• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.1-18
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• 2014

RFID는 유비쿼터스 환경의 다양한 응용분야에서 기본적인 기술로 사용되어 왔다. 특히, 사물 인터넷을 위한 향후 RFID 기술의 폭 넓은 활용의 장애물중의 하나는 태그 리더기에 의한 RFID 데이터의 근본적인 비 신뢰성이다. 특히, 읽기 손실과 잘못된 읽기 같은 읽기오류 문제는 RFID 시스템이 적절히 처리해야 할 필요가 있다. 왜냐하면, 미들웨어 시스템이 전달한 오류 데이터는 궁극적으로 응용 서비스의 품질을 저하시킬 수 있기 때문이다. 따라서 높은 품질의 서비스를 위해서 지능형 RFID 미들웨어 시스템은 응용에 깨끗한 데이터를 전달하기 위해 읽기오류를 상황에 따라 적절하게 처리하여야 한다. 읽기 오류를 해결하기 위한 보편적인 방법 중의 하나는 슬라이딩 윈도우 필터의 사용이다. 따라서 최적의 윈도우 크기를 결정하는 것은 특히 모바일 환경에서는 읽기 오류를 줄이기 위해 쉽지 않은 중요한 일이다. 본 논문에서는 지능형 윈도우 크기 조정을 통해 읽기 오류를 줄이기 위하여 단일 태그를 위한 RFID 데이터 정제 방안을 제안한다. 이항 샘플링을 기반으로 한 기존 연구와 달리, 본 논문에서는 가중치 평균을 사용한다. 이는 최근의 읽기가 더 정확한 현재의 태그 전이를 나타낼 수 있으므로 과거와 현재의 읽기를 차별화하는 일이 필요하다는 것에 기반을 두고 있다. 가중치 평균을 사용하므로 이질적인 읽기 패턴을 갖는 모바일 환경에서도 효율적으로 적응하여 윈도우 크기를 동적으로 조정할 수 있게 된다. 뿐만 아니라, 윈도우 내의 읽음 패턴과 감소되는 윈도우 크기의 효과를 분석함으로서 더욱 효율적이고 정확한 크기 조정 결정을 할 수 있도록 한다. 제안한 방안을 사용하면 RFID 미들웨어 시스템이 응용에 좀 더 정확하고 무결점의 데이터를 제공함으로써 본래의 응용 서비스 품질을 보장할 수 있도록 한다는 궁극적인 목적을 달성할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.45-56
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• 2015

본 논문에서는 스마트폰 카메라의 객체기반 자동초점 기능을 위해, 움직이는 물체의 고속 추적 방법을 제안한다. 사양이 낮은 플랫폼에서의 비-학습 제약을 고려하여 히스토그램 특징 기반의 슬라이딩 윈도우 검출 기법을 사용한다. 각 부분 윈도우에 대한 히스토그램의 계산 시간문제는 적분 히스토그램을 통해 해결한다. 본 논문에서는 지역적 후보 검출, 적응적 템플릿 크기 방법을 제안한다. 또한 추적 위치의 안정화를 위해 정합 함수에 안정화 항을 추가하는 기법을 제안한다. 자체 수집한 데이터에 대한 실험결과는 PC 환경에서 초당 100 프레임 수준의 높은 처리 속도 달성을 보여주었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.986-995
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• 2012

본 논문에서는 스마트폰 카메라에서 움직이는 물체의 실시간 추적 방법을 제안한다. 사양이 낮은 플랫폼에서의 비-학습 기반 제약을 고려하여 히스토그램 특징 기반의 슬라이딩 윈도우 검출 기법을 사용한다. 각 부분 윈도우에 대한 히스토그램의 계산 시간문제는 적분 히스토그램을 통해 해결한다. 추가적인 속도개선과 성능향상을 위해 적응적 빈 방법을 제안한다. 자체 수집한 데이터에 대한 실험을 통해 우리는 초당 34~63프레임 수준의 높은 처리속도를 달성하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.41-49
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• 2012

스마트 폰 이용자의 급격한 증가에 따른 무선 네트워크의 지원 및 모바일 환경은 언제 어디서나 네트워크를 이용할 수 있게 되었다. 이러한 인터넷 망의 발달로 인해 네트워크 트래픽이 급증함으로써 네트워크를 통한 분산서비스 공격, 인터넷 웜, 이메일 바이러스 등의 다양한 악의적인 공격이 증가되고 이에 따른 패턴이 급격하게 증가하는 추세이다. 기존 연구에서 침입탐지시스템인 Snort 2.1.0 룰의 약 2,000개 패턴으로 M-바이트 점핑 윈도우 알고리즘을 적용한 결과를 분석하였다. 하지만 점핑 윈도우 알고리즘은 패턴의 길이와 수에 큰 영향을 받기 때문에 더 긴 패턴과 더 많은 패턴을 갖는 새로운 환경(Snort 2.9.0)에서 TCAM 룩업 횟수와 TCAM 메모리 크기에 대한 새로운 분석이 필요하다. 이 논문에서는 Snort-2.9.0 룰에서 약 8,100개의 패턴을 이용하여 윈도우 크기별 TCAM 룩업 횟수와 TCAM의 크기를 시뮬레이션 했고 그 결과를 분석하였다. Snort 2.1.0에서는 16-바이트 윈도우에서 9Mb의 TCAM이 최적을 효과를 낼 수 있는 반면, Snort 2.9.0에서는 16-바이트 윈도우에서 18Mb TCAM 4개를 캐스케이딩으로 연결할 경우 최적의 효과를 낼 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.147-157
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• 2018

