색채 환경에 따라 인지반응의 상관관계를 분석한 결과가 다양한 산업분야에 적용되고 있다. 특히, 의학 분야에서 색채 환경기반 생체신호를 수집하여 환자 상태의 파악과 치료 그리고 뇌활동의 규명에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들은 색채조명 또는 LED를 이용한 색채 환경을 구축하여 다양한 실험을 진행하고 있으나 다른 광원에 노출 되어 심리적인 영향을 주는 문제점을 갖고 있다. 따라서, 본 논문에서 제안하는 시스템은 HMD(Head-Mounted-Display)를 이용하여 피험자에게 완벽한 색채 환경조건을 제공하고자 한다. 그리고 인체반응정도 측정을 위해 기억력-주의력 테스트하는 동안 BMS(Bio-Medical-System)으로 생체정보를 수집하여 색채별 인체반응정도 측정뿐만 아니라 심리적인 변화에 대한 상관관계를 확인할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템을 통하여 수집하는 생체정보는 심전도(ECG), 호흡(Respiration), 산소포화도(SpO2), 임피던스(Bio-Impedance), 혈압(Blood-Pressure) 이며 데이터베이스에 저장한다. 이와함께, 인체의 인지반응을 측정하기위해 기억력-주의력 테스트는 앱으로 구현하여 색채 조건별 인지반응 정보를 측정하고 결과를 확인 할 수 있다. 제안한 시스템을 통하여 수집된 인체반응정보를 활용하여 생리학적 정보의 정량화하는 연구를 진행할 수 있으며, 색채 환경과 생리학적 정보의 상관관계를 분석하여 의학적 진단 및 치료에 응용이 될 것으로 기대한다. 향후 연구로 구축한 시스템을 통해 수집된 데이터를 분석 및 시각화 기능을 추가하고, 치매 질환의 예측 및 치료를 위한 시스템으로 확장하여 재활프로그램으로서의 유효성을 평가하고자 한다.
해양 레저 산업의 발달과 레저문화의 수요가 급증함에 따라 해양 안전 및 관련 정보를 제공하는 서비스에 대한 욕구가 증대하고 있다. 개인휴대단말기는 그 성능이 향상되어 복합 단말기로 진화하였고 그로인해 단순 통신 기능만이 아닌 멀티미디어 정보의 수용 및 표현이 가능해졌다. 국내 무선인터넷은 서로 다른 플랫폼을 사용하여 개발자 및 콘텐츠 제공자(CP; Contents Provider)에게 개발 부담을 주어 무선 인터넷 활성화의 저해 요인이 되어왔다. 그러나 최근 무선 인터넷 표준 플랫폼인 WIPI(Wireless Internet Platform for Interoperability)의 사용으로 무선 응용 프로그램의 상호 운용이 가능해 졌고 하드웨어에 대한 독립성 또한 보장할 수 있게 되었다. WIPI 기반의 휴대 단말기 상에 디지털화된 전자해도의 지리정보와 해양 레저를 위한 각종 정보를 제공하는 다운로드 형태의 콘텐츠를 개발하는 프로젝트의 일환으로 전자해도 및 부가 정보 DB를 구축하여 요구되는 콘텐츠를 제공하는 서버(CPS; Contents Provider Server)가 필요하다. 본 논문에서는 수요자가 개인휴대단말기를 통해 필요한 정보를 요구했을 때 CPS가 실시간으로 정보를 제공할 수 있도록 요구정보를 데이터베이스화하는 웹 탐색 에이전트를 설계하여 각종 웹상에서 시시각각 변화하는 정보들을 실시간으로 파싱하여 데이터베이스화시키는 에이전트 컴포넌트를 개발하고자 한다.
