정보통신 기술의 발달은 보안 위협의 증가라는 결과를 함께 가져왔고 국내뿐만 아니라 국외로도 보안 정책 관리에 대한 필요성이 지속적으로 강조되었다. 본 논문에서는 여러 보안 장비 중 방화벽 정책 관리를 도울 수 있는 보조 시스템을 개발하였다. 이를 위해 오픈소스 방화벽 솔루션을 가상 환경에 구축하고 방화벽 정책을 추출 및 분석하여 미 동작 정책과 중복 정책을 식별하였다. 이러한 점검 보조 도구를 정책 관리에 이용한다면 낮은 이해도로 인한 Human Error의 발생을 가능한 줄이고 그 결과, 외부 위협의 최소화를 이룰 것이라 기대한다.
본 논문은 딥러닝 기반의 소리 인식 모델을 기반으로 실내에서 발생하는 다양한 소리를 시각적인 정보로 제공하는 시스템을 위해 경량화된 CNN ResNet 구조의 인공지능 모델을 제시한다. 적용하는 경량화 기법은 모델의 크기와 연산량을 최적화하여 자원이 제한된 장치에서도 효율적으로 동작할 수 있도록 한다. 이를 위해 마이크로 컴퓨터나 휴대용 기기와 같은 임베디드 장치에서도 원활한 인공지능 추론을 가능하게 하는 모델을 양자화 기법을 적용한 경량화 방법들을 실험적으로 비교한다.
컨테이너는 현대 클라우드 환경에서 핵심적인 역할을 수행하며, 이에 따라 많은 기업이 접근성과 확장성을 위해 이를 채택하고 있다. 그러나 컨테이너는 호스트 리눅스 커널과 컴퓨팅 자원을 공유하는 특징을 가지고 있어서, 한 컨테이너가 오작동하면 호스트 환경 전체에 악영향을 끼칠 수 있다. 따라서 실시간으로 컨테이너의 상태를 감시하고 이를 효과적으로 관리하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제에 대응하기 위해 호스트에서 동작하는 모든 컨테이너의 활동을 실시간으로 통합 감시하고자 한다. 이를 위해, 본 논문에서는 Linux Namespace를 활용하는 컨테이너의 특징을 이용하여 호스트에서 실행되는 여러 프로세스 중 컨테이너 프로세스를 식별하고, 이후 eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) 기술을 활용하여 컨테이너로부터 호출되는 시스템 콜을 kprobe와 kretprobe를 통해 모니터링하여 컨테이너의 활동을 실시간으로 감시할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.
본 논문은 대학의 복도와 같은 넓고 복잡한 환경에서 레이저 스캐너와 이미지 센서와 같은 다중센서 데이터 융합을 이용한 복수의 사람들에 대한 동작 인식 및 패턴 분석을 소개하였다. 제안한 방법의 인식 시스템은 첫째, 인물 추적을 위한 전 처리 기능과 둘째 이동궤적 특징, 보행특징, 이미지 특징, 환경(글로벌) 특징을 요구하는 특징부 추출에 대한 이론적 근거를 제시하였다. 최적의 영상을 기반으로 한 복잡환경 내에서의 복수의 사람들을 인식하고 움직임에 대한 패턴은 HMM과 SVM을 통한 학습 및 식별을 수행하였다. 학습 및 식별에서는 HMM을 이용한 이동 경로의 추정과 SVM을 이용한 비정상 보행 검색의 실례를 제시하였다. 또한 제안 방법을 검증하기 위하여 대학교의 복도에서 실시한 실험결과를 통해 타당성을 검증하였다.
Wen -Li Sun;Fu-Wen Pang;Sang-Ku Hwang;Tchang-Hee Hong
한국항해학회지
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제22권2호
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pp.13-22
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1998
선재용 자동식별시스템(AIS)은 21세기에 선박식별, 감시, 통신에 사용하기 위한 중요한 해상장비가 될 것 이며, 현재 여러 선진국에서 개발중에 있다. 본 논문에서는 AIS의 기술적인 방법을 제시하고자 한다. AIS의 주요 부분은 방송트랜스폰더(broadcast transponder)이고 핵심기술은 STDMA(self-organized Time Division Multiple Access)라 불리는 고용량의 VHF 라디오 데이터링크(radio data link)이다. 해상 VHF채널로 자신의 위치와 신분(identities)을 자동적이고 주기적으로 방송하게 될 AIS가 설치된 선박들은 선상이나 VTS 센터에 있는 ECDIC의 서면에 표시가 될 것이다. AIS는 방송서비스뿐만 아니라 일대일(point topoint) 통신 서비스를 지원하게 될 것이다. 본 논문에서는 STDMA의 방안 뿐만 아니라 AIS의 구성과 동작원리 그리고 기능을 설명하고자한다. 이외에 IMO에서의 AIS에 관한 표준화 작업을 본 논문에 소개하고자 한다.
