데이터와 파일의 개수가 증가함에 따라 효율적인 파일 검색 기법에 대한 요구가 증가하고 있다. 현재까지 제안된 파일 탐색 기법은 탐색 시간이 매우 오래 걸리거나, 미리 인덱싱 과정을 거쳐야 하기 때문에 사용자가 원하는 시점에 빠르고 효율적인 파일 탐색을 제공하기 어렵다는 단점을 지닌다. 본 논문에서는 디스크의 메타 데이터 영역을 직접 접근함으로써 고속의 파일 검색을 가능하게 해주는 효율적인 검색 기법을 제안하고자 한다. 본 기법은 메타 데이터가 서로 비슷한 영역에 위치한다는 파일 시스템의 특징을 활용함으로써 디스크 내의 데이터를 고속으로 탐색하고, 이를 DB로 구성함으로써 실시간 검색을 지원한다. 또한 파일 시스템 내의 변경 사항을 빠르게 추적하여 DB를 업데이트 할 수 있다는 장점을 지닌다. 본 논문에서 제안한 검색 기법을 다수의 시스템에서 평가한 결과 기존의 기법 대비 약 20~50배의 탐색 시간 향상과 10초 미만에 실시간 검색이 가능한 상태를 구성 할 수 있음을 확인 할 수 있었다.
최근 상용 프로텍터인 Themida의 최신 버전이 업데이트되면서, 추적할 초기 데이터를 제공하는 가상 메모리 할당을 사용하지 않도록 변경해 기존 연구의 정규화된 대응방안을 적용할 수 없게 되었다. 또한, 실행 중에 결정되는 값이 많아 동적으로 추적하기 수월했던 기존의 버전에 비해, 프로텍터를 적용하는 시점에 결정된 고정값이 많아 동적으로 추적하는데 어려움이 생겼다. API 난독화 과정을 정규화하기 어려워지도록 최신 버전의 Themida가 어떤 방식을 채용했는지 알아보고, 이를 해제하는 자동화된 시스템을 추후 개발하기 위해 어떠한 기술을 적용할 수 있을지 가능성을 검토해 본다.
현실 세계에서 자동차, 비행기, 태풍의 이동 등과 같이 시간에 따라 연속적으로 위치 및 모양이 변화하는 객체를 이동 객체라 한다. 이와 같은 이동 객체 정보를 다루기 위해서는 연속적으로 변화하는 정보를 저장해야 하며, 이로 인해 대용량 정보를 효과적으로 다루기 위한 색인이 필요하다. 특히, LBS를 제공을 위한 GPS 환경에서의 차량 관리 시스템 등에서는 이동 객체 관리를 위해 빠른 검색을 필요로 한다. 그리고, 기존의 이동 객체 색인은 대부분 R-트리의 구조를 가지기 때문에, 데드 스페이스 및 오버랩 등 R-트리의 문제점을 갖게 되고, 고려하는 초점에 따라 이 문제가 더 커진다. 따라서, 이 논문에서는 PDA를 활용한 차량 추적 시스템을 개발하고, R-트리의 문제점을 해결하기 위한 MP-트리 노드 연산 기법을 제안한다. 제안된 노드 연산 기법은 하위 노드의 경계 정보를 순서대로 저장함으로써, 데드 스페이스 및 오버랩으로 인한 불필요한 검색 비용과 분할 비용을 줄이고, 특정 시점 질의 및 시공간 범위 질의를 효과적으로 처리한다. 기존 이동 객체 색인과 비교한 실험으로부터 이동 객체 질의 처리 및 공간 활용에 대해 노드 연산이 유용하게 쓰임을 확인하였다.
이 논문에서는 CDP (Continuous Data Protection)에서 연속적인 데이터 보존 및 복원을 위한 파일시스템 변경 로그 레코드 색인 방법을 제안한다. 제안하는 파일시스템 변경 로그 레코드 색인 방법은 CDP에서 특정 시점의 파일들에 대한 복원 속도를 향상시키는 것이 목적이다. 제안하는 방법은 각 파일들을 논리적인 청크 (chunk) 단위로 나누고 각 청크에 대해서 일정 시간대별로 비트를 할당하여 파일의 변경을 추적하는 비트맵 (bitmap) 기반의 색인이다. 제안하는 비트맵 기반의 색인 방법은 멀티 레벨로 구성하여 비트맵 연산의 횟수를 줄일 수 있도록 한다. 이 논문에서는 제안하는 비트맵 기반의 색인 방법의 효율성을 입증하기 위해서 시뮬레이션을 수행한다.
