국내 무선 네트워크 환경은 사용자의 서비스 요구 수용과 시장 성장으로 인해 빠르게 변화하고 있다. 이에 따라 무선 구간에서 TCP(transmission control protocol)를 이용한 신뢰성 있는 데이터 전송도 늘어날 전망이다. TCP는 유선 네트워크에서 사용함을 가정으로 만들어졌기 때문에 무선에서 발생할 수 있는 비 혼잡 손실에 의해 많은 성능 저하를 겪을 수 있다. 특히 RTO(retransmission timeout)은 TCP의 성능에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는 송신단에서 fast recovery과정 중에 발생한 패킷 손실을 빠르게 감지하여 RTO없이 복구함으로써 성능저하를 줄일 수 있는 DAC$^{+}$(Duplicate Acknowledgement Counting)와 EFR(Extended Fast Recovery)을 제안한다. 제안 알고리듬을 TCP NewReno와 비교했을 때 정상 상태에서 fast recovery 확률이 높고, 이에 따른 RTO 감소로 인해 response time이 줄어드는 것을 확인할 수 있다.
실제적으로, 현재의 교통사고 검지시스템은 주로 교차로에서의 영상정보와 디지털 영상처리기술에만 거의 의존하고 있기 때문에 교차로에서의 혼잡한 상황하에서는 정확한 판별의 제한이 잔존하고 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문은 교차로에서의 교통사고 자동검지율의 향상을 위해 검토되어야 할 사고음의 음향특성을 분석함으로써 현재 기술수준과 실현가능성을 가늠해 보는 것을 목적으로 한다. 교차로 주변에 차량의 소통이 거의 없을 때는 자동차사고 스키드음은 1[KHz]$\sim$3[KHz] 대역에서 특정패턴을 보였다. 또한, 차량 충돌음의 주파수 대역은 500[Hz]이하에서 사고가 발생하지 않은 시점보다 높은 30[dB] 이상의 음압차이를 보였다.
최근 톨게이트의 자동요금징수시스템 (ETC, Electronic Toll Collection System), 버스안내시스템, 주차관리 시스템 등 다양한 분야에서 근거리 무선통신 (DSRC, Dedicated Short Range Communication) 기술이 활용되고 있다. 본 논문에서는 이를 활용한 교통정보시스템을 설계하였다. 기존 차량감지기를 이용한 지점검지 기반의 교통정보시스템이 수집과 제공이 별도로 운영되는 시스템인 반면, 근거리무선통신을 이용한 구간검지 기반의 교통정보시스템은 기지국과 차량 단말기간 통신을 통하여 교통정보 수집 및 제공이 가능하다. 차량감지기가 지점정보를 구간교통정보로 가공하기 때문에 지점 통과속도가 구간평균속도로 변환되는 과정에서 혼잡 상황의 속도가 높게 나타난다. 소통상태가 악화되었을 경우, 차량감지기가 근거리 무선통신에 비해 통행속도가 높게 나타난다. 특히, 근거리 무선통신을 이용한 교통정보시스템의 통행속도의 데이터별 편차가 크게 감소하였고, 돌발상황 검지 및 교통상황을 신속하게 파악할 수 있는 것으로 분석되었다.
반응적 Ad hoc 라우팅인 AODV의 경로관리는 노드 이동, 노드 혼잡 등의 원인으로 지정시간 내에 응답을 하지 못할 경우 경로 단절을 감지한 뒤 경로복구 과정을 수행한다. 그러나 이러한 경로관리 방법은 능동적이지 못하여 단절 후 경로 재 설정까지 시간 지연이 발생하기 때문에 신속한 경로 복구에 어려움이 있다. 본 논문에서는 기존 AODV에 대한 추가적인 제어 패킷을 발생시키지 않고 경로를 구성하고 있는 이웃노드 Hello 패킷의 수신 시간차를 이용하여 경로 불안정을 예측, Expanding Ring Search 알고리즘을 활용한 효율적인 경로관리 기법을 제시한다.
현재의 교통사고 검지시스템은 주로 대도시의 혼잡한 교차로의 교통사고를 감지하기 위한 시스템 개발에 초점이 맞추어져 있으며 주로 교차로에서의 영상정보와 디지털 영상처리기술에만 의존하고 있기 때문에 교차로에서의 혼잡한 상황에서는 정확한 판별의 제한이 잔존하고 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문은 교차로에서의 교통사고 자동검지율의 향상을 위해 검토되어야 할 사고음의 음향특성을 분석함으로써 현재 기술수준과 실현가능성을 가늠해 보는 것을 목적으로 한다. 교차로에서 차량의 사고가 발생할 때, 충돌음의 주파수 대역은 500[Hz] 이하에서 사고가 발생하지 않은 시점보다 높은 30[dB] 이상의 음압차이를 보였다. 또한, 교차로 주변에 차량의 소통이 거의 없을 때 자동차사고 스키드음은 $1[kHz]{\sim}3[kHz}$ 대역에서 특정패턴을 보였다.
인터넷에서 널리 사용되고 있는 수송 계층 프로토콜인 TCP(transmission control protocol)의 혼잡제어(congestion control) 기능은 손실된 패킷을 감지하고 복구하기 위한 손실 복구(loss recovery) 과정을 포함한다. 손실 복구 과정은 fast retransmit와 fast recovery 두 개의 알고리듬으로 이루어지는데 불필요한 재전송 타임아웃을 방지하기 위한 많은 연구가 이루어져 왔다. 그 결과로 최근에는 선택 승인(selective acknowledgement) 옵션과 제한 전송(limited transmit) 기법이 제안되어 IETF (Internet Engineering Task Force)의 표준 문서로 채택되었다. 최근에는 재전송된 패킷이 다시 손실되는 경우 발생하는 타임아웃을 방지하기 위한 재전송 손실 복구(lost retransmission detection)를 위한 방법이 제시되었다. 그러나 아직 재전송 손실 복구 기능의 TCP 혼잡 윈도우의 가장 기본적인 동작 원칙인 AIMD (additive increase multiplicative decrease) 측면에서의 분석이 되어 있지 않은 상태이다. 따라서 본 논문에서는 이를 고려한 재전송 손실 복구 알고리듬의 동작을 시뮬레이션을 통해 평가한다.
