전파(propagation) 오류가 빈번한 무선 이동 네트워크에서는 전송 성능을 향상하기 위해 FEC(Forward Error Correction)알고리즘을 채택한다. 그러나 정적인 FEC방식은 연속적으로 변화하는 전파 오류율에 알맞은 정정 코드(check code)를 적용하지 못해 성능이 저하된다. 본 논문에서는 변화하는 무선 채널의 전파 오류율에 따라 FEC의 정정도를 알맞게 결정하는 링크 계층용 적응적 FEC기법인 FECA(FEC-level Adaptation)를 제안한다. FECA는 오류율이 높고, 오류율이 천천히 변화하는 무선 환경에 알맞은 알고리즘이다. 일례로 전파 간섭이 있는 환경에서 센서(sensor) 네트워크는 평균 오류율이 $10^{-6}$이상이며 오류율이 평균 수백 밀리초 이상 지속되는 것으로 관찰되었다. FECA는 분석적인 무선채널 시뮬레이션과 패킷 트레이스 기반(trace-driven) 시뮬레이션에서 정적 FEC 알고리즘에 비해 최대 15%이상 성능을 향상하였다.
GNUnet은 파일의 익명성 지원을 위해 파일을 1KByte 블록코기로 분리하는 인코딩 방법, 인코딩된 블록을 비구조적 분산기법을 통해 피어들에게 분산시키는 방법, 분산된 블록을 검색하여 원본 데이터로 복구하는 방법을 제안하였다. 하지만 인코딩 및 블록 분산 방안은 약 $600\sim700MB$의 대용량 멀티미디어 파일을 처리할 경우 첫째, 추가적으로 R블럭과 I블럭을 과도하게 요구하게 되어 약 4%의 저장공간을 낭비하는 문제를 지니게 되었다. 둘째, 비구조적 브로드캐스팅 분산방에 의하여 네트워크 부하가 과도한 단점을 내포하였다. 셋째, 이용자의 데이터 검색방법에 있어 파일명을 키워드로 생성하는 방법을 제안했기 때문에 키워드 검색의 한계점이 들어났다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 위하여 인코딩 블록의 크기를 가변적으로 결정하는 방법과 구조적 위상을 통해 블록을 분산시키는 방안 그리고 데이터 컨텐츠를 이용한 키워드 생성방안을 제안하였다. 따라서 제안 인코딩 방법은 기존 4%에 해당되는 추가 블록생성을 1% 이내로 최소화하였고, 다면체의 구조적 위상에 인코딩된 블록을 전송하기 때문에 네트워크 부하를 감소시켰다. 그리고, 데이터의 컨텐츠를 키워드로 작성한 컨텐츠 기반 키워드 추출방법을 제안하였다.
NEMO(Network Mobility) 기본 지원 프로토콜은 경로 최적화 과정을 수행하고 있지 않으며 MR(Mobile Router)과 HA(Home Agent) 사이의 양방향 터널 구간을 제외한 다른 구간에서는 특별한 보안 메커니즘을 제시하고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 MR과 MNN(Mobile Network Node) 사이의 양방향 터널을 통해 위임 권한 프로토콜을 수행하고 위임 권한을 획득한 MR과 CN (Correspondent Node) 사이에 인증된 바인딩 갱신 프로토콜을 통해 경로를 안전하게 최적화한다. 각 노드의 주소는 주소 소유권 증명을 위해 CGA(Cryptographically Generated Address)방식을 통해 생성한다. 끝으로 NEMO에서의 보안 요구사항과 기존에 알려진 공격을 통해 안전성을 분석하고 NEMO 지원 프로토콜과 연결성 복구력(connectivity recovery)과 종단간 패킷 전송 지연 시간율(end-to-end packet transmission delay time)을 비교하여 효율성을 분석한다.
본 논문에서는 산업체 공장 환경에서 장비의 상태를 감시하기 위해 무선 다중 센서 모듈을 이용한 상황인지 시스템을 제안한다. 무선 다중 센서 모듈은 가속도, 압력, 온도, 가스의 센서를 이용해 센싱 값을 수집 및 통합하고, 이 센싱 정보를 RS코드를 이용해 부호화 한 후 서버로 전송한다. RS디코더는 서버에 수신된 데이터들을 원래의 데이터로 복원하고, 이때 무선 통신 과정에서 발생한 오류를 복구하게 된다. 복원된 정보를 기반으로 상황인지 알고리즘에서는 임계값을 설정하고, 이후 센서의 센싱 정보들과 임계값을 비교하여 센싱 정보가 임계값의 범위를 벗어나면 이벤트를 생성하고, 대기시간 T초 동안 다른 센서에 장애가 발생하면 상황에 맞는 3단계의 알람을 발생시킨다. 실험결과를 통해 이 시스템이 상태감시에 효과적임을 확인하였다.