최근 인터넷 응용 프로그램과 관련 기술의 발전에 따라 디지털 멀티미디어 콘텐츠의 보급과 사용이 쉬워지고 있다. 디지털 신호는 복제가 용이하고 복제된 신호는 원신호와 동일한 품질을 갖는다. 이러한 문제점을 해결하고 저작권 보호를 위해 멀티 미디어 핑거프린트가 연구되어지고 있다. 핑거프린팅 기법은 암호학적인 기법들을 이용하여 디지털 데이타를 불법적으로 재배포한 사용자를 찾아냄으로써 디지털 데이타의 저작권을 보호한다. 핑거프린팅 기법은 대칭적이나 비대칭적인 기법과 달리 사용자만이 핑거프린트가 삽입된 데이타를 알 수 있고 데이타가 재배포되기 전에는 사용자의 익명성이 보장되는 기법이다. 본 논문에서는 신경회로망에 의한 공모된 멀티미디어 핑거프린트의 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 불법공모방지 코드 생성과 에러정정을 위한 신경회로망으로 구성되어 있다. BIBD(Balance Incomplete Block Design) 기반의 불법공모방지 코드는 평균화 선형 공모공격에 대해 100% 공모코드 검출이 이루어졌으며, 에러비트 정정을 위해 (n,k)코드를 사용한 홉필드 신경회로망은 2비트 이내의 에러비트를 정정할 수 있음을 확인하였다.
유해 트래픽의 최근 유형은 트래픽 폭주 공격에서 더 발전되어 웜, 봇과 같이 다양화, 지능화, 은닉화, 자동화되어 기존의 방법으로는 탐지하기 어렵다. SNMP 기반의 추이 분석 방법은 인터넷 사용의 큰 비중을 차지하고 있는 정상적인 P2P(메신저, 파일 공유) 및 기타 응용 프로그램 사용 시 유해 트래픽으로 분류하는 문제점과, 웜 및 봇과 같은 발전된 유해 트래픽을 분석해내지 못하는 큰 취약점을 가지고 있다. 제안한 방법은 프로토콜 추이 및 포트 트래픽 분석 방법을 적용하였다. 발생된 트래픽을 프로토콜, well-known포트, P2P포트, 기존 공격 포트, 특정 포트로 분류하고 이상 가중치를 적용하며, 실험 결과 P2P 트래픽 분석, 웜 및 봇 탐지, 트래픽 폭주 공격 등을 효과적으로 검출 할 수 있었다.
학교에서는 주어진 목표를 달성하기 위해서 상부교육 기관, 일반행정 기관, 지역사회의 유관 기관 및 각종 단체들과 밀접한 관련을 맺고 상호작용을 하는 수단으로 공문서를 이용해 왔다. 기존 전자상거래의 효율을 도모하기 위하여 XML/EDI이 사용되고 있는데, 이를 교육망에 도입하면 교육행정 업무 간소화에 크게 기여할 수 있다. 본 논문에서는 현재 각급 학교에 구축되는 교육정보유통 시스템에서 지원되지 못하는 문서처리를 가능하게 하고, 교육정보유통시스템에 추가할 것을 전재로 XML/EDI를 사용한 문서관리시스템을 구현하였다. 이를 위해서 교육망에서 현재 통용되는 문서를 분석하고, 그에 맞는 새로운 태그들을 개발 구현했다. 인터넷을 기반으로 한 본 시스템은 별도의 응용 프로그램을 강요하지 않고, XML로만 새로운 문서들을 정의하였고, 그에 맞는 DTD를 정의하였다. 그럼으로써, 교사들의 잡무를 줄여, 교사의 본업인 교수-학습에 전념할 수 있도록 하는데 기여한다.
최근 인터넷의 광범위한 보급과 연결 응용 프로그램들의 개발에 따라 디지털 멀티미디어 자료(사진, 영화, 디지털오디오)의 보급 및 사용이 쉬워지고 있다. 그렇지만, 디지털 신호는 복제가 용이하고 복제된 데이터가 원 데이터와 동일한 품질을 가질 수 있다. 이러한 문제점의 해결방안으로써 연구되거나 사용되고 있는 저작권 보호방법은 크게 암호화(encipher)에 의한 방법과 워터마킹(watermarking) 기술을 사용한 방법이 있다. 디지털 워터마킹은 지적재산권의 보호와 올바른 멀티미디어 자료의 소유권자를 인증하기 위해 사용되어진다. 본 논문은 컬러 정지영상에 웨이블렛 변환을 사용하여 256 그레이 로고 이미지와 컬러 이미지를 워터마크 시킬 수 있는 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 웨이블렛 변환 영역(LL, LH, HL, HH) 중 LH 주파수 영역에 워터마크를 삽입시켰으며, 워터마크에 데이터 통신에 사용되는 인터리빙 알고리즘을 적용시켜 워터마크 데이터량이 증가하여 PSNR이 감소하나 압축, 필터링, crop 등의 외부공격에 강인성을 가지게 된다.
