스마트폰과 같은 무선 기기의 보급률이 높아지면서 오디오 및 비디오 스트리밍 서비스를 이용하는 사용자가 급격히 증가하고 있다. 또한 고속 네트워크 환경이 갖추어 짐에 따라 보다 나은 서비스 품질(QoS)에 대한 요구가 증가하고 있다. 무선 환경에서는 불안정한 전송 채널로 인해 패킷의 손실이 빈번하게 발생하기 때문에, Scalable Video Coding (SVC) 영상 부호화 기법을 통하여 네트워크를 보다 더 효율적으로 사용할 수 있다. SVC 기법에서는 기본계층과 상위계층으로 부호화 정보를 구분하는데, 기본계층은 영상의 복원에 있어서 필수적인 저주파 성분을 형성하기 때문에 신뢰성 있는 전송이 필수적이다. 또한 상위계층은 고주파 성분을 형성하며 성공적인 수신 데이터의 양에 비례하여 비디오의 품질이 향상되기 때문에 채널 상황이 허용하는 한도 내에서 처리량(Throughput)을 높이는 것이 중요하다. 본 논문에서는 무조건적인 처리량의 향상보다는 SVC 비디오의 특징을 고려하여 평균 품질을 향상시킬 수 있는 듀얼-채널 활용 기법을 제안한다. 즉, 기본계층에 대해서는 중복 전송방식을 통해 전송의 신뢰성을 향상시키고, 상위계층에 대해서는 분배 전송 방식을 통해 전송 속도 및 처리량을 향상시켰다. 그 결과, 무선 이동환경에서 보다 고수준의 비디오 서비스 제공이 가능해짐을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
본 논문은 최근 다양한 종류의 웨어러블 디바이스가 헬스케어 도메인에 급증하여 사용되고 있는 상황에서 최신 첨단 기술이 실제 메디컬 환경에서 개인의 질병예측이라는 관점을 바라본다. 사용자 참여형 웨어러블 디바이스를 통하여 임상 데이터와 유전자 데이터, 라이프 로그 데이터를 병합하여 데이터를 수집, 처리, 전송하는 과정을 걸쳐 딥뉴럴 네트워크의 환경에서 학습모델의 제시와 피드백 모델을 연결하는 과정을 제시한다. 이러한 첨단 의료 현장에서 일어나는 메디컬 IT의 임상시험 절차를 걸친 실제 현장의 경우 대사 증후군에 의한 특정 유전자가 질병에 미치는 영향을 측정과 더불어 임상 정보와 라이프 로그 데이터를 병합하여 서로 각기 다른 이종 데이터를 처리하면서 질병의 특이점을 확인하게 된다. 즉, 이종 데이터의 딥뉴럴 네트워크의 객관적 적합성과 확실성을 증빙하게 되고 이를 통한 실제 딥러닝 환경에서의 노이즈에 따른 성능 평가를 실시한다. 이를 통해 자동 인코더의 경우의 1,000 EPOCH당 변화하는 정확도와 예측치가 변수의 증가 값에 수차례 선형적으로 변화하는 현상을 증명하였다.
본 논문은 매크로 기지국 (Macro base station, MBS) 커버리지 내 스몰셀 기지국 (Small-cell base station, SBS)이 중첩된 5G 이기종 네트워크 (Heterogeneous network, HetNet)환경에서 머신 타입 통신 장치 (Machine-Type Communications Devices, MTCD)들에게 미치는 간섭을 해결하고 성능향상을 위한 스몰셀 자원 분리 할당 방법을 제안한다. 5G HetNet에서는 다양한 타입의 MTCD들이 데이터 트래픽을 생성하므로 기지국에 대한 부하가 심해진다. 따라서 이 부하를 해결하기 위해 SBS의 수신세기에 bias값을 더해 조건에 만족하는 MTCD들을 SBS에 연결하는 셀 범위 확장 (Cell range expansion, CRE)방법이 적용된다. CRE를 통해 SBS에 연결되는 MTCD들의 수가 증가하여 MBS의 부하는 줄어들지만 간섭의 영향을 받아 성능이 저하되므로 이를 해결하는 방법이 필요하다. 제안하는 스몰셀 자원 분리 할당 방법은 CRE로 SBS 내 새롭게 추가된 MTCD의 간섭 완화를 위해 기존 MBS로부터의 간섭이 적은 자원을 할당하고 기존 MTCD들의 성능에 따라 자원을 분리하여 할당하므로 전체 MTCD들의 성능을 향상시킨다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 스몰셀 자원 분리 할당 방법은 기존의 자원 할당 방법보다 MBS와 SBS에 연결된 MTCD들의 시스템 용량에서 21%와 126%의 성능향상을 보인다.
