현재 IT기술과 자동차기술을 융합한 지능형 자동차에 대한 연구가 활발히 진행중에 있으며 많은 새로운 서비스 모델들이 개발중에 있다. 지능형자동차에 대한 개발이 활발하게 이루어지면서 무선 네트워크를 이용한 다양한 서비스가 제공이 되고 있다. 이러한 지능형 자동차가 무선 네트워크를 이용한 서비스가 제동되면서 다양한 보안위협 요소가 도출되고 있다. 본 논문에서는 지능형 자동차의 외부에서 네트워크에 침입하여 지능형자동차의 보안위협 요소를 분석하고 지능형 자동차의 보안 솔루션의 인증 모델에 대한 기법을 제공하고자 한다. 인증 모델의 경우 신체의 고유성을 식별할 수 있는 생체인식을 이용한 인증기법을 제안한다.
이 논문은 RFID를 이용한 무선 위치 인식 기술에 대한 것이다. 데이터의 RF 분석에 의한 수신된 신호의 강도로써 위치를 파악하고 위치 특성을 이해하는 실험을 하였다. 이 실험 시스템은 외부 환경 요인을 고려한 상태에서 5000대의 단말기를 이용하여 연구하였다. 이 위치 서비스는 특히 구매, 물류, 제조와 같은 일반산업, 자동조명/공조연동, 주차장 GATE 연동 서비스 등과 같은 많은 산업에서 이용될 것이다. 이 기술의 최적 솔루션은 일상생활의 지능형 정보가 필요하는 데이터의 저장과 접촉 비접촉에 토대를 둔 스마트 카드(전화카드, 은행카드..)등에도 이용될 것이다. 실내 위치 실험 방법은 서비스 및 추정된 위치 데이터를 이용한다. 이 연구의 결과는 아래와 같다. 첫째, Active RFID의 위치인식 시스템 설치 운영의 효율성과 둘째, 실내 무선위치 시스템의 추후 지능형 정보가 필요하는 여러 분야에서의 적용 가능성실험에 있다.
최근에 RFID(Radio Frequency Identification) 기술은 사물인터넷의 기반 기술로 다양한 애플리케이션의 개발과 함께 산업화/정보화에 크게 기여하고 있다. 그러나 산업에서 요구하는 RFID 태그, 리더의 요구사항이 단순한 인식뿐만 아니라 다양한 정보를 장기간 저장하고 관리할 목적으로 태그 메모리 크기가 확장되고 있으며, 해당 정보를 태그에 읽고 쓰기 위하여 간섭 잡음에 강한 신뢰성 있는 성능 향상 무선통신기술이 연구되고 있다. 본고에서는 RFID 태그-리더 간 고속으로 통신하는 기술과 다량의 태그 밀집 환경에서 RFID 인식률 향상을 위한 빔포밍 기술에 대하여 기술한다.
RFID(Radio Frequency Identification) 기술은 각 사물에 부착된 태그로부터 사물의 정보 및 주변 환경을 무선으로 인식하고, 해당정보를 수집, 저장, 가공, 추적함으로써 사물에 대한 측위, 원격처리, 관리 및 사물 간 정보 교환 등 다양한 서비스를 제공하는 기술이다. 이러한 RFID 기술을 이용한 모바일 RFID 기술은 RFID 리더에 이동성을 부여하여 언제 어디서든 사용자와 사물과의 정보교환을 가능하게 한 것이다. KT는 새로운 성장엔진으로 이동 중에도 초고속 인터넷 서비스를 이용할 수 있는 휴대인터넷 서비스인 와이브로(Wibro) 서비스를 상용화 하였고 이 와이브로망과 모바일 RFID 기술을 접목한 새로운 개념의 와이브로 RFID 서비스를 개발하고 있다.
