e-seal은 RFID(Radio Frequency IDentification) 기술을 사용하여 원격에서 자동으로 봉인상태를 확인할 수 있는 컨테이너 봉인 장치를 말한다. RFID의 특징상 반도체 칩에 기록된 정보를 제 삼자가 쉽게 판독 및 변조할 수 있다는 취약점으로 인하여 활성화되지 못하고 있는 실정이다. ISO에서는 RFID의 취약점을 보안하기 위한 표준작업(ISO 18185)을 진행 중이다. 이 중, ISO 18185-4는 e-seal에 저장되는 자료나 리더와의 RF통신에서 데이터 보호를 위한 표준이다. 이와 관련된 연구로는 인증 프로토콜과 ISO 18185-4를 위한 보고서로 제출된 보안 프로토콜이 있다. 제안된 e-seal 보안 프로토콜을 적용하기 위해서는 e-seal과 리더 간의 데이터를 암/복호화할 키가 필요하지만, 키 서버를 통해 전달받은 마스터 키를 데이터 암/복호화 키로 바로 사용하는 것은 보안 상의 문제점을 야기할 수 있기 때문에 PRF(Pseudo Random Function)을 이용하여 마스터 키로부터 MTK(Mutual Transient Key)를 유도하고, MTK를 암/복호화 키로 사용해야 한다. 기존의 PRF는 일방향 해시 함수(MD5, SHA 등)를 기반으로 하는 HMAC[2. 3]을 일반적으로 사용하였다. 그러나 일방향 해시 함수는 e-seal과 같은 제한된 자원을 갖는 환경에 적합하지 않다. 따라서, 본 논문에서는 e-seal 보안 프로토콜을 위한 효율적인 PRF을 제안한다. 기존의 일방향 해시 함수 기반이 아닌 블록 암호화 알고리즘을 기반으로 하는 MAC을 이용하여 PRF을 보다 효율적으로 구현하였고, 블록 암호화 알고리즘은 AES를 선택 합성체 $GF((2^4)^2)$을 통해 하드웨어 모듈을 최적화 하였다. AES를 기반으로 하는 MAC은 HMAC에 비해 면적 및 처리율에서 뛰어난 결과를 보여주었다.<0.01).이상의 연구 결과, cook-chill생산 시 녹차 추출물의 첨가가 미생물적 품질유지에 효과가 있다고 사료되는 바 본 연구결과를 기초로 급식소에서 음식 생산 시 녹차 추출물 및 천연 항균성 물질 첨가에 따른 미생물적 품질 및 관능적 품질검사를 통한 레시피 개발에 관한 지속적인 연구가 수행되어야 하겠다.다.다리다보니 점심시간을 활용할 수 없게 되는 문제점에 대한 재검토가 필요하다. 따라서 차후 학교급식의 안전성 확보를 위한 급식환경 개선의 일환으로 식당공간 확보 시 신속한 시간 내에 급식이 가능하도록 넓은 공간과 쾌적한 환경의 식당 조성에 대해 관심을 기울여야 할 것으로 사료된다. 이상 여부를 반영하는 임상증상의 빈도가 높은 청소년기 남녀 중학생의 경우 아침과 저녁의 결식빈도 및 외식과 간식의 빈도가 높았고, 아침식사의 질과 체형만족도가 낮은 것으로 나타나 청소년의 건강과 식습관 및 체형만족도가 상호 관련성이 높은 것으로 나타났다. 따라서 본 연구 결과는 성장기 청소년의 건강 유지를 위하여 바람직한 식습관의 중요성을 재인식할 수 있었으며, 올바른 식습관 확립을 위한 영양교육의 중요성이 재확인되었다.경제적일 것으로 판단된다.er 90 % of good relative dynamic modulus of elasticity due to fineness of formation caused by the increase of the unit powder content and the improvement of flowability, without regard to the replacement of crushed stone fines. Therefore, it can be said that the usage of crushed stone fines can control the strength of super flowing concrete by replacement and re
최근, 신경망 모델의 적응성과 학습성을 이용한 음성인식 연구가 진행되어 왔다. 그러나, 기존의 신경망 모델로는 한국어 음성의 조음결합의 처리 및 유사 음소간의 경계 분류가 용이하지 않다. 또한, 한 개의 형상지도를 이용하는 경우 이질적인 음성자료의 처리를 위한 학습속도의 급격한 증가와 균일한 학습 및 판별방법의 적용이 갖는 부정확성이 야기될 수 있다. 이에따라, 본 논문에서는 계층적 자기조직화 분류기(HSOC)를 이용한 신경망타자기를 설계하고, 관련 알고리즘들을 제안한다. 본 HSOC는 Kohonen의 자기조직화형상지도(SOFM)를 이용하여 학습시 입력되는 음소 데이타를 계층적인 구조를 갖는 다수의 형상 지도(map) 즉 음성자판에 배치한다. 또한 본 논문에서는 자판의 수효, 각 자판의 크기, 소속될 음소의 선택과 배치, 적합한 학습 및 인식기법의 자동 결정을 위한 알고리즘을 제시하고 실험하여 자기조절식인 음성자판을 구성하였다. 자판을 분류하는 방식을 언어학적 사전지식에 의존할 경우 언어학적 지식의 습득과 적용방법(예를 들면, 확장 음소의 처리)등을 결정하는 어려움을 가지는 반면, 본 HSOC를 이용하면 주어진 입력 데이타에 적합한 다수의 음성자판을 자기 조절식으로 구성할 수 있는 장점이 있다. 제안된 방식에 따라 최종 생성된 세 개의 한글 음성자판은 최적 자판과 최적 전처리기법을 갖추고있으며, 기존의 언어학적 지식과도 부합됨을 확인할 수 있었다.
