본 논문에서는 블루투스 기기간 전송되는 데이터에 대한 보안성을 향상시키기 위하여 인증과정에서의 PIN 코드를 특정 피코넷을 구성하는 블루투스 기기틀에 동일하게 부여하였다. 블루투스 피코넷의 구현을 위하여 블루투tm 기기들에 고유의 ID를 부여하고 기기간 데이터 포맷을 달리한 통신 알고리즘을 설계하였고, uCOS-II RTOS 기반의 ARM프로세서를 사용한 임베디드 하드웨어 모듈을 구현하였다. 여기서는 block 인수글 갖는 함수들을 nonblocking 화하고 커널을 간소화함으로써 CPU 의 효율을 약 30 % 정도 향상시켜 전체 피코넷의 효율을 증대시킴으고써 access point로 사용이 가능하도록 하였으며, 채널 상태에 따라 효과적으로 패킷을 선택함으고써 최대 10 frames의 영상신호 전송 및 음성신호 전송을 가능하게 하였다. 상기의 과정을 통하여 블루투스 피코넷을 제어하기 위한 운영 프로그램을 설계하여 영상 및 음성 그리고 데이터의 처리가 수행됨을 보였고, 이로써 블루투스 기술을 이용한 원격제어 시스템의 상용화 가능성을 제시하였다.
TOE (TCP/IP Offload Engine)는 부하가 많은 대규모 네트워크 서버에서 TCP/IP 프로토콜 처리의 부담을 줄이기 위해 고안된 하드웨어 장치이다. 본 논문에서는 TOE (TCP Offload Engine)를 사용하는 대규모 멀티미디어 서버를 위한 소켓 인터페이스 계층의 설계 및 구현에 대해 다룬다. 제안된 소켓 인터페이스 계층은 리눅스 운영체제 상에서 커널 모듈로 설계, 구현되었으며, BSD소켓 계층과 INET소켓 계층 사이에 존재하면서 응용 프로그램의 소켓 관련 요청을 TOE나 기존 INET소켓 계층으로 전달하는 역할을 한다. 본 논문에서 제안한 소켓 인터페이스는 소켓을 통해 TOE를 사용하는 응용 프로그램에 대해서 모든 표준 소켓 입출력 API와 파일 입출력 관련 API를 그대로 제공하고, 기존 응용 프로그램들에 대해서도 수정 없이 TOE의 기능을 그대로 사용할 수 있는 바이너리 수준의 호환성을 제공하며, 한 시스템에서 TOE와 이더넷 NIC을 동시에 사용할 수 있게 된다.
열린 집합 인식 방법론은 테스트 데이터의 클래스를 학습 시에 모두 파악할 수 없는 경우에 대한 인식 방법론이다. 따라서 열린 집합 인식 방법론은 분류와 유효성 검증의 절차를 필요로 한다. 이러한 연구는 얼굴 인식 모듈의 상용화를 위해 필수적이지만 지금까지 국내에서 연구 결과들이 거의 발표되지 않았다. 우리는 두 개의 검증 단계를 가지는 열린 집합 얼굴 인식 방법론을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 학습 클래스 외에 더미 클래스들을 설정하고 희소표현 기반 분류를 수행한다. 이 때 테스트 데이터가 더미 클래스로 분류되면 무효 데이터로 판별하고, 유효한 클래스로 분류되면 다음 유효성 검증 단계로 넘어간다. 두 번째 단계에서 제안하는 네 가지 특징을 추출하고, 확률분포에 기반을 둔 판별함수를 통해 유효성 검증을 수행한다. 우리는 실험을 통해 열린 집합 인식 방법론의 시뮬레이션 방법을 제안하였고 제안하는 방법론의 성능을 제시하고, 희소기반 분류 방식에서 널리 사용되는 SCI 지표를 이용한 유효성 테스트보다 높은 성능을 보임을 입증할 수 있었다.
현재 디스크에 파일을 암호화하여 저장하기 위한 다양한 파일 암호화 솔루션이 존재한다. 하지만 기존의 파일 암호화 솔루션은 암호화 및 복호화를 파일 혹은 디렉터리 단위로 일괄되게 처리한다. 본 논문에서는 파일의 부분 암호화를 지원하는 시스템 호출을 제안한다. 파일 데이터의 암호화를 원하는 부분에서 사용자는 시스템 호출 인터페이스로 암호화 정보를 설정한다. 그다음 파일 데이터를 쓰면 설정된 내용으로 데이터가 암호화되어 저장된다. 또한 복호화 정보를 설정한 뒤 파일 데이터를 읽어오면, 설정된 정보가 적용되어 필요한 부분만을 복호화 한다. 제안된 시스템 호출을 위해 검사, 관리, 암호화, 복호화, HMAC 모듈이 필요한 시스템 호출에 따라 구성되며, 이는 리눅스 환경에서 구현되었다. 또한 구현된 시스템 호출의 동작을 개발 보드에서 검증하였으며, 그 수행 속도를 측정하여 성능을 분석하였다.
