International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권1호
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pp.153-163
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2023
This study is situated in the context of intelligent transport systems, where in-vehicle devices assist drivers to avoid accidents and therefore improve road safety. The vehicles present in a given area form an ad' hoc network of vehicles called vehicular ad' hoc network. In this type of network, the nodes are mobile vehicles and the messages exchanged are messages to warn about obstacles that may hinder the correct driving. Node mobilities make it impossible for inter-node communication to be end-to-end. Recognizing this characteristic has led to delay-tolerant vehicular networks. Embedded devices have small buffers (memory) to hold messages that a node needs to transmit when no other node is within its visibility range for transmission. The performance of a vehicular delay-tolerant network is closely tied to the successful management of the nodes' transit buffer. In this paper, we propose a message transit buffer management model for nodes in vehicular delay tolerant networks. This model consists in setting up, on the one hand, a policy of dropping messages from the buffer when the buffer is full and must receive a new message. This drop policy is based on the concept of intermediate node to destination, queues and priority class of service. It is also based on the properties of the message (size, weight, number of hops, number of replications, remaining time-to-live, etc.). On the other hand, the model defines the policy for selecting the message to be transmitted. The proposed model was evaluated with the ONE opportunistic network simulator based on a 4000m x 4000m area of downtown Bouaké in Côte d'Ivoire. The map data were imported using the Open Street Map tool. The results obtained show that our model improves the delivery ratio of security alert messages, reduces their delivery delay and network overload compared to the existing model. This improvement in communication within a network of vehicles can contribute to the improvement of road safety.
최근 들어, 인터넷 망을 이용한 서비스들이 초연결 구조로 결합 및 융합하여 발전되고 있다. 이러한 사물인터넷망은 기존의 센서 노드, 디바이스, 종단간 단말기 등의 이기종의 디바이스로 구성되며 서로 다른 종류의 프로토콜을 변화하여 실현되고 있다. 그 대표적인 것이 헬스 케어 시스템으로, 사물인터넷을 이용함으로써 의료기기, 환자, 의사들 간의 의료 정보가 매우 신속하게 전달될 수 있는 장점을 가지며, 이동성 및 관리적 측면에서 편리성을 가진다. 그러나 이러한 사물인터넷 망을 이용할 경우 센서 노드에서의 저용량의 메모리 공간, 낮은 컴퓨팅 능력, 저전력 등의 하드웨어적인 제한 요소로 인하여 기존의 암호 엔진을 내장하기는 불가능 하다. 기존의 표준 알고리즘을 구현하기에는 하드웨어적인 제한 요소로 인하여 현재의 기술로는 구현이 어렵다. 따라서 이러한 문제점으로 인해 보안적인 취약성이 존재한다. 현재에는 많은 연구자들은 경량화 알고리즘 및 저전력의 회로 설계에 주안점을 두고 있다. 따라서 본 논문에서는 일반적인 헬스 케어 시스템의 구조를 분석하고, 사물인터넷 기반의 종단간의 헬스 케어 시스템에서의 보안적인 이슈 및 문제점을 분석하였다.
통상 하드웨어 캐시의 크기보다 수십에서 수백배 큰 크기의 데이타를 랜덤하게 접근하는 경우 낮은 메모리 접근 지역성(locality)에 기인하여 캐시 메모리 성능이 급격히 저하되는 문제를 야기한다. 예를 들면, 현재 보편적으로 사용되고 있는 차량용 General Positioning System (GPS) 프로그램의 경우 최대 32개의 위성으로부터 데이터를 받아 수신단의 위치를 계산하는 부분이 핵심 모듈중의 하나 이며, 이는 전체 성능의 50% 이상을 차지한다. 이러한 모듈에서는 위성 신호를 실시간으로 받아 버퍼 메모리에 저장하며, 이때 필요한 데이터가 순차적으로 저장되지 못하기 때문에 랜덤하게 데이터를 읽어 사용하게 된다. 결과적으로 낮은 지역성에 기인하여 실시간 (realtime)안에 데이터 처리를 하기 어려운 문제에 직면하게 된다. 통상의 통신 응용의 알고리즘 상에 내재된(inherited) 낮은 메모리 접근 지역성을 개선하는 것은 알고리즘 상에서의 접근을 요구한다. 이는 높은 비용이 필요함으로 본 연구에서는 사용되는 데이터 구조를 변환하여 지역성을 높이는 방향으로 접근하였다. 결과적으로 핵심 모듈에서 2배, 전체 시스템 성능에서 14%를 개선할 수 있었다.