IT 기술의 발전으로 사용자 편의성 요구에 따라 빠른 속도로 유비쿼터스(Ubiquitous) 환경이 조성되고 있다. 유비쿼터스 환경에서는 서비스 제공을 위한 개개인 식별이 중요하기 때문에 RFID(Radio Frequency IDentification) 기술을 핵심적으로 사용하고 있다. RFID란 무선 주파수 인식 기술로 리더의 신호에 의하여 태그가 저장하고 있는 정보를 제공하여 사용자를 식별할 수 있는 기술이다. 높은 인식률과 빠른 인식 속도 등 많은 장점을 가지고 있지만 무선 통신으로 인하여 불법적인 사용자로부터의 도청이 가능하며, 리더의 신호에 의하여 태그가 쉽게 동작하기 때문에 사용자 정보 노출에 대한 문제가 발생하고 있다. 이를 해결하기 위하여 많은 연구가 진행되고 있지만 저가의 수동형 태그에 적용할 수 있는 보안에는 한계가 있기 때문에 일반적으로 해쉬 함수 및 난수를 이용하며, 한 세션에 사용된 값들을 갱신하여 다음 세션에 사용함으로써 보안을 제공하고 있다. 따라서 본 방식은 난수를 이용하여 사용자 프라이버시를 보호하고 값을 갱신하지 않고 가변적인 값을 생성함으로써 동기화를 제공할 수 있도록 하였다.
대부분의 IPS(Indoor Positioning System)에서는 비콘과 같은 태그로부터 특정 신호를 여러 수신기에 보냄으로써 사용자의 위치를 특정하고 동선을 파악한다. 이러한 방식은 창고, 공장, 병원 등 유동인구가 제한적인 곳에서 매우 효율적으로 활용되지만, 대형 마켓 및 복합쇼핑몰과 같은 상업 시설에서는 고객 각자에게 태그를 부착해야 하므로 적용하기가 어렵다. 본 논문에서는 태그를 사용하지 않고도 외부 센서 노드 그리드를 활용하여 유동인구의 이동 추이를 파악하는 시스템을 제안한다. 각 센서 노드는 초음파센서와 적외선센서를 조합하여 사람들의 존재 여부와 세부형태를 모두 모니터링할 수 있으며, 수집한 데이터를 무선송신을 통해 메인 서버에 보냄으로써 간편하게 시스템을 유지 및 보수할 수 있도록 하였다. FPGA 보드를 활용하여 센서 노드 동작을 검증하였으며, 초소형 센서 노드를 구성하기 위해 180nm 공정으로 VLSI 회로를 설계하였다.
사물인터넷에 사용되는 소형 통신 기기들은 적은 메모리 용량과 느린 연산 속도 때문에 고급 암호기법을 적용하지 못하기 때문에 각종 해킹에 취약하다. 본 논문은 433MHz 대역에서 동작하는 소형 송신기들의 인증 신뢰도를 높이기 위해 RF지문을 도입하고 분류 알고리즘으로 CNN (convolutional neural network) 을 사용한다. 각 송신기가 전송하는 프리엠블 신호를 소프트웨어정의라디오를 사용하여 추출하고 수집하여 학습 데이터 집합으로 만들고, 이를 신경망을 학습시키는 데에 사용한다. 네 가지의 시나리오에서 20개의 송신기의 식별을 테스트한 결과 높은 식별 정확도를 얻을 수 있었다. 특히 학습 데이터 수집 시의 위치와 다른 위치에서 테스트를 수행한 시나리오에서, 그리고 송신기가 걷는 속도로 이동하는 시나리오에서 각각 95.8%, 92.6%의 정확도를 산출함을 알 수 있었다.
최근 스마트폰, 태블릿과 같은 기기의 사용량이 증가하면서, 이에 탑재되는 소프트웨어는 더욱 복잡해지고 규모가 커지고 있다. 배터리의 전력으로 구동되는 모바일 기기들은 전력 공급의 한계로 인해 운용시간을 증가시키는 것이 중요한 이슈이다. 최근에는 소프트웨어 동작이 하드웨어 구동을 통해 전력 소모를 일으킨다는 점에서, 효율적인 동작 패턴을 갖는 소프트웨어 개발에 대한 연구들이 진행되고 있다. 그러나 모바일 기기에 탑재되는 소프트웨어는 그 개발 주기가 짧은 경우가 많아 최적화와 전력 소모량을 반영하기 어려운 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 소모전력 절감을 위한 코드 리팩토링 기법을 제안하여, 소프트웨어 개발 및 유지보수에서 보다 용이하게 저전력 요구사항을 충족시키고자 한다. 이를 위해 전력 소모량을 감소시킬 수 있는 코드 패턴에 대하여 Energy Bad Smell을 식별하고, 이를 제거하기 위한 새로운 코드 리팩토링 기법을 제안하며, 실험을 통해 그 효용성을 검증하였다.
횡단보도와 교차로에서 시각 장애인을 위한 보행 안전시설은 부족하다. 시각 장애인을 위해 인도에 점자 블록이 설치되고 교차로에 RF 원격 제어 시스템으로 제어되는 신호등과 음향 신호기가 설치되어 있다. RF 원격 제어 시스템은 하나의 주파수를 사용하여 교차로에서 인접한 신호등과 음향 발생기들을 동시에 동작시키는 문제가 있다. 본 논문은 비콘을 사용하여 교차로에 설치된 시각 장애인을 위한 신호등과 음향 신호기를 식별하고 진행 방향의 신호등과 음향 신호기를 적외선 통신으로 동작시키는 스마트 지팡이를 개발하였다. 본 논문에서 개발한 스마트 지팡이는 블루투스 통신을 통해 모바일 앱과 연동하여 시각 장애인을 위한 보행자 내비게이션을 제공 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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