최근 스마트폰의 등장으로 모바일 서비스가 다양한 형태로 성장하고 있다. 각 회사들은 Window Mobile, Android, iOS 등 다양한 운영체제를 탑재하여 출시하고 있지만, 현재 가장 보급이 원활하게 이루어지는 스마트폰은 Android와 iOS를 탑재한 스마트폰이 활발히 보급되고 있다. 이에 따라 스마트폰의 다양한 기능을 이용하여 각종 범죄로 연결될 수 있으며, 다양한 증거들이 남아 있을 수 있다. 본 논문에서는 디지털 포렌식(Forensic)의 관점에 따라 스마트폰에서 수집될 수 있는 증거 데이터의 위치를 파악하고, 도구를 설계해 수집된 데이터를 분석하였다. 이로 인해, 범죄사용으로 인한 스마트폰의 증거들을 수집할 때 시간을 단축시킬 수 있는 기대효과를 가져본다.
본 논문에서는 피사체 인식 및 자동 선택이 가능한 모바일 폰 용 자동초점 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 피사체 인식 단계와 목적물 자동 선택 단계로 구성된다. 피사체 인식 단계에서는 화면 전체에 배치된 다중 소형 측거점과 초점값 연산자를 사용하여 복수개의 피사체를 모바일 폰에 내장된 이미지 센서만을 사용하여 인식함으로써 기존의 적외선이나 초음파와 같은 외부 장치를 사용하는 방식과 달리 모바일 폰에서의 피사체 인식을 가능케 하고자 하였다 목적물 자동 선택 단계에서는 퍼지 멤버십 변수와 퍼지 추론을 통해 사용자가 촬영하고자 하는 목적물을 자동 선택하는데 이는 사진 기술이 없는 사용자라도 선명한 화질의 디지털 이미지를 획득할 수 있도록 하기 위함이다. 제안된 알고리즘은 프로그램 언어로 구현되었으며, 초점 거리 제어가 가능한 CCD 카메라와 PC를 사용하여 실시간으로 이미지를 분석, 검증하였다.
무선랜은 우선으로 근거리 디바이스들을 연결하는 통신기술로 IEEE 의 802.11 이 대표적인 프로투콜로 사용되 고 있다 IEEE 802.11 에서 정의된 DCF (Distributed Coordination Fun 이 ion) 는 사용 4 가 증가하고 부하가 커질수록 전송률 ,throughput) 과 데이터 손실률 -(drop rate) 이 커지는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 무선랜 환경에서 효율적인 최소 동적윈도우 (CWmin) 의 적용을 통한 성능향상방법을 제안하고 분석과 시율레이션을 통해 제안하는 방법이 기존 DCF 보다 성능이 향상됨을 입증한다. 제안하는 동적최소윈도우 방법은 우선 스테이션의 개수가 증가 할수록 , 무선네트워크에 걸리는 부하가 커질수록 성능향상정도가 더욱 커지게 된다. 따라서 향후 고밀도 무선랜 환경에서 효과적일 것이라 기대된다.
한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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pp.911-913
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2008
In this work, nonvolatile memory (NVM) devices for system on panel of flat panel display (FPD) were fabricated using low temperature polycrystalline silicon (LTPS) thin film transistor (TFT) technology with an oxide-nitride-oxynitride (ONOn) stack structure on glass. The results demonstrate that the NVM devices fabricated using the ONOn stack structure on glass have suitable switching characteristics for data storage with a low operating voltage, a threshold voltage window of more than 1.8 V between the programming and erasing (P/E) states after 10 years and its initial threshold voltage window (${\Delta}V_{TH}$) after $10^5$ P/E cycles.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권3호
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pp.1035-1048
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2023
The IEEE 802.11 WLAN adopts a random backoff algorithm for its collision avoidance mechanism, and it is well known that the contention-based algorithm may suffer from performance degradation especially in congested networks. In this paper, we design an efficient backoff algorithm that utilizes a reinforcement learning method to determine optimal values of backoffs. The mobile nodes share a common contention window (CW) in our scheme, and using a Q-learning algorithm, they can avoid collisions by finding and implicitly reserving their optimal time slot(s). In addition, we introduce Frame Size Control (FSC) algorithm to minimize the possible degradation of aggregate throughput when the number of nodes exceeds the CW size. Our simulation shows that the proposed backoff algorithm with FSC method outperforms the 802.11 protocol regardless of the traffic conditions, and an analytical modeling proves that our mechanism has a unique operating point that is fair and stable.
