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디지털 운행기록장치(Digital Tachograph) 보급의 확산에 따라, 신뢰성이 보장된 방법으로 차량 데이터를 기록하는 기술이 요구되고 있다. 특히 2012년 한국에서는, 개정된 교통안전법에 따라 업무용 차량의 디지털 운행기록 장치가 의무화 되었다. 디지털 운행기록장치의 다음 단계에 있어, 네트워크 연동형 디지털 운행기록 장치가 개발되었으며, 이는 실시간 운행 정보(주행시간, 유휴시간, 브레이크 타이밍 등)의 수집 및 그에 기반한 서비스를 제공하기 위한 것이다. 본 논문에서는 위변조 방지형 디지털 운행기록 장치를 디자인하고 구현하였다. 위변조 방지형 디지털 기록을 위해 TPM의 모노토닉 카운터를 활용한 해시체인 기반 로깅 기법을 제안하였으며, 이는 디지털 운행기록장치가 장착된 차량의 운전자조차도 데이터를 위조 또는 수정할 수 없는 보안 기능을 제공한다. 본 논문에서 제안한 방법의 가능성과 연산 효율성을 테스트하기 위해, ARM 프로세서 기반 임베디드 보드에 프로토타입을 구현하였으며, 초당 995.85 로깅 트랜젝션을 처리할 수 있다.

The ability to record the driving data in a tamper-resistant manner is a precursor to widespread deployment of digital tachograph because the driving data is potentially sensitive and must be verifiably accurate. The deployment of the digital tachograph has been mandatory for all business vehicles in Korea since 2012. As its next step, a networked digital tachograph has been developed for real-time monitoring of the driving time, breaks, as well as rest periods undertaken by a driver. In this paper, we propose a tamper-resistant logging system for the networked digital tachograph, called T-Box. To provide the tamper-resistant logging, we devised a hash-chain based logging mechanism using a monotonic counter of TPM, in which even the drivers cannot modify or falsify the driving data. To evaluate the feasibility and computation efficiency of the proposed logging mechanism, we built a prototype on an ARM-based embedded board. The evaluation results show that the proposed method can perform 995.85 logging transactions per second.

본 논문은 안드로이드 플랫폼 기반의 헬스케어 서비스를 위한 라이프로그 협업 프레임워크를 제안한다. 현재 많은 벤더들이 다양한 라이프 이벤트를 수집할 수 있고 네트워크 연결이 가능한 작은 장치들을 제공하고 있다. 그러나 이러한 장치들은 서로 다른 벤더의 장치들과의 협업 메커니즘을 제공하지 못하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서 제안한 라이프로그 협업 프레임워크는 이러한 장치들을 사용함에 있어 협업 문제점을 극복할 수 있는 하나의 방법으로 사용될 수 있다. 라이프로그 협업 프레임워크는 데이터 로깅 레이어, 데이터 마이닝 레이어 및 데이터 서비스 레이어의 3계층으로 구성된다. 제안된 프레임워크는 안드로이드 플랫폼에서 유연하고 확장 가능한 동작환경을 제공할 수 있으므로 소프트웨어 참조구조로서 라이프로깅 인프라를 구성하는데 기여할 수 있을 것이다.

This paper proposes lifelog collaboration framework on Android platform for the healthcare service infrastructure. Currently many vendors provide network-enabled small gadgets that have ability to gather a variety of life events. However, those devices do not provide collaboration mechanism between different vendors’ devices. The lifelog collaboration framework introduced in this paper may help to overcome this disadvantage of those devices. The lifelog collaboration framework consists of three layered architecture such as the data logging layer, the data mining layer, and the data service layer. The proposed framework may contributes to build lifelogging infrastructure, not device but software reference architecture, enabling flexible and extendable operation in Android platform.

