실제로 사용되는 주소의 분석을 통해 한글주소의 해석방법을 제안하고, 제안한 주소해석 방법을 이용한 주소 검색시스템의 구현에 대하여 서술한다. 주소 상위 및 하위영역의 일치검증을 각각 순차적으로 수행하는 2단계 과정을 통해 최종 배달점에 대한 순로코드를 발생한다. 우편 번호와 주소 상위영역 일치검증 단계에서는 우편버호를 이용하여 주소사전에서 검색된 주소단어와 인식된 문자 후보들과의 비교를 통해 우편 번호를 검증하게 되며, 주소 상위영역과 주소 하위영역이 분리된다. 주소 상위영역 일치검증 과정의 성능향상을 위해 혼동행렬을 제안하고, 주소 인식결과에 혼동행렬을 적용하여 검증 성공률의 향상을 통해 혼동행렬의 유용성을 확인하였다. 주소 하위영역 검증은 번지정보와 건물명 정보를 이용하여 순로코드를 발생하였다. 부분적으로 완성된 광주와 부산지역의 DPF(Delivery Point File)와 레이블링된 데이터를 이용해 분석 가능한 주소에 대해 높은 정확도를 가지고 순로코드를 발생함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 우리나라 우편영상에서 수취인 주소 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 우편영상에 기입된 주소가 프린터나 타자기 둥에 의해서 인쇄된 주소일 수도 있고 사람에 의해서 필기된 주소일수도 있다. 즉, 인쇄체 우편영상과 필기체 우편영상 모두에 적용될 수 있는 수취인 주소 영역 추출 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 이진화 된 우편영상으로부터 연결요소를 추출하고 연결요소를 결합하여 문자열을 생성한다. 그 후 문자열을 군집화하고 생성된 군집 중 몇 개의 군집을 선택함으로써 수취인 주소 영역을 결정한다. 우리나라 우편봉투에 기입되는 정보의 유형별 기입 위치 패턴에 따라 우편영상을 총 9개의 균등 영역으로 분할한 후 각 영역의 중심을 초기 값으로 갖는 9개의 군집을 생성하였고 k-Means 방법을 사용하여 군집화를 수행하였다. 군집화 과정에서 사용되는 거리함수로 우편영상의 폭 대 높이의 비율이 반영된 수정된 맨하탄 거리를 사용하였다. 제안 방법의 성능을 알아보기 위하여 실제 우편물 영상 1,988개를 사용하여 실험한 결과 약 93.56%의 우편영상에서 수취인 주소 영역을 정확하게 추출할 수 있었다.
본 연구에서는 문자 인식의 응용으로서 인쇄된 우편봉투의 주소를 인식한다. 스캐너로 입력된 우편봉투 영상으로부터 주소영역과 우편번호 영역을 분리한다. 분리된 각각의 영역에서 문자를 추출하고, 전처리로써 정규화, 특징추출 단계를 거쳐 우편번호와 주소를 각각 인식하였다. 이때, 우편번호 인식에 의하여 알 수 있는 주소와 실제로 인식한 주소의 신뢰도를 계산하여, 주소 인식 결과를 보정하는 과정을 거쳐 우편봉투의 인식을 실행하였다.
최근 들어 인터넷 및 TV 홈쇼핑 등을 통한 전자상거래의 활성화로 인하여 소포 및 택배 등의 물류량이 급속도로 늘어나고 있으며, 이의 효율적인 운송을 위하여 우편 물류 시스템의 고도화 기술이 개발되고 있다. 소포 및 택배의 빠른 처리를 위하여 CCD스캐너 시스템이 필요로 하게 된다. 대량의 우편 물량을 효과적으로 처리하기 위하여 CCD 스캐너 영상으로부터 택배 라벨의 주소 영역을 검출하기 위한 자동 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 우체국 표준 라벨의 주소 영역을 효과적으로 검출할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 이는 주소 영역의 기하학적인 특징을 이용하였으며, 주소 영역의 고속 검출을 위한 판단 기준을 정의하여, 실시간으로 택배 라벨의 주소 영역을 효과적으로 검출하였다.