무선 전송 기술이 발전함에 따라 현재 유선 네트워크에서 주로 동작하는 인터넷은 무선 환경으로 확장되어 가고 있다. 인터넷의 주요 수송 계층 프로토콜인 TCP(transmission control protocol)는 신뢰성이 높은 유선 네트워크상에서 동작한다는 가정 하에 설계되고 개발되었다. 그러나 무선 환경에서는 패킷 손실이 망의 혼잡(network congestion)에 의해서뿐만 아니라 전송 과정에서의 물리적인 현상에 의한 에러에 의해 발생할 수 있고, 이로 인해 발생하는 비 흔잡 패킷 손실(non-congestion packet loss)에 의해서 TCP의 성능은 크게 저하될 수 있다. 전반적인 TCP의 처리율(throughput)은 재전송 타임아웃(retransmission timeout)의 발생 빈도에 의해 큰 영향을 받기 때문에 이를 해결하기 위한 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 재전송된 패킷 손실(lost retransmission)로 인한 재전송 타임아웃은 여전히 해결되지 못한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 재전송 손실을 감지하고 이를 복구할 수 있는 간단한 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬의 성능을 분석하기 위해서 무선 환경에서 발생하는 두 가지 형태의 패킷손실 모델에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과를 통해서 제안된 알고리듬이 손실 복구 차원에서 TCP의 성능을 상당히 향상시킴을 보인다.
인공 지능이 발전함에 따라 예측 시스템은 우리의 삶에 필수적인 기술 중 하나로 자리를 잡았다. 이러한 기술의 성장에도 불구하고, 21세기 사거리 교통 체증은 계속해서 문제 되어 왔다. 본 논문에서는 Conv-LSTM(: Convolutional-Long Short-Term Memory) 알고리즘을 이용한 사거리 교통 체증 예측 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 교통 체증이 발생하는 사거리에 시간대별 교통 정보를 학습한 데이터를 모델링 한다. 시간의 흐름에 따라 기록된 교통량 데이터로 교통 체증을 예측하며. 예측된 결과를 기반으로 사거리 교통 신호를 제어하고, 일정한 교통량으로 유지한다. VDS(: Vehicle Detection System)센서를 활용하여 도로 혼잡도 데이터를 정의하고, 교통을 원활하게 하기 위하여 각각의 교차로를 Conv-LSTM 알고리즘기반 네트워크 시스템으로 구성하였다.
UAV는 군사용을 처음 시작으로 근래에 취미용 드론의 급격한 성장과 더불어 최근 기후변화, 교통혼잡, 범죄 예방 등 여러 사회 문제 해결을 위한 드론의 필요성이 증가함에 따라 건설, 교통, 농업, 에너지, 엔터테인먼트 등 다양한 산업과 여러 사회 서비스로 그 필요성이 확대되고 있다. 본 연구는 이러한 사회적 흐름에 따라 인공지능 기술을 통한 드론의 활용성을 확대하고 GPS 수신이 안 되는 환경에서 딥러닝 객체 탐지 모델을 활용한 자율 착륙을 연구를 목표로 한다. GPS 신호는 실내와 같은 환경 혹은 지하, 교량 아래, 산속 등과 같은 곳에서는 수신이 어렵다. 이를 극복하고자 GPS 신호수신이 어려운 지역에서 GPS 수신기를 통해 받는 위치 정보 대신 드론에 장착된 카메라를 통해 전달받는 영상에서 착륙할 지점을 인식하고 카메라를 통해 받는 영상 정보만 이용하여 목표지점으로 하강하는 방식으로 자율 착륙을 유도한다. 딥러닝 중 경량화 모델을 활용하여 소형 드론에서 실시간으로 착륙 지점을 감지하기 위해 최적화 과정을 진행해 실시간 자율 착륙이 가능하게 하였다. 본 연구를 통해 드론의 착륙에 있어 GPS 수신기와 사람의 조종에 대한 의존도를 낮출 수 있을 것으로 기대한다.
지난 몇 년간, 링크 플러딩 공격이라는 새로운 형태의 분산 서비스 공격 (DDoS) 이 제안되었다. 링크 플러딩 공격은 기존 DDoS 공격과는 다르게 선택적으로 라우터 간 코어 링크를 혼잡 시킴으로써 보다 넓은 범위에 지대한 영향을 끼친다는 점에서 큰 차이가 있다. 기존 네트워크 구조에서는 링크 플러딩 공격을 완화하는 것이 어려운데, 이는 공격자가 traceroute를 이용하여 취약한 링크를 사전에 파악하고 링크맵을 구축할 수 있는 원인에 기인한다. 기존에 링크 플러딩 공격을 감지하여 대응하기 위한 여러 연구가 제안되었으나 이들은 모두 목표 링크에 실제 공격이 발생한 직후에 이를 완화하는, 즉 사후 조치를 한다는 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 링크 플러딩 공격 시나리오에서 공격자가 링크맵을 구축할 수 있다는 점에 주목하고 이를 사전에 방지하고자 하는 접근법을 제안한다. 소프트웨어 정의 네트워크의 장점을 활용하여 취약한 링크를 사전에 파악하고, 주변에 허니팟을 배치함으로써 중요한 링크를 공격자로부터 은닉하는 시스템인 SDHoneyNet을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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