최근 모바일 산업이 발달하고 성능이 향상되어 생활 속에서 모바일 기기의 사용량이 늘고 있다. 현재 모바일 기기에는 고성능 카메라를 장착하고 있어 데스크톱에서 수행하던 영상 정합을 모바일 기기에서 수행할 수 있다. 그러나 모바일 기기는 제한된 하드웨어 자원을 가지고 있어 영상 정합을 수행하기에 연산량이 많다. 따라서 본 논문에서는 모바일 환경에서 효율적인 영상 정합을 위한 향상된 특징점 기술자 추출 및 정합 기법 제안한다. 특징점 기술자 생성시 방향 윈도우 확장 및 기술자의 차원을 줄여 정확도를 높이면서 연산량을 감소시킨다. 또한 정합점 분류 기법을 통하여 영상 정합의 연산량을 감소시킨다. 실험결과 기존의 방법보다 영상 정합 속도가 향상되어 모바일 환경에 적합하면서도 자연스러운 영상을 생성할 수 있었다.
Kim, Chul-Ho;Lee, Tai-Gun;Park, Sung-Kee;Kim, Jai-Hie
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.871-875
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2003
To detect and avoid obstacles is one of the important tasks of mobile navigation. In a real environment, when a mobile robot encounters dynamic obstacles, it is required to simultaneously detect and avoid obstacles for its body safely. In previous vision system, mobile robot has used it as either a passive sensor or an active sensor. This paper proposes a new obstacle detection algorithm that uses a stereo camera as both a passive sensor and an active sensor. Our system estimates the distances from obstacles by both passive-correspondence and active-correspondence using laser slit. The system operates in three steps. First, a far-off obstacle is detected by the disparity from stereo correspondence. Next, a close obstacle is acquired from laser slit beam projected in the same stereo image. Finally, we implement obstacle avoidance algorithm, adopting the modified Dynamic Window Approach (DWA), by using the acquired the obstacle's distance.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권7호
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pp.3446-3464
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2017
Backoff mechanism serves as one of the key technologies in the MAC-layer of wireless mobile networks. The traditional Binary Exponential Backoff (BEB) mechanism in IEEE 802.11 Distributed Coordination Function (DCF) and other existing backoff mechanisms poses several performance issues. For instance, the Contention Window (CW) oscillations occur frequently; a low delay QoS guarantee cannot be provided for real-time transmission, and services with different priorities are not differentiated. For these problems, we present a novel Multi-Priority service differentiated and Adaptive Backoff (MPAB) algorithm over IEEE 802.11 DCF for wireless mobile networks in this paper. In this algorithm, the backoff stage is chosen adaptively according to the channel status and traffic priority, and the forwarding and receding transition probability between the adjacent backoff stages for different priority traffic can be controlled and adjusted for demands at any time. We further employ the 2-dimensional Markov chain model to analyze the algorithm, and derive the analytical expressions of the saturation throughput and average medium access delay. Both the accuracy of the expressions and the algorithm performance are verified through simulations. The results show that the performance of the MPAB algorithm can offer a higher throughput and lower delay than the BEB algorithm.
This paper proposes an object tracking system based on keypoints using homography in mobile environments. The proposed system is based on markerless tracking, and there are four modules which are recognition, tracking, detecting and learning module. Recognition module detects and identifies an object to be matched on current frame correspond to the database using LSH through SURF, and then this module generates a standard object information. Tracking module tracks an object using homography information that generate by being matched on the learned object keypoints to the current object keypoints. Then update the window included the object for defining object's pose. Detecting module finds out the object based on having the best possible knowledge available among the learned objects information, when the system fails to track. The experimental results show that the proposed system is able to recognize and track objects with updating object's pose for the use of mobile platform.
휴대폰에서 포렌식 증거 자료를 추출하는 방법은 SYN, JTAG, Revolving 3가지 방법이 있다. 하지만 휴대폰과 스마트폰의 기술과 사용방법의 차이로 인하여, 포렌식 증거 자료를 추출하는 방법도 달라야 한다. 따라서 본 논문에서는 압수 수색된 스마트폰에서의 포렌식 증거 자료의 추출 방법을 연구하고자 한다. 압수 수색된 스마트폰에서 많이 사용되는 구글 안드로이드와 윈도우모바일 스마트폰의 분석을 위하여 스마트폰의 사양과 운영체제, 백업 분석, 증거 자료를 분석 한다. 또한 구글 안드로이드와 윈도우모바일 스마트폰의 전화번호부, SMS, 사진, 동영상에 관한 포렌식 증거 자료를 추출하여 법적인 증거자료와 포렌식 보고서를 생성한다. 본 논문에서 실험된 스마트폰 포렌식 기술 연구는 모바일 포렌식 기술 발전에 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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