모바일 데이터 캐슁 기법은 로컬 데이터 전송 과정에서 속도를 향상시키거나 서버의 오버로드를 줄이기 위한 효과적인 기법으로 많이 사용되었고 모바일 컴퓨팅 환경의 저전력, 접속지연 및 간헐적인 인터넷 연결 등의 제약 사항의 해결을 위해 캐싱 기법을 사용하는 다수의연구가 진행되었다. 그러나 최근 스마트폰이 대량 보급되면서 서버 기반 어플리케이션 등 다양한 어플리케이션들에서 모바일 데이터베이스에서 전송해야 되는 데이터 량이 급증하는 등 문제가 발생하고 있으며, 이런 환경에서는 기존 기법들의 사용이 적합하지 않아 어플리케이션의 서버 대기 시간이 길어지는 등 서비스 품질 저하로 연결된다. 본 논문에서는 데이터 캐쉬의 사용률을 높이고 통신횟수를 줄이고 무선 통신망에서의 데이터 전송량을 줄이고 모바일 데이터베이스 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 수요에 따른 교체 우선순위기반모바일동기화정책을제안한다. 또한성능평가를통하여제안기법이데이터전송량을줄이고데이터 전송 성공 확률을 향상시켜 모바일 클라이언트가 대량의 데이터의 전송을 요청할 때 데이터 전송 효율이 향상됨을 보인다.
지진재해로 인한 라이프라인의 피해는 구조물의 손상뿐만 아니라, 통신장애, 전력 가스 수자원 등 다양한 생활에너지의 공급에 장애를 발생시킨다. 이러한 지진재해에 효율적으로 대응하기 위해 미국과 일본에서는 HAZUS 및 HERAS와 같은 지진재해평가 시스템을 구축하여 활용하고 있다. 국내에서도 이러한 시스템 구축을 위해 노력하고 있으나, 근본적으로 구조물의 지진 해석을 통한 평가자료가 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 다양한 구조물 중 국내에 시공된 수많은 매설관을 조사하여 관 재질 특성에 따라 연성관과 취성관으로 분류하고 이에 대한 동적 거동을 분석하였다. 다양한 지진하중 하에서 국내 및 미국의 시공기준에 따라 매설관의 동적 거동을 비교 평가하였다. 본 연구를 통하여 미국 HAZUS 프로그램의 알고리즘에 따른 국내의 매설관 손상평가의 적정성을 조사하였다.
위성의 상태를 모니터링하고 임무수행 준비 및 결과를 분석하기 위해 위성에서는 주기적으로 텔레메트리 프레임을 생성하여 지상으로 전송한다. 텔레메트리 프레임을 통해 많은 데이터가 전송될수록 정확한 위성의 상태 분석이 가능하고 위성 운용을 용이하게 할 수 있다. 그러나 위성에서 지상으로 전송할 수 있는 텔레메트리의 전송속도는 하드웨어의 성능에 따라 제한되며, 특히 저궤도 위성의 경우에는 지상과 교신이 가능한 시간이 짧다는 제약으로 인해 한정된 시간 안에 정해진 전송속도로 보낼 수 있는 데이터의 양에는 한계가 있다. 이러한 제약조건 하에서 최대한 많은 정보를 효율적으로 전송할 수 있도록 위성의 텔레메트리를 생성할 때 비트 정보들을 모아 하나의 바이트로 묶어서 텔레메트리 크기를 최소화하는 방법을 이용한다. 위성비행소프트웨어는 태스크 스케쥴링, 열제어, 전력제어, 자세제어, 원격명령처리, 원격측정데이터 처리 등의 기능별로 모듈화 되어있다. 각 모듈마다 텔레메트리로 전송되는 데이터들이 존재하고 비트 정보들을 모으는 기능도 해당하는 모듈에서 각각 담당한다. 따라서 각 모듈들이 독립적이지 못하고 텔레메트리 처리를 담당하는 모듈과 다른 모듈들 간의 커플링(coupling)이 존재하게 되어 하나의 텔레메트리 데이터 변경이 여러 모듈에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 모듈들 간의 커플링을 최소화하고 텔레메트리의 변경사항이 위성비행소프트웨어 코드 자체에는 영향을 주지 않도록 하기위한 데이터베이스 테이블을 이용한 텔레메트리 처리 방안에 대하여 설명한다.
