스마트 헬스케어 서비스에서 환자의 응급 상황을 정확하게 응급 감지하고 신속히 알리는 것이 매우 중요하다. 이러한 응급 상황의 감지 및 통보는 대부분 의료진들에 의해 수행되고 있다. 하지만 현재 의료진의 수가 제한되어 있기 때문에 실시간으로 동시에 많은 사람들을 진단하기 어렵다. 본 논문에서는 스마트 헬스케어 서비스를 위한 사용자 맞춤형 응급 정책을 활용한 응급 생체 데이터의 관리 구조 및 방법론을 제시한다. 제안된 시스템은 3단계로 구성된다. 1단계에서는 생체 데이터는 무선 신체망으로부터 수집 기능을 수행하고, 2단계는 사용자 맞춤형 응급 정책을 기반으로 생체 데이터의 응급 상태를 감지 기능을 수행하며, 마지막으로, 3단계에서는 건강 상태 정보를 포한한 응급 메시지를 국제 메시지 표준인 IEEE 11073 PHD와 HL7 CDA간 변환하여 의료진에게 자동적으로 전송하는 기능을 수행하게 된다. 이를 통해, 무선 신체망에서 수집된 개인 생체 데이터의 응급 상태는 사용자 맞춤형 정책을 이용하여 자동 감지되며, 응급 상황이 감지지면, 의료 시스템으로 신속하게 응급 통보 및 응급 데이터를 통보함으로써 환자에게 신속한 응급 구조 서비스를 제공할 수 있게 된다. 마지막으로, 제안된 시스템 구조의 서비스와 기능들을 구현을 통해 입증하였다.
구조물의 변위이력은 구조물의 전체적인 거동을 나타내는 인자의 시간에 대한 이력이므로 이를 추정하는 것은 매우 중요하며, 일반적으로 구조물의 상태를 평가하는데 있어 직관적으로 신뢰할 수 있는 물리량이다. 특히, 교량의 경우 차량 하중에 의해 발생되는 수직 변위를 알아내는 것은 교량에 발생할 수 있는 문제점을 미연에 확인할 수 있어 매우 중요한 부분이다. 하지만 시공된 교량의 수직 변위를 측정하는 것은 실험여건 및 장비의 제약조건 등으로 인해서 직접적으로 측정하는 것이 매우 힘든 실정이다. 본 연구에서는 대상 교량들에 대한 제약조건을 극복하고 변위응답을 추정할 수 있는 방안을 제시하기 위해 임의의 차량하중에 의해서 측정되는 변형률과 변위를 인공신경망에 적용하였다. 인공신경망에 적용하는 축방향 변형률과 수직방향 변위에 대한 학습 자료를 획득하기 위해서 수치해석을 수행하였으며, 실제 교통 상황을 반영하기 위해서 교량을 통과하는 차량의 종류와 차간 거리에 대한 차량이동하중 시나리오를 작성하여 시공된 교량의 실제 교통상황에 따른 차량 이동 하중이 가해지도록 모델링하였다. 인공신경망을 이용한 학습 결과에 따라 임의의 하중에 의해 발생되는 교량의 변형률에 대한 변위를 추정하였고, 인공신경망을 사용하여 추정된 변위 결과가 수치해석을 통한 변위를 잘 표현하는 것을 확인하였다.
자율주행자동차는 자동차 스스로가 도로 위의 상황을 분석하고 판단하여 움직이는 인공지능과 자동차가 결합된 형태이다. 자율주행자동차에 대한 연구결과가 최근 언론을 통해 공개가 되고 있으며, 선두기업으로 구글이 평가받고 있다. 기술경영에서 기업의 연구개발방향 파악 및 개발전략수립을 위해 다양한 정보를 포함하고 있는 특허정보의 활용은 좋은 대안으로 평가받고 있다. 본 논문에서는 구글의 자율주행자동차에 대한 집중연구방향 파악 및 기술개발전략수립을 위해 구글의 자율주행자동차 관련 특허문서를 대상으로 문헌의 질적 측면을 평가할 수 있는 인용정보를 이용하여 사회네트워크분석 기반의 연구집중도 분석을 수행한다. 분석결과, 구글에서는 하드웨어 분야에 대한 기술이 미흡하여 최근까지 하드웨어 제어부분에 대한 기술개발에 집중한 것을 확인할 수 있으며, 현재 이 기술에 대하여 상당한 성과를 이룬 것으로 파악된다. 후발 기업에서는 향후 표준화를 대비하여 구글과의 공동연구를 진행하는 것이 필요할 것으로 예상된다.
