기존의 SAR(Security Aware Routing)[9] 프로토콜은 Ad Hoc 네트워크의 보안경로를 발견하는 프로토콜로, 이동 노드에 부여된 보안레벨 속성 값을 라우팅 정보로 이용하는 보안라우팅 프로토콜이다. 그러나 SAR 프로토콜은 암호화된 데이터 전달을 위해 보안노드를 경유로 데이터를 전송하므로 비밀통신과 효율적인 통신이 고려되지 않고 있다. 또한, AODV[3] 프로토콜 기반으로 동작하기 때문에 데이터의 전송 중 중간노드의 배터리소진 또는 중간노드의 이동으로 데이터 전달에 있어 통신이 단절될 경우 보안노드를 경유하는 라우팅 경로를 재탐색하게 되어 데이터의 전송지연 문제가 발생한다. 그 외에도 SAR 프로토콜의 특성상 재탐색의 경우 노드간의 연결은 가능하지만 데이터 전송에 있어서 요구되는 노드의 보안레벨 이하의 노드인 경우 경로설정이 중단되는 문제들로 재연결이 용이하지 않다. 본 논문에서는 SAR 프로토콜의 문제점을 개선하기 위해 다중경로 기반의 SAR 프로토콜인 MP-SAR을 제안한다. MP-SAR은 데이터의 기밀성을 유지하기 위해 SAR의 보안경로 탐지기법의 확장으로 다중경로를 탐색하고, 유효한 최단보안경로의 이용으로 안전한 고속의 데이터 전달을 할 수 있다.
본 논문은 패킷 기반 네트워크의 유동적인 환경 변화와 전송하는 비디오 데이터의 특성을 함께 고려하여 비디오 데이터를 스트리밍하는 적응적 전송 미들웨어를 구현하고 성능을 평가하였다. 적응적 전송 미들웨어는 SR-RTP 기반의 스트리밍 모듈과 TFRC 기반의 전송률 제어 모듈로 구성되며, SR-RTP 기반의 스트리밍 모듈은 패킷 손실에 의해 손실된 비디오 데이터 중에서 중요도가 높은 데이터만을 선별적으로 재전송하여 패킷 재전송에 따른 전송 지연의 부담을 줄임과 동시에 패킷 손실에 따른 에러를 크게 감소시킨다. TFRC 기반의 전송률 제어 모들은 TCP 기반의 데이터 전송과 정당하게 네트워크의 전송 대역폭을 공유하면서 최적의 전송 대역폭을 산출하여 전송률을 제어함으로써 유동적으로 변하는 전송 대역폭에 적응적으로 비디오 데이터의 전송률을 제어한다. 외부 인터넷 환경에서 적응적 전송 미들웨어를 적용하여 비디오 스트리밍을 실험하고 패킷 손실에 대한 복구 성능과 스트리밍 지터 정도를 측정하여 분석한 결과, 적응적 전송 미들웨어를 적용하지 않은 경우와 비교하여 상대적으로 높은 스트리밍 성능을 보였다.
사물인터넷은 웨어러블 디바이스, 스마트폰 등의 많은 기기들이 통신하는 거대한 집단으로 네트워크 내 사물의 상호 연결은 기본적인 요구사항이다. 악성 기기와의 통신은 네트워크와 서비스를 악의적으로 손상시켜 품질에 영향을 줄 수 있기 때문에 신뢰할 수 있는 기기를 선택하는 것은 매우 중요하다. 그러나 IoT 기기의 이동성과 자원의 제약으로 신뢰 관리 모델을 만드는 것은 쉽지 않다. 중앙 집중 방식의 경우 독점 운영 및 단일 장애 지점, 기기 중가에 따른 자원 확장의 이슈가 있다. 분산 처리 방식은 기기가 서로 연결된 구조로 별도의 장비 추가 없이도 시스템을 확장 할 수 있으나, IoT 기기의 제한된 자원으로 데이터 교환 및 저장에 한계가 있으며 정보의 일관성을 보장하기 어렵다. 최근에는 포그 노드와 블록체인을 사용하는 신뢰 관리 모델이 제안되고 있다. 그러나 블록체인은 낮은 처리량과 속도 지연의 문제를 가지고 있어 동적으로 변화하는 IoT 환경에 적용하기 위해서는 개선이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷을 위한 블록체인 기술인 IOTA를 적용하여 포그 기반 IoT 환경에서 신뢰할 수 있는 기기를 선택하기 위한 신뢰 관리 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 DAG(Directed Acyclic Graph) 기반 원장 구조를 통하여 신뢰 데이터를 위/변조 없이 관리하고 블록체인의 낮은 처리량과 확장성 문제를 개선한다.
