• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.707-714
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• 2023

제4차산업혁명의 기반이 되는 사물 인터넷이 많은 시스템에 응용되고 있으나, 사물인터넷과 연결되는 다양한 종류의 센서, 에지 노드, 등과 같은 하드웨어 구조에 적합한 저사양의 메모리, CPU 연산능력 및 경박단소한 센서노드 등으로 구성된다. 따라서, 기존의 보안 알고리즘으로 저용량의 노드에 사용할 수 없어, 새로운 제한된 하드웨어 구조 및 초경량의 암호 알고리즘이 요구되고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷(IoT)에 연결된 스마트 홈 네트워크에서 야기될 수 있는 취약점 및 보안 문제점을 분석하고, 외부의 공격에 대한 다양한 종류의 보안 이슈 문제를 해결하기 위한 방법, 다양한 종류의 디바이스 보호를 위한 정합기술, 안전한 보안을 위한 IoT(Internet of Things)에서의 요구사항 및 응용 방법에 대해서 분석하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1299-1306
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• 2023

본 논문에서는 플래시 기반 대용량 저장매체를 활용하는 비지정 문화재의 관리와 실시간 도난 추적을 위한 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 IoT 기술을 활용하여 문화재의 관리 및 도난 추적을 위한 문화재 관리장치, 플래시 기반 서버 및 관제 서비스로 구성된다. 하지만 플래시 기반 저장매체는 제한된 수명을 가지므로 이를 보완하기 위한 방안이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 대용량 플래시 기반 저장매체에 내장된 디스크 버퍼를 활용하여 단점을 극복한 시스템을 제안하며 다양한 환경의 워크로드를 통하여 디스크 버퍼 관리 정책의 성능평가를 진행하였다. 실험결과로 CLOCK와 FCFS에 비하여 LRU 정책이 10.7% 적은 플래시 기반 저장매체 쓰기 횟수를 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.168-173
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• 2024

화자인식은 개개인마다 다른 음성 주파수를 분석하여 미리 저장된 음성과 비교해 본인 여부를 판단하는 하나의 기술을 의미한다. 딥러닝 기반의 화자인식은 여러 분야에 적용되고 있으며, 펫 로봇도 그 중 하나이다. 하지만 펫 로봇의 하드웨어 성능은 딥러닝 기술의 많은 메모리 공간과 연산에 있어 매우 제한적인 상황이다. 이는 펫 로봇이 사용자와 실시간 상호작용에 있어 해결해야 할 중요한 문제점이다. 딥러닝 모델의 경량화는 위와 같은 문제를 해결하기 위한 하나의 중요한 방법으로 자리하였으며, 최근 많은 연구가 진행되고 있다. 이 논문에서는 특정한 명령어 형태인 펫 로봇용 음성 데이터 세트를 구축하고 잔차(Residual)를 활용한 모델들의 결과를 비교해 펫 로봇용 화자인식의 경량화 연구의 결과를 서술하며, 결론에서는 제안한 방법에 대한 결과와 향후 연구방안에 대해 서술한다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.251-258
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• 2012

SSD (Solid-state Drive), 더 나아가 SSS (Solid-state Storage System)와 같은 고성능 스토리지 요구 사항을 지원하기 위해 최근 낸드 플래시 메모리도 DRAM에서와 같이 SDR (Single Data Rate)에서 고속 DDR (Double Data Rate) 신호구조로 진화하고 있다. 이에 따라 PHY (Physical layer) 회로 기술을 적용하여 협소 타이밍 윈도우 내에서 유효 데이터를 안정적으로 래치하고, 핀 간 데이터 스큐를 최소화하는 것 등이 새로운 이슈로 부각되고 있다. 또한, 낸드 플래시 동작 속도의 증가는 낸드 플래시 컨트롤러의 동작 주파수 상승으로 이어지고 동작 모드에 따라 컨트롤러 내부 소모 전력 변동성이 급격히 증가한다. 공정 미세화와 저전력 요구에 의해 컨트롤러 내부 동작 전압이 1.5V 이하로 낮아지면서 낸드 플래시 컨트롤러 내부 전압 변화 마진폭도 좁아지므로 이러한 소모 전력 변동성 증가는 내부 회로의 정상 동작 범위를 제한한다. 컨트롤러의 전원전압 변동성은 미세공정으로 인한 OCV (On Chip Variation)의 영향이 증가함에 따라 더 심화되는 추세이고, 이러한 변동성의 증가는 순간적으로 컨트롤러의 보장된 정상 동작 범위를 벗어나게 되어 내부 로직의 오류를 초래한다. 이런 불량은 기능적 오류에 의한 것이 아니므로 문제의 원인 규명 및 해결이 매우 어렵게 된다. 본 논문에서는 낸드플래시 컨트롤러 내부의 비정상적 전원 전압 변동하에서도 유효 타이밍 윈도우를 경제적인 방법으로 유지할 수 있는 회로 구조를 제안하였다. 실험 결과 기존 PHY회로 대비 면적은 20% 감소한 반면 최대 데이터 스큐를 379% 감소시켜 동등한 효과를 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.200-207
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• 2020

