1997년 Yuliang Zheng에 의해 제안된 Signcryption은 서명과 암호 기법을 결합한 하이브리드 공개키 프리미티브로서 서명 기법 후 암호 기법을 각각 적용한 기법보다 계산 및 통신비용 측면에서 높은 효율성을 갖는 기법이다. 또한 PAK(Pass-word-Authenticated Key Exchange) 프로토콜은 사용자가 암기하거나 휴대하기 쉬운 짧은 길이의 패스워드를 기반으로 통신주체를 상호 인증하고, 결과적으로 안전한 통신을 위하여 충분히 큰 길이의 세션키를 분배하는 프로토콜이다. 본 논문에서는 PAK와 Signcryption의 특징을 이용하여 참여자의 비밀 정보를 이용한 상호 인증 및 안전한 통신을 위한 키 분배 프로토콜을 제안한다. 그리고 제안 프로토콜의 보안성을 증명하고 효율성을 비교한다.
Jeon, Joo Hyeon;Lee, Na Eun;Lee, Yoon Ho;Jang, Jea Moon;Joo, Moon Gab;Yoo, Byung Hwa;Yu, Jae Do
Journal of Information Processing Systems
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제17권6호
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pp.1179-1190
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2021
A data acquisition and monitoring system was developed for an automated system of a smart fish farm. The fish farm is located in Jang Hang, South Korea, and was designed as circulation filtration system. Information of every aquaculture pool was automatically measured by pH sensors, dissolved oxygen sensors, and water temperature sensors and the data were stored in the database in a remoted server. Modbus protocol was used for gathering the data which were further used to optimize the pool water quality to predict the rate of growth and death of fish, and to deliver food automatically as planned by the fish farmer. By using JSON protocol, the collected data was delivered to the user's PC and mobile phone for analysis and easy monitoring. The developed monitoring system allowed the fish farmers to improve fish productivity and maximize profits.
The simple procedural segment selection algorithm commonly used in Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) reveals severe weakness to provide high-quality streaming services in the integrated mobile networks of various wired and wireless links. A major issue could be how to properly cope with dynamically changing underlying network conditions. The key to meet it should be to make the segment selection algorithm much more adaptive to fluctuation of network traffics. This paper presents a system architecture that replaces the existing procedural segment selection algorithm with a deep reinforcement learning algorithm based on the Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C). The distributed A3C-based deep learning server is designed and implemented to allow multiple clients in different network conditions to stream videos simultaneously, collect learning data quickly, and learn asynchronously, resulting in greatly improved learning speed as the number of video clients increases. The performance analysis shows that the proposed algorithm outperforms both the conventional DASH algorithm and the Deep Q-Network algorithm in terms of the user's quality of experience and the speed of deep learning.
최근 다양한 분야에서 인공지능 시스템이 활용되고 있다. 인공지능의 결정 알고리즘의 정확도는 학습량과 학습데이터의 정확도에 기인한다. 학습량의 경우 인공지능 성능에 결정적인 영향을 미치기 때문에 많은 양의 데이터가 필요하다. 학습데이터의 정확도는 여러 정제 단계를 거치면서 보정할 수 있으나 분석 이외의 자원 소모를 추가로 가져온다. 본 논문에서는 영유아의 체온 데이터를 기반으로 향후 나타날 수 있는 병증 및 유아의 상태 변화를 분석하는 시스템 구축을 위한 데이터 수집 시스템에 대하여 제안한다. 제안된 시스템은 기존 빅데이터 분석 및 학습 데이터 구축에서 서버 시스템의 자원 소모를 최소화할 수 있을 것으로 사료 된다.
Smart livestock, which combines information and communication technology (ICT) with livestock, can be said to be an effective solution to existing livestock problems such as productivity improvement, odors, and diseases. So far, it has hardly been universalized; thus, it is necessary to develop automation devices to reduce labor by localizing automation devices to expand the distribution of ICT technology to farms, and to advance precise specifications and health management technology using biometric information. Weighing scales currently being used in livestock farms are to prevent the spread of diseases by diagnosis and preparation for AI and other diseases in advance, using information on the growing weight of duck breeding. However, accurate values cannot be obtained due to poor breeding conditions. In this paper, we developed a separate data transmission system kit for the weighing scale and placed the sensor on top of the weighing scale so that the sensor wire is not affected by pollutants or ducks on the floor. A display function was provided, and a method of receiving and analyzing the serial port data of the weighing device, and then transmitting them to the data collection server was implemented.
