모돈은 사육 특성상 제한된 파일롯 공간 안에 장시간 머물기 때문에 과중한 몸무게에 의한 지제 이상, 섭식 등의 불량, 수면상태의 불량 등을 지속적으로 관찰해야 하는 대상이다. 측면에 다수의 초음파 센서를 설치하여 기립의 상태 및 운동 시 몸체 궤적의 특성을 분석하여 종합적으로 모돈의 행동 특성을 정량화 하고자 하였다. 이 과정에서 계측 신호의 값을 대수적으로 비교하는 방식에 한계가 있음을 발견하였고, 이를 해결하고자 10 Hz/Ch 내외의 시계열 상대거리 궤적 신호를 주파수 도메인으로 변경하여 분석을 수행하였다. 일정 주파수에 집중되어 있는 주파수 값의 크기 변화(파워 스펙트럼 밀도)를 기준으로 모돈의 움직임의 정상 상태 유무 판별이 가능하였다. 단, 이러한 분석은 계측 데이터를 일괄 처리 방식으로 분석하는 방법으로 도출이 되었으므로, 계측과 정량 분석을 동시에 수행하기 위한 개선이 필요하였다. 계측 시스템에서 사용한 마이크로 프로세서는 Nucleo-446(STMelectronics, CA, USA)로 180 Mhz의 클럭 속도로 작동하나, 총 100 Hz 내외의 16비트 계측 신호에 대해 추가적으로 FFT 등의 주파수 변환 신호 처리를 수행하기에는 연산 능력이 부족하였다. 한편, 주파수 분석의 주기를 1분 단위로 할 경우 처리해야할 정보의 크기는 $100{\times}60{\times}5{\times}2Byte$ 이므로 1분 내에 해당 연산을 종료할 수 있는 추가의 연산 장치가 필요하였다. 계측과 주파수 도메인 변환 연산을 동시에 수행하기 위하여 1 Ghz의 연산능력을 가진 ARM A9 계열의 초소형 멀티코어 AP인 NanoPi Neo Air(Friendlyarm, Guangzhou, China)을 선정하였다. 4개의 코어를 각각 계측, Median 필터링, Smoothing 연산, FFT 분석에 사용하여 1분 단위, 2분 단위, 5분 단위의 주파수 분석을 동시에 수행하였다. 병렬 연산 라이브러리는 오픈 소스인 MPICH(www.mpich.org)를 이용하였다. 상대적으로 여유있는 자원을 보유하고 코어를 실시간으로 결정하여 다수의 모돈 개체 동시 모니터링을 위한 네트워크 연결 역할을 동시에 수행하도록 하였다. 1주일 내외의 요인 실험 수행 결과, 약 70 Mbyte의 데이터가 축적이 되었으며, 1분 단위, 2분 단위, 5분 단위의 주파수 도메인 변환 후 결과를 동시에 취득할 수 있었다. 일부 주파수 도메인 상의 파워 밀도 값이 모돈의 행동 특성에 분석에 유효한 정보를 제공함을 발견하였다. 모돈사 내 현장 보급이 가능한 초소형 AP와 멀티 코어 기반 병렬 처리 기법을 이용한 현장 진단 시스템 개발 연구를 지속적으로 수행할 것이다.
M2M(Machine to Machine) 통신은 사람이 직접적으로 간섭하지 않더라도, 네트워크 통신을 경유하여 비즈니스 응용프로그램과 장치가 서로 의사소통을 수행한다. 본 논문에서 수행한 연구의 목적은 IMS(IP Multimedia Subsystem) 기반의 M2M 수평 서비스 플랫폼을 이용하여, M2M 게이트웨이를 사용하는 IMS 네트워크 코어를 통해 M2M 장치와 M2M AS(Application server)를 연결하는 것이다. IMS는 모바일 사용자에게 IP 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해 3rd Partnership Project (3GPP)의 무선 표준기구가 정의한 아키텍처 프레임 워크이다. 본 논문에는 MSRP를 이용한 IMS기반의 수평적 M2M 네트워크 서비스 플랫폼의 설계와 구현이 기술되어 있다. 그리고 프로토콜과 기본 아키텍쳐를 요약하였으며, 아키텍쳐의 호출 흐름과 각 프로세스에서의 작동 요소, 아키텍쳐의 설계에 관한 자세한 설명을 제공한다. 또한, 제안하는 플랫폼의 설계와 구현 과정, 사용된 각각의 도구, 구성 요소의 선택과 그것의 중요성에 관한 설명이 서술되어 있다. 또한, M2M 게이트웨이, M2M 응용 프로그램 서버, 오픈 IMS 코어, 비즈니스 응용 프로그램과 M2M 장치를 설계하고 구현하는 방법을 설명한다.
