인터넷을 통해 유통되는 디지털 콘텐츠의 식별과 접근을 위한 고유 식별체계로서 DOI(Digital Object Identifier)의 개발, DOI의 구문구조 DOI의 관리와 운영, DOI 메타데이터와 장르, DOI변환과 핸들시스템(Handle System)을 소개하고, DOI의 국내 도입을 위한 DOI 등록 시스템, DOI 변환 시스템, DOI 검색시스템 INDECS 메타데이터를 이용한 디지털콘텐츠 유통관리시스템, DOI 참조링크 시스템의 개념적 설계와 구축내용을 기술한다.
인터넷의 급속한 확산은 이른바 주소관리로 이어지는 도메인이름, IP주소 할당, 프로토콜 관리를 포함한 기술 정책의 수립을 통해 사이버 공간상의 새로운 질서를 요구하게 되었다. 지금까지 다양한 관점에서 논의되어온 인터넷 정책은 새로운 디지털 콘텐츠 식별체계의 도입에 있어 시사하는 바가 크다. 새로운 디지털 콘텐츠 식별 체계로 부각되고 있는 DOI는 단순한 식별체계로서만이 아니라 디지털 콘텐츠의 관리·유통을 포함하는 모든 측면에 영향을 끼칠 것으로 기대된다. 따라서 지금까지 수행되어온 인터넷 정책, 특히 주소관리 정책을 기반으로 한 효율적인 DOI 관리 정책 수립이 시급히 요청되고 있다.
다양해진 디지털 미디어와 디지틀 컨텐츠의 유통이 점차 대용량화에 따른 변화와 콘텐츠 서비스 환경 구축의 개발이 본격화되고있다. 또한 다룰 수 있는 사용자 단말기의 다양화로 인해, 자원을 식별하고 검색하기 위한 식별기호의 중요성이 인식되어져 왔다. 이러한 물리적 콘텐츠와 디지털 콘텐츠의 통합 서비스의 방안으로 정보자원에 대한 효율적인 접근과 저작권 보호를 위한 필요성에 의해 2차원 바코드 기술을 이용한 MPEG21 DII의 디지털컨텐츠 식별체제의 운영 방안을 검토한다.
사회구조가 복잡해질수록 보안(Security)의 확보는 점차 중요한 사회문제로 대두되고 있다. 보안의 문제에서 가장 중요한 것이 각 개인의 본인 여부를 정확하고 신속하게 판별할 수 있는 자동화된 인증(Authentication) 기술의 개발 여부라고 할 수 있다. 이를 위해 사용되는 개인식별은 신체의 일부를 이용한 지문인식, 두개골함성, 장문인식, 족적인식, 입술인식, 홍채인식, 골격인식 등 불변하는 신체의 특징을 이용하는 연구가 주도적이었다. 본 연구에서는 개인식별에 관한 총체적인 영상시스템을 위한 영상처리 자료를 정리한다.
ISO/IEC JTC1 SC27 WG 5의 프라이버시 프레임워크 표준에서는 바이오인식 정보를 그 정보만으로 개인을 식별하는 유일 정보로 규정하고 있고, 이는 이름과 주소등과 같이 그 자체가 식별정보는 아닌 정보와 구별하고 있다. 바이오정보는 한번 유출될 경우 개인의 프라이버시 침요요소가 매우 크기 때문에 국가 인프라 구축에 활용되기 위해서는 많은 기술적 문제점들이 고려되어야 한다. 프라이버시 프레임워크 표준등과 같이 프라이버시 정보와 바이오 정보가 함께 사용될 때 개인 식별정보에 대한 다양한 표준들이 바이오인식 프라이버시와 정보보호 관점에서 논의되고 있다. 본 논문에서는 프라이버시 관점에서의 바이오인식 표준화 동향을 소개하고, 향후 추진해야할 중점 표준화 항목을 도출한다.