본 논문은 SegNet과 ResNet을 조합한 딥러닝을 이용하여 횡단보도를 검출하는 방법을 제안한다. 시각 장애인의 경우 횡단보도가 어디에 있는지 정확히 아는 게 안전한 교통 시스템에서 중요하다. 딥러닝에 의한 횡단보도 검출은 이 문제에 대한 좋은 해결책이 될 수 있다. 로봇 시각 기반 보조 기술은 지난 몇년 동안 카메라를 사용하는 특정 장면에 초점을 두고 제안되어 왔다. 이러한 전통적인 방법은 비교적 긴 처리 시간으로 의미있는 결과를 얻었으며 횡단보도 인식을 크게 향상시켰다. 그러나 전통적인 방법은 지연 시간이 길고 웨어러블 장비에서 실시간을 만족시킬 수 없다. 본 연구에서 제안하는 방법은 취득한 영상에서 횡단보도를 빠르고 안정적으로 검출하기 위한 모델을 제안한다. 모델은 SegNet과 ResNet을 기반으로 개선되었으며 3단계로 구성된다. 첫째, 입력 영상을 서브샘플링하여 이미지 특징을 추출하고 ResNet의 컨벌루션 신경망을 수정하여 새로운 인코더로 만든다. 둘째, 디코딩 과정에서 업샘플링 네트워크를 통해 특징맵을 원영상 크기로 복원한다. 셋째, 모든 픽셀을 분류하고 각 픽셀의 정확도를 계산한다. 이 실험의 결과를 통하여 수정된 시맨틱 분할 알고리즘의 적격한 정확성을 검증하는 동시에 결과 출력 속도가 비교적 빠른 것으로 파악되었다.
최근에 우리나라에서 뿐만 아니라, 세계 곳곳에서 태풍, 산불, 장마 등으로 인한 재해가 끊이지 않고 있고, 우리나라 태풍 및 호우로 인한 재산 피해액만 1조원이 넘고 있다. 이러한 재난으로 인해 많은 인명 및 물적 피해가 발생하고, 복구하는 데도 상당한 기간이 걸리며, 정부 예비비도 부족한 실정이다. 이러한 문제점들을 사전에 예방하고 효과적으로 대응하기 위해서는 우선 정확한 데이터를 실시간 수집하고 분석하는 작업이 필요하다. 그러나, 센서들이 위치한 환경, 통신 네트워크 및 수신 서버들의 상황에 따라 지연 및 데이터 손실 등이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 통신네트워크 상황에서도 분석을 정확하게 할 수 있는 2단계 하이브리드 상황 분석 및 예측 알고리즘을 제안한다. 1단계에서는 이기종의 다양한 센서로부터 강, 하천, 수위 및 경사지의 경사각 데이터를 수집/필터링/정제하여 빅데이터 DB에 저장하고, 인공지능 규칙기반 추론 알고리즘을 적용하여, 위기 경보 4단계를 판단한다. 강수량이 일정값 이상인데도 불구하고 1단계 결과가 관심 이하 단계에 있으면, 2단계 딥러닝 영상 분석을 수행한 후 최종 위기 경보단계를 결정한다.
본 논문에서는 TCP 흐름제어 기법을 전제로 하여, 가까운 미래에 발생할 가능성이 있는 인터넷 입구에서의 혼잡을 미리 예측함으로써 TCP 흐름제어의 효과를 배가시킬 수 있는 QR-AQM이라는 버퍼관리 기법을 제안한다. QR-AQM 버퍼관리기법은 라우터로 전송되어 오는 단위시간당 TCP 흐름량을 추정하여 이를 이용함으로써 RED기법과 같이 평균버퍼 수위에만 의존하는 조기혼잡제어기법에 비해 미래에 네트워크에 일어날 혼잡에 보다 민첩하게 대처 할 수 있다. 모의 실험을 통한 성능 검증결과 인터넷 입구에서 OR-AQM 기법은 Adaptive RED 기법과 비교하여 간단한 변수의 설정만으로 버퍼를 목적한 수준으로 유지함이 가능함으로, 다양한 응용프로그램의 요구에 맞추어 직관적이고 쉽게 최적의 버퍼수위를 설정할 수 있다. 또한 QR-AQM 기법은 시간에 따른 버퍼수위의 변화가 목적한 버퍼수위를 기준으로 작은 변동폭을 유지함으로써, 패킷들이 라우터의 버퍼를 지나면서 겪게되는 지연시간의 등락현상을 효과적으로 억제할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 상황 인지 서비스 구현의 다양한 기술 요소 중, 추론 및 예측 기술에 초점을 둔다. 대표적인 예측 알고리즘에는 베이시안 네트워크가 있으나 상황 인지 시스템을 구현할 때 그 구조를 실제로 구현하는 것은 매우 복잡한 일이며 실시간 환경에서 트레이닝 데이터 처리에서 오는 시간 지연 문제 등이 발생하게 된다. 또한 특정 목적의 상황 인지 시스템에서 이 알고리즘이 어느 정도 예측 정확도와 신뢰도를 가지고 상황 정보와 부합하는지 역시 미지수이다. 본 논문에서는 가장 간단한 알고리즘인 순차적 매칭 알고리즘에 캐시 기법을 이용한 위치 예측 알고리즘을 제안한다. 이러한 접근 방식을 통해 알고리즘 수행 시 처리 시간을 캐시 기법을 사용하지 않았을 때 보다 평균적으로 48.7%를 줄이게 된다. 이는 사용자의 습관이나 행동 양식을 고려함으로써 상황 인지 시스템의 상황 정보와 부합하기 때문이라 할 수 있다.