실시간 처리 및 프라이버시 강화를 위해 인공지능 모델을 엣지에서 동작시킬 수 있는 온디바이스 AI 기술이 각광받고 있다. 지능형 사물인터넷 기술이 다양한 산업에 적용되면서 온디바이스 AI 기술을 활용한 서비스가 크게 증가하고 있다. 그러나 일반적인 딥러닝 모델은 추론 및 학습을 위해 많은 연산 자원을 요구하고 있다. 따라서 엣지에 적용되는 경량 기기에서 딥러닝 모델을 동작시키기 위해 양자화나 가지치기와 같은 다양한 경량화 기법들이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 다양한 경량화 기법 중 가지치기 기술을 중심으로 엣지 컴퓨팅 기기에서 딥러닝 모델을 경량화하여 적용할 수 있는 방안을 분석한다. 특히, 동적 및 정적 가지치기 기법을 적용하여 경량화된 비전 모델의 추론 속도, 정확도 그리고 메모리 사용량을 시험한다. 논문에서 분석된 내용은 실시간 특성이 중요한 지능형 영상 관제 시스템이나 자율 이동체의 영상 보안 시스템에 적용될 수 있다. 또한 사물인터넷 기술이 적용되는 다양한 서비스와 산업에 더욱 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서 인터넷 정보가전과 같은 Qplus-T 내장형 시스템을 위한 멀티 태스크 디버깅 환경에 대해 제안한다. 효과적인 교차 개발을 지원하기 위해 원격 멀티 태스크 디버깅 환경의 구조 및 기능틀을 제안할 것이다. 그리고, 좀더 효율적인 교차 개발 환경의 개발을 위하여 호스트-타겟 사이에 디버깅 커뮤니케이션 아키텍쳐를 개선할 것이다. 본 논문에서 제안하는 Q+Esto라는 원격 개발 도구들은 대화형 쉘, 원격 디버거, 리소스 모니터, 타겟 매니저, 그리고 디버그 에이전트들과 같이 몇 개의 독립된 도구들로 구성된다. 호스트에서 원격 멀티 태스크 디버거를 이용해서, 개발자는 타겟 실행 시스템 위에 태스크들을 생성시키거나 디버그 할 수 있으며, 실행 중인 태스크들에 접속하여 디버그 할 수 있다. 응용 코드는 C/C++ 소스레벨로 활 수 있으며, 어셈블리 레벨 코드로도 볼 수 있다. 그리고, 소스코드, 레지스터들, 지역/전역 변수들, 스택 프레임, 메모리, 그리고 사건 트레이스 등등을 위한 다양한 디스플레이 윈도우들을 포함하고 있다. 타겟 매니저는 Q+Esto 도구들에 의해 공유되는 공통된 기능 즉, 호스트-타겟 커뮤니케이션, 오브젝트 파일 로딩, 타겟 상주 호스트 메모리 풀의 관리, 그리고 타겟 시스템 심볼 테이블 관리 등등의 기능들을 구현한다. 이러한 기능들을 개방형 C API라고 부르는데, Q+Esto의 도구들의 확장성을 크게 개선한다. 그리고, 타겟 매니저와 타겟 시스템 커뮤니케이션을 위한 상대파트 모듈 즉, 디버그 에이전트가 존재하는데, 이것은 타겟의 실시간 운영체제 위에서 데몬 태스크 형태로 수행된다. 디버거를 포함한 호스트 도구로부터의 디버깅 요청을 밟아, 그것을 해석하고 실행하여, 그 결과론 호스트에 보내는 기능을 수행한다.
