본 논문의 목적은 웹 기반의 시각적 자극이 주어질 경우, 인간의 MBTI 성격유형에 따라 시각적 스트레스 정도가 어떻게 다르게 수용되는가를 알아보는 것이다. 스트레스 유발 자극은 2D 환경 하에서 14개의 한글 모음들의 연속과 가로줄 무늬로 발생시키며, 20대 대학생 40명의 피실험자는 5분 동안 자극에 노출된다. 개인별 시각적 스트레스 수용 척도는 시각적 점멸융합주파수의 저하율로 측정된다. 독립변수는 성별과 8개의 MBTI 성격유형(E-I, S-N, T-F, J-P)이며, 가설은 인간 정보처리 모델과 기존 연구를 바탕으로 설정되었다. 저하율로 측정된 종속변수는 성별에는 유의한 차이를 보이지 않으며, MBTI 성격유형 중 E-I와 T-F에서만 유의한 차이를 보였다. 또한, I형과 T형은 각각 E형과 F형보다 더 큰 저하율을 나타낸다. 이러한 연구결과는 산업체 및 군과 원자력 발전소 등을 포함하는 공공기관에서 시각적 자극에 노출이 심하면서, 인간 오류가 시스템 전체에 커다란 영향을 미치는 감시 및 감별 업무에 적합한 인원 선발에 이용될 수 있다.
본 논문에서는 사물인터넷 미들웨어인 MinT를 제안한다. MinT는 사물인터넷 디바이스가 주변 디바이스와 직접적으로 상호작용하고 지역 네트워크를 기반으로 사물인터넷 환경을 구성할 수 있도록 도와준다. MinT는 이기종 센싱 및 네트워크 디바이스를 통합 제어할 수 있는 Sensor Abstract Layer, 디바이스로부터 측정된 데이터 및 외부 디바이스의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 리소스 관리, 디바이스 플랫폼의 성능에 따라 요청에 대한 처리량을 효율적으로 제어할 수 있는 상호작용 관리를 제공한다. 또한 디바이스 개발을 위한 상위 API 제공을 통해 사용자들이 쉽게 사물인터넷 디바이스를 개발할 수 있도록 도와준다. 본 논문은 데이터 관리 및 요청 처리 성능 향상을 통해 사물인터넷 디바이스의 에너지 효율 및 성능 향상을 목표로 한다. 본 논문에서는 실험을 통해 평균 요청 처리율이 평균 25% 증가 하였고 평균 응답시간은 90% 감소, 에너지 소비 또한 68% 감소한 것을 입증하였다. 결국 제안하는 미들웨어는 사물인터넷 환경에서 전송 지연 및 디바이스의 에너지 소비를 더 감소시킬 수 있었다.
기존 TCP 기술은 송${\cdot}$수신측에 각각 고정된 크기의 버퍼를 할당하기 때문에 높은 대역폭(High-Bandwidth) 및 큰 전송지연(High Delay)을 가진 통신에는 적합하지 못하다. 따라서 종단간의 TCP 처리량을 개선하기 위해 통신망 상황에 따라 자동으로 TCP 버퍼를 조절하려는 시도가 있어왔다. ATBT(Automatic TCP Buffer Tuning)에서 송신측은 현재의 혼잡 제어 윈도우(CWND)의 값에 따라 송신 버퍼 크기를 조절하고 수신측은 운영체제가 정해ens 최대 크기의 TCP 버퍼 값으로 수신 버퍼 크기를 고정한다. DRS(Dynamic Right Sizing) 에서는 이전에 수신한 TCP 데이터의 두 배를 현재 송신할 TCP 데이터라고 예측함으써, TCP 수신측은 단순히 이에 따라 수신 버퍼 크기를 동적으로 변화시킨다. 그렇지만 TCP 세그먼트의 손실 가능성으로 인해 정확히 두 배로 버퍼 크기를 변화시킬 필요는 없다. 따라서 우리가 제안한 패킷 손실률에 기반한 효율적인 TCP 버퍼 조절 알고리즘(TBT-PLR:TCP Buffer Tuning Algorithm based on Packet Loss Ratio)은 TCP 송신측에는 ATBT 방법을 TCP 수신측에는 TBT-PLR 방법을 적용하였다. 실제 TCP 성능을 테스트하기 위해서 리눅스 커널 2.4.18을 수정하여 구현하였으며 기존의 고정된 크기의 TCP 버퍼를 가진 경우와 버퍼 크기가 동적으로 변하는 TBT-PLR을 적용한 경우를 비교하였다. 결과적으로, TCP 연결들간의 균형있는 메모리 사용으로 인해 성능 향상을 얻을 수 있었다.
