최근 거의 완벽한 3차원 영상정보를 갖고 있는 디지털 홀로그램에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있어 조만간 디지털 홀로그램의 서비스가 시작될 것으로 보인다. 따라서 본 논문에서는 이 서비스에 사용될 수 있는 디지털 홀로그램 동영상을 압축하는 기술을 제안한다. 이 방법은 가장 최근에 국제표준으로 제정된 2차원 동영상 압축 기술인 H.265/HEVC를 사용하는데, 디지털 홀로그램의 화소 간 상관성을 높이기 위하여 도메인 변환 방법을 사용한다. 또한 압축효율을 높이기 위해 H.265/HEVC의 다양한 압축 파라미터들을 고려한다. 본 논문의 목적은 다양한 도메인 변환 방법, 도메인 변환 단위, 압축 파라미터들 중 가장 압축효율이 좋은 최적의 압축조건을 실험을 통하여 구하는 것이다. 이렇게 구해진 조건을 만족하는 압축방법을 기존의 방법들과 비교하여 본 논문에서 제시하는 방법의 우수성을 보인다.
최근 WiBro, HSDPA 등의 무선 네트워크 기술의 급격한 발달과 휴대용 기기의 놀라운 성능향상으로 인해 이동 중에도 네트워크 연결성을 잃지 않기 위한 기술이 요구 되고 있다. 이러한 요구사항을 위한 IP 계층에서의 해결책을 보인 기술이 Mobile IP이다. Mobile IP 기술에는 호스트 기반의 이동성을 제공하는 MIPv6, FMIPv6, HMIPv6 등의 기술과 네트워크 기반의 이동성을 제공하는 PMIPv6 등이 IETF에서 RFC와 드래프트 문서를 통해 제시되었다. 각각의 네트워크 도메인은 이러한 이동성 관리 기술을 채택하여 이동성을 제공하는데 각 기술 간의 상호연동에 있어 몇 가지 문제점이 있다. 본 논문은 호스트 기반 이동성 관리 기술의 대표인 MIPv6와 네트워크 기반 이동성 관리 기술인 PMIPv6 간의 상호연동을 위하여 PMIPv6 네트워크를 식별하기 위한 새로운 방안을 제시하고 MIPv6와 PMIPv6가 상호연동하는 시나리오를 제시한다. 본 논문이 제안한 새로운 PMIPv6 Indication 방법과 시나리오는 이동 기기가 다양한 특성을 지닌 도메인 간을 로밍할 때 효율적으로 상호연동할 수 있다.
대화 시스템은 인공지능과 사람이 자연어로 의사 소통을 하는 시스템으로 크게 목적 지향 대화와 일상대화 시스템으로 연구되고 있다. 목적 지향 대화 시스템의 경우 날씨 확인, 호텔 및 항공권 예약, 일정 관리 등의 사용자가 생활에 필요한 도메인들로 이루어져 있으며 각 도메인 별로 목적에 따른 시나리오들이 존재한다. 이러한 대화는 사용자에게 명확한 발화을 제공할 수 있으나 자연스러움은 떨어진다. 일상 대화의 경우 다양한 도메인이 존재하며, 시나리오가 존재하지 않기 때문에 사용자에게 자연스러운 발화를 제공할 수 있다. 또한 일상 대화의 경우 검색 기반이나 생성 기반으로 시스템이 개발되고 있다. 검색 기반의 경우 발화 쌍에 대한 데이터베이스가 필요하지만, 생성 기반의 경우 이러한 데이터베이스가 없이 모델의 Language Modeling (LM)으로 부터 생성된 발화에 의존한다. 따라서 모델의 성능에 따라 발화의 품질이 달라진다. 최근에는 사전학습 모델이 자연어처리 작업에서 높은 성능을 보이고 있으며, 일상 대화 도메인에서도 역시 높은 성능을 보이고 있다. 일상 대화에서 가장 높은 성능을 보이고 있는 사전학습 모델은 Auto Regressive 기반 생성모델이고, 한국어에서는 대표적으로 KoGPT2가 존재한다. 그러나, KoGPT2의 경우 문어체 데이터만 학습되어 있기 때문에 대화체에서는 낮은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 대화체에서 높은 성능을 보이는 한국어 기반 KoDialoGPT2를 개발하였고, 기존의 KoGPT2보다 높은 성능을 보였다.
