무선 센서 네트워크에서 실시간 서비스는 중요한 이슈들 중 하나이다. 일반적으로, 기존의 연구는 이를 위해 비컨 (beacon)에 의존한다. 최근, 자원 제약적인 환경의 무선 센서 네트워크에서는 비컨으로 인한 제어 오버헤드 또한 부담이므로, 이를 극복하기 위한 비컨리스 라우팅이 제안되었다. 그러므로, 비컨리스 방안을 기반으로 한 실시간 통신이 활용 된다면 적은 에너지 소모로 환경적 제약에 유리하게 작용할 것이다. 그러나 이를 위해서는 새로운 도전에 직면한다. 전통적인 실시간 통신에서는, 요구 시간 안에 데이터를 전달하기 위해 각 노드들이 단일 홉 지연 시간을 파악하고 있어야 한다. 이 지연 시간은 비컨 메시지를 통한 이웃 노드 정보에 기반하여 파악되며, 이를 바탕으로 송신자가 적합한 다음 중계 노드를 선정한다. 그러나, 수신자 기반의 비컨리스 방안에서는 수신자가 스스로 다음 중계 노드를 결정하는 방식이기 때문에 기존의 송신자를 기준으로 한 지연 시간을 그대로 사용할 수 없다. 또한 비컨리스 라우팅을 위한 경쟁 지연 시간도 단일 홉 지연 시간에 포함되어야 한다. 따라서, 지연 시간 측정 원리가 새롭게 설계되어야 한다. 본 논문에서는 수신자 기반의 실시간 라우팅 방안을 제안한다. 제안 방안에서, 우리는 새로운 지연시간 측정 방법을 제시한다. 송신자로부터 수신자로의 단일 홉 지연 시간은 수신자에 의해 계산되어, 수신자는 실시간 제약 사항을 만족하는지 스스로가 결정할 수 있다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안 방안이 비컨없이도 우수한 성능으로 실시간 서비스를 지원할 수 있음을 보여준다.
일반적으로 통행시간과 통행비용은 운전자들의 경로선택에 있어서 가장 중요한 두 요소로 고려되는데, 만약 각 경로에 대한 실시간 정보가 없다면 운전자들은 자신의 선택가능경로 중에서 최적경로를 선정하는데 어려움을 겪게 된다. 이로 인한 결과는 거시적인 관점에서 해당 교통망의 경로통행시간진동 혹은 불균형으로 나타나게 된다. 이와 같이 제한된 경로통행시간정보로 운전자가 자신의 최적경로선택에 있어서 어려움을 겪게 되는 것은 대안경로 효용비교에 대한 투명성 이슈(transparency issue)라 할 수 있다. 본 연구에서는 실시간 교통정보의 수준이 단계별로 높아져 감에 따라, 즉, 대안들의 효용이 보다 명확해져감에 따라 최적경로선택의 여지가 높아져가고 이는 대안경로들의 통행시간안정화로 이어질 수 있음을 확률적으로 보여주고, 이를 사례연구를 통해서 입증해 보았다. 사례는 서울시 남산권 교통정보시스템을 선정하였으며, 실시간 통행시간정보의 강화가 운전자들의 경로선정 상의 불확실성을 감소시키고 결국은 경로통행시간의 안정화에 기여한다는 것을 통계적으로 분석하였다. 본 연구는 실시간 교통정보제공이 도시부 교통류 관리에 있어서 상당한 역할수행이 가능함을 확인해준 사례로 의미가 크며, 또한 실시간 교통정보의 제공수준에 따라서 운전자들이 차별화된 영향을 받게 된다는 사실을 실증적으로 확인했다는데 가치가 있다.
