레이다 신호처리를 포함하여 무선통신시스템의 성능향상을 위한 수신신호의 도래방향 추정기술 중 MUSIC과 ESPRIT와 같은 방법들은 수신신호 벡터로부터 얻어진 상관행렬의 고유치 분해론 통하여 도래방향을 정도 높게 추정할 수 있는 초고분해 알고리즘들로 잘 이용되어 왔다 그러나, 이러한 방법들은 계산적인 복잡성으로 인하여 실시간 처리에 장애가 되어 왔으며, 어레이 안테나의 물리적인 결함에 대한 보정을 요구한다. 이에 대한 해결방법으로서 신경망 모델을 이용한 도래방향 추정방법들이 연구되어 왔으나, 복수의 신호가 존재할 경우 신경망 모델에 대한 대규모 학습량을 요구하고, 실시간 처리가능성에 대한 명확한 해론 제공하지 못한다. 본 연구에서는 상호결합형 신경망 모델을 이용하여 도래방향을 추정하기 위한 방법을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 실시간 처리가능성을 논한다. 제안된 방법은 대규모 학습을 요구하지 않는다. 즉, 도래방향을 추정하기 전에 상호결합계수를 신경망에 할당할 뿐이다.
본 논문은 디지털 저작권 관리를 위한 효율적인 H.264/AVC 비디오 스크램블링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 H.264 동영상 압축 방법에서 엔트로피 부호화에서 사용되는 레벨 및 suffix와 움직임 예측에서 사용되는 MVD에 스크램블링 방법을 적용하는 것이다. 다른 논문들에서 제안된 방법들은 데이터의 압축 효율을 감소시키거나 많은 연산량으로 인해 실시간 처리가 불가능하다는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 스크램블링/디스크램블링 방법은 다른 논문에서 제안한 방식들의 문제점을 개선시켜 복원된 영상에 왜곡을 일으키지 않을 뿐만 아니라 압축 효율을 원래의 압축 방법 그대로 유지한다. H.264 레퍼런스 프로그램을 이용한 실험을 통해 제안하는 방법의 성능 및 동작을 검증하였으며, USB동글을 이용하여 제안하는 스크램블링/디스크램블링 방식을 H.264 비디오 압축에 적용할 수 있는 동영상 재생 시스템을 구현하였다.
BCI 기술은 생체신호인 뇌파를 수집하여 신호처리를 거친 후 실질적인 기기제어 및 통신 시스템 등을 제어하는 시스템 관련 기술이다. BCI 시스템 구현을 위해서는 뇌파의 특성을 실시간으로 분석하여 학습 시키고 학습된 뇌파의 특성을 적용하는 단계가 요구된다. 본 논문에서는 EEG 데이터를 효율적으로 분석하기 위해 점진적으로 갱신되는 주성분 분석을 이용하여 왼손/오른손 동작에 영향을 미치는 EEG 신호의 특징을 찾고, 이를 반영하여 데이터의 차원을 축소한다. 입력 자료의 특징을 충분히 포함하면서 낮은 차원을 가지는 데이터를 이용한다면 분류를 위한 계산량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 불필요한 특징을 제거함으로써 분류 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 점진적으로 갱신되는 주성분 분석을 이용하여 데이터의 차원을 축소하고 이에 대한 효율성을 검증하기 위해 K-NN분류기를 이용하여 분류 정확도 측정을 수행하였다. 그 결과 주성분 분석을 이용하여 특징을 추출하고 분류율을 측정한 경우보다 평균 5% 높은 분류 정확율을 보였다.
