본 논문에서는 RF 에너지 하베스팅을 하는 센서로 구성된 모바일 애드혹 무선 센서 네트워크에서 적응적인 방향성 범위 안내가 가능한 에너지 엔트로피 기반의 다중경로 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안된 라우팅 프로토콜의 주요한 특징 및 기여도는 다음과 같다. 첫째, 센서노드의 에너지 정보를 기반으로 경로의 엔트로피로 계산하여 안정적인 경로 설정한다. 둘째, 경로의 안정성을 기반으로 전송범위를 동적으로 조절하고, 경로 설정에 참여하는 센서의 수를 조절하여, 경로 설정에 소모되는 에너지, 컨트롤 오버헤드, 시간지연을 줄여서 궁극적으로 테이터 전송 효율을 향상시킨다. OPNET을 사용한 성능 평과 결과 제안된 라우팅 프로토콜은 효과적으로 PDR을 지원 할 수 있음을 보여준다.
모바일 클라우드 컴퓨팅 시스템은 일반적으로 데이터 보호와 상호 인증을 위하여 공개키 암호화 기법을 사용하고 있는데 최근 전통적인 공개키 암호화 기술의 변형인 ID-기반 암호화(IBC)가 주목받고 있다. IBC의 증명서-무통제 접근은 클라우드 환경의 동적인 성격에 더 적합하지만, 모바일 장치에 대하여 처리 오버헤드를 최소화하는 보안 프레임워크가 필요하다. 본 논문에서는 모바일 클라우드 컴퓨팅에서의 계층적 ID-기반 암호화(HIBE)의 사용을 제안한다. HIBE는 사용자 인증과 개인키 생성 등의 권한을 위임하여 최상위 공개키 생성기의 업무량을 감소시킬 수 있으므로 모바일 네트워크에 적합하다. 모바일 클라우드 시스템에서 ID-기반 인증과 ID-기반 신분확인 기법을 제안하고, 또한 안전한 데이터처리를 위한 ID-기반 인증 스킴에 대하여 기술하였다. 제안된 스킴은 단방향 해쉬 함수와 XOR 연산으로 설계하여 모바일 사용자를 위한 저 계산 비용을 갖는다.
애드 혹 센서 네트워크 환경에서 사용되는 대표적인 라우팅 방식인 AODV(Ad-hoc On-Demand Distance Vector)는 무선보안 메커니즘의 부재로 라우팅 정보가 모든 노드에게 노출되어 있다. AODV방식의 문제점은 공격자가 네트워크 내부에 침입하여 임의대로 라우팅 경로를 수정하여 자신을 통과하는 경로를 최단경로로 판단하게 하는 라우팅 정보 변조공격이 가능하다는 것이다. 본 논문에서는 AODV 라우팅 정보 중 공격자가 RREQ(Route Request) 패킷의 소스 시퀀스 번호와 홉 카운트를 변조하여 사용하는 공격을 설계했다. 그리고 설계한 공격을 보안 암호화 및 인증방식이 아닌 AODV의 메커니즘 안에서 공격자를 발견하고 발견된 공격자를 고립시켜 네트워크 성능저하를 막을 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구는 네트워크 보안을 위해 과도한 보안 알고리즘의 도입으로 생기는 오버헤드를 네트워크 메커니즘을 통하여 줄이고자 한다. 제안된 메커니즘의 성능 평가는 NS-2를 이용하였으며 정상적인 네트워크 상황, 공격 시 네트워크 상황 그리고 제안 메커니즘이 적용된 네트워크 상황하에서 목적지 노드의 데이터 총 수신량을 통하여 성능을 비교 분석하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하는 방식을 도입하였을 경우 데이터의 총 수신량이 정상적인 네트워크 상황과 거의 동일하게 나타남을 확인하였다.
