인터넷에서 초고속 서비스의 제공을 위해서, 라우터는 신속하게 IP 주소 검색을 수행해야 한다. 본 논문에서는 4 단계의 파이프라인으로 구성된 하이브리드 방식의 병렬 IP 주소 검색 구조를 제안한다. 단계 2의 다중 SRAM과 단계 3의 분할 TCAM을 사용하여 저렴한 비용으로 병렬화를 이루고, 파이프라이닝을 통해 처리율을 향상시켰다. 단계 1에서 스마트 분배기는 선행된 IP 주소와 동일한 주소를 다음 단계로 진입시키지 않고 선행의 검색 결과를 그대로 활용하게 한다. 이에 따라, 캐싱 효과에 의해 검색 처리율을 더욱 향상시키고, 단계 3인 TCAM bank로의 접근 충돌도 완화시킬 수 있다. 마지막 단계의 재정렬 버퍼는 처리된 IP 주소 순서를 입력 순서에 맞도록 재조정하는 기능을 수행한다. 또한, 실제 사용되는 라우팅 테이블과 Zipf 법칙에 따라 생성된 트래픽 분포를 사용하여, 병렬 파이프라인 IP 검색 구조의 성능을 기존의 하이브리드 구조와 비교하여 평가한다.
본 연구는 강원도 소재 동해항만에서 발생하는 미세먼지 관리를 위한 환경비용편익을 산출하는 것이다. 항구 인근에 부유하는 미세먼지의 농도는 매우 높은 편이며, 지점에 따라 국가 기준인 $100{\mu}g/m^3$ 이상으로 관측되는 곳도 있다. 시험대상 항구는 주로 석회석과 석탄을 취급함으로써 미세입자상 물질이 하역시 다량 발생한다. 연구결과 PM10을 기준으로 년간 12톤의 미세먼지가 하역작업 시 발생하는 것으로 밝혀졌다. 덧붙여서 원료물질을 비롯한 다양한 화물을 운송하는 대형차량 및 중장비는 디젤 검댕이를 발생하고, 도로먼지의 비산을 유발한다. 지방정부는 해마다 20억원 이상의 비용을 투자하여 대기중 미세먼지를 제거하고 있다. 편익대비 비용을 산출한 결과 그 효과는 최소 240%에서 최대 720%까지 얻을 수 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 현실 적용성을 고려한 버스 최적 배차간격 모형 구축을 통해 현실적 운행계획 작성에 기여하고자 한다. 부산시가 제시한 시내버스 운행계획의 적정성 검토를 통해, 배차간격 및 운행시간이 현실적 여건을 고려하지 않고 계획되어 있음을 파악하였다. 이에 실제 도로 여건과 운행환경을 고려한 운행시간 제약조건과 해당 노선의 수요 충족을 위한 시간대별 배차간격 도출 모형을 구축하였고 부산시 10번과 27번 노선을 사례로 모형의 적용성을 검증하였다. 본 연구는 교통카드 및 BIMS (Bus Information Management System)가 제공하는 방대한 자료(Big-Data)로부터 필요 정보를 추출하였으며, 그 과정에서 분석에 필요한 자료와 정보 추출 과정도 요약 제시하였다. 본 연구의 결과는 현실적 운행계획 작성과 향후 보다 정밀한 여건을 고려한 연구에 기여할 것으로 기대한다.
본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 사업에서 수집된 차량의 히스토리 데이터를 온라인 혹은 오프라인으로 효율적으로 분석하기 위한 스테이트 다이어그램을 정의하고 이에 기반하여 택시의 운행과 배차에 대한 분석 결과를 산출하는 것을 목표로 한다. 차량에서 수집된 정보는 기본적인 GPS정보 이외에 차량의 상태를 나타내는 필드를 포함하고 있으며 지도 정보의 결합으로 맵 매칭 및 도로상에서의 위치비율 등을 계산할 수 있다. 구축된 레코드들에 의해 택시의 승객 탑승 빈도, 탑승시 이동 거리, 탑승시간 등을 분석할 수 있으며 콜 택시의 중요한 성능 척도가 되는 배차 후 차량의 이동 거리 및 이동 시간을 분석하여 배차 방식의 효율성을 검증할 수 있다. 이 정보는 심도 있는 분석을 수반하여 향후 교통정보 예측, 혼잡상황 회피 등의 다양한 응용의 진화를 가능하게 한다.
방화벽 정책 추론은 사전지식 없이 특정 네트워크로의 능동적 탐지기법을 이용한 응답 패킷 분석으로 방화벽 정책을 발견한다. 하지만, 외부에서 특정 네트워크로 추론 패킷을 어떻게 전송하는가에 따라 방화벽에 설정된 공격 탐지 임계값에 의해 네트워크 공격으로 탐지되기 때문에 무분별하게 패킷을 전송하는 방법은 유효하지 않다. 본 논문에서는 방화벽의 공격 탐지 임계값을 고려하여 네트워크 공격으로 탐지되지 않는 범위 내에서 추론 변수를 활용한 패킷 전송 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안하는 알고리즘에의해 전송되는 패킷이 네트워크 공격으로 탐지되는가를 검증한다. 마지막으로 우리는 실제 방화벽 정책과 추론된 정책을 비교하여 제안된 알고리즘의 정확성을 검증한 결과를 제시한다.