초기의 웹 기술은 텍스트 위주의 정보를 브라우저를 통해 보여주는 것이었다. 하지만 웹 기술이 발전하면서 브라우저를 통해 대용량의 멀티미디어 데이터를 보여주는 것이 가능해졌다. 웹 기술이 센서 네트워크, 하드웨어 제어, 빅 데이터와 인공지능 서비스를 위한 데이터 수집 및 분석 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 대표적으로 사물인터넷의 인터페이스에 웹 브라우저를 탑재해 HTTP 통신으로 센서를 제어하고, 정보를 사용자에게 제공하는 사물 웹 플랫폼에 대한 표준이 마련되었다. 또한, 최근에는 웹 어셈블리의 개발로 웹 브라우저에서 실행할 수 없었던 3D 객체, 가상/증강 현실 콘텐츠를 C계열의 네이티브 언어를 통해 실행 가능해졌다. 기존 웹 애플리케이션의 성능을 평가하는 요소는 퍼포먼스, 네트워크 리소스, 보안 등의 요소들이 있었다. 하지만 웹 애플리케이션이 적용되는 분야가 다양해진 만큼 이 요소들에 대한 재해석과 검토가 필요한 시점이다. 이에 본 논문에서는 웹 애플리케이션의 성능을 평가하는 요소들에 대한 분석을 진행하고자 한다. 각 요소들에 대한 분석과 주요점, 보완되어야 하는 사항 등을 검토하여, 웹 기반 애플리케이션 개발의 한 지표를 정립하고자 한다.
산업현장에서는 작업 효율을 높이기 위해 공정 과정에 자동화를 진행하고 있지만 전 공정에 자동화를 구축하기 어려운 반자동화 공간에서 작업하는 작업자들은 항상 위험에 노출되어 있다. 이러한 위험으로부터 작업자를 보호하기 위해, 본 논문에서는 Ubiquitous-Wireless Sensor Network(이하 U-WSN) 기반 위치인식 시스템을 이용한 산업현장에서의 작업자 안전관리 시스템을 연구하였다. 무선 신호를 이용하여 두 디바이스 사이의 거리를 측청하고, 3차원 삼각측량으로 작업자의 위치를 계산 할 수 있지만 무선 신호는 철과 구조물이 많은 산업현장에서는 신호의 반사, 멀티패스 등에 따라 오차가 발생하여 정확한 위치를 찾는 것에 많은 어려움이 있는 것이 현실이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 첫째, 작업현장에 적합한 원형편파 패치 안테나를 적용한 Line Of Sight(이하 LOS)에서 안테나 방사 패턴에 의해 발생 할 수 있는 오차를 개선한다. 둘째, 3차원에서 위치를 계산 할 수 있는 3차원 위치계산 방법과 필터링 알고리즘을 활용한 위치 정확도를 개선한다. 개발된 시스템은 항만부두 크레인에 적용하여 정확성 및 실효성을 검증 하였고 본 시스템은 산업현장에서 작업자의 안전에 크게 기여 할 것으로 기대된다.
