XML이 인터넷상에서 문서를 표현하고 교환하기 위한 표준으로 인식되면서 XML에 대한 보안 요구가 커지고 있다. 최근까지 XML보안에 관한 연구는 암호화나 전자서명 같은 기밀성이나 무결성에 관한 연구에 그 초점이 두어져 왔다. 그러나 XML 데이터가 방대해지고 복잡해짐에 따라 XML 데이터를 이용하는 이용자의 권한에 따라 접근을 허용하거나 거부할 수 있는 관리적인 측면에서의 보안 기법의 연구가 요구된다. 이를 해결하기 위해서는 XML에 대한 접근제어 정책을 규정하고 수행하기 위한 모델과 메커니즘이 필요하다. 본 논문에서는 XML로 구성된 문서를 보안 영역 별로 구분하고, 역할기반 접근제어(RBAC)를 응용하여 각 사용자에 대한 역할을 할당하고, 역할에 따른 영역별 암호화를 통하여 특정 문서에 대한 접근제어를 수행하는 새로운 방식의 접근제어 모델과 메커니즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 보안 계층이 추가 되거나 삭제되는 경우 해당 보안 계층 간의 관계만을 갱신함으로서 암호화에 사용된 모든 키를 갱신할 필요가 없다는 장점을 가진다.
스마트 팩토리 내의 디바이스를 비롯한 다양한 엔터티 들은 보다 활동적이고 능동적으로 발전하고 있어서, 엔터티의 특성에 맞는 세분화된 접근제어가 필요하지만 기존의 디바이스에 대한 접근제어는 세분화된 접근제어가 부족하고, 사용자에 대한 접근제어는 절차가 복잡하고 가변적인 내용을 빠르게 적용하기에 어려움이 많다. 이 논문에서는 스마트 팩토리 엔터티에 최적화되어 효율성과 보안성을 유지할 수 있는 접근제어 방법을 제안한다. 기존에 PKC(Public Key Certificate)의 속성부여를 위해 정의되었던 AC(Attribute Certificate)를 PAC(Permission AC)로 확장하여 각 역할에 부여하여 통합관리가 용이한 RBAC(Role-basedAccessControl)를 제안한다. 또한 ACI(AC Issuer)의 디지털 서명된 PAC를 블록체인 기반의 모델에 적용하여 배포함으로써 수시로 바뀌는 엔터티의 역할에 대한 접근 및 권한 부여를 빠르고 정확하게 확인 및 반영할 수 있는 블록체인 기반의 RBAC-PAC 모델을 제안 한다. 기존연구와 효율성 측면에서 비교 분석하였고, 특히 엔터티 수가 많고 권한 갱신이 빈번할수록 효율성이 높아진 것을 확인하였다.
무선 센서 네트워크에서는 센서 노드의 제한된 자원으로 동작하기 때문에 클러스터 기반의 라우팅 방법을 통해 네트워크의 수명을 향상시키고 있다. 본 논문에서는 클러스터 기반의 라우팅 기법이 가진 에너지 효율을 최대화하기 위해 방향, 거리, 밀도, 그리고 잔여 에너지량을 사용하고자 한다. 상위 클러스터 헤드의 방향 정보를 이용하여 새로운 클러스터 헤드를 자율적으로 선출할 때 고립 노드의 발생 빈도를 최소화하고, 거리 정보를 이용하여 셋업 단계에서 새로운 클러스터와 이전의 클러스터 모두에 포함되어 정보를 갱신할 필요가 없는 센서 노드들을 슬립 모드로 전환하여 에너지 소모를 줄이며, 단지 새로 가입되는 센서노드만 정보 교환함으로써 불필요한 에너지 소비를 줄이고자 한다. 뿐만 아니라, 클러스터 기반의 라우팅 기법에서 내부나 외부의 공격에 강한 키 관리 기법을 통해 안전하고 에너지 효율적인 통신이 가능하도록하여 전체적인 네트워크 효율을 높이고자 한다. 따라서 전체 네트워크내의 멤버들에게 클러스터 헤드가 될 수 있는 안전하고 균등한 기회를 주고자 하는 클러스터 헤드 선출 기법을 제안한다.
