대부분의 GIS 서비스들은 단일 어플리케이션에서 동작되어 왔으며, 데이터 처리와 컴퓨터 및 모바일 기술의 급속한 발전에 사용자들은 각각의 GIS 자체 데이터와 이질적인 다른 여러 지리정보시스템의 효율적인 공유를 요구하고 있다. 그러나 많은 GIS 어플리케이션들은 자체 데이터 포맷을 유지하고 있어 상이한 데이터 포맷에 대해서 처리하지 못하며, 모바일 GIS를 위한 필터링 기능이 없는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 현재 사용되고 있는 지리 정보인 DXF(Drawing eXchange Format), DWG(DraWinG), SHP(SHaPefile) 등의 다양한 포맷이 가지는 특성을 수용하고 지도를 표현하기 위한 핵심 정보를 추출하는 모듈을 설계하며, 통합 뷰에 의해 가시화하여 다양한 포맷의 일관성을 보이며, 모바일 디바이스로의 확장을 위해 추출된 핵심 데이터를 GML로 생성하는 SMP(Synthetic Map Preprocessor)를 설계한다.
최근 스마트폰 사용이 증가하면서 빅 데이터 서비스를 제공하는 클라우드 컴퓨팅 기술이 발달하고 있으며, 빅 데이터 서비스를 제공받으려는 사용자 또한 증가하고 있다. 빅 데이터 서비스 중 하둡 프레임워크는 데이터 집약적인 분산 어플리케이션을 지원하는 하둡 파일 시스템과 하둡 맵리듀스로 서비스를 제공하고 있으나, 하둡 시스템을 이용하는 스마트폰 서비스는 데이터 인증시 보안에 매우 취약한 상태이다. 본 논문에서는 스마트폰 서비스를 제공하는 하둡 시스템의 초기 과정의 인증 프로토콜을 제안한다. 제안 프로토콜은 하둡 시스템의 안전한 다중 데이터 처리를 지원하기 위해서 대칭키 암호 기술과 함께 ECC 기반의 알고리즘을 조합하였다. 특히, 제안 프로토콜은 사용자가 하둡 시스템에 접근하여 데이터를 처리할 때, 초기 인증키를 대칭키 대신 타원 곡선 기반의 공개키를 사용함으로써 안전성을 향상시켰다.
해상작업 모니터링 시스템은 해상에서 수행될 수 있는 국가와 국가간의 광케이블 매설 작업이나 낙도의 전기 공급을 위한 해저의 전선 매설 작업, 천연가스공사의 파이프라인 매설 작업 등 각 종 해상작업에서 사용되는 선박 자동화를 위한 모니터링 시스템이다. 다양한 센서로부터의 입력과 환경 설정을 통해 얻어진 데이터를 가공 처리하고, 전자해도 데이터를 읽어 GPS의 위치정보와 함께 나타낸다. 또한, 작업과 관련한 루트파일의 정보를 오버레이하여 관련 데이터를 처리하며, 무선 네트워크 환경으로 구축된 무선접속장치(AP; Access Point)와 클라이언트 측의 휴대용 개인정보단말기(PDA; Personal Digital Assistants)를 무선랜으로 연동시켜 실시간으로 정보를 처리하도록 하며, 유효 반경 내에서의 자유로운 이동을 가능하게 하여 작업의 효용성을 높일 수 있다. 본 연구는 이러한 상황 하에서 해상작업과 관련한 모니터링 시스템을 임베디드 환경에서 설계 및 구현함으로써 선박 자동화와 선박의 안전 항해를 지원하고 해상에서의 작업 부하를 최소화시키며 사고 방지를 통한 선박의 경쟁력을 높일 수 있다.
