식별번호를 이용한 본인확인기술(SIM : Subject Identification Method) 표준(안)은 국내 보안분야로는 처음으로 IETF PKIX 워킹그룹에서 논의되고 있는 순수 국내 보안기술로 연내 IETF 공식표준문서(RFC)로 채택될 가능성이 높다. 동 기술은 PKI 기반의 전자서명인증서비스에서 동일한 이름을 갖는 개인 사용자나 유사한 법인명을 갖는 법인사업자가 겪을 수 있는 본인확인의 오류를 원천적으로 방지하여 인증서 소유자의 신원을 유일하게 확인할 수 있는 방안을 제공한다. 본 고에서는 관련 국외 동향을 고려하여 SIM 표준(안)의 보안요구사항, 프로토콜, 표준화 주요 쟁점 및 진행상황을 고찰하고자 한다.
최근, 전자 및 컴퓨터 기술이 눈부신 발달과 더불어 개발된 과학어군탐지기는 해양생물자원을 신속하고도 정확히 평가하는 수단으로서 인정받아 실용화 단계에 있다. 그러나, 계량어군탐지기를 이용한 자원량 추정기술을 보다 더 정도 높고, 효율적인 방법으로서 정착하기 위해서는 선결해야 할 문제점이 몇 가지 있다. 먼저 대상생물의 식별로서 조사하고자 하는 생물과 다른 해양생물과를 식별하는 것이며, 나아가 같은 생물에 있어서도 분포수심, 유영 자세 등에 의해서도 자원의 추정정도가 다르므로 이에 대한 연구가 필요 불가결하다. (중략)
인터넷과 웹 기술이 모바일 장치 중심으로 발전하면서 이미지 데이터는 사람, 텍스트, 공간 등 다양한 유형의 민감정보를 담고 있다. 이러한 특성과 더불어 SNS 사용이 증가하면서 온라인 상의 개인정보가 노출되고 악용되는 피해 규모가 커지고 있다. 그러나 개인정보보호를 위한 다중 유형 객체 탐지 기반의 비식별화 기술에 관한 연구는 미흡한 상황이다. 이에 본 논문은 기존의 단일 유형 객체 탐지 모델을 병렬적으로 이용하여 다중 유형의 객체를 탐지 및 비식별화하는 인공지능 모델을 제안한다. Cutmix 기법을 통해 사람과 텍스트 객체가 함께 존재하는 이미지를 생성하여 학습 데이터로 구성하고, 사람과 텍스트라는 다른 특징을 가진 객체에 대한 탐지 및 비식별화를 수행하였다. 제안하는 모델은 두 가지 객체가 동시에 존재할 때 0.724의 precision과 0.745의 mAP@.5 를 달성한다. 또한, 비식별화 수행 후 전체 객체에 대해 mAP@.5 가 0.224로, 0.4 이상의 감소폭을 보였다.
이 글의 목적은 사회과학에서의 "공간적 전환"(spatial turn)이라는 새로운 흐름에 기반하여 근대사회에서의 공간적 배치와 감시에 관한 논의의 일환으로 21세기 위치기반서비스(Location-Based Service, LBS) 기술을 분석하려는 것이다. 이를 위해 본 논문은 우선 위치기반기술을 원거리 식별, 추적, 감시를 통해 시-공간에 대한 관리와 제어를 가능하게 해주는 원격성 기술의 발전이라는 맥락에 위치시켰다. 조정과 감시의 기술로서 LBS를 분석하기 위해 본 논문은 이 기술의 구조를 LBS 시스템의 사용자와 위치정보 서비스, 그리고 시스템 내에서의 정보의 흐름에 따라 규명했다. 이어 LBS 기술의 법적, 사회적 영향, 특히 LBS 기술에 의해 '식별되는 자'의 법적 지위와 감시의 문제를 분석했으며, 특히 미국과 한국의 주요 LBS 사례를 중심으로 프라이버시(privacy)를 둘러싼 이론적이고 공공정책적인 이슈들에 대해 논의했다. 이를 통해 개인의 실제, 오프라인 삶의 광범위한 영역들이 컴퓨터 매개를 통해 일어나는 이 시대에 LBS가 어떻게 "식별되는 자"의 위치정보를 매개로 "생활의 모든 순간"에 대한 추적과 감시를 수행하며 감시 자본주의의 새로운 가능성을 열어주고 있는지를 살펴보았다. 결론으로 본 논문은 LBS를 통해 식별, 감시, 제어되는 개인 주체와 이들이 위치해 있는 공간의 특징을 분석하여, LBS가 비-장소라는 새로운 공간을 생산하며 유사한 정체성을 지닌 '식별되는 자'를 생산하고 있는지를 비판적으로 고찰했다.