최근 인터넷의 확산으로 인하여 멀티미디어 서비스에 대한 사용자의 요구가 증가되고 있다. 그러나 서버 시스템들은 이러한 사용자들에게 멀티미디어 데이터를 효과적으로 공급하지 못하고 있다. 멀티미디어 응용 프로그램들은 같은 데이터를 여러 장치들 사이에서 경로를 유지하기 때문에 부하가 발생하고, 효과적인 I/O(Input/Output) 서브시스템이 요구되어지고 있다. 멀티미디어 데이터를 효과적으로 공급하지 못하는 비효율적인 I/O의 원인으로 잦은 데이터 복사와 문맥교환이라고 인식되어 왔다. 따라서 본 논문에서는 리눅스 시스템에 새로운 Multimedia Stream System Call (MSSC) 메커니즘을 제안한다: RTP(Real-time Transport Protocol) 프로토콜과 함께 이 메커니즘은 커널 영역에서 수행하도록 하는 것이다. 이 MSSC 메커니즘을 사용한 결과 일반적인 리눅스 시스템보다 12.5%∼14%의 성능이 향상됨을 보여준다.
위치정보는 유비쿼터스 환경에서 중요한 정보라고 할 수 있으며, 이를 활용하기 위한 새로운 지리 정보시스템(GIS: Geographical Information System)의 솔루션들이 요구되고 있다. 본 논문에서는 XML(eXtensible Markup Language)을 이용하여 웹 지리정보 서비스 시스템을 개선하기 위한 방법을 살펴보고, 구체적인 구현 결과를 제시하였다. 이는 인터넷을 통해 제공하는 다양한 지리 정보를 이기종 시스템 환경의 제약을 받지 않는 지도 서비스의 형태로 설계하였고, 사용자가 필요로 하는 지리 정보에 대한 서비스를 요청할 때 쉽고 빠르게 전달해 주는 것을 목적으로 하였다. 기존의 웹 지리정보 서비스를 보완하고 개선하기 위해 확장 가능하고 표준화된 형태의 XML을 이용하여 개발하였고, 고가의 GIS 소프트웨어를 구입하거나 각 업체에서 제공하는 응용 프로그램의 설치 없이 웹 브라우저에서도 지도 서비스를 이용할 수 있도록 구현하였다.
최근, 병원정보시스템의 환경은 다양한 스마트 기술을 접목하고 있는 추세이다. 따라서, 스마트 폰, 테블렛 PC와 같은 다양한 스마트 디바이스가 의료 정보 시스템에 활용된다. 또한, 이러한 환경은 이기종 센서, 디바이스, 시스템 및 네트워크에서 실행되는 다양한 응용 프로그램으로 구성된다. 이들 병원 정보 시스템 환경에서, 기존의 접근 제어 방식에 의한 보안 서비스를 적용하는 것은 문제가 된다. 기존 보안 방식의 대부분은 접근제어 리스트 구조를 사용한다. 이는 클라이언트 이름, 서비스 객체 메소드 이름으로 접근 제어 매트릭스에 의해 정의된 접근만을 허용한다. 가장 큰 문제점으로는 정적인 접근 방법은 변화되는 상황에 신속하게 적응하지 못한다. 따라서, 우리는 보다 유연하고, 매우 상이한 보안 요구와 다양한 환경에 적용 할 수 있는 새로운 보안 메커니즘을 필요로 한다. 또한, 환자중심의 의료 서비스 형태로 변화되고 있어, 이를 해결하기 위한 연구가 요구된다. 본 논문에서는 스마트 모바일 환경에서 의료정보 동적접근 시스템을 제안하고자 한다. 우리는 기존 병원정보 시스템의 환경을 기반으로 동적접근 제어 방법으로 의료정보 시스템에 접근하는 방법에 중점을 두었다. 물리적인 환경은 모바일 x-ray 영상 디바이스와 전용 모바일 스마트 디바이스, PACS, EMR 서버와 인증 서버로 구성하였다. 