눈이 내리는 영상에서 눈송이들에 의하여 영상의 질이 저하되고 영상 내에 존재하는 객체들을 명확히 탐지하기 위해서는 눈송이를 제거해야할 필요성이 있다. 이 연구에서는 지각 Generative Adversarial Network에 기반하여 단일 영상으로부터 눈송이를 제거하는 방법을 제시한다. 잔류 U-Net을 눈송이가 제거된 영상을 생성하는 생성기로 설계하였다. 다양한 크기의 눈송이를 처리하기 위하여 다양한 필터 커널의 인셉션 모듈을 설계하고 입력한 눈이 내리는 영상의 다양한 해상도 특징을 추출하기 위하여 적용되었다. 눈송이 제거 영상의 품질을 높이기 위해서 대립손실을 제외하고는, 지각적 손실과 총 변동 손실 함수를 적용하여 제설 이미지와의 유사도를 찾아갈 수 있도록 하였다. 합성 강설 이미지와 실제 강설 이미지를 대상으로 제안 네크워크의 제설 기능을 실험하였다. 실험 결과 제안 알고리즘은 합성 이미지와 강설 이미지 모든 분야에서 육안으로 관찰해본 결과 화질이 우수함을 보여주었고, 객관적 평가를 위하여 신호강도를 나타내는 PSNR과 구조변화를 측정하는 SSIM 인덱스를 비교하였으며, 제안 알고리즘이 지수 상으로도 가장 우수한 성능을 보여주었다.
보안운영체제는 운영체제에 내재된 보안상의 결함으로 인하여 발생할 수 있는 각종 해킹으로부터 시스템을 보호하기 위해서 기존 운영체제에 다양한 보안기능을 추가한 운영체제이다. 보안운영체제는 시스템 보안을 목적으로 고안되었으나 전체 시스템의 안전을 위해서는 네트워크 측면에서의 보안이 필수적이다. 이를 위해서 IPsec이나 SSL과 같은 네트워크 보안 프로토콜들이 개발되어 사용되고 있으나 정책이나 키 관리에 많은 주의를 필요로 하고 보안운영체제의 특성을 반영하기 어렵다. 본 논문에서는 보안운영체제 사이에서 안전한 통신을 제공하기 위한 간단한 신뢰채널 메커니즘을 소개한다. 본 신뢰채널은 네트워크 트래픽에 대해 기밀성과 인증 서비스를 제공하며, 보안운영체제에 사용되는 특정 보안정보를 전달할 수 있는 구조를 가진다. IP 계층의 커널 수준에서 구현된 신뢰채널은 단순한 처리구조를 통하여 신뢰채널 처리과정에서 발생할 수 있는 오버헤드를 줄일 수 있다.
침입방지 시스템(IPS, Intrusion Prevention System)은 인라인모드(in-line mode)로 네트워크에 설치되어, 네트워크를 지나는 패킷 또는 세션을 검사하여 만일 그 패킷에서 공격이 감지되면 해당 패킷을 폐기하거나 세션을 종료시킴으로서 외부의 침입으로부터 네트워크를 보호하는 시스템을 의미한다. IPS에서 주로 사용되는 시그너처 기반 필터링에서는 침입방지시스템을 통과하는 패킷의 페이로드와 시그너처라고 불리는 공격패턴들과 비교하여 같으면 그 패킷을 폐기한다. 시그너처의 개수가 증가함에 따라 하나의 들어온 패킷에 대하여 요구되는 패턴 매칭 시간은 증가하게 되어 패킷지연 없이 동작하는 고성능 침입탐지시스템을 개발하는 것이 어렵게 되었다. 본 논문에서는 패턴 매칭 시간을 시그너처의 개수와 무관하게 하기 위하여 시그너처 해싱 기반에 기반한 고성능 침입방지시스템을 제안한다. 제안한 방식을 리눅스 커널 모듈 형태로 PC에서 구현하였고 월 발생기, 패킷발생기, 스마트비트라는 네트워크 성능 측정기를 이용하여 시험하였다. 실험결과에 의하면 기존 방식에서는 시그너처 개수가 증가함에 따라 성능이 저하되었지만 본 논문에서 제안한 방식은 성능이 저하되지 않았다.