본 논문은 얼굴인증 시스템 구현과 조명변화에 견인한 얼굴인증 방법들에 관한 연구에 초점을 둔다. 얼굴인증 시스템 구현을 위한 방법으로 PCA(Principal Component Analysis), GMM(Gaussian Mixture Models), 1차원 HMM(1 Dimensional Hidden Markov Models), 준 2차원 HMM(Pseudo 2 Dimensional Hidden Markov Models) 방법을 이용한다. 네 가지 다른 얼굴인증 방법들의 조명변화에 대한 성능비교 실험을 수행한다. 조명변화실험을 위해 얼굴이미지의 왼쪽에서 오른쪽으로 인공적인 조명효과(${\delta}=0,40,60,80$)를 준다. 얼굴특징벡터는 얼굴이미지에서 분할한 각 블록에 대한 2D DCT(2 Dimensional Discrete Cosine Transform) 계수를 이용하고 실험은 ORL(Olivetti Research Laboratory) 얼굴데이터베이스를 사용한다. 실험결과 모든 경우 조명변화 값이 커질수록 성능저하가 발생한다. 또한 조명변화가 없는 경우(${\delta}=0$) 준 2차원 HMM이 $2.54{\%}$, 1차원 HMM이 $3.18{\%}$, PCA가 $11.7{\%}$, GMM이 $13.38{\%}$의 EER(Equal Error Rate) 성능을 나타낸다. 조명변화가 없는 경우(${\delta}=0$) 1차원 HMM 방법이 PCA 방법보다 좋은 성능을 나타내지만 조명변화 ${\delta}{\geq}40$인 때에는 반대로 PCA 방법이 더 좋은 성능을 나타낸다. 마지막으로 준 2차원 HMM의 경우 조명변화에 관계없이 가장 좋은 EER성능을 나타낸다.
최근 들어 홈내에 다양한 AV 미디어 장치 및 컨텐츠들이 증가함에 따라, 이들간의 상호운용성을 제공하는 표준안으로서 DLNA의 호환성 가이드라인이 제안되었다. 그런데, 이 권고안에서는 하나의 디지털홈 내부에서의 네트워크 및 미디어 장치 그리고 미디어 컨텐츠들의 상호운용성에 초점을 두었기 때문에, 여러 홈들 간의 멀티미디어 컨텐츠 공유를 위한 검색 및 전송 방법은 제시되어 있지 않다. 또한, 이 권고안에서는 DLNA 장치 발견 및 알림 메시지를 IP멀티캐스트 방식으로 전송하도록 하기 때문에, 현재 인터넷 범위에서는 IP멀티캐스트 서비스가 정상적으로 이루어짐을 보장할 수 없으므로 다른 홈내에 있는 DLNA의 디바이스를 인터넷을 통해 원격에서 검색 및 제어할 수 없다는 제약점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 제약점을 분석하고, 동적 사설 IP기반의 DLNA 장치들로 구성된 여러 홈내에 분포되어 있는 미디어 컨텐츠를 상호 공유할 수 있는 방법으로서, IHM(Inter-Home Media) 프락시 시스템 구조 및 방법에 대해 제안한다. 본 제안된 방법은 자신의 홈 뿐만아니라 다른 홈내에 분산되어 있는 여러 다양한 미디어 컨텐츠들을 공유할 수 있도록 함으로써, 사용자의 위치제약성을 해소할 뿐만 아니라 각각의 홈내 거주자 측면에서는 자신이 부담해야할 컨텐츠 저장소 비용을 절약할 수 있다는 잇점을 가진다.