복잡하고 난해한 웹 응용을 이해하고 테스트하는 것은 사용자가 요구하는 품질을 만족시키기 위한 필수적인 과정이지만 실제로 이 과정을 제대로 수행하는 것은 쉬운 일이 아니다. 지금까지 웹 응용의 테스트를 위해 여러 가지 프레임워크가 제시되어 사용되고 있지만 이러한 프레임워크의 효율성은 어떤 접근법을 사용하느냐에 의존적인 경우가 많다. 본 논문에서는 웹 응용 상태를 표현하는 도메인 모델과 테스트 활동 그래프를 통해 객체의 활동과 의존성을 표현하여 웹 응용의 정확성을 검증하는 테스트 기법을 제안하고자 한다. 이 기법은 웹 응용을 사용자가 이해하기 쉬운 활동으로 모델링하여 테스트할 수 있도록 도와줄 수 있으므로 업무의 효율성과 편의성을 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 DCT 계수특성을 이용한 도메인 분류방법과 부분 탐색방법을 사용한 프랙탈 압축방법을 제안한다 일반적으로 프랙탈 영상 부호화 방법은 레인지 블록과 매칭되는 도메인을 탐색하는데 많은 시간이 걸리는 문제점을 갖는다 이를 해결하기위해 DCT계수 특성을 이용하여 4가지 영역으로 분류하여 탐색을 함으로서 시간복잡도를 해결하고, 분류된 특성에 따라 적합한 부호화 과정을 수행한다 프랙탈 영상의 압축율은 레인지 블록의 개수에 의해 결정되므로, 도메인 영역의 데이터와 레인지 영역의 데이터 매칭을 부분 탐색 과정을 통해 큰 레인지 영역에서 수행되게 유도함으로써 영상의 압축율을 높일 수 있었다 이때 DCT계수의 특성을 이용해 부분 탐색의 방향과 거리를 결정하므로써 부분 탐색의 시간 복잡도를 줄였다 제안한 알고리듬을 실제 영상에 적용하여 실험한 결과, 기존 알고리듬의 결과에 비하여 화질은 1 dB, 압축율은 0 806 이상의 향상된 결과를 얻었다.
이미지 업샘플링은 두개의 도메인, 즉 공간 도메인과 주파수 도메인에서 수행될 수 있다. 공간 도메인에서의 대표적인 업샘플링 방법으로는 6-탭 필터를 이용한 방법이 있으며 이 기법은 현재 다양한 비디오 코덱에서 사용되고 있다. 이 방법은 주관적 화질 향상에는 장점이 있는 반면 블러링(blurring)을 발생시켜 객관적 성능은 상대적으로 낮다. 주파수 도메인에서의 업샘플링 방법으로는 영 패딩(simple zero padding) 기법이 있으며 존재하지 않는 주파수 성분을 모두 영으로 채워 역변환을 함으로 업샘플링을 하는 방법이다. 이 방법은 상대적으로 링잉(ringing)효과로 인한 주관적 화질 저하가 있는 반면 객관적인 성능은 공간적 업샘플링 방법에 비해 높은 성능을 보인다. 본 논문에서는 주관적 성능 뿐 아니라 객관적 성능까지도 향상시킬 수 있는 주파수 확장 기법을 이용한 업샘플링 기법을 제안하다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬에 비해 PSNR 향상 및 주관적 화질도 향상됨을 알 수 있다.
적응적 랜덤 테스팅 (Adaptive Random Testing, ART) 기법 중 입력 도메인 반복 분할을 이용한 기법(ART through Iterative Partitioning, IP-ART)은 초기 ART 기법이 가지는 단점인 많은 거리 연산량을 입력 도메인 반복 분할 기법을 이용해 효율적으로 개선하였다. 또한 입력 도메인 확장을 이용한 IP-ART 기법(IP-ART with Enlarged Input Domain, EIP-ART)은 IP-ART가 가지는 특징을 효과적으로 이용해 IP-ART에서 보이는 테스트 케이스 분포 불균일 현상을 완화시켰으며, 다양한 환경에서 좋은 성능을 보인다. 하지만 EIP-ART는 입력 도메인 확장에 의해 발생되는 부수적인 부하로 인해 테스트 케이스 선택이 지연된다는 단점을 가진다. 이에 따라 본 논문에서는 입력 도메인의 확장 없이, IP-ART의 변화를 통한 성능 개선가능성 확인을 위해 테스트 케이스 분포에 영향을 줄 수 있는 세 가지 조건을 정의하고 이들 각각이 기법에 미치는 영향을 평가하였으며, 실험을 통해 정의된 세 가지 조건 중 제한 영역 관리 조건이 기법의 성능에 가장 긍정적인 영향을 주는 것을 확인하였다.
