래스터 지도에서 직선 또는 곡선과 중첩되어 있는 경우의 문자는 추출하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 고립되어 있는 문자뿐만 아니라 문자이외의 요소와 중첩되어 있는 문자도 효과적으로 추출할수 있는 분할 정복(divide and conquer) 개념에 기반한 문자 추출방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 이미지의 연결 요소로부터 볼록다각형(convex hull)을 생성한다. 그리고 이 다각형이 충분한게 문자영역만을 포함할때가지 볼록 다각형을 이등분하면서 가장 긴 선분(투사 선분)을 기준으로 두 영역으로 분할한다. 다음으로 문자를 추출하기 위해서 이 선분을 기준으로 연결 요소상의 픽셀의 밀집도를 계산하는 알고리즘(프로파일링)을 적용한다. 또한 지도상에서 추출된 개별적인 문자들을 의미있는 단어들로 묶기(grouping)한 새로운 알고리즘을 소개한다. 특히 지도상에 나타나는 문자의 종류는 매우 다양하고 또한 이 문자들이 놓여있는 방향 역시 일정하지 않기 때문에 이러한 단어를 찾는 kd법은 쉽지 않다. 이를 위해 본 논문에서는 3차원 인접 그래프(3-D neighborhood graph)G를 소개한다. 이 그래프 G에서 각 노드는 하나의 분리된 문자를 나타내며 자신의 크기와 위치에 따라서 3차원 공간상에서 위치하게된다. 따라서, 크기가 큰 (작은)문자들은 보다 큰 (작은) z값을 가지고 되며 이 그래프 G에서 서로 인접한 노드들을 연결함으로써 지도상에 존재하는 서로 다른 종류의 문자 스트링을 추출할수 있다. 실험결과는 서로 다른 지도 이미지에 대해서 약 95% 이상의 단어 추출율을 보여준다.
현재 센서 네트워크의 보안 기술 연구는 센서 네트워크 내의 정보전달 및 처리과정에서의 정보 보호 및 중요 센서 노드의 보호를 위한 정보인증, 노드인증, 보안 라우팅, 키 관리, 도처, 위조 방지 등에 중점을 두고 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 USN 응용 서비스 유형에 종속되는 단점을 가진다. 즉, 특정 서비스에만 유용한 보안 기술 연구가 대부분이라 하겠다. 따라서, 특정 USN 응용 서비스에 국한되지 않는 다양한 USN 응용 서비스를 지원할 수 있는 정보보호 기술이 개발이 이루어져야 하며, 이를 위해서는 다양한 USN 응용 서비스를 지원할 수 있도록 보안을 고려한 센서 네트워크의 구성에 대한 연구가 선행되어야 한다. 이에 본 논문에서는 현재 개발된 다양한 USN 응용 서비스를 분석하여 공통적인 센서 네트워크의 구성 요소를 도출하였으며, 이를 토대로 보안을 고려한 센서 네트워크 분류기준을 제시하였다.
무선 센서 네트워크에서 데이터 병합을 수행하는 센서노드는 자식 노드의 메시지를 기다리는 시간인 타임아웃을 스케줄링한다. 본 논문에서는 데이터 병합시 소모되는 전력을 최소화하고 데이터 정확도를 높이기 위해, 센서 네트워크에서 수집되는 데이터 패턴에 따라 타임아웃을 적응적으로 조절하는 새로운 타임아웃 스케줄링 기법을 제안한다. 제안 타임아웃 스케줄링 기법은 자식노드로부터 수신한 데이터가 특별한 이벤트 없이 기준 데이터 변동률 범위 내에 있게 되면 타임아웃 값을 줄인다. 타임아웃을 작게 하면 메시지 대기시간이 짧아지고 센서 노드의 에너지 소모가 감소한다. 센싱 데이터가 기준 데이터 변동률을 벗어나면 중요 이벤트 발생 확률이 높으므로 보다 정확한 데이터 병합 값을 얻기 위해 타임아웃 값을 증가시킨다. 시뮬레이션 결과에서 제안 기법은 기존 캐스케이딩 타임아웃 스케줄링 기법에 비해 에너지 소모와 데이터 정확도 측면에서 우수한 성능을 보여주었다.
스트림 데이터는 시간에 따라 연속적으로 변화하는 일련의 값들로 나타난다. 이러한 스트림 데이터의 특성상 다양한 시간 간격의 기준에 따라 계속적으로 그 동향이 달라질 수 있다. 이 때문에 스트림 데이터의 추세 예측은 간격이 갱신될 때 마다 연속적인 환경에서 여러 간격들을 기준으로 동시에 이루어지는 연속 다중 예측(Continuous Multiple Prediction, CMP)이 지원되어야 한다. 본 논문은 스트림 데이터의 연속 다중 예측을 효과적으로 지원하기 위하여, 신피질 학습 모델인 계층형 시간적 메모리(Hierarchical Temporal Memory, HTM) 모델을 확장하여 연속통합 HTM(Continuous Integrated HTM, CIHTM) 네트워크를 제안한다. 이를 위해 우리는 HTM 네트워크를 구성하는 기존 노드들 외에 새롭게 이동 벡터 파일 센서, 시공간 분류 노드, 다중 통합 노드를 고안하였다. 그리고 이들을 바탕으로 CIHTM 네트워크의 학습과 추론 알고리즘을 개발하였다.