일반적으로 인쇄된 문자를 추출하는 문제에 있어서 비균일한 조명과 선명도는 이진화 결과에 많은 영향을 주게 된다. 특히 비강체 표면에서의 문자 추출은 비강체의 전형적인 특징으로 인해 이진화 결과가 좋지 않다. 본 논문에서는 비강체 표면에서도 강인한 문자 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 문자 추출과 추출된 문자의 검증의 2단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는, 배경과 문자를 구별하기 위해서 가로, 세로 양방향의 표준 편차를 고려한 국부적 임계값을 적용한다. 또한 이러한 방법은 국부적 영역안에서의 최대, 최소 밝기값과 조명 분포을 고려하여 각 화소별 최적의 이진화 임계값을 선택하며, 계산 속도를 위하여 최적화하는 과정을 거치게 된다. 더불어 가로, 세로 양방향에 대한 표준편차 분석법은 문자영역과 문자의 위치를 검색하는 데 사용되며 적응적 이진화 결과를 개선시킨다. 두 번째 단계에서는 미리 정의된 문자의 너비, 높이, 분포 등의 규칙에 의해서 추출된 문자를 검증하게 된다. 본 논문에서 제안된 이진화 방법은 문자 인식 엔진에 적용되어 실험한 결과 다양한 환경에서도 좋은 결과를 보여주었다.

Generally, non-uniform illumination and ambiguous intensity make much effects on binarization results in character extraction. Especially. in case of character extraction on a non-rigid surface, the performance become worse because characters have changeful shape, illumination, and intensity. In the paper, a two-step approach across a non-rigid surface is proposed. This method is composed of a character extraction step and a character verification step. A two-directions standard deviation algorithm and a modified binarization method are used to segment the character’s area and determine character’s position in the first step. In this step, our adaptive thresholding is strengthened by our two directions standard deviation algorithm when the characters is separated from its background and selects the best threshold value of each pixel by the information of local maxima and minima of intensity value in the local window. In the second step, the extracted characters are verified with given conditions such as width, height, and distribution of a character. The proposed binarization algorithm demonstrates superior performance in extracting characters among the non-rigid object with various conditions after performing extensive experiments.

디지털 기술은 새로운 형태의 미디어로 끊임없이 진화 중에 있다. 적응형 혼합 현실(AMR)은, 몰입형 시각화 기술과 실제 물리적 환경과의 혼합을 위한 신 개념의 미디어 타입이다. AMR공간에서는, 다양한 자원들이 정해진 규칙에 의해서 단일성을 가지고 표현되는 것이 아니라, 다양한 특수성을 고려하여 자연스러운 상호작용이 가능해야한다. 따라서 본 논문에서는 AMR 공간을 구성하는 다양한 모듈간의 실시간 동기화를 위한 고효율의 강건한 통신 프레임워크를 설계하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 Agent-Mediator 통신 프레임워크로 구성되었으며, 각 Smart Media Agent(SMA)는 내부적으로 데이터 처리, 관리 및 시각화 기능을 포함하고 있다. 콘텐츠의 모든 장면은 자동 백업되며, AMR 공간 내에서 지역적으로 분할 시각화가 이루어진다. SMA는 임베디드 장치의 입력 데이터 처리 결과와, 각 Media Wall의 몰입형 콘텐츠 정보를 반영하여 로컬 모델에 업데이트 한다. Mediator는 각 SMA로부터 처리 결과 정보를 받아 AMR 공간에서의 통합 정보 시각화부에 해당되는 Global View에 대한 적절한 정보를 선택해 분석하는 일을 한다. 또한, Smart Media Wall의 장면 시각화 동기화 및 효율성 제고를 위하여 본 논문에서 제안한 통신 프레임워크 기반의 제스처 인식 실험이 이루어졌다. 실험 결과들은, 본 통신 프레임워크의 몰입형 콘텐츠와의 실시간 상호작용 효율성과, 동기화된 장면 정보의 강건함을 유지시킬 수 있음을 보여주었다.

Digital technology has given rise to new media forms. Adaptive mixed reality (AMR) is a new emerging type of media that explores various approaches to combine natural environment with immersive display technology. In the AMR space, several objects interact in numerous ways which may lead to inconsistencies. Therefore, we have designed a cost-effective and robust communication framework that allows synchronized interaction in real time among different modules of the AMR space. The proposed system consists of Agent-Mediator communication framework. Each smart media agent (SMA) in AMR space has its own data processing, management and visualization units. It has its own copy of all the contents of the scene and renders the whole scene locally. SMA processes the data received from various input embedded devices (e.g. cameras, mic etc.) and updates the local model by reflecting the immersive contents on media walls. SMA maintains synchronization locally by displaying that part of the scene specified by the Mediator as well as transmits the information and raw-data to the Mediator for further processing. Mediator receives data from several SMAs and conducts comparative analysis to select appropriate information for maintaining single and coherent global view of the AMR space. It updates the global view by sharing the synchronized updated status with other SMAs in AMR space. Various experiments have been conducted to evaluate the synchronization and efficiency of the scene displayed on different smart media walls. The effect of gestures/poses recognition has also been assessed in AMR space using the proposed communication framework. Extensive experimental results validate that the proposed communication framework provides a real time interaction with immersive contents and maintain single and synchronized view of the scene in the AMR space.

