본 논문에서는 HOG 특정벡터와 영상분할을 이용한 부스팅 분류기반의 자동차영역 검출 알고리즘의 연구에 대해서 기술한다. 입력된 영상으로부터 차량을 검출하기위해 먼저 분할 후 합병(split-merge) 방법을 적용하여 영상을 분할한다. 그리고 가장 큰 두 영역을 검색 영역에서 제외하여 처리 속도를 향상 시킨다. 각 영역에 대해 HOG(histogram of oriented gradient) 특정을 추출한다. 분류기는 두 개의 모집단을 분류하는데 많이 사용되고 있는 AdaBoost 방법을 사용한다. 제안방법의 성능 평가를 위해 537개의 영상을 사용하여 분류기를 학습하였으며, 또한 학습에 사용하지 않은 비학습영상 500개를 사용하여 인식률을 구하였다. 실험결과 비학습영상에 대해 98.34%의 인식률을 얻었다. 결론적으로 제안된 방법이 지능형 자동차 제어 시스템에서 차량의 위치를 찾는 방법으로 활용될 수 있다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 연구가 활발하게 전개되면서 영상 전송, 저장, 검색 및 원격 모니터링의 서비스에 대한 욕구가 PC뿐만 아니라 모바일 환경에서까지 증대되고 있다. 침입 탐지의 보안 서비스를 필요로 하는 곳에서는 주로 CCTV(Closed Circuit TV)와 DVR(Digital Video Recording)과 같은 보안 장비들이 사용되고 있는 반면 이러한 장비들은 고가이므로 일반 사용자나 가정 및 소규모 사업장에 도입하는 것은 어려울 뿐만 아니라 휴대하기도 쉽지 않고 모바일용의 카메라솔루션은 고기능을 지원하지 않으며 영상 화질 또한 VGA급의 저 화질을 지원한다. 이에 본 논문에서는 PC나 DVR급 장치에 못지않은 유비쿼터스형 모바일용 고화질 영상 전송장치의 임베디드 시스템 설계 및 구현에 관하여 기술하였다. 이를 위한 모바일용 전용 CPU 채용과 고화질을 위한 MPEG-4 H/W CODEC의 설계 및 구현 등에 관하여 기술하였다. 구현된 시스템은 모바일 환경에서 속도, 화질 등에 있어서 우수한 성능을 나타내었다.
최근 전 세계적으로 기후변화로 인한 가뭄이 빈번히 발생하고 있으며 우리나라도 '14~'15년 장기화된 가뭄으로 인해 많은 어려움을 겪었다. 이러한 가뭄은 비교적 느린 속도로 진행되고 그 영향이 복잡하게 나타나기 때문에 적절한 사전대응이 이루어지지 않으면 상당한 피해를 겪게 된다. 최근 기존 수자원 정보의 수집과 분석을 탈피해서 다른 사회 시스템과의 연계 추진하는 빅데이터 개념의 적용시도가 이루어지고 있다. K-water 국가가뭄정보분석센터에서는 가뭄의 사전인지와 영향평가의 보조적인 수단으로서 뉴스를 활용하는 방법론을 도출하고 이를 시스템에 구현하여 적용하여 활용성을 분석하였다. 언론(뉴스)정보는 가뭄의 발생, 영향, 대응 등을 포괄적으로 검색할 수 있도록 가뭄진행 순서에 따라 가뭄징조 및 예측, 가뭄발생, 가뭄영향, 가뭄대응, 가뭄대비 및 해소 관련 5개 카테고리와 이와 관련된 69개 세부 키워드로 구분하고 이를 시스템에 반영하였다. 빅데이터 기능을 적용하여 인터넷 뉴스를 해당키워드를 적용해 자동으로 수집할 수 있도록 하였으며 중복되거나 관련 없는 뉴스를 제외하고 이를 다시 발생지역으로 공간 구분하여 GIG 맵에 표출될 수 있도록 구축하였다. 구축된 시스템을 활용하여 '16년을 대상으로 수집된 총 448건의 뉴스자료를 분석한 결과 시스템에 구축되어 있는 '16년 용수공급체계를 반영한 가뭄평가결과와 발생위치, 발생시기, 피해내용 등이 '16년 물수급 현황을 잘 나타내는 것으로 나타났다. 향후 센터에서는 뉴스이외에 소셜미디어와 SNS등에서 다양한 가뭄관련정보를 빅데이터 수집방식에 의해 확보하고 이를 가뭄인자와 영향평가에 대한 참고자료로서 활용하기 위한 방안과 시스템 적용을 통한 검증을 지속적으로 진행할 예정이다.