애드혹 네트워크는 기존의 유무선 네트워크의 고정된 기반시설(infrastructure) 없이 이동 호스트들만으로 구성된 무선 환경의 네트워크이다. 애드혹 네트워크의 기본 특성, 즉, 링크의 불안정성, 각 노드의 물리적 보호의 한계, 노드간 연결의 산재성, 토폴로지의 동적인 변화 뿐 아니라 악의적인 노드의 활동으로 인해 라우팅 보안에 대한 위험성은 매우 높다 따라서 본 논문에서는 애드혹 네트워크에서 경로 탐색이나 설정 과정중 악의적인 노드가 라우팅 메시지를 변조, 위조하거나 다른 노드를 가장하여 잘못된 라우팅 정보를 네트워크에 주입시키는 공격을 방지하기 위하여 일방향 해쉬 함수를 기초로 한 one-time 전자 서명을 이용한 라우팅 보안 메커니즘을 제안한다. 제안하는 메커니즘에서 노드들은 라우팅 메시지를 서명하기 위하여 공개키 요소의 첫 세트를 반복적으로 해쉬 함수에 적용함으로써 해쉬 체인을 생성하고, 생성된 해쉬 체인으로부터 공개키 요소들을 여러 세트 유도하여 해쉬 테이블을 생성한다. 해쉬 테이블 생성 후, 노드들은 자신의 공개키 요소를 다른 노드들에게 공표하고 라우팅 메시지를 전송할 경우 one-time 전자 서명을 포함한다. 이러한 one-time 전자 서명은 라우팅 메시지를 인증하고 메시지에 무결성을 제공한다. 제안하는 라우팅 보안 메커니즘은 이동성이 높은 네트워크 환경에서는 보안을 고려하지 않은 라우팅 메커니즘에 비해 라우팅 오버헤드가 좀더 높아지지만, 경로를 탐색하고 설정하는 과정에서 악의적인 노드의 공격에 대하여 훨씬 높은 안전성을 제공함을 시뮬레이션을 통해서 확인할 수 있다.
센서 네트워크는 유무선 네트워크 환경에 다양한 센서를 설치하고 이를 통해 데이터를 감지하며 감지된 데이터를 응용서비스 서버와 연동하는 기술로 최근 다양한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 이러한 센서 네트워크는 센서 노드 자체의 제약점 때문에 메모리와 처리 능력, 에너지 수명에 제한을 가지며 그럼으로써 센서 네트워크 자체에 보안상의 취약점이 존재한다. 그러므로 센서 네트워크의 기술에 있어서 보안에 관한 연구가 매우 중요하며 센서의 계산 능력 또한 고려되어야 할 부분이다. 본 논문에서는 위와 같은 특징을 반영하여 일반 센서 노드들과 충분한 저장 공간과 계산 능력을 갖는 노드인 클러스터 헤더가 있는 이종의 센서로 네트워크를 구성하고 키 관리 기법 중 하나인 PCGR(Predistribution and local Collaboration-based Group Rekeying) 기법을 기반으로 하여 안전한 그룹 통신을 위한 그룹키 갱신 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 센서 노드 측에서 클러스터 헤더로부터 받은 새로운 키 정보를 인증하도록 하여 오염된 키 정보로 인해 네트워크의 안전성이 위협받는 상황을 최소화함으로써 보안성을 향상시킬 수 있도록 하였다. 즉, 그룹키를 갱신할 때, 클러스터 헤더는 노드가 보내주는 노드의 부분 정보를 검증함으로써 노드의 무결성을 확인하고 그룹키를 갱신하며 갱신된 그룹키는 다시 노드들에게 보내져서 노드들에 의해 재검증됨으로써 클러스터 헤더가 공격받았는지 아닌지에 대한 여부를 검사한 후 안전하게 그룹키를 갱신할 수 있도록 한다. QualNet 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 제안한 기법이 네트워크의 보안성을 높임은 물론 오버헤드 및 에너지 소모량이 기존의 그룹키 관리 기법보다 효율적임을 보인다.
본 연구는 로컬 네트워크의 토폴로지를 설계하거나 루트 노드로부터 여러 개의 통신 경로를 구하는 데 사용될 수 있는 DCMST(Delay constrained Capacitated Minimum Spanning Tree) 문제를 다룬다. 기존의 CMST 문제는 루트 노드의 한 포트가 담당하는 트래픽의 용량에만 제한이 있는 데 비해 DCMST 문제에는 네트워크 평균 지연 시간의 제약 조건이 추가된다. 이 문제는 종단 노드의 트래픽 요구량과 네트워크의 평균 지연 시간을 만족시키는 스패닝 트리의 집합을 구하는 것으로 목적 함수는 전체 링크 비용을 최소로 하는 것이다. 본 연구에서는 트레이드-오프에 기준한 노드 교환 알고리즘과 노드 이동 알고리즘 그리고 평균 지연 알고리즘으로 구성되는 2 단계 휴리스틱을 제시한다. 실제 계산 경험과 성능 분석을 통해 제안한 알고리즘이 평균 지연을 고려한 기존의 CMST 알고리즘보다 비용 측면에 있어 더 우수한 해를 생성할 수 있음을 보였다.
