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스마트 홈 시스템의 자동화 제어 시스템기술과 전자기기들은 사용자의 정보를 바탕으로 맞춤형 서비스를 가능하게한다. 스마트 홈은 사용자를 위해 가전제품들을 결합하여 서비스를 제공한다. 사람은 상황과 다양한 조건에 따라 목표를 달성하기 위한 행동을 결정한다. 본 논문에서는 온톨로지와 사례기반 추론, 계층적 업무 네트워크 계획(HTN Planning)을 사용하여 사람의 결정을 할 때의 생각과 같은 방법으로 스마트 홈 시스템의 효과적인 운영을 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 TV시청 모드, 편안함 모드, 휴식 모드의 3가지 시나리오를 실험에 사용하였다. 3가지 시나리오를 활용한 실험에서는 상황을 인지하고 구성하기 위한 온톨로지, 업무의 범위와 운영을 위한 유사한 사례를 찾기 위한 사례기반 추론, 마지막으로 사용자의 요구사항과 정보를 위한 효율적인 계층적 업무 네트워크 계획결과를 제공한다.

It is possible to automate the operation of a smart home system with the help of technologies and equipment that provide customized services based on the person’s information. Smart home provides services by combining home appliances which are configured for a user. A person determines the actions that need to be taken in order to meet a goal based on the context, situation and various conditions. In this paper, using Ontology, Case-based Reasoning, HTN (Hierarchical task network) Planning, we propose a process to deliver results for the effective operation of smart home domains which is similar to human thinking. We have three scenarios: Watching TV mode, Comfortable mode and Rest mode. The results of the scenarios include ontology which helps recognizing the context, Case-based Reasoning which finds order and scope in tasks and HTN planning which provides effective result for user’s requirements and information

클라우드 컴퓨팅은 IT 인프라의 초기투자비용과 유지보수에 대한 부담을 줄이는 방안으로 적합하다고 여겨지면서발전하였다. 클라우드 컴퓨팅이 발전함에 따라, 그 환경을 유지하기 위해 소모되는 전력에 관한 문제가 발생하였다. 따라서 소비전력을 줄이거나 전력효율을 향상시키기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 전력 효율을 향상시키기 위해서는 소비전력을 측정해야한다. 하지만 소비전력을 측정하기 위해 전력측정기를 사용하는 것은 추가적인 비용이발생할 뿐만 아니라 전력측정기를 설치해야 하는 번거로움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 전력측정기를 이용하지 않고 소비전력을 예측하는 수식을 제안한다. CPU, Memory, Hard disk의 TDP와 사용률을 이용하여 전력을예측하는 예측 방안을 제안한다. 또한 제안한 수식의 정확성을 입증하기 위하여, CPU 테스트를 수행하여 예측소비전력과 실제소비전력을 비교분석 하였다. 그 결과 수식을 이용한 예측전력과 전력측정기를 이용한 실제전력의 오차율평균은 CPU 테스트에서 5.75%를 보였고, Hard disk 테스트에서는 8.54%를 보였다.

Cloud computing is suited to reduce costs of maintaining IT infrastructure and initial investment, so it has been developed. As cloud computing is developed, problems of power consumption to maintain the environment are occurred. So, several studies for reducing power consumption or improving power efficiency have been performed. However, for improving power efficiency, we have to measure power consumption. For measuring the power consumption by using the power meter has not only additional cost, but also inconvenience for installing power meter. Thus, we propose prediction method of power consumption using utilization rate of CPU, Memory, and Hard disk. Also, to prove accuracy of prediction method, we perform the CPU test to compare and analyze between predictive power consumption and actual power consumption. As a result, there are differences between the predictive power consumption and actual power consumption value about 5.87% in the test.

최근의 컴퓨터의 응용영역은 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 인메모리 컴퓨팅, 빅데이터 등으로 변화하고 있으며, 이에 따라 컴퓨터가 필요로 하는 메모리의 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 또한 고성능 컴퓨팅, 수퍼컴퓨팅 등공유 메모리를 필요로 하는 응용영역 역시 확대되고 있는 추세이다. 기존의 중앙처리장치(CPU)에서는 칩 면적의한계로 인하여 더 이상 메모리를 증설할 수 있는 공간이 존재하지 않으므로 메모리의 확장이 어렵고, 기존방식에서처럼 I/O를 이용한 분산공유메모리는 억세스하기에 필요한 지연시간이 매우 길기 때문에 최근의 복잡한 계산과 데이터의 이동성을 중요시하는 응용영역에서는 적합하지 않다. 본 논문에서는 인터커넥션의 개수를 최소화함으로써중앙처리장치의 칩 면적을 많이 차지하지 않으면서도 성능면에서는 I/O를 이용한 방식보다 낮은 지연시간의 효과를가져올 수 있는 직렬 메모리 접속기술을 소개하며, 이를 위한 메모리 컨트롤러 구조를 제시하고, 또한 실제 임베디드 프로세서를 이용한 시스템에 이를 적용한 결과를 보인다. 또한 본 논문에서 제시하는 직렬 메모리 접속기술을 이용하여 공유메모리를 구성하는 방법을 제안한다.

