디지털 문화의 보급과 확산에 따라 이제 모든 문서는 디지털 전자 문서로 작성되어 사용되고 있지만, 이러한 디지털 문서가 포함하고 있는 다양한 지적 재산과 기술, 핵심 리소스, 개인 정보 등은 광대한 네트워크의 발달과 해킹 기술의 발달 및 전파로 인해 내외부적으로 많은 위협에 노출되어 있다. 대부분의 가정 및 기업 내부의 PC는 운영체제 자체에서 사용자의 ID와 패스워드를 통해 내부 데이터에 대한 접근을 통제하거나 소프트웨어 및 플래시 메모리와 같은 보안 기술을 이용하여 디지털 문서에 대한 접근을 막고 있지만, 디지털 문서의 활용 및 사용 정책과 중요도 및 가치에 비해 상대적으로 그 기능은 부족한 점이 있다. 따라서, 본 논문은 상대적으로 저가인 RFID 태그와 암호화 기법을 이용하여 향상된 보안성을 보장하는 디지털 문서의 보안 아키텍처를 제시한다. 이는, PC에 저장된 디지털 문서를 암호화하고, 이 문서에 접근하기 위해 필요한 정보들을 RFID 태그에 저장함으로써, 태그를 가지지 않은 다른 내외부자로부터의 접근을 원천적으로 배제하며, 해당 디지털 문서를 직접 암호화함으로써 네트워크 상에서 해당 문서를 공유하거나 전송하는 경우에도, 디지털 문서에 대한 보안성이 유지되도록 한다.
본 논문은 유무선 복합망에서 이동 단말 기반 핸드오버의 링크 품질에 관한 성능 분석 결과를 제시한다. 기존의 방식은 이동 단말이 핸드오버를 요청 하였을 때 자원 확인 절차와 경로 재설정 절차를 망이 순차적으로 수행하는 방식임으로 망의 부하와 단말의 이동성에 기반하지 않는 고정적인 신호 수준으로 핸드오버를 요청함으로써 단말의 취소 문제를 유발할 수 있다. 그러나 제안된 방식은 이동 단말의 핸드오버 요청 시점을 예측하여 이동 단말이 핸드오버 요구 전에 자원 확인 절차를 선행하여 핸드오버 지연 시간을 감소하고 이동 단말이 망의 부하와 단말의 이동성에 기반하여 핸드오버를 요청함으로써 단말의 취소 문제 발생과 핸드오버 실패율(blocking probability)을 최소화 한다. 또한, 핸드오버 지연 시간 감소를 위해서 경로 최적화는 이동 단말이 핸드오버를 완료한 다음에 수행함으로써 역방향(backward) 링크 연결 실패율을 최소화하여 서비스의 중단을 최소화 한다. 본 논문에서는 이동 단말의 이동성을 고려한 핸드오버 요구 시점 예측과 결정 방법을 제시하고 이에 따른 상/하향 링크의 성능을 검증한다.
병렬처리 컴퓨터 시스템을 구성하는 기본 네트워크는 많은 사용자의 요구에 따라 그 내부에 여러 위상을 포함할 수 있는 성질을 갖도록 요구된다. 이러한 성질을 만족하는 네트워크러서 bisectional 상호연결 네트워크가 있으며, 이 네트워크는 여러 위상으로 최적화되어 적용될 수 있다. 또한, 근래에는 메시지 전달 다중 컴퓨터 시스템으로 하이퍼큐브에 큰 관심이 있기 때문에 bisectional 네트워크에서 하이퍼큐브의 구현은 그만큼 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 응용이 매우 자유로운 bisectional 네트워크에서 하이퍼큐브를 구현시키고, 여기에 필요한 경로배정 알고리즘과 방송 알고리즘을 제안한다. 따라서 기존의 bisectional 네트워크가 가지는 위상인 선형 배열, 완전 이진 트리, 메쉬 구조 뿐만 아니라 하이퍼큐브를 구현시킴으로써, bisectional 네트워크가 범용의 슈퍼 컴퓨터 통신 구조로서 활용될 수 있게 하였다. 본 논문에서 제안하는 bisectional 네트워크상의 하이퍼큐브 경로배정 알고리즘과 방송 알고리즘은 기존의 하이퍼큐브에서 제공하는 각 알고리즘의 성질을 그대로 수용하는 범용알고리즘이다.
