연구목적: 본 논문에서는 스마트 디바이스의 높은 보급률을 활용하여 근감소증을 추정 및 예측하는 딥러닝 알고리즘을 제안과 연구를 수행한다. 연구방법: 딥러닝 학습을 위해 스마트 디바이스에 내장된 관성센서를 활용하여 실험 데이터를 수집하였다. 데이터를 수집하는 테스트용 어플리케이션 구현하여 '정상'과 '비정상'걸음과 '달리기', '낙상', '스쿼트' 자세의 5 가지 상태를 구분하여 데이터를 수집하였다. 연구결과: LSTM, CNN, RNN model 사용 시 예측 정확도를 분석했고 CNN-LSTM 융합형 모델을 활용하여 이진분류 정확도 99.87%, 다중 분류 92.30%의 정확도를 보였다. 결론: 근감소증이 있는 사람의 경우 걸음걸이의 이상이 생긴다는 점에 착안하여 스마트 디바이스를 활용한 연구를 진행하였다. 본 연구를 활용하여 근감소증으로 인해 생기는 재난안전을 강화 할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 가상 플랫폼을 이용하여 빠르고 효과적으로 시스템을 검증하기 위한 추상레벨의 자동생성에 대하여 제안한다. 추상레벨 가상 플랫폼은 효과적인 검증 방법이긴 하지만 시스템이 변경될 때마다 가상 플랫폼을 재생성하고 추가적인 설계/검증을 요구되며 이 작업은 매우 많은 시간을 요구한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 CPU, 메모리, UART 등을 기본적인 요소로 구성하여 추상레벨의 라이브러리로 생성하였다. 이 라이브러리를 이용하여 가상 플랫폼을 자동 생성하는 툴을 개발하였다. 이 툴은 임베디드 RTOS를 구성하는 가상 플랫폼을 자동 생성하며 HW/SW 간의 통신을 위한 메모리 맵과 디바이스 드라이버 등도 생성한다. 제안한 방법은 JPEG과 H.264에 성공적으로 적용하였으며 기존의 수동 작업에 비하여 매우 빠르게 가상 플랫폼을 자동 생성할 수 있었다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관련 기술이 빠르게 발전되면서, 그와 관련 된 정보시스템 역기능(개인정보 오남용, 정보의 위험, 위협, 취약점등)의 우려 또한 증가되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 강력한 다단계 사용자 신분확인(Multiple schemes for Strong authentication)메커니즘을 소개하고, 실제 시스템 환경에서 안정적으로 구현할 수 있는 설계 방안과 응용 방안을 제시하였다. 또한, 플랫폼에 독립적이고 다양한 응용 프로그램을 탑재할 수 있는 스마트카드(자바 카드) 기반에 암호화와 생체인식(지문)기술을 접목한 통합 사용자 인증 메커니즘을 제안함으로써, 최근 들어 중요시 되고 있는 사용자 개인정보 보호 및 공공.금융기관에서 발생될 수 있는 금융카드 도용 및 불법 복제등과 같은 위험에 대하여 체계적이고 안정적인 대안 기술을 소개하였다. 마지막으로, 스마트카드 환경 내에서 실제 시스템 개발자가 구현이 용이하고 응용이 쉬운 "스마트카드 클래스 라이브러리"를 개발하고 구체적인 자바카드기반의 생체인식 적용 방향을 제안함으로써 향후 활용방안에 대하여서도 그 방향성을 제안하였다.
SoC(System-on-Chip)를 설계함에 있어서 칩의 복잡도 증가로 인하여, RTL(Register Transfer Level)에 기반한 기존의 시스템 성능 분석 및 검증 기법만으로는 점차 짧아지는 '시장 적기 출하(time-to-market)' 요구에 효율적으로 대응할 수 없게 되었다. 이를 극복하기 위하여 설계 포기 단계부터 지속적으로 시스템을 검증하기 위한 새로운 설계 방법이 요구되었으며, TLM(Transaction Level Modeling) 추상화 수준을 가진 하드웨어-소프트웨어(HW-SW) 통합 시뮬레이션이 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 널리 연구되고 있다. 그러나 대부분의 HW-SW 통합 시뮬레이터들은 다양한 추상화 수준 중 일부만을 지원하고 있으며, 서로 다른 추상화 수준을 지원하는 툴들 간의 연계도 쉽지 않다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는 HW-SW 통합 시뮬레이션을 위한 다목적 선계 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 소프트웨어 응용의 설계를 포함하는 체계적인 SoC 설계 플로우를 제공하며, 각 설계 단계에서 다양한 기법들을 유연하게 적용할 수 있는 동시에, 다양한 HW-SW 통합 시뮬레이터들을 지원한다. 또한 플랫폼을 추상화 수준과 모델링 언어에 독립적으로 설계할 수 있어, 다양한 수준의 시뮬레이션 모델 생성이 가능하다. 본 논문에서는 실험을 통하여, 제안하는 프레임워크가 ARM9 기반의 강용 SoC 플랫폼을 정확하게 모델링 할 수 있는 동시에, MJPEG 예제의 성능을 44%까지 향상시키는 성능 최적화를 수행할 수 있음을 검증하였다.