소프트웨어 환경은 모바일 X-ray영상기기는 Windows7 OS를 기반으로 동기화 및 모니터링 서비스를 위해 .Net Framework를 기반으로 개발하였다. 그리고 전용 스마트 디바이스는 Android OS를 기반으로 JSP와 Java SDK를 통한 동적접근 응용 서비스를 구현하였다. 병원의 의료영상정보 서버와 모바일 X-ray영상기기, 전용 스마트 디바이스간의 의료정보는 의료영상정보 표준인 DICOM을 기준으로 한다. 또한 EMR 정보는 H7을 기반으로 한다. 동적접근 제어 서비스를 제공하기 위해, 우리는 산소포화도, 심박수, 혈압과 체온과 같은 생체 정보의 값에 대한 조건에 의해 환자의 상황을 분류하고, 의료진의 의료정보 접속 인증 방법으로 동적인 접근 방법을 설계했다. 이는 일반 상태와 응급상태로 2부분으로 구분하여 이벤트 추적 다이어그램으로 보였다. 그리고, 인증 정보는 ID/PWD와 위치, 역할, 작업시간 그리고 응급 환자를 위한 응급 코드를 포함하였다. 동적접근 제어 방법의 일반적인 상황은 인증 정보의 값에 의해 의료정보에 접근 할 수 있다. 그러나 응급상황의 경우는 인증 정보 없이 응급 코드에 의해 의료정보에 접근하도록 하였다. 또한, 우리는 의료정보 표준에 따라 환자, 의료진 및 의료 영상 정보로 구성되는 의료정보 통합 데이터베이스 스키마를 구축했다. 끝으로, 우리는 제안 시스템의 수행 결과를 일반과 응급상황과 같은 환자의 상태에 따라 스마트 디바이스 기반으로 동적접근 응용 서비스의 유용성을 보였다. 특히, 제안 된 시스템은 동적 액세스 제어 방법에 의해 응급상황에서 스마트 디바이스기반의 효과적인 의료 정보 서비스를 제공한다. 이 결과, 제안한 시스템이 u-병원 정보 시스템과 서비스에 유용할 것으로 기대한다.
최근 인터넷과 디바이스의 발전으로 지식 정보의 양이 방대해 지면서 대용량 온톨로지를 이용한 추론 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 트리플로 표현되는 빅데이터는 기계학습 프로그램이나 지식 공학자가 각 트리플의 신뢰도를 측정하여 제공한다. 하지만 수집된 데이터는 불확실한 데이터를 포함하고 있으며, 이러한 데이터를 추론하는 것은 불확실성을 내포한 추론 결과를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 불확실성 문제를 해결하기 위해 수집된 데이터에 대한 신뢰의 정도를 나타내는 신뢰값(Confidence Value)를 이용한 RDFS 규칙 추론 방법에 대하여 설명하고, 메모리 기반의 분산 클러스터 프레임워크인 스파크(Spark)를 기반으로 데이터의 불확실성에 대한 고려를 하지 않는 기존의 추론 방법과 달리 신뢰값 계산에 대한 방법을 응용하여 RDFS 규칙을 통해 추론되는 새로운 데이터의 신뢰값을 계산하며, 계산된 신뢰값은 추론된 데이터에 대한 불확실성을 나타낸다. 제안하는 추론 방법의 성능을 검증하기 위해 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가할 때 활용되는 공식 데이터인 LUBM을 대상으로 신뢰값을 추가하여 실험을 수행하였으며, 가장 큰 데이터인 LUBM3000을 수행하였을 때 1179초의 추론시간이 소요되었고, 초당 350K 트리플을 처리할 수 있는 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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