최근 이동성을 가진 노드들에 의해 자율적으로 구성되는 무선 애드 혹 네트워크(Adhoc Network)에 대한 연구가 진행되고 있다. 무선 애드 혹 네트워크 환경을 위한 라우팅 프로토콜은 크게 테이블 기반 라우팅 프로토콜. 요구 기반 라우팅 프로토콜. 그리고 혼합형 라우팅 프로토콜로 구분된다. 특히 무선 애드 혹 네트워크의 요구 기반 라우팅 프로토콜 상에서 한 노드에 여러 데이터가 한꺼번에 집중될 경우 데이터 집중화 현상으로 데이터의 손실이 발생될 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 대체 경로를 이용하여 데이터의 손실을 줄이는 라우팅 기법을 제시한다. 제안 기법은 향후 데이터 트래픽이 많이 발생하는 네트워크에 응용될 수 있다.
본 논문에서는 ADT 전송기법에서 추가 데이터에 채널 부호화를 적용하여 전송률 손실 없이 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안하였다. ADT 전송기법은 추가로 전송할 데이터에 따라 성상을 다르게 하여 보내는 전송기법이다. ADT 전송기법에서는 수신단에서 실제로 전송되지 않는 추가 데이터를 얼마나 잘 검파하는지에 따라 시스템 성능이 좌우된다. 이에 성능 향상을 위하여 추가 데이터에 채널 부호화를 적용하였다. 일반적인 통신 시스템에서는 채널 부호화를 적용할 경우 데이터 전송률의 감소가 필연적으로 발생하게 된다. 그러나 본 논문에서 제안하는 방법은 실제 전송되지 않는 추가 데이터에 채널 부호화를 적용함으로써 전송률 손실을 방지하였다. 또한 제안한 방법을 컴퓨터 모의실험을 통하여 분석하였다.
유비쿼터스 환경에서 데이터 스트림 관리 시스템(Data Stream Management System: DSMS)은 수많은 센서로부터 생성되는 대량의 데이터 스트림을 처리한다. 기존의 시스템은 처리 능력 이상의 데이터 스트림이 입력되면 데이터의 일부를 제거하여 적정 부하를 유지하는 부하 제한 기법(Load Shedding)을 사용한다. 부하 제한 기법은 입력되는 데이터의 일부를 의도적으로 손실하여 데이터 완전도(Data Completeness)가 감소하기 때문에 처리 결과의 신뢰도 또한 감소한다. 따라서 본 논문에서는 시스템 처리 능력 이상의 데이터 스트림 입력 시 데이터 완전도 보장을 위한 과부하 예측 부하 분산 기법을 제안한다. 제안 기법은 데이터 손실이 예상되는 부하 시점을 미리 예측하고 예측된 부하 시점에 도달 시 부하를 분산하여 데이터 손실을 감소시킨다. 본 논문에서는 기존의 부하 제한 기법과의 비교 실험을 통해 제안 기법의 성능을 평가한다.
본 논문에서는 대화형 GEO 위성 네트워크의 데이터 손실량과 데이터 지연량을 최소화하기 위한 리턴 링크 용량 할당 체계를 제시한다. 데이터의 지연 특성에 따라 구분되는 각 데이터 유형별로 데이터 손실량 기대값과 데이터 지연량 기대값을 분석하고, 데이터 손실량 기대값과 데이터 지연량 기대값의 가중합을 최소화하는 리턴 링크 용량 할당 모형을 제시한다. 또한, 제시한 모형을 빠른 시간 내에 해결할 수 있는 라그랑지안 이완 기법을 이용한 동적 용량 할당 체계를 제시한다.