트위터는 사용자들에게 정보를 받거나 교환하는 채널로써의 역할이 활발히 이루어지고 있고 새로운 사건이 발생했을 때 빠르게 반응하기 때문에 지진이나 홍수, 자살 등의 새로운 사건을 탐지하는 센서역할로 활용할 수 있다. 그리고 사건을 탐지하기 위해서 우선적으로 관련된 트윗 추출이 필수적이다. 하지만 관련된 트윗을 찾기 위해 관련 키워드를 포함한 트윗을 추출하기 때문에 해당 키워드가 없지만 의미적으로 사건과 관련이 있는 트윗은 찾지 못하는 문제점이 있다. 또한 기존의 연구들은 디스크에 저장된 데이터에 대한 분석이 주를 이루고 있어 원하는 결과를 얻기 위해서는 데이터를 수집하여 저장하고 분석에 이르기까지 오랜 시간이 소모된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 실시간 이슈 탐지를 위한 일반-급상승 단어 사전 생성 및 매칭 기법을 제안한다. 데이터 스트림 인메모리 기반으로 일반-급상승 단어 사전을 생성 및 관리하기 때문에 새로운 사건을 빠르게 학습하고 대응할 수 있다. 또한 분석을 원하는 주제의 일반 사전과 급상승 사전을 동시에 관리하기 때문에 기존의 방법으로 찾지 못하는 트윗을 검출해 낼 수 있다. 본 연구를 통해 빠른 정보와 대응이 필요한 분야에 즉시적으로 활용할 수 있다.
영상 보안 시스템은 다양한 영역에서 그 중요성이 부각되고 있으며 보통 공적 공간 및 사적인 환경에 사용되므로, 민감한 정보나 개인 정보에 접근하거나 정보의 조작에 대한 우려가 높아지고 있다. 최근 영상 보안시스템은 분산 스마트 카메라로 발전하고 있으며 이들의 보안 문제는 네트워크 임베디드 시스템 및 센서 네트워크의 경우와 유사한 점이 있지만 개인 정보 보호 및 실시간 동작 등 스마트 카메라 네트워크만의 특별한 요구도 있다. 이러한 영상 보안 시스템의 보안 문제는 전체적인 시스템 구조의 설계에서부터 보안과 개인정보보호 이슈를 고려해하여야만 이러한 문제들을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 현재의 영상 보안 시스템의 보안 및 개인 정보 보호 문제를 다룬다. 영상 보안 시스템의 일반적인 보안위험, 노드에서 문제를 분석하고 네트워크 수준에서 사용 가능한 솔루션을 제시하고 보안 요구 사항, 가능한 공격을 설명한다.
소셜 네트워크가 웹 2.0의 대표적 서비스로 자리 잡으면서 이를 이용한 다양한 서비스가 등장하고 있으며 그 중 포탈 서비스도 예외는 아니다. 하지만 포탈과 소셜 네트워크의 융합은 마이크로 블로그 형태의 소셜 네트워크 서비스를 포탈 화면에 실시간 검색으로 공개하는 정도에 그치고 있을 뿐이다. 본 논문에서는 마이크로 블로그의 open API 서비스를 이용하여 사용자의 인적 네트워크와 윈도우업 데이터를 추출한 후 키워드 도출 가중치 식을 통해 소셜 네트워크 내의 이슈가 되는 키워드를 도출한다. 도출된 키워드는 포탈 서비스에 융합되어 사용자의 소셜 네트워크 내 이슈 키워드와 관련된 정보제공서비스를 할 수 있다.
최근 통신 기술 및 IT기술을 발전이 급속히 이루어지면서 산업 및 사회 전반에 통신을 빼놓고는 일상 생활을 논할 수 없는 환경이 되었다. 특히 수만은 종류의 모바일 단말들이 널리 보급되면서 언제 어디서나 정보를 접근하고 획득할 수 있는 환경이 구축되어 있으며, 실시간 정보를 들을 접할 수 있는 환경이 조성되었다. 특히 통신 관련 장치가 소형화되고 저전력 기술이 적용되면서, 전에는 접할 수 없었던 특정 사물(컴퓨터, 프린터, 가전, 액츄에이터, 동영상 등)에 대한 네트워크적인 접근이 가능하며, 심지어 각종 센서 정보를 원격을 점검할 수 있게 되었다. 이러한 변화는 실 세계의 사물을 응용 단의 하나의 자원으로 활용할 수 있는 환경이 조성되었으며, 특히 웹 기술을 이용해서 자원을 검색하고 접속/제어하려는 작업이 즉, Web of Things(WoT)개발이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 WoT에 대한 개념 및 기술적이슈/표준화적 이슈에 대해서 논한다.
