최근 행위인식 기술은 u-헬스케어 분야를 통해서 실용화되는 단계에 이르고 있다. 실생활에 적용단계에 있는 행위인식 시스템은 기존의 서버 및 데스크톱 환경에서 벗어나 모바일 기기를 기반으로 수행되도록 변해가고 있다. 모바일 환경에 적합한 행위인식 시스템은 행위인식 센서 및 모바일 행위인식 기기의 저전력화와 모바일 기기에 적합한 행위인식 시스템이 요구된다. 본 논문은 모바일기기 기반의 스마트 환경에 알맞은 행위인식 시스템을 위해 행위인식 알고리즘 경량화 기법 연구를 수행한다. 행위별 최적의 낮은 주파수를 사용하여 센싱에 소요되는 자원을 줄인 경량화된 행위인식 방법을 제안하고 또한 주파수 변화에 따른 윈도우간 적절한 오버랩 구간 설정 방법과 윈도우에서의 특징 검출 시 오버랩 구간의 중복 연산을 제거한 경량화된 특징 검출 방법을 제안한다. 실험 결과는 행위 별 최적의 낮은 주파수를 사용하여 전력을 줄이면서도, 서로 다른 주파수의 데이터임에도 인식률은 그대로 유지됨을 보인다.
스트림 처리기는 다수의 연속질의에서 제한된 자원을 효율적으로 이용하기 위하여 자원공유 기법을 이용한다. 기존의 기법은 계층구조를 유지하여 집계질의를 처리한다. 그래서 삽입연산은 계층구조 재구성 비용이 필요하다. 또한 검색연산은 서로 다른 슬라이딩 윈도우 크기에 속하는 집계정보 검색비용이 필요하다. 그래서 본 논문에서는 보다 빠른 질의 처리를 위해 선형 자료구조를 사용한다. 제안기법은 팬(Pane)크기 결정단계와 팬 생성단계, 팬 삭제단계로 구성된다. 팬 크기 결정단계는 정확한 집계정보를 유지하기 위한 최적 팬 크기를 결정하는 단계이며, 팬 생성단계는 스트림 버퍼로부터 팬 크기만큼의 데이타에 대한 집계정보를 저장하는 단계이다. 팬 삭제단계는 더 이상 연속질의가 사용하지 않는 팬을 삭제하는 단계이다. 제안 기법은 선형 자료 구조를 이용하므로 계층구조를 이용하는 자료 구조에 비해 자원을 적게 사용한다. 또한 스트림 데이타가 입력되어도 팬 크기에 해당하는 집계정보만 계산하면 되므로 집계정보 삽입비용이 감소하고, 서로 다른 슬라이딩 윈도우 크기에 대해서도 선형검색으로 집계정보 검색비용이 감소한다. 성능평가를 통하여 제안기법이 적은 메모리 사용 결과를 보였으며, 질의 처리 속도가 증가하였다.
센서 네트워크에 이용되는 데이타 스트림 관리 시스템에서는 한정적 정보들이 개별적으로 입력되기 때문에 종합적인 결과를 얻기 위해서는 상대적인 계산 비용이 높은 조인 연산자는 필연적으로 요구된다. 데이타 스트림은 잠재적으로 무한한 크기를 가지므로 조인 연산자는 슬라이딩 윈도우 제약사항을 가져야 함은 당연하다. 또한, 종합적인 결과를 얻기 위해 조인 연산자는 여러 입력을 취할 수 있어야 한다. 이를 가능하게 하는 것이 바로 슬라이딩 윈도우를 가지는 MJoin 연산자이다. 본 논문에서는 이러한 여러 MJoin 연산자가 시스템에 등록되어 있는 환경을 가정하고, 슬라이딩 윈도우를 가지는 MJoin의 특성을 반영하여 전역적으로 공유된 질의 처리 기법인 MMJoin 기법을 제안한다. MMJoin 기법은 첫째, 전역적으로 공유된 질의 실행 계획 수릴 문제, 조인 연산 결과에 대한 윈도우 갱신 문제 및 라우팅 문제로 나누어 다룬다. 이러한 연구의 노력은 데이타 스트림 환경에서 효율적인 다중 질의 최적화 및 처리 기법의 기초연구로 활용될 수 있다.
