현재 모바일 환경에서 다양한 자료 동기화 프로토콜 및 솔루션이 개발되었지만 이들 간의 상호호환성은 보장되고 있지 않은 실정이어서 관리의 어려움이 따르고 있다. 이에 본 연구팀은 통합된 자료 동기화 서버를 운용하기 위한 방안으로 서로 다른 자료 동기화 프로토콜 기반의 동기화 메시지 또는 자료를 통일된 형식으로 변환하기 위한 스탠드 얼론 (Stand alone) 자료 동기화 게이트웨이와 임베디드 자료 동기화 게이트웨이를 개발하였다. 하지만 두 게이트웨이는 규모의 확장성 (Scalability)과 자료 변환 성능 측면에서 상반된 장단점을 가지므로 두 게이트웨이의 성능을 비교/분석하여 전체 자료 동기화 시스템의 특성에 따라 상대적으로 효율적인 게이트웨이를 선택 운용하여야 할 필요성이 발생하였다. 게이트웨이 시스템의 특성상 성능 평가를 위해서는 다수의 모바일 단말기를 운용하여야 한다는 어려움이 있으므로 본 논문에서는 성능 분석을 위한 시뮬레이션 모델을 설계하였다. 시뮬레이션 모델을 통해 전체 단말기의 수와 동기화 요청 빈도에 따른 두 게이트웨이의 성능의 팔꿈치 지점을 파악할 수 있을 것이며, 이를 통해 각 자료 동기화 시스템 별 적합한 게이트웨이를 선택 운용하는데 도움이 될 것이다. 또한 병목현상이 발생하는 팔꿈치 지점을 개선함으로써, 전체 자료 동기화 시스템의 성능 향상에도 기여할 수 있을 것이다.
최근 모바일 단말기 제조사들이 자료동기화를 위한 솔루션을 제공하고 있지만 각 업체들은 특화된 자료동기화 방법을 사용하기 때문에 이기종간 데이터의 호환성을 보장할 수 없다. 이를 위하여 상호 다른 자료동기화 데이터 형식을 통일된 데이터 형식으로 변환해주는 게이트웨이가 필요하다. 기존의 고정식 자료동기화 게이트웨이는 다수의 단말기들이 동시에 자료동기화를 요청할 경우 병목현상과 수신한 메시지를 변환하는 과정에서 보안상 취약점이라는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 모바일 단말기에 탑재되는 임베디드 방식의 자료 동기화 게이트웨이를 제안한다. 임베디드 자료동기화 게이트웨이는 각 단말기에서 데이터를 변환하고 동기화 요청을 처리하므로 게이트웨이의 병목 현상 및 보안 문제를 해결할 수 있다. 개발한 시스템에 의하면 게이트웨이가 정상적으로 동작하며 동기화에 따른 병목현상이 심하지 않았다.
스마트폰은 타인과의 소통을 용이하게 하고 생활을 편리하게 해준다는 이점이 있으며 널리 보편화되었다. 스마트폰의 시스템 로그에는 사용자의 행위와 관련된 여러 가지 데이터가 저장된다. 시스템 로그 중 비휘발성 로그는 전원을 종료하더라도 스마트폰에 계속 남으므로 이를 분석하면 범죄적 흔적을 찾을 수 있다. 화웨이는 2015년 이후로 판매대수가 점점 증가하고 있으며 3년 만에 세계 2위를 기록하는 등의 빠른 성장을 이루고 있다. 많은 사용자가 화웨이 스마트폰을 이용한다는 것은 그만큼 화웨이 스마트폰이 범죄수사의 흔적을 파악하는데 사용될 가능성이 크다는 것을 의미하므로 화웨이 스마트폰의 시스템 로그에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 포렌식 관점에서 의미 있는 화웨이 스마트폰 시스템 로그들을 선별하여 분석한다. 또한 로그들을 포렌식 수사 관점에서 활용할 수 있는 방안에 대해 제시한다.
