원자력발전소의 계측제어계통은 제어, 감시기능을 수행하여 안전운전을 위한 두뇌 역할을 하는 핵심적인 분야이다. 최근 계측제어계통은 마이크로프로세서기반의 디지털 기술을 받아들여 디지털화되었다. 그러나 계측제어계통의 디지털시스템은 아날로그 기반 시스템에 비해 사이버위협에 매우 취약하여, 사이버공격에 의해 발전소 안전에 부정적인 영향을 받을 수 있다. 따라서 사이버침해에 대응할 수 있는 사이버 보안 대책이 계측제어계통에 요구된다. 사이버 보안성이 우수한 계통 설계를 위해서는 계측제어계통을 구성하는 자산에 대한 효과적인 자산분석이 요구된다. 본 연구에서는 원자로 계측제어설계의 사이버보안 적합성을 분석하기 위한 전 단계로 계측제어계통의 디지털 자산을 분석하기 위한 방법론을 제안한다. 제안된 디지털자산 분석 방법은 자산식별, 식별된 자산에 대한 평가방법으로 구성된다. 제안된 자산분석방법은 원자력발전소 계측제어계통의 사이버보안을 위한 자산분석에 응용하였다.
현재 생명공학은 급속도로 발전하고 있으며, 이를 통해 만들어지는 생물정보의 양은 기하급수적으로 늘어나고 있다. 이러한 것을 가능하게 하는 기술 중의 하나인 마이크로어레이 기법은 현재 질병의 진단 및 신약 개발 등을 위해 사용되고 있다. 마이크로어레이 유전자 발현에 관한 분석은 크게 유의한 유전자 추출, 클러스터링, 분류 및 유전자 네트워크 구축 등으로 볼 수 있다. 유의한 유전자 식별을 위한 통계학적 방법으로 T-test 및 Wilcoxon Rank Sum test 등이 있다. 최근에는 수정인자를 추가하거나 혹은 퍼지이론 등의 지능정보 이론을 추가하여 그 계산결과를 좀 더 상세화하고 세분화하는 연구들이 계속되고 있다. 본 논문에서는 두 개의 그룹에서 발현된 유전자들 중 유의하게 발현되는 유전자를 식별하기 위한 방법으로 퍼지이론을 도입하여 유의한 유전자를 규명하는 FST(Fuzzy Significance Test) 방법을 제안한다.
독립성분분석(ICA: Independent Component Analysis)이란 특징이 상이한 둘 이상의 신호들이 선형적으로 결합되어 있을 때 이를 효과적으로 분리하는 방법들을 통칭하며 잡음제거, 음질개선 및 신호처리 분야에서 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 전화음성 화자인식 시스템의 성능향상을 위해 독립성분분석을 이용하는 방법을 제안한다. 먼저 화자가 발성한 음성신호의 켑스트럼 계수를 여러 채널 함수들의 선형적인 합으로 가정하고, 독립성분분석을 이용하여 얻은 새로운 켑스트럼 벡터를 학습과 인식에 사용하였다. 실험자료는 잔화음성 화자식별기의 성능평가에 널리 쓰이고 있는 SPIDRE를 사용하였고 regodic 은닉 마코프 모델을 이용하여 문장 독립 화자식별 시스템을 구성하였다. 학습음성의 특징과 실험음성의 특징이 다른 조건에서 기존의 채널 정규화 방법들에 비해 10~15%이상 인식률이 향상되었다.
한의학에서 진단과 치료의 기본 대상인 경혈?경락의 혈위 식별을 위한 방법으로 기존의 방식은 직류를 인체 피부에 자극하여 양도점을 식별하고 있다. 그러나 직류는 피부의 저항과 용량성으로 인한 시간에 따른 전류 감소현상을 나타내며, 이러한 시간적 감소현상은 경락진단의 변수로는 유의성을 가지나 식별율 및 부합율, 인체영향력, 재현성 등에서 식별데이터의 신뢰성이 충분하지 못한 단점이 있었다. 이를 개선하기 위하여 1.28V의 4kHz, 듀티비 40%의 구형파인 SPAC(Single Power Alternative Current) 자극방식의 최적 파라메터를 추출하였다. 또한 피부 상태에 관계없이 식별이 어려운 부위에서도 식별이 용이하도록 피부 전류량의 절대값과 상대값을 동시에 표시하고, 측정 전류량을 그래프로 연속 표시하여 식별에 유리하도록 하였다. 추출된 최적파라메터와 알고리즘을 적용한 시스템을 구현하여 경혈자극 방식에 따른 식별율, 재현성, 인체영향력 및 고전 경혈점과의 부합율을 비교하여 성능이 우수함을 확인하였다.