CNN 기반 인공신경망은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 그러나, 많은 응용에서 딥러닝(Deep Learning) 모델의 복잡도 및 연산량이 방대해짐에 따라 IoT 기기 및 모바일 환경에 적용하기에는 제한이 따른다. 따라서 기존 딥러닝 모델의 성능을 유지하면서 모델 크기를 줄이는 인공신경망 압축 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인공신경망 압축기법을 통하여 원본 CNN 모델을 압축하고, 압축된 모델을 임베디드 시스템 환경에서 그 성능을 검증한다. 성능 검증을 위해 인공지능 지원 맞춤형 칩인 QCS605를 내장한 임베디드 보드에서 카메라로 입력한 영상에 대해서 원 CNN 모델과 압축 CNN 모델의 분류성능과 추론시간을 비교 분석한다. 본 논문에서는 이미지 분류 CNN 모델인 MobileNetV2, ResNet50 및 VGG-16에 가지치기(pruning) 및 행렬분해의 인공신경망 압축 기법을 적용하였고, 실험결과에서 압축된 모델이 원본 모델 분류 성능 대비 2% 미만의 손실에서 모델의 크기를 1.3 ~ 11.2배로 압축했을 뿐만 아니라 보드에서 추론시간과 메모리 소모량을 각각 1.2 ~ 2.1배, 1.2 ~ 3.8배 감소함을 확인했다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권3호
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• pp.99-106
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• 2018

사이버 감시정찰은 공개된 인터넷, 아군 및 적군 네트워크에서 정보를 획득한다. 사이버 ISR에서 에이전트를 활용하여 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 C&C 서버에 전송하여 수집한 데이터를 분석 한 후 해당 분석 결과를 이용하여 의사결정에 도움을 줄 수 있다. 하지만 네트워크 구성에 따라 침투한 컴퓨터에 심어진 에이전트와 외부 네트워크에 존재하는 C&C 서버 간 정기적인 통신이 불가능하게 되는 경우가 존재한다. 이때 에이전트는 C&C 서버와 통신이 재개되는 짧은 순간에 데이터를 C&C 서버에 전달하고, 이를 받은 C&C 서버는 수집한 데이터를 분석한 후 다시 에이전트에게 명령을 내려야한다. 따라서 해당 문제를 해결하기 위해서는 짧은 시간 내에 빠르게 학습이 가능하며, 학습 과정에서 많은 자원을 소모하지 않고도 학습할 수 있어야한다. 본 연구에서는 점진적 학습 방법을 일괄 학습 방법과 비교하는 실험을 통해 우수성을 보여주고 있다. 점진적 학습 방법을 사용한 실험에서는 500M 이하의 메모리 리소스로 제한된 환경에서 학습소요시간을 10배 이상 단축시키는 결과를 보여 주었으나, 잘못 분류된 데이터를 재사용하여 학습 모델을 개선하는 실험에서는 재학습에 소요되는 시간이 200% 이상 증가하는 문제점이 발견되었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제14C권4호
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• pp.371-382
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• 2007