모바일 사용과 사물 인터넷 기술의 발전으로 인해 이를 적용할 수 있는 분야가 점점 다양해지고 이러한 기술들을 이용하는 사용자들의 수도 비약적으로 증가하였다. 기존에 존재하던 클라우드 컴퓨팅 기술은 사물 인터넷 환경에 방대한 데이터를 실시간으로 처리하는데 적합하지 않으며, 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자와 조금 더 근접한 영역에서 응답 시간을 최소화하고 병목 현상을 해결할 수 있는 포그 컴퓨팅이 제안되었다. 이 논문에선 클라우드 컴퓨팅의 혼잡도 증가와 속도 감소로 인한 문제점을 극복하기 위해 포그 컴퓨팅이라는 새로운 시스템의 개념과 이에 따른 보안 이슈를 정리하고, 연구방향을 제시한다.
저탄소 녹색성장 정책의 일환으로 추진되는 Smart Grid 사업은, 전력인프라와 IT인프라가 융합 되면서 지능화된 전기 에너지의 효율성 향상을 목적으로 전기망 내 송배전을 실시간으로 관리할 수 있게 운영하는 지능형 전기망이다. 하지만 기존의 인터넷망과 IT 통신 인프라와 융합되면서 Smart Grid 인프라에서도 IT보안 취약점 문제가 존재한다. 본 논문에서는 Smart Grid 인프라를 요소별로 분석한다. 그리고 Smart Grid 인프라의 보안성 분석을 통하여 보안의 취약점을 가져 올 수 있는 Smart Grid에 대한 보안 이슈를 분석한다. 그리고 Smart Grid 보안성 기준에 따른 보안기술정책을 연구하고, 보안 표준과 보안 방안을 제시한다. 본 연구를 통하여 안전한 Smart Grid 보안기술정책을 위한 법 제정에 기초자료가 될 것이다.
본 논문에서는 고정밀 3차원 데이터의 획득, 복원 및 랜더링과 그에 따르는 고속처리에 필요한 효율적인 기술 소개 및 이에 따른 문제점에 대해 소개한다. 또한 3차원 데이터를 획득하기 위한 하드웨어에 대한 소개와 그에 필요한 SDK 등의 차이점 및 특징에 대해 소개하고, 이를 복원 및 랜더링 할 때의 이슈에 대해 소개한다. 특히 렌더링에서는 대용량의 고정밀 3차원 데이터에 대한 실시간 처리 문제에 대해 소개하고, 이러한 이슈들을 해결하는 이론에 대해 간단히 소개한다. 본 논문에서는 기존에 소개되었던 기술과 그에 따른 문제점에 대해 소개하고, 이와 관련된 사항에 대해 해결하는 방법에 대해 소개한다.
최근 3D 콘텐츠의 관심 증가는 Display 장치, 모바일 기기 등의 하드웨어적인 발전을 가져왔고, 이에 따른 입체 콘텐츠의 필요성이 대두되고 있다. 또한 단순히 영상을 비 실시간으로 처리하여 입체로 변환하는 것 외에, 방송이나 모니터 자체에서의 입체변환에 대한 기술은 3D콘텐츠 산업에서 또 다른 이슈로 부각되고 있다. 본 논문에서는 깊이 필터와 움직임 예측을 이용한 깊이맵 생성 기법을 제안한다. 영상에서 Y 버퍼를 추출하고, 이에 깊이 필터를 적용시킨 후 블록단위 움직임 예측을 적용한다. 이렇게 구해진 움직임 벡터에 노이즈 제거 등을 통하여 물체의 영역을 추출한 후, 최종적으로 깊이맵을 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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