머신비전을 이용한 IC 패키지 마킹검사 시스템은 입력영상으로부터 검사할 요소들의 위치를 식별하고, 추출된 요소들을 학습된 표준 패턴과 비교하여 마킹의 불량 여부를 판단한다. 본 논문에서는 검사 대상 IC 패키지의 위치 판별, 마킹문자 추출, 핀원딤플 검출과 같은 일련의 작업들에 적합한 적응적 다단계 이진화 방법과 마킹문자의 국소적인 오류검출은 물론 잡영에 강건한 정합단위의 동적 선택 방법을 제안한다. 제안하는 이진화 방법은 이진화 대상 영역과 명도 값의 범위를 제한하여 Otsu의 이진화 알고리즘을 적용함으로써 특정 응용에 적응적인 이진화가 가능하다. 정합단위의 동적 선택 방법은 문자추출 및 배치분석에 대한 결과에 따라 정합단위를 선택한다. 그러므로 문자추출 및 배치분석 과정에서 발생하는 예기치 못한 부적절한 상황에서도 가능한 범위내에서 최소의 정합단위를 선택할 수 있다. 제안된 방법을 구현하여 8종의 IC 패키지, 총 280개의 영상에 대하여 실험한 결과, IC 패키지와 핀원딤플의 검출율은 100%였으며, 마킹상태에 대한 판정은 98.8%의 정확도를 나타내어 제안된 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 분산 VOD 서버의 내부 통신망에 발생하는 부하를 줄이기 위해 channel bonding 기반 M-VIA 및 인터벌 캐쉬를 적용하는 방법을 제안한다. 분산 VOD 서버의 각 노드는 클러스터상에 분산 저장된 비디오 데이터를 서버 내부 통신망을 사용하여 전송받아 사용자에게 제공한다. 이 때, 대량의 비디오 데이터가 서버 내부 통신망을 통하여 전송됨으로 서버 내부 통신망에 부하가 증가한다. 본 논문에서는 서버 내부 통신망의 부하를 감소시키기 위해서 두 가지 기법을 적용하였다. 첫째, channel bonding을 지원하는 M-VIA를 개발하여 Gigabit Ethernet기반 서버 내부 통신망에 적용하였다. M-VIA는 TCP/IP의 통신 오버헤드를 제거한 사용자 수준 통신 프로토콜로 통신에 소요되는 시간을 감소시켜준다. 이러한 M-VIA에 복수개의 네트워크 카드를 사용하여 통신이 가능하게 하는 channel bonding 기법을 적용함으로써 서버 내부 통신망 자체의 대역폭을 증가시켰다. 두번째, 인터벌 캐쉬 기법을 적용하여 원격 서버 노드에서 전송 받은 비디오 데이터를 지역 노드의 메인 메모리에 캐쉬함으로써, 서버 내부 통신망에 발생하는 통신량을 감소시켰다. 실험을 통하여 분산 VOD 서버의 성능을 측정하였으며, TCP/IP에 기반하고 인터벌 캐쉬를 지원하지 않는 기존의 분산 VOD 서버와 성능을 비교하였다. 실험결과, channel bonding 기반 M-VIA의 적용으로 약$20\%$의 성능 향상, 그리고 인터벌 캐쉬 기법을 적용하여 추가로 약 $10\%$의 성능 향상이 생겨 총 $30\%$의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
대규모의 데이터를 다루는 여러 시스템에서 데이터를 다수의 병렬 디스크에 분산시켜 저장한 후 질의 처리시 동시에 여러 개의 디스크를 접근함으로써 입출력 성능의 향상을 위한 많은 노력들이 행해져 왔다. 대부분 이전 연구들은 데이터 공간을 이루는 각 차원이 겹치지 않는 여러개의 구간으로 나누어져 전체 데이터 공간이 그리드 형태로 분할되어 있다는 가정하에 각 차원의 구간 번호로 결정되는 그리드 셀에 대해서 효과적으로 디스크 번호를 할당하는 알고리즘 개발에 집중되었다. 하지만, 그들은 데이터 공간을 그리드 형태로 분할하는 방법이 전체 디클러스터링 알고리즘 성능에 미치는 영향을 간과하였다. 본 논문에서 우리는 효과적인 그리드 분할을 통하여 매핑 함수를 이용하는 디클러스터링 알고리즘의 성능을 향상 시켰다. 