디지털 음악이나 영상을 식별하기 위한 핑거프린팅 기술과 사진식별 기술로는 북스캔 만화를 식별하기에 성능이 너무 떨어진다는 문제를 해결하고자 한국 저작권위원회에서는 2013년 "북스캔 어문/만화 저작물 식별 및 복제방지 기술" 개발과제를 통해 북스캔 만화 저작물 식별에 대한 기본적인 솔루션을 확보하였다. 1차년도(2013) 과제의 결과물은 정상적인 스캔 만화에 대한 식별 기술을 중심으로 이루어졌고, 2차년도(2014)에는 변형이나 왜곡이 발생된 비정상적인 북스캔 만화와 다양한 공격을 통해 식별 시스템의 기능을 무력화 하려는 시도에 대한 해결방안에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문은 비정상적스캔 및 변형공격에 대한 인식률을 높이기 위한 방안으로 비정상 북스캔 만화 저작물 식별 시스템에 대한 모델을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 자율운항선박의 육상 관제 및 원격제어를 위해, 자율운항선박의 비상상황인식 기술 개발에 대한 기초연구를 수행한다. 자율운항선박 주변의 타선들의 이동 경로를 예측하고 이에 따라 자선의 이동경로와 비교하여, 충돌위험 영역을 식별함으로써 비상상황 인식이 가능하도록 한다. 먼저, 타선의 이동경로 예측을 위해서는 선박자동식별시스템 AIS 정보를 바탕으로, 해당 해역에서의 통항패턴을 분석하고 이를 기반으로 타선의 특정 시간 동안의 이동 경로를 예측한다. 예측된 타선의 이동경로와 함께 자선의 이동경로를 비교 분석함으로, 최근 접점 및 최근접점 거리 정보 기반의 충돌위험영역을 식별한다. 식별된 충돌위험영역의 위험도에 따라 육상 관제센터에서는 원격 제어를 통한 위험상황 회피가 가능하도록 활용할 수 있다. 제안된 방법은 AIS에서 얻어지는 실제 항적 데이터를 이용하여 초기 결과를 검증하였다.
최근 이동통신 시스템 및 통신기술의 발달로 인해 사람 대 사람 통신에서 사람 대 사물, 사물 대 사물(M2M) 통신으로 변화하고 있다. 여기서 사물은 네트워킹 기능을 가진 장치들을 의미한다. 또한, M2M 서비스가 활성화 될 경우 무수히 많은 M2M 장치가 이동통신 네트워크에 접속할 것으로 예상되며 이로 인해 M2M 장치를 식별할 수 있는 식별자 부족 문제가 발생할 것으로 예측하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이동통신 기반 M2M 서비스 환경에서 무수히 많은 M2M 장치를 식별할 수 있는 그룹 식별자 기반의 새로운 M2M 식별체계를 제안한다. 제안한 M2M 식별 방법은 향후 M2M 장치 식별자 부족 문제 해결할 수 있는 방법으로 활용될 수 있다.
RFID 시스템에서 리더의 식별영역 내에 있는 태그들이 동시에 응답하면 충돌이 발생한다. 이러한 충돌을 해결하기 위한 방법이 충돌 방지 알고리즘이다. Auto-ID 센터에서는 13.56MHz RFID 시스템에서 다중 태그를 식별하기 위한 충돌 방지 알고리즘으로 STAC 프로토콜을 제안하였다. PS 알고리즘은 리더의 송신 전력을 점진적으로 증가시키면서 리더의 식별 영역 내에 있는 태그들을 그룹화 하여 식별하는 기법이다. 본 논문에서는 STAC 프로토콜에 PS 알고리즘을 적용한 STAC/PS 알고리즘을 제안하고, 이에 대한 성능을 분석한다. 시뮬레이션을 통한 성능분석의 결과, 제안한 기법은 충돌률이 STAC 프로토콜에 비하여 50% 정도 낮으므로 태그 식별 시간이 짧음을 알 수 있었다.
모바일 디바이스의 발달은 사용자가 언제 어디서나 원하는 서비스에 접근하고, 정보를 소비할 수 있는 환경을 마련했다. 이에 맞춰 다양한 연구들이 모바일 사용자의 정보 접근성을 향상 시키기 위한 개인화 방법을 제안해 왔다. 하지만, 이와 같은 개인화는 사용자 개인과 관련된 정보를 요구하기에, 사용자 정보에 대한 보안과 관련된 우려를 낳고 있다. 이를 해결할 수 있는 효과적인 방법 중 하나로 사용자 정보를 사용자의 온라인 혹은 오프라인 상의 행동 패턴으로부터 추정하는 것을 들 수 있다. 본 논문에서는 SNS(Social Network Service) 상에서의 사용자 패턴과 사용자 간 물리적인 근접성 패턴을 분석하여 사용자 개인의 정보와 타 사용자와의 사회 관계정보를 식별하는 사용자 정보 식별 시스템을 제안하고자 한다. 제안한 시스템은 SNS 텍스트와 GPS 데이터에 기반한 POI(Point of Interest) 패턴으로부터 사용자의 나이, 성별 등 개인정보를 식별하고, 사용자 GPS 데이터를 이용하여 얻어진 사용자 간 근접성 패턴을 이용하여 두 사용자 간의 가족, 동료 등 관계 정보를 추정한다. 각각의 사용자 식별 모듈은 해당 데이터의 특성을 고려하여 SNS 데이터의 노이즈와 사용자 GPS 데이터의 손실을 감안함으로써 더 정확한 사용자 식별 성능을 보이도록 설계되었다. 이를 검증하기 위한 실험에서 제안한 시스템은 기존의 방법에 비해 더 나은 성능을 보였으며, 이는 본 논문에서 제안하는 방법이 사용자 데이터의 특성을 효과적으로 반영하고 있음을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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