본 연구에서는 Industry Foundation Classes (IFC)를 기반으로 토목 시설물 정보 모델을 생성하는 경우에 발생할 수 있는 정보 검색 및 모델 재생성의 어려운 점을 보완할 수 있는 질의어를 개발하였다. 이를 위하여 첫번째로, IFC에서 구조물을 나타내기 위한 요소와 속성을 다루는 부분, 그리고 이들을 연결해주는 요소의 관계를 분석하고 이에 따른 흐름을 분석하였다. 이를 통해 최종 사용자의 입장에서 IFC 파일 내에서의 속성, 객체 및 그에 따르는 연결에 대한 접근 및 파악이 매우 힘들 수 있음을 확인하였다. 둘째, 기존 Building Information Model Query Language (BimQL)의 방법을 참고하여 IfcPropertySet 중심의 질의 방식을 제시하고 이를 적용할 수 있는 독립 모듈을 개발하였다. 마지막으로 제시한 방법을 철도의 궤도 및 침목에 적용하여 사용자가 의도한 대로 효과적인 정보 추출 및 모델 재생성이 가능함을 확인하였다. 이러한 접근방법의 장점은 IFC 파일만을 대상으로 효과적인 정보의 검색이 가능하다는 점으로, 정보의 상호운용성의 이점을 극대화할 수 있다.
인터넷과 스마트기기의 발달로 인해 소셜미디어 등 다양한 미디어의 접근의 용이해짐에 따라 많은 양의 빅데이터들이 생성되고 있다. 특히 다양한 인터넷 서비스를 제공하는 기업들은 고객 성향 및 패턴, 보안성 강화를 위해 맵리듀스 기반 빅데이터 분석 기법들을 활용하여 빅데이터 분석하고 있다. 그러나 맵리듀스는 리듀스 단계에서 생성되는 리듀서 객체의 수를 한 개로 정의하고 있어, 빅데이터 분석할 때 처리될 많은 데이터들이 하나의 리듀서 객체에 집중된다. 이로 인해 리듀서 객체는 병목현상이 발생으로 빅데이터 분석 처리율이 감소한다. 이에 본 논문에서는 로그 분석처리율 향상을 위한 맵리듀스 기반 분할 빅데이터 분석 기법을 제안한다. 제안한 기법은 리듀서 분할 단계와 분석 결과병합 단계로 구분하며 리듀서 객체의 수를 유동적으로 생성하여 병목현상을 감소시켜 빅데이터 처리율을 향상시킨다.
사람들이 보다 다양한 사회 활동에 참여함에 따라 적절한 수준에서 개인 정보를 서로가 공유하는 작업이 더욱 빈번해지고 중요해지고 있다. 스마트폰의 급속한 보급과 네트워크 기술의 발전을 통하여 정보공유를 위한 다양한 어플리케이션이 등장했음에도 불구하고, 이들 어플리케이션은 인접한 주위 사람들의 개인정보를 공유하기 위한 효과적인 메커니즘을 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 와이파이와 와이파이 다이렉트 환경에서 주위 사용자들의 개인정보를 공유하는 안드로이드 어플리케이션 WhoAmI를 소개한다. WhoAmI는 명함, 동호회, 친구로 미리 정의된 액세스 수준에 따라, 접근 가능한 주위 사람들에게 개인의 프로파일 정보를 자연스럽게 제공한다. 이와 더불어 음악, 사진, 동영상 같은 정보들 또한 개발된 어플리케이션을 통하여 효과적으로 공유될 수 있다.
정보통신기술이 발전함에 따라 내부자의 불법적인 시스템 사용이나 외부 침입자에 의한 중요 정보의 유출 및 조작을 알아내는 침입탐지시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이제까지는 네트워크 패킷, 시스템 호출 감사자료 등의 척도에 은닉 마르코프 모델, 인공 신경망, 통계적 방법 등의 모델링 방법을 적용하는 연구가 이루어졌다. 그러나 사용하는 척도와 모델링 방법에 따라 취약점이 있어 탐지하지 못하는 침입이 많은데 이는 침입의 형태에 따라 흔적을 남기는 척도가 다르기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 단일척도 침입탐지시스템의 단점을 보완하기 위해 시스템 호출, 프로세스의 자원점유율, 파일 접근이벤트 등의 세 가지 척도에 대하여 은닉 마르코프 모델, 통계적 방법, 규칙기반 방법을 사용하여 모델링한 후, 그 결과를 규칙기반 방법으로 결합하는 침입탐지 방법을 제안한다. 실험결과 다양한 침입 패턴에 대하여 다중척도 결합방법이 매우 낮은 false-positive 오류율을 보여 그 가능성을 확인할 수 있었다.
