태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크(SP-WSN)는 지속적으로 에너지를 수집할 수 있어 배터리 기반 센서 네트워크의 에너지 제약 문제를 완화할 수 있다. 하지만 고정된 싱크를 사용한다면, 싱크 주변에 위치한 노드들의 에너지 소비가 상대적으로 증가하는 문제, 즉 에너지 사용 불균형 문제는 해결하지 못한다. 따라서 최근의 연구에서는 SP-WSN에 모바일 싱크를 사용하여 에너지 불균형 문제에 접근하고 있다. 한편, 무선 전력 전송 기술 발전에 따라 WSN에서 모바일 싱크가 데이터 수집뿐 아니라 무선 전력 전송을 통한 에너지 충전의 역할도 할 수 있다. 본 논문에서는 무선 전력 전송이 가능한 모바일 싱크와 효율적인 클러스터링 기법(클러스터 헤드 선출 포함)을 이용하여 SP-WSN의 에너지 불균형 문제를 최소화하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 클러스터 헤드를 무선 전력 전송을 사용하여 충전시키고, 효과적인 헤드 선출을 통해 헤드 주변 노드의 에너지 핫스팟을 완화시켜, 결과적으로 모바일 싱크로 수집되는 데이터양을 증가시킨다.
최근 네트워크 구성은 SDN/NFV 기반으로 쉽고 자유로운 네트워크 서비스 구성이 가능하도록 빠르게 전환중이다. SDN의 많은 장점과 적용에도 불구하고 분산형 서비스 거부(Distributed Denial of Service: DDoS) 공격과 같은 많은 보안 문제가 연구 이슈로 지속적으로 제기되고 있다. 특히, DDoS 공격의 효과는 훨씬 더 신속하게 나타나며 기존의 네트워크에 비하여 SDN에서는 더욱더 치명적인 피해를 발생시키고 있다. 본 논문에서는 SDN에서 DDoS 공격을 감지하고 완화하기 위해 엔트로피 기반 기법을 제안하고 실험을 통해 입증하였다. 본 논문에서 제안하는 기법은 단일 시스템에 대한 DDoS 공격을 탐지하고 시간 특성 기법을 활용하여 이러한 공격을 완화하도록 설계하였으며, 제안한 기법을 적용했을때 3.21%의 네트워크 혼잡도를 발생시키지만, 20(19.86)%의 패킷 분실률을 줄이는 효과를 실험을 통해 확인하였다.
최근 급격한 변화를 겪고 있는 자율주행 자동차 분야의 미래 기술 및 시장 전망 예측에 대한 요구와 관심이 집중되고 있다. 자동차 산업의 특성상, 복합적 요인의 상관관계가 미치는 영향력이 크고 요인 간의 복잡도가 높으므로, 체계적인 미래 예측 방법론 적용을 통한 미래 전망분석 및 전략 수립이 시급하다. 본 연구에서는 자동차 분야에 적합한 미래 예측 방법론 중 필드 변칙 완화기법(Field Anomaly Relaxation)과 다중관점 개념 기법(Multiple Perspective Concept)을 복합적으로 적용하여, 자율주행 자동차 분야의 핵심기술 및 산업 동향에 관한 미래 시나리오들을 개발하여 실증하였다. 도출된 3개의 시나리오는 전문가 평가 체크리스트를 통하여 타당성을 검증하였다. 본 연구 결과는 자율주행 자동차 산업과 같은 다양한 변동성이 존재하는 분야의 미래 예측 방법 중 한 가지로 적용될 수 있다는 점에 의의가 있다.
본 논문에서는 사용자 모바일 장치를 중계기로 사용할 경우 발생할 수 있는 간섭 제약에 대해 정의하였다. 또한, 사용자 모바일 장치에서 발생하는 간섭을 완화하기위해 장치 선택 및 전력 할당 기법을 적용하였다. 제안된 전송 알고리즘을 적용할 경우 간섭을 완화시킬 수 있다. 또한, 간섭이 약한 채널에 적용할 경우 통신망 과부하 문제를 해결 할 수 있다. 따라서 추가적인 중계기 설치 없이 사용자 모바일 장치만으로 네트워크 용량을 증가시킬 수 있다. 마지막 으로, 제안한 프로토콜을 레일리 페이딩 환경에서 비트오류율(Bit Error Rate)과 아웃티지 확률(Outage Probability)을 통해 시스템의 성능을 평가한다.
