객체지향 데이터베이스의 보안모델에서 사용되는 보안정책과 보안속성들은 새로운 보안 모델이 제시될때마다 그 개념과 적용범위가 다르게 정리되어왔다. 객체지향 데이터베이스는 객채지향 시스템의 특징과 데이터베이스의 특징을 만족해야 하는데, 객체지향 시스템의 중요한 요소 중의 하나인 상속 계층에 대해서 많은 연구가 진행되어왔다. 기존의 객체지향 데이터베이스 시스템 대부분은 슈퍼클래스와 서브클래스 사이의 단일상속만을 고려하였거나 또는 다중상속을 전혀 고려하지 않았다. 이로 인해, 클래스 사이의 다중상속을 정의할 경우 시스템을 설계할 때 만족되어져야 하는 보안속성의 위배가 일어날 수 있는 문제점이 있다. 따라서. 이 논문에서는 글래그 계층 사이의 다중상속을 정의할 때 기본적으로 충족되어져야 하는 보안속성에 대한 추가적인 정의를 제시한다
지난 수십년 동안 휴대기기 시장의 다양한 요구에 맞추어 임베디드 시스템 기술이 발전되어 왔다. 현재의 임베디드 시스템은 작은 크기의 특화된 하드웨어를 차용하면서도 높은 효율의 성능을 저가에 제공할 수 있는 기술들이 핵심을 이루고 있다. 이러한 핵심 기술들 중의 하나가 다중 메모리 뱅크이다. 예를 들면, 이중 메모리 뱅크는 같은 공간에 두 배의 메모리 대역폭의 제공할 수 있는 특징을 갖는다. 이러한 특징은 이중포트 메모리에 비하여 적은 비용으로 동일한 대역폭을 제공할 수 있는 장점을 제공한다. 그러나 현재까지도 다중 메모리 뱅크의 효율적인 사용을 지원하는 소프트웨어 기술은 부족한 실정이다. 본 연구에서는 다중 메모리 뱅크의 활용 문제를 간섭 그래프 (interference graph)를 이용하여 효과적으로 해결하였다.
빈혈의 유병률은 매년 증가하고 있으나 이를 가벼운 질병으로 인식해 치료 시기를 놓치는 환자들이 존재한다. 빈혈의 발생원인으로 혈액 내 헤모글로빈 및 헤모글로빈 내 철 부족이 있으며, 헤모글로빈 측정기술의 경우 채혈 이외에 사람의 신체 및 건강 정보를 적용한 사례는 찾아보기 어렵다. 본 논문에서는 신체(키, 몸무게 및 허리둘레) 및 건강 정보(혈청지오티, 이완기 혈압 및 감마지티피 등)가 포함된 건강검진 빅데이터를 이용하여 단일 특징에 대해 선형회귀분석을 수행하고, 다중 특징에 대해 다중회귀분석을 수행하여 회귀분석 식을 산출, 산출된 회귀분석 식을 통해 헤모글로빈을 추정하여 실제 헤모글로빈값과 오차율을 계산하고 비교한다. 실험 결과, 선형회귀분석 식을 통해 헤모글로빈을 추정하였을 때 평균 8.124%의 오차율이 계산되었으며, 다중회귀분석의 경우 선형회귀분석보다 낮은 6.767%의 오차율이 계산되었다.
