데이터 중복 제거를 수행하기 위한 여러 단계 중 청킹에 사용되는 라빈 핑거프린트 값을 구하는 단계가 가장 큰 오버헤드를 차지한다. 따라서, 본 논문에서는 효율적인 데이터 중복 제거를 위한 병렬라빈 핑거프린트 방법을 제안한다. 또한 효율적인 라빈 핑거프린팅의 병렬화를 위해 네 가지 이슈를 고려한다. 첫 번째로 병렬처리를 위해 입력 데이터 스트림을 일정한 크기의 데이터 섹션으로 분할할 때, 데이터 섹션의 경계선에 있는 데이터들에 대해서도 라빈 핑거프린팅을 수행하기 위한 고려, 두 번째로 라빈 핑거프린팅 연산 특징을 효율적으로 이용하기 위한 고려, 세 번째로 순차 방식으로 청크 경계선을 구했을 때와 비교하여 병렬 방식으로 청크 경계선을 구했을 때, 변경 될 수 있는 청크 경계선에 대한 고려를 한다. 마지막으로 최적의 GPGPU 메모리 접근을 위한 고려를 한다. GPGPU를 이용한 병렬 라빈 핑거프린트 방식은 CPU를 이용한 순차 라빈 핑거프린트 방식에 비해 약 16배 성능향상을 보였고, CPU를 이용한 병렬 라빈 핑거프린트 방식에 비해서도 약 5.3배 성능향상을 보였다. 이러한 라빈 핑거프린팅 연산 처리량의 증가는 데이터 중복 제거 기법의 전체적인 성능향상을 가져올 수 있다.
디지털 핑거프린팅(Digital Fingerprinting)은 기 밀 정보를 디지털 콘텐츠에 삽입하는 측면에서는 디지털 워터마킹과 동일 하다고 볼 수 있으나 저작권자나 판매자의 정보가 아닌 콘텐츠를 구매한 사용자의 정보를 삽입함으로써 콘텐츠 불법 배포자를 추적할 수 있도록 한다는 점에서 워터마킹과 차별화된 기술이다. 이러한 핑거프린팅 기술은 소유권에 대한 인증뿐만 아니라 개인 식별 기능까지 제공해야 하므로 기존의 워터마킹이 갖추어야 할 요구사항인 비가시성, 견고성, 유일성과 더불어 공모허용, 비대칭성, 익명성, 조건부 추적성 등이 부가적으로 필요하다. 본 논문에서는 행렬의 한 열을 선택 후 쉬프팅 기법을 사용 하서 사용자 정보로 조합하여 핑거프린트를 생성하였다. 이렇게 생성된 핑거프린트 정보를 2레벨 웨이블릿 변환 영역 중 LH2, HL2, HH2 부대역에 삽입하였다. 쉬프팅 정보와 도메인 개념을 사용하여 보다 많은 사용자에게 핑거프린트 정보를 삽입할 수 있으며, 공모공격과 JPEG 압축에서도 최소한 1명 이상의 공모자를 검출할 수 있는 핑거프린팅의 기본 조건을 만족하였다.
핑거프린팅 기법은 디지털 데이터의 저작권을 보호하기 위하여 암호학적인 기법들을 이용한 방버이다. 디지털 데이터에 구매자 각각의 유일한 핑거프린트를 삽입하고 이를 이용하여 디지털 데이터를 불법적으로 재배포한 구매자를 찾아내게 된다. 핑거프린팅 기법은 구매자의 프라이버시 보호를 위하여 비대칭성이 보장되어야 한다. 본 논문에서는 대칭키 암호를 기반으로 하지만 비대칭성 만족을 위하여 신뢰기관의 참여가 필요하지 않는 프린팅 기법에 대하여 제안한다. 제안한 프로토콜은 대칭키 암호를 기반으로 하지만 신뢰기관이 구매자의 핑거프린트 생성에 참여하지 않으면서도 비대칭성을 만족한다. 신뢰기관의 비 참여로 인하여 제안한 프로토콜에서는 신뢰기관의 관리가 필요 없으며 구매자는 공모 공격으로부터 안전할 수 있다.
최근 몇 년 간, 만화 콘텐츠의 불법 복제 및 배포로 인한 저작권 침해가 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 만화의 불법적인 사용을 방지하기 위해 활용되는 핑거프린트 기법은 불법 만화 콘텐츠를 빠르고 정확하게 식별하는 것이 가능하다. 하지만 불법 유통되는 만화는 스캔 혹은 촬영 과정에서 왜곡이 생기고, 이로 인해 원본으로부터 추출된 핑거프린트와 다른 형태를 가지게 된다. 핑거프린트 비교 과정에서 만화 콘텐츠가 정확히 식별되지 않는다. 본 논문은 스캔 또는 촬영 중 발생하는 기하학적 왜곡 방법에 대한 보정 방법을 제시하고 이에 따른 핑거프린트 식별을 개선하고자 한다.
산재한 무선 네트워크를 활용하는 WPS(WiFi Positioning System) 측위시스템의 대표적 실내 측위 기법은 핑거프린트이다. Radio map 으로 구성된 AP의 정보와 수집된 AP의 정보 차이를 계산하여 측위를 수행한다. 즉, 저장된 정보와 오차가 가장 적은 위치를 판단하는 연산이다. 그러나 기존의 실내 핑거프린트와 radio map 방식을 실외에 사용할 경우 측위 성능 저하와 비용의 증가 등의 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 기존 WPS 측위 시스템의 특징에 대하여 설명하고 기존 핑거프린트 연산의 문제점에 대하여 언급한다. 또한 이를 해결하기 위한 실외 환경의 특징을 적용한 Radio map 구축과 WPS_WS(WiFi Positioning System_Weak Signal) 기법에 대하여 설계 및 구현 결과를 설명한다. 그리고 기존 시스템과 제안한 WPS_WS의 성능을 테스트를 통해 비교하여 이에 대한 결과를 제시한다.
