Having age of ubiquitous ahead, existing IPv4's address space insufficiency phenomenon appears because of increasing network usage as well as multimedia data transmission becomes much, necessity of new IP address system that guarantee QoS are needed. IPv6 was made to solve these problem. IPv6 solves address space insufficiency phenomenon offering by 128bit address space, and also offers hierarchical address layer that support improved QoS. IPv6 defines relation between surrounding node using Neighbor Discovery protocol. Used Neighbor Discovery messages, grasp surrounding node, include important informations about network. These network information outcrops can give rise in network attack and also service that use network will paralysis. Various kinds of security limitation was found in Present Neighbor Discovery protocol therefore security function to supplement tris problem was required. In this thesis, Secure Neighbor Discovery protocol that add with security function was design and embody by CGA module and SEND module.
본 논문에서는 계층적 QoS 라우팅을 위해 소스 라우팅 방식을 채택하고 있는 전달망에서 집단화된 링크 상태 정보의 정확성을 높이기 위한 서비스경계라인 근사법을 제안한다. 이 방법은 기존 집단화 과정에서 몇몇 경로 가중치들의 소멸로 높아지는 정보 왜곡을 줄이기 위해 주요 경로 가중치를 선정한 후 집단화 정보와 함께 외부망에 전달하는 것으로 지연과 대역폭을 동시에 QoS 파라미터로 갖는 집단화에 유용하다. 본 논문에서는 주요 경로 가중치를 가외치(outlier)로 정의한다. 제안 방법은 링크 당 집단화된 상태 정보를 저장하기 위해서 2k+5개의 파라미터를 갖는다. k는 가외치 개수로 가외치 선정 방법에 따라 달라진다. 모의 실험 결과 제안 방법이 가외치 선정이란 특수성 때문에 기존 방법들에 비해 1.5~2배 이상의 저장 공간을 갖지만 저장 공간과 정보 정확성 증가 비율로 고려한다면 제안 방법이 정보 정확성이 높음을 알 수 있었다.
최근 GIS 서비스는 단순한 지도 가시화뿐만 아니라 각 개체의 위치 정보를 표시해주는 POI 서비스까지 요구한다. 하지만 POI 서비스는 개체의 위치 정보가 불충분하여 단순 지명 서비스만을 제공하고 있다. 게다가 GIS 서비스의 기반이 되는 대부분의 지리공간데이터 역시 표준화가 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 계층적이고 사용자 중심적인 POI DB를 설계하고, 지도 가시화의 이질성과 비호환성을 극복하기 위해 GML 표준을 수용하는 GVP(GML Viewer POI)를 구축한다. GVP는 SHP 파일의 속성 정보를 관리하는 dBase 파일에 3-Layer 구조로 설계된 POI DB를 추가한다. 이에 따라서 POI 가시화는 디렉터리 형태의 그룹화된 POI 정보가 제공되므로 계층적인 검색이 가능하다. 지도 가시화와 POI 가시화로 구성된 GVP는 속성을 각각의 객체 형태로 재생성하여 사용자 이벤트에 대한 빠른 응답을 지원한다.
Although Space Syntax is a well-known technique for spatial analysis, debates have taken place among some researchers because the Space Syntax discards geometric information as both shapes and sizes of spaces, and hence may cause some inconsistencies. Therefore, this study aims at developing methods to recognize and manage spatial shapes for more precise space syntax analysis. To reach this goal, this study employed both a graph theory and binary spatial partitioning (BSP) tree to recognize and manage spatial information. As a result, spatial shapes and sizes could be recognized by checking loops in graph converted from spatial shapes of built environment. Each spatial shape could be managed sequentially by BSP tree with hierarchical structure. Through such recognition and management processes, convex maps composed of the fattest and fewest convex spaces could be drawn. In conclusion, we hope that the methods developed here will be useful for urban planning to find appropriate purposes of spaces to satisfy the sustainability of built environment on the basis of the spatial and social relationships in urban spaces.
