보안 문제나 기타 다른 문제들로 인해 사설망을 사용하는 환경에서 서버 상태를 모니터링하는 경우, 사내의 특정 허용 IP에서만 작업을 할 수 있다. 따라서, 관리자는 시간과 장소의 제약을 크게 받을 수 밖에 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 공용망에서 모니터링 솔루션에 접속하여 제한된 기능을 제한된 사용자에게 제공할 수 있도록 보안이 강화된 중개 솔루션을 구현하였다. 구현 결과 제안한 시스템은 시간과 장소에 관계 없이, 모바일 인터넷을 사용할 수 있는 환경에서 언제든지 서버 상태를 체크할 수 있고, 서버 문제 발생 시, Push 알림을 통해 문제를 즉시 파악할 수 있다.
본 논문에서 디지털 영상의 인증과 무결성을 확인하는 새로운 워터마킹 기법을 제안하였다. 컨텐츠에 대한 인증과 무결성을 체크하는 방법 중, 암호학적 해쉬함수(MD5)를 이용한 Wong의 방법이 인증과 무결성을 위한 워터마크 방법으로는 가장 적합하다. 특히 이 방법은 암호학적인 해쉬함수를 사용하므로 워터마킹 알고리즘의 안정성이 암호학적 해쉬함수의 안정성에 의존하게 되므로 안전하다. 해쉬 값을 계산하려면 법(modulus), 보수 (complement), 시프트 (shift), XOR (bitwise exclusive-or) 등 연산이 필요하다. 그러나 본 논문에서는 곱셈 연산만 필요로 한 산술부호화기법 (Arithmetic coding)을 이용하였다. 이 기법은 입력되는 심벌 (symbol)들의 확률구간을 계속적으로 곱하여 결과적으로 얻어지는 누적확률구간을 출력한다. 본 논문에서 키(key) 값에 의하여 심벌들의 확률구간을 결정하고, 그리고 키 값에 의하여 심벌들의 입력순서론 재배치함으로써 결과적으로 얻어지는 누적확률 값은 키 값에 의존하게 하였다. 실험을 통하여 본 알고리즘이 무결성을 입증할 수 있고, PSNR은 51.13dB 이상으로서 아주 좋으며, 위변조를 판단하는데 소요되는 시간은 해쉬함수 (MD5)를 사용하는데 걸리는 시간이 1/3배이다. 그러므로 실시간으로 사용 가능하다.
본 논문에서는 구글 피트니스의 API를 활용하여 기타 운동관련 어플리케이션 또는 스마트기기 와의 데이터 연동이 자유로운 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 어플리케이션은 안드로이드의 내장 센서를 이용하여 윗몸 일으키기, 팔 굽혀펴기 등의 운동 횟수와 시간 등을 체크하고 운동 데이터를 구글 피트니스와 연동하여 사용자가 관리한다. 또한 운동을 보다 효율적으로 할 수 있도록 운동의 횟수와 세트, 쉬는 시간 등을 관리하는 기능을 제공한다.
현재 인터넷의 웹 환경에서 일반인들이 보다 쉽게 웹상의 대량의 정보를 효율적으로 분류,검색 하기 위해 많은 기술들이 개발되어 사용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 정보의 방대함과 모호성으로 정확한 정보를 발견하기 어려웠을 경우 시스템 관리자가 링크 되어있는 다량의 문서 오류를 빠르고 쉽게 체크할 수 있는 시스템 구현방법을 제안하여 검증한결과 Link-Fail된 문서만 찾아 관리자로 하여금 빠른 시간내에 수정 보완할 수 있도록 알려줌으로서 효율적인 측면과 시간절약 측면에서 커다란 향상을 가져올 수 있었다.