시그니처 해싱 알고리즘[9]은 해시 테이블을 사용하여 네트워크 침입방지시스템(Intrusion Prevention System)을 위한 빠른 패턴 매칭 속도를 제공한다. 시그니처 해싱 알고리즘은 모든 규칙에서 2 바이트를 선택하여 해쉬 값을 구한 후 해쉬 테이블에 링크시킨다. 이렇게 하여 패턴매칭 시에 실제 검사하는 규칙의 개수를 줄임으로써 성능이 향상되는 장점을 가진다. 그러나 규칙의 개수와 상관관계가 증가할 경우 같은 해쉬값을 가지는 규칙의 개수가 증가하여 성능이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 시그니처 해싱 알고리즘의 단점을 보완하기 위해 규칙의 개수와 상관관계에 무관하게 모든 규칙을 해쉬 테이블 상에 고르게 분포시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 해쉬 테이블에 규칙을 링크하기 전에 해당 해쉬 값에 링크된 규칙이 있는지 검사한다. 만약 링크된 규칙이 없으면 해당 해쉬 값에 규칙을 링크하고, 링크된 규칙이 있으면 다른 위치에서 해쉬 값을 다시 계산한다. 제안한 방법은 리눅스커널 모듈 형태로 PC에서 구현하였고, 네트워크 성능 측정 툴인 Iperf를 이용하여 실험하였다. 실험 결과에 의하면 기존 방식에서는 시그니처 개수 및 규칙의 상관관계가 증가함에 따라 성능이 저하되었지만, 본 논문에서 제안한 방식은 시그니처 개수와 규칙의 상관관계에 무관하게 일정한 성능을 유지하였다
본 논문에서는 안드로이드 운영체제를 기반으로 하는 스마트 캠 방식의 저가형 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 휴대용 단말기와 서버로 구성된다. 단말기 하드웨어부는 ARM Cortex-A9(S5PV210) 프로세서로 이루어진 제어부, 전원부, 유무선통신부, 입출력부 등으로 구성된다. 단말기에 사용되는 카메라와 WiFi 모듈을 위한 리눅스 커널을 포팅하고 전용 디바이스 드라이버를 개발하였다. 번호판 인식 알고리즘은 캐니 에지검출기를 사용한 번호판 후보영역 설정, 레이블링을 이용한 번호판 번호 추출, 템플릿 매칭을 이용한 번호인식 등으로 구현된다. 단말기에 의하여 인식된 번호는 사용자가 소지한 휴대폰을 통하여 원격지의 서버에 전송되어 차량상태를 데이터베이스에서 검색하여 다시 단말기로 전송 해주게 된다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 효용성을 입증하기 위하여 자연환경에서 사용자가 직접 단말기를 휴대하고 임의의 차량 번호판을 촬영하여 인식률을 확인한 결과, 95%의 인식률을 보였다. 제안된 시스템은 저가형의 휴대용 번호판 인식기에 적합하며, 안드로이드 운영체제를 사용함으로써 장기간 사용 시에도 시스템의 안정성을 가능케 하였다.
기존의 운영체제에서 하드디스크의 성능을 향상시키기 위해서 사용해왔던 기술들이 SSD(Solid State Drive)에는 부정적 효과를 나타내는 경우가 많다. HDD의 기계적인 요소 때문에 접근 시간과 블록 주소의 순서가 성능에 매우 중요한 요인으로 작용하였지만, SSD는 불록 주소의 순서에 영향을 받지 않는 우수한 랜덤 읽기 성능을 제공한다. 실제 개인용 PC에서 SSD를 사용할 때에 선반입을 끄도록 권고되고 있다. 하지만 이 논문은 SSD의 내부 구조와 낸드 플래시 메모리의 특징을 고려한 선반입 및 메모리관리 정책를 결합한 방법을 제시한다. SSD에는 다수개의 낸드 플래시 메모리로 구성되어 있어 칩을 동시에 구동시키는 것이 중요하며, 낸드 플래시 메모리의 기본 입출력 단위가 계속 증가하는 방향으로 발전하고 있어서 SSD 내부의 동작 단위가 운영체제의 블록 크기보다 훨씬 커지게 되었다. 이 논문은 이러한 SSD의 특징과 경향을 수용하여, 제안하는 선반입 기법은 SSD의 동작 단위로 수행되며, 제안하는 메모리 관리 기법은 그 선반입 기법의 단점을 보완하여, 캐시 히트율과 선반입 히트율의 합이 최대가 되도록, 선반입되었지만 사용되지 않는 데이터를 적응적으로 퇴출한다. 본 기술은 리눅스 커널 모듈로 개발하였으며 실제 SSD를 사용하여 성능 평가를 실시하였다. 주어진 실험에서 제안하는 선반입 기법이 약 26%까지 성능을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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