최근 이동전화, 와이브로, HSDPA 등 무선인터넷 기술이 발전하면서 이용자의 위치, 상황을 고려한 교통, 관광, 쇼핑 및 긴급구조 등의 맞춤형서비스들이 주목받고 있다. 이용자의 상황에 맞는 맞춤형서비스 제공을 위해서는 무선 단말기를 장착하고 이동하는 이동객체의 연속적으로 변화하는 위치 정보, 시간 정보, 그리고 속도 변화와 같은 동적인 특성 등을 종합적으로 고려해야 한다. 이 논문은 이동객체가 발생시키는 컨텍스트 처리를 위한 트리거의 유형을 정의하고 이러한 트리거를 처리하기 위한 방법들을 설계하고 이용자의 위치에 따라 정보를 제공하기 위한 이동객체의 컨텍스트 트리거를 포함하는 위치기반 푸쉬서비스 플랫폼을 제안한다. 제안된 시스템은 휴대폰 및 텔레매틱스 단말 내장형 GPS의 Ms-assisted 측위 모드 또는 Stand-alone 측위 모드를 기반으로 단말에서 이동객체 스트립 정보를 수집하고, 이용자 단말 에이전트를 통해 이용자의 컨텍스트를 추출하여 이를 서버에 전송하도록 분산 처리 기능을 갖는다.
인터넷 시스템의 보안은 백신을 최신으로 업데이트하고, 신종 악성코드를 탐지해 내는 능력에 달려있다. 하지만, 급변하는 인터넷 환경과 더불어, 악성코드는 끊임없이 변종을 만들어내고 더욱 지능적으로 진화하고 있어 현재 운용중인 시그니쳐 기반 탐지체계로 탐지되지 않는다. 따라서, 본 연구에서는 악성코드의 네트워크 행위 패턴을 추출하여 DNA 서열 유사도를 비교하여 활용하는 유사 시퀀스 정렬 알고리즘을 적용하여 악성코드를 분류하는 기법을 제안한다. 제안한 기법을 실제 네트워크에서 수집된 악성코드 샘플 766개에 적용하여 유사도를 비교한 결과 40.4%의 정확도를 얻었다. 이는 코드나 다른 특성을 배제하고 악성코드의 네트워크 행위만으로 분류했다는 점을 미루어 볼 때 앞으로 더 발전 가능성이 있을 것으로 기대된다. 또한 이를 통해 공격그룹을 예측하거나 추가적인 공격을 예방할 수 있다.
인터넷에 연결된 사물이 인간의 명시적 개입 없이 정보를 생성하고, 다른 사물, 사람, 시스템과 연동하여 동작하는 사물인터넷(Internet of Things) 기술이 주목받고 있다. 2020년에는 각종 센서와 네트워크 기능이 탑재된 스마트 디바이스가 260억대에 이를 것으로 전망되고, 급증하는 스마트 디바이스로부터 생성되는 센싱 데이터는 기하급수적으로 증가하여 인터넷 연결 트래픽 증가와 무선 채널 혼잡을 야기할 수 있다. 이에 본 논문에서는 사물인터넷에서 주기적인 센싱 데이터를 수집 전달하기 위해 스마트 디바이스를 싱크노드로 활용하는 방안을 제안하고, 스마트 디바이스가 실행 중인 응용의 요구사항을 만족시키는 최적의 싱크노드 집합을 구하는 것은 NP-hard문제[1]이므로 휴리스틱 방법을 이용하여 싱크노드 집합을 구성하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 휴리스틱 알고리즘의 시간복잡도는 $O(m^3)$으로 최적의 싱크노드를 구하는 알고리즘보다 빠른 시간에 싱크노드 집합을 구할 수 있다.
우리나라의 도시부철도(광역 및 도시철도)는 첨두시간대의 집중률이 매우 높은 편이다. 이 경우 도로 교통에서는 차량의 통행시간이 증가함에 따라 혼잡비용이 발생하지만, 운행시격이 정해져 있는 도시철도에서는 열차 내부의 승객 증가로 인해 승객의 신체적 정신적인 비효용(disutility)이 발생함에 따라 승객의 쾌적성이 감소하게 된다. 새로운 노선의 건설, 현재 노선의 보수 및 확장 등으로 인해 도시철도의 용량이 증가하여 승객의 쾌적성이 증가하는 경우 도로 철도 부문사업의 (예비)타당성조사 표준지침 수정 보완 연구(제4판)에서 제시하고 있는 편익 항목으로는 승객의 쾌적성 변화에 따른 편익을 산출할 수 없다. 이에 본 연구에서는 승객의 쾌적성에 영향을 미치는 요인들에 대해 살펴보고, 차량 내 혼잡 완화에 따른 승객의 편익을 산출하고자 한다. 설문조사를 통해 수집된 승객의 지불용의액(WTP) 자료를 이용해 Tobit 모형을 추정한 다음, 승객의 쾌적성 편익을 추정한다.
본 논문에서는 저전송률 환경에서 목표 비트량에 맞게 영상을 압축하는 모델 기반 매크로블록 레이어 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. H.264 비디오 압축 표준은 다양한 압축 모드 및 최적화 방법을 사용하여 압축률을 향상 시키지만 복잡한 인코더 구조는 저전송률 환경에서 정확한 트래픽 제어를 어렵게 한다. 제안된 알고리즘에서는 먼저 한 프레임의 모든 매크로블록에 대한 MAD 값을 예측하고 이를 바탕으로 각 매크로블록 압축 전에 목표 잔여 비트량을 설정한다. 설정된 목표 잔여 비트량과 실제 잔여 비트량의 차이가 임계치보다 크면 두 값의 차이가 감소하도록 양자화 파라미터 값을 조절하여 한 프레임에 대한 결과 비트량이 목표 비트량과 비슷하게 발생되게 한다. 제안하는 알고리즘과 기존 알고리즘간의 비교 실험은 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 한 프레임에 대한 목표 비트량과 실제 비트량의 차이를 66% 이상 감소시키고 있으며 동시에 PSNR 성능에서 기존의 알고리즘 보다 우수함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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