Recently the computer's application areas are changing to new realm such as cloud computing, internet of things, in-memory computing, big data and etc. and thus the amount of memory that computer needs is increased exponentially. In addition, there is a trend that the application areas that need shared memory is expanding, for example, high-performance computing, supercomputing, and so on. Since in a conventional Central Processing Unit (CPU), due to limitations of chip area, it does not have any more space to install more memory. So it is difficult to expand the memory and distributed shared memory using the I/O as in the conventional method. And it is not appropriate in the application areas that have importance at recent complex calculation and data mobility because the delay time is too long. This paper introduces the serial memory access technique that can bring the effect of the lower delay than using I/O, not taking up too much chip area of the CPU by minimizing the number of interconnections, propose the structure of the memory controller for it, and show the result of applying it to the system using actual embedded processor system. In addition, we propose a method for configuring share memory by using the serial memory access technique presented in this paper.

최근 동영상이 주요 기록기관 및 포털 사이트 등에서 주요한 콘텐츠로 활용됨에 따라 동영상 기록물에 관한 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 기록물의 장기보존을 위해서는 보존하고자 하는 데이터정보를 Base64 인코딩을 통해텍스트 화하여 XML파일 안에 기술해야 한다. 하지만 동영상은 전자문서나 디지털이미지와는 다르게 개별단위의기록물 용량이 매우 크다. 또한 빅데이터 시대에 도달하여 저장되는 데이터량 또한 기하급수적으로 증가하고 있다. 이에 따라 기존의 단일 장기보존시스템으로 유입되는 데이터를 Base64인코딩하는데 있어 한계가 있다. 따라서 본논문에서는 동영상 기록물을 분산 환경에서 인코딩하고, 이를 재생 가능한 동영상으로 분할하여 장기보존 할 수 있는 시스템을 제시한다. 분할 된 데이터를 패키징하기 위해 디지털 객체에 대한 각종 메타데이터를 인코딩하는 표준인 METS를 기반으로, 분할된 파일을 관리할 수 있는 새로운 메타데이터 포맷을 제안한다. 또한 Base64인코딩의분산처리를 위해 하둡의 분산환경 저장소 HDFS와 실시간 분산형 컴퓨팅 프로젝트인 아파치 스파크를 이용한다.

Videos are utilized mainly at recording institutions and major internet portal sites, and research on video archiving ongoing. For long-term data preservation, the information that a user wishes to preserve must be encoded and stored in an XML file using BASE64ENCODING. However, unlike conventional documents and digital images, video files are very large. In addition, as the era of big data approaches, the amount of data being stored is growing exponentially. Accordingly, an important limitation has emerged in that one cannot rely on a single long-term archival system because that system might not be able to encode a large amount of incoming data. Therefore, this paper will present a new long-term archival system that is able to divide the playable video and take advantage of encoding that utilizes the distribution environment. In order to create a distributed package, this study will propose a new metadata format that is able to manage distributed files based on the Metadata Encoding and Transmission Standard (METS). Moreover, in order to carry out the BASE64ENCODE distributed processing, the Hadoop distributed file system (HDFS) and Apache Spark will be used to store and distribute data in real time.

일상생활에서 의사소통은 가장 기본적인 수단으로 그 대상과 목적에 따라 발화자의 발화행태는 상이하게 나타나게된다. 이러한 의사소통에서 가장 중요한 수단은 발화자가 발성하는 음성으로, 이 음성에는 언어적 정보뿐만 아니라, 비언어적 정보도 함께 나타난다. 본 논문의 목적은 상황적 특수성을 가지는 응급신고센터의 음성데이터 분석을 통하여 성별간의 나타나는 비언어적 발화행태 특성을 확인하고자 한다. 총 340개의 음성데이터를 분석한 결과, 3가지발화행태인 간투어, 간섭, 장음화의 발생유무는 성별간의 유의한 차이를 확인하였다. 하지만 분당평균발생횟수에서간섭과 장음화는 성별간의 유의한 차이가 있는 반면, 간투어는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 이와 더불어, 간섭과 장음화는 발화행태간의 상관관계가 있음을 확인하였다. 종합적으로 간섭은 남성, 장음화는 여성의 발화행태 특성이라 할 수 있다. 이러한 결과는 음성 주파수 분석 혹은 언어적 특성에만 집중하던 기존연구 및 응급상황 시스템 기술 개발에 새로운 기초자료가 될 수 있다.

Communication is an important tool in social relationships. Speech utterances such as verbal and non-verbal action are frequently used during a communication. In a verbal communication, the speaker’s voice provides cues that present the intention and purpose of communication. This study aimed to investigate gender differences in non-verbal cues such as fillers, overlapping, and lengthening. We hypothesized that non-verbal cues of speech utterances in communication are different between genders. We analyzed 340 speech data and came up with two results. The occurrence of three non-verbal cues was significantly different between genders. In particular, the mean of occurrence frequency in overlapping and lengthening was significantly different between genders, but no significant results in fillers. Additionally, overlapping and lengthening more obviously depend on the mean of occurrence frequency than fillers. Consequently, our results suggest that overlapping and lengthening are important non-verbal cues of speech utterances to differentiate genders, but not fillers. Our findings might provide new insight for voice-based gender classification, and cues for recent research that have focused on voice spectral analysis and verbal analysis of the gender classification.