스마트폰, 스마트패드와 같은 디바이스의 사용이 급증함에 따라, 이에 대한 비디오 서비스 역시 중요한 이슈가 되었다. 다양한 형태의 모바일 디바이스에 대한 영상 서비스를 위해서는 어느 정도 수준의 정보 손실이 수반되는 트랜스코딩 과정이 필요하다. 현재의 영상 서비스 및 소비 환경에서 사용자가 인식할 수 있는 정보 손실을 최소화 하는 것이 중요하다. 다만 트랜스코딩에 필요한 서버 부하와 트랜스코딩된 비디오의 서비스 수준은 실제 서비스가 이루어지기 전에 예측하는 것이 매우 어렵다. 본 논문은 트랜스코딩이 발생하는 서버에서의 부하량을 예측하고, 비디오의 서비스 퀄리티 수준을 보장할 수 있는 기술을 제안하고 이를 뒷받침하는 실험 결과를 제시한다.

Due to wide spread of smart devices, adopting video contents service to the diverse clients’ device requirements is essential process. Accordingly, transcoding which is a lossy process is required and degrading video quality is inevitable. In such circumstances, minimizing perceptible quality loss is a key issue, while minimizing service cost is key issue of the video contents service provider. However, transcoding cost and video service assessment are both difficult to measure before its actual services. We propose performance estimation criteria and video service quality controls scheme, by categorizing video contents. The preliminary results show that it is possible to relieve transcoding cost from the server side, while maintaining video service quality.

본 논문은 P2P 시스템에서 분산 데이터 저장과 획득을 위한 신뢰성 있는 라우팅 방법인 KTree의 설계와 실험 평가를 다룬다. 많은 노드들이 시스템에 들어오고 나가는 상황에서도 KTree는 효율적인 라우팅을 가능하게 하여 자료 공유를 포함한 다양한 응용에 이상적인 선택이다. KTree에서 각각의 노드는 식별자 공간에 속하는 고유한 식별자를 갖는다. KTree는 식별자 공간을 층과 칸으로 나누고 각 칸마다 관리 노드를 정한다. 질의를 전달하기 위해서 각 노드는 다음 층의 일정한 숫자의 노드들과의 연결을 유지한다. 또한 시스템 전체에 대한 시야 확보를 위해서 각 노드는 꼭대기 층에 있는 노드와의 연결도 유지한다. 이러한 방법으로 KTree는 질의를 목적지까지 보내기 위해서 log(n) 개의 노드를 거치게 된다. 삽입 연산은 데이터를 여러 노드에 저장한다. 검색 연산은 이렇게 저장된 데이터를 효율적이고 안정적으로 되찾는다. PeerSim에 구현한 KTree의 시험적 구현을 통해서 신뢰성과 효율성을 확인할 수 있었다. 50,000 노드의 네트워크를 대상으로 한 실험 결과에서 노드들의 잦은 상태 변경에도 메시지를 잘 전달 할 수 있음을 확인할 수 있었다.

This paper discusses the design and evaluation of KTree, a reliable constant degree distributed hash table (DHT) for distributed data storage and retrieval for peer-to-peer systems. KTree’s ability to route efficiently even when a large number of nodes are joining and/or leaving the system makes it an ideal choice for different sort of applications including data sharing. Each node in KTree has a unique node identifier belonging to an identifier space. In KTree, we partition the identifier space into levels and segments and fix the manager of every segment. A node in KTree maintains links with a constant number of nodes at the next level to forward queries. A node also creates a link with a node at the top level to get the global view of the system. This way KTree traverses a logarithmic number of nodes to route a query to its destination. An insert operation stores a key on a number of diverse nodes. The lookup operation, on the other hand, retrieves the stored data efficiently and reliably. A prototype implementation of KTree on PeerSim proves its reliability and efficiency. The experimental results achieved with a network of 50,000 nodes confirm its self-configurability and ability to route messages even under a high rate of churn.