최근 네트워크 기술 발전과 함께 IoT 및 소셜 네트워크 서비스의 활성화로 인해 많은 그래프 스트림 데이터가 생성되고 있다. 이와 같은 그래프 스트림에서 객체들 사이의 관계가 동적으로 변화함에 따라 그래프의 변화를 탐지하거나 분석하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 그래프 스트림에서 이전 슬라이딩 윈도우에서 검출한 빈발 패턴에 대한 정보를 이용해 빈발 패턴을 점진적으로 검출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이전 슬라이딩 윈도우에서 검출된 패턴이 앞으로 몇 슬라이딩 윈도우동안 빈발할지 또는 빈발하지 않을지를 계산하여 빈발 패턴 관리 테이블에 저장한다. 그리고 이 값을 통해 다음 슬라이딩 윈도우에서는 필요한 계산만 수행함으로써 전체 연산량을 감소시킨다. 또한 패턴 간에 간선을 통해 연결되어있는 것만 하나의 패턴으로 인식함으로써 더 유의미한 패턴만을 검출한다. 본 논문에서는 제안하는 기법의 우수함을 보이기 위해 여러 성능 평가를 진행하였다. 그래프 데이터의 크기가 커지고 슬라이딩 윈도우의 크기가 커질수록 중복되는 데이터가 증가되기 때문에 기존 기법보다 빠른 처리 속도를 나타낸다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.368-370
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• 2000

본 논문에서는 새로운 내용기반 영상 검색 방법인 'query-by-gesture'를 제안하고 이를 본 논문의 영역기반 영상 검색 도구인 FRIP시스템에 적용하였다. 'query-by-gesture' 검색 방법을 이용하여, 사용자는 마우스나 다른 스케치 도구를 사용하지 않더라도 컴퓨터에 부착된 카메라를 이용하여 쉽고 편리한 방법으로 찾고자 하는 객체를 검색할 수 있다. 또한 본 논문에서 제안하는 'query-by-gesture' 방법은 다른 동작 인식 방법에서 문제점으로 제기되는 속도 문제를 해결하기 위해 색상을 이용하여 손 영역을 찾아내고 찾아진 손가락 끝점에 local 윈도우를 적용시켜 빠르고 효율적인 검색 환경을 제공하도록 설계되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권8B호
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• pp.473-481
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• 2007

PON은 BcN 액세스망의 핵심 기술인 FTTH의 구현 수단으로서 설치가 용이하고 유지보수 비용이 저렴하여 많은 관심을 받고 있다. TDMA PON의 경우, OLT는 새로운 ONU가 연결되면 거리를 측정하고 등화지연을 할당하여 모든 ONU가 논리적으로 동일한 거리에 존재하도록 하는데, 이러한 절차를 ranging이라 한다. 이 과정 동안 OLT는 수 차례의 타임 윈도우를 개설하게 되고, 이 기간에 이미 활성화된 ONU는 상향으로 데이터 전송이 금지된다. 따라서 대역폭 소모를 줄이고 원활한 서비스를 제공하기 위해서 가급적이면 타임 윈도우의 길이를 짧게 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 ITU-T G.984.3 기반의 G-PON의 ONU가 활성화 과정을 살펴보고, ONU의 위치정보를 모를 때 윈도우 길이를 최소화할 수 있는 효율적인 방식(algorithm I)을 제안한다. 윈도우 크기는 일련번호 등록 과정에서 얻어지는 사전 할당지연을 계산함으로써 줄일 수 있게 된다. 또한, 그것을 위치정보를 알 때 사용되는 방식(algorithm II)과 비교해 본다. 결과적으로 ONU 활성화 과정에서 첫 번째 알고리즘은 약 50%에서 90% 그리고 두 번째 알고리즘의 경우 99%까지도 윈도우 크기가 감소하게 된다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권4호
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• pp.571-580
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• 2005

