대부분의 이동 에이전트는 순차적인 노드 이주 방식에 의하여 다수의 이동 에이전트 시스템들로 이주된다. 하지만, 이러한 이주방식에서는 호스트의 결점이나 장애 등과 같은 문제가 발생하였을 경우, 이동 에이전트가 무한 대기나 고아 상태에 빠지므로 노드들 사이의 네트워크 소요시간이 증가하기 때문에 실제 다른 분산 기술들을 사용한 것만큼의 기대효과를 얻기가 어렵다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위한 연구들이 진행되어 왔지만 대부분 수동적 라우팅 테이블을 기반으로 노드의 이주를 결정하거나 문제가 발생된 호스트를 선회하는 방법이므로 실제 전체적인 네트워크 소요시간을 감소시키기 위한 연구는 아직 미흡하다. 본 논문에서는 이동 에이전트가 이동 에이전트 시스템들로 이주시 네트워크 소요시간을 감소시키기 위하여 네이밍 에이전트의 메타-테이블에 등록된 구현 객체 정보를 기반으로 능동적 라우팅 테이블을 설계한다. 또한 사용자의 키워드에 대하여 메타-테이블에서 일치하는 객체 참조자의 정보와 수에 따라 다수의 에이전트 객체를 복제한다. 복제된 객체는 이동에이전트 시스템들로 병렬 이주되며, 최소의 네트워크 소요시간을 제공한다.
HILS(Hardware In the Loop Simulation)를 이용한 소형 무인항공기 개발은 비용과 시간을 줄이면서 무인항공기의 신뢰성을 높이는데 효과적으로 사용될 수 있다. 또한, 실제 비행 중에 발생할 수 있는 비행제어컴퓨터의 사용 불능상태 등을 고려한 시뮬레이션을 개발과정에 반영하면, 인명 및 재산상 피해 등의 위험을 감소시킬 수 있다. 이러한 HILS를 적용하기 위해서는 실제 비행 조건과 유사한 환경을 제공할 수 있는 실시간 시뮬레이션 환경이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 6자유도 모션테이블을 이용하여 소형 무인항공기용 실시간 HILS 환경을 구축하였다. 선행연구에서 개발된 6자유도 모션테이블을 실시간으로 HILS 환경과 연동하기 위하여, 동작 알고리즘을 위치제어 방식에서 속도제어 방식으로 변경하여 설계 하였다. 또한, 모션테이블의 실시간 동작을 확인하기 위해 역기구학 및 동작 시뮬레이션 모델을 Matlab $Simulink^{(R)}$에서 모델링하고 검증하였다.
타원곡선 암호시스템은 작은 키 길이로 인하여 스마트카드, 센서 모트와 같은 메모리, 계산 능력이 제약된 장치에서 사용하기에 적합하다. 본 논문에서는 이러한 장치에서 타원곡선 서명 알고리즘 검증 (uP+vQ, u, v: 상수, P, Q: 타원곡선 위의 점)의 주된 계산인 다중 상수배를 효율적으로 계산하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 부분 윈도우와 Interleave 방법에 기반을 둔 것으로서 어떠한 크기의 사전계산 테이블이라도 이용할 수 있을 뿐만 아니라, 해당 테이블에서 최적의 nonzero 밀도를 제공한다. 또한 상수 리코딩이 테이블 조회를 사용하지 않고 상수배 계산과 함께 진행되기 때문에 기존의 다른 알고리즘에 비하여 더욱 메모리를 절약할 수 있다. 실험을 통하여 163비트의 u, v와, 233 비트의 u, v에 대하여 uP+vQ를 수행하는 데 필요한 계산량을 사전계산 테이블의 크기에 따라 비교함으로써 최적의 테이블 크기는 각각 7, 15임을 알아낼 수 있었다.