최근 디지털 카메라, MP3 플레이어, 핸드폰과 같이 이동성이 중요한 요소로 차지하는 기기들이 많이 등장하였다. 이에 따라 소형화, 대용량화, 저 전력화, 비휘발성, 고속화 그리고 충격에 강한 저장장치가 필요하게 되었다. 플래시 메모리는 이러한 요구사항을 만족시키는 저장장치이다. 플래시 메모리는 하드웨어적 특성으로 인해 쓰기 전 소거(erase-before-write)연산을 수행해야만 한다. 따라서 플래시 메모리를 효과적으로 동작시키기 위해서 FTL이 필요하다. FTL은 플래시 메모리의 단점을 보완해주면서 상위파일 시스템을 그대로 사용할 수 있는 장점을 가진다. 따라서 차후 디스크는 플래시 메모리로 대체될 것이다. 대부분의 PC에서 윈도우즈 기반의 OS를 사용하기 때문에 기존 FTL이 윈도우즈 기반의 OS에서 어떠한 성능을 보이는지 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 실험속도를 빠르게 하기 위해 FTL 성능분석도구를 개발한다. 이를 이용하여 여러 FTL 알고리즘들이 윈도우즈 기반의 OS의 디스크 I/O를 처리하는 성능을 분석한다. FTL의 성능은 매핑 방법, 한 블록 내에 섹터를 기록하는 방법과 덮어쓰기의 처리방법 둥을 분석하여 비교가 가능하다. 실험한 FTL중 개선된 로그 블록 기법이 실험 결과 중에 가장 좋은 성능을 보인다. 따라서 차후 디스크가 플래시 메모리로 대체 될 경우, 로그 블록 기법을 잘 적용 시켜야 할 것이다.
디지털 이미지 위조 탐지는 디지털 포렌식 분야에서 매우 중요한 분야 중 하나이다. 기술의 발전을 통해 위조된 이미지가 자연스럽게 바뀜에 따라 이미지 위조를 감지하기 어렵게 만들었다. 본 논문에서는 디지털 이미지에서 복사 붙여넣기 위조에 대한 수동적 위조 검출을 이용한다. 또한, L0 Norm 기반 LE 연산자를 사용해 복사 붙여넣기 위조를 검출함과 동시에 기존에 존재하던 L2, L1 Norm 기반 LE 연산자를 이용한 위조 검출 정확도를 비교하였다. 제안한 하삼각 윈도우를 적용하고 L2, L1 및 L0 Norm 기반 LE 연산자를 통해 BAG 불일치를 검출하고 위조 검출률을 측정하였다. 검출률의 비교에서 제안한 하삼각 윈도우는 기존의 윈도우 필터보다 BAG 불일치 검출에 강인함을 볼 수 있었다. 또한, 하삼각 윈도우를 쓰는 경우 L2, L1, L0 Norm LE 연산으로 갈수록 이미지 위조 검출의 성능이 점점 높게 측정되었다.
본 논문에서는 전력 공격에 대응하는 효과적인 타원곡선 상수배 알고리즘을 제안하고 기존의 여러 대응방법과 비교해 몇가지 장점을 제시하였다. 타원곡선 암호시스템에 대한 전력 공격의 대응방법으로 스칼라 정수의 랜덤 분할을 이용한 다중 상수배 알고리즘을 사용하였으며 이 방법의 계산량은 기존의 대응방법과 비교해 적은 연산량을 가지고 있다. 윈도우 크기가 4인 제안된 대응방법은 기존의 대응방법들과 비교해 약 46.6%∼83.6%가 향상되었다.