IEEE 802.11 무선랜은 광대역 무선접속 네트워크를 지원하기 위한 가장 대중화된 통신 프로토콜이다. 최근 이동 중에도 무선랜을 통해 실시간 멀티미디어 서비스에 대한 사용자 요구가 증가하고 있다. 이동성을 지원하기 위해서는 단말의 핸드오프 기능이 필수적이다. 그러나 IEEE 802.11 무선랜의 핸드오프 기법은 최고 300ms의 지연 시간을 가지며, 관련연구의 무선랜 핸드오프 기법은 접속할 무선 액세스 포인트의 검색 및 재접속 및 인증과정에 초점을 맞추고 있다. 이동 중인 휴대 단말일 경우 빈번하게 핸드오프가 발생하며 이를 위한 고려가 상대적으로 부족하다. 본 논문에서는 GPS 위치정보와 수신신호세기를 이용하여 핸드오프 지점을 예측하고 높은 전송 대역폭을 보장 받는 핸드오프 알고리즘을 제안한다. 제안한 핸드오프 방법을 구현하고 성능을 검증하여 알고리즘의 우수함을 확인하였다.
AI 스피커는 간단한 동작으로 음악재생, 온라인 검색 등 사용자에게 유용한 기능을 제공하고 있으며, 이에 따라 AI 스피커 시장은 현재 매우 빠른 속도로 성장하고 있다. 그러나 AI 스피커는 항시 사용자의 음성을 대기하고 있어 보안 위협에 노출될 경우 도청, 개인정보 노출 등 심각한 문제가 발생할 수 있다. 이에 모든 AI 스피커의 전반적으로 향상된 보안을 제공하기 위해 발생 가능한 보안 위협을 식별하고 체계적인 취약점 점검을 위한 방안이 필요하다. 본 논문에서는 점유율이 높은 제품 4개를 선정하여 보안위협모델링을 수행하였다. Data Flow Diagram, STRIDE, LINDDUN 위협모델링을 통해 체계적이고 객관적인 취약점 점검을 위한 체크리스트를 도출하였으며, 이후 체크리스트를 이용하여 실제 기기에 대한 취약점 점검을 진행하였다. 마지막으로 취약점 점검 결과 및 각 제품에 대한 취약점 비교 분석을 통해 AI 스피커의 보안성을 향상시킬 수 있는 방안을 제안하였다.
개인정보가 포함되어있는 개인정보파일의 경우 개인용 PC 및 스마트 단말기, 개인 저장 장치 등 End-Point 영역에서의 개인정보보호에 대한 의식은 미흡한 실정이다. 본 연구는 웹 크롤러를 통해 생성된 개인정보파일을 안전하게 검색하기 위해 Diffie-Hellman 기법을 이용하여 사용자 키 레벨을 부여하였다. 개인정보파일에 대한 공격을 대비는 SEED와 ARIA를 하이브리드(hybrid)한 슬라이싱(slicing)을 이용하여 설계하였다. 웹 크롤링 방법에 수집된 개인정보파일에 대한 암호화 성능은 키 생성에 따른 암복호화 속도, 사용자 키 레벨에 따른 암복호화 공유를 비교 하였다. 이에 대한 시뮬레이션은 대외기관 전송 프로세스를 대상으로 전달된 개인정보파일에 수행하였다. 그 결과 기존 방법의 성능을 비교하여 기존보다 검출은 4.64배의 향상됨과 동시에 정보보호율은 18.3%가 개선됨을 확인할 수 있었다.
최근 입자 조작, 신경 자극 등을 위해 초음파 홀로그램과 그 응용에 대해 연구가 활발히 되고 있다. 하지만 홀로그램을 생성할 송신 신호 위상의 결정은 이전의 시간 소모적인 반복 최적화 방법에서 크게 벗어나지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 광학 홀로그램 생성을 위해 활용된 바 있는 딥러닝 기법을 초음파 홀로그램 생성을 위해 적용하여 소개한다. U-Net을 기반으로 알고리즘을 구성하였으며 원 모양의 데이터셋에 대해 학습하고 영어 알파벳에 대해 평가함으로써 그 일반화 가능성을 검증하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 기존 알고리즘과 계산속도, 정확도, 균일도 측면에서 비교하였다. 결과적으로 정확도와 균일도는 기존에 비해 다소 떨어지지만 계산속도가 약 190배 빨라졌다. 따라서, 이 결과를 통해 딥러닝 기반 초음파 홀로그램 생성 알고리즘은 기존 방법보다 초음파 홀로그램을 빠르게 형성할 수 있는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 뉴스 데이터를 이용해 재난문자의 문제점에 대해 알아보았다. 이를 위해 한국언론진흥재단 뉴스 빅데이터 시스템을 통해 2005년 5월 15일부터 2020년 4월 30일까지의 '재난문자'의 주제어가 포함된 뉴스를 검색하여 자료를 수집하였다. 분석방법은 내용분석을 사용하였다. 조사 결과에 따르면, 재난문자 수신 문제점은 경보음, 내용, 기준, 빈도, 속도, 수신범위, 시간, 언어 등에 대한 것으로 범주화되었다. 재난문자 미수신 문제점은 권한, 단말기, 발송기준, 통신, 기타 등에 대한 것으로 범주화되었다. 재난문자 문제점에 대한 뉴스 게재 추이를 살펴보면, 최근 2~3년간 미수신 문제점에 대한 뉴스는 줄어드는 반면에 수신 문제점에 대한 뉴스는 많아지는 것으로 나타났다. 이는 재난문자에 대한 국민의 개선 요구가 수신 부분에 있다는 것을 말해준다. 특히, 내용, 빈도, 수신범위 문제에 대한 사회적 해결 요구가 급증한 상황이다.
