최근의 정보통신 환경은 다양한 시스템 및 응용서비스를 지원하는 개방형 분산처리 환경으로 변모하고 있으며, 또한 상속 및 캡슐화, 재사용 등의 다양한 장점을 제공하는 객체지향 기법을 이용한 응용의 개발이 이루어지고 있다. 이러한 이용의 증대는 외부의 보안 위협에 최약한 네트워크 환경에 안전한 정보 교환을 위한 대책을 필요로 한다. 본 논문에서는 분산 객체환경에서 응용의 안전성을 위하여 CORBA의 보안서비스 규격에 기반하여 인증, 보안설정, 접근제어, 보안정보관리의 기능을 갖는 투명한 보안 기반구조를 설계 및 구현하였다. 보안 기반구조는 사용자 인증정보, 데이터 암호화 및 무결성을 위한 키 분배 등을 지원하기 위한 외부 보안서비스로서 SESAME V4를 이용하였다. 또한 응용의 요청에 대한 투명한 보안 서비스를 지원하기 위하여 객체요청중개자(Object Request Broker: ORB)와 인터페이스를 지원하는 필터(filter)와 트랜스포머(transformer)의 기능을 이용하였다. 필터는 메시지의 전송 및 수신 전후에 파라미터 및 메소드를 삽입 또는 제거 할 수 있으며, 트랜스포머는 메시지의 전송전 및 수신후에 암호화 및 복호화를 위해 바이트 스트림에 직접 접근할 수 이것은 CORBA에서 정의한 안전한 객체요청중개자(secure ORB)의 접근제어 및 안전한 호출 인터셉터를 필터와 트랜스포머를 이용하여 구현한 것이다.
바이오센서는 생명공학 또는 의학 분야에서 사용되는 인간의 생체 신호를 감지할 수 있는 센서들로 의료기기에 주로 사용되는데, 최근 MEMS 기술의 발달로 작은 크기의 하드웨어에 센서 인터페이스, 프로세서, 무선통신, 배터리 등을 포함한 모듈을 센서노드(모트 : Mote)들로 구성된 센서기반 네트워크에서 바이오센서 네트워크로 응용분야를 확장하고 있다. 이에 본 논문에서는 바이오센서 기술과 센서네트워크 기술을 융합한 기술인 바이오 센서네트워크를 활용한 응급 구조 시스템의 설계 및 구현을 제안한다. 제안된 시스템에 사용된 바이오센서는 근전도(EKG), 혈압(Blood Pressure), 맥박(Heart Rate), 산소포화도(Pulse Oximeter), 혈당(Glucose)센서들로, 바이오센서에서 측정된 생체 신호를 센서네트워크 모트를 통해 데이타를 수집하고, 수집된 데이타를 이용하여 건강관리 측정 데이타로 활용하였으며 측정된 데이터는 무선단말기(PDA, 휴대폰), 전자액자 디스플레이장치 등에서 확인 가능하도록 구성하였다. 아울러, 제안한 u- 응급 구조 시스템의 유효성을 실험하기 위해서 사용자의 바이탈사인 정보와 주변 환경정보를 고려한 실험을 수행하였다.
WAVE 시스템은 IEEE 802.11p표준으로 지능형 교통시스템 서비스에 응용되는 새로운 개념 및 차량 통신 기술이다. 또한 WAVE 시스템은 도로상의 트래픽의 효율과 안전을 높인다. 그러나 WAVE 시스템의 OFDM 모듈레이션에서 스크램블러 비트 연산 알고리즘은 하드웨어나 소프트웨어 측면에서 병렬 처리가 불가능하므로 효율성이 떨어지게 된다. 본 논문에서는 스크램블러의 비트 연산으로 64비트 행렬 테이블을 구성하는 알고리즘과 64비트 행렬 테이블과 입력 데이터를 병렬 연산하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 64비트 행렬 테이블을 적용하여 실행한 결과 비트연산 스크램블러보다 1회와 10000회 처리 속도는 약 40.08%-40.27%가 향상되고, 초당 처리 횟수는 468.35회 더 수행할 수 있고, 32비트 스크램블러보다 1회와 10000회 처리 속도는 약 7.53%-7.84%가 향상되고, 초당 처리 횟수는 91.44회 더 수행할 수 있다. 따라서 64비트로 연산하는 스크램블러 알고리즘은 64비트를 처리할 수 있는 CPU를 사용한다면 32비트 스크램블러보다 40% 이상 성능을 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 디지털 논리회로의 개념학습을 위한 교육용 자바 애플릿을 설계방법을 제안하고 그에 대한 교육적인 유효성을 입증하기 위하여 학생 만족도 조사를 실시하였다. 제안된 교육용 자바 애플릿을 통하여 학습자들은 디지털 논리회로 실험과 관련된 개념과 원리, 가상실험장비, 그리고 가상 브레드 보드의 동작방법을 학습할 수 있다. 제안된 교육용 자바애플릿은 5개의 주요한 요소 즉, 디지털 논리회로의 동작에 대한 개념과 원리를 설명하는 원리학습실, 학습자들에게 웹기반 시뮬레이터를 제공하는 시뮬레이션 학습실, 오프라인 실험교육의 강의계획서에 대한 상호작용성이 있는 자바 애플릿을 제공하는 가상실험 학습실, 평가와 관리시스템으로 구성되어 있다. 모든 학습실은 학습효율의 극대화를 위하여 서로 유기적으로 결합되어 있다. 마지막으로 높은 학습에 대한 기준, 전체 실험시간의 단축, 실험장비의 손상율의 감소와 같은 긍정적인 결과를 얻었다.