본 연구에서는 공공 CCTV 함체 관리를 위한 블록체인 기반 함체기록 관리 시스템을 설계하였다. CCTV 영상 기록은 함체를 거쳐 관제센터까지 전송되기 때문에 영상기록의 변조 및 훼손 방지를 위한 함체 관리가 매우 중요하다. 최근 CCTV 함체 관리를 위해 실시간 원격 모니터링 및 개폐 상태 관리 기능을 갖춘 스마트 함체 모니터링 시스템을 사용하고 있으나 CCTV 영상기록의 안전성 확보에는 한계가 있다. 우리가 제안한 시스템은 함체기록을 블록체인에 분산 저장하여 해시값 비교를 통해 위조를 탐지하고 위조된 함체기록을 복구할 수 있다. 또한 관리서버가 수신하는 함체기록의 무결성을 확인할 수 있도록 무결성 검증 API를 제공하여 함체기록의 무결성을 보장한다. 제안 시스템의 효용성을 검증하기 위해 실험을 통해 무결성 검증 정확도와 소요시간을 측정하였다. 실험 결과 함체기록의 무결성(정확도: 100%)을 확인하였고, 검증 소요시간(평균: 73ms)이 모니터링에 영향을 미치지 않을 것으로 확인하였다.
무선 센서 네트워크의 규모가 커짐에 따라 대규모의 센서 네트워크의 활용에 대한 기대가 커지고 있다. 기존 IEEE 802.15.4 를 이용한 네트워크의 규모에 따른 한계를 극복하기 위해 듀얼 라디오 센서 네트워크에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 듀얼 라디오 센서 네트워크는 단일 라디오를 내장한 전통적인 센서 노드(싱글 라디오 노드)에 듀얼 라디오 인터페이스(IEEE 802.11g, IEEE 802.15.4)를 내장한 센서(듀얼 라디오 노드)를 포함하여 클러스터를 구성한다. 본 논문에서는 이러한 듀얼 라디오 환경에서 효과적으로 동작하는 라우팅 프로토콜을 제안한다. 듀얼 라디오 노드는 네트워크 상에서 클러스터 헤드 역할을 하고 상위 계층을 이루며, 일반 노드는 클러스터 멤버 역할을 하는 하위 계층을 이룬다. 본 논문에서는 각 계층의 네트워크가 나타내는 특징을 이동성이 적거나 높은 네트워크의 특징으로 대입하여, 상위 계층에는 Pro-Active 프로토콜, 하위 계층에는 Re-active 프로토콜이 효과적임을 설명한다. 이를 바탕으로 듀얼 라디오 센서 네트워크에 적합한 라우팅 프로토콜로써 Pro-Active 프로토콜을 대표하는 DSDV 와 Re-Active 프로토콜을 대표하는 AODV 를 조합한 하이브리드 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안한 프로토콜의 성능을 확인하기 위해 센서네트워크 테스트베드를 구성하여 라우팅 복구 시간과 패킷 전송 안정성에 대한 성능을 입증한다.
최근 우리나라에서도 지진 발생빈도가 급격히 증가하면서 지진에 대한 관심도가 높아지고 있다. 지진발생 시 대응과 복구도 중요하지만, 관리 취약점을 사전에 찾아내어 예방 및 사전 대비 활동을 수행하는 것이 필요하다. 한국수자원공사에서는 지진으로부터 안전한 시설관리를 위해 지진가속도계측기를 운영하여 실시간 지진데이터를 수집하고 있으며, 대외기관에서 지진데이터를 활용할 수 있도록 데이터를 전송하고 있다. 운영 중인 지진감시시스템의 관리 취약점을 사전에 줄이고자 지진데이터의 수집지연시간을 최소화하고, 빅데이터를 활용한 지진데이터의 실시간 품질분석 체계·기반 구축으로 고품질의 데이터 생산이 가능하다. 이에 따라 댐 안전관리 및 고품질의 지진데이터를 확보하여 대외기관에 신속한 데이터를 제공함으로써 지진재해로부터 국민의 생명과 재산을 보호할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 태풍, 지진, 산불, 산사태, 전쟁 등 다양한 재난 상황으로 인한 인명피해와 자금 손실이 꾸준히 발생하고 있고 현재 이를 예방하고 복구하기 위해 많은 인력과 자금이 소요되고 있는 실정이다. 이러한 여러 재난 상황을 미리 감시하고 재난 발생의 빠른 인지 및 대처를 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 재난 드론 시스템을 설계 및 개발하였다. 본 연구에서는 사람이 감시하기 힘든 지역에 여러 대의 재난 드론을 이용하며 딥러닝 기반의 최단 경로 알고리즘을 적용해 각각의 드론이 최적의 경로로 효율적 탐색을 실시한다. 또한 드론의 근본적 문제인 배터리 용량 부족에 대한 문제점을 해결하기 위해 Ant Colony Optimization (ACO) 기술을 이용하여 각 드론의 최적 경로를 결정하게 된다. 제안한 시스템 구현을 위해 여러 재난 상황 중 산불 상황에 적용하였으며 전송된 데이터를 기반으로 산불지도를 만들고, 빔프로젝터를 탑재한 드론이 출동한 소방관에게 산불지도를 시각적으로 보여주었다. 제안한 시스템에서는 여러 대의 드론이 최적 경로 탐색 및 객체인식을 동시에 수행함으로써 빠른 시간 내에 재난 상황을 인지할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 재난 드론 인프라를 구축하고 조난자 탐색(바다, 산, 밀림), 드론을 이용한 자체적인 화재진압, 방범 드론 등에 활용할 수 있다.
