본 논문에서는 사람의 식별과 감정을 인식하기 위한 하나의 방법을 제안한다. 제안된 방법은 색차 정보에 의한 형판의 위치 인식과 형판 벡터 추출에 기반한다. 단일 색차 공간만을 이용할 경우 살색 영역을 정확히 추출하기 힘들다. 이를 보완하기 위해서 여러 가지 색차 공간을 병행하여 살색 영역을 추출하며, 이를 응용하여 각각의 형판을 추출하는 방법을 제안한다. 그리고, 사람의 식별과 감정 인식을 위해서 추출된 형판에 대한 각각의 특징 벡터 추출 방법을 제시하며, 마지막으로 추출된 형판 벡터를 이용하여 신경망을 통한 학습과 인식을 수행하는 방법을 제시한다.
본 논문은 P2P 서비스의 유로화를 효율적으로 수행하기 위해 필요한 음악 콘텐츠 유통 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 콘텐츠 식별 방법, 저작권 DB 관리 방법, 요금 결제 방법 및 정산 방법 등을 제공한다. 일반적인 디지털 음악상품 유통 시스템에서는 운영자가 판매되는 음악 콘텐츠를 제공하지만, P2P의 경우는 사용자들이 음악 콘텐츠를 제공한다. 따라서 운영자가 유통되는 콘텐츠가 무엇인지 명확히 식별하는 것이 매우 어렵다. 일반적으로 콘텐츠 식별을 위해서는 해시를 사용하는 경우와 콘텐츠 식별 기술을 사용하는데, 본 논문에서는 해시 기술 및 콘텐츠 식별기술을 융합하여 두 기술의 장점만을 활용함으로써 해시의 처리 속도와 콘텐츠 식별 기술의 편리함을 동시에 제공한다.
본 논문에서는 퍼지 RBF 네트워크를 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지 추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 4방향 윤광선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 개별 식별자 인식을 위해 퍼지 C-Means 알고리즘을 이용한 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 개별 식별자에 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법과Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출방법이 개선되었다. 그리고 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 있어서 우수함을 확인하였다.
이번 편에서는 첫 번째 편에서 소개된 블랙박스 모델을 결정하는 기법 중의 하나인 매개변수 시스템 식별법을 소개한다. 이 기법은 식별하고자 하는 대상 시스템에 대하여 매개변수들로 표현되는 여러 가지 후보 모델들을 선정한 후 확정된 입출력 데이터와 추정 알고리즘을 적용하고 여러 가지 검증과정을 통하여 실제 시스템의 데이터에 가장 가까운 특성을 보이는 모델을 선정하는 방법이다. 이를 위해서 본 편에서는 선형-시불변 시스템의 블랙박스 식별에서 종종 사용되는 여러 가지 모델구조들을 소개한다.
시맨틱 웹 관련연구가 증가함에 따라 지능형 에이전트 혹은 규칙기반 시스템 등의 지능적인 웹 환경에 대한 기대 역시 커지고 있다. 그러나 규칙기반 시스템의 활용에는 아직도 규칙습득이 많은 제약이 되고 있다 이와 같은 제약을 극복하기 위해 웹 페이지로부터 규칙을 습득하기 위한 XRML 방법론이 제안되었다 XRML 방법론은 웹 페이지로부터 규칙을 식별하고 식별된 결과로부터 자동으로 규칙을 생성하는 두 단계로 구성되어 있다. 여기서 규칙의 식별은 규칙생성의 자동화 정도에 매우 중요한 영향을 미친다. 그러나 규칙을 식별하는 작업은 대부분 지식관리자의 수작업에 의존하고 있다. 이러한 지식관리자의 부담을 줄이기 위해 본 논문에서는 온톨로지 기반의 개선된 규칙식별 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 먼저 OntoRule이라는 이름의 온톨로지를 설계하였다. OntoRule은 자동화된 규칙 식별을 지원하기 위해 사용되며, 규칙의 구성요소들과 구조에 대한 정보를 포함하고 있다. 그리고 OntoRule을 이용하여 규칙을 식별하는 절차를 제안하였다. OntoRule과 규칙식별 절차를 제안하는 과정에서 온톨로지 학습효과, 하향식 접근방식과 상향식 접근방식의 차이, 온톨로지 사용범위 관리, 규칙구성요소의 식별순서, 생략된 변수의 식별과 같은 논점들이 고려되었다. 마지막으로 실험을 통해 제안된 방법론의 효과를 보였다.
