In the future Network Centric Warfare(NCW), changing to IPv6 based network environment is required to enable various future technologies such as the Internet of Things(IoT) and cloud technology which are expected to be introduced to the tactical network evolution. With the change to the IPv6 network, an ID/LOC(Identifier/Location) separation protocol that decomposes context of the IP address to location and identifier can enhance network capacity of increasing number of device and provide efficient mobility management in the tactical network that changes topology dynamically. In this paper, we choose ILNP(Identifier-Locator Network Protocol) as an ID/LOC separation for tactical network environment. In addition to ILNP-based tactical network design, this paper proposes a network-based mobility management scheme for providing efficient mobility management. Through numerical performance analysis, we show that the proposed scheme can reduce network loads more effectively than the conventional IP-based mobility management scheme and common handover procedure in ILNP.
본 논문에서는 모바일 자동재난경보방송을 위하여 T-DMB 기반의 재난 정보 운영 방법과 이를 위한 T-DMB AEAS 수신 모델에 대하여 제안한다. 제안한 수신 모델에서는 T-DMB 방송 신호에 포함된 지리 정보와 DMB 신호를 전송하는 기지국의 위치 정보를 비교함으로써 현재 사용자 수신 지역을 재난지역, 인접지역 및 미경보지역으로 구문한 다음 각 지역에 따라 재난경보를 전송한다. 이 때 재난지역의 지리정보는 T-DMB 방송 신호 내에 FIG 5/2 EWS의 AEAS 메시지 내에서 얻어지며, DMB 기지국 위치 정보는 FIG 0/22의 TII 신호 내에 주 식별자와 보조 식별자의 위도 및 경도 정보와 TII 배분표를 이용하여 예측된다. 본 실험에서는 제안한 수신 모델을 화면부, 저장부, 방송 수신 모듈에 해당되는 DMB 모듈 및 제어부로 나누어 구현한 다음, T-DMB 신호발생기를 이용한 테스트 재난경보방송을 수행하였다.
건설 산업의 재해 중 상당 부분은 작업자의 이동 중 발생한다. 건설 현장의 안전관리는 작업을 중심으로 수행되며, 이는 이동 경로에 존재하는 위험원에 대한 안전관리 수준을 상대적으로 낮게 만든다. 많은 연구자들이 위험원을 인지하는 것이 안전관리의 기본임을 제시하였다. 따라서 본 연구에서는 자동화 데이터 수집기술(Automated Data Collection)을 이용하여 작업자의 이동경로에 존재하는 위험원에 대한 안전관리자의 인지를 지원하는 모델을 개발하였다. 모델은 실시간 위치추적기술 기반의 작업자의 위치정보와 BIM을 통한 최적이동 동선의 비교를 통해 일차적으로 위험 가능 지역을 찾는다. 그리고 기존 위험지역과 작업지역을 필터링함으로써 위험 가능 지역을 폭을 좁힌다. 이를 바탕으로 안전 관리자는 위험원이 존재할 가능성이 높은 지역에 대한 정보를 제공받고, 현장의 상황에 맞는 안전관리대책을 수립할 수 있을 것이다. 본 연구에서 제시된 모델을 통해 발견하지 못한 채 남을 수 있는 위험지역을 인지함으로써 안전관리 프로세스 범위에 속하지 않는 위험원을 줄일 수 있으며, 이를 통해 건설 현장의 안전 향상에 도움을 줄 것이라 예상된다.
