무선통신의 발전에 따라 주파수 자원 가치는 더욱 커지고 있다. 또한 정보화 사회 발전에 따라 주파수 자원의 수요가 공급에 비하여 매우 크기 때문에 주파수 부족 현상이 심각한 실정이다. 따라서 사용하지 않는 주파수 자원을 효율적으로 이용하기 위한 기술로서 최근 Cognitive Radio (CR) 기술이 각광 받고 있다. 본 논문에서는 주파수 홉핑 기반 인지무선 애드 혹 네트워크에서 새로운 out-of-band 주파수 센싱 기법과 동적 채널 엑세스 방법에 대해 제안한다. 제안된 방법에서 CR 멤버노드들은 현재 홉핑 시간의 초반부에 다음 홉핑 채널에 대한 센싱을 수행하고, 제안된 주사용자 감지 신호 방송 기법에 따라 각 노드는 현재 채널에 대한 홉핑 시간 연장여부를 결정한다. 주사용자가 발견되어 잠정적으로 사용하지 않았던 채널이 다시 사용가능한 상태가 되면 해당 채널을 원래의 홉핑 패턴에 포함시키는 채널 복구절차를 수행한다. 본 논문에서는 제안된 동적 주파수 센싱과 홉핑 채널 연장 메커니즘에 대해 다양한 무선 환경에서의 성능평가를 수행하였다. 제안된 방식은 기존 방식에 비하여 채널 효율을 높이고 신뢰할 수 있는 채널 관리를 수행할 수 있음을 확인하였다.
Mobile IP에서 사용자의 이동성을 지원하기 위해 여러 종류의 메시지 -바인딩 갱신 메시지,바인딩 요청 메시지와 바인딩 응답 메시지- 가 사용된다. 끊김 없도록 이동성 관리를 하기 위해서는 그러한 메시지가 빈번하게 교환되어야 하지만, 이는 네트워크의 부하 증가 및 이동 노드의 에너지 효율성 악화를 유발한다 따라서 서버는 사용자의 위치 추적을 수행하면서 위의 문제를 효과적으로 해결하기 위한 알고리즘이 필요하게 되었으며, 이것은 본 논문에서 주요한 대상이 된다. HMIPv6 환경에서 각 사용자는 과거이동 로그를 지역적으로 저장한 후, 주기적으로 프로파일을 만든다. 이후 어느 영역으로 이동할 때마다 그 지역에서의 예상 상주 시간을 계산하는데, 이 프로파일 정보를 이용하여 메시지의 라이프타임으로 사용하도록 한다. 물론, 프로파일에서 이동 지역별 상주 시간뿐만 아니라 도착 시간까지 고려한 경우, 보다 정확한 라이프타임 값을 얻을 수 있다. HMIPv6 환경에서 제안한 기법들과 기존 기법 사이의 성능을 비교하기 위해 바인딩 갱신 메시지의 대역폭을 측정하는 다양한 실험을 수행하였다 그 결과 이동 노드가 임의의 서브넷에서 13분 이상 상주시 $80\%$이상의 이득을 얻을 수 있었다. 즉, 기존 기법과 동일하게 사용자의 위치를 관리하면서, 바인딩 갱신 메시지 수를 획기적으로 줄임으로써 네트워크 및 이동 단말의 에너지 효율성을 크게 향상시킬 수 있었다.
