디지털의류는 디지털 실을 통신소재로 사용하는 웨어러블 컴퓨팅의 주요한 요소이다. 디지털의류의 장점을 활용하기 위해 마이크로 디지털 사(digital yam)를 데이터통신의 소재로 활용한다. 버퍼링은 두 통신기기간 전송속도 차이와 단위 전송 데이터 손실을 복구하기 위한 요소이며, 본 연구는 디지털 사의 전송 성능 향상을 위한 통신단말 사이의 버퍼링 인터페이스와 규격을 제안한다.
본 논문에서는 인터넷 환경에서 실시간 음성 통신을 가능하게 하기 위해 부가 정보를 이용한 손실 패킷 복구 방법이 첨가된 전송 방법을 제시한다. 3GPP에서 기본적으로 이동 통신 환경에서의 사용을 위해 표준화되었고, 인터넷 환경에서의 사용을 위해 최근에 ITU-T에서 개선된 AMR-WB 음성 부호화기를 사용하였다. 인터넷과 같은 패킷 교환망 서비스에서의 패킷손실은 음질 저하를 유발하고 실시간 통신이 불가능하도록 한다. 따라서 본 논문에서는 단일 손실 발생시에 FEC(Foward Error Correction) 방법을 적용하였고 연속 손실의 경우에는 오류 은닉을 하였다. 또한 손실율에 따라 AMR-WR(Adaptive Multi-Rate Wideband) 부호화기의 특성을 이용하여 여러 모드로 동작하는 방법을 제시한다. 인터넷 환경의 실험을 위해 길버트 모델을 이용하였다. 손실율을 변화시키며 AMR-WB 23.05 kbit/s 모드로 전송하는 방법과 SNR(Signal to Noise Rate)과 MOS(Mean Opinion Score) 측정을 통해 비교하였다. 실험한 결과 손실율이 30% 에서도 SNR은 9.8㏈ MOS 값은 3.0정도의 통신 가능한 높은 음질을 보였다.
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.
하나의 송신자가 동일한 데이터를 다수의 수신자들에게 전송하는 인터넷 방송 서비스, 파일 전송 서비스, 뉴스, 증권 서비스 등에 있어서 멀티캐스트는 효율적인 수단을 제공한다. 이러한 멀티캐스트의 효율성이 부각되면서 확장성 및 신뢰성을 보장하기 위한 다양한 프로토콜들이 제안되었다. 최근에는 망의 트리 구조를 알고 있는 라우터를 이용하여 지역 그룹내의 응답자(Replier)를 선정하여 손실된 패킷에 대한 재전송을 처리해 주는 방범에 대한 연구가 진행되고 있다. 이 경우, 지역 그룹내의 응답자는 망의 상태에 따라 임의적으로 선택되므로 멀티 캐스트 그룹내의 모든 수신자들은 응답자가 될 가능성을 가지고 있다. 따라서 모든 수신자들은 손실복구를 위한 버퍼를 가지며 수신한 패킷을 저장하게 된다. 본 논문에서는 지역 그룹내외 모든 수신자가 수신했을 패킷을 응답자의 버퍼에서 지우는 시점을 제안한다. 이 기법은 LSM[1] 모델을 기반으로, 지역 그룹을 대표하는 삭제자(Eraser)로부터의 ACK를 기반으로 응답자는 불필요한 패킷을 판단하고 버퍼에서 해당 패킷들을 비우게 된다.
손실압축 기법을 사용하는 대부분의 표준 동영상 압축 방법에서는 이미지 변환 후, 변환된 계수들의 양자화를 수행하게 된다. 양자화 과정에서 발생하는 양자화 잡음으로 인한 영상정보의 손실은 복구 영상의 화질을 저하시킨다. 본 논문에서는 H.26L의 테스트 모델인 TML-2를 기반으로 양자화 잡음의 평균값을 추가 보상함으로써 부호화기의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 실험 결과 비트율에서 평균 1.29% 개선과 PSNR에서 평균 0.93%개선이 있었으며, 특히 움직임이 적은 영상에서 더 큰 개선 효과가 있었다.