컨포넌트 개발 프로세스에서 재사용 가능한 독립적인 컴포넌트의 식별은 가장 중요한 작업이면서 어려운 작업이다. 따라서 현존하는 컴포넌트 개발 방법론들에서는 컴포넌트 식별을 위해서 체계적이고 명확한 기준이 제시되지 않아 대다수 개발자의 직관과 경험에 의존하고 있다. 그 결과 평이한 개발자에 의해서 소프트웨어의 재사용 단위인 컴포넌트를 식별하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 컴포넌트를 용이하게 식별할 수 있도록 유스케이스 다이어그램, 클래스 다이어그램 그리고 시퀀스 다이어그램 등 도메인 모델을 기반으로 컨포넌트를 식별하는 기준과 방법을 제시한다. 본 논문에서는 2단계 즉, 시스템 컨포넌트 식별과 비즈니스 컴포넌트 식별을 통하여 컴포넌트론 식별하는 방법을 제시한다. 특히, 제안된 기법에서는 컴포넌트 식별에 있어서 구조적 특성뿐만 아니라 메소드 호출 유형과 방향에 따른 의존성 특성을 함께 괴려하고 있다 이러한 제안된 기법의 실용성을 검증하기 위해 사례 연구와 기존 식별 방법과의 비교 분석 및 평가를 제시한다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 구현에 있어서 중요 핵심 요소 기술인 실내에서의 사용자의 위치를 인식하면서 동시에 사용자를 식별하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 제안된 사용자 식별 방법은 초음파 센서의 물체까지의 거리를 측정할 수 있는 특성에 기초하여 구성원의 키 높이의 다름을 주요한 식별 특성으로 이용하는 방법이다. 또한 사용자 식별을 수행하는 것과 동시에 식별된 사용자가 센서가 장착된 문을 통과하여 들어왔는지 나갔는지를 감지하는 출입 감지 방법도 제안한다. 기본적인 출입 감지 방법의 아이디어는 2개 초음파 센서의 물체 감지 순서를 이용하여 개발되었다. 제안된 방법의 성능 검증을 위해 1단계의 프로토타입을 만들었으며, 개발된 프로토타입을 이용하여 3명의 가족 구성원으로 이루어진 일반 가정집의 화장실에 장착하여 성능 실험을 실시하였다. 실험 결과 100%의 사용자 식별 성능 및 평균 98%의 출입 감지 성능을 얻었다.
근래에 들어, ICT (Information and Communication Technologies) 기술을 비롯한 첨단 디지털 기술의 발전으로, 선박/해양 산업에서 운용되는 시스템들은 더욱 복잡하고 다양해지는 경향을 보이고 있으며, 첨단 시스템 운용의 증가는 기존에 경험하지 못한 새로운 위험에 대한 불안과 함께 더욱 체계적인 방식으로 이러한 위험을 분석 및 제어할 수 있도록 하기 위한 발전된 위험도평가 방법론 적용의 필요성을 야기하고 있다. 이 논문에서는 첨단 디지털 기술이 적용되는 자율운항선박에 대한 위험도평가 절차 및 방법론과 정성적 위험도평가(Qualitative Risk Assessment) 적용 사례를 소개하고자 한다. 자율운항선박의 정성적 위험도평가를 위하여 자율운항 시스템들이 탑재된 자율화 등급 3 수준의 가상 자율운항선박을 선정하고, 기존 유인선박의 운용에 필요한 다양한 기능들과 자율운항선박 운용에 필요한 기능들을 식별하여 비교분석 하였다. 또한, 자율운항선박의 운용에 필요한 다양한 기능들의 실패로 인하여 발생 가능한 위험시나리오들을 식별하고, 식별된 위험시나리오를 바탕으로 자율운항선박의 운용 안전성 향상을 위하여 추가 고려되어야 할 안전조치들을 식별하였다. 본 연구 결과는, 이후 연구 수행 계획인 자율운항선박에 대한 정량적 위험도평가 (Quantitative Risk Assessment) 방법론 개발을 위한 자료로 활용될 예정이다.
레거시 시스템은 수년간 기업에서 많은 노력과 투자하여 개발되어 왔으며 현재는 기업의 중요한 자산으로 여겨지고 있다. 하지만 수많은 수정을 거치면서 시스템은 점차 비구조화 되어지고 그에 따른 문서화 작업이 제대로 이루어지지 않았으며, 과거의 중앙 집중적인 메인 프레임환경을 웹과 같은 분산 환경으로 이전하고자 하는 비즈니스 요구사항이 점차 증대되고 있다. 본 논문에서는 레거시 시스템을 컴포넌트 래핑 기술을 이용하여 엔터프라이즈 자바 빈(EJB)으로 생성하는 지원도구 개발의 일환인 레거시 컴포넌트 식별 기법을 소개한다. 제안된 식별 기법은 비즈니스 로직을 변수 분류(Variable Classification), 슬라이싱 판별 기준, 워크플로워 분석을 이용한 레거시 컴포넌트 후보를 식별하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 바이오인식 시스템에 있어서, 바이오인식 정보와 개인식별 정보가 분리되어 운영되는 상황에서 이들이 결합되어야 할 때, 이들이 보안조건을 만족하도록 안전하게 결합 될 수 있는 방안에 대해서 다룬다. 패스워드를 이용한 개인인증과 같은 단순한 개인인증 방법의 단점으로 지적되어온 타인에 의한 도용 등의 단점을 극복하고자, 개인마다 타고난 신체적 행동적 특성을 이용하는 바이오인식시스템은 바이오인식 정보자체가 또 다른 개인정보의 하나이며, 더욱이 이들 정보가 개인을 식별할 수 있는 다른 정보들과 결합하여 사용될 경우, 특정개인을 식별할 수 있는 유일식별자로 사용될 수 있기 때문에 결합단계에서 안정적인 방법이 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 이와 관련하여 바이오인식 정보와 개인식별 정보를 보관하는 데이터베이스의 분리운영 환경에서 이들을 공통으로 가리킬 수 있는 공통 식별자의 생성과 운영방안 그리고 각각의 데이터베이스의 무결성을 점검하는 방법을 안전한 채널과 불안전한 채널의 경우로 나누어서 각각의 운영 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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