산업입지정보시스템에서 제공하는 공장정보는 한국산업단지공단으로부터 원시데이터를 받아 필터링 과정을 거친 후 등록되기 때문에 새로운 공장 정보 갱신이 느린 특징이 있다. 본 연구에서는 산업입지정보시스템 공장 정보 갱신 문제를 해결하고자, 비교적 갱신 주기가 빠른 도로명 주소의 건물 데이터와 부동산의 건물 데이터를 이용하여 기존의 산업입지정보시스템 공장정보와 비교하고 새로운 공장정보를 추출하였다. 속성정보 매칭을 수행하고, 속성정보의 누락으로 매칭할 수 없는 공장의 경우에는 공간객체 매칭을 수행하였다. 위 과정에서 점 데이터와 다각형 데이터와 같이 형식이 다른 공간객체를 비교하는 방안을 제시하였다. 제안된 공간분석 방법의 정확도 평가 결과 약 79%의 정확도를 보였으며, 위 매칭 기법을 활용하여 도로명주소건물데이터, 부동산건물데이터와 산업입지정보시스템 공장정보의 융합 가능성을 확인하였다.
브로드캐스트 메시지가 전송되면 권한이 있는 사용자들은 자신이 사전에 부여받은 개인키를 이용하여 먼저 세션키를 복호화하고 이 세션키를 통하여 디지털 정보를 얻게 된다. 이와 같이 사용자는 브로드캐스터가 전송하는 키를 이용하여 메시지나 세션키를 획득하게 되는데, 이러한 과정에서 브로드캐스터가 키를 생성하고 분배하는 과정이 필요하다. 또한 사용자가 탈퇴나 새로운 가입 시에 효율적인 키 갱신이 필요하게 되며 사용자의 악의적인 행동이나 기타 공격자에 대한 공격에 대해 추적하고 확인할 수 있어야 한다. 이를 실현할 수 있는 방식이 Traitor Tracing 방법으로 본 논문에서는 공격자 확인과, 추적을 행할 수 있으며, 키 생성에서 각 사용자의 키가 효율적인 갱신 주기를 가질 수 있도록 Proactive 방식을 이용하여 제안한다.
네트워크 트래픽 모니터링과 분석은 엔터프라이즈 네트워크의 효율적인 운영과 안정적 서비스를 제공하기 위한 필수적인 요소이다. 응용 레벨 트래픽의 분석을 위한 다양한 방법이 존재하지만 분류의 정확성, 분석률, 실용성을 고려했을 때 페이로드 시그니쳐 기반의 분석 방법은 가장 높은 성능을 보인다. 하지만 페이로드 시그니쳐를 수작업으로 추출하는 과정은 응용프로그램 및 응용 프로토콜에 대한 선행적인 분석이 필요하기 때문에 많은 시간과 인력이 요구된다. 또한 응용프로그램의 통합, 변경, 출현은 시그니쳐의 유지 및 관리에 대한 복잡성을 증대시킨다. 따라서 본 논문에서는 응용프로그램의 페이로드 시그니쳐 생성 과정의 단점을 보완할 수 있는 시그니쳐 자동 생성 시스템을 제안하여 시그니쳐 생성 효율을 향상시키며, 응용프로그램의 변화, 출현에 유연하게 대처할 수 있는 페이로드 시그니쳐 갱신 시스템을 구축하여 지속적으로 시그니쳐 유지, 관리가 가능하도록 하였다. 또한 학내망에 적용하여 제안한 시스템의 실용성을 증명하였다.
본 논문에서는 옥외 환경에 강인한 영상 감시알고리듬을 구현하는 과정을 기술하였다. 옥외 감시시스템의 어려운 처리 과정들 중 하나는 배경화면을 효과적으로 갱신하는 것이다. 배경 영상에는 건물, 나무들, 이동하는 구름 및 기타 다른 물체들의 그림자를 포함하기 때문에. 시간과 조명광에 따라 변화한다. 이는 옥외에서의 감시시스템의 성능을 저하시킨다. 따라서 본 논문에서는 배경 영상을 효과적으로 갱신하기 위해 적응 혼합 가우시안 필터와 컬러불변성을 화소레벨에서 적용하여 옥외에서도 강인한 영상 감시알고리듬을 제안하였다. 그 결과, 다양한 그림자가 있는 옥외에서 움직이는 대상 물체를 검출할 수 있음을 확인하였다.
