연속파 레이다는 카메라나 라이다와 같은 센서에 비해서 안정성과 정확성이 보장된다는 장점이 있다. 또한 이진 신경망은 다른 딥러닝 기술에 비해서 메모리 사용량과 연산 복잡도를 크게 줄일 수 있는 특징이 있다. 따라서 본 논문에서는 연속파 레이다와 이진 신경망 기반 사람 식별 및 동작 분류 시스템을 제안한다. 연속파 레이다 센서를 통해 수신된 신호를 단시간 푸리에 변환함으로써 스펙트로그램을 생성한다. 이 스펙트로그램을 기반으로 레이다를 향해 사람이 다가오는지 감지하는 알고리즘을 제안한다. 더불어, 최적화된 이진 신경망 모델을 설계하여 사람 식별 90.0%, 동작 분류 98.3%의 우수한 정확도를 지원할 수 있음을 확인하였다. 이진 신경망 연산을 가속하기 위해 FPGA (field programmable gate array)를 이용하여 이진 신경망 연산에 대한 하드웨어 가속기를 설계하였다. 해당 가속기는 1,030개의 로직, 836개의 레지스터, 334.906 Kbit의 블록 메모리를 사용하여 구현되었고, 추론에서 결과 전송까지 총 연산 시간이 6 ms로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.
본 연구는 인공지능 서비스과정에서 개인정보를 포함한 데이터가 처리되고 있고, 그 과정에서 발생 가능한 개인정보 침해사고를 방지하기 위한 해결방안으로 개인정보 침해요인에 대응하는 위기관리 컴플라이언스를 마련하고자 한다. 이를 위해 먼저, 문헌조사 및 전문가 Delphi를 거쳐 처리과정을 범주화를 하였는데, 인공지능서비스 제공과정을 서비스기획·데이터 설계 및 수집과정, 데이터 전처리 및 정제과정, 알고리즘 개발 및 활용과정으로 구분하고, 3개 과정을 9단계의 개인정보처리단계로 다시 세분화하여 개인정보 침해요인을 구성하였다. 둘째, 조사한 개인정보 침해요인을 전문가 대상의 FGI, Delphi 등을 통해 선정하였다. 셋째, 각 개인정보 침해요인에 대한 심각도 및 발생가능성에 대해 전문가대상으로 설문조사하였으며, 94명의 응답결과에 대해 타당성 및 적정성을 검증하였다. 넷째, 인공지능 서비스에서의 개인정보 침해요인에 대한 적절한 위기관리 컴플라이언스를 제시하기 위해, 개인정보의 자산가치, 개인정보 침해요인, 개인정보침해사고 발생가능성을 활용하여 개인정보 침해위험도 산정방식을 마련하였으며, 이를 통해 점수등급에 따라 위험정도에 따른 개인정보 침해사고 대응방안을 제시하였다.
현장 지반정수 데이터는 다양한 현장 및 실내시험을 통해 획득된 후 지반조사보고서의 형태로 작성되어 유통된다. 효율적인 설계 및 시공을 위해선 지반정수의 디지털 데이터베이스화가 필수적이나, 현재 지반조사보고서 데이터는 수동 입력 방식으로 많은 시간과 인력이 소요되며, 오류가 발생하기도 한다. 본 연구는 이미지 기반 딥러닝 모델 및 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 지반조사보고서에서 데이터를 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 딥러닝 기반의 페이지 분류 모델과 텍스트 서칭 알고리즘을 사용하여 지반조사보고서 부록 내 세부 지반시험 결과 보고서를 100%의 정확도로 분류할 수 있었다. 컴퓨터 비전 알고리즘을 통해 보고서 페이지 내 유효한 데이터 영역을 결정하고, 텍스트 분석을 통해 추출 데이터 항목과 상응하는 지반 데이터를 짝지어 데이터를 추출했다. 제안한 모델은 205개의 지반조사 보고서로 구성된 데이터셋을 통해 검증되었으며, 평균 93.0%의 데이터 추출 정확도를 기록하였다. 마지막으로, 추출 모델의 실무 적용성을 위해 사용자 인터페이스 기반 프로그램을 개발하였다. 프로그램 내 사용자 상호작용을 통해 지반조사보고서 PDF 파일을 업로드하고 자동으로 보고서를 분석 및 데이터를 추출, 편집할 수 있도록 했다. 이를 통해 지반조사보고서의 디지털화 및 지반 데이터베이스 구축이 더욱 효율적이고 정확하게 이루어질 수 있을 것으로 판단된다.