본 논문에서는 근거리의 기계나 장치들을무선으로 원격 제어 하기 위한무선 데이터 통신용 송수신기 모듈을 설계하였다. 개발된 모률은 ISM 대역에서 424MHz 주파수를 이용하고, 153.6Kbps 의 전송속도로 데이터를 전송할 수 있다 . 모률에서 데이터를 전송할 때, 데이터를 인식하고 제어하기 위한 프로세서는 알테라사의 CPLD 칩을 사용 하여 VHDL로 프로그래ald하여 구현한다. 향후, 모률의 소형화와 높은 전송속도 등에 대한 연구를 계속하여 무선식별장치 (RFID) 기술에 적용할 것이다.
무선 통신 기술의 발달로 최근 무선 device 들로 이루어진 ad-hoc network이 주요 issue가 되고 있으며, ad-hoc network에서의 성능이 중요한 관심사가 되고 있다. 그러나 유선망에 최적화되도록 설계된 TCP 는 무선망이 가지는 링크의 불안정함으로 인한 손실을 네트워크 혼잡에 의한 손실로 인식하여 혼잡 제어 메커니즘이 수행함으로써 전송률을 줄이게 되므로 전체적으로 네크웍의 성능이 저하되는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 무선망에서 TCP 성능을 향상시키기 위한 새로운 congestion algorithm을 제안하고 그 성능을 평가하였다. 성능 확인 결과 기존 TCP-vegas에 비해 더 나은 성능을 보임을 알 수 있다.
디지털 컨버전스의 대표주자로서 전자 통신 업계의 첨단 아이템으로 부상하고 있는 홈 네트워크 기술은 가정 내의 전자기기가 네트워크로 구성되어 장치나 시간, 장소에 구애 받지 않고 사용자에게 다양한 서비스를 제공하는 기술이다. 이러한 기술 중의 디지털 엔터테인먼트 분야의 멀티미디어 영상 스트리밍 기술의 발전을 위해 홈 네트워크상에서의 미디어 스트리밍 서비스 제공시 사용자의 장치 간 이동성을 인식하고 무선 환경에서의 QoS를 지원하는 유무선 스트리밍 시스템을 구현하여 스트리밍 서비스를 받고 있는 사용자의 장치간 이동이 발생 하더라도 영상의 계속적인 재생이 가능하도록 하였으며, 무선 네트워크상의 스트리밍 영상 재생 시 대역폭 측정을 통해 효율적인 미디어 영상 전송이 가능하도록 하는 유무선 스트리밍 시스템을 구현 하였다.
핸드폰, PDA, Laptop이 보편화 되면서 이를 이용한 위치 인식 기술의 중요성이 높아지고 있다. 이러한 위치기반 서비스(LBS : Location Based Service)는 GPS를 이용한 실외 서비스와 WLAN, Zigbee, UWB 등을 이용한 실내 서비스로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 이미 많은 수의 기반시설(AP : Access Point)가 구축되어 있는 무선랜 기반의 효과적인 위치 측정 기법에 관한 연구를 모색 해보고자 한다. 각 AP에서 받은 신호세기(SS : Signal Strength)를 데이터 베이스에 저장한 후, 이동단말기(MU : Mobile Unit)의 위치가 요구되는 장소에서 다시 신호세기를 측정하여 데이터 베이스와 비교하여 가장 적합한 위치 데이터 정보를 리턴하는 핑거프린트(Fingerprint) 방식을 소개한다. 그리고 불안정한 신호 세기 데이터를 판별하기 위하여 단일 클래스 SVM 기법인 SVDD(Support Vector Data Description)을 이용하였다.