본 논문에서는 주기 및 비주기 태스크의 효율적인 관리를 제공하는 실시간 센서 노드 플랫폼을 설계하고 구현하였다. 기존 센서 노드의 소프트웨어 플랫폼은 제한된 센서 노드의 자원을 효율적으로 사용하기 위하여 메모리 및 전력 소비량의 최소화에만 초점을 두었기 때문에 태스크의 실시간성과 빠른 평균 응답시간을 보장하는 실시간 센서 노드의 소프트웨어 플랫폼에는 적합하지 않다. 이에 본 논문에서는 센서 노드의 소프트웨어 플랫폼으로 많이 사용되고 있는 TinyOS 기반에서 태스크의 실시간성과 빠른 평균 응답시간을 보장할 수 있는 기법과 한계를 분석하였으며, 모든 주기 태스크가 마감시한 내에 실행이 완료되는 것을 보장하고 비주기 태스크의 응답시간을 최소화하는 실시간 센서 노드 플랫폼을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 플랫폼은 Atmel사의 초경량 8비트 마이크로프로세서인 Atmega128L이 탑재된 센서 보드에서 구현되었다. 구현된 실시간 센서 플랫폼의 성능을 분석한 결과, 모든 주기 태스크의 마감시한 보장을 제공함과 동시에 향상된 비주기 태스크의 평균 응답시간과 낮은 시스템의 평균 처리기 이용률을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권6호
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• pp.441-450
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• 2010

센서 네트워크는 유무선 네트워크 환경에 다양한 센서를 설치하고 이를 통해 데이터를 감지하며 감지된 데이터를 응용서비스 서버와 연동하는 기술로 최근 다양한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 이러한 센서 네트워크는 센서 노드 자체의 제약점 때문에 메모리와 처리 능력, 에너지 수명에 제한을 가지며 그럼으로써 센서 네트워크 자체에 보안상의 취약점이 존재한다. 그러므로 센서 네트워크의 기술에 있어서 보안에 관한 연구가 매우 중요하며 센서의 계산 능력 또한 고려되어야 할 부분이다. 본 논문에서는 위와 같은 특징을 반영하여 일반 센서 노드들과 충분한 저장 공간과 계산 능력을 갖는 노드인 클러스터 헤더가 있는 이종의 센서로 네트워크를 구성하고 키 관리 기법 중 하나인 PCGR(Predistribution and local Collaboration-based Group Rekeying) 기법을 기반으로 하여 안전한 그룹 통신을 위한 그룹키 갱신 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 센서 노드 측에서 클러스터 헤더로부터 받은 새로운 키 정보를 인증하도록 하여 오염된 키 정보로 인해 네트워크의 안전성이 위협받는 상황을 최소화함으로써 보안성을 향상시킬 수 있도록 하였다. 즉, 그룹키를 갱신할 때, 클러스터 헤더는 노드가 보내주는 노드의 부분 정보를 검증함으로써 노드의 무결성을 확인하고 그룹키를 갱신하며 갱신된 그룹키는 다시 노드들에게 보내져서 노드들에 의해 재검증됨으로써 클러스터 헤더가 공격받았는지 아닌지에 대한 여부를 검사한 후 안전하게 그룹키를 갱신할 수 있도록 한다. QualNet 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 제안한 기법이 네트워크의 보안성을 높임은 물론 오버헤드 및 에너지 소모량이 기존의 그룹키 관리 기법보다 효율적임을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.153-158
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• 2007