대부분의 현존하는 클라우드 서비스를 위한 가격결정 정책은 서비스 제공자 중심으로 제안되어 서비스 제공자의 이익을 최대화 하는데 초점이 맞춰져 있다. 그러나 가격결정을 위한 전략이 클라우드 서비스 브로커의 등장과 함께 서비스 제공자뿐만 아니라 소비자까지 만족시키기 위하여 바뀌고 있다. 그러므로 환불형 서비스를 이용함으로써 소비자의 이익을 지키기 위한 해결방법을 제공하고자 한다. 본 논문에서는 위와 같은 목적을 달성하기 위하여 소비자의 만족도를 높이는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 통하여 클라우드 서비스 브로커를 이용한 서비스 사용 요금 환불 방법을 제공한다. 또한, 미사용 서비스뿐만 아니라 서비스 수준 협약을 기준으로 한 서비스 품질 저하에 대한 고려를 통하여 지불요금에 대한 환불을 제공함으로써 소비자의 만족도를 높이는 것이다. 요금 환불에 있어 서비스 수준 협약을 고려하여 실험을 진행하고, 이를 통하여 소비자 이익 보호를 위한 환불형 서비스의 효율을 확인한다.

Almost all existing cloud service pricing policies are usually proposed and established by service provider-centric strategies to maximize their profit. However, the pricing strategy is changing to satisfy consumers as well as service providers in case of emergence of cloud service brokerage. Therefore, we are going provide a solution that can preserve customers' appreciation by refundable service. In this paper, we proposed a unique technique that can boost up customer satisfaction. The proposed refund method with a cloud service broker that can handle all of the business procedure instead of cloud service provider. Our proposed method offers refund in case of unutilized resource as well service quality degradation that is service level agreement (SLA) violation. The experiment results demonstrate different refund amount based on SLA for cloud service consumers' considering with several attributes.

본 논문은 전장환경에서 일정한 거리이내에 분산되어있는 무인정찰로봇의 IR센서를 통하여 수신된 다중센서 데이터의 융합 기법을 설명한다. 분산전장 로봇들이 획득한 다중센서 데이터로부터 종합적인 예측을 제시할 수 있는 일련의 융합규칙을 제안한다. 제안한 융합규칙을 통하여 표적유형에 대한 신뢰도있는 예측을 가능하게하며, 이러한 예측값은 수학적 확률속성으로 표시한다. 본 논문에서는 세 가지의 융합규칙을 구현하여 융합처리에 대한 각각의 성능을 비교하였으며, 불확실한 시뮬레이션 전장환경에서 구현한 융합규칙을 활용하여 실험하였다. 또한, 다수의 정찰로봇과 다양한 유형의 표적을 설정할 수 있는 무인전장 시뮬레이터를 개발하였으며, 검증된 융합규칙을 시뮬레이터에 적용하여 융합성능을 측정하였다. 실험을 통하여 단위로봇의 표적유형에 대한 예측의 신뢰도보다 제안한 융합규칙을 통하여 융합된 정보를 기반으로 예측한 표적유형에 대한 신뢰도가 향상되었음을 확인하였다.

In this paper, we address fusion processing techniques of multi-sensor data perceived through the IR sensors of military surveillance robots, which are positioned within a limited range with a close distance between each of the robots. To combine the multi-sensor data from the distributed battlefield robots, we propose a set of fusion rules to formulate a combined prediction from the multi-source data. Through the use of these fusion rules, we make informed predictions of the type of target, which are represented by the degrees of reliability denoted in mathematical probabilities. We have implemented three fusion operators to compare the capabilities of their fusion processing, and have experimented them in simulated, uncertain battlefield environments. We have also applied fusion techniques to an unmanned battlefield simulator with multiple surveillance robots and various types of targets. We have obtained experimental results that the fusion of the data received from cooperative surveillance robots can significantly improve the accuracy of the predictions of the type of target present in a battlefield, compared to using a single surveillance robot to make predictions.