인터넷을 이용한 콘텐츠 공유를 보다 효율적으로 구현하기 위하여 P2P, CDN, CCN과 같은 다양한 네트워크 기술들이 개발되었다. 이러한 기술들은 공통적으로 콘텐츠 배포자에게 집중되는 콘텐츠 요청 패킷을 네트워크에 분산된 다수의 노드들/호스트들이 처리하도록 설계되어, 네트워크 병목 현상을 해결하고 콘텐츠 배포 시스템이나 네트워크 상태와 상관없이 지속적으로 콘텐츠를 배포할 수 있는 장점을 갖고 있다. 그러나 분산된 노드/호스트로부터 콘텐츠를 전송 받는 경우, 사용자가 실제 콘텐츠 전송 노드/호스트를 식별/인증할 수 없기 때문에 공격자 개입 및 악의적인 콘텐츠 변경을 통한 다양한 해킹 공격에 취약하다. 그러므로 분산 노드/호스트를 이용한 네트워킹 기술의 경우, 콘텐츠 인증 기술은 핵심 기술 요소들 중 하나이다. 본 논문에서는 CCN에 적용된 콘텐츠 인증 기술인 MHT 기반의 콘텐츠 인증 기법을 소개하고, MTH의 인증 정보 중복 전송 문제를 해결하고 전송량을 개선하기 위하여 인증 경로 계층 값을 최소화하는 방안을 제안한다. 또한, 기존 기술들과의 성능 비교를 통하여 개선안의 성능을 평가한다.
한국과학기술정보연구원은 대용량 데이터를 초고속으로 생산·처리·활용할 수 있는 국가슈퍼컴퓨팅시스템을 구축·운영하여 사용자(대학, 연구소, 정부 및 산하기관, 기업체 등)에게 HPC(High Performance Computing) 서비스를 제공하고 있다. 2019년 1월 1일 공식 서비스를 개시한 국가슈퍼컴퓨터 누리온은 한국과학기술정보연구원에서 5번째로 구축한 시스템으로 이론성능 25.7 페타플롭스를 갖는다. 시스템 운영자나 사용자의 관점에서 슈퍼컴퓨터의 사용 방법과 운영 방식을 이해하는 것은 매우 중요하다. 이를 이해하는 작업은 네트워크 트래픽을 모니터링하고 분석하는 것에서 시작된다. 본 논문에서는 누리온 시스템과 슈퍼컴퓨팅서비스 네트워크 및 보안 구성에 대하여 간략히 소개한다. 그리고 슈퍼컴퓨팅서비스 현황을 실시간으로 확인하기 위한 모니터링 체계를 기술하고 서비스를 시작하고 11개월(2019년 1월~11월) 동안 수집된 슈퍼컴퓨팅서비스 네트워크의 인바운드 및 아웃바운드 트래픽과 비정상행위(공격) 탐지 IP 개수에 대한 시계열 및 상관관계 분석을 수행한다.
본 논문은 대용량 더블컨버젼 방식 $30^{\sim}500[KVA]$ 무정전전원공급장치 UPS(Uninterruptible Power Supply)의 고장발생유형과 출력정지현상의 원인을 살펴보고, 부하 측면에서 전원공급의 신뢰성을 높일 수 있는 고장 검출방식을 제안한다. 인버터 출력의 전원품질을 검출하여 이상으로 판단 시 바이패스 시키는 방식의 기존 UPS 제어방식의 경우, 만일 내부(전력변환소자, 컨트롤러, CPU)소손이 발생되는 경우에는 부하전원 공급이 중단되는 현상이 발생되었고 이를 실험파형과 장비 운용결과를 통하여 증명하였다. 본 논문은 이러한 사고의 경우에도 출력전원의 공급에는 문제가 없도록 하기 위하여 기존 UPS의 제어시스템과는 별도로 독립적으로 고장검출장치, 바이패스 제어장치, 3중전원공급장치를 구축한 상태에서, 고장검출위치를 최종출력스위치 전단으로 변경하고, 고장판단 기준값을 기존 UPS제어시스템과 충돌이 없도록 변경하고, 사고확산을 차단할 수 있는 장치를 하였다. 이 시스템을 통신전원공급용 UPS 242대에 적용한 결과 2006년 이후 2년간 서비스장애가 발생되지 않았다.
근래의 무선망 및 인터넷의 초고속화에 따라 풍부한 멀티미디어에 대한 사용자의 요구가 증대되고 있으며, 이동 통신의 활성화 및 DMB(Digital Media Broadcasting)와 같은 통방융합 서비스의 등장으로 여러 네트워크 망을 통해 다양한 성능을 가진 단말로의 멀티미디어 서비스가 이루어지고 있다. 이러한 환경 변화에 따라 비트율을 줄이기 위한 비디오 압축 부호화 기술뿐만 아니라 시변의 전송 조건, 전송망 특성, 다양한 단말 성능, 사용자 선호도 등에 대한 비디오의 적응 기술에 관심이 모아졌으며, 그 결과 ISO/IEC MPEG(Moving Picture Experts Group) 및 ITU-T VCEG(Video Coding Experts Group)의 JVT(Joint Video Team)에서는 비디오 부호화의 스케일러빌러티(scalbility)를 제공하기 위한 SVC(Scalable Video Coding) 표준화를 진행하였다. 본 논문에서는 공간/시간/화질적 스케일러빌러티를 지원하기 위한 SVC의 대표적 표준 기술들에 대해 설명하고, 기존의 단일 계층(single layer) 부호화 방식과 비교하여 SVC의 부가 비트 요구량 및 부호화 효율에 대해 성능 평가를 하였다.
