네트워크 기술의 발달로 그 적용 영역 또한 다양해지면서 다양한 목적의 프로토콜이 개발되고 트래픽의 양이 폭발적으로 증가하게 되었다. 따라서 기존의 전통적인 스위칭, 라우팅 방식으로는 네트워크 관리자가 망의 안정성과 보안 기준을 충족하기 어렵다. 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 이러한 문제를 해결하기 위해 제시된 새로운 네트워킹 패러다임이다. SDN은 네트워크 동작을 프로그래밍하여 효율적으로 네트워크를 관리할 수 있도록 한다. 이는 네트워크 관리자가 다양한 여러 양상의 공격에 대해서 유연한 대응을 할 수 있는 장점을 가진다. 본 논문에서는 SDN의 이러한 특성을 활용하여 SDN 구성 요소인 컨트롤러와 스위치를 통해 공격 정보를 수집하고 이를 기반으로 공격을 탐지하는 위협 레벨 관리 모듈, 공격 탐지 모듈, 패킷 통계 모듈, 플로우 규칙 생성기를 설계하여 프로그래밍하고 허니팟을 적용하여 지능형 공격자의 서비스 거부 공격(DoS)을 차단하는 방법을 제시한다. 제안 시스템에서 공격 패킷은 수정 가능한 플로우 규칙에 의해 허니팟으로 빠르게 전달될 수 있도록 하였으며, 공격 패킷을 전달받은 허니팟은 이를 기반으로 지능적 공격의 패턴을 분석하도록 하였다. 분석 결과에 따라 지능적 공격에 대응할 수 있도록 공격 탐지 모듈과 위협 레벨 관리 모듈을 조정한다. 제안 시스템을 실제로 구현하고 공격 패턴 및 공격 수준을 다양화한 지능적 공격을 수행하고 기존 시스템과 비교하여 공격 탐지율을 확인함으로써 제안 시스템의 성능과 실현 가능성을 보였다.
이 논문에서는 배경 잡음이 포함되는 환경에서 강인한 음성 인식을 하기 위한 전처리 단계로서 쓰이는 목표 음성 향상 방법을 제안한다. 보조 함수 기반의 독립 벡터 분석(Auxiliary-function-based Independent Vector Analysis, AuxIVA) 기법을 기반으로 가중 공분산 행렬에서 시간에 따라 변하는 분산에 의해서 가중치가 결정된다. 목표 음성에 대한 시간-주파수별 기여도를 나타내는 마스크를 통해 분산의 크기를 조절한다. 이러한 마스크는 음성 향상을 위해서 학습된 신경망 혹은 목표 화자로부터의 직선 성분의 기여도를 찾기 위한 확산성으로부터 추정할 수 있다. 이에 더하여 둘러싼 잡음에 대한 출력들은 서로 다차원 독립 성분 분석을 도입하여 의존성을 주어 안정적으로 노이즈 성분을 추출할 수 있다. 이 AuxIVA 기반의 목표 음성 추출 알고리즘은 또한 노이즈에 대해서 비음수 행렬 분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF)를 비음수 텐서 분해(Non-negative Tensor Factorization, NTF)로 확장하여 독립 단순 행렬 분석(Independent Low-Rank Matrix Analysis, ILRMA)의 틀에서도 수행될 수 있다. 이러한 확장을 통해서 여전히 잡음 출력 채널에서의 채널간 의존성을 유지할 수 있다. CHiME-4데이터셋에 대한 실험 결과는 소개된 알고리즘에 대한 효과를 보여준다.
안과 환자의 질병을 판단하기 위해서는 특수 촬영 장비를 통해 찍은 안구영상을 이용한 안과의사의 주관적 판단의 개입이 전통적으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 안과 의료진이 질병을 판단할 때 보조적 도움이 될 수 있도록 객관적 진단결과를 제시해주는 각막궤양 의미론적 분할방법에 대하여 제안하였다. 이를 위해 DeepLab 모델을 활용하였고 그 중 Backbone network으로 Xception과 ResNet 네트워크를 이용하였다. 실험결과를 나타내기 위한 평가지표로 다이스 유사계수와 IoU 값을 이용하였고 ResNet101 네트워크를 사용하였을 때 'crop & resized' 이미지에 대해 최대 평균 정확도 93%의 다이스 유사계수 값을 보였다. 본 연구는 객체 검출을 위한 의미론적 분할모델 또한 안구의 각막궤양 부분과 같은 불규칙하고 특이한 모양을 추출하고 분류하는데 뛰어난 결과를 도출할 수 있는 성능을 보유하고 있음을 보여주었다. 향후 학습용 Dataset을 양적으로 보강하여 실험결과의 정확도를 제고할 수 있도록 하고 실제 의료진단 환경에서 구현되어 사용되어 질 수 있도록 할 계획이다.