이를 위하여 영역 질의 크기가 주어졌을 때 겹치는 그리드 셀의 수를 예측하는 모델을 제시하였으며 이를 이용하여 가능한 그리드 분할 방법들 중에서 질의 크기를 감소시키는 분할 방법을 선택하였다. 일반적으로, 다차원 데이터에 대해서는 이진 분할을 하지만 본 논문에서는 더 작은 수의 차원을 선택해서 여러 번 분할함으로써 질의를 만족하는 그리드 셀의 수를 감소시켰다. 다양한 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제시한 예측 모델은 질의 크기와 차원에 관계없이 0.5% 이내의 에러율을 보이는 것으로 나타났다. 또한 효과적인 그리드 분할을 통하여 다차원 데이터에 대해서 가장 성능이 좋은 것으로 소개되고 있는 Kronecker sequence 매핑 함수를 이용하는 디클러스터링 알고리즘의 성능을 최대 23배까지 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
RFID 시스템은 리더와 태그간의 무선 통신 구간이 존재한다. 이 부분은 항상 보안 취약성으로 공격자의 목표가 되며 기밀누설, 프라이버시침해등 보안적인 문제가 발생한다. 이와 관련하여 기존에 여러 가지의 프로토콜이 제안된 바 있으나 구현이 까다로워 대부분 이론적 정리증명의 수준에서 머물러 보안 프로토콜의 안정성이 정확히 증명되지 못했다. 따라서 본 논문에서는 특히 기존에 제안된 Kenji et al. 의 프로토콜이 보안 속성을 만족하는지 검사하고 ID 및 메시지의 노출 등 취약성을 확인하였다. 이 문제의 해결책으로 공개키 및 난수를 줄여 개선한 RFID 보안 프로토콜을 제안한다. 주요 특징으로는 불필요한 계산을 없애고 보안상으로 취약성이 없도록 구성했다. 안전한 프로토콜을 개발 및 검증하기 위해 Casper 및 FDR(Failure Divergence Refinements) 도구를 이용하여 확인하고 제안한 프로토콜이 보안상으로 안전함을 확인했다. 아울러 본 연구의 학술적 기여는 다음과 같이 요약된다. 첫째 정리증명에서 벗어나 모델 체킹으로 보안성을 검증하였다. 둘째 FDR 검증으로 프로토콜의 개발을 좀 더 효과적으로 할 수 있는 방법을 제시하였다.
예제기반 초해상도 영상 복원(EBSR)은 고해상도 영상과 저해상도 영상간의 패치간 대응관계를 학습함으로써 고해상도 영상을 복원하는 방법으로, 한 장의 저해상도 영상으로부터도 고해상도 영상을 복원할 수 있는 장점이 있다. 그러나, 폰트의 종류나 크기가 학습 영상과 다른 텍스트 영상을 적용할 경우 잡영을 많이 발생시킨다. 그 이유는 복원 과정 중 매칭 단계에서 입력 패치들이 사전 내의 고해상도 패치와 부적절하게 매칭될 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위한 새로운 패치 매칭 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상 관찰 모델을 이용하여 입력 영상과 출력 영상간의 상관 관계를 보존함으로써 잘못 매칭된 패치로 인한 잡영을 효과적으로 억제한다. 이는 출력 영상의 화질을 개선할 뿐 아니라, 다양한 종류 및 크기의 폰트를 포함한 대용량 패치 사전을 적용할 수 있게 함으로써 폰트의 종류 및 크기의 변이에 대한 적응력을 크게 향상시킨다. 실험에서 제안하는 방법은 폰트와 크기가 다양한 영상에 대하여 기존의 방법보다 우수한 영상 복원 성능을 나타내었다. 뿐만 아니라, 인식 성능도 88.58%에서 93.54%로 개선되어 제안하는 방법이 인식 성능의 개선에도 효과적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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