본 연구에서는 민간기업들이 전체적인 보안관제 인프라를 구축 할 수 있도록 오픈소스 빅데이터 솔루션을 이용하여 보안관제 체계를 구축하는 방법을 기술한다. 특히, 보안관제 시스템을 구축할 때 비용·개발시간을 단축 할 수 있는 하나의 방법으로 무료 오픈소스 빅데이터 분석 솔루션 중 하나인 Elastic Stack을 활용하여 인프라를 구축했으며, 산업에 많이 도입되는 제품인 Splunk와 비교실험을 진행했다. 또한 두 솔루션을 기능, 사용의 용이성, 서비스지원, 기술지원 등을 비교해석 한 결과, Elastic Stack이 사용자간 커뮤니티, 오픈 솔루션면에서 빅데이터의 보안관제가 유리함을 알 수 있었다. Elastic Stack을 활용해 보안 로그를 단계별로 수집-분석-시각화 하여 대시보드를 만들고 대용량 로그를 입력 후 보안관제 검색 속도를 측정하였다. 이를 통해 Elastic Stack이 Splunk를 대체할 수 있는 빅데이터 분석 솔루션으로 기업들이 접근 가능성을 얻을 수 있다.
본 연구는 두 가지 관점, 즉 다이오드레이저를 구강연조직에 접촉식으로 조사하여 조직을 절제할 경우 첫째 심부조직에서의 온도 상승 정도에 대한 분석 평가, 둘째 절제에 따른 조직의 열적 응고에 대한 조직학적 분석 평가를 위해 시도되었다. 연구를 위해 도축된 소의 혀 배면으로부터 5.0mm깊이에 T형 열전대(type T thermocouple)를 설치하고 조사조건에 따른 레이저절제 도주의 온도변화를 측정하고, 또한 해당조사부위의 조직을 대상으로 통법에 의한 H-E염색 후 조직학적 측면에서 열적 응고상을 검색하여 Nd:YAG레이저의 경우에서와 비교하였다. 즉 파장815nm의 다이오드레이저를 0-10W의 출력, 50Hz와 연속파의 주파수조건에서 접촉식으로 조사하였으며, 또한 파장1064nm의 Nd:YAG레이저를 0-10W의 출력, 50Hz와 100Hz의 주파수 조건에서 접촉식으로 조사하였다. 레이저의 접촉조사시 레이저광섬유 첨단부에서 10(10gm의 일정한 압력과 25mm/sec의 이동속도로 조직을 절제하였다. 레이저가 접촉조사된 조직부위를 통법에 의해 조직학적으로 H-E염색을 시행하였으며, 계측현미경을 이용하여 10배율 아래에서 조직절제의 폭과 깊이, 측방 및 하방 쪽으로 열적 응고의 폭을 계측하였다. 계측치에 대한 통계학적 처리결과 조직절제의 폭과 측방쪽으로 열적응고의 폭은 다이오드레이저에와 Nd:YAG레이저에서 같은 정도를 나타냈다. 조직절제의 깊이는 Nd:YAG레이저에서에 비해 다이오드레이저에서 더 깊었다. 하방쪽으로의 열적응고의 폭은 Nd:YAG레이저를 10Hz의 조건에서 조사한 경우에서 가장 넓었으며, 다이오드레이저를 50Hz와 연속파의 조건에서 조사한 경우에서 가장 좁았다. 레이저절제 도중 심부조직에서의 온도변화는 다이오드 레이저에서와 Nd:YAG레이저에서 모두 출력이 증가함에 따라 상승되었으며, 다이오드레이저에서 보다 Nd:YAG레이저에서 더 높이 상승되었다. 결론적으로 본 연구에서 시도된 조사조건 범위 이내에서는 구강연조직 절제시 다이오드레이저가 펄스형 광섬유 전달식 Nd:YAG레이저 보다 심부조직에서의 낮은 온도상승과 하방쪽으로의 좁은 열적 응고의 폭을 보이면서 우수한 조직절제효과를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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