최근의 3D게임이나 가상현실을 위한 지형 시각화 응용에서는 사실적인 장면을 렌더링 하기 위해 고화질 영상을 실시간에 제공하는 GPU기반의 광선투사법을 이용한다. 이 방법은 지형데이터의 크기가 증가할수록 샘플링 해야 하는 텍셀의 개수가 증가하기 때문에 렌더링 속도가 저하된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 GPU에서 사진트리를 기반으로 수행되는 바운딩 박스 세분화를 이용하여 빈 공간이 제거된 바운딩 박스를 생성하고 이를 이용하여 광선투사법을 가속화하는 방법을 제안한다. 이 방법은 각 광선마다 빈 공간 도약을 위해 트리를 탐색하여 중복된 탐색연산을 수행해야 했던 기존의 방법과 달리 바운딩 박스를 이용하여 탐색 연산을 단 1번만 수행하도록 하여 수행속도를 가속화 하였다.
분산환경에서 사용자 개인의 선호도와 목적에 맞는 효율적인 정보 획득을 위하여 푸시 에이전트에 대한 다양한 연구들이 지속되고 있다. 푸시 에이전트는 사용자의 작업 목표에 따라 자동적으로 자신의 역할을 수행하여 작업 결과를 사용자에게 전달해주는 시스템이다. 기존의 푸시 에이전트 모델들은 한정적인 대역폭의 네트워크 환경에서 정보들을 지속적으로 전달함으로써 네트워크 과부하나 트래픽을 가중시킨다. 본 논문에서는 이러한 기존 푸시 에이전트 시스템들과 그들의 상호운용성에 있어서 야기되는 문제점들을 해결하기 위하여 CORBA 이벤트 서비스를 기반으로 하는 푸시 에이전트 모델을 설계한다. 제안된 모델은 최적 전송 경로 탐색 및 조정 기법을 이용하여 위에서 제기된 문제점들을 해결하며, 사용자의 요구에 보다 적합한 검색 결과를 보다 빠르고 안정적으로 제공해준다. 또한, 분산되어 있는 다양한 정보 시스템들로부터 발생하는 중복 또는 불필요한 데이터를 처리하기 위한 필터링 기법을 지원한다.
현재의 인터넷 환경은 실시간 서비스와 멀티미디어 데이터의 처리 요구들이 계속 늘어나고 있는 추세이다. 그런데, 현재 널리 쓰이는 UDP/IP 프로토콜의 헤더 부분에는 상당한 오버헤드가 존재하고 있다. 즉, 같은 패킷 스트림 안에서 연속적인 패킷의 헤더 사이에 중복된 부분이 많다. 헤더 압축은 바로 이러한 오버헤드를 최소화하여 전송 효율을 높이는 방법이다. 거의 변화하지 않는 필드 정보를 처음에 한번 보낸 후 송$.$수신단 사이에 계속 유지함으로써 그 이후의 패킷에서 요구되는 헤더의 일부분을 미리 예상 할 수 있다. 이렇게 함으로써 전송이 요구되는 UDP/IP 헤더의 크기를 최소화 할 수 있다. 본 논문에서는 유선, 인터넷 환경에서 UDP/IP 프로토콜의 헤더를 압축하였다. 검토결과 대부분의 UDP/IP 헤더는 13 바이트를 줄인 7 바이트 정도로 압축될 수 있었으며, 제안된 헤더 압축 시스템은 리눅스 환경에서 고안되고 구현되었다. Ethernet 환경에서는 payload 길이가 최소한 64 바이트 이사이어야 하므로 실제 채팅 환경에서는 6.6 바이트를 헤더에서 줄일 수 있었다.