위암은 국내 암발생 및 사망률의 상당 부분을 차지하고 있으며, 이러한 조기 위암의 발견은 치료 및 예후에 있어서 아주 중요하다. 본 논문에서는 조기 위암의 진단을 위해 위 내시경 영상에서 색상 변화를 이용해 이상 부위를 검출하여 검사자에게 조직적인 정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 어느 정도의 진행이 이루어진 염증과 암은 쉽게 판단할 수 있지만 조기의 염증이나 암의 경우에는 주의 깊게 보지 않는 경우에는 병변의 진단이 쉽지 않다. 본 논문에서는 위 내시경 영상을 IHb 채널로 변환시키고 조명에 의해 발생하는 잡음을 제거하며 자동으로 암 의심 영역을 검출하여 검사자에게 제공하거나 검사자에 의해 설정된 영역에 대한 조직적인 표면 정보를 제공한다. 본 논문의 연구는 추출된 이상 부위가 암을 확진할 수 없지만, 인간이 쉽게 인지하기 어려운 이상 부위(암 의심 영역)를 추출하여 검사자에게 주의를 요구함으로써 일 처리를 줄이고 부과적인 정보를 제공한다. 그리고 검사자가 지정한 영역에 대해서도 조직적인 정보를 제공한다. 제안된 위 내시경 영상 분석 방법의 효율성을 확인하기 위해서 실제 내시경 영상들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 위 내시경 영상 분석에 효율적임을 확인하였다.
본 연구는 심초음파를 이용한 심박출량 측정의 정확성을 평가하고, 수의학에서 심박출량 측정을 위해 처음 적용되는 Automated Contour Tracking method (ACT method)와 다른 심초음파 측정 방법간의 비교를 위한 목적으로 실시되었다. 따라서 본 연구에서는 흡입마취된 비글견에서 심초음파를 이용한 세가지 심박출량 측정 방법 (modified Simpson's method, left ventricular outflow method 그리고 ACT method)과 절대적 표준법으로 사용되어 오고 있는 열희석법의 성적을 비교 분석하였다. 결과의 검정은 피어슨 상관계수와 선형 회귀 분석법을 사용하였다. 실험에 사용된 실험견은 심혈관계 및 전신상태에 이상이 없는 10마리 비글견이며 호흡마취 유도하에 평가가 실시되었다. 실험은 심초음파법으로 측정한 다음 연이어 열희석법으로 측정하는 순서로 진행되었다. 세 가지 심초음파 측정법들은 모두 열 희석법과 유의적인 상관관계(p < 0.05)에 있음을 알 수 있었고 특히, 세 가지 방법 중에서는 ACT method에서 상관관계가 가장 높음을 확인할 수 있었다. 본 실험에서 심초음파를 이용한 심박출량 측정법은 절대적인 심박출량을 제시하지 못하였다. 하지만 심박출량 측정의 절대적 표준법으로 사용되는 열희석법과 유의적인 상관관계가 있음이 확인 되었으므로 심박출량의 간접적인 정보로 활용함으로써 환자의 마취시에 발생할 수 있는 혈역학적 장애의 발견이나 교정을 위해서 유용하게 사용될 수 있음을 확인하였다.
