본 논문에서는 T-DMB (Terrestrial-Digital Multimedia Broadcasting) 시스템을 위한 E-OCR (Equalization On-Channel Repeater)에서의 채널추정 성능향상을 위한 잡음감소 기법을 제안한다. 일반적으로 E-OCR에서의 채널추정은 파일럿 신호 추출과 채널계수 추정에 의해 수행된다. 채널추정의 성능은 수신 SNR (Signal to Noise Ratio)과 연관되어 추정된 채널계수에 남아있는 잡음성분에 의해 결정되기 때문에, 잔존하는 잡음성분을 감소시키는 것은 매우 중요하다. 이러한 잡음성분을 감소시키기 위해, 주파수 영역에서의 M -point 가중이동평균(weighted moving average)을 기반으로 한 잡음제거 기법을 제안한다. 전산 실험에 의하면, 제안된 방법은 등화 후 SER (Symbol Error Rate) 측면에서 기존의 방법에 비해 2-3 dB의 성능 향상을 보인다.
사물인터넷(IoT; Internet of things)은 사람의 간섭 없이도 모든 사물들이 인터넷으로 연결되어 상호 통신하고 대화하여 주변 환경을 분석해 서비스를 제공한다. 그러나 IoT 장치 간의 플랫폼이나 서비스 요구사항 등이 표준화 되어 있지 않아, 다른 제조사 또는 서비스 영역에서는 상호연동이 불가능하다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 IoT 플랫폼들이 개발되었지만 이들 플랫폼 간의 상호운용성 문제가 이슈화되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 IoT 플랫폼들 간의 상호운용성 보장을 위하여 기존 IoT 플랫폼들을 분석하고, 메타데이터 레지스트리(MDR; Metadata Registry) 기반의 새로운 IoT 플랫폼 참조모델을 제안한다.
최근 세계 건설시장에서는 기업인수합병(Mergers and Acquisitions, M&A)을 통한 기업가치 증대사례가 증가하고 있다. 세계 건설기업들 중 상위권에 속하는 건설기업들은 다양한 분야로의 기업인수합병을 통하여 시장다각화를 추진하고 발주자의 다양한 요구를 수용하고 있으며 이를 바탕으로 시장점유율을 높이고 기업 매출을 증대시키고 있다. 이와 유사하게 국내 건설시장에서도 지난 2002년 이후 기업인수합병 사례가 급격하게 증가하고 있으나 그 급격한 성장추세에도 불구하고 그 성과는 제대로 평가되지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 EVA 기법을 활용하여 M&A를 통한 국내 건설기업 경영성과의 변화추세를 살펴보고자 한다.
본 논문은 실내용 LED 전광판 시스템에서 문자 출력을 위한 완성형 폰트 기법을 개선하기 위해 비트맵 이미지 픽셀의 색상값을 이용하여 실시간으로 폰트를 생성하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 출력을 위한 문자 폰트를 사전에 정의해 저장하지 않고 텍스트를 비트맵 이미지로 변환한 후 이진화 하여 각 픽셀의 색상값을 이용해 출력 폰트를 실시간으로 생성하도록 한다. 실시간 폰트 생성 기법은 사전에 정의된 문자와 입력된 데이터를 비교하기 위한 과정이 생략되어 메모리 낭비를 줄일 수 있다. 또한 제안된 기법은 사전에 정의되지 않은 다양한 형태의 문자를 입력받아 출력할 수 있기 때문에 문자 표현 방식이 다양해져 정보 전달 효과를 높인다.
본 논문에서는 다중 반송파, 특히 OFDM 시스템의 PAPR 을 감소시킬 수 있는 CFR 알고리즘을 다룬다. 기존의 피크 윈도윙 기법이 윈도우 길이 내에 피크들이 여러 개 있을 경우, 과도 clipping 으로 인하여 성능이 열화되는 현상을 개선하기 위하여 포락선 기반 피크 윈도윙 기법을 적용한다. 뿐만 아니라, 피크 윈도윙이 가지고 있는 EVM 열화를 완화하기 위하여 기존의 단순 clipping 기법과 혼합하여 시스템에서 요구하는 EVM 성능뿐 아니라 ACLR 성능까지도 만족하도록 한다. MATLAB 을 이용하여 알고리즘을 검증하고, 하드웨어 구현을 위하여 Xilinx Virtex5 를 이용하여 검증하여 제안하는 기법의 복잡도는 높지만 EVM 과 ACLR 성능이 우수함을 알 수 있다. 효율적인 주파수 이용과 수신 성능 측면에서 우수한 성능을 보인다. 따라서 DVB-T 나 LTE, IEEE 802.16m 등의 차세대 방송 및 통신의 전송에 이용되는 OFDM 신호의 PAPR 을 효과적으로 줄일 수 있는 기법으로 적용될 수 있다.
반려동물을 효과적으로 보살필 수 있는 IoT(Internet of Things) 기반의 펫 웨어러블 디바이스가 연구 및 개발되고 있다. 본 논문에서는 펫 웨어러블 디바이스로부터 수집되는 데이터로부터 하루의 활동량을 파악하고자 데이터의 특징을 추출하고 GAT(Graph Attention Network)를 활용한 반려동물 행동 분류 기법을 제안한다. 이를 통하여 반려동물의 무기력증 등을 보호자에게 더욱 빠르게 알릴 수 있을 것으로 기대한다.
