최근에 정보 산업과 이동 통신 기술이 발전함에 따라 퍼스널 컴퓨터를 넘어 컴퓨터의 개념이 매우 빠르게 확장되고 있다. 이동 정보 단말 형태의 PDA, HPC(hand-held PC), 휴대폰 등이 개발되었고, 셋탑박스(set-top box), 지능형 디지털 TV, 인터넷 냉장고 등의 정보가전은 임베디드 운영체제(embedded OS)를 내장하여 컴퓨터로 발전하고 있으며, 제어 및 계측 기기들도 마이크로 프로세서를 내장하여 임베디드 시스템으로 발전하고 있다. 이렇게 새롭게 확장된 컴퓨터 시스템들은 인간 생활의 편리성과 다양성을 위해 상호 연결되어 하나의 네트워크를 형성하고 있으며, 상호간에 정보를 공유하고 협력하여 언제 어디서나 통신 및 컴퓨팅이 가능한 유비쿼터스 네트워킹(Ubiquitous Networking)으로 발전하고 있다. 본 논문에서는 이러한 유비쿼터스 네트워킹에서 필요한 컴퓨팅 미들웨어(Middleware) 기술의 최근 동향을 살펴보고 본 연구에서 제안하는 새로운 미들웨어 기술을 설계한다. 이러한 미들웨어 기술은 편재(遍在)되어 있는 컴퓨팅 장치를 상호 이용하기 위해 컴퓨터의 환경을 탐지하여 저장하고 재이용하는 상황 인식 기술, 편재된 장치들이 네트워크에 연결되면서 정보를 전달하는 Ad-hoc 네트워킹과 동적 라우팅 기술, 그리고 정보 전달을 위해 제어 코드와 데이터를 패킷 (packet) 형태로 전달하는 협력 메시지(Cooperative Message) 기술 등이 포함된다.
오늘날 공장 자동화에 이용되는 필드버스 네트워크는 여러 가지가 있으며 이들은 각각의 미디어 접근 방식과 프로토콜을 사용하고 있다. 이러한 필드버스 네트워크는 완전히 분리되어 있기 때문에 네트워크 관리자는 이를 관리하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이기종의 필드버스 네트워크를 통합할 수 있는 필드버스 프로토콜 변환 게이트웨이를 설계하였다. 필드버스 프로토콜 변환 게이트웨이는 프로토콜 변환을 하여 다른 종류의 네트워크로 데이터를 전달할 수 있고 분리된 네트워크를 통합하고 통합된 환경으로 제어 및 모니터링을 가능하게 한다.
블루투스는 본래 이동전화 핸드셋, 헤드셋, 그리고 휴대형 컴퓨터와 같은 장치를 연결하는 케이블을 제거하기 위해 개발된 것으로 저가, 저 전력, 단거리의 무선 기술이다. 그러나 전자 제품간에 표준화된 무선 통신이 가능하게 됨으로 인하여 블루투스는 휴대전화나 PDA, 노트북 PC 와 같은 모바일 기기에 부착되어 무선 ad-hoc 네트워크를 구성할 수 있게 되었다. 블루투스는 시분할 다중화 시스템(TDM) 방식으로 최대 8 개의 블루투스 기기가 모여 하나의 채널을 공유하는 '피코넷(piconet)' 을 형성할 수 있고 여러 개의 피코넷을 연결하여 '스캐터넷(scatternet)' 이라는 더 큰 네트워크를 구성할 수 있다. 이러한 블루투스 네트워크에서 기존의 브로드캐스트 서비스는 단순한 재전송 방식으로 인해 신뢰성과 효율성에 있어서 많은 문제점을 안고 있으며 블루투스의 특징을 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 블루투스 네트워크에서 브로드캐스트 패킷의 수신을 보장하면서 대역폭을 효율적으로 사용하는 브로드캐스트 패킷 전송 기법을 제시하고자 한다.
