현재 IPTV에서 서비스되는 미디어콘텐츠의 검색 질의어 분석을 통해, 고객의 미디어콘텐츠를 선택하는 기준을 살펴보았다. 그 결과 명시적인 메타정보뿐만 아니라 콘텐츠의 내용(소재, 줄거리 등)과 감성 정보가 중요한 요소가 된다는 점을 발견하였다. 그리하여 본 연구에서는 IPTV에서 제공하는 다양한 미디어콘텐츠를 사용자에게 효율적으로 제공하기 위해, 미디어콘텐츠의 감성 정보를 활용하기 위한 감성분류체계를 설계하였다. 그리고 제안한 감성분류체계를 기반으로 사용자 감성 프로파일을 구축하고, 단계적 처리 모듈을 탑재하여 미디어콘텐츠를 편성하는 맞춤형 큐레이션 시스템을 제안하였다. 마지막으로 제안한 맞춤형 미디어콘텐츠 큐레이션 시스템의 효과를 입증하기 위하여, 사용자 만족도 설문 조사를 실시하여 72.0점을 받았다. 또한 인기도 기준으로 편성한 결과와 제안한 시스템의 편성 결과를 비교한 결과 실 사용자의 시청 행위로 이어지는 비율이 최대 10배 높게 나타났다.
스마트폰 등과 같은 모바일 단말에서 3차원 지형정보 처리 기술에 대한 민간과 공공 수요는 계속 증가하고 있으나 실제 개발 및 활용 사례는 많지 않다. 이 연구에서는 HTML5의 OpenGL ES 2.0을 기반으로 한 웹 기반의 그래픽 라이브러리인 WebGL을 적용하여 위성영상자료와 DEM 자료를 이용한 3차원 지형정보 가시화기능을 프로토타입으로 구현하고 시험 적용한 결과를 제시하고자 한다. WebGL을 사용함으로써 웹 환경 뿐만 아니라 뿐 모바일 브라우저에서도 별도의 추가 프로그램 없이 브라우저 만으로 구동이 가능하다. 실험 결과로 HTML5 WebGL을 지원하는 개인용 컴퓨터나 스마트폰에서 구동되는 서로 다른 운영체제와 브라우저에서 위성영상정보와 DEM 자료의 중첩에 따른 3차원 지형의 가시화 결과가 동일함을 확인하였다. 또한 적용된 자료는 각각 공간 메타데이터를 검색하고 확인할 수 있도록 하여 실무적인 활용 가능성을 증가 시킬 수 있도록 하였다.
최근 RFID 시스템의 채택이 다양한 분야에서 빠르게 진행되고 있다. 그러나 RFID 시스템의 대중화를 위해서는 RFID 태그의 정보를 무단으로 획득함으로써 발생할 수 있는 프라이버시 침해 문제를 해결해야 한다. 이 문제를 해결하기 위해서 기존 연구들 중에서 가장 안전한 M. Ohkubo 등의 Hash-Chain 기법이 있다. 그러나 이 기법은 태그를 판별할 때 엄청난 태그 수의 증가로 인해 막대한 계산 능력을 요구하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시 보호 기법의 필수 보안 요건 3가지를 모두 만족하면서 태그 판별 시간을 감소할 수 있는 SP분할 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘을 적용하여 각 노드에 분할된 데이터 중에서 최초의 키를 찾는 시간 기준으로 구현한다. 구현 결과 Hash-Chain 길이 1000으로 고정된 상태에서 SP들의 총수를 1000, 2000, 3000, 4000으로 증가하고 노드 수를 1, 2, 3, 4로 확장하면서 SP들의 총수, 노드 수에 따른 태그 판별 시간을 단일 노드와 비교하면 노드 수가 2개일 때 40%, 노드 수가 3개일 때 56%, 노드 수가 4개일 때 71%로 성능이 향상 되었다.
정보의 주요 전달체로서 디지털 이미지는 점점 더 중요해지고 있다. 그러나 이미지 획득 장비의 대중화와 이미지 편집 소프트웨어의 급속한 발전으로 인해, 최근 몇 년간 디지털 이미지 위조 사건이 잇따라 발생해 이미지의 신뢰도를 떨어뜨릴 뿐만 아니라 사회와 개인에게도 큰 악영향을 미치고 있다. 이미지 복사-붙여넣기 변조(image copy-paste tampering)는 가장 일반적인 유형의 이미지 변조 중 하나이며, 조작이 쉽고 효과적이기 때문에 디지털 이미지 의미 정보 변경에 자주 사용된다. 본 논문에서는 이미지 복사 및 붙여넣기의 변조 탐지 방법을 연구하여 이미지 콘텐츠의 진정성과 무결성을 보호하는 방법이 제안되었다. 딥러닝의 우수한 학습과 분석능력을 감안해 영상처리작업이 남긴 흔적을 활용해 영상 속 원본 영역과 변조된 영역을 구분하는 딥러닝 기반 변조 검출법 2가지가 제안되었다. 또한 실험을 통해 이론적 근거의 합리성, 변조 탐지, 위치 및 분류의 정확성을 검증하였다.
