최근에 지하공동이나 배관의 위치 파악 등의 필요에 의해 금속을 포함하여 다양한 재질의 지하 물체를 탐지하는 일이 중요해지고 있다. 이러한 이유로 지하 탐지 분야에서 GPR(Ground Penetrating Radar) 기술이 주목을 받고 있다. GPR은 지하에 묻혀 있는 물체의 위치를 찾기 위하여 레이더파를 조사하고 물체로부터 반사되는 반사파를 영상으로 표현한다. 그런데 레이더 신호는 지하에서 여러가지 물체에서 반사되어 나오는 특징이 물체마다 유사한 경우가 많기 때문에 GPR 영상을 해석하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 영상 인식 분야에서 최근에 많이 활용되고 있는 딥러닝 기반의 CNN(Convolutional Neural Network)모델을 이용하여 임계값에 따른 GPR 영상에서의 배관 위치를 추정하고 그 실험 결과 임계값이 7 혹은 8 일 때 가장 확실하게 배관의 위치를 찾음을 증명하였다.
본 논문에서는 정점기반 모양정보 부호화 효율 향상을 위한 새로운 정점의 위치 정보 부호화 방법을 제안한다. 정점들을 일정한 화소열에 위치시키고, 일정한 길이의 블록으로 나누어 정점을 포함하는 블록사이의 상대거리를 가변길이 부호화 한다. 블록 사이의 상대 거리에 대한 확률 분포를 분석하고, 확률 분포가 정점의 수와 블록 수의 비유에만 의존한다는 것을 증명한다. 부호와 효율과 구현상의 복잡도를 고려한 비율을 결정하고 그 비율의 확률 분포에 맞는 허프만 부호 표를 구성한다. 입력된 영상은 그 비율에 따라 블록의 길이가 결정되며, 허프만 부호 표를 사용하여 블록 사이의 상대 거리를 가변길이 부호화 한다. 제안된 부호화 방법은 정점의 수가 많은 영상에서 부호화 효율이 좋아진다.
스마트폰, GPS 네비게이션과 같은 위치 응용프로그램이 발달함에 따라 위치 및 궤적 프라이버시를 보호하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 위치 관련 서비스를 제공받기 위해서는 자신의 정확한 위치를 서버에게 공개해야 한다. 그러나 사용자 위치의 공개는 서버에게 자신의 위치뿐만 아니라 궤적까지 노출하게 되어 사생활 침해의 우려가 있다. 또한 사용자가 서버에게 요청한 정보는 위치 정보뿐만 아니라 멀티미디어 정보(위치에 대한 사진, 리뷰 등)를 포함하고 있기 때문에 서버가 처리해야 하는 비용 및 사용자가 받아야하는 정보가 증가하게 된다. 따라서 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 EGTC (Enhanced Grid-based Trajectory Cloaking) 기법을 제안한다. EGTC 기법은 기존 GTC (Grid-based Trajectory Cloaking) 기법과 마찬가지로 사용자 궤적을 사용자가 원하는 프라이버시 레벨(UPL: User's desired Privacy Level) 수준으로 그리드를 분할하여 클로킹 영역을 생성 한 후, 랜덤한 질의 순서를 정한다. 다음 단계로 사용자가 이동하고자 하는 경로에 해당하는 서브 그리드 셀을 c(x,y)로 간주해 필요한 정보를 색인으로 구성해 받는다. 제안 기법은 기존 GTC 기법과 같이 궤적 프라이버시를 보장하면서 사용자가 청취해야 하는 정보의 양을 줄였다. 실험 결과를 통하여 제안 기법의 우수성을 증명하였다.
스트리밍 서비스는 인터넷 트래픽의 많은 부분을 차지할 정도로 인기 있는 서비스가 되었고, 확장성을 위해 P2P기반의 스트리밍 서비스가 제안되었다. P2P기반 스트리밍 환경은 빈번한 피어들의 떠남과 합류가 일어난다. 이러한 멀티캐스트 그룹의 변화에 대처하기 위해서 다중 멀티캐스트 트리가 제안되었다. 이는 중복성을 통해 멀티캐스트 그룹의 변화에 따른 영향을 줄였다. 하지만 노드의 능력 차이를 고려하지 않았기 때문에 트리가 길어지고, 불안정해질 수 있다. 이를 위해 본 논문은 노드의 능력을 고려한 내구적 멀티캐스트 트리 생성 기법(R-CAT)을 제시하여 우수 노드를 트리의 상층부에 위치시킴으로써 트리의 길이를 줄이고 트리 상층부의 안정화 문제를 해결할 수 있다. 또한 제시한 기법의 유효성을 증명하기 위해 기존의 SplitStream을 확장해서 R-CAT을 구현, 비교 검증한다.