시간과 장소에 상관없이 인터넷 서비스를 제공 받고자 하는 인터넷 사용자들의 요구가 증가함에 따라 MANET(Mobile Ad-Hoc Network) 환경에서도 인터넷 연결성을 제공하기 위한 연구들이 주목을 받고 있다. 기존 DHCP(Dynamic Host Configuration Protocol) 기반 방식의 경우는 망 내 노드들에게 주소를 할당하기 위하여 다중 홉 거리에 있는 DHCP 서버와 메시지를 교환해야 하기 때문에 메시지 손실이 쉽게 발생할 수 있으며, 이로 인해 주소 설정의 안정성이 감소하고 주소 설정 시간이 증가하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 노드가 DHCP 서버로부터 하나의 주소만을 할당 받는 것이 아니라 일정 크기의 주소 영역을 할당 받을 수 있게 하였다. 또한 주소 영역을 할당 받은 노드가 이웃의 주소 요청 노드들에게 자신의 주소 영역 중 일부를 할당할 수 있도록 하는 새로운 주소 설정 기법을 제안하였다. 모의 실험을 통하여 제안 기법이 기존 DHCP 기법에 비하여 주소 설정 시간과 제어 메시지 수 측면에서 각기 77%와 61%의 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.
센서네트워크에서 센서 노드의 수가 증가하면 센서 노드에 자동으로 주소를 할당하는 방법이 필요한데, 기존에 개발된 주소할당 방법은 주소 낭비가 심하거나 코디네이터가 주소정보를 가지고 있어야 하거나, 트래픽이 많이 발생하는 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 6LoWPAN에서 센서노드에 자동으로 효율적인 주소 할당이 가능한 홉-수 기반 계층적 주소할당 방법을 제안한다. 제안된 방법은 홉-수로 각각의 영역을 구분하여 중복되지 않는 유일한 주소의 할당이 가능하며, 주소중복검사(DAD : Duplicate Address Detection) 영역을 줄였다. 부모 노드에 1-홉으로 연결된 영역만 주소중복검사를 수행하여 트래픽을 줄이고, 패킷 전송에서 송 수신 주소에서 IP 헤더를 32bit 이상의 압축이 가능하여, 기존 방법보다 패킷 전송 횟수가 11.1% 감소하는 것을 보였다.
현재 무선 센서 네트워크의 주소 할당 기법들은 수백 개 이상의 노드로 구성된 대규모 센서 네트워크를 지원함에 있어 한계를 갖고 있다. WSNs 관련 대표적인 표준화 단체인 ZigBee Alliance에서는 균형 트리 기반의 주소 영역을 구성한 후, 트리 구조에 맞추어 네트워크의 주소를 할당하는 분산 주소 할당 기법이 제시되었다. 하지만 일반적으로 실제 배치된 네트워크는 균형 트리 구조를 갖지 않으며 이로 인해 주소의 낭비 및 고갈이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 다수의 균형 트리를 동적으로 구성하는 계층적 클러스터 트리 기반 분산 주소 할당 기법을 제시한다. 제안된 방안에서는 16-bit 주소 영역을 클러스터 식별자 영역과 클러스터 내 주소 영역으로 구분하여 각 클러스터 내부에서는 균형 트리 기반 분산 주소 할당 기법을 사용하고, 주소 고갈 발생시에는 동적으로 새로운 클러스터를 형성하여 주소를 할당한다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석에서는 제안된 프로토콜이 기존의 기법보다 주소 사용의 효율 및 고아 노드 발생 부분에서 향상된 결과를 보여준다.