연구목적: 국내외 냉장·냉동 창고 수는 증가 추세에 있으며 최근 잇따라 대형 냉장·냉동 창고의 화재가 발생하고 있다. 화재는 꾸준히 발생하고 재산피해액은 매년 증가 추세를 보여 대형 냉장·냉동 창고에서 발생하는 화재 예방에 대한 부분의 중요성이 커지고 있다. 연구방법: 실제 냉장·냉동 창고를 현장 조사하고 화재 사례 등을 분석하여 화재 위험성을 도출 및 그 특성을 분석하였으며 국외의 냉장·냉동 창고의 적응성 있는 소방기술로 대두되고 있는 저산소 화재예방시스템(ORS)에 대해 조사해 화재시뮬레이션(FDS) 를 통해 냉동 창고 모델링을 진행하여 산소농도에 따른 화재성상을 분석하였다. 연구결과:화재시뮬레이션을 통해 산소 농도 21%, 저산소 화재예방시스템 작동 상태인 15.7%와 추가로 17.7, 16.7%를 분석한 결과 21, 17.7, 16.7%상태에서 3~4분 이내에 플래시오버에 도달하였으나 산소농도를 15.7%로 낮춘 경우 13분간 화원을 가해도 착화되지 않았다. 결론: 본 연구에서는 저산소 화재예방시스템의 개념 및 전반적인 부분을 이해하고 화재시뮬레이션을 통해 냉동 창고 모델링하고 산소농도에 따른 분석을 진행해 저산소 화재예방시스템(ORS)의 화재방호 적응성에 대해 분석하였다. 앞으로 실대형 실증실험과 관련 규정이 마련되어 화재의 사각지대에 놓인 냉장·냉동 창고의 화재 예방에 대한 솔루션이 제공되길 기대한다.
본 논문에서는 가시광 통신 시스템의 발생하는 Dimming level 감소 및 Flicker 발생 문제를 해결하기 위한 연구를 진행하였다. 가시광 통신은 통신과 조명을 함께 제공하는 융합기술로, 통신 성능뿐만 아니라 조명의 성능을 함께 만족 해야한다. 그러나 기존의 데이터 전송 방식은 전송 Data sequence를 고려하지 않고 전송하기 때문에, Dimming level을 감소시키고 Flicker 현상을 발생시킨다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 Dimming improvement and Flicker Reduction Mapping 기법을 연구하였다. 기존의 시스템은 단순하게 '0'과 '1'의 데이터만 전송하였지만, 본 시스템에서는 RGB 채널에 Original data 전송채널과 DIFR(Dimming Improvement and Flicker Reduction) 전송채널을 할당한다. R채널에는 Original data를, DIFR-G채널에는 Original data or Inverse Original data를 할당하고, DIFR-B채널은 R채널과 G채널의 논리연산을 통해 전송함으로써, 최대 Dimming level을 유지하면서 동시에 'OFF' 패턴이 연속적으로 발생하지 않도록 하여 Flicker 현상을 방지하고 통신 기능뿐만 아니라 조명으로써의 역할을 충실히 할 수 있는 적응형 데이터 할당 알고리즘을 제안했다.
연구목적: 최근 물류 창고 수의 증가 추세에 있다. 또한 이러한 물류 창고의 수가 늘어남에 따라 화재발생건수 또한 매년 증가 추세를 보여 대형 물류 창고에서 발생하는 화재 예방의 중요성이 커지고 있다. 연구방법: 물류 창고에 적응성 있는 화재감지기로 대두되고 있는 공기흡입형 감지기에 대해 조사하고 화재시뮬레이션(FDS)를 통해 물류 창고 모델링을 진행하여 물류창고 화재 성장 속도 4단계와 화원 위치 3가지에 따른 일반 연기감지기와 공기흡입형 감지기의 감지 속도를 비교 분석하였다. 연구결과: 성장속도 Slow급 화재와 Medium급 화재에서는 화원위치에 상관없이 공기흡입형 감지기의 감지속도가 더 빨랐다. 하지만 Fast급 화재와 Ultra Fast급 화재에서는 화원위치에 따라 일반연기감지기의 감지속도가 더 빠른 것을 확인할 수 있었다. 결론: 공기흡입형 감지기는 화재성장속도가 빨라질수록, 둘째 화원의 위치가 공기흡입형 감지기 수신부보다 멀어질수록 같은 위치에 있는 연기감지기보다 성능이 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. 그렇기에 화재성장속도가 빠른 가연물을 적치하는 창고에서는 공기흡입 형 감지기를 설치하더라도 공기흡입형 감지기의 수신부와 멀리 떨어진 위치에는 연기감지기를 추가로 부착하는 것이 화재 안전성을 높이는 방법이라고 판단된다.