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.
위협의 핵심정보 추출을 위해 활용되는 전자전 지원시스템은 경로손실 등의 환경 상 제약으로 인해 수신신호의 전력이 낮은 미약신호 환경 하에서 운용될 수 있다. 이러한 상황에서 위협신호를 신속하고 정확하게 검출하기 위해서는 기존의 단일 샘플 에너지 검출 기법이 아닌 수신 신호의 전체 에너지를 최대한 활용함으로써 검출 성능을 향상시키는 기법이 요구된다. 하지만 신호원에 대한 사전정보가 존재하지 않는 전자전 환경에서 신호의 전체 에너지를 활용하기 위해서는 모든 신호원의 길이를 고려할 수 있도록 크기가 다양한 다수의 윈도우를 가지는 검출기를 설계해야 하므로 연산량이 과도하게 증가하는 문제점이 존재한다. 이러한 문제를 현실적으로 해결하기 위해 적은 수의 대표 윈도우를 사용하여 윈도우의 수를 줄이는 방법이 활용되지만 결과적으로 하나의 윈도우가 일정 구간의 미상신호를 고려해야 하므로 수신되는 신호의 길이와 검출기의 윈도우 크기의 불일치로 인해 검출 성능이 저하되는 문제점이 여전히 존재한다. 따라서 본 논문에서는 수신신호의 길이와 검출기의 윈도우 길이가 일치하지 않을 경우의 성능 저하를 분석하고, 성능향상이 가능한 상황인 수신신호의 길이가 검출기의 윈도우 길이보다 작은 경우에는 검출성능을 향상시킬 수 있고, 이외의 상황에는 기존의 에너지 검출기의 성능과 유사한 가중에너지 검출기를 제안하고 그 성능을 분석한다.
일정 기간 동안 객체의 변화한 값들을 기록한 것을 그 객체에 대한 시계열 데이타 시퀀스라고 부르며, 이들의 집합을 시계열 데이타베이스라고 한다. 서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이타베이스로부터 검색하는 연산이다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭의 성능을 극대화하기 위한 방안을 제시한다. 먼저, 윈도우 크기 효과로 인한 서브시퀀스 매칭의 심각한 성능 저하 현상을 정량적으로 관찰하여, 하나의 윈도우 크기를 대상으로 만든 단 하나의 인덱스만을 이용하는 것은 실제 응용에서 만족할만한 성능을 제공할 수 없다는 것을 규명하였다 또한, 이러한 문제로 인해 다양한 윈도우 크기들을 기반으로 다수의 인덱스들을 구성하여 서브시퀀스 매칭을 수행하는 인덱스 보간법의 응용이 필요함을 보였다. 인덱스 보간법을 응용하여 서브시퀀스 매칭을 수행하기 위해서는 먼저 다수의 인덱스들을 위한 윈도우 크기들을 결정해야 한다. 본 연구에서는 물리적 데이타베이스 설계 방식을 이용하여 이러한 최적의 다수의 윈도우 크기들을 선정하는 문제를 해결하였다. 이를 위하여 시계열 데이터 베이스에서 수행될 예정인 질의 시퀀스들의 집합과 인덱스 구성의 기반이 되는 윈도우들의 크기의 집합이 주어질 때, 전체 서브시퀀스 매칭들을 수행하는 데에 소요되는 비용을 예측할 수 있는 공식을 산출하였다. 또한, 이 비용 공식을 이용하여 전체 서브시퀀스 매칭들의 성능을 극대화 할 수 있는 최적의 윈도우 크기들을 결정하는 알고리즘을 제안하였으며, 이 알고리즘의 최적성과 효율성을 이론적으로 규명하였다. 끝으로, 실제 주식 데이타와 대량의 합성 데이타를 이용한 실험 결과, 제안된 기법은 기존의 단순한 기법과 비교하여 1.5배에서 7.8배 성능이 향상됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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