드론 산업의 발달로 인해 드론 네트워크의 보안이 중요해졌다. 특히, 드론 네트워크의 무선통신 감청과 이로 인한 불법 드론 공격, 서비스 거부 공격에 대한 방어가 필요하다. 본 논문에서는 드론 네트워크의 보안성 향상을 위해 능동 방어를 위한 네트워크 MTD (Moving Target Defense) 기법을 적용하는 방안을 제안한다. 기존의 네트워크 MTD 기법을 드론 네트워크에 적용하게 되면, 드론 식별을 위한 해시값이 무선통신 중 노출될 위험이 있고, 일대다 군집형 드론 네트워크로의 적용이 제한된다. 본 논문에서는 해시값 노출에 따른 보안 위험을 감소하기 위해 해시표 사전 배치(PHT, Preposition Hash Table) 방식을 사용하고, 해시값을 별도의 카운터로 대체한다. 드론 네트워크 상에 해시값을 직접 전송하지 않기 때문에 해시값 생성시 사용된 키 값의 노출 위험이 감소되고, 결과적으로 동일한 키의 사용 시간을 연장하게 됨으로써 드론 네트워크의 보안성 향상에 기여할 수 있다. 또한, 비행 중 드론의 키 교환을 하지 않기 때문에 일대다 군집형 드론 네트워크로의 적용이 가능하다. 모의실험을 통해 드론 네트워크 공격시 키 사용량과 패킷 전송 성공률을 확인하여 제안방식이 드론 네트워크의 보안성 향상에 기여할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 기하학적 특성을 고려한 케이블 네트 형상설계 방법론을 제시하고, 트러스 링 그리고 케이블 네트의 구조 유연도를 고려한 반사판 안테나의 케이블 네트워크 형상 실효성을 검증한다. 기하학적 비선형성을 고려한 케이블 네트의 유한요소 모델을 개발한다. 경계조건의 하중에 따른 형상변형 해석을 통하여, 케이블 네트의 형상 설계변수 특성을 제시 한다. 프레임 요소를 이용하여 전개형 트러스 링 구조를 모델링하고 정적 하중 해석을 수행한다. 전개된 링 구조에 가해지는 장력에 의해 케이블 네트 반사판은 정확한 형상을 유지하게 된다. 가해지는 장력, 케이블 네트 그리고 트러스 링 구조의 유연도를 고려하여, 케이블 네트워크 형상설계에 반영하고 최종 형상을 제시한다.
내장형 시스템에 장착되는 하드웨어의 성능이 향상되고, 네트워크에 연결이 되면서 고객의 요구는 더욱 복잡, 다양해졌으며 내장형 소프트웨어 개발에는 하드웨어 보다 높은 개발 비용과 시간이 필요하게 되었다. 이는 내장형 소프트헤어 개발에 기존 소프트웨어 개발 기술이 필요하게 됨을 의미하고 특히 비용 절감을 위해 재사용 기술의 적용이 요구된다. 기존의 컴퓨팅 환경(개인용 PC 등)에서 작동되는 소프트웨어를 내장형 소프트웨어로 이식하는 것이 가장 이상적인 방법이지만 내장형 시스템이 가지는 특징과 제약사항이 소프트웨어 이식의 장애로서 작용한다. 본 논문에서는 기존 소프트웨어를 내장형 시스템을 포함한 다양한 환경으로 이식하기 위해 영역 지식을 획득, 표현하고, 통합한 후 이식에 적용하는 절차를 제안한다.
본 논문은 다양한 음성 특징과 텍스트를 이용한 멀티 모드 순환신경망 네트워크를 사용하여 음성을 통한 범주형(categorical) 분류 방법과 Arousal-Valence(AV) 도메인에서의 분류방법을 통해 감정인식 결과를 제시한다. 본 연구에서는 음성 특징으로는 MFCC, Energy, Velocity, Acceleration, Prosody 및 Mel Spectrogram 등의 다양한 특징들의 조합을 이용하였고 이에 해당하는 텍스트 정보를 순환신경망 기반 네트워크를 통해 융합하여 범주형 분류 방법과 과 AV 도메인에서의 분류 방법을 이용해 감정을 이산적으로 분류하였다. 실험 결과, 음성 특징의 조합으로 MFCC Energy, Velocity, Acceleration 각 13 차원과 35 차원의 Prosody 의 조합을 사용하였을 때 범주형 분류 방법에서는 75%로 다른 특징 조합들 보다 높은 결과를 보였고 AV 도메인 에서도 같은 음성 특징의 조합이 Arousal 55.3%, Valence 53.1%로 각각 가장 높은 결과를 보였다.