본 논문은 최근 물체탐지 분야에서 실시간 물체 탐지 알고리즘으로 주목을 받고 있는 YOLOv2(You Only Look Once) 알고리즘을 이용하여 밀집 영역에 주차되어 있는 자동차 탐지 방법을 제안한다. YOLO의 컨볼루션 네트워크는 전체 이미지에서 한 번의 평가를 통해서 직접적으로 경계박스들을 예측하고 각 클래스의 확률을 계산하고 물체 탐지 과정이 단일 네트워크이기 때문에 탐지 성능이 최적화 되며 빠르다는 장점을 가지고 있다. 기존의 슬라이딩 윈도우 접근법과 R-CNN 계열의 탐지 방법은 region proposal 방법을 사용하여 이미지 안에 가능성이 많은 경계박스를 생성하고 각 요소들을 따로 학습하기 때문에 최적화 및 실시간 적용에 어려움을 가지고 있다. 제안하는 연구는 YOLOv2 알고리즘을 적용하여 기존의 알고리즘이 가지고 있는 물체 탐지의 실시간 처리 문제점을 해결하여 실시간으로 지상에 있는 자동차를 탐지하는 방법을 제안한다. 제안하는 연구 방법의 실험을 위하여 오픈소스로 제공되는 Darknet을 사용하였으며 GTX-1080ti 4개를 탑재한 Deep learning 서버를 이용하여 실험하였다. 실험결과 YOLO를 활용한 자동차 탐지 방법은 기존의 알고리즘 보다 물체탐지에 대한 오버헤드를 감소 할 수 있었으며 실시간으로 지상에 존재하는 자동차를 탐지할 수 있었다.
Linux와 같은 발전된 운영 체제의 가상 메모리 관리 기술은 메인 메모리와 하드디스크와 같은 저장 장치를 이용하여 응용 프로그램에게 가상의 큰 주소 공간을 제공해준다. 최근 저장 장치는 속도의 측면에서 비약적인 발전을 보이고 있기 때문에 고속의 차세대 저장 장치를 메모리 확장에 이용하면 메모리를 많이 사용하는 응용의 성능이 좋아질 것이다. 그러나 기존 운영체제의 가상 메모리 관리 오버헤드 때문에 응용의 성능을 극대화시킬 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 차세대 저장 장치를 메모리 확장에 사용했을 때 쓰기 연산을 위한 블록 주소를 할당하는 향상된 알고리즘 및 시스템 튜닝 기법들에 대해 제안하였고, 제안된 기법들을 Linux 3.14.3의 가상 메모리 관리 시스템에 구현하였다. 그리고 구현된 시스템을 벤치마크를 이용하여 실험을 하였고, 마이크로 벤치마크의 경우에 평균 3배, 과학 계산 벤치마크 응용의 경우에 24%의 성능 향상이 있음을 보였다.
Boyer-Moore 알고리즘은 컴퓨터 및 인터넷 보안, 바이오 인포매틱스 등의 응용프로그램에서 널리 활용되는 패턴매칭 알고리즘이다. 이 알고리즘은 방대한 양의 입력 데이터에 존재하는 특정한 하나의 패턴을 실시간에 검색해야하는 높은 계산 요구량으로 인하여 병렬 처리 및 성능 최적화가 필수적이다. 본 논문에서는 GPU를 활용하여 BM 알고리즘을 병렬 최적화하는 방법론을 제안한다. 방법론에 따라 알고리즘 cascading 기법을 적용하여 실행시간에 소요되는 매핑 오버헤드를 최소화하고, 멀티스레딩 효과를 극대화하여 스레드들간의 부하 부산을 향상시킴으로써 순차실행 대비 최대 45배의 성능향상을 얻었다.