RSSI 방법에 의한 모바일 사용자의 위치확인은 최근에 매우 주목을 받는 연구영역이지만, 모바일사용자에 의해 쉽게 변화하는 RSSI의 신호전파특성의 복잡성 때문에 여전히 문제가 많은 부분으로 남아있다. 따라서 본 연구에서는 분할기반의 선형 보간법이 이러한 복잡한 환경에서의 무선신호의 활발한 변화패턴을 안정시키기 위해 제안되었다. 제안된 최적화 알고리즘은 IEEE802.15.4 표준에서 운영되는 현재의 무선 위치인식(CC2431, 칩콘사, 노르웨이) 알고리즘에 추가의 형태로 제안되었다. 첫단계는 다른 정적 위치에서의 RSSI값이 모아지고 정해진 거리에 대한 평균값과 표준편차를 얻기 위한 단계를 거치는 캘리브레이션 모델로 구성된다. RSSI 평탄화알고리즘은 사용자가 움직일 때 각 레퍼런스노드에서 받는 무선신호의 동적변동을 최소화하기 위해 제안되었다. 거리는 첫 번째 단계에서 얻어지는 분할공식을 사용하여 계산되어진다. RSSI값이 하나의 분할보다 크게 떨어지는 경우에는, 확률적 접근방법에 의해서 그 거리가 결정된다. 각 거리에 대한 거리확률분포함수가 계산되고 특별한 RSSI에서 가장 높은 함수값이 거리로 결정되게 된다. 마지막으로 각 레퍼런스 노드로부터 얻어진 거리를 사용하여 삼각측량 알고리즘이 사용되어서 위치 가 결정되게 된다. 실험 결과 제안된 알고리즘에 의해 계산된 위치는 위치추적을 위한 알고리즘으로 매우 가능성있는 결과를 제시하였다.
단백질의 세포 내 위치를 인식하는 것은 생물학 현상의 기술에 있어서 필수적이다. 생물학 문서의 양이 늘어남에 따라, 단백질의 세포 내 위치 정보를 문서 내용으로부터 얻기 위한 연구들이 많이 이루어졌다. 기존의 논문들은 문장의 구문 정보를 이용하여 정보를 얻고자 하였으며, 언어학적 정보가 단백질의 세포 내 위치를 인식하는 데 유용하다고 주장하고 있다. 그러나, 이전의 시스템들은 구문 정보를 얻기 위해 부분 구문분석기만을 사용하였고 재현율이 좋지 못했다. 그러므로 단백질의 세포 내 위치 정보를 얻기 위해 전체 구문분석기를 사용할 필요가 있다. 또한, 더 많은 언어학적 정보를 위해 의미 정보 또한 사용이 가능하다. 단백질의 세포 내 위치 정보를 인식하는 성능을 향상시키기 위하여, 본 논문은 전체 구문분석기와 어휘망(WordNet)을 기반으로 한 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서, 각 단백질 단어로부터 그 단백질의 위치후보에까지 이르는 구문 의존 경로를 구축한다. 두 번째 단계에서, 구문의존 경로의 루트 정보를 추출한다. 마지막으로, 단백질 부분트리와 위치 부분트리의 구문-의미 패턴을 추출한다. 구문 의존 경로의 루트와 부분트리로부터 구문태그와 구문방향을 구문 정보로서 추출하고, 각 노드 단어의 의미태그를 의미 정보로서 추출한다. 의미태그로는 어휘망의 동의어 집합(synset)을 사용한다. 학습데이터에서 추출한 루트 정보와 부분트리의 구문-의미 패턴에 따라서, 실험데이터에서 (단백질, 위치) 쌍들을 추출했다. 어떤 생물학적 지식 없이, 본 논문의 방법은 메드라인(Medline) 요약 데이터를 사용한 실험 결과에서 학습데이터에 대해 74.53%의 조화평균(F-measure), 실험데이터에 대해서는 58.90%의 조화평균을 보였다. 이 실험은 기존의 방법들보다 12-25%의 성능향상을 보였다.
