무선 LAN(WLAN) 기반 mesh 망은 유선 엑세스 망의 단점을 보완하기 위한 대안으로 많은 주목을 받고 있으나 성공적인 상업화를 위해서는 성능, 보안, 관리 등 기술적인 이슈들을 해결해야 한다. 특히 단말과 유선망 사이의 데이터 교환을 위한 효율적인 경로 선정 문제는 WLAN mesh 망의 신뢰성과 안전성에 많은 영향을 미치므로 효과적인 라우팅 기법의 개발은 선결해야 될 중요한 문제이다. WLAN mesh 망은 포설되는 환경과 단말의 이동성 등에 의해 다양한 특징을 가지므로 reactive 라우팅 기법 혹은 proactive 라우팅 기법 하나만을 이용하는 것은 모든 mesh 망 환경에 적합하지 않다. 따라서 망 환경 변화에 따른 동적인 라우팅 기법 개발이 필요하며 이론 위해서는 망과 단말의 특성이 각 라우팅 기법의 성능에 미치는 영향이 종합적으로 파악되어야 한다. 그러나 현재까지 제안된 라우팅 기법들의 성능 평가에 관한 연구는 제한된 환경에서 모의 실험을 통한 정량적 평가에 머물고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 망의 크기, 송신 단말의 밀도, 단말의 이동성, 망 형상 변화 주기론 모두 고려하여 reactive 기법인 AODV와 proactive 기법인 DSDV의 수학적 성능 분석 모델을 제시한다. 제안된 분석 모델은 변화하는 mesh 망 환경에 적응성 있는 라우팅 기법 개발에 이용될 것으로 기대된다.
자연 현상에서 나타나는 연기나 난류의 움직임을 사실적으로 시뮬레이션하기 위해서는 Navier-Stokes 방정식을 사용할 수 있다. 이 방정식을 이용한 구현은 방대한 연산량과 계산의 복잡성으로 인하여 실시간 시뮬레이션이 어렵다. 실시간 처리를 위해서는 Navier-Stokes 방정식의 관사 형태를 사용하는 것이 일반적이다. 유체 시뮬레이션의 이류(advect) 과정을 근사화하기 위해, Semi-Lagrangian 방법을 이용하면, 연기 시뮬레이션의 경우는 시간이 지남에 따라 밀도가 현저히 줄어들고, 소규모의 소용돌이(small-scale vorticity) 현상 등을 표현하기가 어렵다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 이류항(advection term)을 계산하는 새로운 수치해석 방법을 제안한다. 이 방법에서는 이류항의 값을 구할 때, 격자(grid) 중심의 현재 속도에 비례하는 임계영역을 격자 주변에 선정하고, 임계영역 내에 있는 격자들 중에서 현재 격자의 위치로 이류하는 속도를 가진 격자를 추적하여, 그 격자에서의 속도를 현재 격자의 이류속도 벡터로 사용한다. 이는 밀도와 소용돌이 현상의 수치적 소실을 줄여서, 사실성을 높이면서도, 실시간 처리가 가능하다. 본 논문에서는 GPU 구현을 통해 벡터 연산 등의 효율성을 높임으로써, 제안하는 방법의 실시간이 가능함을 보인다.
기존의 운영체제에서 하드디스크의 성능을 향상시키기 위해서 사용해왔던 기술들이 SSD(Solid State Drive)에는 부정적 효과를 나타내는 경우가 많다. HDD의 기계적인 요소 때문에 접근 시간과 블록 주소의 순서가 성능에 매우 중요한 요인으로 작용하였지만, SSD는 불록 주소의 순서에 영향을 받지 않는 우수한 랜덤 읽기 성능을 제공한다. 실제 개인용 PC에서 SSD를 사용할 때에 선반입을 끄도록 권고되고 있다. 하지만 이 논문은 SSD의 내부 구조와 낸드 플래시 메모리의 특징을 고려한 선반입 및 메모리관리 정책를 결합한 방법을 제시한다. SSD에는 다수개의 낸드 플래시 메모리로 구성되어 있어 칩을 동시에 구동시키는 것이 중요하며, 낸드 플래시 메모리의 기본 입출력 단위가 계속 증가하는 방향으로 발전하고 있어서 SSD 내부의 동작 단위가 운영체제의 블록 크기보다 훨씬 커지게 되었다. 이 논문은 이러한 SSD의 특징과 경향을 수용하여, 제안하는 선반입 기법은 SSD의 동작 단위로 수행되며, 제안하는 메모리 관리 기법은 그 선반입 기법의 단점을 보완하여, 캐시 히트율과 선반입 히트율의 합이 최대가 되도록, 선반입되었지만 사용되지 않는 데이터를 적응적으로 퇴출한다. 본 기술은 리눅스 커널 모듈로 개발하였으며 실제 SSD를 사용하여 성능 평가를 실시하였다. 주어진 실험에서 제안하는 선반입 기법이 약 26%까지 성능을 향상시켰다.