시계열 자료들을 분석하고자 하는 경우 자료가 정상성(stationarity)을 만족하는 경우는 드물다. 특히 계절성을 제거한 자료들에서는 정량화하기 어려운 주기성이 많이 관찰된다. 즉, 어떤 특정지역에서 나타나는 현상이 다른 기상 현상에 영향을 미칠 것은 자명한 일이나 그 관련성이 선형(linearity)일 가능성은 극히 드물다. 따라서 그들 사이의 관련성이 선형성에 근거한 지표들로 정량화되어야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다양한 방법이 사용되며 그중에서 웨이블릿 분석을 통해 본 연구를 진행하였다. 웨이블릿 변환(wavelet transforms)은 특수한 함수의 집합으로 구성되어 기존 웨이블릿 신호의 분석을 위해 사용되는 방법이다. 이 변환은 푸리에 변환에서 변형된 방법으로 특정한 기저 함수(base function)를 이용하여 기존의 시계열 자료를 주파수로 바꾸는 변환이다. 웨이블릿 변환에서 기저 함수를 모 웨이블릿이라고 하며 이를 천이, 확대 및 축소 과정을 통해 주파수를 구성한다. 웨이블릿 분석은 모 웨이블릿을 분해하고 재결합하여 시계열 분석을 할 수 있다. 모 웨이블릿 함수에는 Haar, Daubechies, Coiflets, Symlets, Morlet, Mexican Hat, Meyer 등의 여러 가지 종류의 모 웨이블릿 함수가 있으며 모 웨이블릿이 달라지면 결과가 다르게 나타난다. 기존에는 Morlet 웨이블릿을 주로 이용하여 주파수분석에 사용하여 결과를 도출하였다. 그리고 시계열 자료는 크게 백색잡음(White Noise), 장기기억(Long Term Memory), 단기기억(Short Term Memory)으로 나뉜다. 각 시계열 자료의 종류에 따라 임의의 시계열 자료를 산정하여 그에 따른 웨이블릿 분석을 통해 모 웨이블릿의 특성을 도출하였다. 본 연구에서는 웨이블릿 분석을 통해 시계열 자료의 최적 모 웨이블릿을 결정하고자 남방진동지수(SOI), 북극진동지수(AOI)의 자료를 이용하여 웨이블릿 분석을 시도하였다. 웨이블릿 분석은 모 웨이블릿에 따라 달라지는 결과를 토대로 분석하였으며 이를 정상성과 지속성에 따라 분류된 시계열에 적용하여 최적 모 웨이블릿을 결정하고자 하였다. 본 연구에서는 임의의 시계열 자료에서 설정한 최적의 모 웨이블릿을 AOI와 SOI와 같은 실제 시계열 자료에 대입하여 분석을 진행하였다. 본 연구에서는 시계열 자료의 종류를 구분하고 자료의 특성에 따라 가장 적합한 모 웨이블릿을 구하고자 하였다.
이동 애드 혹 네트워크(Mobile Ad Hoc Network; MANET)는 인프라 없이 빠른 구성이 가능한 네트워크이다. 하지만, 긴급 상황과 같은 특수한 경우가 아닌 일상생활에서 사용 가능한 네트워크로 발전하기 위해서는 MANET과 인터넷의 연결이 꼭 필요하다. 인터넷 노드와 MANET 노드 간의 통신을 가능하게 만드는 것은 인터넷과 MANET을 중계하는 인터넷 게이트웨이를 통해서 이다. 고장 감내(fault tolerance)를 지원하고 대역폭을 늘리기 위해 다중 인터넷 게이트웨이들을 MANET에 배치하여 사용할 수 있다. 다중 게이트웨이들 간의 부하를 잘 분배한다면 네트워크 성능 향상을 얻을 수 있으므로, MANET 내에 여러 개의 인터넷 게이트웨이가 존재할 경우 이들 간의 부하 균등화는 중요한 이슈이다. 본 연구에서는 노드들의 이동이 빈번하고 인터넷 게이트웨이들이 고정되어 있는 MANET 환경에서의 부하 균등화 인터넷 게이트웨이 발견 기법들을 제안한다. 기존에 제안된 부하 균등화 기법들로 Shortest Path (SP), Minimum Load Index(MLI), Running Variance Metric (RVM) 기법들을 소개하고 각 기법들에 대한 시뮬레이션 결과를 제공한다. 시뮬레이션을 통해 이들 기법을 분석하여 문제점을 찾아내고 이를 수정 및 보완하여 새로운 기법들을 제안하며, 새로운 기법들의 성능이 기존 기법들에 비하여 향상되었음을 보인다.