초고속-장거리 네트워크(fast long-distance network)에서 TCP의 혼잡 제어(congestion control) 알고리즘은 대역폭을 효과적 사용하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 TCP 혼잡 제어 알고리즘을 수정한 여러 윈도우 기반 혼잡 제어 프로토콜(window-based protocol)이 제안되었다 이러한 프로토콜들은 주로 확장성(scalability), TCP-친밀성(TCP-friendliness), 그리고 RTT-공평성(RTT-fairness) 등의 세 가지의 요구사항을 고려하고 있다. 하지만 기존에 제안된 프로토콜은 위 세 가지 특성의 균형관계(trade-off)로 인하여 이들 세 특성을 동시에 만족시키지 못한다. 본 논문에서는 EIMD (Exponential Increase/ Multiplicative Decrease)라고 하는 윈도우 기반 TCP 혼잡 제어 알고리즘을 제안한다. EIMD는 위의 세 가지 특성을 동시에 제공함은 물론이고, 초고속-장거리 네트워크에서 중요하게 고려해야 할 빠른 공정배분 수렴성(fair share convergence)도 제공한다. EM는 패킷 손실(packet loss)이 없는 한, 지수적으로 윈도우를 증가시켜 큰 대역폭을 효과적으로 사용하면서도, 혼잡제어 알고리즘의 반응 함수(response function)에 RTT를 반영하여 RTT-공평성와 TCP-친밀성을 제공한다. 또한 패킷 손실이 생기기 직전의 혼잡 윈도우 크기에 반비례하게 윈도우를 증가시킴으로써 공정배분(fair share) 값에 빠르게 수렴할 수 있다. 모의실험을 통해 제안된 프로토콜이 초고속-장거리 네트워크에서 위 4가지 특성들을 모두 만족하는지 검증하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권1호
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• pp.47-54
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• 2004

컴퓨터 자원의 대용량화 및 네트워크 속도의 증가로 인하여 사용자가 네트워크를 통해 원격지의 서버에 접속하여 컴퓨터론 사용하는 요구가 증가되었다. 이에 따라 중앙집중형 컴퓨팅을 통한 응용프로그램 제공 서비스도 활성화되었다. 중앙집중형 컴퓨팅 시스템은 중앙의 대용량컴퓨터 시스템에 설치된 응용프로그램을 공유 프로토콜을 통하여 원격 사용자에게 제공하는 응용프로그램 공유 서비스(ASP： Application Service Provision) 시스템 모델이다. 중앙집중형 컴퓨팅 시스템을 통한 응용프로그램 공유 서비스는 기밀성, 가용성 무결성 등의 보안 사항이 반드시 유지되어야 한다. 기존 원격 컴퓨팅인 Telnet, FTP 접속은 단순히 파일 및 데이터의 접근 권한을 제어함으로 보안이 유지된다. 그러나 윈도우 기반 시스템의 경우 다수의 사용자가 통일한 권한을 통해 통일한 응용프로그램을 제공받기 때문에 사용자들 사이에 기밀성 및 무결성을 저해 할 수 있다. 또한 다수의 사용자가 하나의 응용프로그램에 파일열기, 복사, 서식 수정 등의 여러 기능 명령어를 전송하기 때문에 파일 및 데이터 접근 제어만을 통해서는 시스템의 기밀성 유지한 수 없다. 또한 기밀성의 문제는 곧 가용성 및 무결성의 문제로 이어질 수 있다. 본 논문에서는 윈도우 기반 중앙집중형 컴퓨팅 시스템의 응용프로그램 공유 서비스를 지원함에 있어 사용자가 실행하는 Win32 API 메시지 명령어 접근제어 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 GUI(Graphical User Interface) 기반의 서버에서 사용자가 서버에 접속하여 발생하는 모든 메시지(마우스, 키보드, I/O, etc....)들을 감시한다. 감시된 메시지 기반의 명령어는 미리 설정된 사용자별 보안 정책에 기반 하여 해당 응용프로그램에게 전달 여부가 결정된다. 이러한 메시지 기반 상세 보안을 통해 기밀성 침해의 우려가 있는 메시지 명령어를 차단하고, 기능 명령어 차단에 의한 자원의 기밀성을 해결하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.450-453
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• 2011

고화질의 디지털 카메라 및 스마트폰, 감시용 카메라의 보급 등으로 인해 최근 패턴 인식 및 이미지 프로세싱 분야에서 고화질의 이미지 및 비디오를 처리해야 하는 경우가 많아지고 있다. 특히 차량 번호판 감지 등과 같은 객체 인식 분야의 경우, 고화질의 이미지로 인해 그만큼 인식에 필요한 계산 비용이 증가하게 되었는데 따라서 이러한 계산 비용을 효율적으로 줄이기 위한 기법이 요구되고 있다. 또한 기존의 차량 번호판 감지의 도메인과는 다르게 도로 상에서의 실시간 차량 번호판 감지의 필요성이 대두되고 있기에 본 논문에서는 도로 상에서의 실시간 번호판 감지 시스템을 위한 차량 번호판 주변정보 기반의 효율적인 윈도우 슬라이딩(window sliding) 방법을 제안한다. 본 논문의 시스템은 총 3단계로, (1) SVM(Supported Vector Machine) 을 통한 차량 번호판 주위 정보에 대한 학습, (2) 도로 상의 번호판 위치 확률 모델링을 통한 탐색 공간의 감소, (3) $context_{plate}$분류기를 통한 OCS(operator context scanning)의 수행이다. 이와 같은 $context_{plate}$분류기와 OCS를 통해 번호판 검출을 위한 윈도우 슬라이딩의 수가 크게 줄었음을 알 수 있었으며, 또한 번호판의 정보를 건너뛰지 않고, 신뢰성 있게 접근함을 알 수 있었다.