이동성이 있는 센서 노드나 매우 제한된 에너지 량을 사용할 수 있는 배터리 용량을 가진 센서 노드는 채널의 변화나 미세한 이동이 있더라도 정확한 네트워크 구성을 할 수 있어 한다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 내에서 다수의 협동 릴레이 노드가 존재할 때 선택기준에 따라 SNR(Signal to Noise Ratio)과 릴레이 노드의 신호 증폭률 그리고 단말과 단말 간 직접적으로 통신하는 경우 경로의 이득의 변화에 따른 무선 센서네트워크의 단위 비트를 전송하는데 소모되는 에너지 효율에 대하여 분석하고 이에 따른 영향을 정량적으로 평가하였다. 전송용량의 이득과 에너지 소모에 있어서 이득이 있는 협동 릴레이 노드를 선택하여 직접 경로와 릴레이 경로의 복수의 경로를 사용함으로써 위상 비동기 협동 릴레이를 적용하는 센서네트워크 환경하에서 직접적으로 통신하는 경우대비 적은 에너지를 사용하여 무선 센서 네트워크 내에서 효율적으로 통신이 이루어 질 수 있음을 분석을 통해 확인하였다.
물순환계를 종합적으로 관리하기 위해서는 물순환계의 모니터링과 해석모형의 구축이 필요하다. 실측자료만으로는 복잡 다양한 물순환계 구조 및 인과관계를 규명할 수 없기 때문에 시간적 공간적으로 변화하는 다양한 수문현상을 일관된 하나의 시스템으로 이해하기 위해 물순환 해석모델을 구축하여 검토할 필요가 있다. CAT(Catchment hydrologic cycle Analysis Tool)은 수문학적으로 균일하게 판단되는 범위를 소유역으로 분할하여 지형학적 요인에 의한 유출 특성을 객관적으로 반영할 수 있게 하며, 토양층에 따라 침투, 증발, 지하수 흐름 등의 모의가 가능하도록 하는 Link-Node 모형으로, 증발산은 기준 증발산을 외부에서 직접 입력하거나, Penman-Monteith 방법을 선택할 수 있으며, 침투는 토양의 수리전도도에 따른 연직방향 침투 및 사면방향 복귀류를 고려할 수 있다. 노드의 지하수 유거를 고려하여 기존 노드-링크 방식 모형의 장기 유출 해석시 제한점을 보완하였으며, Muskingum, Muskingum-Cunge, Kinematic wave 방법을 이용하여 하도추적을 모의할 수 있다. 또한 GUI를 통해 사용자가 손쉽게 모형을 적용하고 관리 할 수 있도록 하고, 여러 시나리오를 적용함에 있어서 편리하도록 개발 중인 모형이다. 본 연구에서는 개발중인 CAT 모형을 평가 하기위해 시험 유역으로 운영 중인 설마천 유역에 적용하여 소유역 분할(노드수), 계산 시간 간격(일/시단위) 등에 따른 적용성을 평가하였다. 관측 자료를 통해 구축 가능한 물리적 매개변수를 통해 해당 유역을 단일 노드 및 다중 노드로 간단히 모형화할 수 있었으며, 모의 결과, 관측 유량과 적절히 일치하는 결과를 얻을 수 있었다. 1시간 단위에 대한 모의에서도 유출을 적절히 모의할 수 있었으며, 소규모 유역에 대한 정밀한 물순환 해석이 가능할 것으로 평가되었다.
본 논문에서는 실내환경에 적합한 3차원 위치인식시스템의 설계를 위해 비컨노드 확장 기반의 3차원 위치인식시스템을 제안하고 성능을 분석하였다. 또한 실제 이동노드가 위치한 좌표에 대한 오차를 각각 계산하여 제안하는 3차원 위치인식 보정알고리즘의 위치인식률을 분석하였다. 실험결과, 제안한 위치인식알고리즘을 적용한 3차원 위치인식시스템의 오차거리는 제안한 알고리즘을 적용하지 않은 경우에 비해 오차거리가 평균 0.47m 더 적은 것으로 나타났다. 그리고 천장을 기준으로 천장과 이동노드와의 거리가 1.5m 및 2.5m인 경우에 대해 각각 실험한 결과, 12개의 좌표에 대한 위치인식 평균 오차거리는 1.5m의 경우가 2.5m 경우 보다 0.38m 더 낮음을 확인하였다. 비컨노드 확장과 좌표공간 분해 기반의 3차원 위치인식알고리즘은 3차원 위치인식에서 센서의 조건과 성능차이로 인해 발생하는 서비스 품질의 저하를 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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