본 논문은 반수동형 센서 태그의 센서 데이터를 효율적으로 읽기에 대한 주제를 고찰한다. 콜드 체인 관리 시스템에서는 데이터의 손실이 없이 센서 데이터가 완전하게 읽히고 빠른 처리 시간 안에 센서 태그 데이터를 읽는 것을 요구한다. 하지만, 센서 태그 데이터를 읽을 때 전파방해나 장애물과 같은 RF 환경에 의한 간섭을 받게 된다. 본 연구에서는 이러한 원인이 센서데이터의 손실을 발생시키고 데이터 손실이 발생하였을 때 센서 데이터를 읽는데 더 많은 시간이 걸리는 것을 알아냈다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 우리는 센서 데이터의 효율적인 읽기를 보장해주는 트랜잭션 처리 메커니즘을 제안한다. 이를 위해, 우리는 읽기 트랜잭션 실행을 위해 동적 패킷 크기 기법과 데이터 복구 기법을 설명한다. 이러한 기법은 대용량의 데이터를 위한 처리시간 단축뿐만 아니라 읽기 연산의 신뢰성 또한 개선시킨다. 본 논문에서 데이터의 손실도 없고 많은 시간 소요도 없는 센서 데이터의 효율적인 읽기 수행의 개선에 기여함을 확인하였다.
본 논문은 무손실 데이터 은닉 기법중 주변 화소의 통계적 특성을 이용하여 어떠한 추가적인 맵 정보 없이 키 파라미터로써 원본 영상과 삽입한 데이터를 정확히 분리해 내는 기법이다. 오버/언더 플로우에 더 강한 데이터 은닉을 위해, 데이터 삽입에 대한 변수로 작용할 수 있는 주변 화소값들의 범위 뿐만 아니라 주변 화소값들의 표준 편차와 평균값을 모두 키 파라미터의 인자로 사용하여 화소값이 낮은, 즉 영상의 밝기가 어두운 부분에 더 많은 데이터를 삽입할 수 있는 기법을 제안하였고, 실험을 통하여 기존 기법 대비 평균 2배 이상의 삽입 용량이 증진된 것을 확인하였다.
클라우드 컴퓨팅을 제공하기 위해 서비스 제공자는 대용량의 중앙집중형 데이터 센터를 구축하고, 클라이언트는 어플리케이션 소프트웨어와 데이터베이스를 이러한 데이터 센터에 저장한다. 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 컴퓨팅 자원을 구축하는 비용을 절감할 수 있다는 장점이 있다. 문제는 클라이언트가 데이터 센터와 서비스제공자를 완전히 신뢰할 수 없다는 것이다. 예를 들어, 클라우드에 저장된 파일이 손실되었을 때 서비스 제공자는 서비스의 신뢰도가 떨어지는 것을 막기 위해 이를 숨길 수 있다. 이때, 데이터가 저장 후에 손실되었다는 것을 증명하지 못하면, 그 피해는 클라이언트에게 돌아오게 된다. 따라서, 클라이언트의 데이터를 보호하기 위하여 무결성을 검증할 수 있는 적절한 기법을 적용하여야 한다. 대부분의 기존 연구에서는 public aditability와 dynamic data update를 동시에 지원하지 못하며, 이를 동시에 지원한다 하더라도 효율성이 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅에서 데이터 스토리지의 무결성을 검증하기 위한 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 효율성, 동적 데이터 환경, public auditability를 설계목표로 한다. 블록 마다 서명을 생성해야 하는 이전 기법과 달리, 제안하는 기법은 한번의 서명으로 검증값을 생성하므로 데이터의 크기에 영향을 적게 받는다. 또한, 삽입, 삭제, 수정 등의 연산이 발생하는 동적 데이터 환경에서도 효과적으로 저장된 데이터의 무결성을 검증할 수 있게 설계하였다. 마지막으로 파일에 접근할 수 있는 클라이언트는 누구나 데이터의 무결성을 확인할 수 있으므로 public auditability를 제공한다.