멀티홉 네트워크에서 플러딩(Flooding) 기법은 토폴로지 내의 모든 노드에게 패킷을 전달하는 것이다. 대표적인 플러딩 기법인 Blind 플러딩은 패킷을 받은 모든 노드가 플러딩을 하기 때문에, 무선 네트워크의 전체적인 성능이 감소한다. 기존 연구에서는 성능 향상을 위해 중복 수신되는 패킷을 줄이는 데에만 초점이 맞춰져 있다. 하지만 실제 무선 네트워크 환경에서는 간섭에 따른 패킷 손실이 발생하고, 플러딩은 Broadcast 로 전송하기 때문에 재전송하여 손실 패킷을 복구할 수 없다. 본 논문에서는 Blind, Self-Pruning, Dominant-pruning 플러딩 기법에 재전송이 필요 없는 오류정정 기법(FEC)를 적용하여, 추가적인 잉여 데이터에 따른 전체 전송 패킷의 수와 플러딩 기법의 신뢰성을 분석 하였다.
버퍼 오버플로우 공격은 Code Red나 SQL Stammer와 같은 최근의 웜의 발발에서 알 수 있는 것과 같이 가장 강력하고 치명적인 형태의 악성 코드 공격이다. 버퍼 오버플로우 공격은 일반적으로 시스템에 비정상적인 증상들을 유발한다. 버퍼 오버플로우 공격에 대한 기존의 대처방안들은 심각한 성능 저하를 초래하거나, 다양한 형태의 버퍼 오버플로우 공격을 모두 방지하지 못했으며, 특히 일반적으로 사용되는 소프트웨어 패치를 사용하는 방법은 버퍼 오버플로우 입의 확산을 효과적으로 차단하지 못한다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 적은 하드웨어 비용과 성능 저하만으로 거의 모든 악성 코드 공격을 탐지하고 피해를 복구할 수 있도록 하는 복귀 주소 포인터 스택 (Return Address Pointer Stack: RAPS) 과 변조 복구 버퍼 (Corruption Recovery Buffer: CRB)라는 마이크로 구조 기술들을 제안한다. 버퍼 오버플로우 공격으로 인한 비정상적인 증상들은 RAPS를 통해 프로세스 실행 중 메모리 참조의 안전성을 점검함으로써 쉽게 탐지될 수 있으며, 이는 그러한 공격들에 의한 잠재적인 데이타 흑은 제어 변조를 피하는 것을 가능하게 한다. 안전 점검 장치의 사용으로 인한 하드웨어 비용과 성능 손실은 거의 발생하지 않는다. 또한, RAPS에 비해 더욱 강도 높은 방법인 CRB를 이용하여 보안 수준을 더욱 향상시킬 수 있다. 변조 복구 버퍼는 안전 점검 장치와 결합되어 버퍼 오버플로우 공격에 의해 발생했을 가능성이 있는 의심스러운 쓰기들을 저장함으로써 공격이 탐지되는 경우 메모리의 상태를 공격 이전의 상태로 복구시킬 수 있다. SPEC CPU2000 벤치마크 중에서 선정한 프로그램들에 대해 상세한 시뮬레이션을 수행함으로써, 제안된 마이크로구조 기술들의 효율성을 평가할 수 있다. 실험 결과는 안전 점검 장치를 사용하여 공격으로 인한 복귀 주소 변조로부터 스택 영역을 방어하는 것이 시스템의 이상 증상들을 상당 부분 감소시킬 수 있다는 것을 보여준다. 또한, 1KB 크기의 작은 변조 복구 버퍼를 안전 점검 장치와 함께 사용할 경우 스택 스매싱 공격으로 인해 발생하는 추가적인 데이타 변조들까지 막아낼 수가 있는데, 이로 인한 성능 저하는 2% 미만에 불과하다.
