VoIP(Voice over IP)는 인터넷과 같은 IP 망에서 음성과 영상을 전송하기 위한 기술이며, 차세대 망에서의 음성, 영상, 데이터 통신을 위한 최적 기술로 부상하고 있다. 따라서 VoIP 응용은 인터넷 망을 이용하는 다양한 단말기들 사이의 음성 및 영상 통신을 위하여 많이 사용되어 질 것으로 예상된다. 본 논문에서 구현되는 다자간 VoIP는 단말혼합 방법을 이용하였기 때문에 회의 서버 없이도 다자간 회의가 가능하다는 장점을 가지고 있다. 이 다자간 VoIP는 SIP 표준에 근거하여 개발 되었으며, 비대칭 NAT에서의 운용을 위하여 STUN을 지원한다. 본 논문의 특징은 새로운 미디어 처리부를 가진 단말혼합 방법을 이용하기 때문에 미디어 정보를 중복해서 전달 받지 않고 계층적 다자간 회의가 가능하다. 또한, 계층적 다자간 회의 운용 시 미디어 혼합기능을 수행 중인 단말기가 회의를 떠날 때 전체 회의가 분리되는 단점을 해결한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 학습 즉 u-러닝의 출현을 이끌며 미래 학교 교육의 개선 방향으로 제시되고 있다. 유비쿼터스 학습 환경에서는 우선 사용자들이 언제 어디서나 학습을 위해 다양한 내장형 컴퓨터들을 활용할 수 있도록 이러한 기기들을 도처에 편재시키고 네트워크를 통한 상호작용을 지원하는 것이다. 다음 단계는 지능적인 학습 서비스를 지원하는 것으로, 상황 정보를 이해하고 이를 공유하도록 상황 지식과 상황 추론이 가능한 상황 인식 서비스를 도입하는 것이다. 그러나 아직까지 실제 학교를 대상으로 상황 인식 서비스를 지원하기 위한 온톨로지 상황 모델 설계 및 적용에 대한 연구결과는 미비한 상태이다, 이에 본 논문은 상황 인식 기반의 유비쿼터스 학습 서비스를 지원하기 위해, 기존 LAN 환경에서 이루어지는 학교 네트워크를 대상으로 USN을 활용한 유비쿼터스 학습 공간을 제안하고, OWL을 사용해 유비쿼터스학교 환경에대한온톨로지기반의상황모델을설계한다. 또한제안한유비쿼터스학습공간과온톨로지상황모델이 유비쿼터스 학습 환경에 적합함을 확인하기 위해 유비쿼터스 환경에서의 상황 인식 학습 서비스들을 구현한다.
본 논문에서는 차량 ECU(Electronic Control Unit)의 리프로그래밍 시간 단축을 위한 차량 게이트웨이 개선 방안을 제안한다. 리프로그래밍 시간 단축을 위해 게이트웨이는 리프로그래밍을 진행하는 동안 리프로그래밍하는 ECU가 연결된 통신 채널에 리프로그래밍 이외의 메시지 전송을 금지하여야 하며, 이때 메시지 전송 금지로 인해 특정 ECU가 CAN 통신 수신 불가로 인한 고장이 발생하지 않도록 할 수 있어야 한다. 또한, 게이트웨이 내의 버퍼 오버플로우를 방지하기 위해 연속된 통신 메시지 전송 시 추가하는 지연 시간(STmin)을 최소로 할 수 있어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 UDS(Unified Diagnostic Services)의 링크 제어 명령 및 최신 MCU(Micro Controller Unit)에서 제공되는 HW 게이트웨이 기능을 이용한 개선 방안을 제안한다. 제안한 개선 방안은 차량에서 널리 사용되고 있는 인피니언사의 TC275 기반 임베디드시스템을 이용하여 구현하였으며, 개선된 실험 결과를 제시한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권11호
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pp.301-311
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2021
The technological advancements of the last two decades directed the era of the Internet of Things (IoT). IoT enables billions of devices to connect through the internet and share their information and resources on a global level. These devices can be anything, from smartphones to embedded sensors. The main purpose of IoT is to make devices capable of achieving the desired goal with minimal to no human intervention. Although it hascome as a social and economic blessing, it still brought forward many security risks. This paper focuses on providing a survey of the most commonly used application layer protocols in the IoT domain, namely, Constrained Application Protocol (CoAP), Message Queuing Telemetry Transport (MQTT), Advanced Message Queuing Protocol (AMQP), and Extensible Messaging and Presence Protocol (XMPP). MQTT, AMQP, and XMPP use TCP for device-to-device communication, while CoAP utilizes UDP to achieve this purpose. MQTT and AMQP are based on a publish/subscribe model, CoAP uses the request/reply model for its structuring. In addition to this, the quality of service provision of MQTT, AMQP, and CoAP is not very high, especially when the deliverance of messages is concerned. The selection of protocols for each application is very a tedious task.This survey discusses the architectures, advantages, disadvantages, and applications of each of these protocols. The main contribution of this work is to describe each of the aforementioned application protocols in detail as well as providing their thorough comparative analysis. This survey will be helpful to the developers in selecting the protocol ideal for their system and/or application.