현재의 ICT 인프라(인터넷과 서버/Client 연동)는 다양한 장치, 서비스, 비즈니스 및 기술 진화에 따른 신속한 대응에 어려움을 겪고 있다. 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)은 구름 같은 네트워크 환경에서 원하는 작업을 요청하여 실행한다는 데서 기원하였으며, 인터넷 기술을 활용하여 IT 자원을 서비스로 제공하는 컴퓨팅을 뜻하고 오늘날 IT 트렌드의 하나로 가장 주목 받고 있다. 이러한 분산클라우드 환경에서는 네트워크 및 컴퓨팅 자원에 대한 통합 관리 체계를 통하여 관리 비용 증가 문제를 원천적으로 해결하고 분산된 마이크로 데이터센터(Micro DC(Data Center))를 통하여 코어 네트워크 트래픽 폭증 문제를 해결하여 비용 절감 효과를 높일 수 있다. 그러나 기존의 Flooding 방식은 인접한 모든 DC들에게 전송하기 때문에 많은 트래픽을 유발 할 수 있다. 이를 위해 Restricted Path Flooding 알고리즘이 제안되었으나 대규모 네트워크에서는 여전히 트래픽을 발생할 수 있는 단점이 있어서 본 논문에서는 홉수 제한을 통하여 이를 개선한 Lightweight Path Flooding 알고리즘을 제안하였다.
다중 프로세서 시스템-온-칩(Multi-Processor SoC, MPSoC)에서의 코어 및 IP 개수 증가 추세에 따라 병렬처리와 확장성에 유리한 인터커넥션 구조인 네트워크-온-칩(Network-on-Chip, NoC)이 등장하였다. 하지만 기존 IP를 재활용하기 위해서는 버스 프로토콜과 호환가능한 NoC에서의 지연시간을 최적화하기 위한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 버스 프로토콜 호환 가능한 NoC 설계 시, 버스 프로토콜에서 특성이 다른 다수의 트랜잭션 단계에서 유발되는 홉 수와 경로 충돌의 대립관계로 인해 지연시간이 증가하는 문제를 주소 및 데이터 네트워크로 분리 설계함으로써 해결하였다. 모의실험으로 벤치마크 어플리케이션과 무작위 생성한 어플리케이션에서의 실험 결과를 통해 Mesh구조와 TopGen의 비정형 토폴로지와 비교했을 때, 평균 지연시간은 19.46% 및 실행시간은 10.55% 감소하였다.
최근 수년간 전기적 상호 연결 (electrical interconnect, EI) 기반 네트워크-온-칩 (Network-on-Chip, NoC) 에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데, 궁극적으로 금속 배선은 대역폭, 응답 시간(latency), 전력 소모 등에서 물리적 한계에 직면할 것으로 예상된다. 실리콘 포토닉스(silicon photonics) 기술 발전으로 광학적 상호 연결(optical interconnect, OI)을 결합한 하이브리드 광학 네트워크-온-칩(Hybrid Optical NoC, HONoC)이 이러한 문제를 극복하기 위한 유망한 해결책으로 부각되고 있다. 한편 시스템-온-칩(System-on-Chip, SoC)은 높은 에너지 효율을 위하여 이기종 멀티 코어(Heterogeneous multi-core)로 구성되고 있어서 정형화된 토폴로지 기반 NoC 아키텍처의 확장이 필요하다. 본 논문에서는 타깃 애플리케이션 트래픽 특성을 고려한 에너지 및 응답 시간 최적화 하이브리드 광학 네트워크-온-칩의 토폴로지 설계 기법을 제안한다. 유전자 알고리즘을 이용하여 구현하였고, 실험 결과 평균 전력손실은 13.84%, 평균 응답 시간은 28.14% 각각 감소하였다.
본 논문에서는 최근 급격히 증가하고 있는 대용량 고화질 멀티미디어 스트리밍 서비스의 품질을 개선하고 코어 네트워크의 트래픽 부담을 경감시킬 수 있는 무선 근거리 네트워크 (wireless local area network: WLAN) 기반의 캐싱 기법을 제안하다. 제안하는 캐싱 방식은 WLAN용 AP에 탑재된 저장 장치에 멀티미디어를 저장한 후 클라이언트의 스트리밍 요청에 따라 인터넷망과의 연결 없이 독자적인 스트리밍 서비스를 제공한다. 실제 상용망을 기반으로 시험망을 구축하여 초당 프레임수와 버퍼링 시간 관점에서 제안 방식의 성능을 측정하였다. 성능 분석 결과에 따르면, 제안하는 캐싱 방식은 기존의 스트리밍 방식 대비 평균 버퍼링 시간을 73.3% 감소시킬 수 있으며, 평균 FPS를 약 71.3% 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다.