해상 객체 인식은 자율운항선박(MASS)의 지능형 보조 시스템으로써, 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 확인하던 정보를 컴퓨터를 통해 자동으로 인식하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 선박 주변의 물체를 인식하는 방법으로 기존에는 레이더나 소나와 같은 장치로부터 수집된 정보를 통해 확인하였지만, 인공지능의 기술이 발달하면서 선박 지능형 CCTV를 통해 운항 항로에 있는 다양한 부유물을 인식하는 것이 가능하다. 하지만, 자율 선박의 다양한 요구사항과 복잡성 때문에 영상 데이터의 처리속도가 느려지게 된다면 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 해상 객체를 검출하는 데 있어 영상 데이터의 연산량을 최소화하여 처리속도를 높이기 위한 연구를 진행하였다. 해상 객체 인식의 관심 영역을 확보하기 위해서는 일반적으로 수평선을 찾는데 기존 연구들은 허프 변환 알고리즘을 활용하지만 본 논문에서는 속도를 개선하기 위해 이진화 알고리즘을 최적화하여 실제 객체의 위치와 유사한 영역을 찾는 새로운 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 방법의 유용성을 증명하기 위해 딥러닝 CNN을 활용하여 해상 객체 인식 시스템을 구현함으로써 알고리즘의 성능을 평가하였다. 제안하는 알고리즘은 기존 방법의 인식 정확도를 유지하면서 약 4배 이상의 빠른 성능을 얻을 수 있었다.
동작인식 연구에서 비디오를 표현하는 시공간 부분 특징이 모델 없는 상향식 방식의 주요 주제가 되면서 동작 특징을 검출하고 표현하는 방법이 여러 연구를 통해 다양하게 제안되고 있다. 그 중에서 BoF(bag of features)방식은 가장 일관성 있는 인식 결과를 보여주고 있다. 비디오의 동작을 BoF로 나타내기 위해서는 어떻게 동작의 역동적 정보를 표현할 것인가가 가장 중요한 부분이다. 그래서 기존 연구에서는 비디오를 시공간 볼륨으로 간주하고 3D 동작 특징점 주변의 볼륨 패치를 복잡하게 설명하는 것이 가장 일반적인 방법이다. 본 연구에서는 기존 3D 기반 방식을 간략화하여 비디오의 동작을 BoF로 표현할 때 비디오에서 2D 특징점을 직접 수집하는 방식을 제안한다. 제안 방식의 기본 아이디어는 일반적 공간프레임의 2D xy 평면뿐만 아니라 시공간 프레임으로 불리는 시간축 평면에서 동작 특징점을 추출하여 표현하는 것으로 특징점이 비디오에서 역동적 동작 정보를 포착하기 때문에 동작 표현 특징 설명자를 3D로 확장할 필요 없이 2D 설명자만으로 간단하게 동작인식이 가능하다. SIFT, SURF 특징 표현 설명자로 표현하는 시공간 BoF 방식을 주요 동작인식 데이터에 적용하여 우수한 동작 인식율을 보였다. 3D기반의 HoG/HoF 설명자와 비교한 경우에도 제안 방식이 더 계산하기 쉽고 단순하게 이해할 수 있다.
본 논문에서는 개념망을 이용한 효율적인 정보검색을 위한 방법을 제안한다. 본 논문은 일반적인 개념망을 기반으로 시스템을 설계하였기 때문에 온톨로지와 접근 방식은 같지만 사용자가 보다 효율적으로 정보검색을 하고자 하는 객체와 개념사이의 협업 관계를 구축하여 사용할 수 있도록 개념망을 제안한다. 제안한 시스템은 다음과 같다. 첫 번째, 입력 키워드 중심의 키워드 개념망과 전문가 그룹이 추천한 전문가 개념망 그리고 테마 개념망 이러한 세 종류의 개념을 이용하여 협업적 검색을 하며, 이를 기반으로 사용자가 원하는 정보를 검색할 수 있는 효율적인 검색 시스템을 제안한다. 그리고 전문가 개념과 키워드 개념이 결합되어 키워드의 빈도 및 카테고리의 빈도를 제공함으로써, 사용자가 입력한 검색어와 관련된 키워드를 추천하는 역할을 할 수 있다. 그리고 테마 개념망을 이용하여 사용자의 관심 테마에서 사용되는 키워드 또는 카테고리를 알려주는 기능도 제공한다. 두 번째, 사용자가 입력한 키워드가 없을 경우 2차 검색을 통해 입력 키워드와 관련 있는 키워드를 제공해줌으로써 관련키워드를 이용하여 검색의 목적달성이 가능하다. 세 번째, 이러한 정보들은 대부분 분산되어 관리되고 있기 때문에 이렇게 분산되어 관리되는 정보는 표현방식이 다를 뿐만 아니라 시간에 따라 정보가 변하게 된다. 따라서 분산된 정보의 효율적 데이터 접근 및 통합을 위해 XMDR(eXtended Mata-Data Registry)을 이용하였고, 본 논문에서는 분산된 데이터를 통합하기 위한 기법 및 검색 시스템을 제시한다.