본 논문에서는 홈 환경에서 멀티 에이전트 기반의 헬스케어 상황정보 서비스를 제공하기 위한 소프트웨어 구조의 설계에 대해 기술한다. 본 플랫폼에서의 분산객체그룹 프레임워크(Distributed Object Group Framework, DOGF)는 수행객체들 및 헬스케어 지원 센서 또는 기기들의 논리적인 서비스별 그룹화를 지원하고, 멀티 에이전트 프레임워크인 JADE(Java Agent DEvelopment framework)는 사용자의 이동성과 이질적인 환경에서의 서비스를 지원한다. 플랫폼 상의 멀티 에이전트는 건강관리 및 유지와 관련된 여러 종류의 헬스케어 상황정보 서비스를 제공하기 위하여 각각의 환경에 대한 정보를 수집하는 에이전트와 모바일 기기의 특징에 따라 서로 다른 서비스를 하는 에이전트 그리고 이들을 관리하는 에이전트로 분류할 수 있다. 이러한 JADE의 에이전트와 분산객체그룹 프레임워크의 동작은 모바일 프락시에서 인터페이스를 하며 정보 교환을 제공하거나 이동 패턴을 지원한다. 본 논문에서는 이러한 동작을 통하여 분산객체그룹 프레임워크와 JADE가 헬스케어 상황정보 서비스를 제공하기 위해 멀티 에이전트에 기반을 둔 플랫폼과 서비스별 에이전트의 설계에 대해 기술하였고, 끝으로 헬스케어 상황 정보 서비스를 위한 물리적인 시스템 환경과 플랫폼 기반의 프로토타입을 보였다.
오늘날 모바일 디바이스(Mobile Device)는 하나 이상의 네트워크 인터페이스를 가지고 있으며, 이를 효과적으로 활용하기 위한 네트워크 융합(Network Convergence) 기술이 활발히 연구되고 있다. 하지만, 이러한 네트워크 융합 환경을 효과적으로 활용하기 위해서는 물리적 네트워크 인터페이스의 특성뿐 아니라 비디오 부호화 기술에 대한 이해를 바탕으로 한 전송이 필수적이다. 따라서, 본 논문은 전송하려는 비디오 데이타의 특성 및 채널 환경을 이해하고 이에 따라 서로 다른 네트워크 경로로 전송하는 최적의 방법론을 밝힌다. 본 연구는 스케일러블 부호화(Scalable Coded)된 비디오를 계층적 중요성, 스트림 정보의 중요성, 그리고 비디오 디코더의 강인성(Robustness)을 고려한 중요성으로 나누어 다중 채널로 차별적 전송 한다. 실험 결과는 화질기준(PSNR)으로 평균 1dB 이상의 효과를 가졌다. 본 연구 결과는 모바일 디바이스가 하나 이상의 네트워크 인터페이스를 가지는 차세대 네트워크 컨버젼스 환경에 최적인 비디오 전송 기법이 될 것이다.
Advanced Metering Infrastructure (AMI)와 Internet of Things (IoT)는 동일한 구성방식과 동작원리에도 불구하고, 현장 단말인 스마트미터와 센서에서 사용하는 객체 모델링과 통신 프로토콜 차이로 인하여 이질적인 시스템으로 인식되고 있다. 그러나 향후에는 IoT 기술 확장과 시장지배력 강화에 따른 상호 간 연계 및 연동은 불가피할 것으로 예상된다. 따라서 본 논문에서는 Device Language Message Specification(DLMS) 및 Lightweight Machine to Machine (LwM2M) 표준의 객체 모델링 방식과 자원관리 특징을 분석하여 상호 간 연동 모델을 제안한다. 제안하는 연동 모델은 DLMS와 LwM2M 간 1 대 1 변환 방식을 제공하며, LwM2M의 캡슐화(Encapsulation) 전송방식 대비 최대 46.5%로 패킷 크기를 감소시킬 수 있는 장점이 있다.
