WSN (Wireless Sensor Networks)기반 보안 감시 시스템에서는 센서들이 수집한 이벤트 발생 정보를 전송함에 있어서 이벤트가 발생한 지역의 위치 정보를 함께 제공하는 것이 요구된다. 기존에 많은 연구가 진행되었던 2D기반 위치추적 기법들은 고도가 일정한 환경에서는 꽤 높은 정확도를 보이나, 높이 개념이 추가된 실제 환경에서는 많은 오류를 발생시킬 수 있다. 또한 기존의 3D 위치추적 기법들은 많은 참조노드를 요구하거나, 복잡한 수식 계산을 요구하는 문제점을 가지고 있다. 그러나 본 논문에서 고려하는 실내 보안 감시 시스템에서는 감지된 대상체가 침입자인지 여부를 판단하기 위한 대상체의 높이 예측만을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 복잡한 수식 계산이나 많은 참조노드들을 요구하지 않는 대상체 높이예측 기법을 제안한다. 또한 제안 기법의 성능분석을 위하여 여러 가지 시나리오에서 예측 정확도를 측정하였다.
송신 단에서 채널 상태 정보를 알고 있는 폐루프 시스템은 개방 루프 시스템에 비하여 더 효율적인 전송을 수행할 수 있다. 그러나 실제 시스템은 제한된 피드백 채널을 가지므로 송신단에서 완벽한 채널 정보를 알 수 없으며, 따라서 부분 채널 정보를 활용하는 시스템의 설계가 중요한 요소로 부각되고 있다. 특히, 모바일 환경에서는 사용자의 이동성으로 인하여 채널 상태가 유동적으로 변화하며 이는 성능의 열화를 초래한다. 본 논문에서는 비트 인터리버와 결합한 부호화된 직교 주파수 다중 분할(BIC-OFDM; Bit-Interleaved Coded Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템을 위하여 채널 변화에 적절히 대응하는 적응 변조 코딩 기법을 제안한다. 합리적인 피드백 정보량을 통해, 제안하는 기법은 도플러 확산에 의한 채널 변화를 보상하여 향상된 성능을 제공한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 정확한 비트 에러율의 추정을 통한 성능 이득을 가짐을 확인한다.
본 논문은 이동체의 잦은 갱신에 의해 발생하는 색인 재구성에 대한 비용을 줄이기 위해 이동체의 지연 다량 삽입 기법을 제안한다. 기존 이동체 색인에 대한 연구는 주로 색인 구성 후에 발생하는 질의 처리 효율성에 초점을 두었다. 이들은 이동체 데이터의 갱신 연산에 의한 색인 재구성에 대한 디스크 접근 오버헤드를 거의 고려하지 않았다. 이러한 이동체 데이터의 갱신 연산에 대한 비용을 줄이기 위해 다량 삽입 기법과 여러 색인이 제안되었다. 하지만 제안된 기법들은 매우 가변적이고 대량인 데이터를 효율적으로 처리하는데 많은 디스크 I/O 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 빠른 데이터 생성 속도에 적합하도록 디스크 접근 오버헤드를 고려해서 R-트리를 관리할 수 있는 현재색인에 대한 다량 삽입 기법을 제안한다. 이 기법에서는 다차원 색인 구조에서의 다량 삽입 기법을 위한 버퍼링 기법을 사용한다. R-트리의 단말 노드 정보를 관리하는 보조 색인을 추가하여 노드의 분할과 합병을 예상한다. 또한 연산을 종류에 따라 분류하여 불필요한 삽입과 삭제 연산을 줄인다. 노드의 변환를 최소화하는 방향으로 이동 객체의 처리 순서를 정하여 데이터 갱신에 따른 노드의 분할과 합병을 최소화한다. 실험을 통해 제안한 기법을 이용한 다량 삽입 기법이 기존의 삽입 기법들보다 색인의 갱신 비용을 감소시키는 것을 알 수 있다.