본 논문은 외부 에이전트의 계층적인 구조를 이용하여 VPN과 이동 IPv4의 효과적인 연동 방안을 제시한다. 제안된 방안에서, 대표 외부 에이전트(Gateway Foreign Agent)는 이동 노드를 대신하여 VPN 게이트웨이 역할을 수행한다. 이동 노드가 같은 GFA 영역 내에서 이동 시, GFA가 이동 노드 대신 흠 네트워크에 위치한 VPN 게이트웨이와의 IPsec 보안 협정을 이미 가지고 있기 때문에, 이동 노드는 새로운 IPsec 협정을 맺을 필요 없이 데이터를 전송하면 된다. 이러한 방법으로, 본 논문은 IPsec 재협정으로 인한 메시지 오버헤드와 지연을 감소시키며, 이동 노드가 외부 망에 있을 경우 패킷 누출 없이 안전하게 데이터를 전송할 수 있다 수학적 분석 모델을 이용하여 제안된 방안의 성능을 증명하며, 분석 결과는 제안된 방식이 기존의 연동방식 보다 등록 갱신 비용과 패킷 전송 비용 측면에서 우수하다는 것을 보여준다.
최근 디지털 TV, DVD 플레이어, 홈시어터와 같은 디지털 A/V 기기들을 통합하여 멀티미디어 컨텐츠를 서비스 받는 홈 네트워크 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 환경에서 UpnP를 이용한 디지털 기기들의 상태를 모니터링하고, 사용자의 요청과 제어 명령을 전달하여, 멀티미디어 컨텐츠를 서비스 받을 수 있도록 하는 연구는 매우 중요하다. 그러나 UPnP는 TCP/IP 기반의 프로토콜을 사용하기 때문에 사용자 인터랙션에 의한 전송 지연 시간이 발생한다. 그러므로 본 논문에서는 셋탑 박스에 최적화된 UPnP AV 시스템을 구현하고 AV 컨텐츠의 효율적인 재생을 위한 UPnP프레임워크의 재생 기법을 제안한다. UPnP AV 시스템은 미디어 서버가 있고, 미디어 서버에 저장된 비디오/오디오 파일 등을 전송받아 재생하기 위한 셋탑 박스에는 컨트롤 포인트와 UPnP 미디어 렌더러의 통합 모델이 탑재된다. 이러한 기법은 다양한 기기를 제어하고 호환성을 제공하는 UPnP프레임워크가 될 수 있다.
글로벌 로밍환경 구축을 위해 UMTS(Universal Mobile Telecommunications Systems)와 WLAN(Wireless Local Area Network)의 각각의 장단점을 보완하여 통합한 인터네트워킹에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 현재 UMTS와 WLAN의 인터네트워킹 방식은 크게 loosely-coupled 방식과 장기적 접근을 요구하는 tightly-coupled 방식으로 나눌 수 있다. Loosely-coupled 방식은 MIPv6(Mobile IP version 6)의 HA/AR(Home Agent/Access Router)를 사용하여 핸드오버(handover, HO)를 구현하는 방식이다. Loosely-coupled 방식은 IWU(Inter Woriking Unit)을 통해 직접적으로 두 망이 연결되어 있는 tightly-coupled 방식에 비해 독립적 확장이 가능하고 비교적 구현이 쉬우나 핸드오버의 지연으로 인한 패킷 손실과 서비스 끊김 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위하여 HMIPv6(Hierarchical MIPv6)를 사용하여 UMTS와 WLAN의 인터네트지킹에 대한 핸드오버 프로시저를 제안한다. 총 핸드오버 시간을 구하고 시뮬레이션을 통해 제안된 HMIPv6를 사용한 방식이 기존의 MIPv6를 사용한 방식보다 성능이 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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