가상화 기술을 기반으로 하는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실시간 응용들을 수행하려는 움직임이 많아지고 있다. 이 응용들의 실시간성을 보장하기 위해 리눅스의 실시간 스케줄러를 활용한 기법들이 제안되었지만, 이 기법들은 가상 머신들의 공정한 수행을 보장하지 못한다는 한계가 있다. 따라서 우리는 실시간 클라우드 환경에서 가상 머신 스케줄링의 공정성을 보장하기 위해 virtual runtime 보상 기반의 가상 머신 공정 스케줄링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 실시간 응용으로 인해 CFS가 인지하지 못한 CPU 시간을 체크하고 이를 virtual runtime에 반영하여 가상 머신 간의 공정한 수행을 보장한다. 우리는 제안된 기법을 리눅스 커널 상에 구현하였다. 제안된 기법을 적용한 결과, 가상 머신 간의 수행시간 차이가 기존 경우보다 47% 줄어든 것을 확인하였다.
본 논문은 시니어 라이프 로깅을 위한 데이터베이스를 효과적으로 구축하기 위해 영상의 심미적 특징을 통한 행동 별 영상 요약을 소개한다. 실내의 TV 앞에서 오랜 시간을 보내는 시니어의 상태를 체크하기 위해 일반 카메라 또는 360 카메라를 통해 HD 급 화질 이상의 영상을 주기적으로 수집하고, 이를 머신러닝 또는 딥러닝 기반의 행동인식 시스템에 이용하기 위한 전처리 단계에 응용할 수 있는 방법을 서술한다. 이 연구에서는 영상 데이터에서 얻을 수 있는 색상을 이용한 HSV 히스토그램, 영상신호의 Jitter 를 줄이는 고정도, 움직임 에너지 등을 이용하여 짧은 시간 내에 행동별로 구분된 영상(샷, shot)을 자르고 요약하는 방법을 서술한다.
POI (Point-of-Interest) 추천은 다양한 위치 기반 서비스에서 중요한 역할을 있다. 기존 연구에서는 사용자의 모바일 선호도를 모델링하기 위해 과거의 체크인의 공간-시간적 관계를 추출한다. 그러나 사용자 궤적에 숨겨진 개인 방문 경향을 반영할 수 있는 structured feature 는 잘 활용되지 않는다. 이 논문에서는 궤적 그래프를 결합한 시공간 인식 attention 네트워크를 제안한다. 개인의 선호도가 시간이 지남에 따라 변할 수 있다는 점을 고려하면 Dynamic GCN (Graph Convolution Network) 모듈은 POI 들의 공간적 상관관계를 동적으로 집계할 수 있다. LBSN (Location-Based Social Networks) 데이터 세트에서 검증된 새 모델은 기존 모델보다 약 9.0% 성능이 뛰어나다.
본 연구는 제조업 분야의 생산공정관리 시스댐에 RFID를 적용하여, 투입된 인원과 생산 기계설비의 정확한 Cost Center 정보를 얻기 위한 RFID 리더기 응용기술 개발 및 데이터 전송장치에 관한 것이다. RFID Tag를 이용해 각 공정에 투입시 Tag를 RFID리더에서 체크하고 해당 공정을 마쳤을 때 다시 RFID리더에 자신의 Tag를 인식시킴으로써 공정별 투입된 시간을 정확히 산출, 자동으로 전송할 수 있도록 했다. 또한 그 동안 ERP시스탬이나 POP시스템에 누락되었던 생산기계설비의 워밍업 시간, 청소시간, 정전, 고장등의 시간을 계산하기 위해 각 공정별 생산기계설비에 고유한 RFID리더를 설치하고 기계설비도 하나의 객체로 인정하고 Tag를 발행하여 각각의 상황을 입력하는 터치스크린을 함께 설치해 기계설비의 정확한 Cost center 정보를 획득 할 수 있게 되었다.