얼굴 검출에는 다양한 포즈, 빛의 세기, 얼굴이 가려지는 현상 등의 많은 변수가 존재하므로, 높은 성능의 검출 시스템이 요구된다. 이에 영상 분류에 뛰어난 Convolutional Neural Network (CNN)이 적절하나, CNN의 많은 연산은 고성능 하드웨어 자원을 필요로한다. 그러나 얼굴 검출을 위한 소형, 모바일 시스템의 개발에는 저가의 저전력 환경이 필수적이고, 이를 위해 본 논문에서는 소형의 FPGA를 타겟으로, 얼굴 검출에 적절한 3-Stage Cascade CNN 구조를 기반으로하는 CPU-FPGA 통합 시스템을 설계 구현한다. 가속을 위해 알고리즘 단계에서 Adaptive Region of Interest (ROI)를 적용했으며, Adaptive ROI는 이전 프레임에 검출된 얼굴 영역 정보를 활용하여 CNN이 동작해야 할 횟수를 줄인다. CNN 연산 자체를 가속하기 위해서는 FPGA Accelerator를 이용한다. 가속기는 Bottleneck에 해당하는 Convolution 연산의 가속을 위해 FPGA 상에 다수의 FeatureMap을 한번에 읽어오고, Multiply-Accumulate (MAC) 연산을 병렬로 수행한다. 본 시스템은 Terasic사의 DE1-SoC 보드에서 ARM Cortex A-9와 Cyclone V FPGA를 이용하여 구현되었으며, HD ($1280{\times}720$)급 입력영상에 대해 30FPS로 실시간 동작하였다. CPU-FPGA 통합 시스템은 CPU만을 이용한 시스템 대비 8.5배의 전력 효율성을 보였다.
Since one decade, the detection of HFPD (High frequency Partial Discharge) has been proposed as one of the effective method for the diagnosis of the power component under service in power grids. As a tool for HFPD detection, Metal Foil sensor based on the embedded technology has been commercialized for mainly power cable due to its advantages. Recently, for the on-site noise discrimination, several PA (Pulse analysis) methods have been reported and the related software, such as Neural Network and Fuzzy, have been proposed to separate the PD (Partial Discharge) signals from the noises since their wave shapes are completely different from each other. On the other hand, the relevant fundamental investigation has not yet clearly made while it is reported that the effectiveness of the current methods based on PA is dependant on the types of sensors. Moreover, regarding the identification of the vital defects introducible into the Power Cable, the direct identification of the nature of defects from the PD signals through Metal Foil coupler has not yet been realized. As a trial for solving above shortcomings, different types of software have been proposed and employed without any convincing probability of identification. In this regards, our novel algorithm 'PA Map' based on the pulse analysis is suggested to identify directly the defects inside the power cable from the HFPD signals which is output of the HFCT and metal foil sensors. This method enables to discriminate the noise and then to make the data analysis related to the PD signals. For the purpose, the HFPD detection and PA (Pulse Analysis) system have been developed and then the effect of noise discrimination has been investigated by use of the artificial defects using real scale mockup. Throughout these works, our system is proved to be capable of separating the small void discharges among the very large noises such as big air corona and ground floating discharges at the on-site as well as of identifying the concerned defects.