무선 환경에서 시공간 이동 객체들의 위치 정보를 획득할 수 있는 기술들의 발달로 인해, 차량 추적 시스템, 산불 관리 시스템, 디지털 전장 시스템 등과 같은 다양한 응용 시스템들이 개발되고 있다. 이와 같은 응용에서는 이동 객체의 연속적인 변화 과정을 표현하고, 처리할 수 있는 데이터 모델이 필요하다. 그러나 관계형 모델을 이용하여 이동 객체를 표현할 경우 매 시간 마다 변경된 모든 정보를 저장할 수 없는 문제점이 발생된다. 또한 기존의 이동 객체 데이터 모델에서는 질의 시점을 데이터베이스로 관리되는 과거 시간이나 현재로부터 가까운 미래 시간으로 제한하는 단점이 있다. 따라서 이 논문에서는 모양 변화 처리 기법과 과거와 미래의 위치 추정 함수를 사용함으로써 이동 점 및 이동 영역 객체의 연속적인 움직임을 표현하고 모든 질의 시점에서의 연산을 저리 할 수 있는 이동 객체 데이터 모델을 제안한다 아울러 제안 모델을 산불관리 시스템에 적용 및 구현한 결과를 통해 타당성을 평가한다.
스토리지 스냅샷(snapshot) 기술은 특정 시점의 데이터를 보전하고, 필요할 때 원하는 시점의 데이터를 복구하여 접근하기 위한 기술로 스토리지 보호 응용 개발에 필수적인 기술이다. 이 논문에서는 기존의 스냅샷 기술이 스토리지 하드웨어 벤더에 종속되거나 파일시스템이나 가상 블록장치에 종속되는 문제를 해결하고 온라인으로 스냅샷을 생성하기 위한 새로운 스냅샷 방법을 제안한다. 이 논문에서는 제안하는 스냅샷 기술은 가상파일시스템의 변경연산에 대한 로그를 추출하는 방식을 이용하여 파일시스템, 가상 블록장치, 하드웨어에 독립적으로 동작하는 스냅샷 기술을 설계하고 개발한다. 또한, 개발하는 스냅샷 기술은 디렉토리 및 파일 단위의 스냅샷을 스토리지 서비스 중단 없이 생성하고 관리 한다. 마지막으로 실험을 통해서 제안하는 스냅샷 기술의 스냅샷 생성시간 및 스냅샷으로 인한 성능 저하를 측정한다.
최근의 항만은 유비쿼터스 환경 구축에 따른 일반적인 항만 관리에 있어 U-Port 서비스를 도입하여 컨테이너 위치 추적 시스템, 항만 터미널 관리 시스템, 선진정보교환시스템 등을 구현하고 있다. 특히, 화물 차량과 컨테이너의 위치 추적 서비스는 실시간으로 화물차량과 컨테이너의 위치와 상태 정보를 제공하여 효율적인 차량 운행 관리와 문제 발생시 즉각적인 대처가 가능하게 한다. 하지만 대규모 항만 내에서 화물 차량의 무질서한 운행이나 주 정차, 도난 파손 사고 출입 관제 등의 문제를 효율적으로 관리하기에는 미흡하다. 본 논문에서는 항만 내에서의 이러한 문제점을 해결하기 위하여 자동 게이트 통관 시점부터 항만 내에 화물 차량이 체재하는 동안 차량 또는 출입자의 위치를 전자 지도상에 표시하고, 확인이 필요하거나 사고 발생 지역을 원격에서 영상으로 확인할 수 있는 항만내 차량 또는 출입자의 위치 인식 및 고해상도 영상 압축, AVE/H.264 저장 및 영상 전송을 통한 영상 확인 시스템을 구현하였다.