인터넷 상의 웹 응용 프로그램은 불특정 다수의 사용자가 접근할 수 있기 때문에 보안상의 위험이 가중된다. 특히, 응용 프로그램의 소스코드에 보안 취약성이 있을 경우에는 침입 탐지 시스템과 같은 시스템 수준의 방어가 어렵기 때문에 이를 미리 제거하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 웹 응용 프로그램의 대표적인 소스 코드 취약성인 PHP 파일 삽입 취약성을 자동으로 검출할 수 있는 정적 분석기의 구현에 대해 다룬다. 본 연구에서는 의미 기반의 정적 분석을 사용하여 소스 코드의 취약성을 미리 자동으로 검출하고 수정하도록 함으로써, 기존의 침입 테스트 기법이나 응용 프로그램 방화벽 사용과 다르게 보안 취약성을 안전하게 제거하면서 추가적인 실행 시간 부하를 피하고자 하였다. 이를 위하여 의미 기반 분석 방법인 요약 해석 방법론을 적용했으며, PHP 삽입 취약성에 최적화된 요약 분석 공간을 설계하여 사용함으로써 PHP의 특성인 복잡한 문자열 기반 자료 흐름을 효과적으로 처리하면서 목적으로 하는 취약성을 효과적으로 검출할 수 있었다. 프로그램의 취약성 분석 결과는 Java GUI 도구를 통해 확인할 수 있으며, 분석된 취약성 지점에서의 메모리 상태 및 계산 정보도 같은 도구를 사용해 확인할 수 있다. 구현된 분석기의 취약성 검출의 정확성과 실행 속도를 검증하기 위하여 공개된 PHP 프로그램을 사용하여 성능 실험을 수행하였으며, 이를 통해 구현된 분석기의 실용성을 확인하였다.
본 논문에서는 EGOSST를 이용하여 가중치를 갖는 이동 경로들을 최소 비용으로 모두 연결하는 방법을 제안한다. 이동 경로는 가중치 선분으로 변환될 수 있는데, 이것은 통신선, 도로 및 철도망에서의 동적 궤적뿐 만 아니라, 가중치인 이동 량이나 통행 빈도를 포함한다. 제안되는 방법은 단순한 위치 정보만을 고려하여 처리하는 방법에 비해 더 광범위하고 유용한 분야에 응용이 가능할 것이다. 입력 선분의 수, 각 선분 가중치의 최대 크기, 그리고 그리드 정밀도를 입력 인자로 설정한 실험에서, 본 논문에서 제안된 방법은 가중치 최소 신장 트리를 이용한 방법과 비교할 때, 연결 비용은 평균 1.07%, 가중치 스타이너 최소 트리 방법에 비해서는 평균 0.43% 감소하였다. 또한 그리드 정밀도를 0.1과 0.001로 했을 경우, 가중치 최소 신장 트리 방법에 비해 실행 시간이 각각 평균 97.02%, 2843.87% 증가했으나, 연결 비용은 각각 평균 0.86%, 1.13% 감소되었다. 이는 제안된 방법이 가중치를 반영한 이동 경로의 효과적 연결 뿐 아니라, 그리드 정밀도를 조절하여 생성 시간과 비용 절감 율을 응용 분야에 맞추어 사용될 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 유도전동기 고장 검출 및 분류를 위한 3-단계 (고장 신호의 전 처리, 고장 신호의 특징 추출, 고장 신호의 고장 유형별 분류) 알고리즘을 제안한다. 먼저 전 처리 단계에서는 저역 통과 필터를 통해 취득한 신호의 고주파 대역에 영향을 미칠 수 있는 잡음 성분을 제거하며, 다음으로는 이산 코사인 변환(discrete cosine transform)과 통계적 방법을 이용하여 고장 유형별 신호의 특징을 추출하고, 마지막 단계에서는 추출된 특징을 입력으로 하는 역 전파 신경 회로망(back propagation neural network)를 이용하여 신호를 고장 유형별로 분류한다. 시스템의 성능을 평가하기 위해 모의실험에 사용된 신호는 유도전동기의 진동 신호로, 정상 및 각종 이상 상태에 대해 8kHz의 샘플링율을 갖는 1초 길이의 데이터를 사용하였다. 모의실험 결과, 제안한 알고리즘은 학습된 상황의 고장 분류에서는 100%의 정확도를 보였으며, 기존의 공분산을 이용한 고장 검출 및 분류 알고리즘과 비교하여 약 50%의 정확도 향상을 보였다. 또한 고장 신호 취득 시 사용하는 센서의 종류나 주변 환경으로 인해 잡음이 추가될 수 있는 상황을 고려하여 취득한 데이터에 백색 가우시안 잡음을 인위적으로 추가한 모의실험에서도 98%이상의 고장 분류 정확도를 보였다. 더불어, 본 논문에서는 TI사의 TMS320F2812 디지털 신호 처리기에 제안한 고장 검출 및 분류 알고리즘을 탑재하여 실제 산업현장에서의 사용여부를 검증하였다.