내장형 시스템과 범용 시스템의 가장 큰 차이는 유한한 전력인 배터리를 사용한다는 것과 대용량의 디스크를 사용하지 않고 메모리에 의존한다는 것이다. 특히 멀티미디어 데이타를 처리하는 응용프로그램이 늘어감에 따라 메모리 사용량이 기하급수적으로 증가하고 있어서 메모리가 성능과 에너지 소비의 병목지점으로 작용하게 되었다. 따라서 데이타 접근 비용을 줄이고자 하는 시도가 많이 이루어지고 있다. 대부분의 프로그램은 지역성을 갖는다. 지역성은 한번 참조된 데이타가 조만간 다시 참조된다는 시간적 지역성(temporal locality)과 근접한 곳에 할당된 데이타끼리 함께 참조된다는 공간적 지역성(spatial locality)으로 나눌 수 있다. 최근의 많은 임베디드시스템은 이 두 가지 지역성을 이용한 캐시 메모리를 사용함으로써 메모리 접근 시간을 대폭 줄이고 있다. 우리는 이 논문에서 낭비되는 메모리 공간을 줄이고, 캐시 실패율(cache miss rate)과 프로그램 수행시간을 줄일 수 있도록 구조체 형식의 데이타를 항목(field)별로 재배치시키는 알고리즘을 제안하고자 한다. 이 알고리즘은 동적으로 할당되는 구조체의 각 필드를 압축된 형태로 모아서 재배치함으로써, 실험에서 사용한 Olden 벤치마크의 Ll캐시 실패는 평균 $13.9\%$를, L2 캐시 실패는 평균 $15.9\%$를 이전 연구들보다 줄일 수 있었다. 수행시간 또한 이전의 방법보다 평균 $10.9\%$ 줄인 결과를 얻을 수 있었다.
멀티미디어 방송통신 융합서비스는 TV 디바이스에 다양한 인터넷 및 미디어 관련 응용 서비스들을 구동하기 위한 플랫폼 기술을 접목한 새로운 형태의 방송통신 융합서비스이다. 기존의 TV 기술에 임베디드 OS를 탑재하고, 다양한 스마트 응용 서비스를 지원할 수 있도록 하기 위해 OS 위에서 다양한 플랫폼 등을 탑재한 형태의 진화된 TV 기술이라고 할 수 있다. 이렇게 융합된 서비스는 Open IPTV, Smart TV, 모바일 IPTV, N-스크린 등의 멀티미디어 방송통신 융합 신규 서비스가 국내 서비스 3사를 주축으로 활발히 서비스 되고 있다. 하지만 서비스 제공을 위해 인터넷에 접속하고 소프트웨어를 사용하기 때문에 인터넷과 소프트웨어의 취약성을 내제하고 있다. 이러한 취약성은 심각한 보안 사고로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 보안 위협들과 취약성들을 바탕으로 멀티미디어 방송 서비스 환경에서 발생 가능한 보안 위협들을 도출하였고, 실제로 위협이 보안 사고 등으로 이어질 수 있는지 보안 위협에 대한 검증을 모의 해킹을 통해 실시하였다. 이러한 결과를 이용하여 멀티미디어 방송 융합통신 융합서비스 환경에서의 대응 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 USN 환경에 적합한 ZigBee 교육용 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 ZigBee 교육용 실습 장비를 통하여 사용자가 USN환경에서 소프트웨어 기술 교육을 위하여 동작과정을 실습하고, 그 과정에서의 소프트웨어 설계 기법을 제시하였다. 시스템의 개발 환경으로 CPU는 Atmel사의 Atmega128 프로세서, 디버깅 환경은 AVR 컴파일러, 펌웨어 개발 언어는 C언어를, 응용 프로그램은 Visual C++를 사용하였다. 시스템 동작 과정은 인터넷을 통한 서버나 직접 접속된 하이퍼 터미널로부터 코디네이터가 센싱정보 읽기 명령을 수신한 후 이를 ZigBee 기술을 이용하여 종단장치로 전달함으로서 시작된다. 이후 종단 장치는 다양한 센싱정보를 코디네이터에게 전달하며, 코디네이터는 인터넷을 통해 서버로 전달하거나 코디네이터에게 직접 접속된 하이퍼 터미널로 전달한다. 교육 과정으로는 이러한 ZigBee 동작과정에 대한 실습과 그에 대한 프로그래밍 기법이다. 이때 코디네이터와 종단장치간 통신은 ZigBee 프로토콜의 물리계층, MAC 계층, 네트워크 계층을 활용하여 설계하였다. 또한 서버와 코디네이터간 통신은 TCP/IP 소켓위에 독자적인 프로토콜을 제시하여 설계하였고, 센싱된 데이터를 전달시 프로토콜 처리과정을 해석하여 검증하였다.