소프트웨어 개발에 적합한 설계는 하나 이상 존재할 수 있고, 소프트웨어 아키텍쳐는 설계 과정 동안 수정, 갱신, 대체로 인해 변경될 수 있으므로, 다양한 관점에서 설계된 아키텍쳐의 서로 다른 버전들을 유지 관리 할 수 있는 방법과, 아키텍쳐의 변경 요소들을 효율적으로 명세할 수 있는 방법이 요구된다. 이 연구에서는 기존에 이미 정의되어 있는 아키텍쳐와, 이를 재사용하여 설계한 새로운 아키텍쳐를 통합된 구조의 소프트웨어 아키텍쳐로 재구성할 수 있는 방법과, 재구성 아키텍쳐 명세에 필요한 명세 요소와 명세 구조에 대해 정의하고 있다. 제안된 통합된 구조의 명세 방법은 아키텍쳐 설계 과정에서 다양한 개발자 관점 에서 정의된 아키텍쳐들을 참조 및 재사용할 수 있는 방법을 제공하고, 아키텍쳐의 수정, 대체, 갱신과 같은 변경 요소에 대해 유연성 있는 명세 방법을 제공한다.
소프트웨어 아키텍쳐는 설계 과정 동안 수정, 갱신 그리고 대체로 인해 재구성될 수 있으며, 소프트웨어 개발에 적합한 설계는 하나 이상 존재할 수 있기 때문에 다양한 관점에서 설계된 아키텍쳐를 재구성할 수 있는 방법과 아키텍쳐의 변경 요소들을 효율적으로 명세할 수 있는 방법이 필요하다. 이 논문에서는 기존에 이미 정의되어 있는 아키텍쳐와 이를 재사용하여 설계한 새로운 아키텍쳐를 통합된 구조의 소프트웨어 아키텍쳐로 재구성할 수 있는 방법을 제안하였다. 그리고, 통합된 구조의 소프트웨어 아키텍쳐 명세에 필요한 명세 요소와 명세 구조를 제안한다. 제안한 통합된 구조의 명세 방법은 아키텍쳐 설계과정에서 다양한 개발자 관점에서 정의된 아키텍쳐들을 참조 및 재사용할 수 있는 방법을 제공하고, 아키텍쳐의 수정 및 갱신 그리고 대체와 같은 변경 요소에 대해 유연성 있는 명세 방법을 제공한다.
멀티플레이어 온라인 게임을 위한 주요 구조는 전형적으로 클라이언트-서버, 멀티 서버, P2P(peer-to-peer) 구조 등이 있다. P2P 구조는 본질적인 분산과 협동 특성으로 인하여 구축 비용이 저렴하며 플레이어들 간에 직접 통신을 수행함으로써 빠른 응답시간과 높은 규모조정성을 가질 수 있다. 그러나 P2P 구조는 여러 가지 어려움이 존재한다. 플레이어들 간에 게임을 분산시키므로 제어 유지가 어렵고 특정 플레이어의 고의적인 부정행위에 취약해지는 경향도 있다. 또한 갱신과정의 충돌 현상이 여러 사이트에서 발생될 수 있기 때문에 P2P 시스템에서 일관성 제어를 제공하는 것도 더욱 어렵다. 비일관성을 회피 또는 정정하기 위하여 대부분의 멀티플레이어 게임은 객체에 대한 갱신이 주 사본에 먼저 수행되는 주 사본 기법을 사용한다. 본 논문은 멀티플레이어 온라인 게임을 위한 P2P 구조에서 각 객체에 대한 일관성을 제공하며 갱신 결과의 전송 메카니즘이 존재하는 주 사본 모델과 이에 대한 성능 분석 결과를 기술한다.
