본 논문은 감시정찰 센서네트워크에서 센서노드의 주요 기능인 표적의 탐지 및 식별을 위한 알고리즘을 제안한다. 감시정찰 센서네트워크에서 각 센서노드는 노드의 크기 및 센서, 프로세서, 네트워크, 전원 등의 자원의 제약이 있기 때문에 침입하는 적의 탐지 및 종류 식별을 위해서는 효율적인 알고리즘의 선정과 최적화가 요구된다. 본 논문에서는 음향, 진동, PIR, 자기 센서 등을 이용하여 사람, 차량 및 궤도 차량의 침입을 탐지하기 위한 적응 임계값 알고리즘과 그 종류를 식별하기 위한 최대우도추정 기법, k-최근접 이웃 추정 기법에 기반한 표적의 탐지 및 식별 알고리즘을 제안한다. 실험결과 음향 및 진동 센서에 의한 차량의 탐지, PIR 센서에 의한 사람의 탐지가 가능함을 확인할 수 있었으며 주파수 특징점을 이용하여 차량과 궤도차량의 종류식별이 가능함을 확인할 수 있었다.
어떤 데이터를 전송할 경우 시스템의 설계에 좌우 되는 경우가 많다. 상호간에 정보를 전달 할 경우 오류 없이 정확히 전송하기 위한 여러 가지 요소 중에서 기본적인 베이스 설계 시 고려 사항, 전송속도, 프로세서의 Logic 선정에 관한 내용을 본 연구를 통해서 제안 하고자 한다. 본 연구는 FPGA의 구현 가능 Logic 중 SSTL2-II 2.5V Logic을 가지고 실험을 하였으며, 전송 선로의 길이 변화와 데이터 속도의 변화 시 얻어지는 데이터 특성을 살펴보았다. 제작된 PCB상에 30cm의 패턴과 케이블을 이용 하였고 전송속도변화에 따른 특성을 측정 하였다. 전송 선로의 길이가 30cm로 하고 데이터 속도가 100Mbps일 경우 비교적 안정한 특성을 얻었다.
이 논문에서는 내장형 소프트웨어의 성능 향상을 위하여 사용될 수 있는 레지스터 프로모션의 새로운 기법을 제안한다. 레지스터 프로모션은 프로그램 내의 메모리 접근 연산(memory access)을 레지스터 접근 연산(register access)으로 바꾸어서 프로그램의 성능 향상을 꾀하는 최적화 방법 중의 하나이다. 제안된 방법에서는 프로파일링(profiling)을 통하여 주어진 소스 코드 내에서의 메모리 접근 연산에 대한 트레이스(trace)를 얻는다. 그리고 각 함수의 수행 횟수에 대한 프로파일링 결과로부터 높은 동적 호출 횟수를 가지는 대상 함수를 선정하여 제안된 레지스터 프로모션 기법을 적용한다. 이와 같이 최적화의 대상이 되는 함수의 수를 줄임으로써 컴파일 시간을 줄일 수 있다. 최적화 대상 함수의 메모리 트레이스를 탐색하여 레지스터 접근 연산으로 변경될 경우 수행 사이클을 줄일 수 있는 메모리 접근 연산을 찾는다. 찾아진 메모리 접근 연산에 대해서는 컴파일러의 중간단계 코드를 수정하여 프로모션 레지스터를 할당한다. 이와 같은 과정을 거쳐 메모리 접근 연산이 프로모션 레지스터에 대한 접근 연산으로 대체되고 이로부터 성능향상을 얻을 수 있다. 제안된 레지스터 프로모션 기법을 ARM과 MCORE 프로세서용 컴파일러에 적용한 후 MediaBench와 DSPStone 벤치마크을 이용하여 실험한 결과 ARM과 MCORE 프로세서에 대하여 각각 평균 14%와 18%의 성능향상을 얻을 수 있었다.