최근 사람이 여러 이동 기기를 가지고 이동하는 작은 규모의 이동 네트워크 형태가 나타나고 있다. 또한, 액세스 네트워크를 가지는 배, 기차, 버스 등과 같은 이동수단은 큰 규모의 이동 네트워크의 예들이다. 이러한 이동 네트워크내의 이동 노드들에게 끊김 없는 이동성을 제공하기 위해 바인딩 갱신 메시지가 빈번하게 교환되어야 한다. 하지만, 이는 네트워크의 부하 증가 및 이동 라우터의 에너지 효율성을 악화시키게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발생되는 메시지 수를 감소시키면, 네트워크 보안 문제가 발생할 수 있다. 따라서 이동 라우터가 적은 비용으로 위치 정보 갱신을 수행하면서 보안 문제를 효과적으로 해결하기 위한 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 이 두 경우를 모두 고려한 이동라우터의 이동 패턴에 기반을 둔 이동성 관리 기법을 제안한다. 각 이동 라우터는 방문한 네트워크를 떠날 때마다 이동 관련 정보를 기록하고, 이후 이 정보를 기반으로 주기적으로 방문한 네트워크의 향후 예상 상주시간을 계산하여 프로파일에 저장한다. 이후 각 이동 라우터가 방문했던 네트워크에 진입하게 되면 프로파일을 기반으로 바인딩 메시지의 갱신 주기를 동적으로 결정하여 메시지의 수를 감소시키고자 한다. 이때 보안 문제가 발생할 수 있다. 이 문제는 여러 개의 키를 한 번에 보내는 키 신용인증(key credit)을 사용하여 해결한다. 제안기법과 기존기법의 성능을 비교하기 위해 다양한 실험을 통하여 바인딩 갱신 메시지의 대역폭을 측정하였다. 그 결과 이동 라우터가 임의의 네트워크에 50분 이상 상주시 발생되는 메시지의 양을 65%이상 감소시킬 수 있었다. 즉, 기존 기법과 동일하게 이동 라우터의 위치 관리를 하면서도, 인증과정을 간소화하고 바인딩 갱신 메시지 수를 기적으로 줄임으로써 네트워크 및 이동 라우터의 에너지 효율성을 크게 향상시킬 수 있었다.
암호화 장비에 의해 소비되는 전력이 연산 데이터에 의존하는 특성을 이용한 전력 분석 공격이 제안된 이후, 이러한 연관성을 하드웨어에서 원천적으로 차단할 수 있는 많은 로직들이 개발되었다. 그 중 대부분의 로직들이 채택하고 있는 DRP로직은 전력 소비량을 균형 있게 유지하여, 연산 데이터와 소비 전력 간의 연관성을 제거한다. 하지만, 최근 설계 회로 규모 확장에 따른 semi-custom 디자인 방식의 적용이 불가피하게 되었고, 이러한 디자인 방식은 불균형적인 설계 패턴을 야기하여 DRP로직이 균형적인 전력을 소비하지 않는 문제점을 발생하도록 하였다. 이러한 불균형적인 전력 소비는 전력 분석 공격에 취약점이 된다. 본 논문에서는 이러한 불균형적인 전력 소비 패턴을 제거하기 위하여 양쪽 출력 노드를 동시에 discharge 시켜주는 동작을 추가한 DyCML로직 기반의 새로운 로직을 개발하였다. 본 논문에서는 또한 제안 기법의 성능을 증명하기 위해 1bit fulladder를 구성하여 기존 로직과의 성능을 비교하였다. 제안 로직은 전력 소비량의 균형성을 판단하는 지표인 NED와 NSD값에 대해 최대 60% 이상 성능 향상이 있음이 확인되었으며 전력 소비량 또한 다른 로직에 비하여 최대 55%정도 감소하는 것으로 확인되었다.