본 논문에서는 DIBR 3 차원 영상을 위한 블라인드 워터마크 방법을 제안한다. DIBR 을 이용한 3 차원 영상은 낮은 Bitrate 와 시점조정 가능성으로 인해 주목받고 있지만, DIBR 과정 중 워터마크 손상이 발생해 워터마크에 어려움이 있다. 이를 극복하기 위해 DIBR 의 특성을 이용한 깊이영상 기반으로 워터마크 삽입 영역을 탐색하는 방법을 사용하며, 이를 통해 시점이동에 민감하지 않은 영역에 워터마크를 삽입하는 것이 효과적임을 실험적으로 증명하였다. 또한 시점이동 후 사라질 가능성이 큰 불필요한 워터마크 삽입을 최소화하여 워터마크 삽입 후 영상의 화질저하를 줄였다. 이에 본 논문에서는 깊이영상을 이용해 변화가 적은 영역을 탐색하기 위한 연구를 진행하였다. 이는 후에 가상 시점 영상에 추가적인 공격이 가해지더라도 더 강인성을 가질 수 있는 기초가 되었다. 또한 블라인드 워터마크 방법을 적용하기 위해 기존 워터마크 데이터와 유사도를 측정하는 방식으로 워터마크 삽입 위치를 파악하였다.
진동하는 현을 전기적 전송선로에 비유하고 디지털 활에 의해 주어지는 활과 현간 마찰력에 대한 계산을 회로로 구현하여 전송선로 기반 찰현 모델을 구축하였다. 제안된 모델의 성능은 활이 현에 접촉하는 위치에서 현의 속도가 찰현에 대한 파동방정식의 차분형식(finite difference form)으로 구한 속도와 일치함을 보임으로서 증명하였다.
위조된 데이터를 센서 네트워크 내에 삽입하기 위한 공격을 방지하기 위해 센서 노트의 위치 기반 임계값 보증(LTE) 방법이 최근에 제안되었다. 제안된 방법은 이전에 제안된 대칭키 기반 방법보다 필터링 능력이 더 뛰어나며 에너지 절약 측면에 있어서도 더 효율적이다. 본 논문에서는 LTE 방법이 지닌 치명적인 취약성을 증명하고 취약성을 완화시킴과 동시에 LTE 방법이 의도했던 데이터 필터링 능력을 그대로 유지한 채, 본래 이루고자했던 목적에 더 근접한 결과를 보여줄 수 있는 향상된 방법을 제시할 것이다.
VANET(Vehicular Ad-hoc Network)은 노드를 차량으로 가정하는 개념의 MANET(Mobile Ad-hoc Network)로서 노드의 빠른 이동으로 인해 급격한 토폴로지의 변화가 일어난다. 하지만 차량 노드의 이동은 도로 상에서 제한되어 있기 때문에 토폴로지에 대한 상대적인 예측 가능성을 가지고 있다. 이는 교통이 혼잡한 도로 환경에서 그리디 기법을 이용하여 다음 홉을 결정할 때 보다 높은 정확성을 제공할 수 있어 경유 노드의 수와 포워딩 실패를 최소화한다. 본 논문은 위기 정보와 운전 시스템 정보를 기반으로 하는 차량 간 통신 라우팅 최적화 기법을 제안하고 기존의 GPSR(Greedy Perimeter Stateless Routing) 기법과 SAR(Spatial Aware Routing) 기법과의 비교를 통해 효율성과 신뢰성의 향상을 증명하였다.
인터넷을 통해 주위 사물과 연결된 차량은 사용자에게 편리성을 제공하기 위해 다양한 콘텐츠를 요구하는데 클라우드로부터 가져오는 시간이 비교적 오래 걸리기 때문에 차량과 물리적으로 가까운 위치에 캐싱하는 기법들이 등장하고 있다. 본 논문에서는 기반 시설이 밀집하게 설치된 도시 환경에서 maximum distance separable(MDS) 코딩을 사용해 road side unit(RSU)에 캐싱하는 방법에 대해 연구하였다. RSU의 중복된 서비스 커버리지 지역을 고려하여 차량의 콘텐츠 요구에 대한 RSU hit ratio를 높이기 위해 deep Q-learning(DQN)를 사용하였다. 실험 결과 비교 알고리즘보다 hit raito 측면에서 더 높은 성능을 보이는 것을 증명하였다.
본 논문에서는 새로운 협력 전송 프로토콜을 제안한다. 기존의 협력 전송 프로토콜은 송신단과 수신단 사이에 위치하는 다수의 노드들 중에서 가장 높은 SNR을 가지는 노드를 이용하여 수신단으로 신호를 전송한다. 그러나 본 논문에서 제안하는 협력 전송 프로토콜은 노드의 위치정보를 기반으로 하여 송신단으로부터 복호에 성공한 노드들 중 수신단에 가장 가까운 노드를 선택하여 선택된 노드만이 수신단으로 신호를 전송하게 한다. 본 논문에서 제안하는 위치 정보를 기반으로 하는 중계기 선택 기법을 이용하는 협력 전송 프로토콜에 대해 수학적으로 분석하고 모의실험을 통해 이를 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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