일반적으로 센서노드간의 데이타통신은 내부처리나 센싱 작업보다 더 많은 에너지 소모를 요구한다. 본 논문에서는, 내용인지(context-aware) 라우팅 테이블(routing table)을 이용하여 인접한 노드간의 질의 송수신을 위해 필요한 패킷 송신 수를 줄여 질의 최적화를 수행하는 새로운 아이디어를 제안한다. 내용인지 라우팅 테이블에는 현재 노드로부터 도달 가능한 하위노드에서 측정할 수 있는 센서의 종류에 관한 정보가 저장되어 있다. 내용인지 라우팅 정보를 이용하여 각 노드는 자식노드에게 불필요한 질의 송신이나 결과 전달을 차단함으로써 불필요한 패킷 송신의 수를 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법을 바탕으로 한 시뮬레이션에서 최대 약 80%의 성능 효과를 보였다.
디지털 선박에서는 선박 내의 각종 센서로부터 측정된 디지털 데이터에 대한 정확하고 에너지 효율적인 관리가 필요하다. 그러나, 센서 네트워크에서 대용량 스트림 데이터를 제한된 네트워크, 전력, 프로세서를 이용하여 모든 센서 데이터를 전송하고 분석하는 것은 어렵고 효율적이지 못하다. 그러므로, 연속적으로 입력되는 데이터를 사전에 분류하여 특성에 따라 선택적으로 데이터를 처리하는 데이터 분류 기법이 요구된다. 본 논문에서는 디지털 선박 내에 다수 개의 센서(온도, 습도, 조도, 음성 센서)를 배치하고 효율적인 입력 스트림 처리를 위해서 슬라이딩 윈도우 기반으로 다중 Support Vector Machine(SVM) 알고리즘을 이용하여 사전 분류(pre-clustering)한 후 요약된 정보를 해쉬 테이블로 관리하는 효율적인 처리 기법을 제안한다. 해쉬테이블을 이용하여 다차원 스트림 데이터의 저장될 레코드 순서를 빠르게 찾아 저장 및 검색함으로서 처리 속도가 향상되고 메모리에 해쉬 테이블 만을 유지하면 되므로 메모리 사용량이 감소한다. 35,912개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 제안 기법의 정확도와 처리 성능이 향상되었다.
전력 분석 공격이 소개되면서 다양한 대응법들이 제안되었고 그러한 대응법들 중 블록 암호의 경우, 암/복호화 연산도중 중간 값이 전력 측정에 의해 드러나지 않도록 하는 마스킹 기법이 잘 알려져 있다. 블록 암호의 마스킹 기법은 비선형 연산에 대한 비용이 가장 크며, 따라서 AES, ARIA, SEED의 경우 S-box에 대한 대응법을 효율적으로 설계해야만 한다. 하지만 기존의 AES, ARIA, SEED의 S-box에 대한 대응 방법은 마스킹 S-box 테이블을 사용하는 방법으로 하나의 S-box당 256 bytes의 RAM을 필수적으로 사용한다. 하지만 가용 RAM의 크기가 크지 않은 경량보안 디바이스에 이러한 기존의 대응법은 사용이 부적합하다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 마스킹 S-box 테이블을 사용하지 않는 새로운 대응법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 새로운 대응 기법은 비용이 적은 ROM을 활용, RAM의 사용량을 줄일 뿐 아니라 마스킹 S-box 테이블 생성 시간을 소요하지 않으므로 축소 라운드마스킹 기법 적용 시 고속화도 가능하다.
In this paper, measuring system of 5 DOF motion errors are proposed using two capacitive type sensor, a straight edge and a laser interfoerometer. Yawing error and pitching error are measured using the laser interferometer, and rolling error is measured by the reversal method using a capacitive type sensor. Linear motion errors of horizontal and vertical direction are measured using the sequential two point method. In this case, influence of angular motion errors is compensated using the previously measured angular motion errors. In the horizontal direction, measuring accuracy is within 0.05 $\mu$m and 0.27 arcsec, and in the vertical direction, it is within 0.15 $\mu$m and 0.5 arcsec. From these results, it is confirmed that the proposed measureing system is very effective to the measurement of 5 DOF motion errors in the ultra precision feed tables.
This paper presents the calibration for the parallel typed tilting table. The calibration system needs only simple sensing device which is a digital indicator to measure the orientation of a table. The calibration algorithm is developed by a measurement operator. It eliminates the concern about the poor parameter observability due to a large number of parameters of parallel-mechanism. This paper uses the QR-decomposition to find the optimal calibration configurations maximizing the linear independence of rows of a observation matrix. The number of identifiable parameters is examined by the rank of the observation matrix, which represents the parameter observability. The method is applied to a Parallel-typed Tilting Table and all the necessary kinematic parameters are identifiable.
