무선 센서 네트워크(WSN)는 컴퓨팅 능력과 무선 통신 능력을 갖추고 있는 센서 노드로부터 획득한 정보를 무선으로 실시간 수집하며, 처리, 활용하는 기술로서 현재 그 응용 분야는 환경 모니터링, 헬스 케어, 보안, 스마트 홈, 스마트 그리드 등 매우 다양하다. 하지만 무선 센서 네트워크는 저가의 센서 노드를 구성하기 위해 저전력과 저용량이라는 제약조건을 갖고 있다. 그러므로 무선 센서 네트워크에서는 제한된 에너지와 용량을 효율적으로 사용하는 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 노드간의 연결 상태와 남아있는 에너지의 양을 비교함으로써 하이브리드 형식의 클러스터 헤드 노드를 선정하고 클러스터링하는 알고리즘을 제안함으로서 무선 센서 네트워크의 효율성과 정확성 증대를 목표로 한다.
팽이버섯 재배사의 Listera속 미생물 살균을 위하여 공기 살균 장치가 부착된 파일럿 버섯 재배사를 개발하여 물리적, 화학적 살균처리에 대한 살균 효과 검증실험을 수행하였다. 파일럿 버섯 재배사의 내부 온도는 상부 6.62℃±0.30, 중간 6.46℃±0.24, 하부 6.48℃±0.25, 습도는 79.97%±4.42, 79.43%±4.06, 79.94±4.30%로 설정 온도 6.5℃, 상대습도 75%에 근사하게 제어되었다. 공기 살균 장치 적용에 적합한 팽이버섯 재배단계는 생육단계 조건인 온도 6.5~8.5℃, 습도 70~80% 범위였고 유사 조건에서 이온 클러스터 발생기의 오존 발생농도는 160 ppb 수준으로 나타났다. 물리적 살균처리 후 Listeria innocua의 생존율은 이온클러스터 살균의 경우 0.1~0.9%, UV공기 살균은 9.3~10.6%로 나타났고, 화학적 살균처리인 75% 에탄올과 3% 유기산 수용액 처리구에서는 모두 사멸하는 것으로 나타났다. 소재에 대한 Listeria innocua 생존율은 금속시편의 경우 9.3~10.6%, 플라스틱 권지 9.9~16.2%로 나타났는데, 특히 권지의 거친면에서 생존율이 높게 나타났다. 본 연구 결과에 따르면 버섯 재배사의 Listeria균 발생을 억제하기 위해서 금속 소재로 구성된 재배사 벽면과 재배 선반에 대해서는 이온클러스터 공기 살균처리가 노동력을 절감하면서 살균 가능한 방법이며, 플라스틱 재질의 권지의 경우 화학적 살균처리가 효과적인 것으로 나타났다.
본 논문에서는 스마트폰 환경의 얼굴 검출, 인식 및 화자 인증 기반 다중생체인식 개인인증 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 Modified Census Transform과 gabor filter 및 k-means 클러스터 분석 알고리즘을 통해 얼굴의 주요 특징을 추출하여 얼굴인식을 위한 데이터 전처리를 수행한다. 이후 Linear Discriminant Analysis기반 본인 인증을 수행하고(얼굴인식), Mel Frequency Cepstral Coefficient기반 실시간성 검증(화자인증)을 수행한다. 화자인증에 사용하는 음성 정보는 실시간으로 변화하므로 본 논문에서는 Dynamic Time Warping을 통해 이를 해결한다. 제안된 다중생체인식 시스템은 얼굴 및 음성 특징 정보를 융합 및 스마트폰 환경에 최적화하여 실시간 얼굴검출, 인식과 화자인증 과정을 수행하며 단일 생체인식에 비해 약간 낮은 95.1%의 인식률을 보이지만 1.8%의 False Acceptance Ratio를 통해 객관적인 실시간 생체인식 성능을 입증하여 보다 신뢰할 수 있는 시스템을 완성한다.
