현재 변전소 자동화를 위해서는 국제 표준인 IEC 61850 통신규약이 사용되어지고 있고, 국내에서도 2007년도부터 시험 적용과 연구개발을 통해 2013년부터 신규 건설되는 변전소는 IEC 61850 기반의 디지털변전소로 준공되어 지고 있다. 하지만 기존 변전 설비들(변압기, T/L GIS, D/L GIS 등)은 그대로 사용하면서 기존 RTU 기반의 변전소 운영 시스템을 IEC 61850 기반의 SA 변전소 운영시스템으로 전환한 사례는 거의 없다. 따라서 기존 변전설비의 IEC 61850 도입은 기존 설비 재사용으로 변전소의 지속가능성을 증대시키고 또한 최신 도입되는 타 변전소와의 상호운영성을 개선하고 기존 변전소를 무인화 운전에 적합한 시스템으로 전환할 수 있는 이점이 있다. 본 논문에서는 기존의 RTU 기반 변전소 운영시스템을 IEC 61850 기반의 현장정보처리반, 이더넷 스위치반, SA 운영시스템을 이용하여 디지털 변전소화한 사례를 소개하고, 패킷 분석 툴인 IEC 61850 클라이언트 인증 프로그램과 Wireshark를 사용하여 IEC 61850 적합성 및 그 타당성을 실증을 통하여 검증하였다.
지문의 방향 정보는 융선 강화, 정합, 분류기 등과 같이 전반적인 지문 인식 알고리즘의 기반 정보로 사용하므로 방향 정보의 오차는 지문 인식 성능에 직접적인 영향을 준다. 지문의 방향은 대부분의 영역에서는 융선의 흐름이 완만하게 변하는 전역적인 특성과 중심점(core point)이나 삼각주(delta point)와 같은 특이점(singular point) 부근에서 융선의 흐름이 급격히 변하는 지역적인 특성을 모두 갖고 있다. 따라서 융선의 방향 추출 시에 지역적인 특성만 강조하면 특이점 부근에서의 방향 변화를 민감하게 표현해 줄 수 있지만 노이즈에 취약한 단점이 발생하고 전역적인 특성만 강조하면 노이즈에 강인한 특성을 보이지만 특이점 부근에서 방향 변화에 둔감해진다. 본 논문에서는 지역적인 특성에 민감하면서도 노이즈에 강인한 적응적 지문 방향 추출 방법에 대하여 제안하였다. 또한, 상처에 의해 발생되는 방향성 노이즈는 반복 회귀 진단으로 이상치(outlier)들을 선별하여 제거함으로써 이에 대한 영향을 최소화하였다. 그리고 영역별로 측정 사이즈를 다르게 하여 노이즈에 강인하면서 특이점 부근에서는 융선 변화에 민감하게 방향을 추정하였다. 제안 방법의 평가를 위해 인조 지문(synthetic fingerprint)과 지문 인식의 성능 평가용으로 많이 사용되는 FVC 2002 데이터베이스를 사용하였다. 융선 방향 추출의 정확성은 융선의 방향 값을 사전에 알고 있는 인조 지문 데이터를 생성하여 평가하였고 최종 지문 인식 성능의 평가는 FVC 2002 데이터베이스를 사용하였다.
본 연구에서는 향후 고령친화식품의 중심적인 상품군이 될 건강기능식품과 특수용도식품의 시장규모에 대한 예측을 시도하였다. 건강기능식품과 특수용도식품 중 고령친화와 관련된 시장의 범위를 설정하고 현황에 대해서 분석한 후 향후 전망에 대해서 예측하였는데, 경제성장과 민간소비지출의 변화 그리고 이에 따른 노령인구의 경제력 변화, 의료보험 및 연금저축의 변화 등을 반영하였다. 한편 관련기업들을 대상으로 한 설문조사 결과를 활용하는 한편, 노인인구의 변화 및 주요 만성질환의 발병률을 분석하여 예측에 반영하였다. 결과를 보면 2010년부터 2025년까지 건강기능식품과 특수용도식품 중 고령친화와 관련된 부문의 연평균 성장률은 최소 4.54%에서 최대 8.32%로 예측되었으며, 시장규모 예측치는 모형과 예측방식에 따라 2025년에 최소 7,073억원에서 최대 10,976억원으로 나타났다. 향후 고령친화제품의 수요는 고령인구의 증가와 보험급여 확대 등으로 크게 성장할 것으로 예상되는 반면에, 기업들은 수요의 변화를 관망하고 있는 상황으로 판단된다. 따라서 이는 자칫 수요에 비하여 부족한 공급 문제를 야기시킬 수 있다. 따라서 정부의 R&D에 대한 적극적인 지원, 고령친화식품에 대한 표준화 및 인증제 실시, 관련산업의 DB구축 등이 필요한 상황이다.