본 논문에서는 에드-혹 망의 멀티캐스트 라우팅 프로토콜인 ODMRP(On-Demand Multicast Routing Protocol)를 확장한 PatchODMRP를 제안한다. ODMRP는 네트워크 상에서 멀티캐스트그룹의 송신원으로부터 수신원에 이르는 경로 상에 있는 노드들을 FG(Forwarding Group) 노드로 선출하여 이들이 해당 멀티캐스트그룹에 속하는 패킷을 모두 플러딩하도록 함으로써 멀티캐스트 그룹데이타 전송을 담당하는 메쉬를 구성하도록 하는 방안이다. 그런데 ODMRP는 주기적으로 이 메쉬를 구성하는 FG 노드들을 재 선정하기 때문에 이 주기가 길어지면 메쉬 구성이 네트워크 노드들의 이동성을 따라가지 못해 메쉬분리가 발생하고 데이터가 손실될수 있다. 반면에 이 주기를 짧게 하면 오버헤드가 지나치게 커질수 있다. 특히 송신원의 수가 적은 경우 ODMRP의 메쉬는 매우 성기게 형성되는데 이때 호스트들의 이동성이 크면 메쉬 연결을 유지하기 위하여 이 주기를 짧게 잡아주거나 높은 데이터 손실율을 감수해야한다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하고자 각 FG 노드들이 BEACON 신호를 이용해 자신에 인접한 메쉬에 손실이 발생한 것을 인지하고 이를 국부적인 플러딩을 통하여 빠르게 복구하는 메커니즘을 ODMRP에 추가한 PatchODMRP 방식을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 ODMRP와 제안하는 PatchODMRP의 성능을 비교한 결과 PatchODMRP가 호스트의 이동성에 훨씬 강하며 ODMRP에 비하여 낮은 오버헤드로 높은 데이터 전송률을 제공할 수 있음을 보여주었다.
국내 무선 네트워크 환경은 사용자의 서비스 요구 수용과 시장 성장으로 인해 빠르게 변화하고 있다. 이에 따라 무선 구간에서 TCP(transmission control protocol)를 이용한 신뢰성 있는 데이터 전송도 늘어날 전망이다. TCP는 유선 네트워크에서 사용함을 가정으로 만들어졌기 때문에 무선에서 발생할 수 있는 비 혼잡 손실에 의해 많은 성능 저하를 겪을 수 있다. 특히 RTO(retransmission timeout)은 TCP의 성능에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는 송신단에서 fast recovery과정 중에 발생한 패킷 손실을 빠르게 감지하여 RTO없이 복구함으로써 성능저하를 줄일 수 있는 DAC$^{+}$(Duplicate Acknowledgement Counting)와 EFR(Extended Fast Recovery)을 제안한다. 제안 알고리듬을 TCP NewReno와 비교했을 때 정상 상태에서 fast recovery 확률이 높고, 이에 따른 RTO 감소로 인해 response time이 줄어드는 것을 확인할 수 있다.
재난피해 손실의 최소화를 위하여 관련 정보의 체계적인 구축과 피해를 정량적으로 분석하는 것은 재난 예방, 대응 복구 등의 재난관리 전 단계에 있어서 매우 중요하다. 우리나라를 비롯한 세계 각국에서는 해당 지역 또는 특정 환경에 적합한 인벤토리, 취약성 정보, 재해 위험지도 등의 정보 구축 연구뿐만 아니라 경제적 손실, 인명 손실, 건물 손상도 추정, 피난처 분석 등을 포함한 재해 피해 평가 및 분석 도구 개발에 많은 노력을 기울이고 있다. 본 논문은 지진 재해를 중심으로 대표적인 지진 피해 위험 분석 도구를 선정하고, 이를 비교 분석하였다. 이를 통해, 관련분야의 연구자들뿐만 아니라 재난 관리 의사 결정자 등에게 적합한 분석도구의 선정, 응용 소프트웨어의 개발 및 확장 등에 있어서 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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