최근 공인인증서 유출 사고가 급증하고 있으며 이로 인한 전자금융사기가 빈번하게 일어나고 있다. 공인인증서와 개인키는 파일 형태로 존재하여 접근이 용이하고 쉽게 복사가 가능하기 때문에 PC의 하드디스크나 이동식디스크 등에 저장해두는 경우 악성코드에 의한 파밍, 피싱, 스미싱 등의 해킹 공격에 의하여 유출될 위험이 높다. 따라서 안전한 저장매체인 보안토큰, 저장토큰 등을 권고하고 있지만 분실 위험, 비용 문제 등의 이유로 실제로 사용하는 사람은 소수에 불과하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 단점을 보완하기 위하여 인증서와 개인키를 인증기관에서 보관하도록 하고 사용자는 본인 소유의 단말에서 바이오인증절차를 거쳐 인증기관에게 기기 고유 식별자와 인증토큰을 전달함으로써 인터넷 뱅킹을 위한 본인확인 및 전자서명을 수행할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 인증서 비밀번호 입력 없이 바이오인증만으로 인증기관을 통하여 전자서명을 수행할 수 있어 기존 시스템에 비하여 서비스 이용이 간편하며 키로깅, 저장매체 분실, 인증서 유출 등의 위협요소를 무력화시킴으로써 안전한 인터넷 뱅킹 환경을 제공한다.
Feature-based similarity retrieval has become an important research issue in multimedia database systems. The features of multimedia data are useful for discriminating between multimedia objects (e 'g', documents, images, video, music score, etc.). For example, images are represented by their color histograms, texture vectors, and shape descriptors, and are usually high-dimensional data. The performance of conventional multidimensional data structures(e'g', R- Tree family, K-D-B tree, grid file, TV-tree) tends to deteriorate as the number of dimensions of feature vectors increases. The R*-tree is the most successful variant of the R-tree. In this paper, we propose a SOM-based R*-tree as a new indexing method for high-dimensional feature vectors.The SOM-based R*-tree combines SOM and R*-tree to achieve search performance more scalable to high dimensionalities. Self-Organizing Maps (SOMs) provide mapping from high-dimensional feature vectors onto a two dimensional space. The mapping preserves the topology of the feature vectors. The map is called a topological of the feature map, and preserves the mutual relationship (similarity) in the feature spaces of input data, clustering mutually similar feature vectors in neighboring nodes. Each node of the topological feature map holds a codebook vector. A best-matching-image-list. (BMIL) holds similar images that are closest to each codebook vector. In a topological feature map, there are empty nodes in which no image is classified. When we build an R*-tree, we use codebook vectors of topological feature map which eliminates the empty nodes that cause unnecessary disk access and degrade retrieval performance. We experimentally compare the retrieval time cost of a SOM-based R*-tree with that of an SOM and an R*-tree using color feature vectors extracted from 40, 000 images. The result show that the SOM-based R*-tree outperforms both the SOM and R*-tree due to the reduction of the number of nodes required to build R*-tree and retrieval time cost.
전자기록물의 유형은 다양해지고 있으며, 기능성이나 사용자와의 상호작용을 포함하며 여러 종류의 전자기록으로 구성된 기록물인 복합전자기록물들이 증가하고 있다. 복합전자기록물의 지속적인 접근을 보장하기 위해서는 아카이빙을 지원할 수 있는 메타데이터 구축이 필수적이다. 본 연구는 이러닝 콘텐츠인 복합전자기록물의 아카이빙을 위한 메타데이터 요소를 설계하여 제안하였다. 국내외의 장기보존을 위해 설계된 포맷 레지스트리의 구성요소를 비교 분석하여 디지털 아카이빙에 필수적인 공통 메타데이터 요소를 도출하고, 간호 분야 이러닝 콘텐츠의 보존 속성을 조사, 분석하여 이를 반영할 수 있도록 메타데이터 요소를 확장, 추가하였다. 분석결과를 통해 복합전자기록물 아카이빙을 지원하는 메타데이터 상위요소 25개와 138개의 하위요소가 제안되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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