최근 들어 Mobile Ad hoc Network (MANET)과 GPS를 이용한 위치정보를 결합시키려는 시도가 진행되고 있다. 본 연구역시 GPS를 이용한 위치정보를 사용하는데, 특정 node에게만 route setup의 임무를 할당하여 불필요한 node까지 route setup operation에 참여하는 비효율적인 기존의 이론을 보완하였다. 아울러 GPS를 이용한 기존의 연구에서 볼 수 있었던 불안정적인 요소들을 타원 형태의 routing zone을 형성하는 방법을 사용하여 제거하였다.
동보메시지 암호화는 중앙에서 동보 메시지를 전송할 때, 권한이 있는 사용자들만이 받은 메시지를 해독하고 열람할 수 있도록 암호화해서 보내는 기술이다. 본 논문에서는 기존의 'Subset Difference'(SD) 기법을 기반으로 한 효율적인 동보메시지 암호화 기법을 제안하고자 한다. 이를 통해서 전송 부하를 약 50% 정도 줄일 수 있었으며, 계산량이 다소 늘었을 뿐, 필요로 하는 저장 공간은 늘지 않았다.
대화 요약은 다중 발화자와 발화문으로 이루어진 멀티턴 형식의 문서에 대해 핵심내용을 추출하거나 생성하는 태스크이다. 대화 요약 모델은 추천, 대화 시스템 등에 콘텐츠, 서비스 기록에 대한 분석을 제공하는 데 유용하다. 하지만 모델 구축에 필요한 한국어 대화 요약 데이터셋에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 생성 기반 대화 요약을 위한 데이터셋을 제안한다. 이를 위해 국내 방송사의 대용량 콘텐츠로 부터 원천 데이터를 수집하고, 주석자가 수작업으로 레이블링 하였다. 구축된 데이터셋 규모는 6개 카테고리에 대해 약 100K이며, 요약문은 단문장, 세문장, 2할문장으로 구분되어 레이블링 되었다. 또한 본 논문에서는 데이터의 특성을 내재화하고 통제할 수 있도록 대화 요약 레이블링 가이드를 제안한다. 이를 기준으로 모델 적합성 검증에 사용될 디코딩 모델 구조를 선정한다. 실험을 통해 구축된 데이터의 몇가지 특성을 조명하고, 후속 연구를 위한 벤치마크 성능을 제시한다. 데이터와 모델은 aihub.or.kr에 배포 되었다.
이동 Ad Hoc 네트워크에서는 노드가 신뢰받은 인증기관을 통해 인증을 받는 형식이 아니기 때문에, 멀티홉 방식에 의해 라우팅을 수행할 경우 악의적인 중간 노드에 의해 데이터의 무결성 및 기밀성 문제가 발생할 수 있다. 따라서 이동 Ad Hoc 네트워크에서 안전하게 통신하기 위해서는 네트워크에 참여한 노드 중 악의적 중간 노드를 찾아내 격리시키고, 서로 신뢰할 수 있는 노드만이 네트워크에 참여할 수 있도록 하는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 신뢰받는 인증기관이 없는 이동 Ad Hoc 네트워크에서 신뢰도 측정을 바탕으로 노드간 상호 인증할 수 있는 새로운 방안을 제시한다.
VANET(Vehicular Ad-hoc Network)은 차량 간의 무선통신(Vehicule to Vehicule: V2V) 또는 차량과 RSE(Road Side Equipment)간의 무선통신(Vehicule to Infrastructure: V2I)을 이용하는 기술이다. 사용자들은 VANET을 통하여 실시간 도로 상황, 응급 상황 등을 파악할 수 있으며 도로 혼잡 등을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 VANET 기반 서비스 중 응급상황 알림 서비스에서 발생할 수 있는 Broadcast Storm 문제를 해결하는 라우팅 알고리즘들의 작동 원리와 문제점을 분석한다.
본 논문은 YOLO v4 알고리즘을 이용하여 산업 현장에서 근로자의 개인 보호장비를 검출하는 방법을 제시한다. 학습데이터 주석은 사람 영역, 안전모, 안전 조끼 혹은 벨트 영역을 검출하도록 처리하였으며, 학습데이터 2,198개, 검증데이터 275개를 학습하는 데 이용하였다. 실험 결과 학습 반복 수 10,000번을 기준으로 81.81%의 mAP가 나옴을 확인하였다. 추후 정확도 개선을 위해 학습데이터 구축 및 전·후처리 알고리즘 관련 연구를 수행할 예정이다.