이 연구는 스마트 미터 최종 사용자 수요 데이터의 특성을 조사하여 개별 가정용 물 사용량을 분류하는 새로운 접근방식을 도입한다. 여기서는 잘 알려진 비지도 기계학습법 중 하나인 K-means 알고리즘을 적용하여 각 가구별 물 사용 분류를 수행한다. 최종 사용자 수요의 물 사용강도와 지속 시간은 물 수요 패턴이 유사한 가구를 결정하는 주요한 특징으로 사용된다. 그 결과 21가구가 13개의 군집으로 분류되었고 각 군집은 1가구, 2가구, 3가구 또는 5가구로 구성된다. 수집된 데이터 및 최종 사용자의 물 수요 패턴과 관련하여 여러 가구가 동일한 클러스터로 분류되는 이유를 본 논문에서 소개한다.
DataLake 프레임워크와 같은 단일 도메인 모델은 비즈니스 시스템의 규모 확장과 대량의 다양한 데이터들이 생성되는 빅데이터 환경, 그리고 데이터를 보다 스마트하게 처리하여 효율성 및 활용도를 높일 수 있는 방법으로 주목 받고 있다. 특히, 논리적인 단일 도메인 모델은 컴퓨팅 리소스의 유한함과 공유 경제에 의한 물리적으로 분할된 멀티 사이트의 데이터 처리를 위한 네트워크, 스토리지, 그리고 컴퓨팅 자원의 효율적 운영이 매우 중요하다. 기존의 Data Lake 프레임워크의 장점들을 기반으로 다양한 영역의 멀티 사이트들을 통합 및 데이터의 라이프 사이클을 관리하기 위한 DataLake 프레임워크의 Connected Data Architecture 개념과 기능들의 확장을 통한 다양한 응용 영역에 활용 가능한 CDA 기반 AI 서비스의 초안 설계 및 시나리오를 제안하고자 한다.
개인이 사용할 수 있는 스마트 기기가 다양해지면서 여러 기기로 생산된 사진 콘텐츠가 어떤 기준이나 규칙 없이 분산되어 있어 콘텐츠를 관리하고 원하는 콘텐츠를 검색하는 것이 어려워졌다. 따라서 본 논문에서는 개인 사진 콘텐츠를 효과적으로 분류하기 위하여 의미적 유사도를 기반으로 한 태그 클러스터링 기법을 제안한다. 태그들 사이의 유사도를 계산하여 서로 관련이 있다고 판단되는 태그들을 클러스터링 하는데, 태그가 같은 클러스터에 포함되어 있으면 그 태그를 가진 사진들도 유사성을 가진다고 볼 수 있으므로 개인 사진들을 의미에 따라 분류하는데 이용할 수 있다.
유비쿼터스 시대의 도래와 함께 센서를 기반으로 하는 무선 센서 네트워크의 응용 분야는 광범위하게 확산되고 있다. 따라서 무선 센서 네트워크에서 센서들로부터 수집되는 기밀 데이터를 허가 받지 않은 사용자로부터 보호하기 위해, 널리 사용되어지는 스마트카드와 패스워드 기반의 사용자 인증도 견고한 보안을 요구한다. 최근 무선 센서 네트워크는 클러스터 헤드와 센서 노드 이원화를 통해 운용상 보다 효과적인 계층적 무선 센서 네트워크로 전개 발전되고 있다. 2012년 Das 등은 계층적 무선 센서 네트워크에 실제 적용 가능한 동적 패스워드 기반 사용자 인증 스킴을 제안하였다. 본 논문은 안정성 분석을 통해 Das 등의 스킴이 그들의 주장과 달리 여전히 중간자 공격, 패스워드 추측 공격, 패스워드 변경 공격을 막을 수 없을 뿐 아니라, 필수적인 보안 요구사항인 사용자와 클러스터 헤드 간의 상호인증을 투명하게 제공하지 못함을 입증한다.