최근 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷의 발전으로 산업 현장에서 가동되는 기계의 자동화 및 무인화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 공정 기계들은 부착된 다양한 센서들로부터 수집된 데이터를 기반으로 제어되고 이를 통해 공정이 관리된다. 만약 센서에 고장이 발생한다면 센서 데이터 이상으로 인해 자동화 기계들이 오작동함으로써 공정 손실 발생뿐만 아니라 인명피해로도 이어질 수 있다. 전문가가 센서의 이상 여부를 주기적으로 확인하여 관리하고 있으나 산업 현장의 여러 가지 환경요인 및 상황으로 인하여 고장점검 시기를 놓치거나 고장을 발견하지 못하여 센서 고장으로 인한 피해를 막지 못하는 경우가 발생하고 있다. 또한 고장이 발생하여도 즉각 감지하지 못함으로써 공정 손실을 더욱 악화시키고 있는 실정이다. 따라서 이러한 돌발적인 센서 고장으로 인한 피해를 막기 위해 자체적으로 임베디드 시스템에서 센서의 고장 유무를 실시간으로 파악하고 빠른 대응을 위해 고장 진단 및 유형을 판별하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 센서 고장 유형인 erratic fault, hard-over fault, spike fault, stuck fault를 분류하기 위해 딥 뉴럴 네트워크 기반의 고장 진단 시스템을 설계하고 라즈베리 파이를 활용하여 구현하였다. 센서 고장 진단을 위해 구글이 제안한 MobilieNetV2의 Inverted residual block 구조를 사용하여 네트워크를 구성하였다. 본 논문에서 제안하는 방식은 기존 CNN 기법을 사용한 경우보다 메모리 사용량이 줄고 성능이 향상되며, 입력 신호에 대해 구간별로 센서 고장을 분류하여 산업 현장에서 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.
최근 들어 저장장치의 발전과 네트워크의 발달로 인하여 대용량의 데이터에 내재되어 있는 정보를 빠른시간 내에 처리하여 새로운 지식을 창출하려는 요구가 증가하고 있다. 연속적이고 빠르게 증가하는 데이터를 지칭하는 데이터 스트림에서 데이터 마이닝 기법을 이용하여 시간이 흐름에 따라 변하고, 무한적으로 증가하는 데이터 스트림에서의 빈발항목을 찾는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구들은 시간의 흐름에 따른 빈발항목 탐색방법을 적절히 제시하지 못하고 있으며 단지 집계를 이용하여 빈발항목을 탐색하고 있다. 본 논문에서는 데이터 스트림에서 시간적 측면을 고려하여 상대적인 빈발항목을 탐색하기 위한 새로운 알고리즘으로 한정적인 메모리를 고려하여 빈발항목과 부분 빈발항목만을 저장하고 시간의 흐름에 따른 빈발항목의 갱신방법에 관하여 제안하였다. 논문에서 제안하는 알고리즘의 성능은 다양한 실험을 통해서 검증된다. 제안된 방법은 웹 코스웨어로 학습하는 학생들의 행동패턴을 시간대별로 파악하여 빈발항목 및 상대적인 빈발항목을 탐색함으로써 학생들의 학습효과 증진 및 지도 방향을 설정하는데 활용할 수 있다.
