본 논문에서는 IEEE802.1x 모듈이 탑재된 액세스 포인트에 사용자 인증 캐시테이블을 추가함으로써, 액세스 포인트가 인증서버를 대신하여 사용자 인증처리를 하는 기능을 제안하고, 성능을 분석하였다. 기존의 IEEE802.1x 시스템 환경에서는 반드시 인증서버에서 사용자 인증처리를 수행해야 했기 때문에 사용자는 인증서버의 사용자 인증처리 완료 후, 액세스 포인트의 물리적 포트 사용에 대한 권한을 부여받을 때까지 대기하여야만 하였다. 그러나 본 논문에서 제안된 방식은 인증서버의 사용자 인증정보를 액세스 포인트의 사용자인증 캐시테이블 목록에 임시 저장함으로써, 액세스 포인트가 인증서버를 대신하여 사용자 인증처리 및 액세스 포인트의 물리적 포트 사용 권한을 부여할 수 있도록 한 것이다. 따라서, 인증관련 데이터 트래픽의 양을 줄일 수 있으며, 인증서버의 사용자 인증처리에 대한 부하를 줄일 수 있다. 또한 이러한 인증용 캐시테이블을 운영자가 관리모드로 액세스 포인트에 접속하여 직접 구성할 경우에는 인증서버 구축에 대한 비용의 추가부담이 없어지는 효과도 있다. 그리고 제안된 방식에 대한 모의 실험을 통해 인증서버가 인증처리를 하는 것보다 액세스 포인트가 사용자 인증처리 기능을 대행하는 것이 인증지연 시간을 감소시킬 수 있음을 검증하였다.
일반적으로 보행자의 위치를 파악하는데 사용하는 시스템을 개인 항법 장치 (PNS: Personal Navigation System)라고 한다. 위성 항법 시스템(GPS: Global Positioning System)은 PNS의 대표적인 사례이나, GPS 위성 신호 수신이 어려운 지역에서는 적용이 어려운 단점이 있다. GPS 신호 음영지역에서의 위치정보를 획득하기 위한 방법으로서 보행자 관성 항법(PDR: Pedestrian Dead Reckoning)은 별도의 인프라 없이 관성측정장치(IMU: Inertial Measurement Unit)만을 이용하여 보행자의 위치를 추정하는 방식으로서 인프라 구축이 어려운 특수 분야에 적용이 적합한 방식이다. 본 논문에서는 전장환경과 같은 GPS가 제한되는 특수한 환경 하에서 보행자의 다양한 이동유형을 고려한 관성항법 기반의 보행자용 위치인식 기법을 제안한다. 걷기, 뛰기, 포복과 같은 다양한 이동 형태에 따른 보행 거리 추정을 위해 IMU에서 제공되는 센서의 정보를 활용하여 걸음 검출과 보폭 추정으로 구성되는 보행거리 추정 기법과 HDR 알고리즘과 EKF(Extended Kalman Filter) 기반의 보행방향 추정 기법을 제안한다. 또한 건물입구와 같은 GPS 신호가 수신이 되나 신뢰성이 떨어지는 구간에서의 GPS와 PDR간 위치정보 융합 기법을 제안한다. 제안 기법의 성능 검증을 위해 자체 위치인식 모듈을 제작하여 국외제품과 비교 실험을 실시하였다. 실험결과, 제안 기법은 약 600m의 이동경로에서 평균 위치오차 거리는 5.64m, 이동거리 오차율 3.41%의 결과를 보였다.