본 연구에서는 소비자 지향적 마케팅시대에 직면하여 국내외 농산물 소비수요의 변화에 대응하고 친환경농산물의 유통개선을 도모하기 위하여 소비자들의 친환경농산물인증제도 및 정책에 대한 인식을 조사분석 하였다. 조사연구 결과에 의하면 첫째, 친환경농산물의 소비저변을 확대시키기 위한 가장 시급한 문제는 생산자인 농민들이 아니라 소비자들에 대한 신뢰성을 확보하는 것이 무엇보다도 중요함을 알 수 있다. 이를 위해서는 다양하고 안전한 판로개척과 품질경쟁력 제고, 소포장 규격화 판매, 품질인증제도를 통한 브랜드화 추진, 리콜제 실시등을 통해 소비자들로부터 신뢰를 얻어야 한다. 둘째, 정부의 친환경농산물정책에 대한 지속적이 홍보와 교육이 이루어지고 또한 감독강화가 이루어져야 할 것으로 생각된다. 특히 친환경농산물 유통구조에서 농민들과 직접 거래를 하는 직거래나 인터넷 거래를 활성화시킴으로서 소비자들에 의한 신뢰도를 높일 수 있는 계기가 마련될 것이다. 셋째, 친환경농산물에 대한 품질관리가 지속적으로 이루어져야 한다. 이는 중앙정부의 감독관리도 중요하지만 지역별 품질인증기관을 육성하고 품질인증기관이 생산과정에 대한 투명성을 철저히 보장할 수 있도록 제도화하여 친환경농산물에 대해 소비자들로부터 신뢰를 얻어야 할 것으로 보인다. 마지막으로 친환경농산물 생산농가가 판매에 대한 어려움을 지자체 등이 적극적으로 지원할 필요가 있을 것으로 판단된다.
현재 대부분의 생체인증 시스템은 단일 생체정보를 이용하여 사용자를 인증하고 있는데, 이러한 방식은 노이즈로 인한 문제, 데이터에 대한 민감성 문제, 스푸핑, 인식률의 한계 등 많은 문제점들을 가지고 있다. 이를 해결하기 위한 방법 중 하나로 다중 생체정보를 이용하는 방법이 제시되고 있다. 다중 생체인증 시스템은 각각의 생체정보에 대해서 information fusion을 수행하여 새로운 정보를 생성한 뒤, 그 정보를 활용하여 사용자를 인증하는 방식이다. Information fusion 방법들 중에서 score-level fusion 방법을 보편적으로 많이 사용한다. 하지만 정규화 작업이 필요하다는 문제점을 갖고 있고, 데이터가 같아도 정규화 방법에 따라 인식률이 달라진다는 문제점을 갖고 있다. 이에 대한 대안으로 정규화 작업이 필요 없는 rank-level fusion 방법이 제시되고 있다. 하지만 기존의 rank-level fusion 방법들은 score-level fusion 방법보다 인식률이 낮다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 상관계수를 이용하여 score-level fusion 방법보다 인식률이 높은 rank-level fusion 방법을 제안한다. 실험은 홍채정보(CASIA V3)와 얼굴정보(FERET V1)를 이용하여 기존의 존재하는 rank-level fusion 방법들의 인식률과 본 논문에서 제안하는 fusion 방법의 인식률을 비교하였다. 또한 score-level fusion 방법들과도 인식률을 비교하였다. 그 결과로 인식률이 약 0.3%에서 3.3%까지 향상되었다.
본 논문은 미국 정부가 추진하고 있는 커넥티드 차량에서 SCMS와 파일롯 정책에 대해 분석하였다. SCMS는 인증, 무결성, 프라이버시, 그리고 상호운용성을 보장한다. 미국의 SCMS 지원위원회는 국가단위의 SCMS를 설립하고 시스템 전반에 대한 통제 역할을 수행하고 있다. 물론 보안 정책 수립 그리고 절차와 훈련 프로그램을 도입한다. 본 논문에서는 C-ITS에 적용하는 SCMS의 필요성에 대해 논의하였다. 그리고 SCMS의 구조에 대해 분석하였고 미국 정부의 커넥티드 차량의 파일롯 정책에 대해 고찰하였다. SCMS의 필요성에 대한 논의에서 차량과 차량 사이에 SCMS의 역할과 책임성이 중요하다는 사실을 강조하였다. 보안 인증 관리시스템에서는 구조를 살펴보았는데 차량이나 RSU에 사용되는 인증서의 유형에 대해 분석하였다. 인증서에 따른 기능과 특성을 분석하였다. 또한 SCMS가 가지는 비정상 행위에 대한 탐지와 경고 기능에 대한 고찰과 함께 기본 안전성 메시지의 기능에 대해서 분석하였다. 마지막으로 현재 미국 정부가 추진하고 있는 커넥티드 차량의 파일롯 프로젝트의 현황을 분석하였다. 테스트에 사용되는 환경과 함께 관련 메시지에 대해서도 분석하였다. 파일롯 프로젝트를 추진함에 있어서 발생하는 논의점에 대해서도 살펴보았다.