유비쿼터스 환경에서 다양한 서비스를 사용자에게 제공하기 위해 지능형 에이전트는 먼저 사용자의 의도를 정확히 파악해야 한다. 명령어 기반의 기존 사용자 인터페이스와는 달리, 대화는 인간과 에이전트 사이의 유연하고 풍부한 의사소통에 유용하지만, 사용자의 배경지식이나 대화의 문맥에 따라 그 표현이 매우 다양하기 때문에 본 논문에서는 '상호주도형' 의사소통을 위한 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 사용자와 에이전트 사이에 발생하는 대화의 모호성을 해결한다. 서비스 추론 시 정보가 부족할 경우에는 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 추가로 필요한 정보를 분석하고 사용자로부터 수집한다. 제안하는 방법을 유비쿼터스 가정환경에 적용하고 시뮬레이션 환경을 구축하여 그 유용성을 확인하였다.
에이전트는 분산 환경에서 작업을 수행하는 지적인 특성을 갖는 응용 프로그램으로 정의되며, 연구 분야에 따라 다양한 의미로 해석이 가능하다. 그 중에서 로봇 에이전트는 전세계에 산재된 방대한 양의 정보를 스스로 추적하며 새로운 정보를 찾는다. 로봇 에이전트에 대한 기존의 연구는 대부분 통계적인 목적이나 검색엔진을 위한 데이터의 수집을 목적으로 사용되었다. 많은 정보를 수집하기 위해 더 높은 성능의 로봇 에이전트들이 제작되었고, 이러한 프로그램들이 팽창하면서 네트워크를 과부하시키는 현상을 초래하게 되었다. 재귀적인 방법으로 수행되는 로봇 에이전트의 사용을 억제하기 위한 연구들이 많이 발표되었으나, 수동적인 방법에 의존하는 연구가 대부분이며 대표적인 것이 로봇 배제를 위한 표준안 정도이다. 본 연구에서는 이러한 로봇 에이전트의 문제점을 개선하여, 서버와 클라이언트간에 대화형으로 수행되는 인덱스 로봇 에이전트를 제안하며, 사용자의 요구에 따라 수행되는 로봇 에이전트에 의한 정보획득의 방법을 시도하여 네트워크의 과부하를 억제하면서도 정보의 신뢰성과 정확성을 보장한다. 아울러, 차세대 지능형 검색 기술인 TEMA 시스템에 대해 소개한다.
통신 기술의 발달로 많은 통신기기들이 하나의 채널을 공유하여 사용하게 되었다 여러 통신기기가 채널을 공유하여 사용하므로 동시에 데이터를 전송하여 발생하는 충돌 가능성이 증가하였다 이러한 충돌로 인한 네트워크 성능의 저하를 방지하기 위하여 다양한 다중 접속(Multiple Access) 기술이 연구되고 있다. CSMA(Carrier Sense Multiple Access)는 다양한 다중 접속 기술의 기반이 되는 기술이다. CSMA는 nonpersistence, 1-persistence, p-persistence와 같이 다양한 전송 방식을 지원하기 때문에 여러 네트워크 환경에 널리 적용된다. 그러나 CSMA가 다양한 네트워크 환경에 적용이 가능하지만 네트워크의 빈번한 상태 변화를 고려하여 최적의 성능을 유지하지는 못한다. CSMA의 전송 방식들은 네트워크 환경에 따라 그 성능의 변화가 심하다 본 논문에서는 동적 네트워크 환경을 고려하여 성능을 향상시키기 위한 적응형 persistence 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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