스트림 암호는 블록 암호보다 안전성은 떨어지지만 수행 속도가 빠른 것이 큰 장점이었다. 그러나 최근까지 블록 암호의 수행 속도를 개선한 알고리즘 개발로 지금은 AES의 경우 스트림 암호와 수행 속도 차가 거의 없게 되어, 안전하면서 빠른 스트림 암호 개발이 절실히 요구된다. 본 논문에서는 ASR(Arithmetic Shift Register)과 간단한 논리연산으로 구성된 32비트 출력의 고속 스트림 암호 AA32를 제안한다. 제안한 알고리즘은 소프트웨어 구현이 쉽게 디자인된 스트림 암호 알고리즘으로 128비트 키를 지원하고 있으며, 워드와 바이트 단위로 연산을 수행한다. AA32의 전체 구성은 선형 궤환 순서기(Linear Feedback Sequencer)로 ASR 151비트를 적용하였고, 축소함수는 비선형(Non-Linear) 연산을 위한 S-박스를 사용하지 않고 간단한 논리연산을 사용한 크게 두 부분으로 구성되어 있는 매우 간결한 구조의 스트림 암호이다. 제안한 스트림 암호 AA32는 SSC2, Salsa20 보다 수행 속도 테스트결과 빠른 결과를 보여주고 있으며, 안전성 또한 현대 암호 알고리즘이 필요로 하는 안전성을 만족하고 있다. 제안한 암호 알고리즘은 휴대폰과 같은 무선 인터넷 환경과 DRM(Digital Right Management) 등과 같은 실시간 처리가 필요한 분야와 제한된 환경인 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)에 사용 가능한 고속 스트림 암호 알고리즘이다.
본 논문에서는 동영상 컨텐츠의 위${\cdot}$변조, 불법사용 및 복제를 방지하기 위하여 비가시성과 공격에 대한 강인성을 동시에 만족하는 blind 워터마킹 방법을 제안하였다. 이 방법은 MPEG-2 동영상 압축시스템을 대상으로 하며, 이 압축시스템의 적응적 양자화에 부합하도록 양자화 스케일 코드에 따라 삽입할 워터마크 비트 수를 조절하도록 설계하였다. 워터마크의 삽입위치는 영상의 주파수 특성에 따라 삽입할 영상블록을 선정하고, 선정된 영상블록의 가로, 세로, 대각선의 주파수 특성과 블록내의 각 계수의 주파수 특성을 고려하여 계수를 선정하였다. 또한 각 계수에 삽입할 워터마크 비트 수는 양자화 스텝을 고려하여 결정하였다. 이 알고리즘은 C/C++ 언어로 구현하였으며, 자체 제작한 MPEG-2 시스템을 테스트 베드로 하여 비가시성과 강인성을 실험하였다. 실험결과 삽입한 워터마크의 비가시성이 충분히 만족되었고, 일반적인 공격방법에 대해 추출된 워터마크의 에러율이 $10\%$ 이하의 강인성을 보였다. 따라서 제안한 방법은 MPEG-2 시스템을 사용하는 동영상 압축, 특히 네트워크 적응적 압축이 필요한 응용분야에서 매우 유용하게 사용될 수 있으리라 사료된다.
얼굴 검출에는 다양한 포즈, 빛의 세기, 얼굴이 가려지는 현상 등의 많은 변수가 존재하므로, 높은 성능의 검출 시스템이 요구된다. 이에 영상 분류에 뛰어난 Convolutional Neural Network (CNN)이 적절하나, CNN의 많은 연산은 고성능 하드웨어 자원을 필요로한다. 그러나 얼굴 검출을 위한 소형, 모바일 시스템의 개발에는 저가의 저전력 환경이 필수적이고, 이를 위해 본 논문에서는 소형의 FPGA를 타겟으로, 얼굴 검출에 적절한 3-Stage Cascade CNN 구조를 기반으로하는 CPU-FPGA 통합 시스템을 설계 구현한다. 가속을 위해 알고리즘 단계에서 Adaptive Region of Interest (ROI)를 적용했으며, Adaptive ROI는 이전 프레임에 검출된 얼굴 영역 정보를 활용하여 CNN이 동작해야 할 횟수를 줄인다. CNN 연산 자체를 가속하기 위해서는 FPGA Accelerator를 이용한다. 가속기는 Bottleneck에 해당하는 Convolution 연산의 가속을 위해 FPGA 상에 다수의 FeatureMap을 한번에 읽어오고, Multiply-Accumulate (MAC) 연산을 병렬로 수행한다. 본 시스템은 Terasic사의 DE1-SoC 보드에서 ARM Cortex A-9와 Cyclone V FPGA를 이용하여 구현되었으며, HD ($1280{\times}720$)급 입력영상에 대해 30FPS로 실시간 동작하였다. CPU-FPGA 통합 시스템은 CPU만을 이용한 시스템 대비 8.5배의 전력 효율성을 보였다.