최근에 네트워크와 하드웨어 기술의 발달에 따라 디지털 컨텐츠의 지적소유권에 관한 분쟁이 많이 발생하고 있다. 본 논문에서는 디지털 컨텐츠의 전자상거래에서 지적소유권에 대한 분쟁을 해결하는데 사용될 수 있는 익명성을 제공하는 핑거프린팅 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 판매된 디지털 컨텐츠를 재분배하는 구매자를 판매자가 등록센터의 도움 없이 재분배자를 식별하는 향상된 자동식별기능을 갖는다.
비절전 가전기기는 제품수명을 고려할 때 전력을 소비하는 가정 내 가전기기의 대부분을 차지하지만 에너지 효율 정책의 사각지대에 있다. 본 논문에서는 비절전 가전기기의 에너지 절감을 위해 전력 총량에서 각 가전기기의 상태를 식별하는 NIALM의 기기 식별률을 복합센서를 활용해 개선하는 기술에 대해서 소개하고자 한다.
본 논문에서는 차종 식별을 위해 차량 영상의 질감 특징을 사용하였다. 차량의 질감 특징 정보를 얻기 위한 관심영역으로 라디에이터 그릴 부분을 선택하였다. 추출된 관심영역으로부터 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)을 사용하여 질감 특징 값을 추출하였고, 그 특징 값들을 입력으로 취하는 3층의 신경회로망을 구성한 후 역전파 학습 알고리즘을 사용하여 학습을 시켜서 차종 식별을 시도하였다.
본고는 정보산업 분야 전체를 포괄하는 연계식별자로서 ISNI의 중요성을 인식하여 ISNI의 개념 및 전거제어에서 이의 활용가능성을 모색하고자 하였다. ISNI는 창작, 생산, 관리, 내용 배포의 흐름에서 정보매체 내용산업 전체와 관련된 개인(Party)의 대중개체(Public Identities) 식별을 위한 연계식별자로 전세계 망라적 이름 전거제어를 위해 필요하다. 우선 ISNI의 개념, 목적, 용어, 식별자구조, ISNI 할당원칙, 관리방식, 메타데이터에 대해 조사하였다. 이를 바탕으로 전거제어에서 활용가능성을 모색하였다. 첫째, 국내 협력 전거제어를 위해 ISNI의 개념을 도입하는 것을 고려해야 할 것이다. 국내에 맞는 ISNI 체제인 KISNI를 구축하여 도서관 및 정보산업 분야에서 생산되는 모든 전거데이터를 상호 활용할 수 있도록 할 수 있다. 둘째, 연계식별자인 ISNI를 이용하여 여러 식별자를 연계함으로 링크드데이터 구축이 가능하게 될 것이다. 셋째, 서지레코드 및 전거레코드에 ISNI 식별자를 기술할 수 있도록 KORMARC을 확장해야 할 것이다.
급격하게 성장하고 있는 오픈 리소스인 링크드 데이터는 최근 선진국 정부의 많은 관심 속에 데이터 공개 및 상호운용성 확보를 위한 방안으로 주목받고 있다. 그러나 신뢰할 수 있는 개체 식별 기술의 부재로 링크드 데이터의 양적 성장에 비해 개체 수 대비 링크의 수가 적은 현상과 일부 데이터 셋에 링크가 집중되는 현상을 보이고 있다. 본 연구에서는 이러한 링크드 데이터의 문제를 해결하기 위해 개체 간 관계(owl:sameAs, owl differentFrom 등)를 이용하거나 Curation 방식을 사용하는 기존 링크드 데이터 기반 개체 식별 방식의 문제를 다중 온톨로지의 개체 식별이 가능한 자동화된 개체 식별 방식을 통해 개선하고 저자 개체의 대응 속성과 개체 유형의 논리적 특성을 활용하여 개체 식별 정합성을 검증할 수 있는 다중 온톨로지 기반의 실시간 저자 식별 방법을 제안하고 평가한다. 본인의 확인을 거친 29명의 저자 정보를 이용해 개체 식별 정확성 결과를 평가하여 평균 0.8533 (K measure)의 긍정적인 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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