본 논문은 FEC 환경에서 응용 서비스의 처리 지연시간 최소화를 위하여 선행연구 제안한 부분 오프로딩 시스템의 네트워크 부하에 따른 오프로딩의 효과를 분석한다. 모바일 장치와 FEC 서버 간의 2계층 협력 컴퓨팅 시스템으로 구성된 제안 시스템을 로컬 전용 및 에지 서버 전용 처리와 비교한다. 제안 시스템은 다중 분기구조의 재구성 선형화를 통한 부분 오프로딩 알고리즘[1]과 두 계층 간의 최적 협업 알고리즘[2]을 포함한다. 실험은 다중 분기구조의 DAG 토폴로지를 갖는 논리적 CNN 모델을 대상으로 계층 스케줄링을 적용하여 수행하였으며, 실험 결과 제안 시스템은 로컬이나 에지 전용 실행과 비교하여 항상 효율적인 작업 처리 전략 및 처리 지연시간을 제공함을 입증하였다.
미아찾기, 응급구조요청 등의 고정밀 위치정보를 요구하는 다양한 위치기반서비스 응용 분야가 증가하고 있다. 그러나 대부분 시스템에서 사용할 수 있는 GPS의 정밀도는 아직까지 낮은 상태이다. 본 논문에서는 위치기반서비스에 적용될 수 있고 무선 환경에서도 안정적인 서비스가 제공될 수 있으며 다양한 단말기에서 활용할 수 있는 객체지향 설계 기법을 이용한 웹서비스 기반의 저가형 위성항법보정시스템(DGPS)을 설계 및 제안한다. 제안하는 시스템은 시스템의 확장성과 재활용성을 극대화하기 위해 UML을 기반으로 객체지향 설계 모델링을 이용하여 시스템을 설계한다. 또한 저가형의 기준국과 위치 보정 측위 프레임워크 및 서버를 구축하여 이동국의 위치에 따른 GPS의 정밀도를 높이고자 한다. 이동국의 위치 정밀도는 이동환경을 고려하여 안정적이고 다양한 서비스 제공이 가능한 형태인 웹 서비스 기반의 통신 인터페이스를 구현한다. 마지막으로 성능평가 결과, 제안된 시스템을 통해 1~2m이내까지 위치측위 정밀도가 확보할 수 있으며, 88.5% 확률로 2m이하의 위치측위 정밀도를 확보 할 수 있다.
무선 환경에서 브로드캐스트방법을 이용하여 데이타를 전송할 때, 중요한 문제는 모바일 클라이언트가 요구하는 데이타에 빠르게 접근한 수 있도록 하는 것이다. 기존 연구는 선호도에 따라 정렬된 데이타들을, 제공된 채널의 수만큼 평균접근시간을 줄이는 최적의 분할지점을 찾아 채널에 할당하는 기법을 사용하였다. 이러한 방법의 문제는 동등 채널 내의 데이타 간 선호도 차이가 브로드캐스트 스케줄링에 반영되지 못한다는 것이다. 이 문제점을 해결하고자 기존 방법에 따라서 다중 채널에 데이타를 분할한 후, 브로드캐스트 디스크(broadcast disk)기법을 적용하여 동등 채널 내의 데이타들 사이에도 선호도 차이에 따라 차별적인 반복주기가 적용되도록 하는 방법이 제안 되었다. 그러나 기존의 데이타 분할은 선호도 차이에 따라 정렬된 데이타를 순서대로 채널에 할당하였기 때문에 각 채널 안에서의 데이타 간 선호도 차이가 크지 않았다. 결국 브로드캐스트 디스크 기법을 적용하더라도 각 데이타의 반복주기 차이는 선호도 차이에 따라 작게 나타나기 때문에 접근시간의 단축 효과는 크지 않다. 본 연구에서는 제공된 다중 채널에 선호도가 높은 데이타와 낮은 데이타가 고르게 분포되도록 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 정렬된 데이타들이 인접 데이타와 떨어져 각각 다른 채널에 포함되도록 할당한다. 기존의 방법은 인덱싱 기법을 사용하지 않더라도 상위채널부터 선호도 순서에 따른 데이타 접근이 가능했다. 하지만, 제안하는 방법은 선호도 순위에 따른 데이타 접근이 어렵기 때문에 접근시간을 줄이기 위해서는 인덱스사용이 필수적이다. 이에 대해서 제안하는 데이타 할당 방법에 접근시간 단축을 위한 효율적인 인덱스 기술도 제시한다. 인덱스 방법은 요구 데이타에 대한 마른 채널 위치 검색을 위해 독립적인 인덱스 채널을 사용한다. 위의 과정을 통해서 제시하는 방법은 기존의 연구들보다 데이타의 선호도를 보다 정확하게 반영하여 전체 클라이언트의 선호 데이타에 대한 마른 접근 성능을 보이는 것을 실험을 통해서 보여줄 것이다.