본 논문에서는 무선 통신에서의 높은 전송률과 신뢰도 있는 무선 통신 방안 중 터보 부호를 이용한 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 통신 기법과 FTN(Faster Than Nyquist) 기법을 접목시켜 전송률을 향상시키며 신뢰성을 높일 수 있는 복호 방법을 제안한다. 기존의 계층적 시공간 부호화 기반의 MIMO-FTN(Multiple Input Multiple Output-Faster Than Nyquist) 기법은 FTN으로 인한 인접 심볼 간섭을 제거하기 위한 시공간 부호화 방식의 적용으로 전송률의 손해를 초래한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 ZF(Zero Forcing) 기법을 이용한 MIMO-FTN 기법에서 ZF 기법의 단점을 보완한 W-ZF(Weighted-Zero Forcing)을 이용한 방식을 제안한다. 본 논문에서는, 시뮬레이션을 통해 계층적 시공간 부호화 기반의 MIMO-FTN 기법과, W-ZF을 적용한 MIMO-FTN 기법, SISO-FTN 기법에서 FTN의 간섭량에 따른 성능과 전송률을 비교 하였다. 그 결과 W-ZF 기법을 적용한 MIMO-FTN 기법이 다른 두 기법보다 전송률에서 2배 더 좋은 것을 확인할 수 있다.
본 논문은 여러 옷감 조각들을 이용하여 가상의 3차원 인체 모델에 옷을 입히기 위한 의복 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 본 논문에서 의복은 서로 꿰매지는 2차원 재단 패턴으로 구성된다. 제안된 시스템은 3차원 인체 모델 파일과 2차원 재단 패턴 파일을 읽어 들인 다음에 질량-스프링 모델에 기반한 물리적 시뮬레이션에 의해 의복을 착용한 3D모델을 생성한다. 본 논문의 시스템은 사실적인 시뮬레이션을 위하여 인체 모델을 구성하는 삼각형과 의복을 구성하는 삼각형 사이의 충돌을 검사하고 반응 처리를 수행하였다. 인체를 구성하는 삼각형의 수가 매우 많으므로, 이러한 충돌 검사 및 반응 처리는 많은 시간을 필요로 한다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 공간 분할 기법을 이용하여 충돌 검사 및 반응 처리 수를 줄이는 방법을 제안한다. 실험 결과에 의하면 본 논문의 시스템은 사실적인 영상을 생성할 수 있었고 수초 이내에 가상 인체 모델에 의복을 입힐 수 있었다.
본 논문에서는 계층적 QoS 라우팅을 위해 소스 라우팅 방식을 채택하고 있는 전달망에서 적정 경로를 배정하기 위해 필요로 하는 망의 상태 정보를 효율적으로 집단화하는 방법을 제안한다. 이것은 비대칭망에서 집단화 할 링크의 QoS 파라미터가 두 개 이상일 때 기존 스타 집단화 방법이 갖는 집단화된 정보의 부정확성을 줄이기 위한 방법으로, 서비스경계라인을 논리 링크로 갖는 풀 메쉬 토폴로지를 스타 토폴로지로 변형한다. 이를 위해 본 논문에서는 서비스경계라인의 3가지 속성인 분할, 조인 그리고 통합을 정의하며 이 속성들을 이용한 스타 토폴로지로의 변형과 풀 메쉬로의 복원 방법을 제시한다. 제안 방법은 기존 방법과 유사한 공간 복잡도와 시간 복잡도를 갖지만 집단화된 정보의 정확도와 질의 응답 정확도는 기존 방법보다 높다는 것을 실험을 통해 알 수 있었다.