본 연구에서는 택배물의 분류를 위한 자동화 시스템에서 주소 영역 검출 알고리즘을 제안하였다. 주소 영역 검출을 위한 알고리즘에서는 대상 영상이 매우 크기 때문에 수행 시간의 단축을 위하여 택배 라벨부분을 포함하는 제한된 범위인 관심영역 (Region of interesting: ROI)을 구한 후, 관심영역 내에서 모든 알고리즘이 수행되도록 한다. 주소 영역 검출을 위하여 택배 라벨의 특징인 주소 영역을 둘러싸고 있는 테두리선을 이용한다. 이진화 (thresholding) 과정과 라벨링 (labeling) 과정을 통하여 획득된 영상에서 주소 영역의 테두리선과 그 밖의 성분들을 각각 독립된 연결성분들 (connected components)로 검출한다. 주소 영역을 둘러싸는 테두리선의 기하학적인 특징을 이용하여 여러 개의 연결성분들 중에서 주소 영역을 둘러싸는 테두리선을 분리한다. 마지막으로 원 영상과 분리된 테두리선 부분과의 논리적 곱을 이용하여 주소 영역을 최종적으로 검출하게 된다.
프로세서와 메모리 간의 속도 차이로 인해 메모리 시스템의 성능 향상이 프로세서의 성능을 높이기 위한 중요한 요인이 되었고, 이를 위해 캐시 미스율을 감소시키는 방법이 연구되고 있다. 데이터 프리페치는 캐시의 미스율을 감소시키는 기법 중 하나이며 실제로 최근 프로세서에서 메모리 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용된다. 데이터 프리페치를 효과적으로 수행하기 위해서 메모리 주소의 접근 패턴을 파악하는 것이 중요하며, 이를 위해 순차적으로 접근하는 경우, 한 종류의 1 보다 크거나 같은 간격(stride)으로 뛰면서 접근하는 경우, 다수의 간격이 규칙적으로 반복되며 접근하는 경우 등의 다양한 패턴을 찾는 프리페치 기법들이 등장했다. 본 논문에서 소개하는 다중 간격 프리페치의 경우, 메모리 공간을 메모리 주소의 일부 상위 비트를 통해 여러 개의 영역으로 나누고, 하나의 패턴을 하나의 영역 안에서만 학습하여, 다른 영역에 속한 메모리 주소 접근 시 현재 학습하는 패턴에 어긋나는 주소라고 여기기 때문에 학습을 방해하지 않도록 하였다. 그러나 이 방법은 영역의 크기보다 같은 패턴을 갖는 메모리 주소 스트림의 크기가 더 클 때, 접근 주소의 영역이 바뀜으로 인해 불필요한 학습을 추가적으로 해야 하는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서 인접 영역 테이블(ART: Adjacent Region Table)을 이용하여 같은 패턴을 갖는 메모리 접근 스트림의 크기가 영역의 크기보다 클 경우, 기존의 학습된 패턴대로 프리페치를 수행할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 실험한 결과, 기존의 다중 간격 프리페치보다 캐시 미스율을 약 6.7% 낮췄고, 시스템 전체의 성능의 지표인 IPC의 경우, 약 5.78% 높아지는 성능 향상의 결과를 얻었다.
소프트웨어 공격이 성공하기 위해서는 공격 코드가 프로그램의 주소 공간에 주입된 후 프로그램의 제어 흐름이 공격 코드 위치로 변경되어야 한다. 프로그램의 주소 공간 중 코드 영역은 실행 중에 변경이 불가능하므로 공격 코드가 주입될 수 있는 곳은 데이터 영역 밖에 없다. 따라서 데이터 영역으로 프로그램의 제어가 변경될 경우 주입된 공격 코드로 제어가 옮겨 가는 공격이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 프로그램의 제어 흐름과 관련된 CALL, JMP, RET 명령어의 목적 주소를 검사하여 제어가 옮겨갈 목적 주소가 프로그램의 실행 코드가 저장된 텍스트 영역이 아닌 데이터 영역일 경우 소프트웨어 공격이 발생한 것으로 간주하는 소프트웨어 공격 탐지 기법을 제안하였다. 제안된 방법을 이용하면 함수의 복귀주소뿐만 아니라 함수포인터, longjmp() 버퍼 등 프로그램 제어 흐름과 관련된 모든 데이터가 변경되었는지 점검할 수 있었기 때문에 기존 기법들보다 더 많은 종류의 공격을 탐지할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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