최근 스마트 폰 이용자 수가 증가하면서 다양한 위치 기반 서비스들이 주목을 받고 있다. 위치 기반 서비스는 사용자의 위치와 시스템이 가지고 있는 다양한 정보를 결합하여 사용자에게 유용한 정보를 전달해 주기도 하지만 이로 인한 개인 정보의 침해 가능성 역시 높은 것이 사실이다. 최근의 위치 기반 서비스에서의 프라이버시 관련 연구는 K-anonymity를 만족하는 Cloaking 영역 생성에 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 위치 기반 서비스를 위한 계층 클러스터 기반 Cloaking 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 약간 변형된 응집 계층 클러스터링 기법을 사용해서 트리를 생성한 뒤, Reciprocity 성질을 만족시키는 Cloaking 영역을 생성한다. 제안 기법은 Reciprocity 성질을 만족시키며, Hilbert Cloak보다 작고 RC-AR과 비슷한 크기의 영역을 생성하며, 생성 속도는 Hilbert Cloak과 비슷하며 RC-AR보다는 훨씬 빠르다.
원거리에서의 획득한 영상은 해상도가 낮고 블러링과 잡음에 의한 영향이 크다. 이러한 문제점들은 얼굴 검출 과정에서 보다 많은 오류영역을 산출할 수 있다. 본 논문에서는 AdaBoost 필터와 얼굴의 색상과 외형 정보를 이용한 순차적인 검증 단계를 적용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. AdaBoost 방법으로 검출된 오류(false alarm)는 피부색 필터와 가변 경계마스크 필터로 순차적으로 제거된다. 피부색 필터는 사각 윈도우 영역과 화소 별로 적용되는 두 단계로 구성되어 최종적으로 이진 얼굴 클러스터 영상을 구성한다. 기존의 고정된 경계마스크 필터의 단점을 해결하기 위하여 얼굴 클러스터영역에 부합하는 타원을 추정하여 경계마스크의 크기를 산출하고 가로-세로 비율의 적정성을 검토한다. 실험에서는 CCTV와 스마트 폰으로 획득한 영상을 이용하여 제안된 얼굴 검출 방법이 원거리에서 획득한 영상의 얼굴 검출에 효과적임을 보인다.
IT의 점진적 진보에 따라 수동적인 작업 처리가 자동화되고 이를 통해 전반적인 삶의 질이 대폭 발전되었다. 이는 실생활에 접목된 다양하고 많은 스마트 디바이스간 유기적인 토폴로지가 형성됨으로써 가능하다. 이러한 다양한 스마트 디바이스에 서비스를 제공하기 위해서 기업 또는 사용자들은 클라우드를 이용하고 있다. 클라우드에서의 서비스는 크게 Infrastructure as a Service(IaaS), Platform as a Service(PaaS), Software as a Service(SaaS)로 나뉜다. SaaS는 PaaS 위에서 동작되고, PaaS는 IaaS 위에서 동작한다. 이와 같이 IaaS는 모든 서비스의 기반이기 때문에 가상화하는 자원을 효율적으로 운용하기 위한 알고리즘이 요구된다. 이 중에 데스크탑 자원 가상화는 기존 데스크탑 PC의 비가용 상태 시간의 자원 고가용성을 위해 사용된다. 이러한 자원의 고가용성을 위해서는 계층적 구조에 대한 클러스터링이 중요시된다. 또한 많은 클러스터링 알고리즘 중에서 데스크탑 PC의 분포율 및 환경에 따라 주로 사용되는 자원 비중이 다르기 때문에 적합한 알고리즘을 선정하는 것이 매우 중요하다. 만일 동작 환경의 데스크탑 자원 가상화에 적합한 알고리즘을 찾기 위해 다양한 시도를 한다면 이에 대한 전력적, 시간적, 인력에 대한 막대한 비용이 초래된다. 따라서 본 논문에서는 데스크탑 가상화의 클러스터 선정을 위한 리소스 클러스터링 시뮬레이터인 RCS를 제안한다. RCS에 클러스터 수, 호스트 수를 증가하여 동작하는 과정의 시각화 및 수행 시간을 비교 분석한다. 이를 통하여 데스크탑 PC들의 서로 다른 환경에서 클러스터링 알고리즘 선정 및 요소를 올바르게 적용할 수 있도록 클러스터링 시뮬레이션을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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