쉴드TBM의 제작기술 발전과 시공경험 축적으로, 쉴드터널은 전력, 통신 및 상하수도와 같은 소구경 터널에서 도로 및 철도와 같은 대구경 터널로 확대되고 있으며, 그에 따라 병설쉴드터널의 적용도 증가하고 있다. Peck(1969)에 의해 연약지반에서 단선쉴드터널의 지표침하형상이 Gaussian distribution으로 표현될 수 있음이 제시된 이후, 현장계측, 실내모형실험 및 수치해석 등의 방법을 통해 많은 연구에서 이의 적정성이 확인되었다. 본 연구는 현장 계측된 병설쉴드터널의 지표침하로부터 후행 터널(2nd tunnel)에 의한 추가 지표침하 형상을 표현하기 위해 침하형상의 좌·우측에 Gaussian curve를 각각 적용함으로써, 침하형상을 보다 정확히 표현할 수 있음을 알 수 있었다.
현재 자동차를 포함한 에너지 저장장치 제품에는 리튬 이온 배터리가 주로 사용되고 있으며, 이를 과충전하거나, 고온 상황에 방치하는 잘못된 배터리 관리 상황 발생시 폭발 등 위험한 상황에 노출될 수 있으며, 과방전 시 배터리 불능 상황을 야기한다. 이로 인해 배터리 상태를 관리해주는 시스템이 필요하며 배터리 관리 시스템은 배터리 상태를 정확하게 인지하고 각 셀의 전압을 일정하게 유지하여 최적의 배터리 효율을 얻는 데 목적이 있다. 본 논문에서는 일반적 리튬이온배터리에 비해 고안전성을 갖는 리튬인산철 배터리팩과 이를 관리하기 위해 Matlab Simulink 기반의 시뮬레이션을 사용하여 셀 특성을 확인할 수 있는 RC등가회로 모델을 이용한 분석방법을 제시하고, 저전력 및 상호통신간섭이 적은 블루투스 기반 BMS 모듈의 알고리즘을 개발하였다.
핵무기 공격 시나 전자폭탄의 공겨 시 발생하는 전자기펄스(EMP: electromagnetic pulse)는 무기체계, 정보기기, 유·무선 통신장비, 전력공급 장비 등에 영향을 주어 전장에서 혼란을 초래하게 한다. 지금까지의 군에 적용 중인 EMP 방호에 대한 기준은 고정 및 이동시설과 장비를 중심으로 되어 있어 무기체계 중심의 단일 전술제대에 대한 EMP 방호 소요에 대한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 전술제대 중 기동력과 화력, 충격력을 지닌 전차대대의 전차와 지휘용장갑차를 중심으로 EMP에 취약한 지휘통제, 기동, 화력체계에 대하여 EMP 방호기준을 설정하고, EMP 차폐 및 차단 등 EMP 방호능력 발전방안을 구체적으로 제시하였다. 이를 통해 EMP 상황하 부대 지휘통제와 부대원의 생존성을 보장하고 임무수행 여건을 보장하고자 한다.
본 논문에서는 "작은 워드 크기를 사용하는 센서모트에서는 GF$(2^m)$상의 partial XOR 곱셈연산이 저전력 마이크로프로세서에 의하여 효율적으로 지원되지 않기 때문에 GF$(2^m)$에 기반을 둔 타원곡선 암호시스템의 소프트웨어 구현은 비효율적이다"라는 일반적으로 인정된 의견을 검증한다. 비록 센서모트에서 GF$(2^m)$에 기반을 둔 몇 가지의 소프트웨어 구현은 있지만, 이것들의 성능은 센서네트워크에서 사용할 만큼 충분하지 못하다. 기존 구현들의 성능 저하는 유한체 곱셈과 감산 연산에서 발생하는 중복된 메모리 접근에서 기인한다. 따라서 본 논문에서는 유한체 곱셈과 감산과정에서 발생하는 불필요한 메모리 접근을 줄일 수 있는 몇 가지 방법을 제안한다. 제안한 방법을 통하여, GF$(2^{163})$상의 유한체 곱셈과 감산의 수행시간을 각각 21.1%와 24.7% 줄일 수 있으며 이것은 Elliptic Curve Digital Signature Algorithm (ECDSA)의 sign과 verify 연산 시간을 약 $15{\sim}19%$ 단축시킬 수 있다.
