-driven 데이터가 발생하는 경우, 신뢰성 있는 데이터 전송을 위해서는 손실된 패킷을 복원하기 위한 재전송 방안이 제공되어야 한다. 손실된 데이터의 재전송은 데이터를 캐쉬하고 있는 노드에 요청이 되기 때문에, 데이터를 캐쉬하고 있는 노드는 모든 데이터 패킷을 버퍼에서 유지하고 있어야 한다. 그러나 일반적으로 센서 네트워크의 노드들은 제한된 자원을 가지 있다. 따라서 신뢰성 있는 데이터 전송을 위해서는 손실 패킷의 재전송 방안과 노드의 버퍼 관리 기법이 함께 제공되어야 한다. 본 논문에서는 전송 데이터의 신뢰도에 따라 데이터의 캐쉬지점을 결정하여 손실된 데이터를 복원하는 손실 복원 기법을 사용하는 데이터 전송에서의 효율적인 버퍼 관리기법을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안하는 방안의 우수성을 검증하였다.
최근 이동전화, PDA, 텔레매틱스 단말기 등과 같은 모바일 기기에서 공간데이터에 대한 사용이 증가하고 있다. 하지만 모바일 기기의 저장 공간이 늘어났음에도 불구하고 여전히 공간데이터에 대한 요구를 수용하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 모바일 환경에서 사용 가능한 공간데이터에 대한 손실 압축 기법을 제시하고, 실험을 통한 압축률, 데이터 손실률을 분석하여 연구의 타당성과 적용 가능성을 제시하고자 한다. 세부적으로 압축률과 데이터 손실에 따르는 위치 정확도 관계에서 위치정확도를 높일 수 있는 방향을 모색하여 보았다. 그리고 다양한 군집화 기법 중 연구에 적용 가능한 기법을 선정 이용하였다. 또한 저장 공간뿐만 아닌 연산 성능 측면에서도 열악한 모바일 환경에서 만족할 만한 복원 성능을 보여야 한다. 따라서 압축된 데이터를 복원하는데 소요되는 비용을 최소화할 수 있는 방향이 연구되었다.
일반적으로 딥러닝 모델은 모든 라벨에 데이터 수가 균형을 이룰 때 가장 좋은 성능을 보인다. 그러나 현실에서는 특정라벨에 대한 데이터가 부족한 경우가 많으며 이로 인해 불균형 데이터 문제가 발생한다. 이에 대한 해결책으로 오버샘플링과 가중치 손실과 같은 데이터 불균형 기법이 연구되었지만 이러한 기법들은 데이터가 적은 라벨의 성능을 개선하는 동시에 데이터가 많은 라벨의 성능을 저하시키는 부작용을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제를 완화시키고자 어텐션 기반의 앙상블 기법을 제안한다. 어텐션 기반의 앙상블은 데이터 불균형 기법을 적용한 모델과 적용하지 않은 모델의 출력 값을 가중 평균하여 최종 예측을 수행한다. 이때 가중치는 어텐션 메커니즘을 통해 동적으로 조절된다. 그로므로 어텐션 기반의 앙상블 모델은 입력 데이터 특성에 따라 가중치를 조절할 수가 있다. 실험은 에세이 자동 평가 데이터를 대상으로 수행하였다. 실험 결과로는 제안한 모델이 데이터 불균형 기법의 부작용을 완화하고 성능이 개선되었다.
Cover image에 데이터를 임베딩 하여 stego-image를 생성하고, stego-image로부터 cover image를 손실 없이 복원하며 임베딩 된 데이터를 손실 없이 복원할 수 있는 가역 데이터 은닉기법의 성능을 개선하는 효율적인 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서의 임베딩 된 데이터 크기는 이전의 기법에 비하여 더 크고, stego-image의 PSNR값은 48dB보다 더 크게 되는 것이 보장된다. 실험을 통하여 제안된 기법의 성능을 확인하였다.
오늘날 오디오 포맷의 대부분은 마스킹 효과를 이용한 손실 압축 기법(lossy coding)이다. 그러나 고음질을 요구하는 매니아가 있고 DVD등 차세대 멀티미디어 포맷으로 무손실 오디오 압축기법이 요구되고 있고 이를 위해 일반적인 무손실 데이터 압축방법인 PkZip 등으로 압축할 경우 압축비가 약 1.07:1 밖에 되지 않으므로 적절하지 못하여, 디지털 오디오 데이터를 위한 무손실 압축 알고리즘의 연구가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 플래이밍(Framing), 상호상관제거(intrachannel decorrelation), 엔트로피 코딩(Entropy coding) 의 세가지 단계로 구성되는 일반적인 오디오 무손실 압축 기법을 효율적으로 압축하기 위해 wavelet transform을 적용한 알고리즘은 제안한다.
센서 네트워크는 배터리 교체가 어려운 저가의 소형, 저전력 센서 노드들로 구성되며 멀티 홉 방식으로 통신하기 때문에 센서 네트워크 수명을 연장하기 위한 라우트 선정 방법은 중요하다. 그러나 다수의 라우팅 기법은 노드의 정적인 상태 정보만 이용하여 라우트를 선택하기 때문에 링크 상태에 따른 데이터 손실이나 특정 노드의 에너지 부족에 의해 발생하는 패스 손실과 같은 동적인 상황은 반영하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이웃 노드들의 상황을 인지하여 가장 데이터를 전달 받기 좋은 상황에 있는 노드를 라우트로 선택하는 기법을 제안하며, 제안하는 기법을 SARS(Situation Aware Route Selection)라 부르겠다. 제안하는 SARS는 이웃 노드들의 상황을 고려하여 라우트를 선택하기 때문에 데이터 손실이나 패스 손실에 의한 재전송 노드의 수를 최소화 할 수 있고, 이를 통해 센서 네트워크 수명이 연장되는 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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