무선 센서 네트워크는 다양한 응용분야에서, 개방된 환경에 배치되어지므로, 공격자에게 손쉽게 노출된다는 취약점을 가지고 있다. 선택적 전달 공격(Selective Forwarding Attack)은 센서 네트워크에서 발생할 수 있는 공격중의 하나로 공격자는 훼손된 노드를 통하여 전장지역에서의 적의 움직임등과 같이 중요한 정보의 기지노드까지 정상적인 전달을 차단하여 감시자의 원활한 탐지를 어렵게 한다. Xiao, Yu 그리고 Gao는 이와 같은 위협에 대한 대안으로 선택적 전달 공격 탐지기법(checkpointbased multi-hop acknowledgement scheme; 이하 CHEMAS)를 제안하였다. CHEMAS에서 전달경로 상에 노드들은 미리 정해진 확률에 따라 감시 노드(checkpoint)로 선택되어지며 이 감시 노드들을 통해 공격 발생 지역을 탐지할 수 있다. 해당 기법에서 인증 패킷 전달 홉 수는 시스템 상에서 탐지율과 에너지 효율 사이에서 트레이드 오프 관계에 있으므로 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 보안 강도를 충분히 유지하면서, 에너지 효율성 또한 제공할 수 있는 경계 값 선택을 위해 퍼지 규칙 시스템을 적용하였다. 기지노드는 퍼지 규칙 시스템을 이용하여 매 주기마다 에너지 레벨과 훼손된 노드 수 그리고 기지노드로부터의 거리를 고려하여 상황에 맞는 적절한 경계 값을 결정한다.
영상 분할은 영상처리 분야에서 오랜 기간 많은 연구자들에 의해 연구되었으며 현재도 다양한 방법이 연구되어지고 있다. 영상 분할은 영상에 포함된 객체들을 분리하는 문제로, 특히 사람의 얼굴은 영상에 포함된 객체들 중 가장 중요한 객체로 다루어진다. 본 논문에서는 영상에 포함된 얼굴 경계선을 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 비올라존스 방법을 사용해 영상에서 대략적인 얼굴 위치를 검출한다. 그러나 비올라존스 알고리즘에 의해 검출된 결과는 얼굴의 대략적인 위치이지 정확한 얼굴 영역이 아니다. 본 논문에서는 비올라존스 알고리즘의 결과로부터 좀 더 정확한 얼굴 영역을 추출하기 위해 적응적 스킨칼라 모델을 사용하고 스킨칼라 모델의 결과로 주어지는 스킨영역에 대해 수평, 수직 히스토그램을 분석하여 얼굴 영역을 추출한다. 마지막으로 추출된 얼굴 영역에 대해 스네이크 알고리즘을 적용해 최종 얼굴 경계선을 결정한다. 본 논문에서는 Williams등[7]에 의해 제안된 스네이크 알고리즘을 기반으로 얼굴 경계선 추출을 위해 변형된 스네이크 에너지 함수를 제안한다.
고준위방사성폐기물 심층처분시설은 고온의 사용후핵연료에서 핵종 누출을 막기 위해 열적, 역학적, 수리적 안전성이 장기적으로 확보되도록 일반적인 지하터널과는 다른 특별한 설계가 필요하다. 스웨덴 SKB는 고준위방사성폐기물 처분시설의 설계 기준을 수립하고 포쉬마크 지역에 대해 실제 설계를 수행하였다. 그리고 지반 불확실성에 대응하기 위해 모니터링과 그에 따른 설계 변경이 가능한 관찰 기법과 단계별 개발법을 제안하였다. SKB는 지반 유형과 지반 거동을 분류하고 포쉬마크 지역에 존재하는 지반유형과 거동의 조합에 적절한 지보 유형을 대응시키는 독자적인 지보 시스템을 개발하였고 기존 지보 시스템과 비교를 통해 안전성을 확인하였다. POSIVA는 SKB와 유사한 방식으로 온칼로 지역에 대해 지보시스템을 개발하였으나 포쉬마크와는 상이한 지반 특성을 반영하였다. 이를 참고하여, 국내 고준위방사성폐기물 심층처분시설 건설을 위한 설계가 이루어질 수 있을 것이며 국내 특성에 맞는 지보 시스템 또한 수립될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 두 개의 스피커를 이용한 청취 환경에서 좌, 우 채널의 간섭 신호를 제거하기 위한 새로운 오디오 시스템을 개발하였다. 간섭 제거는 청취자의 위치에 따라 적응적으로 이루어져야 하기 때문에, 청취 위치를 추적하기 위한 기법이 적용되었다. 청취자 위치 추적은 2개의 마이크로폰을 통하여 이루어지며 채널 간 시간 지연을 이용하여 청취자의 방향을 추정하도록 하였다. 또한 잔향 환경에서의 사용을 고려하여 선형 예측 기법을 이용한 잔향 제거 기법이 적용되었다. 좌,우 채널의 간섭제거를 위한 음원-귀 간의 경로는 KEMAR 머리전달함수를 이용하여 나타내었다. 사용된 청취자 방향 측정 시스템의 유용성을 평가하기 위해 추정된 위치에서 채널 간섭의 성능을 평가하였다. 평가 척도로 채널 분리 비를 사용하였으며, 실험적인 결과, 사용자의 실제 위치와 추정된 위치 간에 다소 차이가 있더라도 -10 dB의 채널 분리비가 얻어짐을 확인 할 수 있었다. 제안된 알고리즘은 부동소수점 디지털 신호처리 프로세서를 이용하여 실시간 구현되었으며 청취자 평균 방향 오차는 5도, 주관적 간섭 제거율은 평균적으로 80 % 얻어짐을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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