인터넷 회선의 고속화에 따라 패킷을 초당 기가비트 이상의 속도로 전송하는 라우터에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 라우터의 병목인 최장 프리픽스 검색(LPM : longest prefix matching)을 효율적으로 수행하기 위해 제안된 비트맵 트라이(Bitmap Trie) 알고리즘을 혁신적으로 향상시킨 방법을 제시한다. 이 방법은 검색시간을 단축하기 위하여 다음과 같은 세 가지 기법을 적용하였다. 첫째, 카운트 테이블을 추가하여 기존 알고리즘에서의 과도한 시프트 연산을 제거하여 프로세서 내의 처리시간을 단축했다. 두 번째는 트랜스퍼 테이블내의 중복된 포워딩 정보를 제거하여 메모리 효율을 증가시켰으며, 마지막으로, 포워딩 정보에 대한 접근빈도에 따라 검색범위를 다원화하여 데이터 접근을 최적화하였다. 또한, 신뢰도가 가장 놀은 실행-구동 시뮬레이션 방법을 채택함으로써 검색의 지연요소를 발생 원인별로 세분하여 알고리즘이 실행되는 과정을 면밀하게 분석할 수 있었다. 실험 결과는 실제 시스템으로부터 실측한 결과와 비교하는 검증과정을 거쳤으며, 그 결과 기존 알고리즘에 비해 검색 수행시간을 약 82% 단축한 알고리즘을 개발하였다.
본 논문에서는 팔레트 기반 이미지(palette-based image) 또는 인덱스 이미지(indexed image)라고 불리는 256색의 이미지에 대한 압축 성능 향상을 위한 새로운 알고리즘을 소개한다. 제안한 방식은 현재 색상이 갖는 인덱스 값을 중심으로 다음에 나오는 색상의 인덱스가 얼마나 발생하는지를 측정하고, 발생 빈도를 정렬하여 순위를 구한 후에, 색상에 대한 인덱스 값을 순위로 표현하여 원래의 인덱스 이미지를 대체한다. 그렇게 변화된 순위 인덱스이미지(ranked index image)의 인덱스 분포에서는 순위가 높은 곳에 같은 인덱스들이 더 많이 존재하기 때문에 데이터 중복성(redundancy)을 높일 수 있어, 압축 효율을 기대할 수 있다. 실험 결과에서는, 기존의 산술부호화 방식, 휘도 성분 기반의 JPEG-LS 방식 그리고 인덱스 기반의 GIF 방식들과 비교할 때, 원 이미지에 대한 압축률이 최대 22.5까지 향상되어 제안한 방식의 압축 성능이 훨씬 뛰어나다는 것을 보여준다.
인터넷을 이용하는 응용의 수가 급격히 증가함에 따라 인터넷 상에서 이루어지는 사이버 공격의 발생 빈도는 점점 증가하고 있다. 전 세계적으로 L3 DDoS 공격 탐지 중비의 장비에서 응용계층 기반의 지능형 DDoS 공격에 대한 탐지가 미비하다. 차세대 네트워크 보안솔루션의 다양한 요구사항을 충족할 수 있는 고성능 유무선 네트워크 위협대응 기술에 있어서 국내제품은 외국제품에 비해 기능면에서는 근접하나 성능은 미비한 상황에 있으며, 악성코드 탐지 및 시그니쳐 생성연구 관련하여 주로 Window OS에서 동작하는 악성코드 탐지 및 분석 연구 중심으로 진행하고 있다. 본 논문에서는 최신 사이버 보안 상황 침해 공격 분석을 통한 최신 다양한 신종 공격 기법 및 분석 기술의 현황 조사, 분석등을 기술한다.
본 논문은 세 개의 카메라로부터 얻어진 영상에서 표면 깊이 정보를 재구성하여 얼굴의 3차원 모델을 생성하는 효율적인 방법을 제안한다. 논문에서는 Trinocular 영상을 사용하여 binocular 영상 사용 시 발생하는 폐색 영역 문제와 깊이 해상도 한계를 개선하였다. 또한, MPC_MBS (Matching Pixel Count Multiple Baseline Stereo) 유사도 측정 방법을 제안하여 영상 정합 시 발생하는 Boundary overreach 현상을 줄이고 정합의 정확도와 정밀도를 개선하였다. 이 방법은 정합 때 발생하는 중복 계산을 제거함으로써 계산 시간도 줄일 수 있다. 모델 생성 시에는 추출된 변위 정보를 2차원 보간에 의해 소수점 단위까지 확장하여 연속적인 표면 깊이 정보를 추출하였고, 이로부터 일정 간격의 초기 삼각형 매쉬 모델을 생성하였다. 또한 삼각형 매쉬 모델의 데이터 크기를 줄이기 위하여 사용자가 지정하는 오차 이내에서 같은 평면으로 근사화 되는 꼭지점을 병합하는 알고리듬을 제안하여 효율적인 얼굴 모델 생성이 이루어지도록 하였다.
