최근 멀티미디어 서비스는 동영상 압축 기술 및 네트워크의 발달을 기반으로 하여 다양한 응용 서비스를 제공하고 있으며, 이 중 화상 회의 시스템은 이 두 가지 기술이 효과적으로 사용된 대표적인 예이다. 원격 사용자간의 원활한 의사전달을 위해 고려된 화상회의 시스템은 효과적인 응용 서비스로 분류되고 있지만, 이러한 서비스 제공을 위한 기술을 이용하여 빈도가 훨씬 많은 일반적인 회의를 지원하는 응용서비스는 드문 편이다. 본 논문에서는 얼굴 정보와 화자 정보를 기반으로 오프라인 회의를 보조하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 3개의 마이크와 웹캠을 이용하여 화자의 위치를 파악하고 웹캠에서 얻어진 정보를 이용하여 얼굴 영역 정보를 분석하고 인식한 후 화자 정보를 추출하여 발언자들을 추적하여 기록하는 기능을 제공한다.
얼굴인식 시스템은 사용자 인터페이스의 편리함과 용이한 구현성에 기반하여 범죄 수사를 포함한 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나 얼굴인식정보가 불법 사용자에게 누설되었을 때 개인의 프라이버시를 침해 할 수 있는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 실수형 오류정보 부호 코드화를 이용하여 얼굴인식 정보를 보호하기 위한 Real fuzzy vault 방법을 제안한다. 제안된 방법은 분실시 재생성할 수 없는 얼굴영상 정보와 달리 개인 키값을 수시로 변경할 수 있으므로 사용자의 프라이버시를 보호할 수 있는 장점이 있다. 제안된 방법을 실제 얼굴인식에 응용하기 위하여 구현하여 실험함으로서 논문에서 제안된 방법의 타당성과 유용성을 보였다.
꼬리물기는 교차로에 정체가 발생하면 녹색 현시라도 진입해서는 안 되는데 이를 무시하고 무리하게 진입, 신호가 바뀐 뒤 다른 방향의 차량흐름에 방해를 주는 행위이다. 인력에 의한 단속 방법은 한계가 있어 지속적으로 단속을 하기위해서는 대체 방안이 필요하다고 하겠다. 교차로에서의 꼬리물기 위반를 시스템을 통해 단속가능한 지 여부를 파악하기 위해 실제 현장에서 실험을 통해 평가를 수행하였다. 본 연구에서는 현재 운영 중인 신호위반 단속장비와 달리 위반 차량을 단속하는 시점을 교차로 진출부 횡단보도 부근에서 하였으며, 위반 차량을 역추적 방식으로 궤적을 추적하는 방식을 적용하였다. 현장 실험 결과 시스템에 다음과 같은 결론을 얻었다. 교차로 꼬리물기 위반 차량에 대한 단속 능력, 즉 위반차량 검지율 및 오검지율을 평가한 결과, 평균 검지율은 83.5%, 오단속률은 0.2, 오인식률 1.5%로 나타났다. 따라서 꼬리물기 위반 차량을 무인단속장비에 의해 단속을 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 선형행렬 부등식을 이용한 TS 퍼지 분류기 설계 방법을 제안한다. TS 퍼지 분류기를 설계하기 위해 퍼지규칙의 후반부 파라메터가 분류기의 성능을 최대로 하도록 동정되어야 한다. 이러한 동정 문제를 해결하기 위해 볼록 최적화 기법이 사용되었다. 후반부 파라메터 동정 문제는 볼록 최적화 문제로 변환되며, 선형행렬 부등식으로 표현된다. 선형행렬 부등식으로 표현된 볼록 최적화 문제는 일반 고유값 문제로 근사화 되며, 일반 고유값 문제를 최적화함으로써 최소의 분류 에러를 가지는 최적의 후반부 파라메터가 결정된다. 제안된 분류기의 성능을 평가하기 위해 IRIS 데이터와 Wisconsin Breast Cancer Database 데이터에 대한 분류기의 성능을 모의 실험을 통해 확인하였다. 마지막으로, 모의 실험 결과 제안된 TS 퍼지 분류기의 성능의 우수성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 개인인증 시스템으로 널리 사유되고 있는 바이오인식 시스템에서의 바이오인식 템플릿 보호에 대해서 다룬다. 먼저 바이오인식 시스템의 구성요소와 동작을 살펴보고 여기에서 사용되는 바이오인식 템플릿과 개인 식별정보(ID)에 대한 정의를 내린다. 이어서 바이오인식 시스템의 동작에 있어서 개인 식별 정보와 바이오식 템플릿이 공격당할 수 있는 위협 요소와 공격의 예를 살펴봄으로서, 암호와 전자서명에 의해서 방지 될 수 있는 보안 위협의 유형을 찾아낸다. 이러한 위협 요인들이 실제의 바이오인식 시스템을 운영하면서 발생될 수 있는 예와 대책을 찾기 위하여, 지역모델, 다운로드, 첨부모델, 센터 모델 등의 4개의 운용유형에 대해서 취약성을 분석하여 각각의 경우에 개인 식별 정보와 바이오인식 템플릿의 보호를 위한 대책을 기술한다. 마지막으로 바이오 인식 시스템을 운영하는데 있어서 프라이버시 관점에서의 바이오인식 템플릿의 보호에 대해서 기술하고자 한다.