실내 Wi-Fi환경에서 위치추정 정확도를 향상시키기 위한 위치추정에 대한 연구가 수년 동안 계속되어 오고 있다. 핑거프린트 기법 및 전파모델은 실내 위치추정에 있어서 매우 중요한 기술이다. 추가적인 하드웨어 없이 저비용으로 핑거프린트 기법을 사용하는 다양한 위치추정 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나 실내 위치추정 모델에서 VAP (virtual access points) 개념을 사용하여 이러한 목표를 실현한 사례는 매우 드물다. 본 논문은 Wi-Fi 환경의 핑거프린트 기반에서 VAP를 사용한 실내 위치추정 시스템의 아이디어를 제시하였다. 이 아이디어의 핵심은 실제 실내 Wi-Fi 환경에서 VAP를 사용하여 AP의 역할을 수행 할 수 있다. 제안 알고리즘의 성능분석을 위하여 4개의 시나리오를 사용하여 실험한 결과, 1개의 AP 대신에 2개의 VAP를 사용했을 때 가장 우수한 결과가 도출되었으며, 실험의 3번째 경우인 3개의 AP와 2개의 VAP를 사용했을 때 3.99 미터의 가장 낮은 위치오차가 발생하였음을 확인하였다.
실내 환경에서 사용자의 위치를 측위하는 다양한 기법들이 있다. 그중 와이파이 핑거프린트 기법은 데이터 수집 단계와 측위 단계로 구분된다. 데이터 수집 단계에서는 해당 위치 주변의 모든 와이파이 신호를 수집하여 리스트 형태로 관리한다. 수집된 데이터가 많을수록 실내측위 정확도가 향상된다. 기존 고품질 데이터 수집 및 관리 방법은 많은 시간과 비용이 소모되고, 기계학습에 필요한 데이터를 추출해 생성할 때 많은 연산이 필요하다. 따라서 한정된 자원 안에서 많은 데이터를 수집 및 관리할 수 있는 방법을 연구한다. 본 논문은 효율적인 데이터 수집 기법과 기계학습에 필요한 학습 데이터 관리 및 생성 기법을 제안한다.
무선 AP 기반 측위 시스템은 실세계에 분포한 AP의 정보를 수집하여 DB화 한 뒤 팀색 되는 AP정보와 비교하여 측위를 수행한다. 기존의 핑거 프린트 방식은 DB를 구성할 당시 특정 위치에서 수집되는 데이터를 최대한 많이 얻어내 그 값의 평균값을 저장하여 측위에 사용하는 방식이다. 그러나 평균치를 활용하면 오차가 발생할 확률이 있다. 이러한 오차는 정확한 측위를 배경으로 하는 서비스에는 치명적인 약점이 된다. 본 논문에서는 기존 무선 AP 측위 시스템의 특정에 대하여 설명하고 핑거프린트 적용에 있어서 발생하는 문제점을 해결하기 위하여 AP 정보의 특정을 활용한 DB 구축방안과 MSS 기법을 적용한 측위 기법에 대하여 제안하였다. 그리고 핑거프런트방식과 제안한 방식을 구현하고 실험한 결과를 최적의 조건에서 제안한 방식의 불일치율이 27%로 줄었음을 보여주었다.
이 연구는 교사들을 위한 성폭력예방교육을 대체할 기능성 게임을 제작하는 과정에서 게임의 콘텐츠 개발을 위한 사전 작업으로 진행되었다. 대상자의 분석과 새로운 교육서비스로 성폭력예방 기능성 게임의 활용을 제안하는 데 있다. 이를 위해서 디자인씽킹의 방법론에서 고든기법과 서비스 블푸프린트 기법이 적용되었다. 대상자 분석에서 나온 결과는 기능성 게임의 목적에 부합하는 요소와 재미 및 지속적인 교육이 되도록 하는 것이었다. 또한, 성폭력예방교육과 함께 기능성게임 참여자에게 교육이수 확인도 제안되었다.
본 논문에서는 자기 공진형 무선전력전송 시스템에서 사용 가능한 핑거프린트 방식의 측위 기법을 제안하고 성능을 검증하였다. 측위를 위해 3축 방향의 자기장 신호 측정이 가능한 소형 직교 보조코일을 가지는 수신기 코일 설계 방안을 제시하고, 제안한 코일을 이용해 획득한 3축의 기전력의 크기와 위상 특성을 추출하였다. 측정 지점에서 획득된 값을 이용하여 위치를 측정하기 위해 LUT(Look-up Table)를 이용하는 기법과 기계학습 방식 중 LDA(Linear Discriminant Analysis)을 이용하는 기법을 제안하고, 각 기법별 측위 정확도 및 계산 속도를 비교 제시하였다. 6.78 MHz 무선전력전송시스템에서 75개의 지점을 측위하는 실험에서 제안하는 코일과 기전력 특성을 이용한 LUT 기법을 적용하여 측위 정확도 97.33%를 달성하였다. LDA 기법의 경우, 기전력과 위상을 이용하여 측위하는 경우 LUT 기법에 비해 계산 속도가 늘어나지만 정확도를 향상시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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