이 연구에서는 자료변환기법을 이용해 추출된 여러 특징과 다양한 분류방법론을 결합하여 다중시기 SAR 자료를 위한 새로운 토지피복 분류기법을 제안하였다. 먼저, 다중시기 SAR 자료로부터 원본자료와는 다른 새로운 정보를 추출하기 위해 주성분분석과 3차원 웨이블렛 변환을 이용한 자료변환을 수행하였다. 그리고 나서 최대우도법 분류자, 신경망, support vector machine을 포함한 세 가지 다른 분류자를 변환된 특징자료들과 원본 후방산란계수 자료를 포함한 세가지 자료에 적용하여 다양한 초기 분류 결과를 얻도록 한다. 이후 다수결규칙을 통해 모든 초기결과를 결합하여 최종 분류 결과를 생성하게 된다. 다중시기 ENVISAT ASAR 자료를 이용한 사례연구에서 모든 초기 결과는 사용한 특징자료와 분류자의 종류에 따라 매우 다양한 분류정확도를 보였다. 이러한 9개의 초기 분류 결과를 결합한 최종 분류 결과는 가장 높은 분류 정확도를 보여주고 있는데, 이는 각 초기 분류 결과가 토지피복을 결정하기 위한 상호 보완적인 정보를 제공하기 때문이다. 이 연구에서의 분류정확도 향상은 주로 자료변환을 통해 얻어진 각기 다른 특징자료와 다른 분류자를 결합에 의한 다양성 확보에서 기인한다. 그러므로 이 연구에서 제안한 토지피복 분류방법론은 다중시기 SAR자료의 분류에 효과적으로 적용가능하며, 또한 다중센서 원격탐사 자료융합으로 확장이 가능하다.
다중 생체 인식은 둘 이상의 생체 정보를 획득하여 이를 기반으로 개인 인증 및 신원을 확인하는 방법으로, 패턴 분류 알고리즘을 이용한 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식은 입력된 생체 정보와 데이터베이스 내의 유사도를 나타내는 매칭 값을 각 단일 생체 인식 시스템으로부터 제공받아 이를 이용하여 특징 벡터를 구성하고, 특징 공간상에서 사용자와 위조자를 구분해주는 최적의 판정 경계를 탐색하여 인식을 수행하는 방법이다. 이러한 패턴 분류 알고리즘의 경우 특징 벡터를 구성하는 각 매칭값이 동일한 신뢰도를 가지고 있다는 가정 하에 고정된 판정 경계를 구성하고 분류를 수행하게 된다. 한편, 생체 인식 시스템의 인식 결과는 입력되는 생체 정보의 품질에 영향을 받을 수 있음이 기존의 연구에서 보고되고 있는데, 이는 일반적인 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식 시스템을 구성하고 있는 단일 생체 인식 시스템 중 하나의 시스템에 저품질의 생체 정보가 입력되어 신뢰할 수 없는 매칭값을 출력한 경우에는 이를 기반으로 구성된 특징 벡터의 판정이 오분류 되거나 그 결과의 신뢰도가 감소될 수 있는 문제가 있다. 이에 대한 대안으로 본 논문에서는 각 단일 생체 인식 시스템에 입력되는 생체 정보의 품질을 활용하여 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식 시스템에서 품질에 따라 유동적인 판정 경계를 구성하여 특징 벡터를 구성하는 각 매칭값이 판정에 미치는 영향을 조절하고자 하였다. 이를 통해 각 생체 정보가 그 품질에 따라 판정에 미치는 영향이 달리 적용될 수 있도록 하였으며, 그 결과 단일 생체 인식과 일반적인 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식에 비해 보다 개선된 인식 결과와 신뢰도를 얻을 수 있었다.
내용 기반 영상검색에서 다중 특징을 사용하여 영상을 검색하는 기존의 방법들은 영상에서 특징간의 상관관계를 고려하지 않고 각 특징을 개별적으로 추출하여 검색에 사용한다. 따라서 특징간의 최적의 가중치를 찾아야 하는 문제가 있다. 이 논문에서는 내용기반 영상검색을 위해 색과 질감 특징을 효과적으로 표현할 수 있는 새로운 특징 벡터인 CCE (channel color energy)를 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 정규 가중거리 비교 방법에 비해 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.