차별 서비스 네트워크는 유사한 서비스 품질에 대한 요구조건을 갖는 연결 집합에 대해 동일한 서비스를 제공한다. 트래픽 조절 메커니즘은 차별 서비스 네트워크를 실현시키는 핵심 기능 중의 하나이다. 본 논문은 예약 대역폭의 크기에 따른 처리율의 편향성을 완화시키는 트래픽 조절 메커니즘을 제안한다. 시뮬레이션 방법에 의한 분석을 통해, 제안된 메커니즘은 적절히 배치되거나 과잉 배치된 네트워크 상황에서도 예약 전송률의 크기에 따른 민감성을 완화시켰고, 모든 소스가 예약 대역폭을 달성하고, 초과되는 대역폭에 대해 비교적 공평 히 분배하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 정규화 혼합 norm을 이용한 다중 채널 영상 복원 기법을 제안한다. 채널 영상 간 및 채널 영상내의 결정론적 정보를 이용한 다중 채널 영상 복원에 관한 문제를 고려한다. 제안 방식에서는 각 채널 영상에 대해 LMS (Least Mean Square) 및 LMF (Least Mean Fourth) 및 완화 함수를 결합시킨 부가 함수가 제안된다. 더불어, LMS 및 LMF의 상대적 기여도를 제한하기 위한 혼합 norm 매개 변수 및 완화 함수의 중요성을 제어하는 정규화 매개 변수는 반복 영상으로부터 예측된 각 채널의 노이즈 분포에 의해 결정되어 진다. 제안된 방식은 각 채널 영상의 첨부 노이즈 형태에 대한 사전 정보 없이 복원 과정이 가능하다는 점과 두 매개 변수를 반복 과정에서 부분적으로 복원된 영상으로부터 조절할 수 있는 특성을 갖고 있다.
본 논문에서는 대표적인 NP 문제의 하나인 강의시간표 문제를 분산 제약조건 만족 문제로 해결하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에서는 복잡하고 방대한 강의시간표 문제를 여러 개의 작은 모듈 단위의 에이전트로 분할한 후 개별 문제외 해를 구하고 이들을 결합시켜 가능해(feasible solution)를 찾는다. 한편, 분리된 에이전트에 의해 해결되는 부-문제들이 상호 의존적이면서 중첩된 경우에 해들 사이의 모순을 해결하면서 최종 해를 구한다. 제안한 시스템에서는 다음과 같은 방법으로 문제를 해결한다. 제약조건을 점진적으로 추가하여 탐색공간을 줄여 나간 후, 국소 탐색을 통해 변수에 일관된 도메인 값을 할당한다. nogood에 대하여 점진적인 제약조건 완화로 탐색공간을 확장하여 모든 변수에 도메인 값을 배정한다. 제약조건 완화는 제약조건들을 몇몇 단계로 정의하고, 휴리스틱 순서와 제약조건의 중요도에 따라 되추적 탐색 기법을 이용하여 순차적으로 완화한다. 만일 과잉-제약조건이 발생할 경우 가중치의 합이 최소로 하는 값을 배정한다. 즉 모든 변수에 도메인 값은 모든 제약조건을 만족하든 초기의 부-문제에 가능해가 될 수 있는 제약조건을 만족해야 한다.
현재 사이버 공간에서 일어나고 있는 정보보호 위반사건들은 이미 실생활에 구체적인 악영향을 미치고 있고 이런 정보보호 관련 이슈사항에 대한 여러 보완 및 개선 방안이 제시되고 있다. 그런데 분산 서비스거부공격(DDoS)에 의한 피해규모는 나날이 커지는 반면에 인터넷의 구조적 특성으로 명확한 대응책보다는 조기탐지를 통해 사전에 대응함으로써 피해규모를 줄이거나 공격을 완화시켜 가용성을 확보하는 방법만 고안되고 있다. 그러나 우리는 공격을 완화시켜 주는 추가적인 고가의 네트워크 장비 구축 없이 기존 시스템을 활용한 분산 방화벽 모델을 제안한다. DDoS 공격이 이루어질 때 방화벽의 세션테이블과 간단한 관리기능을 그리드 컴퓨팅 기법 중 하나인 워크릿(worklet)으로 구성하여 방화벽 하위 웹 서버 군(group)에 배포시켜 각각의 웹 서버가 방화벽의 세션테이블 기능을 부분적으로 수행하는 것이다. 이렇게 함으로써 공격이 진행되는 중이라도 기존 구조에서는 할 수 없었던 정당한 인터넷 서비스 요청에 응답할 수 있어 가용성이 증대되는 효과를 얻을 수 있다.