이동 애드혹 네트워크(Mobile Ad Hoc Network: MANET)는 유선 인프라 없이 구축된 무선 네트워크로 멀티 홉 통신을 수행할 수 있다. 인터넷 노드와 통신하고자 하는 MANET 노드에게 인터넷 연결을 가능하게 하는 방법이 요구되며 인터넷 연결은 인터넷과 MANET을 중계하는 인터넷 게이트웨이를 통해 지원된다. 게이트웨이들 간의 부하를 잘 분배한다면 네트워크 성능 향상을 얻을 수 있으므로, MANET 내에 여러 개의 인터넷 게이트웨이가 존재할 경우 이들 간의 부하균등화는 중요한 이슈이다. 본 연구에서는 부하균등화 기법을 제어 메시지의 플러딩 방법과 인터넷 게이트웨이를 선택하는 주체에 따라 4가지로 분류하며, 부하균등화 문제를 해결하기 위한 새로운 메트릭(metric)을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 홉 수와 라우팅 엔트리의 수를 메트릭으로 이용하는 새로운 기법의 성능이 기존 기법에 비하여 향상되었음을 보인다.
본 논문에서는 고정길이 코드화된 웨이블릿 계수에서 전송시 잡음 영향에 관한 연구이다. 비트평면 정보를 포함하고 있는 MAP(maximum a posteriori) 검출기를 이용하여, 전송된 코드워드 중에서 잘못 수신된 코드워드를 찾아내고 그 중에서 가장 오류가 심한 것을 결정한다. 그리고 한번 검출된 에러들로부터 복원시키는 방법을 제안하고 이진 대칭 채널을 통해 전송되는 스칼라 양자화 웨이블릿 계수를 이용해서 복원시키는 방법을 제안한다.
최근에 정지 홀로그램에 대한 표준화 및 압축 방법에 대한 연구를 JPEG Pleno에서 진행 중에 있다. 또한, 기존 연구들에서 웨이블릿 변환의 효율이 좋은 대안이 될 수 있다는 것을 보여왔다. 웨이블릿 변환기반의 압축에서 EZW, EBCOT 그리고 SPIHT 등을 사용할 수 있다. 하지만 부대역 단위의 제로트리 기반의 알고리즘들은 고해상도의 영상에 대해서 고압축으로 코딩할 경우에 비트스트림 제어 시 악영향을 줄 수 있으며, EBCOT는 지나치게 복잡도가 높다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 홀로그램의 압축을 위해 양자화된 웨이블릿 트리를 사용하여 압축하는 방법을 제안한다. 양자화 트리는 해당 홀로그램의 대표 계수 값을 양자화하여 획득한다. 양자화 트리를 사용하여 양자화한 후에 원본과의 차이 값을 SPIHT를 통해 압축하여 목표 BPP에 맞게 압축한다.
본 논문에서는 복원이 가능한 웨이블릿 변환을 사용한 통합된 손실 압축 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 압축효율을 높이기 위하여 전처리로 양자화를 한 후 웨이블릿 필터를 적용하여 대역분할을 한다. 그 후 허프만 부호화법을 이 용하여 웨이블릿 계수를 다시 양자화 한다. 본 방법에 의해 재구성된 영상들은 JPEG 및 선 양자화 없이 원 영상의 웨이블릿 계수들을 부호화하는 방법에 비해 높은 PSNR을 보였다. 선 양자화 과정을 사용함으로서 최대 에러를 조절 할 수 있었다. 본 방법은 대규모 영상압축에 유용할 것으로 기대된다.
현재 대부분의 가정에선 아날로그 제품을 찾아보기 힘들 정도로 상당부분 디지털화되어 있다. 이로 인해 홈 서버나 홈 게이트웨이를 이용한 디지털 가전의 제어도 가능해 졌다. 미래 가정의 지능화에 대한 노력 또한 함께 진행되고 있다. 가정 내의 다양한 환경 및 상황 정보를 감지하여 가정환경을 최적화시키는 것이 센서 네트워크를 이용한 기본적인 지능화 애플리케이션이다. 디지털화된 가정환경에 지능적인 요소를 부여하기 위해 센서 네트워크를 구축하려는 다양한 시도가 진행 중이다. 이에 따라, 가정을 지능화하려면 다양한 상황 데이터를 수집하여 이를 중앙 처리장치로 보낼 수 있는 센서 네트워크 모듈과 수집된 상황 데이터를 수집 분석하여 제어 명령을 전달할 수 있는 센서 네트워크 게이트웨이가 필요하다. 또한 기존 홈 네트워크 사용자를 위해 기존 홈 네트워크와도 호환되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 센서 네트워크 게이트웨이를 경량화 하여 저가로 구현할 수 있는 시스템을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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