최근 전자전(Electronic Warfare)에서는 기존 레이더 신호와는 다른 펄스 내 변조의 특성을 가지고 있는 저피탐확률 (LPI : Low Probability Intercept) 레이더가 도입/운용되고 있는 추세이다. 이러한 LPI 레이더를 탐지하기 위하여 본 논문에서는 펄스 내 변조를 식별하는 방법을 기술한다. 특히 레이더 펄스 내 변조 형태 중, 다양한 주파수 변조 패턴을 가지고 있는 FM(Frequency Modulation) 계열의 변조 형태를 식별하는 방법과 식별에 활용되는 특징인자를 제안하는데 초점을 맞추고 있으며, 이렇게 제안된 식별 방법 및 특징인자는 MathLab을 통해 성능을 검증하였다.
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.
해양사고는 발생 직후의 적절한 초기대응 여부에 따라 사고 이후 다양한 사건 전개 양상을 보이게 되며, 이러한, 해양사고 발생 시 초기 대응을 효과적으로 수행하기 위해서는 발생한 해양사고의 속성을 명확하게 파악하는 작업이 선행되어야 한다. 또한, 얼마나 빨리 사고 상황에 대한 정확한 정보를 수집하고, 사고 대응을 위하여 필요한 장비 / 물자를 조달할 수 있느냐에 따라 신속한 사고 대응이 될 수도, 그렇지 못할 수도 있다. 이렇듯, 효과적이고 신속한 초기 대응을 위해서는 선박 종류 및 사고 종류 별 다양한 조건의 선박 사고에 대한 정보를 갖춘 사고 대응 시스템이 마련되어야 한다. 본 연구에서는, 해양사고 발생 이후 전개되는 시나리오들에 대한 위험도를 비교 평가할 수 있는 방법론을 개발하기 위한 일환으로, 해양사고 대응 사례 조사를 통하여 해양사고 대응 시 필요한 정보들을 식별하고, 사고 대응 시 사용되거나 고려되었던 대응 방법들을 식별하여 정리하였다. 또한, 식별된 정보들을 바탕으로, 유조선, 컨테이너선 및 여객선에 대한 해양사고 발생 후 사건전개 시나리오들을 식별 및 분석하였다.
사용자의 요구사항 변경에 따른 반영, 빠른 시스템 구축, 유지 보수 단계의 효율적인 시스템 관리, 소프트웨어의 수정 용이성, 저렴한 비용 등은 컴포넌트 기반 시스템 구축이 필수적인 사항으로 여겨지고 있다. 이러한 컴포넌트 기반 시스템 구축을 위한 기존의 컴포넌트 개발 방법론은 컴포넌트 식별을 위하여 객체를 추출하는 부분이 비효율적이고 시스템 컴포넌트를 추출하기 위한 방법이 제시되어 있지 않다. 또한 시스템의 전체 도메인을 중심으로 비즈니스 컴포넌트 식별을 위한 절차와 방법만을 제시하고 있다. 그리고 컴포넌트 식별을 위하여 대부분 개발자의 직관과 경험에 의존하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 객체를 추출하는 비효율적인 부분을 개선하기 위하여 요구 사항 분석단계부터 객체를 추출하는 단계까지 RUP(Rational Unified Process)를 적용한다. 또한 시스템 컴포넌트를 식별하기 위한 방법과 절차를 제안하고 시스템의 전체 도메인을 중심으로 비즈니스 컴포넌트를 식별하는 것이 아니라 추출된 시스템 컴포넌트를 중심으로 비즈니스 컴포넌트를 추출한다. 개발자의 직관과 경험에 의존하여 컴포넌트를 식별하는 문제점을 보완하기 위하여 응집척도와 결합철도를 제안하고 적용한다. 본 논문에서 제안하는 컴포넌트 식별 방법은 객체 식별의 용이성, 컴포넌트의 기능적 재사용성, 추적성 그리고 컴포넌트의 독립성을 중심으로 좀 더 효율적으로 컴포넌트를 식별한다.
연구목적: 기후변화 등으로 인해 자연재해의 빈도 및 강도가 증가하고 있어, 원자력발전소에 영향을 주는 외부사건이 발생할 수 있다. 원자력발전소는 자연재해, 인공재해 등 외부사건으로부터 안전해야 한다. 따라서 원자력발전소에 발생할 수 있는 외부사건을 식별하여야 하며, 원자력발전소에 큰 영향을 줄 수 있는 외부사건을 선별하여야 한다. 본 연구에서는 외부사건을 식별 및 선별하는 방법의 연구동향을 소개한다. 연구방법: 원자력발전소의 확률론적 안전성 평가를 위한 외부사건의 식별 및 선별에 관한 문헌조사를 실시하였다. 또한 국내외 외부사건의 식별 및 선별에 관한 규정을 조사하였다. 연구결과: 원자력발전소의 외부사건 영향분석의 비용을 최소화하고자 외부사건을 식별 및 선별하는 연구가 이루어지고 있다. 각 연구는 관점에 따라 차이를 보이지만 공통적으로 식별과정에서는 원자력발전소 부지에서 발생할 수 있는 모든 사건을 식별하고자 하며, 선별과정에서는 정성적 기준과 정량적 기준을 바탕으로 외부사건을 선별한다. 결론:기후변화 등으로 인하여 자연재해의 강도가 변화하고 있어, 원자력발전소에 영향을 주는 외부사건을 식별 및 선별하는 과정이 중요해지고 있다. 따라서 본 논문에서는 외부사건을 식별과 선별하는 방법에 대해 조사하여 정리하였다. 국내의 경우 원자력발전소의 확률론적 안전성 평가를 위한 외부사건의 식별과 선별에 관한 연구가 미미한 실정이다. 또한 외부사건 정량적 선별과정에서 수행하는 '경계분석'과 '명백히 보수적인 분석' 방법에 관한 연구가 필요할 것으로 보인다.