하천단면이나 하상변동 추적 등 하천공간정보는 유량이나 강우 등 수문시계열 정보와 더불어 계획홍수위 산정이나 하천구조물 신설로 인한 하천의 변화를 추적하는 데 있어 근간을 이루는 주요 정보로 국가차원의 유지 및 관리가 필요하다. 국내의 하천공간정보는 RIMGIS, WAMIS, 하천 일람, WINS와 같은 웹기반 시스템에서 정보화 되어 관리되고 있다. 그러나, RIMGIS는 여러 가지 문제점을 노정하고 있어 개선을 적극적으로 검토해볼 시점이라고 볼 있다. 우선, RIMGIS는 구축이 10년 이상된 기술로 구성되어 온라인 시스템 실행속도가 느리고, 물관리 일원화 와중에 관리주체가 불분명해진 상태이며, 제공되는 정보도 하천망이나 유역 정도로 차원 및 정확도도 낮고 활용도 및 현행화도 부족한 상태이다. 또한 공간정보 관리 DB표준으로 효율적인 관계형 구조 대신 하천대장 등을 수치화한 개념의 레이어 단위의 주제도로 관리하다보니 자료중복이 불가피하여 시스템이 무겁고, 자료간 연관검색이 거의 불가하고, 신속한 하천지형 변화 업데이트가 어려운 상태이다. 최근 진행되고 있는 RIMGIS 개선 사업은 여전히 종래의 레이어 단위의 주제도들을 추가하거나 개정하는 데 머물고 있는 상태이다. 이러다 보니 현재 우리나라의 대표적인 하천정보시스템인 RIMGIS의 실무 활용도는 낮은 것으로 알려져 있다. 가장 실무활용도를 저하시키고 현행화 상의 문제로 지적되는 부분은 하천정비기본계획 수립 시 발생한 공간자료 관리 부실이다. 현재 RIMGIS에서는 하천기본계획보고서만 PDF 형태로 제공할 뿐, 실제 지형자료는 과업을 수행한 설계사에 개별 보관되어 활용도뿐만아니라 망실의 우려가 높은 상황이다. 본 연구에서는 하천기본계획수립 시 측량되는 단면을 포함한 다양한 공간자료를 관계형으로 표준화 DB에 효율적으로 저장할 수 있게 하는 방안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 웹 로봇과 핑거프린팅 기법을 이용하여 인터넷에 배포되어 있는 이미지 콘텐츠를 자동으로 수집하고 원구매자를 식별하는 기법을 소개한다. 핑거프린팅 기법은 워터마킹 기법의 확장 기술로 구매자의 정보를 콘텐츠에 삽입/추출하는 저작권보호 기법의 하나이다. 콘텐츠 내에 삽입된 핑거프린트는 콘텐츠를 식별하는 식별자의 역할을 할 뿐만 아니라 원 구매자의 정보도 가지고 있어서 콘텐츠의 저작권 보호에도 활용된다. 본 논문에서는 이미지 검색 엔진과 핑거프린팅 기법을 혼합한 능동적 콘텐츠 추적 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 콘텐츠가 배포되기 전에 원 구매자의 정보를 핑거프린트로 삽입하고 구매기록을 저장한다. 배포된 콘텐츠는 웹 로봇에 의해 자동으로 수집되고 동시에 핑거프린트 정보가 추출되어 서버에 저장된다. 콘텐츠의 식별은 추출된 핑거프린팅 정보와 배포 시점에 저장된 판매기록을 비교하여 이루어진다.
본 논문에서는 차량에 부착된 4대의 어안렌즈 카메라 영상을 이용하여 차량 주위 전방향의 주변 정보를 포함하는 정합 영상을 생성하고, 생성된 정합 영상에서 차선을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 전방 카메라만을 이용하여 차선을 검출하는 방법들은 안개와 같이 기상 환경이 안 좋은 경우 가시거리가 짧아져 정상적인 차선 검출이 어려운 문제가 있다. 이에 반해 4대의 어안렌즈 카메라로 차량의 주변을 촬영한 영상은 기상 환경에 영향을 적게 받아 안정적인 차선 검출에 용이하다. 어안렌즈 카메라로 촬영한 영상은 왜곡이 심하기 때문에 왜곡 보정을 수행한 후 차량 위에서 아래로 내려다본 시점으로 투영 변환하여 하나의 영상으로 정합한다. 정합영상에서 관심영역을 설정한 후 차선 후보 영역을 검출하고, 검출된 후보 영역들로 차선을 직선으로 모델링한다. 점선 차선 구간이나 차량 흔들림에 대응하기 위해 직선으로 모델링된 차선 정보의 차선 각도와 차량으로부터 거리 정보를 칼만 필터 기반 추적 및 보정하여 안정적으로 차선 검출을 수행한다. 실험 결과 제안하는 방법은 실선구간에서 99.57%, 점선구간에서는 90.48%의 검출 정확도를 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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