2010년도를 기점으로 차량용 블랙박스는 많은 사람들에게 보급되었음에도 불구하고 차량 사고 현장 기록물이 존재 하지 않거나 가해자가 고의적으로 영상 데이터를 삭제할 경우 피해자가 속출한다. 블록체인의 가장 큰 장점은 데이터 분산 저장으로 데이터 수정 및 삭제가 불가능하다는 점이며, 가장 큰 단점은 민감한 데이터 역시 분산 저장 된다는 점이다. 본 논문은 해당 장점을 이용해 블랙박스에 블록체인을 도입하여 공유 된 영상 데이터로 사고를 입증하며, 블록체인과 private 서버를 연동하여 기존에 블록체인에 저장되는 민감 정보를 private 서버에 저장하여 블록체인의 단점인 개인정보유출 문제를 해결하고자 한다. 또한 LINK 블록체인과 private 서버를 연동하는 코드(깃허브)와 데모영상(유튜브)을 본 논문에 첨부하였다.
탈중앙형 SSI(Self Sovereign Identity)가 새로운 디지털 신원 식별 기술의 대안으로 등장하였으나 이는 데이터 거래의 고유 알고리즘 특성으로 인해 효율적인 비식별화 기법이 제안되지 않았다. 본 논문에서는 SSI의 탈중앙형 동작을 보장하기 위해 ZKP(Zero Knowledge Proof)의 검증 결과를 검증인 측에서 외부에 제공 가능한 형태로 재구성함으로써 식별자를 제거하지 않는 비식별 기술을 제안한다. 또한, 이는 검증 참여 각 개체에 대한 차등 주권 관리 개념을 제안하는 것으로 재구성된 비식별 데이터를 정보주체의 동의 없이 제공할 수 있다. 결과적으로 제안 모델은 탈중앙형 SSI 환경에서 국내 개인정보보호법을 만족하고, 안전하며 효율적인 비식별 처리 및 주권 관리를 제공한다.
스마트카드의 응용 분야가 점차 확대됨에 따라 개인 정보에 대한 보안을 어떻게 유지할 것인가의 문제가 최근 가장 큰 이슈가 되고 있다. 스마트카드의 보안 기술은 암호 알고리즘을 이용한다. 빠른 속도의 암호화와 보다 안전한 암호화 처리를 위해 암호 알고리즘의 하드웨어화가 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 스마트카드 칩 설계 시 가장 중요하게 고려되어야 할 칩 면적을 최소화하기 위하여 라운드 키 레지스터를 사용하지 않는 라운드 키 생성 블록과 한 개의 라운드 함수 블록을 반복 사용하는 구조를 이용하였다. SEED의 F함수와 라운드 키 생성에 사용되는 총 5개의 G 함수를 1개의 G함수로 구현하여 순차적으로 이용하도록 하였다. 따라서 본 논문에서 제안한 SEED 프로세서는 1라운드의 동작을 7개의 부분 라운드로 나누고, 클럭마다 하나의 부분라운드를 수행하는 구조를 갖는다. 제안한 SEED 프로세서는 기능적 시뮬레이션을 통해 한국정보보호진흥원에서 제공한 테스트 벡터와 동일한 결과를 출력됨을 확인하였으며, 합성 및 FPGA 테스트 보드를 이용하여 기존 SEED 프로세서와의 성능을 비교한 결과 면적이 최대 40% 감소하였음을 알 수 있었다.
본 연구는 가축분뇨의 오염물질의 농도와 영상처리를 통해 얻어 낸 영상정보값과의 상관관계를 구하기 위해 수행하였다. CCD-카메라와 개인용 컴퓨터를 사용하여 축 분뇨의 영상을 받은 후 각 활성 영역에서의 영상정보와 공정시험 법으로 구한 오염물질과의 관계를 회귀분석법을 이용하여 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 1. 영상정보 R값은 CDD값과 결정계수가 0.9213으로 가장 높았으며, G값은 BOD값과 결정계수가 0.9019로 가장 높게 나타났으며, B값의 경우 오염물질 농도와의 상관관계는 매우 적은 것을 알 수 있었다. 2. H값은 BOD와의 결정계수($R^2$)가 0.9496으로 매우 높게 나타났다. 이는 BOD추정에 이용가능할 것으로 판단되었다. 3. BOD농도 추종을 위해서 G값,GRAY, H값, S값, 1값 등이 결정계수가 0.8이상을 나타냈으며, 그 중 H값이 가장 높은 결정계수를 나타냈으며, 이러한 정보를 이용하여 농도 추정이 가능할 것으로 판단되었다. 4. COD농도 추정을 위해서 R값, GRAY값, S값이 0.8이상의 결정계수를 나타냈으며, 그 중에서 R값과의 관계가 가장 높게 나타났으며, 이를 이용하여 간접적으로 농도 추정이 가능할 것으로 판단되었다. 5. SS농도와 영상정보값과 결정계수가 모두 0.8이하로 나타났으며, $NH_4$-N와 $NO_3$-N의 농도와 영상정보와의 결정계수는 모두 0.2이하로 매우 낮게 나타났으며, 가시광선영역의 CCD-카메라를 이용한 농도추정은 불가능할 것으로 판단되었다.