5G 네트워크의 핵심 기술로 모바일 에지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing, MEC)이 주목받음에 따라, 모바일 사용자의 데이터를 기반으로 한 5G 네트워크 기반 에지 AI 기술이 최근 다양한 분야에서 이용되고 있다. 하지만, 전통적인 인공지능 보안에서와 마찬가지로, 에지 AI 핵심 기능을 담당하는 코어망 내 표준 5G 네트워크 기능들에 대한 적대적 교란이 발생할 가능성이 존재한다. 더불어, 3GPP에서 정의한 5G 표준 내 Standalone 모드의MEC 환경에서 발생할 수 있는 데이터 오염 공격은 기존 LTE망 대비 현재 연구가 미비한 실정이다. 본연구에서는 5G에서 에지 AI의 핵심 기능을 담당하는 네트워크 기능인 NWDAF를 활용하는 MEC 환경에 대한 위협 모델을 탐구하고, 일부 개념 증명으로써 Leaf NWDAF에 대한 데이터 오염 공격 탐지 성능을 향상시키기 위한 특징 선택 방법을 제안한다. 제안한 방법론을 통해, NWDAF에서의 Slowloris 공격 기반 데이터 오염 공격에 대해 최대 94.9%의 탐지율을 달성하였다.
본 논문은 네트워크를 기반으로 한 객제 지향형 영상 처리를 하는 프로그램이 가능한 MPEG 디코더 설계를 다룬다. 설계된 MPEG 디코더는 객체 지향형 프로그램을 지원할 수 있도록 스택 버퍼를 이용한 콘트롤러를 내장하고 있어서 객체에 기반한 영상 처리에 효과적이며, 소프트웨어 지향적인 영상 표준에 적용되도록 다양한 포맷의 입력 데이터 처리가 가능하다. 또한 벡터 연산부에서는 MPEG-4의 반화소 단위 처리와 고급 모드 보상(Compensation), 예측(Prediction)이 가능하며, SA(Shape Adaptive)-IDCT 가 가능하다. 또한 벡터 처리기 내에 절대값기, 반감기를 두어 인코더로 확장할 수 있도록 하였다. 설계 및 검증은 $0.6{\mu}{\textrm{m}}$ 5-Volt CMOS TLM(Three Layer Metal) COMPASS 라이브러리를 이용하였다.
통신 기술과 컴퓨터의 발전으로 임베디드 시스템에 네트워크 통신 인터페이스가 포함되었다. 이로써, 임베디드 시스템에서도 네트워크 기술의 사용으로 보안 이슈가 나타나게 되었다. 이러한 보안문제 해결 방법으로 일반 컴퓨터에서 사용하고 있는 패킷필터를 임베디드 시스템에 적용하는 것이다. 하지만, 호스트용으로 개발된 패킷필터는 기능이 복잡하여 임베디드 시스템에 부적합하다. 본 논문에서는 경량의 임베디드 패킷필터를 제안한다. 경량의 패킷필터는 커널의 코어 수준에서 구현되었다. 그리고 유저가 원격에서 쉽게 보안정책을 세울 수 있도록 Web GUI 인터페이스를 추가하였다. 실험 결과로 제안된 패킷필터는 호스트용으로 설계된 패킷필터보다 패킷 전달 시간이 향상되었고 패킷필터가 포함되지 않은 시스템과 대등한 성능을 보였다.
기존의 TCP/IP 네트워크 상에서 혼잡을 제어하는 일반적인 방법은 end-to-end 피드백 방식이다. 혼잡이 발생했는지의 여부는 수신측의 ACK 신호로 예측할 수밖에 없으므로 RTT(round trip time)가 길어질 경우 혼잡처리 시간이 길어지게 된다. Active Network 기술을 이용한 ACC(Active Congestion Control)의 경우 혼잡이 발생한 라우터에서 전송자에게 직접적으로 정보를 전송하기 때문에 보다 빠른 혼잡처리가 가능하다. 비록 코어 라우터에서 패킷을 누락시키는 방법에 있어 상태정보를 필요로 하는 단점이 있지만 모의 실험 결과 향상된 처리량을 보여주었다. 혼잡처리에 있어 새로운 처리 방식은 AQM(Active Queue Management)이다. 이 방식은 RED 를 기본 모델로 변형된 것이 대부분이며 RED 가 갖는 단점을 개선하고 혼잡처리와 공평성(fairness)을 향상 시키는데 목적이 있다. 본 논문에서는 ACC 의 피드백 메커니즘과 AQM 의 융통성 있는 큐 관리 기법을 이용하여 보다 향상된 혼잡제어 기법을 보이겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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