최근 스마트 디바이스를 통해 사람과 사물, 사물과 사물이 연결되는 IoT가 미래의 새로운 경제성장 동력으로 부상하고 있다. 이에 국제 표준화 단체에서 IoT 기반 프로토콜에 대한 연구를 진행하고 있으나, 표준화 단체에 소속되어 있는 기관 및 기업들의 이해관계가 서로 상이하고 개발되는 프로토콜 또한 다르기 때문에 이기종 디바이스간의 상호호환성이 저하되는 문제점이 나타나고 있다. 따라서 본 논문에서는 IoT 환경에 적합한 저전력 경량 프로토콜의 동향을 파악하고자 보편적으로 사용하고 있는 MQTT와 CoAP의 구조, 발전 과정 및 표준화 동향, 특징을 조사 및 분석하여 장단점을 도출 및 비교분석하고, 각 프로토콜에 대한 발전방안을 제시하였다.
MMS(Manufacturing Message Specification)는 PLC, NC, 로봇 등과 같이 서로 다른 제조회사의 서로 다른 단위제어기기 제품들간에 통신할 수 있는 ISO/IEC 9506으로 표준화된 공장자동호용 프로토콜이며 OSI 참조 모델의 최상위 층인 응용계층 프로토콜에 해당된다. 본 논문은 MMS를 TCP/IP상에서 동작할 수 있도록 유닉스 환경에서 ASNSI-C 언어로 구현하고, 이 구현된 프로토콜을 JNI(Java Native Interface)를 이용해 JAVA 클래스화한다. JAVA 클래스화함으로써 기존에 제공되는 MMS 라이브러리를 이용하는데 있어 표준화되지 않은 서로 다른 API를 이용하는데 어려움과 GUI를 구현하는데 어려움을 극복하는 기본을 제공한다. 그리고 구현된 JAVA 클래스화된 MMS 라이브러리를 인터넷의 WWW상에서 동작시킬 수 있도록 자동화된 PCB(Printed Circuit Board) 조립라인을 대상 모델로 선정하여 응용 프로그램을 작성하여 구현된 JNI를 이용한 MMS가 인터넷상에서 동작하여 사용자에게 일괄성있는 인터페이스를 제공하는 웹 브라우저를 통해 RMD(Real Manufacturing Device)를 동작${\cdot}$제어${\cdot}$감시할 수 있음을 보여준다.
신경망을 이용하여 OCT 영상을 분석하고 다양한 망막 질환을 자동 진단하는 것에 관한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 연구가 현실에 적용되기 위한 하나의 중요한 요건은 학습된 신경망이 학습에 사용된 데이터와는 다른 기기에서 생성된 데이터에 대해서도 성능의 큰 하락 없이 일반화될 수 있어야 한다는 것이다. 본 논문에서는 심층 CNN을 이용하여 OCT 영상으로부터 노년기황반변성(AMD)을 자동 진단하는 것을 다룬다. 하나의 OCT 기기로부터 획득한 데이터 셋을 이용하여 신경망을 학습시킨 후 다른 OCT 기기로부터 생산된 이미지를 테스트한 결과 상당한 성능의 하락을 관찰할 수 있었다. 이러한 성능의 하락을 방지하기 위해서 OCT 이미지를 정규화 하는 기법을 제안하고 실험을 통해 그 효과를 분석하였다. 제안한 기법은 OCT 이미지를 분할하여 망막에 해당하는 영역을 찾아낸 후 이미지 내에서 망막 영역이 수평에 가까운 기울기를 가지도록 정렬(align)하여 형태적인 측면에서 OCT 이미지를 정규화 하는 것을 목적으로 한다. 실험을 통하여 제안한 기법이 이종의 기기에서 생성된 OCT 이미지로부터 AMD를 자동진단 하는데 있어서 상당한 성능의 향상을 달성함을 보였다.
AAA는 기존의 유선망뿐만 아니라 비약적으로 발전하고 있는 무선망의 WiBro, Mobile IP 등과 같은 다양한 서비스 및 프로토콜 상에서 안전하고 신뢰성 있는 인증, 인가, 과금 기능을 체계적으로 제공하는 정보보호 기술이다. 현재 무선망에서의 모바일 사용자를 위한 인증, 인가, 과금 표준화를 목표로 다양한 응용 서비스에 대한 표준화 작업을 진행하고 있으며, 이기종망간의 로밍 서비스 및 모바일 IPv6 네트워크에서의 AAA를 이용한 다양한 연구가 진행 중 이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 모바일 디바이스를 사용하는 사용자 인증을 위해 OTP와 ID기반 티켓을 사용하며, 홈 네트워크에서 외부 네트워크로 이동하더라도 티켓을 이용하여 서비스를 지속 받을 수 있다. 또한 외부 네트워크에서 티켓을 갱신하여 홈 인증 서버의 오버헤드를 줄일 수 있으며, 익명 ID를 통해 사용자가 이용한 서비스에 대한 익명성을 보장하는 방안에 대하여 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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