자율주행시스템에서 다양한 센서를 기반으로 한 외부환경 인지는 주행안전성과 직접적인 관계가 있다. 최근 머신러닝/심층 신경망 기술의 발전으로 심층 신경망 기반의 인지 모델이 사용됨에 따라, 인지 알고리즘의 올바른 학습과 이를 위한 양질의 학습데이터가 필수적으로 요구된다. 그러나 자율주행에 발생할 수 있는 모든 상황을 데이터를 수집하는 것은 현실적인 어려움이 많다. 해외와 국내의 교통 환경의 차이로 인지 모델의 성능이 저하되기도 하며, 센서가 정상동작을 못하는 악천우에 대한 데이터는 수집이 어려우며 질적인 부분을 보장하지 못한다. 때문에, 실제 도로가 아닌 시뮬레이터 내 가상 도로 환경을 구축하여 합성 데이터를 수집하는 접근법이 필요하다. 본 논문에서는 국내 실정에 맞게 국내 도로 상황을 모사한 시뮬레이터 환경 안에 날씨와 조도, 차량의 종류와 대수, 센서의 위치를 다양화하여 학습데이터를 수집하였고, 보다 더 좋은 성능을 위해 적대적 생성 모델을 활용하여 이미지의 도메인을 보다 실사에 가깝게 바꾸고 다양화 하였다. 그리고 위 데이터로 학습한 인지 모델을 실제 도로 환경에서 수집한 시험 데이터에 성능 평가를 진행하여, 실제 환경 데이터만으로 학습한 모델과 비슷한 성능을 내는 것을 보였다.
핸드오버는 통신 중인 무선 단말이 데이터의 손실을 최소화 하면서 현재 접속하고 있는 기지국/셀에서 다른 기지국/셀로 이동을 하여도 연속적으로 통신이 가능하게 하는 기술이다. 즉, 이동통신 가입자가 특정 무선통신 구역에서 다른 무선통신 구역으로 이동할 때, 통화 채널을 자동으로 전환시켜 통화를 끊어지지 않게 해주는 기능을 말한다. 현재 모바일 네트워크의 가장 큰 문제점으로 지적되고 있는 핸드오버 시 통화 지연 현상 및 끊김 현상을 해결하기위해 빠르고 효율적인 핸드오버를 위한 많은 연구가 진행되고 있으며, 이러한 통화지연 및 끊김 현상은 모든 모바일 네트워크에서 필수적으로 해결해야 할 부분이다. 최근 모바일 네트워크의 기술 발달로 LTE(Long Term Evolution) 네트워크가 상용화되어 모바일에서도 고속의 데이터처리가 가능한 시대를 열었다. 하지만 LTE 네트워크 환경에서는 핸드오버 시 새로운 인증키가 생성되어야 한다. 이런 경우 핸드오버에 의해 인증 과정이 수행되어 인증 비용 및 지연시간이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 UE가 oMME에서 nMME로 핸드오버 시 oMME는 인증키를 일정 시간동안 저장하여 인증키의 Life Time내에 기존의 MME로 다시 복귀한다면 저장된 인증키를 재사용을 하여 인증 절차를 간소화하는 효율적인 키캐싱 핸드오버 기법을 제안한다.
현재 이동물체 데이터베이스에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 연구의 대부분은 갱신 전략의 효율성 증대에 초점이 맞추어져 있고, 이동물체 데이터베이스 시스템의 사용자 요구사항 검증에 대한 연구 논문은 전무하다. 아무리 효율성이 좋은 갱신 전략이 적용되었더라도, 시스템 설계자는 시스템이 사용자 요구사항을 만족하는지에 대해 개발초기에 반드시 검증을 해 보아야 한다. 예를 들어, 이동물체가 n개이면, n개에 대한 데이터베이스 정보 갱신 작업과 새로운 정보를 사용자에게 제공하여주는 작업을 정해진 시간 내에 완료할 수 있는지 개발 초기에 검증해야 하는 것이다. 본 논문은 이동물체 데이터베이스의 요구사항 분석을 위하여, Design/CPN이라는 시뮬레이션 도구를 이용하여 페트리 넷 모형을 구축하고, 시뮬레이션을 통하여 사용자 요구사항을 검증하는 방법을 소개한다. 본 논문은 이동물체 데이터베이스의 사용자 요구 분석을 위한 최초의 시뮬레이션 모델을 제공하는데 의의가 있다. 이 시뮬레이션 모델은 본 저자가 이미 발표한 퍼지시간 페트리 넷 모형에 대해 거리기반 갱신전략과 분산 데이터베이스 모형을 첨가 확장한 것이며, n 개의 이동물체를 고려한 분석 결과를 소개한다. 또한, 본 모형은 Design/CPN이라는 시뮬레이션 도구로 구축되었기 때문에 시스템에 대한 자동분석이 가능하다. 본 모형의 응용 범위는 사용자 요구사항 분석에 국한된 것이 아니라, 갱신 비용과 정보의 정확도 간, 혹은 갱신에 소요되는 시간과 자원간의 상관관계를 분석하는 데에도 유용하게 쓰인다.