스마트카드와 같이 계산 능력이나 메모리가 제한된 장치에 암호 시스템을 구현할 때, 장치 내에 내장되어 있는 부채널 공격을 고려한 암호학적인 알고리즘은 적은 메모리를 이용하여 효율적으로 수행되어야 한다. 스칼라 곱셈 연산은 타원곡선 암호시스템에서 중요하게 다뤄지는 연산이기 때문에 부채널 공격에 안전하게 구성되어야만 한다. 하지만 부채널 공격에 안전하다고 제시된 여러 대응방법조차도 때로는 고려되지 않은 분석법에 의해 그 취약점이 드러나곤 한다. SPA에 취약하지 않다고 알려진 더미 연산을 추가한 스칼라 곱셈 연산 알고리즘은 Doubling Attack에 의해 그 취약점이 드러났다. 그러나 스칼라 곱셈의 부채널 공격 대응 방법 중 하나인 Hedabou에 의해 제안된 sABS 방법은 Doubling attack이 적용되지 않는다. 본 논문에서는 기존의 Doubling attack을 활용하여 sABS 방법을 분석할 수 있는 새로운 강화된 Doubling attack을 제안하고, 실험적인 결과를 통해 자세한 공격 방법을 소개한다.
4차산업혁명이 본격화됨에 따라 관련 기술들이 화두가 되고 있다. 고속 무선통신과 같은 기술을 최대한으로 활용하기 위한 하드웨어 개발이 가속화되고 있으며, 관련 기업들이 급격히 성장하고 있다. 인공지능의 경우 관련 연구를 위해서 일반적으로 데스크톱을 사용하는 경우가 많지만, 주로 딥러닝의 학습 과정을 위해 사용되고 있으며 생성된 모델을 프로그램 등에 포함하여 사용할 기기에 이식하는 경우가 많다. 하지만, 학습량이 과도하거나 데스크톱의 성능만큼 제작된 모델을 사용하게 되어 전원공급이 따로 이루어지지 않는 기기의 경우 전력이 부족하거나 성능이 충분하지 못하기 때문에 제 결과를 내기 어렵다. 본 논문에서는 딥러닝의 성능을 임베디드 보드에 맞추어 개발하기 전에 판매되고 있는 몇 가지 Neural Process Unit을 탑재한 보드와 USB로 딥러닝 수행 성능을 높일 수 있는 딥러닝 액셀러레이터를 사용하여 효율성을 비교하여 임베디드 보드로 가능한 개발 방향을 제시한다.
본 논문에서는 주파수 효율적으로 다중 유니캐스트와 멀티캐스트 스트림을 동시에 전송하기 위한 채널정렬 기반 비직교 다중접속 방법을 제안한다. 이 방법에서 멀티캐스트 클러스터 내 수신기들은 자신의 채널을 정렬하는 수신 빔포밍 벡터를 채용하고 기지국은 정렬된 채널 정보를 이용하여 멀티캐스트 클러스터 간 간섭을 제거하는 송신 빔포밍 벡터를 설계한다. 유니캐스트 수신기들은 송신 빔포밍 벡터와 결합된 유효수신채널 정보를 이용하여 유니캐스트 수신기 간 간섭을 제거하는 수신 빔포밍 벡터를 설계한다. 제안한 방법은 간섭을 효과적으로 제거하여 높은 SNR 영역에서 기존의 직교 다중접속 방법보다 높은 총합 데이터 율을 달성한다. 또한 제안한 비직교 다중접속 방법과 기존의 직교 다중접속 방법의 장점을 결합하는 하이브리드 방법을 제안한다. 이 방법은 채널상태에 따라 적응적으로 낮은 SNR 영역에서는 수신신호전력을 향상하는 기존의 직교 다중접속 방법을 적용하고 높은 SNR 영역에서는 효과적으로 간섭을 제거하는 제안한 비직교 다중접속 방법을 적용한다. 이를 통해 제안한 하이브리드 방법은 전체 SNR 영역에서 우수한 총합 데이터율을 달성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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