차세대 이동 통신 시스템은 다양한 액세스 망에 연결되어, 이동 가입자에게 끊김 없는 다양한 대용량 멀티미디어 서비스를 제공하고자 하고 있다. 이러한 통신 시스템 중에 하나인 WiNGS 시스템은 기존의 네트워크 능력 보다 뛰어난 새로운 RAT(Radio Access Technology) 기술과 이들 간을 융합할 수 있는 IP 연결성을 가지는 망구조를 제공한다. 본 논문은 WiNGS 시스템에서 핸드 오버 시 패킷 재 정렬 문제 해결을 위해 이동 노드와 WAGW 구간 사이에 새로운 링크 계층 SR-ARQ 메커니즘을 제안한다. 또한 SR-ARQ 메커니즘 사용 시 핸드오버 시간 동안 불필요한 패킷 재전송 방지를 위해 SR-ARQ 송신노드에는 적응형 타이머를 사용한 SR-ARQ 메커니즘을, 수신 노드에서는 핸드오버 시 일시적으로 프레임의 순서가 뒤집어짐에 대해서 해당 NAK 응답을 지연하는 지연 NAK 기법을 제안한다. 그리고 제안한 기법의 성능 분석을 위해 ns-2 시뮬레이터를 이용하여, 링크 계층에 SR-ARQ를 구현하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션 결과 제안한 적응형 타이머와 지연 NAK을 사용한 SR-ARQ가 핸드오버 수행 중 불필요한 재전송을 방지하여 핸드오버 성능을 향상시킴을 보였다.
본 논문에서는 사용자들 간의 간섭이 존재하는 무선망에서 상하향 링크의 수율 최대화를 동시에 고려한다. 상향 링크에서는 라그랑지안 완화기법에 기반으로 하는 분산적이고 반복적인 알고리즘을 제안하다. 상향 링크에서의 라그랑지 곱수와 네트워크 쌍대성 성질을 이용하여 채널 이득과 최대 전력 제약이 상향 링크와 동일한 듀얼 하향 링크에서의 수율 최대화를 얻을 수 있다. 본 논문에서 증명한 네트워크 쌍대성 성질은 기존의 연구에 비해 보다 일반적인 형태를 가진다. 또한, 모의실험 결과는 채널의 상관 계수가 ${\theta}{\in}$(0.5, 1] 일 때, 상하향 링크에서 제안된 기법들이 각각 최적값에 근접하다는 것을 보여준다. 반면에 채널의 상관 계수가 낮을 때 (${\theta}{\in}$(0, 0.5]), 하향 링크에서의 성능 열화를 관찰할 수 있다. 네트워크 쌍대성 성질은 상향 링크에 비해 채널 이득과 최대 전력 제약이 다른 실제 하향 링크로 확장된다. 이러한 쌍대성 성질에 기반으로 하는 기법은 실제 하향 링크에서도 충분히 적용될 수 있음이 모의실험 결과로 보여진다. 기존에 제안된 알고리즘의 복잡도를 고려하였을때, 본 논문의 결과는 일반화된 네트워크 쌍대성 성질의 성능과 실제 적용면에서 상당히 유용하다고 할 수 있다.