일반적으로 위성 영상의 분류에 있어서 널리 사용되고 있는 기법은 특징 공간에서 화소 값들의 거리 유사성을 이용하여 인접한 화소들을 동일 클래스로 결정하는 분류기법을 적용하고 있다. 하지만 이러한 기법을 고해상도 위성 영상에 적용시킬 경우 다양한 분광 반사 값을 가지는 영상의 특성상 정확한 결과를 얻기 힘들다. 특히 도시 지역의 경우 분광 정보만을 이용할 경우 높은 이질성과 복잡성으로 영상이 가지는 다양한 정보를 제대로 반영하지 못한다. 본 연구에선 이러한 복잡한 토시지역에 대한 분류를 수행하기 위해 위성 영상과 LiDAR의 높이값 및 반사강도 정보를 이용하여 데이터 융합을 통해 단계적인 방법으로 분류를 수행하였다. 그에 앞서 영상 정보만을 이용하였을 경우와 LiDAR 자료를 보조적으로 활용하였을 경우의 MLC 및 ISODATA 분류를 수행하였고, 단계적 방법의 결과와 시각적 비교를 수행하였다. 전체 분류 결과에 있어서 단계적 방법이 가장 향상된 결과를 보였으며, MLC, ISODATA 분류에 있어서도 LiDAR 자료를 활용할 경우 더 향상된 분류 결과를 얻을 수 있었다.
인터넷 라우터에서의 패킷 분류는 들어오는 모든 패킷에 대하여 패킷이 입력되는 속도와 같은 속도로 수행되어야 하는데, 여러 헤더 필드에 대해 다차원 검색을 수행하여야 하므로, 라우터 설계에 있어 가장 어려운 문제중의 하나이다. 계층적 패킷 분류 구조는 하나의 필드 검색이 끝날 때마다 검색 영역이 현저하게 줄어듦으로 매우 효율적이다. 그러나 계층적 구조들은 빈 노드와 역추적이라는 두가지 문제를 내재하고 있다. 본 논문에서는 두가지 문제를 동시에 해결하는 새로운 계층적 패킷분류 구조를 제안한다. 역추적 문제는 셋-프루닝 기법을 이용하여 해결하였으며, 이진 검색트리를 적용하여 빈노드를 제거하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 알고리즘은 메모리 요구량의 증가 없이 검색 성능을 현저히 향상시킴을 확인하였다. 또한 셋-프루닝에 있어 제한된 룰의 복사를 적용하는 최적화 기법을 제안한다.
미래 유비쿼터스 컴퓨팅은 언제 어디서나 지능형 모바일 단말들이 자율적으로 서비스를 제공받을 수 있는 유비쿼터스 지능 공간을 필요로 한다. 이러한 지능 공간의 자율적 구성을 위해 지능 공간에 속한 각 모바일 단말들은 다양한 소스로부터 컨텍스트(Conte박 상황) 정보를 수집하고 컨텍스트 정보로부터 유용한 정보를 추론할 수 있어야 한다. 특히 다양한 유비쿼터스 지능 공간으로부터 수집하고 컨텍스트 정보의 모호성을 극복하고 보다 정확한 상황 인지를 통한 지능형 서비스를 제공하기 위해서는 컨텍스트에 대한 표준 분류 기법(taxonomy) 및 분류된 컨텍스트 정보를 기반으로 하는 추론 기술이 요구된다. 이를 위해 기존의 유비쿼터스 지능 공간에 관련된 대부분의 기존의 연구들에서는 상황 인지 서비스 제공을 위해 CLIPS나 JESS와 같은 규칙 기반 추론 엔진이 주로 사용되고 있다. 그러나 기존의 추론 엔진들은 리소스가 제한된 모바일 단말에서 사용되기에는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 모바일 단말을 위한 자율적인 상황인지 서비스를 제공하기 위한 경량 추론 엔진을 설계하고 구현하는 것을 목적으로 한다. 개발된 추론 엔진은 휴대폰이나 PMP, 네비게이션 둥과 같은 개인형 모바일 단말에서 자율적인 상황인지 기반 서비스를 제공하기 위해 사용될 수 있다. 또한, 계층적 분류체계(taxonomy) 정보를 활용함으로써 일반적인 룰(general rule) 또는 구체적인 룰(specific rule)의 선택적인 구성을 통해 다양한 수준의 컨텍스트가 실시간으로 수집되는 상황인지 컴퓨팅에서의 효율적인 상황인지 서비스의 구현을 지원한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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