최근 이동통신 기술이 급격히 발달함에 따라 이동 중에도 언제 어디서나 인터넷에 접속하여 통신하기를 원하는 사용자들이 증가하고 있다. Hierarchical Mobile IPv6 (HMIPv6)는 기존의 Mene IPv6 (MIPv6)에서 발생되는 긴 핸드오버 지연, 시그날링 오버헤드 등의 문제점을 개선시키기 위하여 Internet Engineering Task Force (IETF)에 의해 제안되었다. HMIPv6는 Mobility Anchor Point (MAP)라는 새로운 개체를 도입하여 MAP 도메인 내에서의 마이크로 이동성을 지원하기 위한 방법이다. 그러나 HMIPv6는 MAP 도메인 내에서의 이동성 지원에서는 좋은 성능을 보이지만 사용자가 MAP 도메인 간을 이동하는 매크로 이동성의 경우 MIPv6에 비하여 더 큰 지연시간이 발생한다. 그 이유는 HMIPv6에서 도메인 간 핸드오버가 발견하게 되면 Mobile Node (MN)은 두 개의 주소를 생성하고 생성된 주소를 각각 Home Agent (HA)와 MAP에 등록하여야 하기 때문이다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위하여 도메인 간 핸드오버가 발생하더라도 한 개의 주소만을 생성하여 따른 핸드오버를 지원할 수 있는 방안을 제안한다. 제안방안에서는 MAP가 관리하는 MN의 수가 감소하게 되고 패킷을 인터셉트하기 위한 proxy Neighbor Discovery Protocol (NDP)를 수행하지 않아도 되기 때문에 MAP 및 MAP도메인의 부하가 감소하게 된다. 우리는 시뮬레이션 및 수식분석을 통하여 제안방안의 성능을 HMIPv6와 비교하여 분석하였다.
에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션(Agent-Based Modeling and Simulation)은 기존 시스템 수준에서의 시뮬레이션이 구현할 수 없는 에이전트의 세밀한 행동과 상호작용을 활용하여 시장이나 사회 현상의 모델링에 사용되는 기술이다. 그러나 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션은 에이전트 기반 시스템의 지식 수준에서의 합리성의 원칙에 기반하여 구현되기 때문에 스스로의 목표 달성을 저해하는 에이전트를 표현할 수 없다[1]. 에이전트 기반 소프트웨어 공학 분야에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 사회적 수준에서의 행동 법칙을 통해 해결하였으나[2], 구체적인 개발 방법론은 제시가 되어 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 에이전트 기반 소프트웨어 공학 방법론인 트로포스와 사회적 행동 법칙을 결합하여 사회적 행동 법칙을 반영한 새로운 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션 방법을 제안한다. 이를 위해 각 개발 단계별로 구체적인 과업을 명시하고 과업 별로 생성되는 산출물 분석을 통해 모델링 및 시뮬레이션의 과정을 설명한다. 또한 자가 적응적 스마트 그리드와 군 도메인 시스템에서의 구체적인 적용 사례와 실험을 통해 제안 방법을 검증한다.
최근 피싱의 한 유형으로 등장한 파밍은 웹 사이트를 위조하여 개인정보를 탈취하는 공격이다. 신뢰받는 기관(금융, 정부 등)의 사이트로 위장하여 개인정보를 탈취하는 방식은 같으나 차이점은 피싱의 경우 유사 도메인을 이용하는 경우가 많아 사용자가 주의를 기울이면 공격을 피할 수 있다. 하지만, 파밍의 경우 DNS 스푸핑을 이용하여 사용자가 정확한 도메인주소(URL)를 입력 하더라도 공격자가 미리 만들어둔 위장 웹 서버로 접속이 되기 때문에 사용자가 주의 깊게 살펴보아도 공격을 인지하기 어렵다. 본 논문에서는 파밍 공격에 사용되는 DNS 스푸핑에 대해 논의하고 파밍 탐지기법에 대해 소개한다. 궁극적으로는 파밍 탐지기법들을 비교 및 분석한 후 실제 구현을 위해서 극복해야 할 한계점을 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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