IoT 에서는 인간과 사물, 사물과 사물들이 통신하며 공통적인 네트워크를 형성하여 자동화 서비스를 실현하는 것이 무엇보다 중요하다. 인간과 사물, 사물과 사물을 공통적인 네트워크로 공유하는 방식으로 웹은 가장 강력한 수단 중의 하나이다. 따라서 IoT에서 사용되는 각 디바이스와 웹과의 통신방식의 효율성은 IoT의 성패를 가름할 수 있다. 웹 응용에서 소프트웨어의 재사용은 소프트웨어의 고품질과 고생산성을 위한 최상의 방법으로 여겨진다. 모듈, 클래스, 패턴, 프레임워크, 비즈니스 컴포넌트들은 다양한 관점의 재사용 요소들이다. 컴포넌트는 잘 정의된 인터페이스를 통해서 다른 것들과 쉽게 플러깅함으로써 응용 개발의 근본 문제인 복잡성을 극복하고 개발과 운용의 다양성을 제공할 수 있다. IoT 및 Network Management를 위한 웹 기반의 분산 환경은 각 종 디바이스에서 수집되는 정보를 이용하는 응용의 개발과 활용을 위한 표준 아키텍처이다. 따라서 IoT 및 NM 응용에서 최상의 서비스 제어를 위해 구성 자원들을 관리, 체계화하는 네트워크 관리는 개별 응용 뿐 아니라 응용의 대부분에서 하부 계층 지원 서비스로 요구된다. 본 논문에서는 이질적인 인터 네트워크상에서 컴포넌트 기반 IOT 및 관련 네트워크 관리 시스템 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 필요한 컴포넌트들의 분류 계층화를 위한 컴포넌트 아키텍처를 정의하고 네트워크 도메인에서 필요로 하는 컴포넌트를 식별, 분류하며 실제 네트워크 관리 시스템의 유형을 제시한다.
본 논문에서는 자동차 계기판의 OLED 디스플레이 모듈용 One-chip DC-DC 변환기 회로를 제안하였다. 전하 펌핑 방식의 OLED 패널 구동전압 회로는 PWM(Pulse Width Modulation) 방식을 사용한 DC-DC 변환기 회로에 비해 소형화, 저가격 및 낮은 EMI 특성을 갖는다. 그리고 Bulk-potential 바이어싱 회로를 사용하므로 전하 펌핑 시 기생하는 PNP BJT에 의한 전하 손실을 방지하도록 하였고, 밴드갭 기준전압 발생기의 Start-up 회로에서 전류소모를 기존 BGR 회로에 비해 42% 줄였고 VDD의 링 발진기 회로에 로직전원인 VLP를 사용하여 링 발진기기 레이아웃 면적을 줄였다. 또한 OLED 구동전압인 VDD의 구동 전류는 OLED 패널에서 요구하는 40mA 이상이다. $0.25{\mu}m$ High-voltage 공정을 이용하여 테스트 칩을 제작 중에 있으며, 레이아웃 면적은$477{\mu}m{\times}653{\mu}m$이다.
인스턴트메시지(Instant Message) 서비스에서 서버는 인스턴트메시지와 사용자들에 대한 다량의 프레즌스 자원을 담은 요청 메시지를 처리해야하고 등록한 프레즌스 자원에서 발생하는 다량의 통지 메시지도 처리해야 한다. 본 논문에서는 사용자 수의 증가에 따라 서버의 부하를 효율적으로 분산하여 처리 할 수 있고 확장 호처리 언어를 적용하여 사용자에게 다양한 기능을 제공 할 수 있는 새로운 다중 서버 방식을 사용한 인스턴트메시지 서비스 구조를 제안하였다. 서비스 사용자는 프레즌스 정보 및 자신이 원하는 기능을 기술한 호처리 언어 스크립트를 서버에 등록하며, 서버는 인스턴트메시지의 처리 및 프레즌스 서비스와 호처리 언어 스크립트 실행 기능을 제공한다. 이를 위하여 확장된 프레즌스 정보 데이터 구조가 제안되었고 인스턴트메시지 서비스 처리에 필요한 호처리 언어 동작 태그들이 새롭게 추가되었다. 따라서 본 시스템에서는 시스템의 확장성이 높아지고 프레즌스 서비스와 호 처리를 조합한 다양한 서비스를 사용자에게 제공할 수 있게 된다. 또 서버에 인스턴트메시지 처리 모듈을 통합하여 시스템 전체의 SIP(Session Initiation Protocol) 메시지의 발생 양을 줄여 시스템의 효율을 더욱 높일 수 있도록 하였다. 제안된 시스템의 성능은 실험을 통하여 분석하였다.
