최근 널리 유포되고 있는 악의적인 프로그램으로 e-메일 웜-바이러스가 있다. 이들은 웜-바이러스가 포함된 e-메일이나 첨부파일을 열기 만해도 메일 주소록에 등록된 모든 사용자에게 자신을 전파하며 막대한 피해를 유발시킨다. 본 논문에서는 MS 윈도우즈 시스템에서 e-메일 바이러스의 전파를 차단시켜 주는 두 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 메일 클라이언트에서 [보내기] 버튼의 클릭과 같은 송신자 행위에 의해서만 메일을 발송하게 하였다. 두 번째 방법에서는 제안한 시스템이 정한 규칙에 따라 수신자 베일주소를 변형하는 모듈과 복원하는 모듈이 각각 송신 측에 추가되었다. 또한 새로운 e-메일 웜-바이러스 공격에 대응하기 위한 방법으로 다형성 기법도 적용한다. 두 방법 모두 e-메일 바이러스에 의해 자동으로 메일이 전승되는 것을 차단하도록 설계되었으며, e-메일 수신 측에서는 추가로 실행하는 작업은 없다. 실험을 통해, 제안한 방법들이 적은 오버헤드로 e-메일 웜-바이러스를 효과적으로 차단함을 보였다.
Vuillaume-Okeya는 스칼라 모듈러 지수승 연산에서 SPA공격에 안전한 리코딩 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 역원 연산의 비용이 큰 RSA 또는 DSA 같은 시스템에서 효율적으로 구성 될 수 있게 비밀키의 표현을 0을 포함하지 않는 양의 디짓 셋 ${1,2,{\cdots},2^{\omega}-1}$을 이용해 리코딩 하였다. 제안된 방법은 비밀키의 최하위 비트부터 스캔하면서 리코딩하는 Right-to-Left기법이다. 따라서 지수승 연산 전에 리코딩이 연산되고 그 결과를 저장하는 추가적인 공간이 필요하게 된다. 본 논문은 Left-to-Right 방향으로 수행하는 새로운 리코딩 방법들을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 (1) 일반적으로 윈도우 크기가 ${\omega}$인 SPA에 안전한 부호가 없는 Left-to-Right리코딩 방법이고 (2) 윈도우 크기 ${\omega}=1$(즉, {1,2}로 구성된 부호가 없는 이진 표현)인 경우는 일반적인 윈도우 크기 ${\omega}$에 제안된 기법보다 훨씬 간단하게 변형할 수 있다. 또한 (3) 제안된 리코딩 방법은 부호가 없는 comb 방법에도 적용하여 SPA에 안전하게 수행할 수 있고, (4) 기수가 ${\gamma}$인 경우에도 확장하여 SPA에 안전하게 대응할 수 있다. 본 논문에서 제안한 Left-to-Right리코딩 기법들은 메모리의 제약을 받는 장비인 스마트 카드, 센서 노드에 적합하다.
ECN 방법은 통신 혼잡 발생 초기에 이 사실을 명백히 알려주기 때문에 통신 혼잡을 판단하는 정확한 방법이다. 그래서, 무선 TCP 분야에서는 ECN 방법이 심도 있게 연구되고 있다. 본 논문은 ECN 마킹을 위한 최적의 임계치(threshold)를 찾는 계산식을 제시하고, ECN 전략을 적용하는 TCP의 페트리 넷 모형을 구축한 다음, 시뮬레이션을 통하여 제시된 식의 타당성을 검증한다. 또한, 제시된 식의 실용화 방안도 제안한다. 본 논문의 주된 공헌은 ECN 마킹을 위한 최적의 임계치를 찾는 공식을 제공하는 것이지만, 본 논문에 소개된 ECN 전략을 적용한 TCP의 페트리 넷 모형도 네트워크 프로토콜을 연구하는 학자에게 도움을 주리라고 믿는다. 소개된 페트리 넷 모형은 기존의 TCP 모형에 ECN 전략을 추가하기 위하여 네트워크 부분을 주로 변형하였으며, 송신자와 수신자도 역시 변형되었다.
