안드로이드 저자 식별 연구는 좁은 범위에서는 출처를 밝히기 위한 방법으로 해석할 수 있으나, 넓은 범위에서 본다면 알려진 저작물을 통해 유사한 저작물을 식별하는 통찰력을 얻기 위한 방법으로 해석할 수 있다. 안드로이드 저자 식별 연구에서 발견되는 문제점은 안드로이드 시스템 상 중요한 코드이지만 의미가 없는 코드들로 인하여 저자의 중요한 특징을 찾기 어렵다는 것이다. 이로 인해 합법적인 코드 또는 행동들이 악성코드로 잘못 정의되기도 한다. 이를 해결하기 위하여 서바이벌 네트워크 개념을 도입하여 여러 안드로이드 앱에서 발견되는 특징들을 제거하고 저자별로 정의되는 고유한 특징들을 생존시킴으로써 문제를 해결하고자 하였다. 제안하는 프레임워크와 선행된 연구를 비교하는 실험을 진행하였으며, 440개의 저자가 식별된 앱을 대상으로 실험한 결과에서 최대 92.10%의 분류 정확도를 도출하였고 선행된 연구와 최대 3.47%의 차이를 보였다. 이는 적은 양의 학습데이터를 이용하였으나 저자별 중복된 특징 없이 고유한 특징들을 이용하였기에 선행 연구와 차이가 나타났을 것으로 해석하였다. 또한 특징 정의 방법에 따른 선행 연구와의 비교 실험에서도 적은 수의 특징으로 동일한 정확도를 보일 수 있으며, 이는 서바이벌 네트워크 개념을 통한 지속적으로 중복된 의미 없는 특징을 관리할 수 있음을 알 수 있었다.
내추럴 유저 인터페이스 기술(NUI)의 발달은 게임이나 컴퓨터 사용 및 기타 전자기기 사용법에 일대 변화를 가져오고 있다. 본 논문에서는 스마트 폰 사용자의 얼굴을 식별하고 또한 얼굴 움직임 동작을 감지하여 증강현실을 구현한다. 모바일 기기의 전면 카메라를 이용하여 얼굴의 위치를 Viola-Jones방법을 사용하여 검색하고 검색한 얼굴의 식별 및 움직임 검출을 Eigenface 알고리즘을 사용하며, 식별된 사람에 대응되는 그래픽스 오브젝트를 GPS나 가속도 센서 등의 정보와 후면 카메라의 영상과 함께 합성하는 증강현실 시스템을 구현한다. 증강현실 시스템은 모바일 기기의 성능에 적합한 알고리즘 및 방법으로 구현하여야 한다.
현대 학술 연구 환경에서 디지털 기술의 발전은 연구자들에게 더욱 다양하고 풍부한 정보 접근성을 제공하고 있으나, 이와 동시에 저자 식별 문제가 새로운 도전 과제로 부상하고 있다. 저자 식별 문제는 학술 커뮤니케이션의 투명성과 정확성을 저해하는 주요 요인으로, 연구 성과의 정확한 귀속과 연구 네트워크의 구축에 혼란을 야기할 수 있다. 이에 대응하기 위해, 국제표준이름식별자(ISNI)와 연구자고유식별번호(ORCID)와 같은 식별자 시스템이 도입되었으나, 저자들의 저조한 참여와 정보의 부정확한 입력 등으로 인해 여전히 한계를 가지고 있다. 본 연구는 저자 정보가 최초로 시스템에 입력되는 순간부터 식별을 위한 정보 관리 방법을 중점적으로 연구함으로써, 저자 식별의 정확성을 향상시키고 학술 정보 서비스의 효율성을 극대화하는 방안을 제안한다. 이를 통해, 학술 커뮤니티 내에서 저자 식별 문제에 대한 인식을 새롭게 하고, 관련 기관과 연구자들이 이 문제를 해결하기 위해 취할 수 있는 구체적인 방안을 제시할 것이다.
본 연구에서는 민감한 개인정보의 유출과 남용 위험이 높아지고 있는 상황에서 정확한 개인정보 탐지 및 비식별화의 효율을 높이기 위해 개인정보 항목에 특화된 개체명 체계를 개발하였다. 개인정보 태그셋이 주석된 대화 데이터 4,981세트를 구축하고, 생성 AI 모델을 활용하여 개인정보 개체명 탐지 실험을 수행하였다. 실험을 위해 최적의 프롬프트를 설계하여 퓨샷러닝(few-shot learning)을 통해 탐지 결과를 평가하였다. 구축한 데이터셋과 영어 기반의 개인정보 주석 데이터셋을 비교 분석한 결과 고유식별번호 항목에 대해 본 연구에서 구축한 데이터셋에서 더 높은 탐지 성능이 나타났으며, 이를 통해 데이터셋의 필요성과 우수성을 입증하였다.
문화생활을 즐기는 현대인의 증가와 함께 온라인 티켓 거래가 활발하게 이뤄지고 있다. 문화생활에 대한 수요가 증가하고, 온라인을 통한 티켓 거래가 활발해지는 만큼 불법 거래 사례와 피해 또한 커지고 있다. 이러한 불법 거래 방지를 위해 본 논문에서는 기존 모바일 티켓팅 시스템의 QR코드에 티켓 고유식별번호와 난수를 결합하고, 사용자의 지문 인식과 사용 시간 제한 등의 기능을 추가한 불법 거래 방지 티켓팅 시스템을 제안한다.