단일식별자(Unique feature IDentifier, UFID)란 실세계fl서 존재하는 실체가 있는 지형지물을 참조하는 한가지 방법으로, 데이터베이스에 저장된 지형지물들을 유일한 방법으로 지정하며, 두 개 혹은 그 이상의 데이터베이스를 연결하는데 사용한다. 본 연구에서는 국립지리원의 내부적인 목적의 단일 식별자와 더불어 국가지리정보체계 내에서 정보를 공유할 수 있는 즉 사용자 중심인 외부목적의 단일식별자를 함께 충족시킬 수 있는 단일식별자의 포맷을 제안하였다 제안된 수치지도 단일식별자는 단일식별자의 구성요소에 행정구역코드와 지형지물코드를 사용함으로써, 직접적인 공간자료 색인을 제공하는 의미형 식별자이다. 또한 제안된 checksum 알고리즘의 특징은 단일식별자에 대한 불확실성을 제거하며, 수동으로 입력하거나, 전송 및 처리과정에서 발생할 수 있는 오류를 쉽게 발견할 수 있도록 고안되었다.
본 논문에서는 기존의 Caussian Mixture Model을 이용한 실시간문맥독립화자인식시스템의 성능을 향상시키기 위하여 화자검증시스템에서 좋은 결과를 나타내는 유사도정규화 ( Likelihood Normalization )방법을 화자식별시스템에 적용하여 시스템을 구현하였으며, 인식실험한 결과에 대해 보고한다. 시스템은 화자모델생성단과 화자식별단으로 구성하였으며, 화자모델생성단에서는, 화자발성의 음향학적 특징을 잘 표현할 수 있는 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 화자모델을 작성하였으며. GMM의 파라미터를 최적화하기 위하여 MLE(Maximum Likelihood Estimation)방법을 사용하였다. 화자식별단에서는 학습된 데이터와 테스트용 데이터로부터 ML(Maximum Likelihood)을 이용하여 프레임단위로 유사도를 계산하였다. 계산된 유사도는 유사도 정규화 과정을 거쳐 스코어( SC)로 표현하였으며, 가장 높은 스코어를 가지는 화자를 인식화자로 결정한다. 화자인식에서 발성의 종류로는 문맥독립 문장을 사용하였다. 인식실험을 위해서는 ETRI445 DB와 KLE452 DB를 사용하였으며. 특징파라미터로서는 켑스트럼계수 및 회귀계수값만을 사용하였다. 인식실험에서는 등록화자의 수를 달리하여 일반적인 화자식별방법과 프레임단위유사도정규화방법으로 각각 인식실험을 하였다. 인식실험결과, 프레임단위유사도정규화방법이 인식화자수가 많아지는 경우에 일반적인 방법보다 향상된 인식률을 얻을수 있었다.
암호알고리즘 출력 때문에 대한 난수성 검정은 평문과 암호문 식별에 중요한 역할 을 하고 있다. 따라서 현재 많이 사용되고 있는 나수성 검정 방법들의 비교 및 분석은 필수적이라 할수 있 다. 또한 하 나의 검정방법을 이용하고자 할 때 평문과 암호문을 식별할수 있는 최소한의 데이터 크기 는 실시간 검 정 측면에서 많은 도움을 줄수 있을 것이다. 본 논문에서는 대표적인 몇 개의 난수성 검정 방법들에 대 하여 평문과 암호문 식별에 대한 성공률을 실험을 통하여 분석하고 실험계획법을 이용하여 주어진 표본 크기들 중에서 각 난수성 검정방법에 따른 하나의 최적의 표본크기를 제안한다.
최근 스마트폰, SNS, 사물인터넷이 확산되면서 생겨나는 빅데이타의 처리와 활용이 ICT 분야의 새로운 성장 동력으로 부상하고 있다. 하지만 이러한 빅데이터의 활용을 위해서는 개인정보 비식별화가 이루어져야한다. 비식별화는 개인의 데이터가 특정인과 연결되지 않도록 데이터 셋으로부터 식별정보를 제거하는 것으로 정보를 수집, 처리, 보관 혹은 배포하는데 있어 발생할 수 있는 개인정보노출의 위험을 줄이며 그 정보를 활용하고 공유하는데 그 목적을 두고 있다. 비식별화된 정보는 또한 재식별화되어 개인정보보호의 논란이 되고 있지만 빅데이터등의 개인정보가 비식별 처리되어 활용되는 사례는 점차 증가하고 있다. 또한 많은 비식별화 가이드라인의 등장과 함께 개인정보 비식별화 방법이 제시되고 있다. 따라서 본 연구에서는 빅데이타 비식별화 과정과 사후관리를 서술, 비식별화 방법을 비교분석하고 비식별화와 개인정보보호 관련 이슈와 해결과제를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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