유비쿼터스 환경은 가전, 센서, 디바이스 등의 기기들로 연결된 네트워크를 이용해서 사용자에게 다양한 서비스를 통해서 제공될 수 있다. 현재, 홈네트워크 환경과 텔리매틱스등의 분야에서 개방형 서비스 게이트웨이가 이를 위해서 이용되고 있으며, 이 게이트웨이를 통해서 서비스의 설치, 배치 및 실행 환경을 제공한다. 서비스 게이트웨이는 유비쿼터스 환경내의 다양한 디바이스들과 이들 서비스들 간의 중간 연결 역할을 담당하며 서비스들 간의 상호 작용을 지원한다. 유비쿼터스 환경에서는 사용자와 디바이스들은 이동성의 특징을 가지기 때문에 이를 지원하는 서비스는 서비스 게이트웨이간의 이동성을 지원할 수 있어야 한다. 그러나 현재 이용되고 있는 서비스 게이트웨이에서는 서비스의 배포 및 설치 단위인 번들 코드의 다운로드를 통한 원격 설치를 지원하지만, 실행 중인 서비스의 이동을 지원하지 못한다. 본 논문은 개방형 서비스 게이트웨이 프레임워크들 간의 서비스 이동성을 보장하기 위해서 동작되고 있는 서비스의 이동을 관리할 수 있는 시스템을 개발한다 서비스 이동 관리 시스템은 OSGi 프레임워크에서 동작될 수 있기 위해서 OSGi 표준 스펙에 맞게 설계 및 구현하며, 이동성을 갖는 서비스에 대한 관리를 가능하게 함으로써 유비쿼터스 환경에서 서비스의 이동성을 보다 효과적으로 지원할 수 있다.
인터넷 전화 서비스가 시장성 있는 기술로 각광 받게 되면서 SIP를 기반으로 많은 제품들이 개발되고 있으며, 개발된 인터넷 전화 시스템은 홈 네트워크 전화서비스 및 일반 사무실 전화서비스로 이용되고 있다. 인터넷 전화에서 호 연결 방법에는 단일전화 호 연결과 그룹 호 연결로 구분할 수 있는데, 그룹 호 연결은 하나의 요청 메시지를 그룹 안에 포함된 모든 전화기에게 병렬적으로 전달하는 메시지의 포킹 기능으로 인하여 호 연결을 위한 메시지 처리에서 하가 많이 발생하여 네트워크에 많은 트래픽을 유발시킨다. 이러한 인터넷 전화의 시스템 모델은 호 연결 기능에 대한 메시지가 프록시 서버에게 집중되게 되어 있다. 따라서 짧은 시간 동안에 다량의 호 연결 메시지가 프록시 서버에 입력되는 경우 호 연결을 위한 메시지 처리가 지연되기 때문에 정상적인 전화 서비스가 이루어질 수 없게 된다. 본 논문은 기존 시스템 모델의 메시지 처리 지연 문제를 해결하기 인해 프록시 서버의 호 연결 요청 메시지를 단순화하켜, 특정그룹 호 연결 요청 메시지의 포킹 기능을 분산 처리하여, 프록시 서버의 부하를 최소화하는 시스템 모델을 제안하고, 이의 구현을 통하여 성능개선을 확인하였다.
해양플랜트는 일반 선박과는 달리 작업이 진행되면 고정된 위치에서 장시간 운용되는 특성으로 인하여 높은 신뢰성을 요구하고 있으며 안전 확보를 위하여 사용자 및 유지보수 작업자에게 센서 기반 상태 정보가 필요하다. 본 논문에서는 해양플랜트용 Cargo Lift에 대한 안전진단 및 점검을 위한 모니터링 시스템을 제안한다. 해양플랜트 Cargo Lift에 탑재된 센서부와 임베디드 시스템 계측부, 실시간 데이터 확인을 위한 모니터링부로 구성되며 조선해양 분야에서 장비들의 고도화 및 통합화에 따라 승강기에 대한 운행정보 및 센서 계측 정보의 교환을 위해 선박 표준 네트워크 IEC 61162-450을 기반으로 한다.
본 연구는 기존에 정의된 LDM(Local Dynamic Map)에 동적지도 정보 제공 기능을 확장한 차량LDM(V-LDM) 기술의 설계 및 개발, 성능 검증을 목적으로 한다. 이를 위해 LDM과 동적지도 정보 제공 관련 국제표준 및 관련 기술을 참고하여 차량LDM 시스템 구성을 설계하였다. 또한 자율주행을 위한 차로 수준의 정보를 갖는 정밀전자지도의 기본 구성을 제안하였고, 차량 전방의 주행 환경 정보(정적+동적 정보) 전달을 위한 메시지인 Dynamic Map (DM) 프로토콜의 기본 구조를 정의하였다. 경부고속도로의 기본구간을 대상으로 제안된 정밀전자지도와 DM프로토콜 전달 기능의 성능을 검증한 결과, 데이터 크기와 처리 수행 시간 모두 전방거리에 선형적으로 비례함을 확인하였고, 10Hz의 갱신 주기를 갖기 위해 전방 최대 250m에 해당하는 정보를 제공하는 것을 적절한 대안으로 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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