이동 컴퓨팅 환경에서 이동 호스트(클라이언트)는 네트워크가 연결되어 있는 동안 단절에 대비하여 중요한 파일들을 자신의 로컬 캐쉬에 저장하여야 한다. 본 논문에서는 클라이언트가 네트워크 단절시 가까운 미래에 사용하게 될 파일을 캐쉬에 저장하는 선인출 메커니즘을 제안한다. 이 메커니즘은 분석기, 선인출 목록 생성기, 그리고 선인출 관리기를 활용한다. 분석기는 클라이언트의 파일 참조 기록을 FAP(File Access Pattern) 프로파일에 저장한다. 선인출 목록 생성기는 이 프로파일을 이용하여 선인출 목록을 만들며, 선인출 관리기는 이 선인출 목록을 파일 서버에게 요청한다. 본 논문은 단지 관련성이 깊은 파일들이 선인출되는 것을 보장하기 위해 TRP(Threshold of Reference Probability) 파라미터를 설정하였다. 선인출 목록 생성기는 참조 확률이 TRP 이상인 파일들을 선인출 목록에 추가한다. 또한, 본 논문은 선인출 목록을 저장하는데 필요한 적재 크기를 줄이기 위해 TACP(Threshold of Access Counter Probability) 파라미터를 사용한다. 마지막으로, 우리는 캐쉬 적중률, 단절 후 클라이언트의 참조 파일 수, 적재 크기를 측정하였다. 시뮬레이션 결과, 선인출 메커니즘의 성능이 LRU 캐슁 메커니즘 보다 우수함을 알 수 있었다. 또한, TACP를 이용한 선인출은 적재 크기를 줄일 수 있으면서도, TACP를 사용하지 않는 선인출과 바슷한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 IoT 기반의 모바일 태양광 발전 모니터링 시스템을 안전진단 관점에서 제안하고 구현한다. 본 논문의 특징 및 기여도는 다음과 같다. 첫째, 제안하는 시스템 모델은 일정 시간마다 스스로 태양광 발전 시스템 및 구조물 상태를 안전진단 관점에서 측정할 수 있다. 둘째, 제안된 시스템은 태양광 발전 구조물 상태를 자동적으로 측정한 데이터를 재가공하여 데이터-베이스에 저장한다. 셋째, 제안하는 시스템은 재 가공되어 저장된 정보를 활용하여, 관리자와 태양광 발전구조물 소유자에게 모니터링 정보를 웹페이지 형태로 제공하여, 직접 태양광 구조물에 가지 않고도 구조물의 상태를 안전진단 관점에서 측정할 수 있다. 넷째, 모니터링 정보를 위해서 제공되는 웹페이지는 장치에 상관없이 접속이 가능하다. 제안된 시스템의 성능평가 결과, 태양광 발전 구조물에 설치된 센서로부터 수신된 데이터를 일정시간마다 수집서버 내 데이터베이스에 효과적으로 저장한다. 그리고 저장된 데이터를 사용자와 관리자가 상시적으로 장소에 구애받지 않고 구축된 웹페이지에 모바일 폰과 데스크탑 컴퓨터에서 접속하여 구조물 상태에 대한 정보를 효과적인 그래프 형태로 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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