사물인터넷 등을 통하여 각종 기기들이 인터넷으로 연결되어 있고 이로 인하여 인터넷을 이용한 공격이 발생하고 있다. 그러한 공격 중 악성 URL를 이용하여 사용자에게 잘못된 피싱 사이트로 접속하게 하거나 악성 바이러스를 유포하는 공격들이 있다. 이러한 악성 URL 공격을 탐지하는 방법은 중요한 보안 이슈 중에 하나이다. 최근 딥러닝 기술 중 뉴럴네트워크는 이미지 인식, 음성 인식, 패턴 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있고 이러한 뉴럴네트워크를 이용하여 악성 URL 탐지하는 분야가 연구되고 있다. 본 논문에서는 뉴럴네트워크를 이용한 악성 URL 탐지 성능을 각 파라미터 및 구조에 따라서 성능을 분석하였다. 뉴럴네트워크의 활성화함수, 학습률, 뉴럴네트워크 모델 등 다양한 요소들에 따른 악성 URL 탐지 성능에 어떠한 영향을 미치는 지 분석하였다. 실험 데이터는 Alexa top 1 million과 Whois에서 크롤링하여 데이터를 구축하였고 머신러닝 라이브러리는 텐서플로우를 사용하였다. 실험결과로 층의 개수가 4개이고 학습률이 0.005이고 각 층마다 노드의 개수가 100개 일 때, 97.8%의 accuracy와 92.94%의 f1 score를 갖는 것을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 정책기반의 IP 네트워크 관리구조에서 임의의 노드에 유입되어지는 트래픽에 대하여 퍼지 추론 방식을 사용한 어드미션 제어 구조를 설계하였다. 제안된 제어구조는 기존 정의된 정책 요구수준과 네트워크 상태에 따라 자원 할당을 결정하는 방식을 사용하였다. 이는 기존의 바이너리 방식의 정책 적용방식을 개선하여 사전에 정의된 임의의 005 정책에 대하여 예측할 수 없는 네트워크의 상태에 따라 적응적인 어드미션 제어를 제공함으로서 네트워크의 자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 하였다. 볼 논문에서 설계한 퍼지 제어기를 통하여 제한된 환경에서의 시뮬레이션을 수행한 결과 비퍼지 환경에 비하여 트래픽의 패턴에 따라 평균 26%의 패킷 거부율을 향상하였고, 이는 퍼지 컨트롤러에 의해서 네트워크의 상태에 따라 비퍼지 환경에서의 수락/거절 동작이 아닌 소프트한 적응성을 보여주었기 때문이다.
본 논문에서는 지능형 LED 점등시스템을 위한 점등제어 알고리즘 설계를 제안한다. 제안하는 점등제어 알고리즘은 각각의 센서노드에서 감지된 환경정보를 데이터 버스를 통해 MCU에 전송한다. MCU의 제어 소프트웨어는 설정된 제어방식에 따라 신호 값을 이용하여 조광레벨을 계산하고 결과를 비교하여 레벨유지를 결정하도록 설계하였다. 또한 LED 조명기기에 점등제어 알고리즘을 이용하여 완전대칭 되는 패턴생성에 의하여 회전 및 반전 기법을 주기적으로 교차 수행하여 점등되도록 설계하였다. 본 논문에서 제안한 점등제어 알고리즘은 안정적으로 점등제어를 하는 시스템을 설계하여 전송 데이터의 신뢰성을 높이고 91%의 이벤트 전달 비율을 유지하였다. 또한, 조명기기의 광속은 32% 감소되었고 소비전력은 49% 감소되었으며 발열량은 32% 감소되었다. 결과적으로 LED의 수명은 50% 증가되어 에너지 효율성을 향상할 수 있었다.
직접회로의 직접도 증가로 인해서 신경망을 칩으로 구현하려는 시도가 이뤄지고 있고 현재 뉴런을 모방하는 칩이 나와있는 상황이다. 하지만 이런 시도는 신경 자체를 모방하려는 것으로 아직 직접회로의 직접도를 볼 때 그런 시도가 의도하는 궁극적인 목표인 대규모의 신경망을 구현하기엔 부적합하다. 차라리 신경망의 단위를 이루는 뉴런을 구현하는 것보다는 신경망을 모방하는 시스템의 모방이 보다 적절하다. 여러 신경망이나 패턴분류 등의 신호처리에서 공통으로 필요로 하는 연산이 있다. 바로 대량의 신호를 곱하고 더 하고 LUT를 읽는 연산이다. 이 연산은 신경망에서 한 층의 각 노드들로부터 그에 따른 다음 층으로의 연결들 각각을 곱해서 더해주고 시그모이드 값을 발생시키는 작업과 동일하며, 반복적이고 많은 계산량을 요구하므로 이 부분을 고속 하드웨어로 만들 경우 시스템 전체의 속도 증가를 기대할 수 있다. 그래서 여기서는 뉴런이 아닌 신경망을 구현하는데 그것은 신경망뿐만 아닌 다른 많은 응용을 기대할 수 있는 공통적 연산부분이다. 이 연산을 앞으로 논의할 비트 분리 연산구조 방식으로 처리함으로써 실시간 병렬처리에 응용할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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