장외영향평가란 사업장에서 취급되는 유해화학물질이 누출되었을 시 사업장 외부로 미치는 위험도를 산정하는 것으로, 사고시나리오별 영향평가를 실시하여 사고시나리오별 위험도를 산정하고, 안전성 확보방안 등을 고려하여 사업장의 최종 위험도를 결정하게 된다. 사업장의 최종 위험도에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 사고시나리오별 위험도로, 사업장에서는 사고시나리오별 위험도를 낮출 필요가 있다. 본 연구는 이 점에 착안하여 동일한 설비에 대하여 OGP/LOPA의 위험도 산정기법을 적용하여 사고시나리오별 위험도를 산정하고, 각 개시사건별 적용 가능한 완화장치를 검토하여 사고시나리오의 위험도 감소율을 산정하고, 위험도 산정기법별 적정 위험도 기준을 제시하고자 한다. 적용 가능한 모든 완화장치를 고려하여 사고시나리오의 안전성 향상도를 산정할 경우 OGP에 의한 위험도는 8.05E-04, LOPA에 의한 위험도는 1.00E-04로 분석되었으며, IPL 적용사례에 따라 완화장치를 적용한 경우의 위험도는 1.34E-02로 분석되어서, 완화장치를 적용하지 않은 경우의 LOPA 적용시에 비해 위험도가 33배 가량 낮아지는 것으로 나타났다. 완화장치 적용 수준에 따른 안전성 향상율을 비교 검토하여 장외영향평가 시 사업장의 적정 위험도 기준을 제시하였다. 본 연구결과에 따르면 LOPA를 적용한 사고시나리오의 적정 위험도 기준은 $10^{-2}$ 수준으로 나타났으나, 유사연구의 사고시나리오별 적정 위험도 기준은 $10^{-3}{\sim}10^{-4}$ 수준으로, LOPA를 적용하여 사고시나리오의 위험도를 산정하는 경우 허용 불가능한 수준으로 결정될 수 있다. 따라서 LOPA를 적용하는 경우 허용 가능한 위험도 수준을 만족하기 위해서는 완화장치 적용 원칙 외에 추가로 적용 가능한 모든 완화장치를 적용하여야 하며, OGP에 비해 LOPA를 적용하는 경우 위험도가 높게 산정되는 경향이 있으므로 위험도 기법별로 허용 가능한 위험도 수준을 다르게 설정해야 할 것으로 판단된다.
위성영상 기술의 발달과 고해상도 위성영상의 해상도 규제가 완화됨에 따라 건물의 높이 정보를 획득하는데 있어 고해상도 위성영상의 그림자 정보를 이용하는 연구들이 활발히 수행되어지고 있다. 그림자 정보를 이용하여 건물 높이 정보를 획득하는 연구의 정확도를 높이기 위해서는 정확한 건물의 그림자 탐지가 선행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 단영상을 이용한 그림자 탐지기법인 임계값법(Thresholding), 영상분류법, 영역확장법(Region Growing)을 건물의 그림자 탐지에 적용하여 각 기법의 장단점과 정확도를 평가하였다. 영상에서 수동으로 건물의 그림자를 디지타이징한 참조 자료와 기법들을 적용하여 탐지한 결과 영상을 시각적으로 비교하였고, 오차행렬(Confusion Matrix)을 이용한 전체정확도(Accuracy), F-measure, AOR(Area Overlap Ratio)을 이용하여 정량적인 정확도평가를 수행하였다. 실험결과 영역확장법을 적용한 경우 시각적 정량적으로 가장 높은 정확도를 보였으며, 영상분류법을 적용한 경우 시각적으로는 임계값을 적용한 경우보다 좋은 결과를 보였으나 정량적으로는 가장 낮은 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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