공개되는 데이터에서 각 개인의 민감한 정보를 보호하기 위한 방법으로 데이터 익명화에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 대부분의 연구들은 익명화 요구 사항에 위배되지 않으면서, 효율적인 시간 내 레코드들을 일반화하는 기법을 중심으로 연구를 진행하고 있다. 익명화 작업이 많은 시간이 요구되는 문제임을 고려한다면, 민감한 정보에 대한 프라이버시 침해의 우려가 있는지, 익명화가 요구되는지를 미리 검사하는 것은 개인 정보 보호차원뿐만 아니라 데이터의 활용성 및 시간적 효율성 측면에서도 매우 중요하다. 또한, 그러한 침해의 우려가 있다면 어떤 유형의 공격에 취약한지를 미리 판단함으로써 그에 적절한 익명화 방식을 결정하는 것도 중요하다. 본 논문에서는 민감한 속성에 대한 공격 유형을 크게 2가지로 분류한다. 그리고 데이터가 이들 공격으로부터 안전한가의 여부를 검사할 수 있는 기법을 제시하고, 불안정하다면 어떠한 공격에 취약하고 대략 어떤 방식의 일반화가 요구되는가를 제시한다. 본 연구에서는 익명화되기 전의 테이블뿐만 아니라, 익명화된 테이블, 그리고 익명화가 되었지만 삽입, 삭제로 인해 변경된 테이블도 공격성 검사 대상이 된다. 뿐만 아니라 익명화된 테이블도 민감한 정보를 제대로 보호하고 있는지 혹은 삽입 삭제로 인해 재익명화 작업이 필요한지의 여부도 본 연구의 결과로 결정할 수 있다.
공유메모리 다중프로세서 시스템은 전체적인 시스템 이용률을 높이기 위하여 병렬 작업시 시분할(time-sharing), 공간분할(space-sharing), 갱스케줄링과 같은 프로세서 자원 공유 기법을 사용한다. 최근에는 주어진 작업의 병렬 코드 부분의 실행을 위해서 시스템 작업부하를 기준으로 프로세서의 수를 동적으로 조절하는 루프단계 프로세스 제어(LLPC)할당 기법이 제안되었다. 이 기법은 작업에 가능한 많은 프로세서를 할당하기 때문에, 나중에 도착하는 작업의 병렬부분을 수행해야 할 프로세서를 남겨 두지 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 작업부하량, 작업수행예상시간, 프로세스의 수를 퍼지화하여 시스템의 부하량에 따른 퍼지규칙으로 새로운 프로세서 할당 기법인 FPA(Fuzzy-based Processor Allocation)를 제안한다. 또한, 시스템의 과부하 없이 각 작업에 대한 최대한의 병렬 가능성을 제공함으로써 기존의 할당 기법에 비해 우수한 성능을 보인다.
온톨로지 매칭 기술은 시맨틱 웹을 비롯한 여러 분야에서 중요한 기술 중 하나이다. 온톨로지 매칭은 두 개의 온톨로지를 입력으로 받고, 이를 몇 개의 매개변수로 구성된 특정 알고리즘을 이용하여 두 온톨로지 간의 매칭 관계를 알아내는 절차를 말한다. 온톨로지 매칭은 대용량 온톨로지의 통합이나, 지능화된 통합 검색의 구현 및 여러응용프로그램에 의한 도메인의 공유 등 여러 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 일반적으로 온톨로지 매칭의 성능은 온톨로지 매칭이 사용되는 환경과 관계없이 매칭 결과에 대한 측정만으로 평가되어 왔다. 따라서 대부분의 연구는 매칭 결과를 최적화하기 위해 매개변수를 조절하는 것에 집중하였다. 본 연구에서는 기존의 측정방법에 따른 높은 측정결과만을 목표로 하지 않고 온톨로지의 성격과 매칭 결과의 사용 목적에 따라 매개변수를 적절히 변화시켜야 한다는 점에 주목하고, 주어진 환경에 맞게 매개변수를 조정하는 방법론을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 화자 독립 음소 인식기를 사용하는 음소열 기반 음성 인식 시스템의 성능을 향상시키는 새로운 방법을 제안하였다. 화자독립 음소 HMM을 사용하는 음성 인식 시스템은 입력 문장에 대한 음소열만을 사용하므로 저장 공간은 크게 줄일 수 있다. 그러나 시스템의 성능은 화자독립 모델을 사용하므로 발생하는 음소 오차 때문에 화자 종속 시스템보다 저하된다. 여기에서는 화자 적응 기술을 사용하여 화자독립 모델과 학습 데이터간의 불일치를 감소시키도록 음소열과 변환 벡터를 반복적으로 추정하는 학습 방법을 제안하였다. 화자 적응을 위한 변환 벡터를 추정하기 위하여 확률적 매칭 방법이 사용되었다. 실험은 전화선을 통하여 얻어진 데이터를 사용한 실험에서 기존 방법에 비하여 약 45%정도 오차가 감소되었다.
일반적인 사고와는 달리 해양사고는 인명피해와 함께 심각한 자본의 손실을 초래한다. 이러한 해양 사고가 발생하는 원인을 살펴보면 대부분 항해사의 부주의나 잘못된 판단에 의한 것으로 추정되고 있기 때문에, 항해사의 의사결정을 보조하거나 대체할 수 있는 기술에 대한 요구가 있다. 이와 관련한 기술들을 소개하는 많은 연구들이 진행되어 오고 있지만, 항행중인 선박의 주변 환경(수심, 항로 폭, 어로구역, 조류, 해양사고 발생 건수, 해상 장애물 등)에 대한 고려는 거의 되어있지 않다. 그러나, 실제 항행 상황에서 선박 인근 환경 정보에 대한 고려는 중요한 요소이다. 이전 연구에서 우리는 항행 선박의 다양한 주변 환경 요소가 고려된 환경 위험도 평가에 관한 개념 모델을 소개하였다. 이 연구에서는 항행 전문가의 의견을 수렴하여 각 주변 환경 요소별 상세 설계 내용을 소개하고, 검증용 구현 결과의 분석을 통해 기존 개념 모델에 대한 타당성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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