시대의 환경적 변화에 따른 소프트웨어 개발의 발달은 빠른 개발과 높은 생산성을 향상시키기 위한 소프트웨어의 재사용 기술의 확산으로 컴포넌트 기반 개발 방법론이 널리 사용되기 시작했다. 이러한 컴포넌트 기반 개발에서 재사용 가능한 독립적인 컴포넌트의 식별은 컴포넌트 기반 시스템 구축을 위하여 가장 중요한 작업이다. 컴포넌트 식별 방법을 제시하고 있는 기존 방법론들에서는 비즈니스 컴포넌트를 식별함에 있어서 개발자의 경험적 토대를 기반으로 독립적인 컴포넌트를 식별하도록 제시하고 있으므로 평이한 개발자에 의한 비즈니스 컴포넌트 식별이 쉽지 않은 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 시스템 컴포넌트를 먼저 식별한 후 비즈니스 컴포넌트를 식별하고 비즈니스 컴포넌트를 식별하기 위하여 분석 클래스 간의 메소드 호출 유형과 메소드 호출 방향에 의한 클래스 간의 종속적 특성과 의존의 강도를 부여하여 효율적으로 컴포넌트를 식별할 수 있는 기준과 방법을 제안한다. 또한 사례 연구를 통하여 시스템 컴포넌트를 중심으로 비즈니스 컴포넌트가 효율적으로 식별됨을 검증한다.
연료유로 사용되는 석유제품은 각각의 품질기준, 등급, 사용용도에 따라 여러 종류가 있다. 국가별로 유류에 세금을 부과하는 정도에 따라 동일한 석유제품이라 하더라도 가격차이가 발생한다. 가격이 저렴한 비과세의 석유제품을 상대적으로 고가인 수송용 연료에 불법적으로 혼합하는 행위로 인하여 탈세, 환경오염, 차량고장 등의 문제가 발생한다. 이러한 석유제품간 불법 혼합을 방지하기 위해 특정 석유제품에 미량의 식별제(Marker)를 법적으로 첨가하고 있다. 국내에서는 가정용 및 상업용 연료로 사용되는 등유를 자동차용 경유에 불법적으로 혼합하는 행위를 방지하기 위하여 식별제를 도입하여 사용하고 있으며, UV-Vis 분광광도계나 HPLC를 이용하여 식별제 함량을 정량적으로 분석하고 있다. 본 연구에서는 기존에 식별제 함량 분석을 위해 발색제를 첨가하거나 시료를 전처리하는 조작없이 GC-MS로 석유제품에 첨가된 식별제를 정성적 및 정량적으로 분석하는 방법을 개발하였다.
레이더 영상이나 광학 영상, 적외선 영상 등을 이용하여 표적을 식별하는 기술을 NCTR(Non-Cooperative Target Recognition) 또는 ATR(Automatic Target Recognition)이라 한다. 그 중에서 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 이용하여 자동으로 지상 표적을 식별하는 것을 SAR ATR이라고 한다. 일반적으로 SAR ATR은 탐지, 변별 및 식별 단계로 구성된다. 본 논문에서는 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상 식별을 위해 개발된 극사상식별기(polar mapping classifier)를 수정하여 SAR 표적 식별에 이용하였으며, 전처리 과정을 통해 클러터 화소의 영향을 줄이고 표적의 그림자 화소들 표적 식별에 이용하여 식별 성능을 향상시켰다.
