인터넷의 발달의 주요 요인 중 하나인 익명성은 다수 사용자들의 자유로운 개인 의사 표현을 도와 다양한 인터넷 기반 분산시스템을 활성화 하는데 있어 큰 도움이 되어 왔다. 하지만, 익명성은 개인의 정보가 외부로 알려지지 않는 다는 점 때문에 악용될 소지도 다분하다. 특히 분산시스템은 한 명의 악의적인 사용자가 다수의 가짜 신분을 생성하고 조정하는 시빌 어택(Sybil Attack)에 매우 취약하게 된다. 시빌 어택을 막기 위해서 분산시스템 상에서 신분 생성 작업의 복잡도를 높이는 방식이나 시스템상의 신분과 현실상의 신분의 연결 고리를 만드는 방법을 생각 할 수 있다. 하지만 복잡도를 높이는 방식은 가짜 신분이 만들어지는 시간을 늘리는 효과만 있을 뿐, 일단 가짜 신분이 만들어진 이후에 대한 대응법이 부족하다. 또한, 현실상의 신분과의 연결을 사용할 경우 온라인 사용자의 익명성이 훼손당할 우려가 있다. 최근 온라인 소셜 네트워크의 대중화와 함께 소셜 네트워크 그래프 정보를 사용해 시빌 어택에 대응하기 위한 기법들이 연구되고 있다. 이 논문에서는 온라인 소셜 네트워크 그래프에 내포된 특성을 이용해 임의의 사용자에 대한 시스템 차원 시빌-저항 신뢰도(System-wide Sybil-resistant trust value) 추출 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 온라인 소셜 네트워크 전체 그래프를 이해 할 수 있는 서비스 제공자들을 위한 방법으로, 샘플링 및 판단방법에 따라 3가지 종류의 세부 기법들을 제안한다. Facebook에서 추출한 온라인 소셜 네트워크 샘플 그래프를 이용하여 제안된 기법들의 성능을 분석 및 비교한다. 또한 시빌 어택의 특성을 이해하기 위해 서로 다른 노드 특성을 가지는 노드들이 시빌 어택에 의해 받는 영향을 분석한다.
본 논문은 캐릭터의 특정 신체 부위를 3차원 가상 환경 안의 원하는 위치로 드래깅 함으로써 미래의 동작 시퀀스를 지시하는 새로운 대화형 기법을 제시한다. 캐릭터의 동작 시퀀스는 미리 촬영된 동작 데이터의 세부 구간들을 모션 그래프 구조에 따라 시간적으로 재배열 함으로써 합성한다. 손 동작 추적 장치에 의하여 사용자의 3차원 위치 입력이 주어지면, 모션 그래프를 공간 상에 펼침으로써 캐릭터의 현재 상태로부터 도달 가능한 잠재적 미래 상태들을 샘플링 하고, 선택된 신체 부위와 입력 위치 간의 거리가감소하는 미래 상태를 검출하여 해당 자세를 사용자에게 제시한다. 연속적으로 검출된 자세 간의 변화를 최소화 함으로써 사용자가 입력 위치를 변화 시킴에 따라 어떤 상태가 검출될지 예상하기 용이하도록 하고, 결과적으로 원하는 미래 상태에 신속하게 도달하도록 한다. 제안된 방법의유용성은 브레이크 댄스, 권투, 농구 등의 동작 데이터를 이용한 실험을 통하여 확인할 수 있었다.
시계열 데이터(time-series data)는 연속적인 데이터를 고정된 시간 간격으로 샘플링한 실수 값들의 연속을 의미한다. 시계열 데이터의 예로는, 음악 및 동영상 데이터, 심전도 데이터, 주식 그래프 등의 데이터가 있다. 시계열 데이터는 다시 데이터베이스에 저장 되어있는 데이터 시퀀스(data sequence)와, 사용자에 의해 주어지는 질의 시퀀스(query sequence)로 분류된다. 시계열 데이터베이스(time-series database)에서 순위를 지원하는 서브시퀀스 매칭 방법(ranked subsequence matching)은 데이터 시퀀스와 질의 시퀀스가 주어졌을 때, 질의 시퀀스의 길이와 같은 데이터 시퀀스의 서브시퀀스(subsequence)들 중에서 질의 시퀀스와 가장 유사한 상위 k개의 서브시퀀스들을 찾는 것이다. 본 논문의 목적은 사용자가 매칭 방법에 대한 인식과 이해가 부족하더라도 기존의 콘솔 기반의 매칭 프로그램을 보다 쉽게 사용할 수 있도록 이용성을 향상시키기 위하여 시각화 툴을 개발하는 것이다. 구체적으로, 5가지 시각화(visualization) 기능을 제공하는 사용자 인터페이스를 구현하였다. 구현된 사용자 인터페이스를 통해 사용자가 기존의 매칭 프로그램을 보다 쉽고 간편하게 사용할 수 있도록 기여한다.
본 논문은 산사태 감지 및 붕괴예측을 위하여 USN(Ubiquitous Sensor Network)을 적용한 실시간 모니터링 시스템 모델을 제안하였다. 이 시스템의 성능을 검증하기 위해 기울기 센서를 이용한 USN기반의 모니터링시스템 모델을 제작하고 실험적 평가를 수행하였다. 성능평가는 기울기 센서모듈 동작특성 실험적 평가와 USN의 데이터 수집 전송 효율 실험적 평가, 개발한 상시 감시모니터링 프로그램(S/W) 동작성능 실험적 평가 등을 수행하였다. 모델의 전체 성능검증은 기울기센서를 $0^{\circ}$, $-10^{\circ}$, $-20^{\circ}$ 및 $0{\sim}-30^{\circ}$ 주고 USN 모니터링시스템에서 100[msec] 주기로 샘플링하였을 때, 기울기센서의 각도와 모니터링 표출 그래프의 출력이 잘 일치하였다. 이 실험으로 제안한 모델의 각 기능요소별 성능이 검증되었고, USN 데이터전송도 오류 없이 전송됨이 확인되었다. 따라서 기울기 센서를 이용한 산사태 감지 예측을 위한 USN기반 실시간 모니터링시스템 제안모델이 산사태 위험성 노출지역에 원격 실시간 모니터링 시스템으로 널리 사용될 것으로 사료된다.
심전도는 심장이 박동할 때 발생하는 전압을 그래프로 기록한 것으로 사람이나 동물의 심장 상태를 알아보기 위해 매우 유용하다. 본 논문에서는 쥐와 같이 작은 동물의 실험용으로 사용이 가능한 심전도 측정 장치를 연구하고 구현하였다. 이는 치료약물 개발에 있어서 부작용 등의 관찰을 위해 매우 유용하다. 사람의 경우보다 매우 빠른 동물의 심전도를 측정하기 위하여 빠른 샘플링 주기와 처리 능력을 가지고 있으며, 일반적인 동물의 활동하는 동안에도 측정이 가능하도록 하기 위하여 몸에 부착이 가능한 초소형 모듈에 IEEE 802.15.4 기반의 무선으로 실시간 모니터링이 가능한 시스템을 구현하였다. 쥐와 같은 작은 동물에 적용하여 성공적으로 심전도를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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