본 논문에서는 센서 노드들이 트리(tree) 구조를 가지며 주기적인 트래픽을 전송하는 무선센서 네트워크에서 싱크 노드로 데이터를 효율적으로 전송하기 위한 스케줄링 알고리즘을 치안한다. 관련 연구[1]에서는 주기적인 트래픽을 효율적으로 전송하는 알고리즘을 제안하였으나, 트리구조가 깊어지고, 자식 노드들이 많아짐에 따라 에너지 소모가 증가하고, 데이터 처리율이 떨어지는 문제점을 보였다. 제안하는 알고리즘은 유휴 타임 슬롯(Time Slot)을 활용하고, 데이터를 중복되지 않게 전송함으로 효율적인 모니터링을 가능케 한다. 또한 유사 데이터에 대한 효율적인 전송 방안 및 긴급 데이터가 발생할 경우 EDP(Emergency Data Period)를 추가하여 전송대기시간을 줄이게 하는 방법도 제안하고자 한다. 성능 분석을 통하여 제안하는 알고리즘이 기존연구보다 더 높은 데이터 처리율을 보이고, 에너지 소모를 적게 함을 보였다.
전자문서의 안전한 전송과 법적인 시점확인을 위하여 안전하고. 효율적인 타임스탬프 방법이 요구된다. 된 논문은 H-이진트리에서 작성되는 타임스탬프 구조를 이용하여, 간단하고 효율적인 전자문서 패킷을 작성할 수 있는 프로토콜을 제안한다. 기존 전자서명에이용되고 있는 RSA 프로토콜은 비도면에서 취약하기 때문에, 강한 타임스탬프 구조가 요구된다. 이러한 문제점을 보완하기 위해서 이론적으로 트리구조를 갖는 형태이며 H-이진트리O(logn) 시간복잡도를 갖는, 전자문서에 대한 타임스탬프 프로토콜을 설계하고 기존의 프로토콜 방식과 비교 분석한다.
본 논문에서는 병렬프로그램을 효율적으로 수행하는데 필수적인 부하분산을 위한 기존 알고리즘의 부하분산 오버헤드를 최소화하기 위하여 이 알고리즘의 병렬화 방법을 제시한다. 병렬계산 모델로는 동적으로 변하는 트리구조를 들었으며 이러한 계산은 많은 응용분야에서 찾아볼 수 있다. 부하분산 알고리즘은 통신비용을 정해진 한도 이내로 유지하면서 프로세서간 계산부하를 최대한 균등하게 분산시키고자 시도한다. 이 알고리즘이 메쉬와 하이퍼큐브 구조에서 어떻게 병렬화 될 수 있는가를 상세히 보이고 각각의 경우에 대하여 시간상 복잡도를 분석하여 기존의 알고리즘보다 여러가지 오버헤드가 개선되었음을 증명한다.
최근 지하공간에서의 인적재난으로 인한 피해가 증가하고 있지만, 아직 국내에서는 지하공간 안전관리에 대한 규정 및 법규가 미약한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 지하다중이용시설의 안전관리 체계 구축방안을 제시한다. 이를 위해 사고 발생 시 많은 피해가 예상되는 지하도 상가를 대상으로 현행 법률의 문제점을 분석하고, 지하상가 소방시설에 대한 안전관리 체계를 설명한다. 이는 구축단계, 시설물, 안전설비와 그에 따른 항목을 트리구조로 구성해 지하공간의 특성을 고려할 수 있게 한 체계이다. 이 안전관리 체계가 완성됨으로써 흩어져 있는 지하공간에 대한 안전관리체계를 재정비 할 수 있을 것이다.
멀티미디어의 응용이 날로 빈번해지면서 유효한 데이터에 대한 저장과 전송의 기술에 아주 큰 수요가 나타났다. 많은 압축과 암호화를 결합한 방법들이 제기되어 왔지만 그들은 안전하지 못하거나 계산의 양이 너무 큰 단점이 있고 특히 모바일 기기에서의 무선통신에는 더욱더 부적합할 수밖에 없다. 본 논문에서는 새로운 해결책인 선택적 암호화를 제안한다. 본 논문에서는 quadtree와 zerotree에 기반 한 웨이블릿 압축 기법을 도입하여 압축된 데이터의 일부만을 암호화 하는 방법을 제안하였는데, 압축비율에 영향을 주지 않으면서 계산의 양을 줄임으로서 모바일 장치에서의 데이터 전송을 위하여 시간을 감소시키는 효과를 얻었다. 결론적으로 제안한 선택적 암호화 기법은 속도가 빠르고 안전하며 압축 성능을 감소시키지 않은 방법이라고 할 수 있다.
최근의 대용량 DEM 데이터는 실시간 렌더링을 하기엔 많은 양의 폴리곤을 필요로 한다. 사진 트리는 이러한 DEM 데이터를 실시간에 렌더링 하기 위해 지형 메쉬를 간략화하는데 널리 사용되는 자료구조이다. 트리구조는 재귀 연산 및 포인터 연산과 같이 GPU 에서 제공하지 않는 기능을 필요로 하기 때문에 일반적으로 CPU 상에서 구현되어 사용된다. GPU 에서 사진 트리 삼각화 기법을 사용하기 위해서 기존의 연구에서는 정점 프리미티브와 스트림 출력 단계를 이용하였다. 하지만 이 방법은 매 프레임 루트 노드부터 리프 노드까지 탐색을 하며 지형 메쉬를 새로 생성 해야하기 때문에 불필요한 연산이 많다. 제안하는 방법은 핑퐁 버퍼를 이용하여 이전 프레임에서 사용한 지형 메쉬를 다음 프레임에서 재활용하여 기존 GPU 기반 사진 트리 삼각화 기법을 가속화한다. 기존 방법이 매 프레임 사각형 패치를 세분화 하면서 지형 메쉬를 생성하는 대신 제안하는 방법은 이전 프레임에서 사용한 메쉬의 각 패치들을 병합하거나 세분화하는 방법을 사용한다. 따라서 본 방법은 GPU 기반 사진 트리 삼각화의 재귀 호출을 제거하여 연산량을 줄이고 매 프레임 CPU-GPU 간의 데이터 전송량도 효율적으로 줄여 기존의 방법을 효율적으로 가속화 한다.