서버 클러스터 환경에서 에너지 절약을 위한 방법 중 하나는 서버의 전원을 트래픽 상황에 맞게 제어하는 전원 제어 기술이다. 이는 현재 데이터 센터의 전체 에너지 사용량과 각 서버의 에너지 사용량을 파악하여 적절하게 ON/OFF 상태로 관리하는 기술이다. 이를 위해서 각 서버의 전력을 효과적으로 추정하는 방식이 필요한데, 본 논문에서는 비용 면과 에너지 면에서 효율적인 소프트웨어 방식의 추정 모델을 사용하여 전력을 추정한다. 또한 기존의 전력 추정 모델은 CPU의 유휴(idle) 사용량만을 사용함으로써 현재 서버의 세부적인 CPU 상태나 I/O 장치의 사용량을 정확히 파악하지 못하고, 이는 해당 서버의 전력을 효과적으로 추정하지 못하는 단점으로 이어진다. 본 논문에서는 CPU의 다양한 상태 필드를 활용하여 서버의 CPU 및 시스템의 전반적인 상태를 보다 정확히 파악하고, 이에 따라 서버의 전력을 기존의 두 소비전력 추정 모델(CPU/디스크/메모리 기반의 전력 소비 추정 모델 및 CPU 유휴값 기반의 전력 소비 추정 모델)보다 정확히 측정하는 CPU 필드(field) 기반의 전력 추정 모델을 제안한다. 2대의 서버를 사용하여 실험을 수행하였으며, 전력계를 통해 측정한 실제 전력과 각 추정 모델의 추정 값을 비교하여 평균 오차율을 계산하였다. 실험 결과 기존 소비전력 추정 모델이 평균 8-15%대의 오차율을 보이는 반면, 본 논문에서 제안하는 서버 전력 추정 모델은 2%대의 오차율을 보여 주었다.
계획 문제 명세로부터 영역-독립적인 휴리스틱을 유도해내기 위해서는 주어진 계획문제에 대한 간략화와 간략화된 계획문제에 대한 해 도출 과정이 요구된다. 본 논문에서는 초기 상태의 불확실성과 비결정적 동작 효과를 모두 포함한 조건부 계획문제를 풀기 위한 새로운 융합 계획그래프와 이것을 이용한 GD 휴리스틱 계산법을 소개한다. 융합 계획그래프는 고전적 계획 문제 풀이를 위한 휴리스틱 계산에 이용되는 간략화된 계획그래프를 조건부 계획문제에 적용할 수 있도록 확장한 자료구조이다. 융합 계획그래프에서는 감지 동작과 비결정적 동작들을 포함한 조건부 계획 문제에 대한 휴리스틱을 얻기 위해, 전통적인 삭제 간략화외에도 감지 동작과 비결정적 동작들에 대한 효과-융합 간략화를 추가로 이용한다. 융합 계획 그래프의 전향 확장과 병행적으로 진행되는 GD 휴리스틱 계산에서는 목표조건들 간의 상호 의존성을 분석하여 전체 목표 집합에 대한 최소 도달비용을 추정할 때 불필요한 중복성을 배제한다. 따라서 GD 휴리스틱은 기존의 겹침 휴리스틱보다 더 적은 계산시간 을 요구하면서도, 최대 휴리스틱이나 합산 휴리스틱보다 더 높은 정보력을 가진다는 장점이 있다. 본 논문에서는 GD 휴리스틱의 정확성과 탐색 효율성을 확인하기 위한 실험적 분석에 대해 설명한다.