본 연구는 한국형 농업인 참여형 개선활동 기법(Participatory Action Oriented Training, PAOT) 교육 프로그램을 개발하고 적용함으로써 더 많은 지역으로 이 프로그램이 확산되는 데 기여하고자 시도하였다. 연구진은 농작업 환경 체크리스트를 노지, 과수, 시설, 축산, 복합농 등의 5개 범주로 구분하여 실제 우리나라 농작업 현장에 적합한 것으로 개발하였다. 체크리스트는 농작물 운반과 보관, 작업대와 연장 도구, 안전한 농기계 사용, 농작업 환경관리, 휴식과 일의 분담, 기초안전관리 등 6개의 대분류에 38개의 문항으로 구성하였다. 각 대분류별로 4-7개의 문항으로 구성이 된다. 또한 체크리스트와 교육에 포함할 모범사례들은 연구진이 직접 촬영한 사진과 외국의 사례를 참고로 하여 삽화 전문가에게 의뢰하여 제작한 삽화로 구성하였다. 이렇게 개발한 교재를 바탕으로 한국형 PAOT 프로그램을 개발하여, 경상북도의 4개 농촌 마을의 농업인 94명을 대상으로 2007년 7월에서 2008년 10월까지 4회의 참여형 농작업환경 개선교육을 수행하였다. 교육이 종료 3개월 후 연구진들이 직접 참여 농업인들의 농가를 방문하여 농업인들의 개선계획 실천여부를 확인하였고, 1시간 30분 정도 소요되는 "개선성과 중간 평가회"를 개최하여 개별 마을민들의 개선 성과를 전체 참가자들이 공유하는 시간을 가졌다. 전체 대상자 307명(남자 142명, 여자 165명)중 남자 59(41.5%)명, 여자 35(21.2%)명 등 총 94(30.6%)명이 PAOT 교육에 참가하였다. 전체 교육의 진행시간에 대한 적절성에서는 94.8%가 '만족한다' 이상으로 응답하였고, 교육의 전반적인 내용에는 98.9%가 '만족한다' 이상으로 응답하였고, 농작업 체크리스트 실습에는 100.0%가 '만족한다'고 응답하는 등 만족도 조사 문항 모두 90% 이상에서 만족한다고 응답하였다. 본 연구에서 개발된 농작업 환경 개선을 위한 PAOT 기법은 자발적이면서 지속적으로 농업인의 안전과 건강을 유지할 수 있는 하나의 대안이 될 수 있을 것으로 기대된다. 이를 위해서는 향후 보다 객관적인 연구가 수행되어야 할 것이며 더 많은 실제적인 적용 경험을 축적하는 것이 필요할 것이다.
루프 불변 코드 이동(loop invariant code motion, LICM) 컴파일러 최적화는 비교적 많은 분석 작업을 필요로 하기 때문에 컴파일 시간이 수행 시간의 일부가 되는 자바 적시(Just-In-Time) 컴파일러에는 사용하기 쉽지 않다. "전통적인" LICM 기법에서는 보통 코드를 분석하여 레지스터의 정의-사용체인과 사용-정의 체인을 미리 만든 뒤 이를 바탕으로 코드 이동을 수행하는 데, 본 논문은 자바 가상 머신(Java virtual machine)이 스택 머신 (stack machine)이라서 좀 더 단순한 코드 형태를 생성한다는 특징을 이용하여 정의-사용 체인을 루프 불변 코드에 대해서만 만들고 사용-정의 체인 없이도 정확히 동작하는 알고리즘을 제시한다. 또한 기존의 방식보다 더 많은 루프 불변 코드 이동을 하게 하는 두 가지 방법을 제시한다. 우선, 간단하기 때문에 루프에 경로가 하나인 경우만 LICM을 적용하는 기존의 기법과 달리, 경로가 여러 개인 루프에서도 부분적으로 중복되는 코드에 대해서도 LICM을 안전하게 적용한다. 또한 부분적으로 중복되는 루프 불변 널(null) 포인터 체크 코드도 Itanium의 조건 수행(predication)을 이용하여 이동시키다. 제안된 기법은 Itanium 마이크로프로세서를 위한 인텔의 ORP(Open Runtime Platform) 자바 가상 머신 위의 적시 컴파일러에 구현하였다. SPECjvm98 벤치마크에 대해 실험을 수행한 결과 전체 적시 컴파일 시간을 1.3% 정도만을 증가시켰지만 전체 수행 시간을 기하 평균으로 2.2% 향상 시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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