강화학습은 한 환경에서 에이전트가 정책에 따라 액션을 취하고 보상 함수를 통해 액션을 평가 및 정책 최적화 과정을 반복하는 Closed-Loop 구조로 이루어진 알고리즘이다. 이러한 강화학습의 주요 장점은 액션의 품질을 평가하고 정책을 지속적으로 최적화 하는 것이다. 따라서, 강화학습은 지능형 시스템, 자율제어 시스템 개발에 효과적으로 활용될 수 있다. 기존의 강화학습은, 단일 정책, 단일 보상함수 및 비교적 단순한 정책 업데이트 기법을 제한적인 문제에 대해 제시하고 적용하였다. 본 논문에서는 구성요소의 복수성을 지원하는 확장된 강화학습 모델을 제안한다. 제안되는 확정 강화학습의 주요 구성 요소들을 정의하고, 그들의 컴퓨팅 모델을 포함하는 정형 모델을 제시한다. 또한, 이 정형모델을 기반으로 시스템 개발을 위한 설계 기법을 제시한다. 제안한 모델을 기반으로 자율 최적화 자동차 내비게이터 시스템에 적용 및 실험을 진행한다. 제시된 정형 모델과 설계 기법을 적용한 사례연구로, 복수의 자동차들이 최적 목적지에 단 시간에 도착할 수 있는 진화된 내비게이터 시스템 설계 및 구현을 진행한다.
Determination of the most meaningful structural modes and gaining insight into how these modes evolve are important issues for long-term structural health monitoring of the long-span bridges. To address this issue, modal parameters identified throughout the life of the bridge need to be compared and linked with each other, which is the process of mode tracking. The modal frequencies for a long-span bridge are typically closely-spaced, sensitive to the environment (e.g., temperature, wind, traffic, etc.), which makes the automated tracking of modal parameters a difficult process, often requiring human intervention. Machine learning methods are well-suited for uncovering complex underlying relationships between processes and thus have the potential to realize accurate and automated modal tracking. In this study, Gaussian mixture model (GMM), a popular unsupervised machine learning method, is employed to automatically determine and update baseline modal properties from the identified unlabeled modal parameters. On this foundation, a new mode tracking method is proposed for automated mode tracking for long-span bridges. Firstly, a numerical example for a three-degree-of-freedom system is employed to validate the feasibility of using GMM to automatically determine the baseline modal properties. Subsequently, the field monitoring data of a long-span bridge are utilized to illustrate the practical usage of GMM for automated determination of the baseline list. Finally, the continuously monitoring bridge acceleration data during strong typhoon events are employed to validate the reliability of proposed method in tracking the changing modal parameters. Results show that the proposed method can automatically track the modal parameters in disastrous scenarios and provide valuable references for condition assessment of the bridge structure.
우리나라 미래 핵심과제 중 하나인 자율주행자동차를 지원하는 정밀도로지도에 대한 구축과 연구가 민간, 국가 차원에서 빠른 실용화를 목표로 적극적으로 추진되고 있다. 이러한 상황에서 정밀도로지도의 변화정보의 최신성 확보 및 갱신에 대한 방법이 핵심과제로 부각되고 있다. 따라서 이 연구에서는 정밀도로지도의 효율적인 갱신체계 정립 방안을 마련하기 위하여 도로의 종류, 도로변화의 원인과 연간 변화율 등의 현황과 정밀도로지도 관련 시스템과 정밀도로지도 갱신체계 구축을 위한 고려사항을 분석하였다. 이러한 현황분석을 토대로 정밀도로지도의 전각문자, 내용, 지역 등을 고려하여 도로변화 정보의 수집 탐지 방법과 정밀도로지도의 갱신체계를 단기적 방안과 중장기적 방안으로 제시하였다. 현재는 기술적, 시스템적 제한으로 인해 단기적 갱신체계를 적용해야 할 것으로 판단되었으며 향후에는 기술개발과 업무협조 체계 구축 등 시스템적 개선을 통해 중장기 갱신체계 방안을 조속히 도입해 효율적이고 실시간적인 정밀도로지도 갱신체계를 구축해야 할 것으로 판단된다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권2호
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pp.106-116
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2012
The huge success of location-aware applications has called for the rapid development of an alternative positioning system to the global positioning system (GPS) for indoor localization based on existing technologies, such as 802.11 wireless networks. This paper proposes the Wireless MAC Processor Positioning System (WMPS), which is a localization system running on off-the-shelf 802.11 Access Points and based on the time-of-flight ranging of users' standard terminals. This paper proves through extensive experiments that the propagation delays can be measured with the accuracy required by indoor applications despite the different noise components that can affect the result: latencies of the hardware transreceivers, multipath, ACK jitters and timer quantization. Key to this solution is the choice of the Wireless MAC Processor architecture, which enables a straightforward implementation of the ranging subsystem directly inside the commercial cards without affecting the basic DCF channel access algorithm. In addition to the proposed measurement framework, this study developed a simple and effective localization algorithm that can work without requiring any preliminary calibration or device characterization. Finally, the architecture allows the measurement methodology to be adjusted as a function of the network load or propagation environments at the run time, without requiring any firmware update.