드로퍼는 전차선로에서 여러형태의 클램프로 취부되어 전차선이 수평으로 유지하도록 지지하고, 판토그라프가 통과할 때 굽힘에 대한 기계적 응력에 영향을 받는다. 고속선용 드로퍼의 파단 원인을 조사하기 위해, 이론적 분석 및 시험을 실행하였다. 본 논문에서 사전이도에 의한 드로퍼의 정적 하중을 계산하였고, 시험에서 측정된 값과 유사하였다. 드로퍼 와이어의 파단원인을 분석하기 위해 현장에서 파단된 시료는 SEM 분석을 하였고, 새 시료도 일부 병행하며 시행하였다. 마지막으로, 고속열차가 300km/h로 통과할 때 드로퍼에 대한 동적 하중의 변화를 측정하였다. 기계적 하중이 반복적으로 발생될 때, 드로퍼 와이어는 피로에 의해 파단될 것이다. 이 결과는 고속전차선로 유지보수의 특별 관리와 드로퍼의 수명평가를 하는데 활용될 수 있을 것이다.
몬테카를로 렌더링은 사진과 흡사한 이미지를 렌더링하는 데 널리 쓰이는 기술이다. 그러나 이 기술로 고품질의 이미지를 얻으려면 픽셀 당 샘플의 수를 증가시켜야 하며, 필연적으로 긴 렌더링 시간을 필요로 한다. 이 문제를 풀기 위하여, 이미지 필터링 기술을 적용할 수 있다. 이는 적은 샘플 수로, 노이즈가 존재하는 렌더링 결과를 빠른 시간 내에 구한 뒤, 필터링을 적용하여 추가적인 샘플 없이 정답 이미지에 근사하는 부드러운 이미지를 얻는 방법이다. 본 논문에서는 에이트러스 웨이블릿필터에 스테인의 공평 에러 추정법(SURE)을 적용하여, 실시간에 가까운 속도로 렌더링한 이미지의 노이즈를 제거하는 방법을 제안한다. 슈어(SURE)를 이용하여 에이트러스 웨이블릿 필터의 필터링으로 인한 에러를 추정할 수 있고, 이를 통하여 에러를 줄이는 방향으로 웨이블릿의 계수를 정할 수 있다. 본 연구진은 이 필터링 방법을 최신 실시간 광선추적법 시스템인 엠브리(embree)에 적용하여 성능을 확인하였다.
사물인터넷(Internet of Things, IoT)은 다양한 기술과 결합하여 일상생활의 전반으로 빠르게 자리 잡았다. 빠른 속도로 사회 전반에 자리 잡은 데 반해 보안에 대한 고려는 상대적으로 미흡하여 사이버 공격의 주요 대상이 되고 있다. IoT 환경의 모든 기기는 인터넷에 연결되어 일상생활과 밀접하게 활용되고 있기에 사이버 공격으로 인한 피해도 심각하다. 따라서 보다 안전한 IoT 환경에서의 서비스를 위해 네트워크 보안 프로토콜을 이용한 암호화 통신이 반드시 고려되어야 한다. 대표적인 네트워크 보안 프로토콜에는 IETF에서 정의한 TLS(Transport Layer Protocol)가 있다. 본 논문은 제한된 자원 특성을 갖는 IoT 기기에서 대표적인 네트워크 보안 프로토콜인 TLS의 부하를 예측하기 위하여 IoT 기기 오픈 플랫폼 환경에서 TLS 버전 1.2와 버전 1.3에 대한 성능 측정 결과를 분석한다. 또한 버전 1.3에서 지원하는 주요 암호화 알고리즘의 성능을 분석하여 IoT 기기 사양에 따라 적합한 네트워크 보안 프로토콜 속성을 설정할 수 있는 기준을 제시하고자 한다.
사회기반 시설물의 노후화에 대응해 이상 징후를 파악하고 유지보수를 위한 최적의 의사결정을 내리기 위해선 디지털 기반 SOC 시설물 유지관리 시스템의 개발이 필수적인데, 디지털 SOC 시스템은 장기간 구조물 계측을 위한 IoT 센서 시스템과 축적 데이터 처리를 위한 클라우드 컴퓨팅 기술을 요구한다. 본 연구에서는 구조물의 다물리량을 장기간 측정할 수 있는 IoT센서와 클라우드 컴퓨팅을 위한 서버 시스템을 개발하였다. 개발 IoT센서는 총 3축 가속도 및 3채널의 변형률 측정이 가능하고 24비트의 높은 해상도로 정밀한 데이터 수집을 수행한다. 또한 저전력 LTE-CAT M1 통신을 통해 데이터를 실시간으로 서버에 전송하여 별도의 중계기가 필요 없는 장점이 있다. 개발된 클라우드 서버는 센서로부터 다물리량 데이터를 수신하고 가속도, 변형률 기반 변위 융합 알고리즘을 내장하여 센서에서의 연산 없이 고성능 연산을 수행한다. 제안 방법의 검증은 2개소의 실제 교량에서 변위계와의 계측 결과 비교, 장기간 운영 테스트를 통해 이뤄졌다.