와이드 이슈 슈퍼스칼라 프로세서에서 값 예측기는 한 명령어의 결과를 미리 예측하여 명령들 간의 데이터 종속관계를 극복하고 실행함으로써 명령어 수준 병렬성(Instruction Level Parallesim ILP)을 향상시키는 기법이다. 본 논문에서는 명령어 수준 병렬성을 이용하여 성능을 향상시키기 위하여 데이터 값을 미리 예측하여 병렬로 이슈하고 수행하는 값 예측기의 성능을 비교분석 한다. 먼저 값 예측기 종류별로 성능을 측정한다 그리고 테이블의 갱신시점, 트레이스 캐시 유무 및 명령윈도우 크기에 따른 값 예측기의 성능영향을 평가분석 한다. 성능분석 결과 최근 값 예측기가 간소한 하드웨어 구성에도 불구하고 우수한 성능을 보였다. 그리고 예측테이블 갱신시점과 트레이스캐시의 사용이 값 예측기의 성능향상에 영향을 주었다.
현재의 시스템 개발 프로젝트에서 대부분의 기업은 관계형 데이터베이스를 목표 환경으로 채택하고 있지만 설계자들은 기존의 파일 시스템이나 계층형 데이터베이스의 설계 방식을 관계형 데이터베이스 설계 시에도 그대로 적용하려는 경향이 있다. 또한 모델링 시 시스템 특성과는 무관한 업무 중심의 엔티티 관계도를 작성함으로써 구현 시에 모델을 상당 부분 변경하거나 추가해야 하는 오버헤드가 발생하기도 한다. 관계형 데이터베이스의 경우 구조를 어떻게 설계하느냐에 따라 효율의 차이가 크게 나타나므로 성능 향상을 위한 데이터 모델링 기법이 중요한 이슈로 등장하게 되었다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 성능과 관련하여 이미 연구되고 실험된 내용을 여러 문헌과 자료를 참고하여 조사하였다. 성능 항상을 위한 모델링 기법들을 테이블, 릴레이션쉽, 인덱스 등의 객체별로 분류하여 정리하였고, 조사된 내용 중에서 몇 가지를 선택하여 Oracle DBMS 환경에서 실제로 실험을 실시하였다. 대용량 테이블에 대한 질의를 수행하여 소요되는 시간을 측정하고 그 결과를 분석하였다. 실험을 통해 검증된 결과를 토대로 제안되는 모델링 방법을 제시한다.
Proxy를 이용한 동적 동영상 어댑테이션[1]은 이동 단말기나 현재 네트워크 상태의 특성을 고려해 동적으로 동영상을 변형할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 기존에 제안된 동영상 어댑테이션 방법들은 품질 측정을 위해 반복적인 디코딩, 인코딩을 해야 하기 때문에 적절한 형태의 동영상을 생성하는데 많은 시간이 걸려서 지연시간이 최우선적으로 고려되는 실제 상황에서는 이용하기가 힘들다. 본 논문에서는 반복적인 디코딩, 인코딩 작업 없이 어댑테이션된 동영상을 생성하는 동적 동영상 어댑테이션 방법을 제안한다. 인코딩된 동영상의 파일의 크기와 품질에 초점을 맞추어 비디오 코덱의 특성을 분석하고, 그 결과를 테이블로 만들어 Proxy에 저장해둔다. 이동 단말기가 동영상을 요청하면, Proxy에서는 해당 코덱의 분석 결과 테이블을 참조하여 가능한 한 최고의 품질로 디코딩 및 인코딩을 하여 어댑테이션된 동영상을 전송하게 된다.
현재 셀룰러(Cellular) 코어(Core) 망에서의 회선산출은 얼랑(Erlang) B 이론으로부터 출발하고 있다 시도호(attempted call)의 특성이 포아송(Poisson)분포임을 가정한 얼랑 공식으로부터 유도된 얼랑 B 테이블을 통해 각구간의 트래픽 및 목표 호손율(Block Rate)에 맞는 적절한 회선 수를 산출한다. 본 논문에서는 유선 전화망에서 주로 쓰이던 얼랑 B 이론이 이동통신 셀룰러 코어 방에서도 적용될 수 있는지의 여부를 판단하기 위해서 1500만 이상의 가입자를 보유하고 있는 셀룰러 코어 망을 실험대상으로 하였다. 트래픽 분포 및 얼랑 B 호손율을 검증하기 위해 실측 실험을 하였으며, 과금 데이터(Billing Data)를 이용하여 실측 실험과 같은 결과를 얻기 위해 Block Generating Program을 개발하였다. 총 108개 루트(Route)에 대한 측정 실험 결과 50%의 트래픽만이 포아송 분포 특성을 만족함을 알아내었고, 포아송 분포를 벗어난 트래픽에서의 얼랑 B 테이블의 보정 방법을 실제 실험 데이터의 통계특성에 따라 도출하는 방식을 제안한다.
시맨틱 웹 기술 분야에서는 데이터를 온톨로지 형태로 표현함으로써 데이터의 의미를 인간뿐만 아니라 컴퓨터와 같은 기계도 이해할 수 있도록 한다. 이러한 온톨로지 데이터의 크기가 지속적으로 증가함에 따라 대용량 온톨로지 데이터 처리에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 대용량 온톨로지 데이터를 저장하고 질의를 할 수 있는 Hive 기반의 시스템을 제안한다. 또한 Hive에서 제공하는 파티셔닝을 이용하여 온톨로지 데이터에 대한 쿼리 반응 속도의 성능 향상을 위한 테이블 설계를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 성능 평가를 위하여 쿼리에 대한 반응 속도 측정을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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