인코딩(encoding)은 컴퓨터에서 사용되는 음성, 영상 및 텍스트 문자를 부호화하는 방법을 가리킨다. 그러므로 특정 데이터를 열람하기 위해서는 해당 인코딩 정보를 알아야하며, 데이터마다 인코딩을 판별해주는 알고리즘들이 존재한다. 하지만 실제 음원이나 문서를 송수신하는 과정에서 패킷 손실이 발생할 수 있으며, 특히 무선 통신망에서 패킷 스니핑으로 정보를 가로챌 경우 손실률은 더욱 증가되어 인코딩 기법 판별에 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 오류가 발생한 데이터의 인코딩 기법 판별율을 향상시키기 위해 기존의 문자 인코딩 기법 판별 프로그램인 'uchardet'에 Bit-shift 알고리즘을 적용하여 성능 향상을 이루었다. 알고리즘의 성능 평가를 위해 임의의 한글 및 일본어 텍스트 파일에 손실률(loss rate)을 적용하여 부분적으로 데이터가 소실된 인코딩 파일을 생성하여 결과를 비교하였다. 그 결과, 패킷이 손실된 데이터에서 Bit-shift 알고리즘을 적용한 'uchardet-bitshift' 경우 기존의 알고리즘보다 더 나은 성능을 보였다. 한국어 인코딩의 경우 기존의 uchardet는 0.005% 손실률까지 100%의 정확도를 보이고 1%보다 높은 손실률에서는 인코딩을 전혀 판별해 내지 못한데 비해, Bit-shift 알고리즘을 적용할 경우 0.05%의 손실률에도 100%의 정확도를 보였으며 그보다 큰 손실률에서도 해당 인코딩을 판별해냈다. 또한 한자어를 많이 포함하는 일본어의 경우 손실률이 높아질수록 중국어 인코딩으로 잘못 판별하는 경향을 보였다. 시뮬레이션 분석 결과, Bit shift 알고리즘을 추가하여 기존 인코딩 기법 판별 알고리즘의 개선이 가능하였다.
무선 인터넷 환경하에서 신뢰성이 보장되어야 할 데이터의 전송이나 음성 데이터의 전송시에 혼잡으로 인한 손실이 발생했을 때, 라우터나 스위치에서의 손실을 네트웍 레이어에서 직접 복구를 함으로서 양단에서의 손실을 극소화함은 물론 지연시간을 최소화하여, 멀티미디어 데이터의 재생시에 치명적으로 작용할 수 있는 Jitter의 발생을 줄이며 네트웍 레이어에서의 손실을 최소화함으로써 무선 링크를 통한 복구 횟수를 줄여서 신뢰성 향상 및 전반적인 모바일 네트웍의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제시하고 이에 대한 시뮬레이션을 통해 그 성능을 입증하도록 하겠다.
본 논문은 불완전한 데이터를 처리하기 위해 2가지의 서로 다른 기법과 이를 학습하는 알고리즘을 소개한다. 첫째방법은 손실변수가 가질 수 있는 균등한 확률로 손실값을 할당하여 불완전한 데이터를 처리하고, SVM 알고리즘으로 이 데이터를 학습하는 것이다. 이 기법은 임의의 변수에 손실 값의 빈도가 높을수록 엔트로피가 높도록 하여 이 변수가 결정트리에서 선택되지 않도록 하는 것이다. 이 방법은 손실 변수에 남아있는 정보를 모두 무시하고 새로운 값을 할당한다는 특징이 있다. 이에 반해 새로운 방법은 손실 값을 제외하고 남아있는 정보로 엔트로피 확률을 구하고 이를 손실 변수의 추정 값으로 사용하는 것이다. 즉, 불완전한 학습데이터로부터 소실되지 않은 많은 정보들을 이용해 소실된 일부 정보를 복구하고 딥러닝을 이용해 학습한다. 이 2가지 방법은 학습데이터에서 차례로 변수 하나를 선택하고, 이 변수에 손실된 데이터의 비율을 달리하면서 서로 다른 측정값들의 결과들과 반복적으로 비교함으로써 성능을 측정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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