본 논문에서는 효율적인 동적 컨텐츠 출판을 지원하는 XML 기반 웹 컨텐츠 관리 시스템인 EasyCM을 설계하였다. EasyCM은 효율적인 동적 웹 컨텐츠 출판을 지원하기 위해 XML 기반의 컨텐츠 관리 시스템의 출판에서 필요한 컨텐츠저장소로부터 XDL 객체의 추출과 XSLT를 이용한 HTML 변환의 추가적인 처리과정을 전처리하여 컨텐츠 컴포넌트를 생성하고 사용자 요청시 컨텐츠 컴포넌트를 최종 웹 페이지로 조립하여 출판함으로써 컨텐츠의 재사용성을 향상시켰다. 또한 EasyCM의 성능을 향상시키기 위해서 기반 데이터와 동적 컨텐츠 컴포넌트간의 종속정보를 Dependency Map으로 유지하여 동적 컨텐츠 캐싱을 지원한다. 이를 위해서 EasyCM은 XML 출판 프레임워크인 Cocoon2를 기반으로 하고, 동적 컨텐츠 캐싱이 가능하도록 Cocoon2의 캐싱 구조를 화장하였다. 본 논문에서 설계한 확장된 캐싱 시스템은 캐싱된 컨텐츠의 효율적인 갱신을 지원하기 위하여 동적 컨텐츠의 특성에 따른 두 가지 갱신 유형, 즉 즉시갱신과 지연갱신을 지원한다.
LIDAR의 표고점 데이터는 건물, 수목 등의 개체를 구성하는 비지면점과 순수한 지표면을 나타내는 지면점들이 섞여있기 때문에 이들을 분리하는 과정이 필요하다. 지금까지 연구된 방법들은 몇 가지 입력 요소가 필요하여 완전 자동화를 이루지는 못하고 있으며, 다양한 크기의 개체를 동시에 자동으로 찾아내기 어렵고 경사진 지형에 대해서는 적용하기 어려운 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 원 데이터의 동일 스캔 라인 상에 존재하는 이웃 점들 간의 경사를 이용하여 입력 요소를 최소화하여 개체를 추출하고자 한다. 이웃하는 두 점플 간의 경사를 이용하여 비지면점을 탐지하여 이웃하는 지면점의 높이 값으로 대체하며 갱신된 값을 바로 다음 연산에 반영시킴으로써 윈도우를 사용하거나 그룹화 할 필요가 없다. 또한 갱신된 값을 전파시키기 때문에 복잡한 지붕을 가지는 건물도 추출할 수가 있다. 이와 같은 연산을 두 방향에 대하여 수행하여 경사진 지형에 대하여 적용할 수 있도록 하였으며 천안과 마산지역에 대하여 테스트를 수행하였다.
본 논문에서는 MKM(Modified K-Means) 알고리듬의 성능을 개선하기 위해 새로운 학습알고리듬을 제안한다. MKM 알고리듬에서 새로운 코드워드는 이전 코드워드와 새로 얻 은 중심점을 이은 직선 상의 임의적으로 선택된다. 따라서 MKM 알고리듬은 통계적 이완 방법의 코드북 교란 알고리듬으로 이해될 수 있다. MKM 알고리듬을 통계적 이완 알고리듬 과 비교해보면 도입되는 교란의 양이 상대적으로 적고 그 교란 자체도 임의적이지 않다는 걸 알 수 있다. 따라서 MKM 알고리듬에 도입되는 교란의 양을 보다 크고 임의적이게 하면 MKM 알고리듬이 국소 최적화에 빠질 가능성이 줄어들 것이다. 따라서 본 논문에서는 MKM 알고리듬의 코드북 갱신과정을 변화시킨 새로운 알고리듬을 제안하였으며, 화상 데이 터와 음성 데이터를 이용하여 실험한 결과 제안된 알고리듬이 MKM 알고리듬보다 우수한 성능을 보인다는 걸 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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