최근에는 다양한 다상오염물 거동 흐름 모델들이 개발되었고 일부는 상용화되기도 하였으나, 대부분이 압력기저접근방식을 갖고 개발된 프로그램들이므로 다양한 수치적 어려움을 내재하고 있다. 이러한 수치적 어려움을 극복하기 위해서는 분율흐름접근방식을 따르는 기존 다상흐름거동 수치모델로 개발된 MultiPhaSe flow (MPS) 모델에 계면활성제에 의한 용해 현상을 모사할 수 있는 오염물 거동 모듈을 결합해서 MultiPhaSe flow and TranSport (MPSTS) 프로그램을 본 연구에서 개발하였다. 개발된 모델은 Clement의 해석 해를 사용하여 검증하였다. 여기서 MPSTS프로그램은 입자추적법과 결합한 라그랑지안-율러리안 기법을 이용해서 상간물질전달 효과와 다상내 오염물 거동 기능을 결합한 계면활성제 활용 복원과정을 모사할 수 있는 프로그램이다. 본 연구에서는 개발된 모델을 이용해서 소수성 액체(non aqueous phase liquid, NAPL)로 오염된 지역의 계면활성제에 의한 오염 정화 시 층상구조를 가지는 수리지질학적 불 균질성이 복원효율에 미치는 영향을 수치 모의 하였다. 수치모의 결과, 하부 층의 수리전도도가 상부 층의 수리전도도보다 10배, 20배, 50배로 큰 경우에 대해서 하부에서 물속에 용해된 디젤의 농도가 높게 나타난다. 왜냐하면 계면활성제가 하부 층을 따라서 좀 더 빨리 움직여서 하부 층에서 잔류 소수성 액체를 좀 더 많이 용해시켰기 때문이다.
최근 비침투 또는 비접촉 방식을 활용한 호흡상태 관찰에 대한 관심이 높아지고 있다. 여러 가지 많은 생체신호들 중 호흡신호를 활용하여 건강상태를 점검하는 것은 비정상적인 건강 상태에 대한 신속한 대응을 가능하게 해 준다. 본 논문에서는 국소 퓨리에 변환을 활용한 실시간 무호흡 상태 검출에 대한 방법을 제시한다. 기존의 고속 퓨리에 변환을 활용한 신호해석과 달리, 본 논문에서는 국소 퓨리에 변환을 사용하여 짧은 신호 구간에서의 주파수 응답을 분석한다. 본 연구에서 호흡 신호는 비접촉 방식을 활용하였으며, 초광대역 레이더 모듈을 활용하여 신호를 획득하였다. 국소 퓨리에 변환을 활용하여 호흡 상태를 검출한 후, 검출 결과에 따라 호흡 상태에 대한 분류가 가능하다. 특히 국소 퓨리에 변환은 실시간으로 호흡 상태에 대한 주파수 분석이 가능하도록 하였다. 호흡신호에 잡음이 존재할 경우를 대비하여 적절한 필터링 알고리즘이 적용되었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 직관적으로 구현이 가능하고, 실질적으로 사람의 호흡상태에 대한 분석이 가능하도록 해준다. 제안한 방법을 검증하기 위해 호흡신호를 활용한 실험결과를 제시한다.
본 논문에서는 유한체 GF(2$^{m}$ )상의 $AB^2$연산을 위해 AOP(All One Polynomial)에 기반한 새로운 MSB(most significant bit) 알고리즘을 제안하고, 제안한 알고리즘에 기반하여 두 가지 병렬 세미시스톨릭 어레이를 설계한다. 제안된 구조들은 표준기저에 기반하고 기약다항식으로는 계수가 모두 1인 m차의 기약다항식 AOP를 사용한다. 먼저, 병렬 세미시스톨릭 어레이(PSM)는 각 셀 당 $D_{AND2^+}D_{XOR2}$의 임계경로를 갖고 m+1의 지연시간을 가진다. 두 번째 구조인 변형된 병렬 세미시스톨릭 어레이(PSM)는 각 셀 당 $D_{XOR2}$의 임계경로를 갖지만 지연시간은 PSM과 같다. 제안된 두 구조 PSM과 MPSM은 지연시간과 임계경로 면에서 기존의 구조보다 효율적이다. 제안된 구조는 $GF(2^m)$ 상에서 효율적인 나눗셈기, 지수기 및 역원기를 설계하는데 기본 구조로 사용될 수 있다. 또한 구조 자체가 정규성, 모듈성, 병렬성을 가지기 때문에 VLSI구현에 효율적이다. 더욱이 제안된 구조는 유한체 상에서 지수 연산을 필요로 하는 Diffie-Hellman 키 교환 방식, 디지털 서명 알고리즘과 ElGamal 암호화 방식과 같은 알고리즘을 위한 기본 구조로 사용될 수 있다. 이러한 알고리즘을 응용해서 타원 곡선(Elliptic Curve)에 기초한 암호화시스템(Cryptosystem)의 구현에 사용될 수 있다.