IoT 기술의 급격한 발전으로 스마트홈이나 스마트 시티와 같은 다양한 편리한 서비스들이 실현되었다. 그러나 무인 환경에서의 IoT 기기는 도청 및 데이터 위조, 무단 액세스로 인한 정보 누출 등 다양한 보안 위협에 노출되어 있다. 안전한 IoT 환경을 구축하려면 IoT 기기에 적절한 암호화 기술을 사용해야 한다. 그러나 IoT 기기의 제한된 자원으로 인해 기존 IT 환경에 적용된 암호화 기술을 그대로 적용하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 성능에 따라 IoT 디바이스의 분류를 조사하고 IoT 디바이스의 보안 요구 사항을 분석한다. 또한 AllJoyn, oneM2M, IoTivity와 같은 IoT 개방형 표준 플랫폼의 현재 암호화 기술의 사용 현황을 조사하고 분석한다. 암호화 기술 사용 현황에 대한 연구를 기반으로 각 플랫폼이 보안 요구사항을 만족하는지 확인한다. 각 IoT 개방형 플랫폼은 기밀성, 무결성, 인증 및 인증과 같은 보안 서비스를 지원하기위한 암호화 기술을 제공한다. 하지만 혈압 모니터링 센서와 같은 자원이 제한된 IoT 장치는 기존의 암호화 기법을 적용하기가 어렵다. 따라서 무인 환경에서 전력 제한 및 자원 제약을 받는 IoT 장치에 대한 암호화 기술을 연구 할 필요가 있다.
최근 여러 IoT 기기 사용이 급증하면서 보안 위협요소가 사회적인 문제로 대두되고 있다. 이러한 IoT 기기에서 사용자 생체정보를 활용해 사용자를 인증하는 시스템은 보편적으로 사용되고 있다. 그 중 지문인식은 스마트폰부터 여러 기기에 탑재되어 있다. 본 논문에서는 지문인식 센서에 온도, 압력, 터치 센서를 추가하는 기법과 군집화, 패턴 학습 알고리즘을 적용하여 위 변조 검출 능력을 향상시키는 방법을 통하여 지문인식에 대한 이상 징후 탐지 방법을 제안하고자 한다.
태양 에너지 수집형 IoT 기기는 주기적으로 재충전되는 태양 에너지의 특성상, 에너지 소모를 최소화하기보다는 수집된 에너지를 최대한 유용하게 사용하는 것이 중요하다. 한편, 데이터 기밀성과 프라이버시, 응답속도, 비용 등의 이유로 클라우드가 아닌 데이터 소스 근처에서 머신러닝을 수행하는 엣지 AI에 대한 연구도 활발한데, 그 중 하나는 여러 IoT 장치들이 수집한 오디오 데이터를 활용하여, 다양한 AI 응용들을 IoT 엣지 컴퓨팅 환경에서 제공하는 것이다. 그러나, 이와 관련된 많은 연구에서, IoT 기기들은 에너지의 제약으로 인하여, 엣지 서버(IoT 서버)로의 센싱 데이터 전송만을 수행하고, 데이터 전처리를 포함한 모든 AI 과정은 엣지 서버에서 수행한다. 이 경우, 엣지 서버의 과부하 문제 뿐 아니라, 학습 및 추론에 불필요한 데이터까지도 서버에 그대로 전송되므로 네트워크 과부하 문제도 야기한다. 또한, 이를 해결하고자, 데이터 전처리 과정을 각 IoT 기기에 모두 맡긴다면, 기기의 에너지 부족으로 정전시간이 증가하는 또 다른 문제가 발생한다. 본 논문에서는 각 IoT 기기의 에너지 상태에 따라 데이터 전처리 여부를 결정함으로써, 기기들의 정전시간 증가 문제를 완화시키면서 서버 집중형 엣지 AI 환경의 문제들(엣지 서버 및 네트워크 과부하)을 완화시키고자 한다. 제안기법에서 IoT 장치는 기기가 기본적으로 동작하는 데 필요한 에너지 외의 여분의 에너지 양을 예측하고, 이 여분의 에너지가 있는 경우에만 이를 사용하여 기기에서 전처리 과정, 즉 수집 대상 소리 판별과 잡음 제거 과정을 거친 후 서버에 전송함으로써, IoT기기의 정전시간에 영향을 주지 않으면서, 에너지 적응적으로 데이터 전처리 위치(IoT기기 또는 엣지 서버)를 결정하여 수행한다.
최근 사물인터넷(IoT) 환경에서 다양한 장비의 인터넷 통신이 가능하여 이에 적절한 경량 블록 암호 알고리즘에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. ICISC 2020에서 새로 발표된 국산 경량 블록 암호 알고리즘인 PIPO는 새로운 경량 S-Box를 조합한 unbalanced-Bridge 구조로 효율적인 비트슬라이싱 구현을 제공한다. IoT 환경에 PIPO가 적용되기 위해서는 부채널 분석에 대한 안전성이 보장되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 PIPO가 1차 CPA 공격에 취약함을 확인한다. 그리고 부채널 공격에 대응하기 위해 1차 마스킹 기법을 제안한다. 제안한 마스킹 기법은 1차 CPA 공격에 안전하였으며, 마스킹 적용 전보다 -375%의 성능을 보였다. 그리고 기존 기법보다 1287% 속도가 빨라진 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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