무선 신호 인식 및 자동 변조 분류(Automatic Modulation Classification) 기술은 넓은 주파수 대역에서 다양한 무선 통신 서비스를 단일 단말에서 유연하게 이용 가능한 SDR(Software Defined Radio) 플랫폼의 핵심 요소 기술로 필요성이 높아지고 있다. 최근에는 데이터 학습 기반의 딥러닝 기술을 기반으로 정확도가 향상된 여러 가지 자동 변조 분류 모델들이 제안되고 있다. 하지만, 대부분의 연구는 모델에 입력되는 무선 신호의 길이가 고정된 경우에 초점을 맞추고 길이가 가변적인 시나리오를 고려하지 않고 있다. 본 연구에서는 SDR의 개방형 플랫폼의 요소 기술로써 임의의 무선 신호의 길이에 대해 변조 분류가 가능한 방법을 제안한다. 이를 위해, 두 가지 입력 크기에 대해 학습된 Convolutional Neural Network(CNN) 기반의 주 모델(main model)과 하위 모델(small model)로 분류 시스템을 설계하고, 나머지 구간의 길이로 수신된 신호에 대해서는 자기 복제 패딩 기법으로 입력 샘플을 증강시켜 변조 분류를 수행한다. 분류 성능 정확도 및 계산 복잡도의 비교분석을 위한 RadioML 2018.01A 데이터셋을 사용한 실험을 통해 제안하는 기법이 모든 신호 대 잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR) 영역에서 기존 방식보다 높은 정확도를 제공하면서도 낮은 연산량을 필요함을 보였다.
컴퓨터 시각 기술은 다양한 농작업 생력화에 있어 핵심적인 역할을 해왔다. 비록 컴퓨터 시각 기술이 광범위한 분야에 성공적으로 적용되고 있다고는 하지만 인간의 시각을 통한 인지 능력에 비하면 현재의 컴퓨터 시각 기술은 여전히 매우 미흡한 수준에 있다고 하겠다. 특히, 작업환경이 비구조적이고 가변적인 농작업 환경 하에서의 작업의 생력화는 이러한 기술적 문제를 극복하는 것이 작업의 성패를 좌우하게 된다. 본 논문에서는 원격작업 개념을 도입하여 작업자와 작업기계간의 호환적인 인터페이스를 구축하고 컴퓨터와 인간의 혼합형 의사결정 시스템을 구현하여 기존의 컴퓨터 시각 기술이 갖는 인지 처리 능력의 한계를 극복하는 시스템을 제안하였다. 시설재배에 요구되는 전정, 관수, 방제, 제초, 수확, 운반 등과 같은 다양한 작업들은 작업 대상체에 대한 인식을 바탕으로 수행된다. 특히 가변적인 자연 조명 환경 하에서 수박과 줄기 그리고 잎이 혼재되어 있는 재배현장의 영상으로부터 수박을 추출하여 그 위치 좌표를 산출하는 작업은 기술적으로 매우 어려운 작업이며 수박이 잎과 줄기로 덮혀 있는 경우 더욱 어려워진다. 제안한 개념을 구현하기 위하여 무선으로 수신되는 재배 현장의 수박 영상으로부터 수박을 인식하도록 하였다. 개발한 시스템은 작업자(농민), 컴퓨터 그리고 자동화 작업설비가 상대적으로 수월성을 갖는 기능을 중심으로 역할을 분담하도록 구축하였다 개발 시스템은 크게 무선원격 모니터링 및 작업제어 모듈, 무선원격 영상 획득 및 데이터 송수신 모듈, 작업자와 컴퓨터간의 인터페이스 모듈로 구성하였다 작업자는 RF 송수신 모듈을 통하여 무선으로 획득되어 터치 스크린에 보여지는 영상을 통하여 작업 지시를 하게 되고 이 작업 지시로부터 컴퓨터는 국부 영상처리 시퀀스를 통하여 수박을 추출하고 위치를 산출하게 된다. 개발한 인터페이스 시스템은 가변적이고 복잡한 작업 환경하에서 작업 대상체의 정보를 실시간으로 성공적으로 추출하였다. 제안한 원격작업 인터페이스 시스템은 다양한 생물생산 작업의 생력화를 촉진하는 중심적 역할을 할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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