• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.28 no.3
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• pp.95-105
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• 2013

현재의 인터넷은 라우팅과 어드레싱에 대한 심각한 확장성 문제를 가지고 있다. 이러한 확장성의 가장 큰 원인은 멀티호밍, 트래픽 엔지니어링, 집적되지 못하는 주소 할당 등이며, 이로 인하여 백본 지역의 라우팅 테이블 크기가 기하급수적으로 증가하는 현상을 보이고 있다. 또한 현재의 IP 주소는 호스트의 식별자와 위치자의 의미를 함께 사용하기 때문에 호스트의 이동성 및 멀티호밍을 지원하는 데 한계점이 있다. 이러한 현재 인터넷의 문제점 해결 방안으로 식별자와 위치자 분리 구조가 연구되고 있다. 본고에서는 식별자와 위치자 분리 구조에서 필수적으로 요구되는 식별자와 위치자 간의 매핑 시스템에 관한 연구들을 소개하고 각각의 장단점을 분석한다. 본고에서는 현재 인터넷 기반의 대표적 식별자와 위치자 분리 구조 중 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 잘 알려진 LISP(Locator Identifier Separation Protocol), HIP(Host Identity Protocol), ILNP(Identifier Locator Network Protocol)에서 제안하는 매핑 시스템들과 미래인터넷 기반의 대표적 식별자와 위치자 분리 구조 중 미국의 MobilityFirst와 한국의 MOFI(Mobile-Oriented Future Internet)에서 제안하는 매핑 시스템들을 중점적으로 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.309-312
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• 2001

최근 분산 컴퓨팅 환경은 인터넷 기반으로 규모가 확장됨에 따라 광역 객체 컴퓨팅 환경으로 변화되고 있다. 이러한 환경에서 클라이언트에게 원하는 객체나 자원들의 투명성을 제공하는 메커니즘은 필수적이다. 그러나 기존의 네이밍 또는 트레이딩 서비스가 다루는 객체에 대한 객체 식별자는 이름 대 주소 그리고 속성 대 주소의 한쌍으로 이루어져 위치에 따라 객체나 자원에 대한 객체 식별자를 변경해야 하는 문제점을 갖는다. 특히, 이동 객체와 중복 객체에 대한 효과적인 위치 서비스를 제공하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 위치 서비스 모델을 제안한다. 이는 혼합 서비스와 위치 서비스 부분으로 서로 독립적으로 운용되며, 전자는 객체들의 식별자를 관리하며, 후자는 객체들의 식별자에 따르는 주소를 관리한다. 이러한 모텔을 기반으로 혼합 서비스의 인터페이스부분과 분산객체들의 관리를 위한 광역 통합트리의 구조 그리고 위치 서비스에서 컨택주소들의 탐색 과정을 기술하였다.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.2 no.2
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• pp.37-49
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• 2016

An IP address is used as a host identifier and a locator to bind hosts and applications to their location in existing Internet. Several protocols are proposed to eliminate this binding. Most of these protocols use IPv6-based host identifiers to maintain compatibility with existing Internet, but these identifiers cannot be handled by standard IPv6 routers because such identifiers are unroutable. Therefore, host identifiers need to be usually converted to locators at hosts, and the standard IPv6 protocol should be modified to interoperate with these protocols. In this paper, we propose a network-based host identifier locator separating scheme in software-defined networking. The proposed scheme separates the underlying network into Host Identity and IP domains in order to directly forward unroutable identifiers. The Host Identity domain operates as an overlaid network over IP domain, and it makes the unroutable identifiers to be routable using distributed hash table based routing strategy. For the evaluation, we compared the proposed scheme with the previous scheme using signaling costs and packet delivery costs. The result shows that the proposed scheme is more suitable in the recent mobile-based environments.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.238-242
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• 2004

운송 컨테이너의 식별자를 추출하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 각각 이용하여 개별 식별자를 추출한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험 결과, 제안된 컨테이너 식별자 추출 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.235-239
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• 2002

운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다 된 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 추출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 개별 식별자를 추출한다. 컨테이너의 개별 식별자 인식은 ART1을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 적용한다. 실험 결과에서는 제안된 컨테이너 식별자 추출 린 인식 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 보인다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.195-202
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• 2004

일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화 한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자의 인식은 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었고 기존의 퍼지 RBF 네트워크 보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.490-494
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• 2003

운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, Canny 마스크가 적용된 영상에서 수직·수평 히스토그램을 적용하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역을 삼각형 타입의 퍼지 이진화 방법을 적용하여 이진화하고 이진화된 컨테이너 식별자 영역을 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 식별자를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 컨테이너 영상에 적용한 결과, 기존의 방법보다 컨테이너의 식별자 추출에서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.149-154
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• 2002

운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 에지 추출 기법을 이용하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 추출된 컨테이너 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 결합하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 컨테이너 개별 식별자 인식은 ART1을 수정하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 자가생성 지도학습 알고리즘을 제안하여 적용한다. 실험결과에서는 제안된 컨테이너 식별자 추출 및 인식 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2006.05a
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• pp.291-296
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• 2006

일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 환경으로 인한 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 일정한 규칙으로는 찾기 힘들다. 본 논문에서는 컨테이너 영상에 대해 ART2 알고리즘을 적용하여 컨테이너 영상을 양자화한다. 제안된 ART2 알고리즘 기반 양자화 기법은 컬러정보를 클러스터링 한 후, 각 클러스터의 중심 패턴을 이용하여 원 영상의 컬러정보를 분류한다. 양자화된 컨테이너 영상에서 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자는 ART2 기반 RBF 네트워크를 개선하여 인식에 적용한다. 실제 컨테이너 영상 300장에 대해 실험한 결과, 제안한 컨테이너 식별자 인식 방법의 추출 및 인식 성능이 기존의 컨테이너 식별자 인식 방법 보다 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.1499-1502
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• 2002

최근 분산 컴퓨팅 환경은 인터넷 기반으로 규모가 확장됨에 따라 광역 컴퓨팅 환경으로 변화되고 있다. 이러한 환경에서 클라이언트가 원하는 객체나 자원들의 투명성을 제공하는 메커니즘은 필수적이다. 그러나 기준의 네이밍 또는 트레이딩 서비스가 다루는 객체에 대한 식별자는 이름 대 주소 그리고 속성 대 주소의 한쌍으로 이루어져 위치에 따라 객체나 자원에 대한 식별자를 변경해야 하는 문제점을 갖는다. 특히, 이동 객체와 중복객체에 대한 위치 서비스는 더더욱 제공하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 식별자를 이름/속성에 따르는 객체 핸들 그리고 컨택 주소로 나누고 각각 독립적인 서비스로 관리하는 통합 바인딩 서비스를 제안하였다. 본 논문에서는 통합 바인딩 서비스에서 위치서비스가 관리하는 컨택 레코드 상에 컨택 주소가 여러 개가 등록이 되어 있을 경우, 중복된 객체를 의미한다. 이러한 중복된 객체들 중에 이들이 존재하는 서버의 부하정보를 이용하여 하나의 컨택 주소를 선택하는 과정을 보였다.