Pastry 오버레이 네트워크는 분산 해쉬 테이블(DHT : Distributed Hash Table)을 사용하는 구조적(Structured) P2P이다. Pastry에서는 노드들 사이의 메시지 수를 줄이기 위해 각각 공간적 지역성과 캐슁을 이용한 Rosary와 LAR이 제안되었다. Rosary는 Inter-Pastry와 Intra-Pastry로 구성된다. Rosary에서 루트 노드는 각 Intra-Pastry를 대표하는 노드가 할당되고 Inter-Pastry와 Intra-Pastry 라우팅을 책임진다. 이러한 구조로 인해 Rosary는 다음과 같은 단점을 가진다. 첫째는 루트 노드의 실패 시 고장 방지 능력(Fault Tolerance)에 약하다는 점이고, 둘째는 루트 노드를 사용하기 때문에 라우팅 홉 카운트가 기존 Structured P2P에 비해 증가한다는 점이다. 마지막으로 셋째는 통신 부하가 특정 지역에 집중한다는 점이다. LAR의 경우 캐슁이 Intra-Pastry내의 노드들 사이에 골고루 분포되지 않고 Intra-Pastry내의 특정 노드들에 의해서만 사용되어지는 단점을 가진다. 본 논문에서는 Rosary와 LAR의 문제점을 해결한 Doughnut이라 불리는 개선된 Pastry를 제안한다. Doughnut은 지역적 특성에 따라 노드들을 구분한 Inter-Pastry와 Intra-Pastry로 구성되고, 모든 노드들은 Inter-Pastry와 Intra-Pastry 라우팅을 책임진다. 이것은 모든 노드들이 기존의 루트 노드의 역할을 수행함을 의미한다. 이러한 방법은 고장 방지 능력이 감소하는 문제, 라우팅 홉 카운트가 증가하는 문제 및 통신 부하가 균일하게 분포하지 않는 문제를 해결한다. 또한 Doughnut은 지역적으로(Intra-Pastry) 캐쉬의 균일한 분포를 보장하고, 지역안의 캐쉬 콘텐츠는 다른 지역에서도 사용될 수 있기 때문에 효율적으로 캐쉬를 사용할 수 있다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이터를 통해 구현되었고, 실험 결과는 기존 방법에 비해 제안된 방법이 효과적임을 보여준다.
유비쿼터스 기술의 발전과 함께 센서 네트워크는 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그 중 특히 의료 분야는 중요한 응용 분야 중의 하나로 바디 센서 네트워크의 표준화 동향과 함께 관심이 집중되고 있다. 의료 센서 네트워크는 기존의 일반적인 환경의 센서 네트워크와는 다른 의료 환경만의 특징들을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 특징들을 반영하여 계층적인 의료 센서 네트워크 구조를 제안하였고, 계층적인 구조를 바탕으로 하여 센싱 데이터 전송 방식을 소개하였다. 즉, 효율적인 센싱 데이터 전송을 위해서는 환자들의 요구 사항과 건강 상태를 고려하여 각 센서 노드들에게 우선 순위(Priority)와 경계값(Threshold Value)을 주었다. 이를 통해 클러스터 헤드에서 응급 데이터를 우선적으로 빠르게 베이스스테이션으로 전송하도록 하였다. 또한 이와 같은 구조와 전송 방식을 바탕으로 센서 네트워크를 위해 Eschenauer와 Gligor가 제안한 키 메커니즘을 기반으로 하여 새로운 키 관리 기법을 제안하였다. 이는 각 클러스터 헤드들이 높은 우선 순위를 갖는 응급 노드들에 대해서 이웃 클러스터로 응급 노드와의 키를 미리 전송해주는 Key Provisioning 방법을 사용하여 응급 노드들에 대해서 키 설립을 준비하도록 하여 키 설립이 보다 빠르게 이루어지도록 하였다. 이를 통해 키 설립 지연으로 인한 데이터 전송의 기다림 없이 바로 응급 노드들의 데이터를 클러스터 헤드로 전송할 수 있도록 한다. 이와 같은 계층적인 구조에서의 데이터 전송 방식과 이를 바탕으로 제안한 키 관리 기법은 수식 및 QualNet 시뮬레이터를 사용한 시뮬레이션을 통하여 네트워크 트래픽 오버헤드와 에너지 소모량을 분석하였으며, TmoteSKY 센서보드를 사용해 구현함으로써 그 효율성을 증명하고 실제 응용환경에서의 실현가능성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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