지수승(exponentiation) 연산은 암호 관련 응용에서 널리 사용되고 있으며, 안전성을 위해 지수 n의 값을 크게 선정하여 이용하고 있다. 그런데, n의 값이 커짐에 따라 수행해야 하는 곱셈의 횟수도 따라서 증가하게 되고, 결과적으로 속도가 빠른 연산 알고리즘의 개발이 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 정규 기저 표현(normal bases representation)을 갖는 GF(2$^n$) 상의 병렬 지수승 연산에 있어서, 프로세서 수가 고정된 경우에 라운드 수를 개선할 수 있는 알고리즘을 제안하고 이의 성능분석을 수행한다. 제안하는 방안은 지수(exponent)를 특정 비트 수로 나누어 지수승을 수행하는 윈도우 방법(window method)를 이용하는 것으로, 윈도우 값 계산 단계에서 휴지 프로세서들로 하여금 윈도우들 간의 곰을 계산하도록 합으로써, 전체 라운드 수를 줄이는 효과를 갖는다.
위성비행소프트웨어의 역할이 커짐에 따라 가상화 기술이 위성에도 도입되고 있다. 가상화 기술 중 하나인 하이퍼바이져는 하드웨어 자원의 가상화를 통해 하드웨어를 보다 효율적으로 쓸 수 있도록 도와준다. 동시에 가상화 기술은 소프트웨어의 복잡도를 낮추어 신뢰성을 높이는 역할도 수행한다. 한국항공우주연구원에서는 위성용 하이퍼바이져 중 하나인 XtratuM을 차세대 하이퍼바이져 후보군으로 선정하고, 이를 위성비행소프트웨어에 적용할 수 있는지 가능성을 확인하고 있다. XtratuM은 하드웨어 효율성을 높일 수 있지만 SMP를 지원하지 않아 인공위성의 자세제어 알고리즘과 같이 고성능/병렬처리가 필요한 부분에 적용이 어렵다는 한계점을 지니고 있다. 본 논문에서는 XtratuM의 기능 확장과 RTEMS XM-SMP BSP를 추가적으로 구현하여 RTEMS 기반 SMP를 지원하도록 만든다. XtratuM을 분석하여 SMP에 필요한 기능을 하이퍼콜로 추가한다. 그 후 BSP를 수정하여 SMP에 필요한 다수의 프로세서를 초기화하는 과정과 프로세서간의 통신을 위한 초기화 과정을 구현한다. 나아가 문맥 교환, 인터럽트와 같이 SMP에 의한 충돌이 발생할 수 있는 부분에 대해서도 개선한다. 이렇게 개발한 RTEMS XM-SMP는 4개의 코어를 가지고 있는 GR740 보드를 이용하여 SMP 벤치마크 함수를 수행하여 검증하고 SMP를 통한 성능 변화를 확인한다.
캐쉬 교체 기법은 캐쉬 미스를 감소시키기 위해서 개발되었다. 마이크로프로세서와 주기억장치의 속도 차이를 해결하기 위해서는 캐쉬 교체 기법의 성능이 중요하다. 일반적인 캐쉬 교체 기법으로는 LRU 기법이 있으며 대부분의 마이크로프로세서에서 캐쉬 교체 기법으로 LRU 기법을 사용한다. 그러나, 최근의 연구에 따르면 LRU 기법과 최적 교체(OPT) 기법 간의 성능 차이는 매우 크다. LRU 기법의 성능은 많은 연구를 통해서 검증되었지만, 캐쉬 사상방식이 높아질수록 LRU 기법과 OPT 기법의 성능 차이는 증가한다. 본 논문에서는 기존의 LRU 기법을 활용하여 캐쉬 성능을 향상시키는 캐쉬 교체 기법을 제안하였다. 제안된 캐쉬 교체 기법은 캐쉬 블록의 접근율에 따라 교체 대상을 선정하여 캐쉬 블록을 교체시킨다. 제안된 캐쉬 교체 기법은 512KB L2 캐쉬에서 기존의 LRU 기법과 비교하여 평균 15%의 미스율을 감소시켰고, 프로세서 성능은 4.7% 향상됨을 알 수 있다.