본 논문에서는 우수토실에서 강우시의 시간 당 우수량이 일정량에 도달할 경우, 그 이상의 우수를 하수 처리장으로 송수하지 않고 하천으로 직접 방류하도록 설계된 장치인 우수토실 일체형 하수유량조절장치를, LoRa 네트워크를 이용하여 원격지에서 모니터링하는 시스템의 개발을 제안한다. 본 시스템은 우수토실 일체형 하수유량조절장치가 LoRa 네트워크에 등록된 이후, 센서에서 생산된 정보를 LoRa 네트워크 서버로 전송하여 갱신되었을 때, 이를 어플리케이션 서버에서 자동으로 수신할 수 있도록 어플리케이션 서버의 통신 인터페이스를 구현하며, 우수토실 장치 관리 및 구독 정보 관리를 수행한다. 또한 각 우수토실 장치의 유량과 개폐 정보를 수집하고, 수집된 데이터를 이용하여 통계 정보를 제공하는 기능을 수행한다. 안드로이드 어플리케이션에서는 우수토실 장치의 오작동 여부를 사용자에게 즉시 전달하도록 파이어베이스(Firebase) 기반의 알림 기능을 수행한다.
유비쿼터스홈은 댁내 뿐 아니라 휴대폰, 노트북 및 사무실 PC 등 댁외 개인기기를 포함하는 논리적인 영역을 포함한다. 이러한 기기 간에는 NAT, 방화벽 등 기기 간 네트워킹을 제한하는 요소가 존재한다. 또한 댁내에는 IP, IEEE1394, PLC, 블루투스, ZigBee, UWB, IrDA 등 물리적 전송 특성 및 프로토콜이 상이하여 상호 연동이 불가한 이종 네트워크 내에 다양한 기기가 공존하고 있다. 사용자가 원하는 서비스를 제공하기 위하여 각 기기 간 서비스 및 자원의 자유로운 조합이 필수적인 유비쿼터스홈 환경에서는 댁내외 이종 기기 간 자유로운 서비스 연동이 필수적으로 보장되어야 한다. 본 논문에서는 유비쿼터스홈에서 기기 간 seamless 통신을 제공하는 가상 오버레이 네트워크를 기반으로 댁내외 이종 기기 간 서비스의 자유로운 광고, 검색 및 엑세스를 제공하는 네트워킹 모델을 제시한다.
본 논문에서는 중국 현지 염색 기업의 열 센서망에 적용 가능한 원격 가상 현실 제어 플랫폼에서 실행할 수 있는 데이터베이스 액세스를 가상 현실 모델링 언어 (VRML)를 소개하였다. 또한, 3차원 실시간 자료 시각화를 위한 가상 현실 모델링 언어-액티브엑스 서버 페이지(VRML-ASP)를 소개하였다. 나아가 이와 관련된 스크립트도 다루었을 뿐만 아니라, 열 센서 노드와 센서 영역에서의 움직임을 분석하였다. 이 데이터베이스 프레임워크는 마이크로칩에서 발표한 마이와이$^{TM}$($MiWi^{TM}$)의 표준에 최적화되었다. 이러한 분석 결과를 근거로, 시스템 구성에 따라 가상 현실 모델링 언어-액티브엑스 서버 페이지(VRML-ASP) 데이터 액세스 프레임워크가 가상 현실 원격 산업 공정 제어 시스템을 위한 하나의 경쟁력 있는 데이터 관리 해결책이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.
전파가 도달하지 않는 지하 공간에서는 전파를 중계해주는 중계기가 필요하고, 전파를 방사하기 위한 안테나가 필요하다. 지하공간에서 방사 형태에 따라 안테나 방식과 LCX(Leakage Coxial Cable)방식 또는 RCX(Radiax Coaxcial cable)의 두 종류가 있으며, 설치환경 및 주파수 등 용도에 따라 선택이 틀려질 수 있다. 일반적으로 이동통신에서 주로 많이 사용 되고있는 주파수가 비교적 높은(500MHz대역이상)에서는 안테나 방식을 적용하고, FM, T-DMB, 소방무선, 지하철 자가통신망 등 주파수가 낮은 대역(500MHz이하)에서는 LCX방식을 적용하는 것이 효율적이라고 볼수 있다. 중계망의 설계는 자유공간손실, LCX의 결합/전송 손실의 이론 바탕에서 셀 설계를 할 수 있으며, 무엇보다 필드에서의 실측 실험치의 데이터에 의하여 셀 설계가 가장 현실에 적용하기 적합한 방법이라고 할 수 있다.
인터넷 및 WWW의 급속한 성장은 이 기종 기계 및 분산 네트워크 환경에서 수행될 수 있는 응용 소프트웨어를 위한 프로그래밍 언어에 대한 연구를 부각시키고 있다. 이러한 이기종 기계 및 분산 네트웍 환경에서 응용 소프트웨어 개발을 위해 개발된 Java 언어는 객체지향 특성을 지원하는 언어이며 Java 프로그래밍 언어 환경에서는 이식성, 번역성, 고성능, 및 단순성 등을 지원하고 있다. Bytecode는 Java 언어의 중간 코드로서 이 기종 기계 및 분산 네트웍 환경의 다중 플랫폼 환경에서 다양한 응용 소프트웨어의 개발을 가능하게 하고 있다. 하지만 Bytecode는 인터프리터 기법으로 실행되는 특성 때문에 많은 실행 시간을 소비하는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 Bytecode로부터 정형화된 방법으로 다양한 목적기계에 대한 코드를 생성하기 위해 재목적 코드 생성 시스템을 설계하고 구현하고자 한다. 특히, Java 컴파일러로부터 생성된 Bytecode로부터 실질적으로 Pentium 코드를 생성하는 시스템을 구현한다. 본 연구의 원활한 수행을 위해 컴파일러 자동화 도구인 ACK의 코드 생성 시스템을 기반으로 한다.