사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 이동 객체의 위치 이력 데이터 집합으로부터 유용한 패턴을 추출하여 의미 있는 지식을 탐사하기 위한 시공간 패턴 탐사가 필요하다. 현재까지 다양한 패턴 탐사 기법들이 제안되었으나 이동 패턴들 중 단순히 시공간 제약이 없는 빈발 패턴만을 추출하기 때문에 한정된 시간 범위와 제한적인 영역 범위 내에서의 빈발 패턴을 탐사하는 문제에는 적용하기 어렵다. 또한 패턴 탐사 수행 시 데이터베이스를 반복 스캔하여 탐사 수행시간이 많이 소요되는 문제를 포함하거나 메모리상에 탐사 대상인 후보 패턴 트리를 생성하는 방법을 통해 탐사 시간을 줄일 수는 있으나 이동 객체 수나 최소지지도 등에 따라 트리를 구성하고 유지하는데 드는 비용이 커질 수 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위한 효율적인 패턴 탐사 기법의 개발이 요구됨으로써 선행 작업으로 본 논문에서는 상세 수준의 객체 이력 데이터들의 시간 및 공간 속성을 의미 있는 시간영역과 공간영역 정보로 변환하는 시공간 데이터 일반화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 공간 개념 계층에 대한 영역 정보들을 영역 Grid 해쉬 테이블(AGHT:Area Grid Hash Table)로 생성하여 공간 인덱스트리인 R*-Tree의 검색 방법을 이용해 이동 객체의 위치 속성을 2차원 공간영역으로 일반화하고, 시간 개념 계층을 생성하여 이동 객체의 시간적인 속성을 시간 영역으로 일반화함으로써 일반화된 데이터 집합을 형성하여 효율적인 이동 객체의 시간 패턴 마이닝을 유도할 수 있다.의 성능을 기대할 수 있을 것이다.onium sulfate첨가배지(添加培地)에서 가장 저조(低調)하였다. vitamin중(中)에서는 niacin과 thiamine첨가배지(添加培地)에서 근소(僅少)한 증가(增加)를 나타내었다.소시켜 항이뇨 및 Na 배설 감소를 초래하는 작용과, 둘째는 신경 경로를 통하지 않고, 아마도 humoral factor를 통하여 신세뇨관에서 Na 재흡수를 억제하는 작용이 복합적으로 나타내는 것을 알 수 있었다.으로 초래되는 복합적인 기전으로 추정되었다., 소형과와 기형과는 S-3에서 많이 나왔다. 이상 연구결과에서 입도분포가 1.2-5mm인 것이 바람직한 것으로 나타났다.omopolysaccharides로 확인되었다. EPS 생성량이 가장 좋은 Leu. kimchii GJ2의 평균 분자량은 360,606 Da이었으며, 나머지 두 균주에 대해서는 생성 EPS 형태와 점도의 차이로 미루어 보아 생성 EPS의 분자구조와 분자량이 서로 다른 것으로 판단하였다.TEX>개로 통계학적으로 유의한 차이가 없었다. Heat shock protein-70 (HSP70)과 neuronal nitric oxide synthase (nNOS)에 대한 면역조직화학검사에서 실험군 Cs2군의 신경세포가 대조군 12군에 비해 HSP70과 nNOS의 과발현을 보였으며, 이는 통계학적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.05). nNOS와 HSP70의 발현은 강한 연관성을 보였고(상관계수 0.91, p=0.000), nNOS를 발현하는 세포가 동시에 HSP70도 발현함을 확인할 수 있었다. 결론: 우리는

• 방송공학회논문지
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• 제10권4호통권29호
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• pp.528-539
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• 2005

H.264는 우수한 부호화 성능으로 말미암아 DMB 차세대 DVD 등 새로운 멀티미디어 서비스를 위한 비디오 코덱으로 채택되어 왔다. 그러나 이 표준의 표준 코덱인 Joint Model(JM)은 연산 자원이 한정된 임베디드 환경에서 사용되기에는 너무 복잡한 다수의 알고리즘을 포함하고 있다. 본 논문은 임베디드 환경에서 사용할 수 있도록 설계된 초저복잡도 H.264 부호화 알고리즘을 제시한다. 제안하는 알고리즘은 압축 성능의 급격한 악화를 가져오지 않는 범위 내에서 몇 가지 부호화 도구의 사용을 제한하고, 또 움직임 추정과 모드 결정 과정에 몇 가지의 조기 종료 조건과 우회 조건을 추가하는 방법으로 구현하였다. 제안하는 알고리즘을 사용하여 7.5fps QCIF 영상을 64kbps로 부호화하는 경우, 표준 JM에 비해서 평균적으로 0.4 dB 정도의 미약한 PSNR 열화를 나타냄에도 불구하고, 단지 $15\%$의 계산량만을 필요로 할 뿐만 아니라, 필요한 메모리의 양과 전력 사용률을 획기적으로 낮추는 것이 가능하다. 제안하는 알고리즘의 H.264 부호기를 Intel PXA255 Processor를 사용하는 PDA에 이식하는 실험을 통하여 PDA에서 H.264 기반의 MMS(Multimedia Messaging Service)의 실현 가능성을 검증하였다.