We present an update on our proposal that during the 'quasar era' (1.5 $\le$ z $\le$ 3), powerful radio galaxies could have played a major role in the enhanced global star-formation, and in the widespread magnetization and metal pollution of the universe. A key ingredient of this proposal is our estimate that the true cosmological evolution of the radio galaxy population is likely to be even steeper than what has been inferred from flux-limited samples of radio sources with redshift data, when an allowance is made for the inverse Compton losses on the cosmic microwave background which were much greater at higher redshifts. We thus estimate that a large fraction of the clumps of proto-galactic material within the cosmic web of filaments was probably impacted by the expanding lobes of radio galaxies during the quasar era. Some recently published observational evidence and simulations which provide support for this picture are pointed out. We also show that the inverse Compton x-ray emission from the population of radio galaxies during the quasar era, which we inferred to be largely missing from the derived radio luminosity function, is still only a small fraction of the observed soft x-ray background (XRB) and hence the limit imposed on this scenario by the XRB is not violated.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황인식 서비스를 위한 핵심 기술로 실내 위치인식 기술이 주목받고 있다. 기존에 연구된 크리켓은 비중앙집중형 구조로 설계되어 사용자의 프라이버시를 보호하고, 확장, 유지관리가 용이하며, 하드웨어 비용이 저렴한 잇점이 있다. 이 논문에서는 RF와 초음파신호 사이의 TDOA에 기반한 크리켓 시스템보다 개선된 실내 측위시스템을 설계하였다. RF 메시지를 전송하기 위하여 ISM 대역인 2.4GHz 주파수를 사용하였다. 비콘에서 RF와 초음파를 전송하는 빈도(Beaconing frequency)는 채널 이용률을 높이기 위해 2배 높였다. 초음파 펄스 지속시간은 초음파 신호의 거리를 증가시키면서 최적화 시켰다. 또한 위치좌표를 계산하는 기능을 리스너에 내장시켰다. 실험결과 위치 업데이트율과 위치 정확도는 향상되었다.
Modern super-tall buildings are more sensitive to strong winds. The evaluation of wind loads for the design of these buildings is of primary importance. A direct monitoring of wind forces acting on super-tall structures is quite difficult to be realized. Indirect measurements interpreted by inverse techniques are therefore favourable since dynamic response measurements are easier to be carried out. To this end, a Kalman filtering based inverse approach is developed in this study so as to estimate the wind loads on super-tall buildings based on limited structural responses. The optimum solution of Kalman filter gain by solving the Riccati equation is used to update the identification accuracy of external loads. The feasibility of the developed estimation method is investigated through the wind tunnel test of a typical super-tall building by using a Synchronous Multi-Pressure Scanning System. The effects of crucial factors such as the type of wind-induced response, the covariance matrix of noise, errors of structural modal parameters and levels of noise involved in the measurements on the wind load estimations are examined through detailed parametric study. The effects of the number of vibration modes on the identification quality are studied and discussed in detail. The made observations indicate that the proposed inverse approach is an effective tool for predicting the wind loads on super-tall buildings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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