클라우드 컴퓨팅은 서비스 사용자 요구에 따라 컴퓨팅 자원을 임대하여 사용하는 컴퓨팅 패러다임이다. 클라우드 컴퓨팅에서 컴퓨팅 자원은 사용자의 서비스 수요에 따라 컴퓨팅 자원을 확장 또는 축소가 가능하여 전체 서비스 비용 절감 효과를 가질 수 있다. 그리고, M&S (Modeling and Simulation) 기술은 컴퓨팅 자원과 CAE 소프트웨어를 통해 엔지니어링 분석 작업 결과를 얻어, 실제 실험 결과가 없이 제품의 상태를 시뮬레이션을 수행하여 분석하는 방법이다. M&S 기술은 FEA(Finite Element Analysis), CFD(Computational Fluid Dynamics), MBD(Multibody Dynamics) 및 최적화 분야에서 활용된다. M&S 통한 작업 절차는 전처리, 해석, 후처리 단계로 구분된다. CAE 소트프웨어를 통한 3D 모델링 작업인 전/후처리는 GPU 연산이 집약적이며, 3D 모델 해석은 CPU 또는 GPU 연산이 요구된다. 일반적인 개인 데스크톱에서 복잡한 3D 모델을 해석하는 시간이 많이 소요된다. 결과적으로, M&S를 원활하게 수행하기 위해서는 고성능 컴퓨팅 자원이 요구된다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 통합 클라우드 및 클러스터 컴퓨팅 환경인 HEMOS-Cloud 서비스를 제안한다. 제안한 클라우드 기반 방식에서는 M&S에 필요한 전/후처리 및 솔버 작업을 원활하게 수행할 수 있도록 구성했다. 이 시스템에서 전/후처리는 VDI(Virtual Desktop Infrastructure)에서 수행되고 해석은 클러스터 환경에서 수행된다. 각 용도에 맞게 서로 다른 환경에서 분리하여 컴퓨팅 자원 간에 간섭을 최소화했다. HEMOS-Cloud 서비스는 기업 또는 학교에서 M&S의 경험이 필요로 하는 사용자에게 CAE 소프트웨어와 컴퓨팅 자원을 제공한다. 본 논문에서는 HEMOS-Cloud 서비스의 경제적 파급효과를 산업연관분석을 활용하여 분석했다. 전문가의 의견을 반영하여 조정된 계수를 통한 분석 결과는 생산유발효과 74억원, 부가가치유발효과 41억원, 취업자유발효과 10억원당 50명으로 분석되었다.
본 연구는 육아종합지원센터 웹사이트에서 수요자 중심의 온라인 서비스가 제공되고 있는지를 파악하기 위해 시군구 육아종합지원센터 69개소의 웹사이트 서비스 현황을 분석하였다. 웹사이트 서비스를 평가하기 위해 사용된 도구는 문인규(2005), 이명희(2004), 이충수(2009)를 바탕으로 수정 보완하였으며, 평가항목은 정보제공 서비스, 민원처리 서비스, 온라인 참여 서비스, 이용 편의성 서비스로 구성되었다. 연구결과를 살펴보면, 첫째, 정보제공 서비스의 측면에서 웹사이트는 기관 소개 및 주요사업 안내 항목과 관련 사이트 안내 항목 순으로 높게 나타났다. 둘째, 민원처리 서비스의 측면에서 웹사이트는 민원게시판 운영 항목과 민원처리 결과 고지 항목 순으로 높게 나타났다. 셋째, 온라인 참여 서비스의 측면에서 웹사이트는 온라인 신청 및 예약 기능 항목이 가장 높게 나타났다. 넷째, 이용 편의성 서비스의 측면에서 웹사이트는 자료의 통합검색 기능 항목과 사이트 맵 기능 항목, 그리고 개인정보보호 관련 기능 항목 순으로 높게 나타났다. 이를 통해 시군구 육아종합지원센터 웹사이트는 수요자와 소통하기 위한 다양한 서비스 기능을 시도하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 육아종합지원센터 웹사이트의 서비스 구성내용과 문제점을 파악하고, 보다 체계적이고 효율적인 웹사이트 서비스 구축에 대한 시사점을 도출하는데 기여하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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