기업의 탈법, 비리 등 부정행위를 조사할 경우 인사, 회계, 물류, 생산 등의 업무데이터(Business Data)의 확보가 필요하다. 다수의 기업들은 분산된 업무 데이터를 데이터베이스(Database)화하여 통합적으로 관리하고 있기 때문에 디지털 포렌식 조사를 위하여 데이터베이스에 대한 체계적인 업무데이터 추출기법 연구가 중요하다. 일반적인 정보체계 환경에서 데이터베이스는 상위 어플리케이션 및 대용량 파일 서버와 통합된 정보체계 내의 부분적 형태로 존재한다. 또한 사용자가 입력한 원시 업무 데이터는 정규화 과정을 거친 테이블 설계에 의해 하나 이상의 테이블에 분산되어 저장된다. 기존 데이터베이스 구조 분석에 관한 연구들은 데이터베이스의 최적화와 시각화를 위하여 테이블 간 연관관계 분석이 가장 중요한 연구대상이었다. 그러나 원시 업무데이터를 획득해야 하는 디지털 포렌식 관점의 연구는 테이블 간 연관관계 시각화보다 데이터의 해석이 더 중요한 연구대상이다. 본 논문에서는 데이터베이스 내부에서 미리 정의된 테이블 간 연관관계 분석기술뿐만 아니라 도메인 전문 지식(domain knowledge)을 활용한 체계화된 분석절차를 제시하여 데이터베이스에 저장된 원시 업무 데이터 구조를 분석하고 사건관련 데이터를 추출할 수 있는 분석방안을 제안한다.
전신 영상 검사는 일반적인 핵의학 검사에 적용되고 있는 가장 기본적인 촬영 방법 중 하나이다. 이 때 각 검사마다 규정화된 테이블 이동 속도는 다양하다. 본 연구에서는 감마카메라의 사용 기간에 따른 노후 상태와 감마카메라 테이블 위의 무게 변화에 따른 테이블 이동 속도를 측정하여 그 정확성을 분석하는데 그 목적이 있다. 2008년 12월부터 2009년 2월까지 서울아산병원 핵의학과내에서 전신 영상 검사를 주로 시행하는 SIEMENS 장비 중 가장 사용기간이 긴 ECAM plus와 가장 최근에 설치된 SYMBIA T2를 대상으로 연구를 실시하였다. 각 장비별로 테이블 이동속도를 10, 15, 30 cm/min으로 나누어 매 10 cm씩 마다 총 100 cm의 구간을 타이머를 이용해 테이블 이동 시간을 측정하였다. 또한 표준 체중을 60~70 kg으로 감안하여 0, 66, 110 kg으로 나누어 체중에 따른 테이블의 이동 속도를 동일한 방법으로 측정하여 비교 분석하였다. 본 연구에서는 10 cm/min, 15 cm/min, 30 cm/min의 변동계수가 ECAM plus에서 1.23, 1.42, 2.02이었고, SYMBIA T2에서 1.23, 1.83, 2.28이었으며 테이블 이동속도가 증가될수록 변동은 많았다. 또한 무게 변화에 따른 각각의 변동계수는 0 kg에서 0.96, 1.45, 2.08이었고, 66 kg에서 1.32, 1.72, 2.27이며, 110 kg에서 1.37, 1.73, 2.14로 무게에 따른 큰 차이는 없었다. 95% 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 차이는 있지 않아(p>0.05) 두 장비 모두 허용할 수 있는 범위안에 있었지만, ECAM plus에 비해 SYMBIA T2의 변동계수가 비교적 크게 측정되었다. 이러한 결과를 미루어 볼 때 Onco. Flash와 같은 Half-time 검사법을 실시하기 전에는 테이블의 이동과 테이블 이동 속도, 감마카메라의 상태를 점검하고, 좀 더 관심을 기울여야 하며 정기적인 점검을 일반화시키는 것이 유용할 것이라고 생각된다.
질 높은 모바일 게임을 단시간에 개발하기 위해서 예전에 PC에서 인기 있었던 게임을 모바일용으로 재개발하는 경우가 많아지고 있다. 모바일의 플랫폼이 통일화되어 있지 않은 지금 PC의 게임을 모바일로 변환하는 작업을 플랫폼 별로 개별 개발을 하여야 하는 문제점을 갖고 있으며 이러한 중복되는 작업을 최소화하기 위해서 규정된 내용의 변환 테이블을 이용하여 자동으로 변환 작업이 가능하도록 하고자 한다. 아바타 변환기는 상의한 모바일 플랫폼에서 사용되는 프로그램 구조와 API로 구성된 변환 테이블을 가지며, 변환 테이블을 기준으로 변환하고자 하는 플랫폼에 동작하는 모바일 게임 프로그램을 재 생성해 낸다 이로 인하여 PC의 게임을 모바일 게임으로 변환하는 작업이 하나의 플랫폼으로 개발을 완료하면 다양한 플랫폼에서 서비스 가능하게 될 것이다
CRC (Cyclic Redundancy Codes)는 데이터 전송 시 오류 발생 유무를 검출하기 위한 하나의 방법으로, 정지궤도복합위성(GEO-KOMPSAT 2B) 개발에서는 정지궤도환경탑재체와 위성 간의 GRDDP (GOES-R Reliable Data Delivery Protocol)에 사용되고 있다. 본 논문에서는 CRC를 구현할 때 널리 사용하는 테이블 기반 CRC의 원리를 소개하고, 이를 기반으로 환경탑재체 개발에서 사용 중인 CRC8을 소프트웨어로 구현한 결과를 설명한다.