본 논문에서는 최근 급속히 증가하여 사회적 이슈가 되고 있는 SMS 스팸 필터링을 위한 듀얼 SMS 스팸필터링 기법을 제안한다. 지속적으로 증가하고 새롭게 변형되는 SMS 문자 필터링을 위해서는 패턴 및 스팸 단어 사전을 통한 필터링은 많은 수작업을 요구하여 부적합하다. 그리하여 기계 학습을 이용한 자동화 시스템 구축이 요구되고 있으며, 효과적인 기계 학습을 위해서는 자질 선택과 자질의 가중치 책정 방법이 중요하다. 하지만 SMS 문자 특성상 문장들이 짧기 때문에 출현하는 자질의 수가 적어 분류의 어려움을 겪게 된다. 이 같은 문제를 개선하기 위하여 본 논문에서는 슬라이딩 윈도우 기반 N-gram 확장을 통해 자질을 확장하고, 확장된 자질로 그래프를 구축하여 얕은 구조적 특징을 표현한다. 학습 데이터에 출현한 N-gram 자질을 정점(Vertex)으로, 자질의 출현 빈도를 그래프의 간선(Edge)의 가중치로 설정하여 햄(HAM)과 스팸(SPAM) 그래프를 각각 구성한다. 이렇게 구성된 그래프를 바탕으로 노드의 중요도와 간선의 가중치를 활용하여 최종적인 자질의 가중치를 결정한다. 입력 문자가 도착하면 스팸과 햄의 그래프를 각각 이용하여 입력 문자의 2개의 자질 벡터(Vector)를 생성한다. 생성된 자질 벡터를 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 이용하여 각 SVM 확률 값(Probability Score)을 얻어 스팸 여부를 결정한다. 3가지의 실험환경에서 바이그램 자질과 이진 가중치를 사용한 기본 시스템보다 F1-Score의 약 최대 2.7%, 최소 0.5%까지 향상되었으며, 결과적으로 평균 약 1.35%의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 공간적인 디인터레이싱을 위한 컨텐츠 기반 적응적 보간 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전처리와 컨텐츠 분석, 컨텐츠에 따른 적응적 보간의 3 단계로 구성된다. 또한 적응적 보간 방식으로써 변형된 에지기반 라인 평균 방식과 그레디언트 기반 방향성 보간, 윈도우 매칭 방식의 세 가지 보간 방식을 제안한다. 각각의 보간 방식은 공간적인 영상 특징에 따라 다양한 성능을 나타낸다. 따라서 각각의 보간할 픽셀 영역은 그레디언트 검출을 통해 영역 특징을 분석하고 네 가지 카테고리로 분류된다. 이러한 분류 결과를 기반으로 각각에 적합한 디인터레이싱 방법을 사용함으로써 최적의 성능을 구현할 수 있다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안한 방식이 기존의 방식에 비해 가장 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
본 연구는 게임을 비롯한 많은 콘텐츠에서 활용하기 위한 GPU기반 사실적 물 애니메이션 기법을 제안한다. 물 표면은 반사 및 굴절과 같은 물리적 현상이 일어나며, 시점에 따른 반사와 굴절의 정도가 자동적으로 조절되어야 한다. 본 논문에서는 GPU 프레임 버퍼를 이용한 렌더투텍스처 방법(RenderToTexture)을 이용하여 반사 및 굴절결과를 텍스처로 저장하며, 이 저장된 데이터에 대한 텍스처 좌표 값을 변형함으로서, 자연스러운 물결의 모습을 표현한다. 또한 표면에 나타나는 굴절 및 반사의 정도가 프레넬(Fresnel) 공식을 통해 시점과 물 표면과의 각도에 따라 자동적으로 계산되도록 한다. 제안된 알고리즘은 윈도우 기반위에서 OpenGL API와 GLSL쉐이더 언어를 통해 구현되었다. 구현 결과, 물결의 자연스러운 움직임이 확인 되었으며, 30 프레임 이상의 속도로 렌더링 되었음이 확인 되었다.
차별 서비스(Differentiated Service : DS) 네트워크 환경에서 각기 다른 QoS요구를 갖는 흐름들간의 공평성 보장이 주요 이슈중 하나이다. 이는 자원 할당과 트래픽 제어 방식에 따라 종단간에 지원되는 흐름들 간의 서비스 품질 및 백본망의 이용 효율이 크게 달리 질 수 있기 때문이다. 이에 본 논문에서는 링크의 이용효율 제고 및 대역폭의 공평성 향상을 위해 기존에 제안된 Time Sliding Window(TSW) 마킹 알고리즘의 변형인 Time Sliding Two Window Three Color(TS2W3C) 마킹 알고리즘을 제안하고 ns-2 시뮬레이션을 통하여 기존의 알고리즘과 성능을 비교 평가한다.