본 연구에서는 퍼지 RBFNNs과 증분형 주성분 분석법으로 실현된 숫자인식 시스템의 설계를 소개한다. 주성분 분석법은 차원축소를 위해 사용되는 알고리즘으로 학습데이터의 차원 수가 고차원이거나 데이터의 양이 많을 때 특징 추출을 위한 많은 계산 시간을 필요로 한다. 따라서 고차원 데이터의 효율적인 차원축소와 점진적인 학습을 위해 증분형 주성분분석법을 적용하는 방법을 제안한다. 방사형 기저함수 신경회로망의 구조는 조건부, 결론부, 추론부의 3가지 기능적 모듈로서 구분이 가능하다. 조건부에서는 FCM 클러스터링 알고리즘의 도움으로 실현된 퍼지 클러스터링의 사용으로 입력 공간을 분할한다. 또한 가우시안 함수 대신 FCM(Fuzzy C-Means)클러스터링 알고리즘의 멤버쉽 값을 사용함으로써 입력 데이터의 특성을 좀 더 잘 반영할 수 있도록 개선하였으며, 결론부에서 연결가중치는 상수항에서 일차식과 이차식, 그리고 변형된 이차식과 같은 다항식의 형태로 확장하여 사용한다. 실험 결과는 공인 숫자 데이터인 MNIST 필기체 숫자 데이터를 사용하여 제안된 숫자 인식 시스템의 효율성을 다른 연구와의 비교를 통해 입증한다.
데이터 처리 속도는 예보 능력과 관련이 있다. 최신의 입력 자료를 이용한 예측 데이터의 고속 생산은 신속한 대처를 가능하게 한다. 또한 알고리즘 작성, 계산, 결과 평가, 알고리즘 개선으로 이어지는 순환 구조를 원활하게 할 뿐만 아니라 오류 발생시 빠른 시간 내에 복구할 수 있게 하는 등 매우 중요한 요소이다. 현재의 조기경보 시스템은 매 계산 주기 마다 섬진강 유역의 10개 시군에 대해 30미터 해상도의 격자형 자료를 400개 이상 생성하고 있으며(중간 데이터 포함) 최대 9일까지 예보되는 자료를 포함할 경우 600개 이상이다. 이는 전국을 30미터 해상도로 약 45개를 생성하는 계산양과 비슷하다. 또한 14,000여개의 필지에 대한 구역 통계와, 각 래스터의 평균, 최대, 최소 등의 통계자료 생성도 함께 수행 해야 한다. 이와 같은 대량의 데이터를 한정된 시간 내로 처리하기 위한 몇 가지 기법을 적용하여 적용하였으며, 아직 적용은 못하였으나 가능성의 여부를 평가해 보는 것으로 본 연구를 진행하였다. 그 결과 앞서 제시된 래스터 캐시, NFS 캐시, 분산 처리를 모두 적용할 경우 데이터 처리 시간을 1/8로 단축 시킬 수 있음이 확인되었다. 또한 GPU를 이용한 연산을 적용할 경우 일부 모듈에 대해 매우 큰 폭으로 수행 시간을 단축 시킬 수 있음을 확인하였다. 다만 캐시를 위한 추가적인 디스크, GPU라는 별도의 하드웨어, 추가된 하드웨어 지원을 위한 고출력 전원 장치와 이에 따른 UPS (Uninterruptible power supply, 무정전 전원공급 장치)까지 상대적으로 높은 사양으로 준비해야 하는 비용적인 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서 제시한 네 가지 기법 중 세 가지는 계산 서버 추가를 통한 수평적 성능 확장에 관한 것이다. 하지만 서버의 추가가 처리 속도 향상으로 이어지지 않음은 물론 오히려 저하시키는 경우가 있다. 본 연구에서는 특정 시간 내로 작업을 완료 시키지 못하면 해당 작업을 반환하여 다른 서버가 처리하는 간단한 방식을 이용한다. 하지만 이런 문제를 지속적으로 발생시키는 계산 서버가 발견된다면 정해진 기준에 따라 계산 작업에서 완전히 퇴출 시켜야 성능 향상에 도움이 된다. 따라서 처리 속도에 대한 정확한 원인을 검사하고 이를 실시간으로 반영할 수 있는 기법이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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