압축패턴매칭문제는 원본 텍스트 T 를 압축한 압축 텍스트 Z 와 찾으려는 패턴 P 가 주어질 때, T 안에 발생하는 모든 P 의 위치를 찾는 문제이다. 본 논문에서는 LZ78 알고리즘이나 LZW 알고리즘과 같이 사전을 기반으로 압축된 텍스트에 대한 Boyer-Moore-Horspool 기반의 압축패턴매칭문제를 해결하는 알고리즘을 제시한다. 또한, 기존의 압축패턴매칭 알고리즘들의 문자 비교 순서를 변경한 알고리즘들을 제시한다. 다양한 수행시간 비교 실험을 통해 알파벳의 크기와 같은 텍스트의 특성에 따라 가장 효과적인 압축패턴매칭 알고리즘이 달라질 수 있음을보인다.

Given a pattern P and a compressed text Z generated from a text T , the compressed pattern matching problem is to find all occurrences of pattern P in T , using P and Z . We present an algorithm for the compressed pattern matching problem based on the Boyer-Moore-Horspool algorithm when text T is compressed by dictionary-based compression algorithms such as LZ78 or LZW compression. We also present modified algorithms changing orders of character comparisons for previous compressed pattern matching algorithms. Then we show, by various experiments, that the most effective compressed pattern matching algorithms can be different according to properties of texts such as the size of alphabets.

Open Shortest Path First(OPSF) 프로토콜은 인터넷 망에서 널리 사용되는 내부 게이트웨이 라우팅 프로토콜이다. OSPF 프로토콜을 따르는 라우터들은 이웃의 연결 정보를 담은 LSA 패킷을 서로 교환하고 네트워크의 토폴로지 정보를 구성하여 라우팅 경로를 계산한다. 라우터마다 토폴로지 정보를 소유하는 특성은 하나의 라우터가 탈취되더라도 네트워크 전체의 토폴로지와 주소할당 등의 정보가 유출될 수 있다. 본 논문에서는 공격자가 OSPF 라우터의 LSDB에 접근하여, 전체 네트워크의 토폴로지를 유추하고 이로부터 유발되는 2차, 3차로 파생되는 공격 모델을 제안하고, 이에 따른 전술네트워크에서의 사이버전 위협을 분석한다. 우리나라의 TICN, 그리고 미군의WIN-T, AN등의 전술네트워크들은 OSPF를 기본 라우팅 프로토콜로서 채용하므로, 이러한 공격은 NCW 환경에서의 전술운용에 치명적일 수가 있다.

Open Shortest Path First (OPSF) is one of the popular interior gateway routing protocol widely used in the Internet. Each OPSF router floods its LSA packet with connectivity information links to neighbors, and hereby forms the topology database in order to calculate the routes. Basically, this characteristic that every router owns the topology information can be vulnerable because the topology information in whole network and IP addresses allocation are exposed when any router in the network is occupied by attacker. In this paper, we propose secondary attack models derived from the network topology discovery by attackers, which access LSDB in an OSPF router. And, we also analyze cyber warfare threats on tactical networks caused by the topology discovery attack. Since tactical networks such as TICN in Korea, and WIN-T and AN in USA adapt OSPF as their main routing protocol, the attacks may cause severe effect on their tactical operations.

최근 네트워크와 컴퓨터 기술의 발전으로 네트워크에 연결 가능한 PVR(Personal Video Recorder)은 인터넷을통해 데이터를 전송받아서 사용자가 원하는 시간에 원하는 비디오를 시청할 수 있게 해준다. 본 논문에서는 P2P PVR 시스템에서 라이브 시점을 시청하고 있는 PVR들이 자신의 유휴 저장 공간을 활용하여 라이브 시점 이전의 재생 구간 중에서 자신에게 할당된 구간의 데이터를 협력하여 캐싱함으로써 전체 재생 구간에서의 재생 연속성을 크게증가시키는 버퍼링 기법을 제안한다. 이 기법에서는 구간별 데이터의 실제 중복 정도와 사용자들의 시청 시점 분포를 동시에 고려하여 PVR들이 협력하여 데이터를 캐싱함으로써 평균 재생 연속성을 크게 증가시킨다.

With the advances in networking and computer technologies, networked PVRs enable users to watch the video they want when they want by receiving the data through the Internet. In this paper, we propose a buffering scheme to significantly increase the playback continuity in all the playback intervals prior to the live broadcasting time by caching the interval assigned to each PVR with its available buffer spaces. This scheme can increase the average playback continuity significantly by cooperating with other PVRs for caching the data, considering the degree of the data duplication in each playback interval and the distribution of users’ playback positions.