본 연구에서는 무선 ATM 환경에서 실시간 처리 서비스와 비 실시간 처리 서비스를 모두 고려한 새로운 하이브리드 ARQ 방법을 제안한다. 실시간 처리와 비 실시간 처리 서비스는 각각의 서비스 특성을 가지며 차별화 된 에러 제어 방법을 요구한다. 이러한 서비스 환경과 차세대 이동 통신 환경을 고려할 때 가변 부호율을 가진 RCPC 코드를 이용한 하이브리드 ARQ 방법은 최적의 해결책이 된다. 연속적으로 전송되는 프레임의 특성 및 채널 상태에 따라 가변적으로 부호율이 적용되므로 RCPC 코드를 이용한 하이브리드 ARQ 방법은 UEP의 효과를 가져온다. UEP는 모든 정보에 대해 동일한 에러 보호 수준을 적용하는 게 아니라 더 중요한 정보에 대해 높은 에러 보호를 적용하는 방법이다. 실시간 처리 서비스에 대해서는 에러 정정 능력이 높은 수준의 UEP를 적용하고, 비 실시간 처리 서비스에 대해서는 에러 정정 능력이 낮은 수준의 UEP를 적용하면서 재전송 기법을 사용하게 된다. 이러한 하이브리드 ARQ 방법은 채널의 이용 효율을 높이며 에러 정정의 처리율을 향상시킨다.
한국생물정보시스템생물학회 2001년도 제2회 생물정보 워크샵 (DNA Chip Bioinformatics)
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pp.165-196
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2001
DNA chip 또는 microarray는 다수의 유전자 또는 유전자 조각을 (보통 수천내지 수만 개)칩상에 고정시켜 놓고 DNA hybridization 반응을 이용하여 유전자들의 발현 양상을 분석할 수 있는 기술이다. 이러한 high-throughput기술은 예전에는 생각하지 못했던 여러가지 분자생물학의 문제에 대한 해답을 제시해 줄 수 있을 뿐 만 아니라, 분자수준에서의 질병 진단, 신약 개발, 환경 오염 문제의 해결 등 그 응용 가능성이 무한하다. 이 기술의 실용적인 적용을 위해서는 DNA chip을 제작하기 위한 하드웨어/웻웨어 기술 외에도 이러한 데이터로부터 최대한 유용하고 새로운 지식을 창출하기 위한 bioinformatics 기술이 핵심이라고 할 수 있다. 유전자 발현 패턴을 데이터마이닝하는 문제는 크게 clustering, classification, dependency analysis로 구분할 수 있으며 이러한 기술은 통계학과인공지능 기계학습에 기반을 두고 있다. 주로 사용된 기법으로는 principal component analysis, hierarchical clustering, k-means, self-organizing maps, decision trees, multilayer perceptron neural networks, association rules 등이다. 본 세미나에서는 이러한 기본적인 기계학습 기술 외에 최근에 연구되고 있는 새로운 학습 기술로서 probabilistic graphical model (PGM)을 소개하고 이를 DNA chip 데이터 분석에 응용하는 연구를 살펴본다. PGM은 인공신경망, 그래프 이론, 확률 이론이 결합되어 형성된 기계학습 모델로서 인간 두뇌의 기억과 학습 기작에 기반을 두고 있으며 다른 기계학습 모델과의 큰 차이점 중의 하나는 generative model이라는 것이다. 즉 일단 모델이 만들어지면 이것으로부터 새로운 데이터를 생성할 수 있는 능력이 있어서, 만들어진 모델을 검증하고 이로부터 새로운 사실을 추론해 낼 수 있어 biological data mining 문제에서와 같이 새로운 지식을 발견하는 exploratory analysis에 적합하다. 또한probabilistic graphical model은 기존의 신경망 모델과는 달리 deterministic한의사결정이 아니라 확률에 기반한 soft inference를 하고 학습된 모델로부터 관련된 요인들간의 인과관계(causal relationship) 또는 상호의존관계(dependency)를 분석하기에 적합한 장점이 있다. 군체적인 PGM 모델의 예로서, Bayesian network, nonnegative matrix factorization (NMF), generative topographic mapping (GTM)의 구조와 학습 및 추론알고리즘을소개하고 이를 DNA칩 데이터 분석 평가 대회인 CAMDA-2000과 CAMDA-2001에서 사용된cancer diagnosis 문제와 gene-drug dependency analysis 문제에 적용한 결과를 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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