많은 사용자들이 인터넷을 통해 정보검색, 쇼핑, 커뮤니티 참여 등의 일상 생활을 영위하고 있으며, 이들 인터넷 사용자들로부터 수익을 창출하기 위한 웹사이트들의 경쟁은 점점 치열해지고 있다. 각 사이트의 운영자 및 마케팅 담당자들은 경쟁 우위를 차지하기 위해 다양한 전략을 수립하고 있으며, 이 과정에서 타 사이트와의 제휴가 이루어지는 경우도 비일비재하다. 이는 타 사이트와의 제휴를 통해 타사의 고객 정보를 부분적으로 공유할 수 있을 뿐 아니라 포인트 공유, 상호 추천 등 보다 다양한 전략의 운용이 가능하기 때문이다. 제휴를 통해 긍정적인 성과를 거두기 위해서는 현재 자사의 고객은 아니지만 미래의 자사 고객이 될 수 있는 잠재 고객을 다수 확보하고 있는 타 사이트를 제휴 대상으로 선정하는 것이 매우 중요하다. 하지만 많은 사이트 중 이와 같이 자사에 도움이 되는 제휴 대상 사이트를 식별하는 것은 쉬운 일이 아니다. 따라서 본 논문에서는 방문 고객의 유사성 관점에서 사이트 클러스터링을 수행하고, 이에 근거하여 유사 고객군을 공유하고 있는 제휴 사이트 대상을 식별할 수 있는 방안을 제시한다. 또한 제안 방법론의 실무적용 가능성을 평가하기 위해, 웹사이트 150,295개에 대한 패널 5,000명의 실제 방문 기록 약 1억 4천만 건에 대해 실험을 수행하고 그 결과를 제시한다.
과거의 IT가 인프라 기술 중심이었다면 현재는 서비스 중심이라고 할 수 있다. 많은 기업들이 IT 서비스 지원에 대한 비용 절감과 품질 개선을 위하여 많은 노력을 하고 있다. 2000년대 후반 이후로는 ITIL(Information Technology Infrastructure Library)기반의 IT 서비스 관리 시스템 개발을 통하여 조직문화로 정착시키기 위한 내재화에 힘쓰고 있다. 특히 ITIL 버전3의 구성요소 중 하나인 IT 서비스 운영은 내재화와 밀접한 관계가 있으며 중요성이 커지고 있는 실정이다. 하지만 ITSM 시스템을 성공적으로 도입함에도 불구하고 서비스 사용자들로 인한 여러 이슈사항 발생으로 IT 서비스 관리의 효율성이 나아지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 IT 서비스 관리를 위하여 이슈사항들의 지침서를 정의하고, 데이터베이스화하여 사용자 중심 교육 시스템을 개발하였다. 구현된 시스템은 ITSM 시스템의 운영 부분과 연동시켜 사용자들이 정기적인 학습을 통하여 효율적으로 문제 해결을 할 수 있도록 하였다. 본 연구의 결과를 기반으로 기존에 가지고 있었던 ITSM 시스템의 서비스 운영 한계를 극복하고 효율적인 IT 서비스 관리를 할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 발전과 함께 센서 및 RFID에 관련한 정보 인식, 위치 측위와 같은 다양한 유비쿼터스 영역에 대한 관심과 연구가 증대되고 있다. 특히, RFID 태그를 이용해 이동 객체의 위치 및 상태 정보를 제공하는 다양한 RTLS(Real-Time Locating Systems)가 개발됨에 따라 RTLS에서의 데이타 호환성과 상호 운용성을 위한 표준 명세가 필요하게 되었다. 이에, ISO/IEC에서는 RTLS의 데이타 호환성과 상호 운용성을 위해 RTLS 표준 명세를 제시하였다. 본 논문에서는 이동 객체의 데이타 스트림에 대한 효율적인 관리와 검색을 위해 공간 DSMS(Data Stream Management System)기반 RTLS를 설계 및 구현하였다. 공간 DSMS는 Stanford 대학교에서 개발한 STREAM(STanford stREam datA Manager)을 다양한 공간 연산이 가능하도록 확장한 시스템이다. 공간 DSMS 기반 RTLS는 서버와 클라이언트간의 상호 운용성을 위하여 SOAP(Simple Object Access Protocol) 메시지를 사용하며, 클라이언트의 SOAP 메시지를 공간 DSMS의 CQL(Continuous Query Language)로 변환한다. 마지막으로, 공간 DSMS 기반 RTLS를 사원 위치 관리 서비스에 적용해 봄으로써 시스템의 효용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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