단위 취약점(atomic vulnerability)은 기존의 취약점의 표현방법이 갖는 모호성을 개선하여, 취약점을 시스템적으로 표현하기 위한 취약점의 새로운 정의이다. 단위 취약점은 취약점의 유형, 위치, 결과 등에 따라 보다 세분화하여, 취약점을 의미를 중심으로 분석하고 자 할 때 필요한 정보로서, 기존의 취약점은 몇 개의 단위 취약점 식별자의 조합으로 표현된다. 현재 가장 대표적으로 사용되는 취약점 정보인 CW(Common Vulnerability Exposure)의 경우, 취약점의 핵심적인 내용을 자연어 형태의 설명(description)을 통해 제시한다. 이러한 CVE의 설명 정보는, 정형화되어 있지 않아서 단위 취약점 분석을 위해서는 기존의 CVE 설명 정보에서 특정 단어들을 검색하여 데이터를 분류하는 자연어 검색 및 판단 기법이 필요하다. 본 논문에서는 자연어 검색 기법을 이용하여 단위 취약점 분석에 활용할 수 있는 소프트웨어를 설계하고 이를 실제 구현한 결과를 소개하고자 한다. 본 연구의 기여점은 설명위주의 취약점 표현을 정형화된 형태로 변환해 주는 소프트웨어 시스템의 개발에 있다.
건물 또는 실내에서 사용자의 위치를 찾는 스마트 측위 기술은 비콘 노드에서 발생하는 신호의 세기와 식별자 정보로 위치를 검색한다. 하지만 이러한 측위에 사용되는 데이터의 이동 경로는 비콘 노드의 에너지 량, 거리 및 홉 수를 고려하지 않고 설계된다. 또한, 실외와 달리 건물 내의 비콘 노드가 설치된 상황에 따라 데이터 경로가 사라져 데이터를 유실하는 경우가 많이 발생한다. 본 연구에서는 실시간으로 변하는 환경에서 노드의 에너지양, 노드간의 거리 및 홉 수를 고려해 효율적으로 전달하는 방법을 연구했다. 이로써 기존의 고정된 데이터 경로 모델에서의 발생하는 국부적인 에너지 손실 및 데이터 유실의 문제점을 개선했다.
지능형 주택의 상황인지 서비스를 위해서는 거주자의 현재 위치를 파악하는 것이 필수적이다. 이를 위해 본 논문에서는 사용자에게 별도의 장치 소지를 요구하지 않으며 특정 운에 대한 출/입 행동과 같은 위치 이동과 그 사람이 누구인지를 식별하는 센서 네트워크 시스템을 제안한다. 새롭게 개발된 센서 노드는 선행 연구 결과[1]의 짧은 동작 수명 문제를 해결한 것으로 2개의 초전형(PIR) 센서와 초음파 센서, 그리고 2.4 GHz 문선 통신 모듈로 구성된다. 제안된 구성원의 식별 방법은 초음파 센서를 이용한 구성원의 키 차이를 이용한다. 거주자의 위치 이동의 감지는 출/입 행동의 감지에 기초하며 이와 같은 출/입 행동 감지는 2개의 PIR 센서의 감지 순서에 기초하여 이루어진다. 전체 센서 네트워크의 구성은 각 센서 노드가 수신 노드와 과 1대 1로 연결되는 별 형태로 이루어져 있다. 제안된 시스템은 본보기주택에 설치되어 3명의 사용자를 대상으로 실험되었고 그 결과 완벽한 출/입 행동 감지와 평균 81.3%의 구성원 식별 성능을 얻었다.
무선센서 네트워크 환경에서 센서노드들에 대한 식별자 노출을 억제함으로써 익명성을 보장하고 실시간 인증, 인증의 경량화, 동기화 등이 요구되고 있다. 특히 무선 채널상에서 이루어지는 통신은 제3자에 의한 위치정보가 노출되거나 프라이버시 침해 및 보안상의 취약점이 존재한다. 익명성은 유 무선 네트워크 환경에서 중요한 문제로 폭넓게 연구되어왔다. 센서 노드는 노드간의 무선망 구성을 기본으로 하여 계산능력의 제한과 저장장치의 제한, 전력 장치의 소형화가 강조되고 있다. 본 논문에서는 생체기반의 D. He scheme을 개선하여 네트워크 성능 향상과 익명성을 보장하며 URSC(Unique Random Sequence Code)와 가변식별자(variable identifier)를 이용한 실시간 인증 프로토콜을 제안한다.