본 연구는 영상처리 알고리즘을 활용하여 영상 기반의 카툰을 제작하는 저작 시스템인 IMToon(IMage-based carToon)을 제안한다. 제안하는 IMToon은 영상을 기반으로 하여 일반 사용자들도 쉽고 효율적으로 카툰을 구성하는 프레임들을 제작할 수 있도록 한다. 이를 위해 저작시스템을 크게 카툰 이펙터와 대화형 이야기 편집기의 두 기능으로 나누어 설계한다. 카툰 이펙터는 입력 영상을 카툰 형식의 영상으로 자동 변환하는 기능으로 영상기반 카툰 쉐이딩과 윤곽 드로잉의 단계로 진행된다. 영상기반 카툰 쉐이딩은 사용자로부터 원하는 장면의 사진을 입력으로 받아 입력 사진의 컬러 모델에서 명암 정보를 분리하고, 원하는 단계의 음영대로 단순화하여 카툰 형식의 영상으로 생성하는 방법이다. 그리고 테두리 검출을 통해 쉐이딩된 영상에 윤곽선을 적용시키는 윤곽 드로잉 단계를 거쳐 최종적으로 카툰 형식의 영상을 생성한다. 대화형 이야기 편집기는 웹툰이나 만화책과 같이 이야기를 전달하는 완성된 카툰의 한 장면을 생성하기 위하여 말풍선과 자막 등을 대화형 구조로 입력하는 기능이다. 여기에 단일 영상을 카툰방식으로 변환하는 카툰 이펙터를 비디오로 확장시켜 정지 영상 뿐 아니라 동영상에도 응용할 수 있도록 설계한다. 마지막으로 제안한 IMToon 시스템을 통해 사용자가 원하는 카툰을 영상을 기반으로 보다 쉽고 효율적으로 제작할 수 있는지 여부를 다양한 실험을 통해 확인한다.
본 연구는 서울시 광진구 자양동이 중국인 밀집 거주지역으로 변모하는 과정에서 지역주민과 이주민과의 갈등 및 소통, 그에 따른 관계변화에 대하여 문화적응의 관점에서 살펴본 것이다. 이를 위하여 연구자들은 중국인 이주민과 한국인 원주민을 대상으로 심층 인터뷰를 진행하였다. 조사결과 자양동에서의 원주민과 중국인 이주민의 관계는 타 지역에 비하여 긍정적인 것으로 나타났다. 중국인 유입초기에는 원주민과 이주민이 서로에 대한 부정적인 인식을 가지고 있었으나, 시간이 경과함에 따라 이해와 배려를 바탕으로 한 상호교류를 통해 갈등을 해소하고 서로를 수용하려는 문화적응의 양상이 나타났다. 이러한 변화는 자동의 공간적인 특징 때문에 나타난 것으로 보인다. 자양동의 생활권역은 타 지역보다 개방적이며, 원주민과 이주민의 생활공간이 명확히 구분되어 있지 않아 상호간 교류가 활발해질 수 있었다. 이에 더하여 중국인 이주민은 자양동에서 오랫동안 살고자 하는 정주의식을 바탕으로 주류사회에 융화되는 형태의 문화적응 양상을 보였다. 본 연구는 한국에 정주(定住)하려는 외국인 이주민과 지역주민의 문화적응 과정에 대한 다각적인 분석을 시도하였다는 데 의의가 있다. 또한 외국인 이주민과 지역 원주민의 소통이 서로에 대한 편견과 오해를 경감시키고 공생할 수 있는 가능성을 제시하고 있다.
의사결정나무를 이용한 토마토 스마트 팜 용 전문가시스템을 설계하여 각 하우스의 주변 환경에 따라 달라지는 요소들에 의해 생성되는 데이터를 사용하여 보다 농민의 결정과 비슷한 의사결정구조를 가진 제어시스템을 구축한다. 현재 스마트 팜의 제어시스템은 지금까지 농민들이 해온 방식과 유사하게 스스로 제어하지 못하였기에 스마트 팜 제어시스템의 의존율은 여전히 높지 못하다. 스마트 팜 내의 센서 값 등 주변 환경을 기준으로 한 환경제어에 농민들의 직접적인 개입이 필수불가결 하다. 그래서 보다 농민의 의사결정과 비슷한 시스템을 만들기 위하여 전문가시스템에 의사결정나무를 접목시킨 제어기를 설계하는 것을 목표로 하였다. 하우스 내의 장비를 제어하기에 앞서 여러 환경요소 중에 가장 직접적인 영향을 미치는 것을 자동으로 선정한 후, 농민들의 의사결정 선정기준을 포함시켜 복합적인제어를 위하여 전문가시스템을 구축한다. 이번 연구는 무거운 툴을 사용하지 않고 데이터를 이용하여 결과를 도출하는 것에 초점을 맞추어 진행하였다. 현재 많은 농장에서 스마트 팜을 이용한 데이터들이 쏟아져 나오고 있고 이것을 농민들이 손쉽고 빠르게 접근하여 직접적인 개입을 줄일 수 있는 방법론에 대한 표준이 될 수 있을 것으로 예상 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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