본 논문에서는 공사현장의 지반 변형을 계측한 값을 바탕으로 지반의 물성 값을 재산정하는 "적응형 관리 기법"의 핵심인 역해석을 통한 물성 값의 최적화 알고리즘을 구현하였다. 적응형 관리 기법은 공사 중 모니터링을 통해 설계와 시공을 업데이트하는 프레임워크를 일컫는다. 최적화 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 실내시험과 가상의 굴착현장 두 경우에 대해 Hardening Soil 모델을 사용하여 전산해석을 실시하였다. 최적화 알고리즘을 적용할 구성모델의 입력변수는 복합민감도 값이 큰 입력변수를 선정하여 효율성을 고려하였다. 실내시험의 전산 해석은 비배수상태에서의 삼축압축시험과 삼축인장시험에 대해 시료의 파괴까지 수행하였다. 실제 시카고 연약 점성토로 수행한 삼축시험 결과인 전단응력-변형률과 과잉간극수압-변형률 관계를 관측 값으로 사용하였다. Hardening Soil 모델에 대하여, 관측 값을 가장 잘 모사할 수 있는 물성 값을 산정하기 위해 최적화 알고리즘을 적용하였다. 알고리즘을 적용한 결과, 관측 값을 잘 모사할 수 있는 물성 값을 성공적으로 찾을 수 있었다. 가상의 굴착현장에서는 삼축시험으로부터 산정한 지반의 물성 값을 현장의 대표 물성 값으로 가정하였고, 이때의 굴착 지지벽체의 수평 변위를 주요 관측 값으로 사용하였다. 다양한 초기 물성 값을 사용하여 전산해석을 수행하였고, 이 결과에 최적화 알고리즘을 적용하면 전산해석 결과가 현장 계측 값으로 수렴하는지 평가하였다. 최적화 알고리즘을 적용한 결과, 현장 계측 값으로 전산해석 결과 값이 거의 동일하게 일치함을 확인할 수 있었다.
침입방지 시스템(IPS, Intrusion Prevention System)은 인라인모드(in-line mode)로 네트워크에 설치되어, 네트워크를 지나는 패킷 또는 세션을 검사하여 만일 그 패킷에서 공격이 감지되면 해당 패킷을 폐기하거나 세션을 종료시킴으로서 외부의 침입으로부터 네트워크를 보호하는 시스템을 의미한다. IPS에서 주로 사용되는 시그너처 기반 필터링에서는 침입방지시스템을 통과하는 패킷의 페이로드와 시그너처라고 불리는 공격패턴들과 비교하여 같으면 그 패킷을 폐기한다. 시그너처의 개수가 증가함에 따라 하나의 들어온 패킷에 대하여 요구되는 패턴 매칭 시간은 증가하게 되어 패킷지연 없이 동작하는 고성능 침입탐지시스템을 개발하는 것이 어렵게 되었다. 본 논문에서는 패턴 매칭 시간을 시그너처의 개수와 무관하게 하기 위하여 시그너처 해싱 기반에 기반한 고성능 침입방지시스템을 제안한다. 제안한 방식을 리눅스 커널 모듈 형태로 PC에서 구현하였고 월 발생기, 패킷발생기, 스마트비트라는 네트워크 성능 측정기를 이용하여 시험하였다. 실험결과에 의하면 기존 방식에서는 시그너처 개수가 증가함에 따라 성능이 저하되었지만 본 논문에서 제안한 방식은 성능이 저하되지 않았다.
본 논문에서는 레이더용 평면형 능동 위상 배열 안테나 시스템의 설계 및 제작 그리고 측정 결과를 소개한다. 설계된 안테나는 X-대역에서 대역폭 10 %를 만족하며, 이중 슬롯 급전 마이크로스트립 패치 안테나와 편파 스위치의 사용으로 이중 편파 사용이 가능하다. 배열 구조는 $16\times16$의 삼각 배열 구조이고, 각 배열은 출력 40 dBm 이상의 TR(Transmit & Receive) 모듈로 구성된다. TR 모듈은 디지털 감쇄기와 위상 변위 기를 포함하고 있어서 임의의 빔 형성/빔 조향을 할 수 있으며, 전자적 빔 조향 범위는 방위각/고각 방향으로 각각 ${\pm}60^{\circ}$ 범위에서 가능하다. 또한 수신 구조는 부배열로 구성하여 수신 패턴은 각 채널로부터의 RF 빔 합성으로 얻어진다. 안테나의 성능 검증을 위해서 근접 전계 측정 시설에서 안테나 패턴을 측정하였으며, 패턴 측정 결과는 예측된 빔 패턴과 거의 일치하였고, 이로부터 제어에 의한 빔 조향/빔 형성이 가능함을 확인할 수 있었다.