고분자 소재(polycarbonate; PC)의 표면을 보호하고 광학적 특성을 유지하기 위해 산화물 다층 박막과 비정질 탄소 박막(diamond-like carbon; DLC)을 전자빔 증착(e-beam evaporation)과 이온빔 증착(ion-beam deposition)을 이용하여 고분자 소재에 코팅하였다. 전자빔 증착으로 코팅된 실리콘과 티타늄 산화물 다층 박막은 소재 표면에서 가시광선의 반사율을 낮추는 효과를 가지고 있어 다양한 광학 코팅분야에서 이용되고 있다. 비정질 탄소 박막은 경도가 높고 마찰계수가 낮기 때문에 기계부품의 수명향상을 향상하기 위해 주로 사용되며, 본 연구에서는 고분자 소재의 최상층에 코팅하여 보호막으로 이용하였다. 고분자 윈도우에 산화물 다층 박막을 코팅하면 코팅되지 않은 기판과 비교하여 투과율이 향상되었으며 보호막으로 코팅된 비정질 탄소 박막에 의해서 일어나는 투과율 저하를 부분적으로 상쇄하는 효과를 보였다. 산화물 다층 박막의 수는 광학 분야에서는 주로 5-7층을 이용하지만 고분자 소재는 코팅 공정이 길어지면 열 변형이 일어날 수 있기 때문에 산화막의 층수를 낮추는데 초점이 맞춰졌다. 5층과 3층으로 코팅된 산화물 박막 모두 투과율이 향상되었으며 3층에 비해서 5층의 투과율 향상효과가 큰 것으로 나타났다. 고분자 소재의 투과율은 평균 약 90%이었으며 산화물 다층 박막과 비정질 탄소 박막을 코팅한 후 투과율이 약 81%로 측정되었다. 비정질 탄소 박막과 산화물 다층 박막을 적절하게 설계하고 코팅한다면 고분자 소재의 보호막으로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 Nd-YAG 레이저 용접 프로세스를 이용하여 두께가 다른 STS304스테인레스 박강판을 대상으로한 점용접에 관한 연구로서, 레이저 용접은 미소부위에 효율적인 접합가공이 가능한 공정으로 비접촉식 가열원을 이용하기 때문에 접합공정 중 기계적 변형이 없고, 레이저 빔을 국부가열원으로 하여 매우 좁은 부분에 제한적으로 열을 가할 수 있어서 강한 금속적 결합이 요구되는 소형부품의 접합에 이용될 수 있다. 뿐만 아니라 공정 변수들을 변화시켜 실제 접합부에 들어 가는 입열량을 쉽게 제어할 수 있다는 등 많은 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 1mm이하의 스테인레스 박판에 대한 레이저 점용접을 FDM과 신경회로망을 이용하여 해석하고 용접부의 너겟 크기, 용접부 깊이 등의 형상을 예측하였다. 또한 레이저 점용접에 있어서의 주요 변수인 펄스 에너지, 펄스 타임, 박판의 두께, 두 판사이의 간극크기 등득 변화시켜 실험하고 수치해석을 검증하기 위하여 여러 가지 강에 대한 레이저 점용접 실험을 수행하였다. 또한 수치해석 시뮬레이션을 위하여 윈도우 프로그래밍을 개발하였다.
본 논문에서는 도로 영상으로부터 차량 번호판 영역을 분할하는 알고리즘을 제시한다. 차량의 번호판 영역이 다른 영역에 비해 차별되는 특정을 세 가지 측면으로 나누어, 1) 번호판의 내부 문자, 2) 번호판의 색상, 3) 번호판의 형태에 대해 분석한다. 전처리 과정에서는, 이와 같은 세 가지 측면을 고려하여 번호판의 내부 영역 및 크기를 판별할 수 있는 임계값들을 계산하며, 이를 위해 표본 영상에 대한 통계적 처리를 수행한다. 차량 영역 분할 알고리즘에서는 임계값들을 이용하여 입력영상 내부에서 번호판 영역이 강조되도록 영상을 이진화한다. 일정한 크기의 윈도우로 이진 영상(binary image) 전체를 탐색하여, 윈도우 내부 픽셀 값의 합이 높은 순으로 서로 중복이 없도록 후보 영역을 찾은 후, 간단한 휴리스틱을 이용하여 후보 영역들 중에서 번호판 영역을 선택한다. 이 알고리즘은 번호판의 변형 또는 색상 명암도에 차이가 있는 경우에 대해서 안정적이다. 또한 이 알고리즘은 복잡한 전처리 과정을 요구하지 않고, 적은 수의 표본 영상에 대한 통계 처리만으로도 228장의 실험 영상들에 대해 97.8% 정도의 높은 성공률을 보였다. 프로토타입 시스템을 구현한 결과는 512M 바이트 메모리를 장착한 3GHz 펜티엄4 PC에서 $1280{\times}960$ 해상도의 영상 1장당 평균 0.676초의 처리 속도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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