XML 문서 데이터를 데이터베이스에 저장할 때마다 관계형 데이터베이스에 XML 데이터를 파싱하여 그 요소를 각각의 적절한 테이블에 저장하는 방법은 언뜻 보기에는 가장 최적의 방법으로 보이지만 XML 운서 구조가 복잡해질수록 이 방법의 프로그램 로직은 복잡해지고 데이터 처리는 어려워진다. 그리고 계층이 깊은 복잡한 구조의 XML 문서일 경우 관계형 데이터베이스 테이블 구조로는 매핑이 불가능한 경우도 발생한다. 중첩된 구조의 복잡한 XML 데이터를 RDBMS에 저장할 경우 데이터 질의 시 여러 테이블에 걸친 복잡한 연산이 필요하고, XML 데이터의 입력, 수정, 삭제 시 모든 ROW에 걸어야 하는 LOCKING은 시스템의 성능을 떨어뜨릴 수 있다 또한 XML 문서 스키마가 어떻게 바뀌는 가에 따라서 새로 구성해야하는 복잡한 과정을 거칠 수도 있다는 것이다. 이 논문에서는 XML과 데이터베이스와의 공존이라는 측면에서 XML 문서의 관계형 데이터베이스 구조로의 동적 변환에 대하여 연구하고자 한다.
본 논문에서는 허프만 코딩의 기본 원리인 이진트리로부터 생성된 효율적인 일차원 검색테이블 구성과, 프로세싱 효율을 증가시키기 위한 수치연산 기법의 도입을 통하여 도출된 효율적인 허프만 디코딩 방법을 제시한다. 제안된 방법에서는 허프만 코드화 된 비트스트림으로부터 읽어 들인 비트 데이터를 직접 이진트리를 검색하기 위한 주소연산에 적용함으로써, 기존의 이진트리 검색을 위하여 수행되던 비교 및 분기문의 제거를 가능토록 하였다. 본 논문에서 제안하는 허프만 디코딩 기법은 기존의 비교 및 분기구분에 의하여 수행되던 허프만 디코딩 기법대비 30%이상의 검색속도 증가 및 이진트리 방식의 검색을 수행하기 위하여 필요로 하는 검색테이블에서 존재하던 데이터 및 노드간의 연결주소를 저장하기 위하여 사용되던 메모리 공간을 효율적으로 제거할 수 있는 일차원 검색테이블을 구성함으최써, 기존 방법대비 1/3의 메모리 공간만을 사용하도록 하였다. 제안된 허프만 디코딩 기법의 성능평가를 위하여 MPEG-2 AAC의 허프만 디코더에 적용한 결과 기존의 순차검색방법에 의한 디코딩 기법대비 198%의 성능향상 결과를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 복잡한 배경이나 조명 변화가 심한 영상에서도 피부영역을 정확하게 검출할 수 있는 피부영역 검출방법을 제안한다. 제안된 방법은 오프라인(off-line) 훈련과정과 온라인(on-line) 검출과정의 두 단계로 나누어진다. 훈련단계에서는 다양한 조명하에서 얻은 피부영상과 배경영상으로 구성된 훈련영상을 다차원의 열벡터로 표현하고 열벡터에 LDA(linear discriminant analysis)를 적용하여 선형변환된 특징벡터를 가지고 인덱싱 테이블을 생성한다. 검출단계에서는 카메라로 들어온 칼라영상을 여러 개의 조각영상으로 나누고 각각의 조각영상에 대하여 LDA를 적용하여 선형변환된 특징벡터를 구한다. 구해진 특징벡터를 미리 생성한 LDA 인덱싱 테이블에서 찾아 피부영역을 검출한다. 제안된 방법을 조명을 변화시킨 다양한 영상에 적용하여 실험한 결과 검출률이 상당히 우수함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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