국외의 상수도 원격검침 시스템 내 데이터 전송방식은 도시 규모, 계량기의 밀도, 전력공급 여부 및 통신망의 설치 여부 등을 종합적으로 고려하여 결정되었다. 대부분의 스마트워터미터 제조업체들은 계량기의 부호기가 공급하는 판독 내용(데이터)을 전송할 검침단말기와 근거리 통신망(neighborhood area network)을 연계하여 개발 및 판매하였으며, 자체 소유 통신 프로토콜을 사용하여 라디오 주파수(RF) 통신 기술을 사용하고 있다. 광역통신망(wide area network)의 경우, 노드(말단의 계량기 및 센서)들과 이에 연결된 통신망 들을 포함한 네트웍의 배열이나 구성이 스타(star), 메쉬(mesh), 버스(bus), 나무(tree) 등의 형태로 통신망이 구성되어 있으나, 스타와 메쉬형 통신망 구성형태가 가장 널리 활용되는 것으로 조사되었다. 시스템 통합운영관리 업체들인 IBM, Oracle, Itron 등은 용수 인프라 관리 또는 통합네트워크 솔루션 등의 통합 물관리 시스템(integrated water management system)을 개발하여 현장적용을 하고 있으며, 원격검침 시스템을 통해 고객들의 현재 소비량과 과거 누적 소비량, 누수 감지 서비스 및 실시간 요금 고지 등을 실시간으로 웹 포털과 앱을 통해 제공하고 있다. 또한, 일부 제조업체들은 도시 용수공급/소비 관리자가 주민의 용수사용량을 모니터링하여 일평균 용수사용량 및 사용 경향을 파악하고, 누수를 검지하여 복구 및 용수 사용 지속가능성 지수를 제시하고, 실시간으로 주민의 용수사용량 관련 데이터를 모니터링하여 용수공급의 최적화를 위한 의사결정지원 서비스를 용수공급자에게 제공하고 있다. 최근에는 인공지능을 활용해 가정용수의 용도별(세탁용수, 화장실용수, 샤워용수, 식기세척용수 등) 사용량 곡선을 패터닝하여 profiling 기법을 도입해, 스마트워터미터에서 용수사용량이 통합되어 검지될 시 용수사용량의 세부 용도별 re-profiling 기법을 도입하여 가정용수내 과소비되는 지점을 도출 후 절감을 유도하는 기술이 개발 중이다. 또한, 미래 용수 사용량 예측을 위해 다양한 시계열 자료를 분석하는 선형 종속 모형(자기회귀모형, 자기회귀이동평균모형, 자기회귀적분이동평균모형 등)과 비선형 종속 모형(Fuzzy Logic, Neural Network, Genetic Algorithm 등)을 활용한 예측기능이 구축되어 상호 비교하여 최적의 용수사용량 예측 도구를 제공되고 있다.
네트워크 혼잡으로 인한 패킷 손실은 인터넷 망에서는 필수 불가결이고, 압축된 비디오 비트 스트림을 인터넷 망에 전송할 경우 공-시간적 도메인상에 에러 전파을 야기하므로 화질에 심각한 화질열화를 초래한다. 본 논문에서는 수신측에서 손상된 영상 일부분을 복구하기 위하여 새로운 에러 은닉 알고리즘인 EBMA(Edge Detection on Boundary Matching Algorithm)를 제안한다. 기존 BMA는 부호화된 인접한 블록의 움직임벡터들이 상당히 높은 유사도 혹은 상관도(correlation)를 갖고 있다는 점과 손실블록과 인접블록 경계에 존재하는 화소간의 유사도를 이용하기 때문에 비교적 신뢰할 수 있지만, 손실블록과 정확히 복원된 인접블록 화소간의 방향성을 고려 하지않는 단점이 있다. 따라서 제안한 알고리즘은 에지영역을 검출하고, 검출된 에지영역에서 방향성을 조사하므로 기존 BMA 방법 보다 성능이 향상되었다. 실험결과는 제안한 알고리즘이 기존 BMA 및 MBMA 방법보다 계산 및 화질측면에서 우월하였을 뿐만 아니라, PSNR 값과 주관적인 화질상에서도 좋은 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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