최근 모바일 환경의 다양한 센서 정보를 이용한 상황인지 서비스가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 모바일 및 웨어러블 센서 데이터를 사용해 다양한 맥락에서 나타날 수 있는 사용자의 식사상황을 효과적으로 인식할 수 있는 확률모델을 제안한다. 식사행위와 관련된 상황들을 체계적으로 모델링하기 위해 행위이론의 4가지 행위 요소 및 육하원칙의 5가지 구성 요소들을 모바일 및 웨어러블의 저수준 센서 데이터로 추론 가능한 범위에 맞게 통합하여 인식모델을 구축하고, 트리구조의 베이지안 네트워크 모델링 방식을 사용하여 인식의 경량화를 시도하였다. 제안하는 시스템의 유용성을 입증하기 위하여 1주일간 다양한 배경의 4명 사용자로부터 식사상황 및 일상생활에 대한 383분의 데이터를 수집하였다. 실험결과 기존의 대표적인 분류기들과 비교하여 상대적으로 우수한 인식률(93.21%)이 도출되는 것을 확인하였다. 또한 실제 시나리오를 통한 내부 분석을 수행하여 인식에 사용되는 각 요소들의 유용성을 검증하였다.
최근 30년간 경제적, 사회적 및 군사적인 목적으로 국내에 많은 지하구조물의 건설이 수행되었다. 그 결과 지질조사, 실험실 및 현장시험, 계측 등을 통하여 많은 양의 자료가 얻어졌으나 지금가지 이 귀중한 자료들은 체계적으로 축적되지 못하였고 활용되지도 못하였다. 이는 막대한 돈과 시간의 낭비라 할 수 있다. 본 연구에서는 Microsoft Access 97을 개발 도구로 하여 지하 구조물의 건설중에 얻어진 자료를 효과적으로 저장 및 운용할 수 있는 데이터베이스인 GeoINFO를 개발하였다. GeoINFO는 주요 지반 구조물인 터널, 지하저장시설 및 사면의 구축 시 얻어진 자료의 저장 및 운용에 유용하도록 구성되어 있으며 자료 입력을 위해서는 다층의 트리 (tree)군조를, 자료의 검색을 위해서는 Visual Basic을 활용한 고유의 검색 시스템을 갖추고 있다.
전자상거래에서 중요한 지불 수단으로서 전자화폐 시스템이 있는데 전자화폐의 요구사항에는 독립성, 양도성, 분할성 등이 있다. 이는 컨텐츠에도 동일한 요구사항으로써 컨텐츠를 제공하는 데 있어 DRM에서 필요한 요구사항이 된다. 전자화폐의 요구사항이 컨텐츠 요구사항으로 이관될 수 있는 것은 컨텐츠 자체가 금전적 개념으로 볼 수 있기 때문이다. 컨텐츠에 대한 복제 및 복사, 익명 사용자의 접근 등 여러 관계에서 동일하게 적용시킬 수 있다. 본 논문에서는 전자화폐와 컨텐츠에 대해 동일한 가치로 두고, 전자화폐의 요구사항과 DRM의 요구사항을 살펴본 뒤 이를 통해 전자화폐의 개념을 적용하여 DRM 모델을 제시하고자 한다. 본 논문에서 사용되는 개념은 계층적 트리구조를 이용하여 복사 사용 권한을 두었으며 익명 사용자를 위해 컨텐츠에 대한 익명성과 사용자에 대한 익명성을 부여하였다. 마지막으로 제안된 여러 가지 방식들을 살펴보고 비교, 분석해 본다.
R-tree는 공간 데이터베이스 분야에서 가장 널리 쓰이는 색인 구조이며 다양한 변형된 기법들이 제안되었다. 이 기법들 중 Hilbert R-tree는 공간 채움 곡선인 Hilbert 곡선을 이용해서 대용량의 데이터를 고비용의 분할 과정 없이 R-tree를 구성하는 기법이다. 하지만 기존의 CPU기반의 Hilbert R-tree는 대용량의 데이터를 처리할 때는 순차적인 접근으로 발생되는 고비용의 전처리 비용과 느린 구축시간으로 실제 응용에 적용되기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 GPU를 이용해서 데이터의 Hilbert 매핑을 병렬화 하고 이를 통해서 최종적으로 GPU의 메모리에 Hilbert R-tree의 벌크로딩을 고속화하는 기법을 제안한다. GPU기반의 Hilbert R-tree는 inversed-cell 기법과 트리구조 패킹의 병렬화 기법을 통해서 벌크로딩의 성능을 향상시켰다. 실험 결과에서는 기존의 CPU 기반의 벌크로딩에 비해 최대 45배의 성능향상을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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