최근 Skype의 인기와 더불어 P2P기반의 VoIP에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 표준 콜 셋업 프로토콜인 SIP와 동등 계층 간 통신망 구성의 P2P 기술을 결합하여 분산된 VoIP 서비스를 제공하려는 연구가 활발하게 진행 중에 있다. P2P에서는 중앙 엔티티가 존재하지 않으므로 사용자의 위치정보를 효율적으로 분산시키고 신속한 검색 방법을 제공하는 것을 중요한 문제로 다루고 있다. P2PSIP에서는 파일공유 목적의 P2P 서비스와는 다르게 특정 사용자의 각종정보(위치, 프로파일 등)를 빠르고 정확하게 찾아내야한다. 분산된 사용자의 위치정보를 검색하기 위하여 주로 DHT를 사용하고 있다. 하지만 매번 새로운 접속마다 사용자의 위치를 다시 찾아야 하기 때문에 오버레이 네트워크의 트래픽을 증가시킨다. 또한, 오버레이 네트워크에 참여하는 노드의 수가 증가함에 따라 사용자의 검색시간이 길어지는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 DHT로 찾아낸 사용자의 접속패턴 히스토리 정보를 캐쉬로 저장하여 호 설정 지연을 감소시키는 방안을 제안한다.
원격 지도 학습은 자동으로 매우 큰 코퍼스와 지식베이스 간의 주석 데이터를 생성하여 기계 학습에 필요한 학습 데이터를 사람의 손을 빌리지 않고 저렴한 비용으로 만들 수 있어, 많은 연구들이 관계 추출 문제를 해결하기 위해 원격 지도 학습 방법을 적용하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 모델 학습의 입력으로 사용되는 단어 임베딩에서 단어의 동형이의어 성질을 반영하지 못한다는 단점이 있다. 때문에 서로 다른 의미를 가진 동형이의어가 하나의 임베딩 값을 가지다 보니, 단어의 의미를 정확히 파악하지 못한채 관계 추출 모델을 학습한다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 원격 지도 학습 기반 관계 추출 모델에 다중-어의 단어 임베딩을 적용한 모델을 제안한다. 다중-어의 단어 임베딩 학습을 위해 어의 중의성 해소 모듈을 활용하였으며, 관계 추출 모델은 문장 내 주요 특징을 효율적으로 파악하는 모델인 CNN과 PCNN을 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 다중-어의 단어 임베딩 적용 관계추출 모델의 성능을 평가하기 위해 추가적으로 2가지 방식의 단어 임베딩을 학습하여 비교 평가를 수행하였고, 그 결과 어의 중의성 해소 모듈을 활용한 단어 임베딩을 활용하였을 때 관계추출 모델의 성능이 향상된 결과를 보였다.
Mobile Ad-hoc 네트워크(MANET)에서 각 노드들은 한정된 배터리에 의존하여 통신한다. 이와 같은 제한사항을 극복하기 위해 링크의 안정성을 유지하거나 파워 소모를 고려한 프로토콜에 대한 연구들이 활발히 이루어져 왔다. 하지만 링크의 안정성 또는 파워 소모의 어느 한 측면만을 고려함으로써 링크의 안정성은 높일 수 있으나 파워 소모가 효율적이지 못했다. 반면에 전체 파워소모는 줄일 수 있었으나 파워소모의 균형을 이루지 못함으로써 네트워크 수명을 오래 지속시킬 수 없는 문제점이 발생 했다. 본 논문에서는 배터리 잔량에 대한 threshold를 적용함과 동시에 신호세기를 고려하여 각 노드들의 균형된 파워소모와 네트워크 전체의 파워 소모를 최소화함으로써 네트워크 수명을 오래 지속시키기 위한 프로토콜인 PRTRS(Power Aware Routing Protocol based on Both Threshold by Residual Battery Capacity and Signal Strength in Mobile Ad-hoc Network)를 제안한다. PRTRS는 AODV(Ad-hoc On-demand Distance Vector Routing)를 기반으로 하였다. NS-2 네트워크 시뮬레이션 결과 PRTRS는 특정 노드로 집중되는 트래픽을 분산시켜 파워소모의 균형을 이루고 네트워크 전체의 파워소모를 최소화함으로써 네트워크 수명이 연장됨을 확인하였다.
최근 Mobile Ad-hoc Networks(MANET)에서 보안 요소를 추가한 라우팅 연구가 활발히 진행되어 왔다. 하지만 기존 연구들은 대부분 secure 라우팅 또는 패킷 자체에 대한 악의적인 행위가 이루어지는 부분 중 어느 한 측면에 대해서만 연구되어져 왔다. 이와 같은 방법들은 악의적인 노드를 확인하더라도 라우팅 경로 설정과정에서 악의적인 행위가 이루어지거나 라우팅 경로 설정에 대한 공격은 차단하더라고 패킷에 대한 악의적인 행위가 이루어지면 네트워크 내 보안 측면에서 큰 효율성을 기대할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 일정기간 악의저인 행위가 이루어지는 노드를 확인하여 각 노드에 대한 신뢰단계를 구성 후, 획득한 각 노드의 신뢰레벨에 따라 라우팅 경로를 설정함으로써 패킷 및 라우팅 경로 설정에 대해 이루어질 수 있는 악의적인 행위를 효율적으로 대응 할 수 있는 방안인 IMSec(A identification of malicious node and secure communications in MANET)을 제안한다. IMSec은 AODV(Ad-hoc On-demand Distance Vector Routing)를 기반으로 하였다. NS-2 네트워크 시뮬레이션 결과를 통해, 제안된 IMSec은 기존 프로토콜보다 네트워크의 부하를 감소시킨 상태에서 악의적인 노드를 더 정확하고 신속하게 찾아냄을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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