본고에서는 수신된 데이터의 무결성과 데이터에 대한 수신자의 인증을 위해 기존의 디지탈 다중 서명을 분석하여 더욱 향상된 디지탈 다중 서명 방식을 제안하고자 한다. 기존의 디지탈 다중 서명 방식이 ID-based한 특징을 갖는데 비해 제안한 디지탈 다중 서명 방식은 이산 대수에 근거해 계산하고 있다. 이 방식은 형식면에서 더욱 간편하고, 계산적인 면에서 랜덤수를 저장하지 않으므로서 현실적이며 효율적이라 할 수 있다.
최근 MPEG-7 등에서 컨텐츠 내용 기반 검색에 대한 연구가 이루어지고 있다. 내용 기반 검색은 기존의 키워드기반 검색이 아닌 컨텐츠 내의 특징 벡터를 추출하여 이와 일치하는 것을 찾는 작업으로써 차세대 디지털 방송 등에 적응될 예정이다. 본 논문은 긴 오디오 stream에서 찾고자 하는 오디오의 위치를 빨리 찾을 수 있는 고속 검객 방법을 제시한다. 기존의 방법에서는 zero-crossing rate만을 이용하여 검색을 했었으나 본 논문에서는 오디오 신호의 특성을 표현할 수 있는 여러 가지 특징 벡터들을 이용한 고속 검색 방법을 고찰 한다. 본 논문의 가장 중요만 부분은 active search 알고리즘과 히스토그램, 그리고 적절하게 조합된 다중 특징 벡터들을 이용한 오디오 검색의 정확도와 속도를 향상시키는데 있다.
생체 암호 시스템에서 키로 사용하는 인간의 생체 특징은 외부 환경이나 인간적 요소를 포함하고 있기 때문에 항상 같은 개수, 같은 값의 데이터를 얻을 수 없는 불확실성을 가지고 있다. 퍼지볼트 체계 (Fuzzy vault scheme) [1]는 이러한 불확실성을 가지고 있는 데이터의 특성을 효과적으로 반영 할 뿐만 아니라, 등록된 생체 데이터의 보안을 보장해 주는 알고리즘으로서 얼굴, 지문이나 홍채와 같은 단일 생체 특징으로의 적용 방법이 소개되어 왔다 [2,4,5]. 본 논문에서는 퍼지볼트 시스템의 인식 성능을 높이기 위해 이러한 단일 생체 데이터의 불확실성을 보완할 수 있는 다중 생체 특징 (얼굴과 지문) 데이터를 퍼지볼트 체계에 적용하는 방법을 제안하고 실효성을 검증한다.
이 논문에서는 작물 분류를 목적으로 합성곱 신경망 구조에 다중 규모의 입력 영상으로부터 추출가능한 다양한 공간특징을 가중 결합하는 모델을 제안하였다. 제안 모델은 합성곱 계층에서 서로 다른 크기의 입력패치를 이용하여 공간특징을 추출한 후, squeeze-and-excitation block을 통해 추출한 공간특징의 중요도에 따라 가중치를 부여한다. 제안 모델의 장점은 분류에 유용한 특징들을 추출하고 특징의 상대적 중요도를 분류에 이용하는데 있다. 제안 모델의 분류 성능을 평가하기 위해 미국 일리노이 주에서 수집한 다중시기 Landsat-8 OLI 영상을 이용한 작물 분류 사례연구를 수행하였다. 유용한 패치 크기 결정을 위해 먼저 단일 패치 모델에서 패치 크기가 작물 분류에 미치는 영향을 분석하였다. 그 후에 단일 패치 모델과 특징의 중요도를 고려하지 않는 다중 패치 모델과 분류 성능을 비교하였다. 비교 실험 결과, 제안 모델은 연구지역에서 재배하는 작물의 공간 특징을 고려함으로써 오분류 양상을 완화시켜 비교 모델들에 비해 가장 우수한 분류 정확도를 나타냈다. 분류에 유용한 공간특징의 상대적 중요도를 고려하는 제안 모델은 작물뿐만 아니라 서로 다른 공간특성을 보이는 객체 분류에도 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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