레이더 신호처리론 포함하여 무선통신 시스템의 성능향상을 위한 수신신호의 도래방향 추정기술 중, MUSIC과 ESPRIT와 같은 방법들은 수신신호 벡터로부터 얻어진 상관행렬의 고유치 분해를 통하여 도래방향을 정도 높게 추정할 수 있는 초고분해 알고리즘들로 잘 이용되어 왔다. 그러나, 이러한 방법들은 계산의 복잡성으로 인하여 실시간 처리에 장애가 되어 왔으며, 어레이 안테나의 물리적인 결함에 대한 보정을 요구한다. 이에 대한 해결방법으로서 신경망 모델을 이용한 도래방향 추정방법들이 연구되어 왔으나, 복수의 신호가 존재할 경우 신경망 모델에 대한 대규모 학습량을 요구하고, 실시간 처리가능성에 대한 명확한 해를 제공하지 못한다. 본 연구에서는 상호결합형 신경망 모델을 이용하여 도래방향을 추정하기 위한 방법을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 실시간 처리가능성을 보여주었으며, 제안된 방법이 MUSIC 보다 더 좋은 추정치를 제공한다. 게다가, 제안된 방법은 대규모 학습을 요구하지 않는다. 즉, 도래방향을 추정하기 전에 상호결합계수를 신경망에 할당할 뿐이다.
클러스터와 같은 네트워크 컴퓨팅 환경에서는 신속하고 신뢰성이 보장되는 데이타 전송이 요구된다. 일반적으로 신뢰성을 보장하기 위해서 사용되는 전송 프로토콜은 TCP이다. TCP는 신뢰성을 보장하기 위해서 혼잡 제어, 흐름 제어, 재전송 둥을 수행한다. 본 논문은 클러스터의 하부 네트워크로서 많이 사용되는 Myrinet을 분석한 결과, 네트워크 혼잡으로 인한 패킷 손실이 Myrinet에서는 발생하지 않음을 새롭게 보인다. 또한 Myrinet에서는 패킷의 순서 뒤바뀜과 손실이 발생하지 않음을 확인한다. 따라서 TCP의 혼잡 제어, 패킷 순서화, 재전송 등과 같은 신뢰성을 위한 기법들은 불필요한 오버헤드를 발생시킨다. 본 논문은 Myrinet에서 신뢰성을 보장하기 위한 최소한의 기능이 흐름 제어임을 보이고, TCP보다 오버헤드가 적은 UDP에 흐름 제어만을 구현한 RUM(Reliable UDP on Myrinet)을 제안한다. 성능 측정결과, RUM은 신뢰성을 보장함과 동시에, TCP보다 최대 45% 높은 처리량을 보이며 UDP와 비슷한 낮은 단방향 지연시간을 가짐을 알 수 있다.
최근 멀티미디어 기술의 발달과 더불어 3차원 영상에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이 중 다시점 영상은 사실감 넘치는 화면을 사용자에게 제공하지만, 대역폭의 급격한 증가는 풀어야 할 주요 문제이다. 본 논문은 부호화 과정의 복잡도와 시간 소요를 줄일 수 있는 빠른 예측모드 결정 알고리즘을 제안한다. 이것은 빠르게 움직이는 전경 객체를 효과적으로 구분할 수 있는 객체 분할을 기반으로 한다. 빠른 움직임을 가진 전경 객체가 시점 방향 예측 모드로 부호화 될 가능성이 더 높기 때문에 움직임 보상 과정을 사전에 제한할 수 있다. 제안한 기법을 적용한 결과, 기존의 부호화 과정과 비교하여 화질의 큰 저하 없이 평균 45% 연산량이 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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