해양 석유 생산은 '해양'이라는 특성에 기인하는 여러 가지 변수를 동반하면서 막대한 비용과 시간을 필요로 한다. 모든 관련된 프로세스는 인명, 환경 그리고 재산의 손실을 줄이기 위한 치밀한 일련의 계획에 의하여 통제된다. 이 논문은 해양 석유 생산 및 수송의 최적화 문제를 다룬다. 문제 영역의 범위를 정의하기 위해 해양 석유 생산 및 수송 네트워크를 제시하고 그 문제를 해결하기 위한 혼합정수계획모형을 구축하였다. 제안된 최적화 모형의 타당성을 확인하기 위해 가상의 해양 유전과 수요 시장을 바탕으로 MS Office Excel의 해찾기를 이용하여 계산실험들을 수행하였다. 해양 석유 생산 및 수송 네트워크 하위 흐름은 해양 유전에서 생산된 원유를 수요 시장으로 배분하는 해사수송문제가 된다. 이 해사수송문제를 해결하기 위해 집합 패킹 모형을 이용하여 구축된 MoDiSS(Model-based DSS in Ship Scheduling)를 사용하였다. 이러한 연구결과들은 실제적인 해양 석유 생산 및 수송 최적화 문제에 의미 있게 적용될 수 있으리라 사료된다.
높은 클럭으로 동작하는 고속의 프로세서를 다수 이용한 다중프로세서 시스템 성능은 프로세서 자체의 성능보다 상호연결망의 트랜잭션 처리 능력 및 지연에 의하여 큰 영향을 받게 된다. 따라서 상호연결망의 성능은 대역폭 및 지연시간 측면으로 시스템 성능에 큰 비중을 차지한다. 단방향 이중 연결을 이용한 CC-NUMA 구조는 이중 연결을 이용한 대역폭 증가효과와 고속 단방향 링크를 이용한 적은 지연시간으로 인하석 고성능 시스템에서 많이 채용되고 있다. 한편, 이중 연결구조로 인하여 시스템의 상호연결망의 최단 경로는 단일하게 형성되지 않으며, 여러 개의 최단 경로가 구성될 수 있다. 그러나 실제 응용프로그램을 수행할 때, 동일한 홉 수를 나타내는 경로일지라 하더라도 각 연결 링크의 부하 및 경쟁에 따른 지연 시간의 차이를 나타내게 되며, 만일 노드간의 트랜잭션 전달 경로가 정적으로 구성되어 있을 경우, 실제 프로그램의 수행에서 균일하지 못한 연결 링크 부하에 따른 지연 시간의 차이가 나타날 수 있음을 의미한다. 이는 곧 고속의 상호연결망 전체의 대역폭을 균일하게 사용하지 못함으로 나타나는 부가적 지연 시간으로 볼 수 있으며, 이로 인한 응용 프로그램의 수행 성능이 저하될 수 있음을 의미한다. 본 논문은 기존 연구된 단방향 이중 연결을 이용한 CC-NUMA 시스템에서, 노드간 트랜잭션 전달 경로가 정 적으로 구성될 경 우 발생될 수 있는 성능 저하를 평가하고, 정적 경로와 동일한 홉 수의 경로를 나타내며 링크 부하에 따라서 동적으로 전달되도록 부하에 따르는 동적 경로 설정 방법을 제시하였다. 논문에서 제시하는 방법은 기존 경로설정 방법에 대하여 동일한 홉 수를 나타내며, 링크 부하에 따라서 동적으로 경로를 설정함으로써 실시간 경로 분배가 자연스럽게 이루어지도록 하였고, 링크 경쟁을 완화함으로써 보다 균일한 링크 사용을 나타냈고, 링크 획득 실패로 인한 지 연시간을 감소시켰다. 프로그램 구동 시뮬레이션을 통한 성능 검증 결과, 논문에서 제시한 동적경로 설정 방법은 기존 정적 경로 설정 방법에 비해 링크점유시간 편차가 $1{\~}10\%$ 낮게 나타났고, 링크의 획득 실패 횟수가 ${\~}3\%$ 감소하였으며, 그 결과 $1{\~}6\%$의 수행 시간 감소를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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