가시광 통신은 LED의 빠른 점멸을 통해 데이터를 보내는 통신 방법이며, 조명이 영향을 미치는 범위가 넓어 도청에 취약하다. IEEE 표준 802.15.7에서는 가시광 통신을 위해 OOK(On-Off Keying), VPPM(Variable Pulse Position Modulation), CSK(Color Shift Keying)를 모듈레이션을 정의한다. 이 논문에서는 VPPM을 사용한 통신에서 보안을 위한 물리계층 암호화를 제안한다. VPPM은 4B6B를 사용하여 메시지를 인코딩하는데 16개의 출력을 6-bit를 사용해 표현한다. 제안하는 인코딩은 4B6B의 생성조건을 위배하지 않으며 복잡도를 높이기 위해 20개의 출력으로 확장한다. 그리고 확장된 4B6B 테이블의 각 출력을 vigenère cipher를 이용하여 암호화한다. 도청자가 암호화된 각 6-bit 데이터를 복호화할 확률은 $\frac{1}{20}$ 이다. 따라서 키의 개수가 n일 때 도청자는 메시지를 복호화하기 위해 최대 $\sum\limits_{k=1}^{n}20^k$ 만큼 전수조사해야 한다. PHY II의 OOK와 PHYIII의 CSK에서도 입력과 출력을 관리하는 테이블을 사용하기 때문에 제안하는 방식을 적용할 수 있다. 본 논문에서는 OOK와 CSK방식에서도 성능 저하 없이 사용할 수 있는 보안 인코딩에 대해 논의한다.
X-ray 두개골 영상에서 주요 해부학적 부위들 간의 거리를 계측하는 것은 진단과 치료 등 임상적 의미에서 매우 중요하다. 최근에는 딥러닝 기술의 발전을 바탕으로 랜드마크를 식별 및 검출하는 자동화 시스템들이 제시되고 있다. 이러한 딥러닝 기반 모델을 과적합 없이 학습 시키기 위해서는 대량의 영상과 라벨링 데이터가 필요하다. 기존에는 숙련된 판독의가 환자의 영상에서 랜드마크를 수동으로 식별하여 라벨링하는 방식으로 계측이 이루어져 왔다. 그러나 이러한 계측 방식은 많은 비용이 소요될 뿐만 아니라, 재현성이 떨어지기 때문에 자동화된 라벨링 방법에 대한 필요성이 제기되고 있다. 또한, X-ray 영상에는 광자가 통과하는 경로 상의 여러 인체조직들이 표시되기 때문에 랜드마크 식별이 일반 자연 이미지 또는 삼차원 모달리티 영상에 비해 어렵다. 본 연구에서는 X-ray 영상 내에 대량의 라벨링 데이터 생성을 가능하게 하는 기하학적 데이터 증강 기법을 제안하고 있다. 또한, 두개골 내 주요한 16개 랜드마크들의 검출 성능을 향상시키기 위해 다양한 어텐션 기법들의 구현 및 적용을 통해 랜드마크 검출을 위한 최적의 어텐션 메커니즘을 제시하였다. 마지막으로 주요 두개골 랜드마크들 중 안정적인 검출이 보장되는 마커들을 도출하였으며, 이러한 마커들은 임상적인 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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