멀티캐스트 통신에서 그룹에 새로운 멤버가 가입하거나 기존의 멤버가 탈퇴하는 경우 멤버들이 사용중인 그룹 키는 갱신되어야 한다. 이러한 절차는 완전 전방향과 후방향 비밀성을 보장하기 의해 필요하다(8). 불행하게도, 빈번한 멤버쉽이 변경되는 대규모 그룹에서의 키 갱신은 그룹을 확장하는데 커다란 장애가 된다. 본 논문에서는 대규모 동적 그룹에서 그룹 키를 효율적으로 분배할 수 있는 새로운 방식을 제안한다. 기존의 안전한 멀티캐스트 프로토콜과는 달리, 제안된 프로토콜은 키 갱신의 빈도와 계산에 따른 오버헤드가 전체 그룹의 크기가 아닌 서브그룹의 크기에 따라 영향을 받기 때문에 대규모 그룹으로 확장이 가능하며, 그룹 접근 제어를 수행하는 서브그룹 관리자가 송신자에 의해 전송된 멀티캐스트 데이터에 접근할 수 없도록 하는 메카니즘을 제공한다. 또한 무선 컴퓨팅 환경에서 프라이버시를 보장할 수 있는 보안 서비스를 제공한다.
2006년에 Lee와 Ahn은 기존의 HB와 $HB^+$ RFID 인증 프로토콜들이 가지는 보안취약점들을 해결한 행렬기반의 RFID 인증 프로토콜을 제안하였다. 그들이 제안한 프로토콜은 RFID 태그측의 계산량을 감소시켜줄 뿐만 아니라, 통신 오버헤드를 줄여주며, 사용자 프라이버시 보호 등의 장점을 제공한다. 하지만, 본 논문에서는 먼저 Lee와 Ahn이 제안한 프로토콜이 그들의 주장과는 달리 RFID 리더를 태그가 인증을 하지 않는 상호인증 문제로 인하여 다양한 공격들에 취약함을 지적하고, 이러한 문제점들을 해결한 상호인증을 제공하는 개선된 행렬기반 RFID 인증 프로토콜을 제안한다. 결론적으로 제안한 RFID 인증 프로토콜은 Lee와 Ahn의 프로토콜과 비교하여 강한 보안성을 제공할 뿐만 아니라, 통신 라운드 수 또한 줄여주었기 때문에 높은 효율성을 보장할 수 있다.
실시간 2차원 디지털 IIR 필터링 알고리즘의 구현을 가능하게 하는 디지털 신호처리시스템의 효율적인 구조를 제안하였다. 제안된 구조는 시스템 레벨과 프로세서 레벨에서의 병렬처리를 통하여 높은 시스템 성능을 가능하게 하였다. 프로세서간의 데이터 통신의 양을 크게 줄였으며 시스템이 초기화된 이후에는 다른 오버헤드 없이 계산을 수행할 수 있도록 설계하여 전체 시스템의 효율을 극대화하였다. 기능 레벨의 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과 1 사이클당 1개의 데이터를 처리할 수 있음을 확인하였다. 이는 단지 10MHz의 시스템 클럭을 사용하는 경우 2차원 4차 IIR필터를 실시간 비디오데이터에 적용할 수 있음을 의미하며, 시스템 클럭의 주파수를 올릴 경우 고선명 TV (HDTV) 등의 전후 처리 필터로 사용가능 할 것이다.
데이터베이스 질의 최적화기는 가장 효율적인 실행계획을 구하기 위해서 질의의 선택율을 추정한다. 일반적으로 애트리뷰트들은 서로 독립적이지 않기 때문에 여러 개의 애트리뷰트를 가지는 질의에 대해서는 다차원 선택을 추정 기법이 필요하다. 대부분의 상용 데이터베이스에서는 히스토그램이 계산 오버헤드가 많지 않고 작은 에러율로 데이터 분포를 를 근사 시킬 수 있기 때문에 실용적으로 많이 사용되고 있다. 그러나 여러 개의 애트리뷰트를 가진 다차원 지?l의 경우에서는 차원이 높아 질수록 에러율을 낮추기 위해 많은 저장 공간을 필요로 하기 때문에 히스토크램 방법이 적합하지 않다. 이 논문에서는 다차원 선택을 추정을 위한 새로운 기법을 제안한다. 다차원 공간에서 크기가 작은 히스토그램 버켓을 많이 만들고 이 버켓의 정보를 DCT로 압축하여 선택을 추정에 사용함으로써 에러율을 작게 하고 저장 공간의 사용량도 줄인다. 폭 넓은 실험 결과는 본 논문에서 제시한 방법들의 타당성과 이점을 확인시켜 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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