다중센서데이터 융합시스템(MSDFS)은 여러 센서로부터 획득된 이질의 데이터를 정규화된 포맷으로 융합하고 단일 센서에서의 획득오차를 최소한으로 줄여 표적의 정확한 식별 및 판단을 지원하는 시스템이다. 이 시스템들은 고유의 기능을 수행하는 모듈들에 대한 고수준의 재사용성을 요구하므로, 현재의 소프트웨어공학 기법을 적용시 공통부분에 대한 효율적 설계가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 시스템 개발에 이러한 비효율적인 요소를 제거하는 제품-계열 개발방법론을 MSDFS의 임베디드 소프트웨어 설계에 적용한다. 이를 위해 분석 대상에 대한 영역지정에서부터 재사용가능한 컴포넌트의 식별까지 설계 하며, 마지막으로 설계된 모델에 대한 검증을 위해 GQM 패러다임을 적용한다. 또한 산출물에 대한 성능평가 기준을 제시하여 시스템 개발을 효과적으로 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다.
생체인식 시스템은 개인의 물리적/행동적 특성을 측정하여 신원을 확인하기 위한 시스템이다. 이러한 시스템에서 사용되는 특징들은 잡음 등에 의해서 쉽게 영향을 받기 때문에 매우 많은 변형들이 존재하고, 따라서 변형된 특징들을 효과적으로 다루기 위해 다양한 기계학습 방법들이 사용되고 있다. 그런데, 기존의 자료주도적인 방법들을 특정 생체인식 시스템에 적용하기 위해서는 시스템에 등록할 각 사람들로부터 충분히 많은 데이터를 획득해야하는 어려움을 겪게 된다. 또한 시스템에 미등록된 사람의 데이터가 제시될 가능성 등, 무한한 수의 변형이 존재하는 문제점을 갖고 있다. 이러한 문제점들로 인해 데이터의 분포특성을 분석하고 예측하는 것이 어렵다. 생체인식 시스템의 이러한 고유의 문제점을 극복하기 위해서는 새로운 효율적인 식별 및 검증 방법을 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 통계적 가설 검증 이론에 기초한 간단한 방법을 제안하고, 실세계 데이터에 대한 실험을 통해 제안한 방법의 가능성을 확인한다.
최근 XML(eXtensible Markup language) 사용의 증가로 인해 다량의 대용량 XML 문서가 이용되고 있음에 따라, 효율적인 문서 관리를 위한 XML문서의 데이터 모델과 저장 스키마를 어떻게 구현할 것인가에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 관계형 데이터베이스를 기반으로 한 XML문서에 대한 효율적인 저장, 검색 및 관리 기법으로 노드의 텍스트 값이나 속성 값이 존재하는 경로만을 저장하고, 노드 표현에 따라 고유 노드명 식별자(Node Expression Identifier)를 부여함으로써 부여된 노드 식별자를 매칭하는 숫자 매칭(Number Matching)기법을 제안한다. 그리고 이를 입증하기 위해 WPath 질의들에 대한 처리 성능을 기존 방법과 비교함으로써 제안한 방법의 효율성을 제시한다.
본 연구에서는 적외선 카메라를 이용하는 모션캡처 시스템에서의 전통적인 문제인 마커의 손실과 스왑을 해결할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 기본적으로 적외선 센서를 이용하여 마커의 위치를 계산하여 모션을 캡처하는 방식을 사용한다. 여기에 각 마커에 식별이 가능한 고유한 아이디를 지정할 수 있게 하기 위해 적외선 반사판의 색깔을 다르게 제작하였다. 적외선 카메라를 이용하여 마커에서 반사되는 적외선의 좌표를 촬영하고 일반 카메라를 이용하여 마커의 위치와 색깔을 구별한다. 실험 결과 각 마커의 식별이 가능했으며 카메라를 들고 이동하면서도 정확하고 빠르게 모션을 캡처할 수 있음을 실험을 통해 증명하였다.
본 연구에서는 빅데이터 시대에 주목을 받고 있는 온라인 맞춤형 광고를 활성화시킬 목적으로 기존 연구들에서 분명하게 규명되지 않았던 '개인 정보'와 '행태정보'의 의미를 명확히 하기 위해 '개인 정보'에 대한 법적 개념을 분석하였다. 분석 대상으로는 '개인정보보호법' 및 동법 시행령에 근거하여 마련된 '개인 정보 침해 요인 평가 지침'과 '개인 정보 비식별 조치 가이드라인'을 선정하였다. 결과에 의하면, '개인 정보'란, (1)살아 있는 개인(단체, 법인, 사물 등은 해당되지 않음)에 관한 모든 종류의 정보로서, (2)개인을 알아볼 수 있는 정보(식별자)이며 개인을 알아보기 어려운 것은 해당되지 않으며, (3)해당 정보 자체로는 개인을 알아볼 수 없어도 다른 정보와 쉽게 결합(결합 대상 정보의 입수 가능성, 결합 가능성이 있어야 함)하여 알아볼 수 있는 정보(속성자)를 포함한다. 보다 구체적으로, 개인 정보에는 기본정보, 고유식별정보, 민감정보, 기타 개인정보 등이 포함된다. 그리고 향후의 연구 방향으로서 기술 발달에 따른 '개인 정보' 개념에 대한 지속적인 연구, '온라인 맞춤형 광고 개인 정보 보호 가이드라인'의 실효성에 대한 연구, 이용자는 물론 사업자의 시각에서 본 개인 정보 보호의 법리에 대한 연구 및 개인 정보와 행태 정보의 명확한 구분을 전제로 한 온라인 맞춤형 광고 연구의 필요성 등을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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