최근 국민생활 수준이 향상되면서, 많은 사람들이 건강에 관심을 갖고 발병 이전의 예방관리를 위하여 운동을 통해 셀프트레이닝을 하는 인구가 증가하고 있다. 일반적으로 근육의 언발란스는 자세의 비대칭성을 초래하고 인체의 비대칭성이 깨지게 되면 조정력, 순환작용, 내장기관의 변위 등을 동반하게 되어 각종 질병을 유발할 수 있다는 연구가 속속 나오고 있다. 본 연구에서는 최근 큰 관심을 받고 있는 스마트웨어 중에서 셀프트레이닝이 가능한 피트니스 웨어를 개발하고, 안드로이드 기반 어플리케이션을 통하여 시뮬레이션 함으로서 셀프트레이너 피트니스웨어 상용화 기술을 제시하고자 하였다. 셀프트레이너 피트니스웨어의 개발을 위하여 전도성 폴리머, 패션 디자인 및 봉제, 전기전자적인 기술이 융합하여 운동시 근육의 언발란스를 확인하고 스스로가 비대칭성을 교정할 수 있는 스마트웨어를 만들 수 있었다. 구체적으로는 최적 MWCNT 농도의 도출을 통한 폴리머 센서를 제작하고 도전성 섬유를 활용한 전극 신호선을 설계 및 부착하여 신호를 수집할 수 있는 최적의 위치에 전극을 부착하여 생체신호를 수집하였다. 이렇게 수집된 생체신호를 전기적 신호 변환하고 블루투스 통신을 이용하여 전달하는 Signal Module을 설계 및 제작하였으며, 소프트웨어 알고리즘을 이용한 노이즈 캔슬링과 안드로이드 기반의 셀프 트레이닝 애플리케이션을 융합하여 상용화가 가능한 셀프트레이너 피트니스 웨어의 제작방법을 제시하였다.
본 논문에서는 스마트카드 적용을 위하여 국내외 블록 암호화 표준 알고리즘인 3-DES(Triple Data Encryption Standard), AES(Advanced Encryption Standard), SEED, HASH(SHA-1)를 통합한 저전력 암호화 엔진을 하드웨어로 구현하였다. 휴대용 기기에 필수적인 작은 면적과 저전력을 위하여 하나의 라운드에 대한 각각의 암호화 블록을 구현한 후 반복동작을 하도록 설계하였고 두 단계의 클록 게이팅 기술을 적용하였다. 설계한 통합 암호화 엔진은 ALTERA Excalibur EPXA10F1020C2를 사용하여 검증하였고 합성결과 7,729 LEs와 512 바이트 ROM을 사용하여 최대 24.83 MHz 속도로 동작이 가능하였다. 삼성 0.18 um STD130 CMOS 스탠다드 셀 라이브러리로 합성한 결과 44,452 게이트를 사용하며 최대 50 MHz의 속도로 동작이 가능하였다. 또한 전력소모를 측정한 결과 25 MHz의 속도로 동작할 경우 3-DES, AES, SEED, SHA-1 모드일 때 각각 2.96 mW, 3.03 mW, 2.63 mW, 7.06 mW의 전력소모를 할 것으로 예측되었다. 이러한 저전력 통합 암호화 엔진은 스마트카드 적용에 가장 적합한 구조를 갖고 있으며 그 외에도 다양한 암호화 시스템에 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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