무선 센서네트워크를 위해 제안된 기존의 라우팅 알고리즘들은 무선 센서네트워크의 특성을 완벽히 수용하지 못하고 있다. 특히, 위치정보를 이용하면 에너지 소비와 전역 id 문제의 해결 등에서 많은 이득을 얻을 수 있음에도 불구하고, 이를 적극적으로 이용하는 알고리즘은 드물다. 위치정보를 이용하는 대표적인 알고리즘인 GEAR 같은 경우, 그 용도가 질의메시지 전파에 한정되어 있을 뿐만 아니라 고정된 네트워크 환경을 가정하고 있으므로 무선 센서네트워크의 특성을 제대로 반영하지 못한다. 본 논문에서 제안하는 라우팅 알고리즘은 각 노드의 위치정보와 싱크 노드의 위치정보를 기반으로 하여 전송되는 데이터의 방향성을 정의한다. 그리고 각 노드는 이 방향성을 기준으로 경로를 설정하고 신호를 보낸다. 위치정보를 이용하여 데이터 중심석 라우팅을 하므로 각 노드를 식별하기 위한 전역 식별자가 필요 없고, 방향성을 정의하여 그에 따라 신호를 전송하므로 무분별한 에너지 소비를 막을 수 있다.
본 논문에서는 지능적인 경로 계획을 위한 스테레오 카메라 기반의 AGV의 작업자 식별 및 회피를 위한 2D 공간 지도 구성 기법을 제안하였다. 우선 스테레오 카메라로부터 입력된 영상 중 좌 영상에 YCbCr 컬러 모델 및 무게 중심법을 이용하여 이동중인 작업자의 얼굴 영역과 중심좌표를 검출하고, 검출된 좌표 값에 따라 스테레오 카메라 제어를 통해 이동하는 작업자를 실시간적으로 검출하게 된다. 다음으로, AGV 구동에 의해 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상간의 시차정보와 카메라 내부 변환관계를 통해 깊이 정보를 검출한 후, 검출된 깊이 지도로부터 각 열에 존재하는 최소값을 이용한 2차원 공간좌표를 검출하여 AGV과 작업자간의 거리와 실제좌표는 물론 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하게 되며, 산출된 위치 좌표를 토대로 AGV의 지능적인 경로 추정 및 판단에 따라 자율적인 주행을 수행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 240 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험결과, 산출된 2차원 공간좌표는 검출된 작업자의 위치좌표와의 관계를 통해 작업자의 폭과 실제 측정한 값과의 오차율이 평균 1.8% 이하로 유지됨으로써 보다 지능적인 AGV 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅은 무수히 많은 센서들이 관련 데이터 처리 시스템들과 또는 센서들 간의 정보 공유를 통해 서비스를 제공하면서 특정한 장치나 위치에 구애받지 않고 사용자들이 서비스를 이용할 수 있도록 해 준다. 이 논문에서는 유비쿼터스 환경하에서 현재 가장 활발하게 활용되고 있는 RFID(Radio Frequency IDentification) 시스템이 지니는 문제점을 정의하고 이를 극복할 수 있는 새로운 RFID 시스템 구조를 제안한다. 현재의 RFID 시스템은 특정 분야에만 한정하여 단순히 미리 주어진 태그의 식별자를 통해 대상을 식별하는 응용만으로 그 활용성이 제한되어 있다. 이 논문에서는 이러한 제한된 현재의 RFID 시스템의 문제점을 해결하고 유비쿼터스 환경에 적합한 활용성을 극대화할 수 있는 MDR(Metadata registry) 기반의 RFID 시스템 구조를 제안한다. 제안된 시스템은 특정 응용 분야에 종속되지 않고 다양한 분야와의 원활한 연계성을 제공한다. 또한 새로운 정보의 의미를 동적으로 처리할 수 있기 때문에 보다 넓은 응용 범위를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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