최근 유럽연합의 eSTREAM 공모사업에서 소프트웨어 분야에 선정된 Rabbit 알고리듬은 ISO/IEC 18033-4 기술분야에 추가 선정된 스트림 암호이다. 그러나 Rabbit 알고리듬은 구현된 실제 환경에서 발생할 수 있는 전력분석 공격의 취약성이 발견되고, 실제 가능함이 발표되었다. 본 논문에서는 전력분석 공격에 안전한 Rabbit의 구현을 위해 적합한 랜덤 마스킹 및 연산순서 숨김 기법을 제안한다. 제안한 방어책들은 빠른 수행속도의 장점을 유지하며 24%의 연산시간과 12.3%의 메모리 요구량만이 증가하여 스트림 암호의 방어책으로 적합하다. 8비트 RISC 계열의 AVR 마이크로프로세서(ATmega128L)에 탑재하여 실험한 결과, 전력분석 공격에 안전함을 검증하였다.
무선 센서 네트워크(wireless sensor network)의 센서 노드는 특성상 전력 소모량, 전송 속도 및 도달 거리 등이 고려되어 설계되야 하며, 여러 형태의 공격(도청, 해킹, 가입자 비밀정보 유출, 서비스 도착상태 등)에 안전해야 한다. 최근 유럽연합의 eSTREAM 공모사업에서 소프트웨어 분야에 선정된 Rabbit 알고리듬은 ISO/IEC 18033-4 기술분야에 추가 선정되었으며 무선 센서 네트워크에 적용 가능한 스트림 암호이다. 이러한 Rabbit 알고리듬은 이론적 분석에 의해 부채널분석 공격에 대한 복잡도가 중간수준(medium)으로 평가됨에 따라, 본 논문에서는 Rabbit에 대한 전력분석 공격방법을 제안하고 실험을 통하여 검증하였다. 실험을 위해서 프로그래밍이 가능한 고성능 8비트 RISC 계열의 AVR 마이크로프로세서 (ATmega128 L)를 장착한 IEEE 802.15.4/ZigBee 보드에 전력분석 공격의 대응방법이 적용되지 않은 시스템을 구현하고, 해밍무게 모델을 적용한 전력분석 공격을 실시하였다.
본 논문에서는 스테레오 영상정합을 위하여 개선된 영역기반, 에너지 기반 알고리즘, 학습기반 구조의 정합 오류율을 비교하였다. 영역기반으로 census transform(CT), 에너지 기반으로 belief propagation(BP) 알고리즘을 선정하였다. 기존 알고리즘을 개선하고 모바일 시스템에서 스테레오 영상정합에 활용가능 하도록 임베디드 프로세서 환경에서 구현하였다. 비교 대상이 되는 학습기반의 경우에 도 적은 규모의 파라메터를 활용하는 신경망 구조를 채택하였다. 세 가지 정합방법의 오류율 비교를 위해 테스트 이미지로 Middlebury 데이터 세트 가운데 Tsukuba를 선정하고 정합 성능의 정확한 비교를 위해 비폐색, 불연속, 시차 오류율 등으로 세분화하였다. 실험 결과 CT 매칭의 오차율은 기존 알고리즘과 수정된 알고리즘으로 비교하였을 때 약 11% 성능 개선되었다. BP 매칭은 오류율에서 기존 CT 에 비하여 약 87% 우수하였다. 신경망을 이용한 학습기반과 비교 하였을 때 BP 매칭이 약 31% 우수함을 보였다.
이 논문에서는 현재 사용되고 있는 Dimming 형 IC의 특성에 최적인 전자식 안정기의 인버터내 회로상수를 결정하여 Dimming 형 전자식 안정기를 제작하였고, 제작된 안정기를 이용하여 형광램프의 전기적 특성과 광출력 특성을 비교하여 회로상수 선정법의 타당성을 증명하였다. 또한 제작된 Dimming 형 전자식 안정기를 마이크로프로세서를 이용하여 수동조작 뿐만 아니라 PC를 통한 원격자동제어가 가능하도록 하였고, 램프의 동작 상태, 주위 온도, 전자식 안정기의 이상유무를 PC의 화면상에 표시되도록 프로그램하여 원격제어시스템을 구축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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