사용자의 계정 정보를 관리하고 NFC(Near Field Communication)와 OTP(One Time Password)를 이용한 이중 보안 시스템을 제안 하고, NFC의 1m 미만의 범위 내에서 인식하는 특징과 NFC 자체의 높은 보안성을 이용하여, 사용자 인증 단계를 강화한 결과물은 4년제 학부체계의 전자공학 전공에서 2인 1조로 1년 6개월 동안 진행한 졸업작품 설계과정에서 이루어졌다. 본 학회의 학술대회를 포함하여 국내 전문학회 학술발표대회 및 논문경진 대회에 3회 참가하여, 중간 결과들을 발표하였고, 지도교수가 포함된 6인의 전공교수들에 의한 3차 심사단계를 거쳐 졸업 작품으로 합격하였다. 합격된 사항은 발표논문 체계로 구성하여 합격한 다른 인원들과 함께 졸업 논문집을 발간하였다. 이러한 단계를 거쳐 얻어진 설계 및 제작의 경험을 통해, 자신감을 얻고 취업 기회를 적극적으로 모색하는 성장의 단계를 갖는 계기가 되었으며, 취업을 통해 공학교육을 실천하는 하나의 방법론을 제시하였다.
신원기반 암호기법에서 PKC(Private Key Generator)의 권한 남용을 막기 위해 일반적으로 threshold 기법을 사용한다. 하지만 이 방법은 사용자 개인키 발급과정에서 보다 많은 인증, pairing 연산, 통신비용을 요구한다. 이 논문에서는 PKG의 권한을 분산시키는 신원기반 암호기법에서 같은 사용자에게 다수의 개인키를 수시로 발급하거나 만료된 또는 철회된 키를 재발급하는 경우 이를 효율적으로 처리해줄 수 있는 새로운 모델을 제안한다. 새 기법에서 사용자의 개인키는 서로 다른 신뢰기관에 의해서 발급되는 두 개의 요소인 KGK(Key Generation Key)와 KUD(Key Usage Descriptor)로 구성된다. 이 중 KGK는 다수의 신뢰기관인 KIC(Key Issuing Center)가 threshold 방법으로 발급하며, KUD는 단일 신뢰기관인 KUM(Key Usage Manager)이 발급한다. 이 시스템의 장점은 키 재발급 비용이 상수시간이며 공개채널을 통한 키 발급이 가능하다는 것이다. 또한 Gentry가 제안하였던 time-slot 기반의 개인키 철회기법을 다른 신원기반 암호기법보다 효율적으로 적용할 수 있다. 이 논문은 새 시스템의 안전성에 대해서 증명하고 타 시스템과의 비교 분석을 통해 그 효율성을 보여준다.
블록체인 기술이 부동산 거래분야에서도 활발히 연구되고 있으며 부동산 거래는 다양한 방법이 있다. 본 논문에서는 오프라인상 법원 경매의 문제점을 해결하기 위해 이더리움의 Ether를 사용하여 경매 시스템의 인증 절차를 간소화하는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 이더리움의 Solidity언어로 작성하고 법원에서 매각기일 및 매물의 Meta date를 DApp 브라우저에 등록하고 입찰자는 Meta mask의 Private key를 통해 만들어진 개인의 지갑 주소에 접속한다. 그리고 입찰자는 원하는 매물을 선택, 입찰가격 금액을 입력하여 경매에 참여한다. 입찰자가 원하는 매물의 입찰가격이 가장 높은 입찰자의 기록을 이더리움 테스트 네트워크에 스마트 계약으로 작성하고 블록을 생성한다. 마지막으로 네트워크에서 작성된 스마트 계약은 법원 경매 관리자가 블록체인 네트워크의 모든 노드에 배포하고, 블록체인 네트워크의 각 노드들은 열람 및 계약을 확인할 수 있다. 제안하는 모델의 스마트 계약과 시스템의 성능을 분석한 결과로 이더리움을 이용하는 플랫폼에서 Ether를 생성 및 사용, 그리고 참여로 인해 발생하는 수수료가 있다. Ether의 가치 변화에 따라 매물의 가격에 영향을 끼치며 매번 스마트 계약에서 일정하지 않은 수수료가 발생한다. 하지만 향후 연구에서는 자체 토큰을 발행하여 Ether의 가치 변화에 따른 시세 변동성 문제와 수수료 문제를 해결하며 복잡한 법원경매 시스템을 세분화한다.
우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록번호, 얼굴사진, 지문 등 개인의 다양한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱형 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 그 수법이 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크에 이용한 주민등록번호 인식과 얼굴 인증을 통한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상으로부터 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 주민등록증 영상에 소벨 마스킹와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 원영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 영상 전체를 이진화하고, 이진화된 영상에 CDM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원한 다음, 검출된 각 영역에 대해 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 주민등록번호 등의 개별 문자를 인식하기 위해 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴 인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 원본 주민등록증 영상에 대해 얼굴 영역 위조, 노이즈추가, 대비 증감, 밝기 증감 그리고 영상 흐리기 등의 변형된 영상들을 생성하여 실험한 결과, 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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