위치인식 연구에서 가장 일반적으로 사용하는 방법은 GPS 기반의 위치인식 방법이다. 하지만, 이 방법은 위성 신호의 제약으로 인해 실내나 건물 밀집 지역 등에서는 제 역할을 수행할 수 없는 문제가 발생한다. 따라서, 이를 해결하기 위해 본 논문은 WLAN 환경을 이용하여 웨이블릿과 신경망을 사용한 실내 위치인식 방법을 제안한다. 제안한 방법의 기본적인 아이디어는 경제적이면서 효율적인 방법으로 실내에 설치된 Access point들로 부터 수신된 무선 신호의 수신세기를 이용하여 비교적 정확하게 위치를 추정하는 것이다. 일반적으로 무선 신호는 주위 환경 및 건물 구조적 요인에 의해 수신세기가 더해지거나 감해지는 현상이 발생함으로써 수신된 각 신호세기들로부터 신호 잡음과 오류에 강인하고 시간과 주파수 도메인의 정보 표현이 가능하며 각 무선 신호 세기들 간의 구별성을 갖는 특징값이 필요하다. 제안 방법에서는 수신된 무선 신호 세기 값으로부터 중복 데이터와 잡음에 민감하게 반응한 수신 신호값을 제거하고 수신신호 전역 및 지역적 특징을 잘 표현이 가능한 웨이블릿 계수 값을 특징값으로 사용한다. 그리고, 이 값을 입력으로 하는 신경망을 이용하여 실내 위치를 추정한다. 제안한 방법을 실내 위치인식 시스템에 적용한 결과 높은 정확성을 가지며 각 신호 세기들 간의 구분이 보다 뛰어남을 알 수 있다.
지리정보는 도시 및 국토의 이용 및 관리, 도시계획, 환경 및 재난관리, 교통ㆍ물류 등 국가, 공공기관뿐만 아니라 실생활에서도 광범위하게 활용되고 있다. 그러나 다양한 방법으로 각자의 필요성에 의하여 지리정보를 구축하고 있어 데이터간의 불일치, 불필요한 비용의 중복투자, 의사결정의 어려움 등의 문제점이 발생하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 국가적 차원에서 모든 지리정보를 공동으로 활용하기 위한 기본지리정보구축의 필요성이 대두되었다. 이에 따라 기본지리정보는 국가지리정보체계의구축및활용에관한법률에 8개 분야가 선정되었고 기본지리정보구축 추진협의회 협의를 거쳐 8개 분야의 세부 항목으로 19개 항목이 협의ㆍ선정되었다. 본 연구는 계층분석(Analytical Hierarchy Process)과 의사결정나무분석을 이용하여 19개 항목(도로, 철도, 해안선, 측량기준점 등)간의 상대적 중요도를 도출하였고 도출된 중요도에 따라 각 항목의 구축 우선순위를 그룹화하여 제시하였다. 본 연구 결과를 적용하여 기본지리정보 구축시 사업의 우선순위를 정하고 그 순위에 따라 추진함으로써 국가 예산을 효율적으로 집행할 수 있을 것으로 기대된다.
유비쿼터스 컴퓨팅에서 컨텍스트-인식은 사용자에게 개인화된 최적의 서비스를 제공하기 위하여 서비스 추론을 위한 입력 데이터를 획득하는 중요한 과정이다. 기존 연구는 사용자와 주변 환경 정보를 컨텍스트 인식의 주요대상으로 간주하고, 이를 위한 센싱 기반의 미들웨어나 공간 내의 대상에 식별자를 부여하여 이를 관리하는 서버를 제시하고 있다. 가정이나 사무실, 혹은 자동차와 같이 사용자가 많은 시간을 보내는 동일한 공간에서는 사용자에게 제공되었던 서비스의 일련적인 상황 정보가 개인화된 최적의 서비스를 추론하기 위한 중요한 요소가 될 수 있다. 본 논문은 사용자와 사용자에게 제공된 서비스 간에 일련의 상황 정보를 사용자의 휴대용 디바이스에 저장하고, 이를 컨텍스트-인식의 대상으로 확장하는 자생적 컨텍스트 모델을 제안한다. 제안 모델은 컨텍스트-인식 단계에서 발생하는 중복된 센싱과 불필요한 검색을 최소화하고 사용자의 익명성을 최대한 보장하며 미들웨어의 컨텍스트 관리를 비용을 줄인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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