최근 정보기술 및 인터넷의 급속한 발전으로 지식정보 자원들이 디지털화 되어 인터넷을 통해 유통되고 있으나, 디지털콘텐츠의 위치, 내용 변경 등으로 인해 이용자 접근 및 이용에 문제가 발생하고 있으므로 표준 식별체계를 활용한 디지털콘텐츠의 식별 및 유통 방안의연구가 필요하다. 본 연구의 목적은 디지털콘텐츠의 효율적인 관리와 안전한 유통을 위한 식별체계 기반의 정보유통체제 구축에 기여하는데 있다. 이에 본 연구는 식별체계 개요, 활용사례, 유통모델의 조사와 정보유통 현황을 분석하고, KISTI 고유식별체계, 식별시스템 및 유통시스템 구축 방안 등을 제시하고 있다.
시맨틱 웹은 웹 환경에서 데이터의 의미를 표준화된 방법으로 표현함으로써 데이터의 상호 운용성을 보장하고 기계가 활용 가능한 데이터의 웹을 가능하게 해준다. 온톨로지에서 데이터는 식별자(URI)를 사용해서 의미가 명확화되고, 표준 기술 방법(RDF)를 통해서 어플리케이션 간 데이터의 통합 및 재사용을 가능하게 해준다. 최근 미국과 유럽을 중심으로 링크드 데이터 프로젝트를 통해서 시맨틱 데이터들의 상호연계가 활발하게 추진하고 있다. 그러나 다양한 출처들의 데이터를 연계하는 과정에서, 동일한 객체에 서로 다른 식별자가 할당된 경우 식별자를 통한 시맨틱 정보 연계에 문제가 발생할 수 있다. OWL에서는 동일 객체에 대한 2개 이상의 식별자가 부여된 경우 owl:sameAs를 이용해서 식별자들이 동일 객체를 가리키고 있음을 명시한다. 본 연구에서는 서로 다른 식별자를 가진 객체들이 owl:sameAs를 사용해서 동일 객체로 표현되었을 경우, 동일 객체에 부여된 식별자 정보를 효과적으로 관리하고, 이를 서비스에 활용하기 위한 관리 서버를 설계하였다. 관리 서버를 통해 동일 객체에 대한 식별자들의 체계적인 관리는 물론, 동일 객체를 찾기 위한 질의 횟수를 감소시켜서 서비스 소요시간을 줄일 수 있다.
역합성 개구 레이다(Inverse Synthetic Aperture Radar:ISAR) 영상은 표적의 2차원 RCS(Radar Cross Section) 분포를 나타낸다. 레이더의 LOS(Line Of Sight) 방향으로 진행하는 표적에 대해 바이스태틱 ISAR는 영상의 수직 해상도를 얻을 수 없는 모노스태틱 ISAR의 약점을 보완할 수 있다. 그러나 바이스태틱 ISAR는 모노스태틱 ISAR 비해 긴 처리 시간과 다양한 산란 메커니즘을 가지고 있기 때문에, 바이스태틱 ISAR 영상만을 이용한 표적식별은 비효율적일 수 있다. 이에 본 논문에서는 레이더의 LOS 방향으로 진행하는 표적의 모노스태틱, 바이스태틱 ISAR 영상을 이용하여 표적 식별 성능을 분석하고, 두 레이다의 융합을 통한 표적식별 방법을 제시한다. 시뮬레이션 결과, 융합을 통한 식별 성능이 모노스태틱, 바이스태틱 ISAR 영상만을 이용한 식별 성능보다 더 효율적임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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