본 논문에서는 블루투스 기술을 적용한 헤드셋과 휴대폰에 접속 가능한 오디오 게이트웨이 개발을 임베디드 환경에서 소개하였다. 개발 환경으로는 CSR사의 BC02 프로세서 칩을 근간으로 하는 블루투스 모듈, BCSP02 펌웨어와 블루투스 프로토콜 스택을 포함한 블루램 소프트레어를 사용하였다. 블루램에서 제공되는 API 함수를 활용한 응용소프트웨어는 C 언어로 코딩하여 블루투스 모듈에 위치한 프래쉬 롬에 로딩하도록 개발되었다. 또 개발된 시스템의 성능해석을 위하여 오디오 게이트웨이와 헤드셋과의 통신시 호 설정 시간과 해제시간을 측정하여 호 처리 능력을 성능분석 파라메터로 제시하였다. 오디오 게이트웨이와 헤드셋과의 통신 시 호 설정 시간과 해제시간은 약 88.8ms가 소요되어 초당 11개의 호를 처리 할 수 있다. 파라서 이러한 결과는 호 처리 관점에서 살펴보면 충분한 성능을 만족한다.
본 논문에서는 교육적 활용과 어플리케이션 개발에 응용 가능한 SoC 플랫폼을 제안한다. 플랫폼 하드웨어는 OpenRISC 프로세서, 범용 입출력장치, 범용 직렬 인터페이스, 디버그 인터페이스, VGA/LCD 제어기 등의 주변장치와 온 칩 SRAM 및 WISHBONE 인터커넥터로 구성되며 전체 합성 가능하도록 설계 되었다. 모든 하드웨어 구조는 재구성 가능하여 매우 유연한 구조로 되어있다. 또한 개발된 SoC 플랫폼의 하드웨어/소프트웨어 디버깅과 플랫폼 상에서 구현될 소프트웨어 개발을 위해 컴파일러, 어셈블러, 디버거, 운영체제 등의 SW 개발환경이 구현 및 검증되었다. 설계된 IP와 SoC는 Verilog HDL로 기술된 테스트벤치를 이용한 모듈 수준 기능검증, 최상위 블록 수준 기능검증, ISS를 이용한 구조적, 명령어 수준 검증, FPGA 프로토타입을 이용한 시스템 수준 에뮬레이션 방법을 통해 검증되었다. 검증된 플랫폼을 이용한 멀티미디어 SoC를 Magnachip 0.18 um CMOS 라이브러리를 이용하여 ASIC으로 구현하여 91MHz의 클록 주파수에서 동작을 확인하였다.
Su, Xin;Liu, Xuchong;Lin, Jiuchuang;He, Shiming;Fu, Zhangjie;Li, Wenjia
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권6호
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pp.3230-3253
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2017
Android malware steals users' private information, and embedded unsafe advertisement (ad) libraries, which execute unsafe code causing damage to users. The majority of such traffic is HTTP and is mixed with other normal traffic, which makes the detection of malware and unsafe ad libraries a challenging problem. To address this problem, this work describes a novel HTTP traffic flow mining approach to detect and categorize Android malware and unsafe ad library. This work designed AndroCollector, which can automatically execute the Android application (app) and collect the network traffic traces. From these traces, this work extracts HTTP traffic features along three important dimensions: quantitative, timing, and semantic and use these features for characterizing malware and unsafe ad libraries. Based on these HTTP traffic features, this work describes a supervised classification scheme for detecting malware and unsafe ad libraries. In addition, to help network operators, this work describes a fine-grained categorization method by generating fingerprints from HTTP request methods for each malware family and unsafe ad libraries. This work evaluated the scheme using HTTP traffic traces collected from 10778 Android apps. The experimental results show that the scheme can detect malware with 97% accuracy and unsafe ad libraries with 95% accuracy when tested on the popular third-party Android markets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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