본 연구에서는 GPU를 이용한 비압축성 유동장의 병렬연산을 위하여, P2P1 유한요소를 이용한 분리 알고리즘 내의 행렬 해법인 이중공액구배법(Bi-Conjugate Gradient)의 CUDA 기반 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘을 이용해 비대칭 협착관 유동을 해석하고, 단일 CPU와의 계산시간을 비교하여 GPU 병렬 연산의 성능 향상을 측정하였다. 또한, 비대칭 협착관 유동 문제와 다른 행렬 패턴을 가지는 유체구조 상호작용 문제에 대하여 이중공액구배법 내의 희소 행렬과 벡터의 곱에 대한 GPU의 병렬성능을 확인하였다. 개발된 코드는 희소 행렬의 1개의 행과 벡터의 내적을 병렬 연산하는 커널(Kernel)로 구성되며, 최적화는 병렬 감소 연산(Parallel Reduction), 메모리 코얼레싱(Coalescing) 효과를 이용하여 구현하였다. 또한, 커널 생성 시 워프(Warp)의 크기에 따른 성능 차이를 확인하였다. 표준예제들에 대한 GPU 병렬연산속도는 CPU 대비 약 7배 이상 향상됨을 확인하였다.
배경: 암이나 협착 등의 각종 기관질환으로 광범위한 기관절제가 필요한 경우에는 기관 이식이 필요하나, 다른 장기의 이식술과 비교하여 많은 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 이상적인 기관 대체물을 개발하기 위한 노력의 일환으로, 조직 공학적 기법을 통하여 기관 재건에 적용할 수 있는 소장-연골 복합 이식판의 개발이 가능한가를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 생후 2주 된 토끼의 기관과 이개로부터 각각 연골세포를 채취하여 8주간 배양하였다. 배양된 초자 연골세포와 탄성 연골세포를 담체(PLGA)에 심거나 플루로닉 겔에 혼합한 후에, 4 종류의 혼합체를 토끼의 위장과 대장의 점막하 조직에 이식하고 10주 후에 연골 형성 여부를 평가하였다. 결과: 육안과 촉진으로 이식 부위를 판별할 수 있었으며, 현미경적 소견상 담체의 흡수와 연골의 형성을 확인할 수 있었다. 특히 초자 연골세포-담체 혼합체에서 연골의 형태를 잘 갖추고 있었다. 결론: 장-연골 복합 이식판 개발의 전망은 밝으며, 이상적인 기관 대체물로서 기관 재건에 기여할 가능성이 있다고 사료된다.
본 논문에서는 데스크탑과 같이 OpenGL 기능이 전용 하드웨어로 제공되는 환경을 대상으로, OpenGL ES 1.1 표준을 효율적으로 구현하는 방법을 제시한다. OpenGL ES는 기존의 OpenGL 표준을 바탕으로 하였지만, 고정소수점 연산, 이를 수용하는 버퍼 기능, 완전히 새로운 텍스처 처리 등의 도입으로, 임베디드 시스템에 특화된 3차원 그래픽스 라이브러리로 새롭게 제정되어, 구글 안드로이드, 애플 아이폰, 플레이스테이션3 등에서 공식 3차원 그래픽스 API로 채택되었다. 본 논문에서는 OpenGL ES의 특징적 자료형인 고정소수점 표현에 대한 산술 연산들을 개선하였고, 특히 고정소수점 자료형들을 부동소수점 형태로 변환하여 하위의 OpenGL API로 넘기는 과정에서 표준을 준수하면서도 효율적인 처리가 가능하도록 하였다. 새로 도입된 고정소수점 자료형을 허용하는 버퍼 기능에 대해서는 변환된 자료들을 별도의 메모리 공간에서 관리하는 방식으로 속도 향상에 중점을 두었으며, 요구 사항이 완전히 달라진 텍스처 처리 부분은 전체 기능을 별도의 소프트웨어로 완전히 새롭게 구현하였다. 최종 구현 결과인 OpenGL ES 라이브러리는 OpenGL ES 1.1 표준에 규정된 총 200여 함수를 제공하며, 표준인증 테스트를 완전히 통과하여 1.1 표준을 완벽히 만족시켰음을 보였다. 수행 속도 면에서는 OpenGL ES에 특화된 응용 프로그램들에 대한 처리 속도 측정에서 기존의 구현 사례들에 비해 최대 33.147배의 속도 향상을 가져왔으며, 동일한 범주의 구현 사례들 중에서 가장 빠른 구현 결과이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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