이 논문에서는 윈도우즈 NTFS 파일시스템에서 디렉토리의 인덱스에 메시지를 숨기기 위한 새로운 안티 포렌식 방법을 제안한다. 인덱스 엔트리 관리를 위하여 채택하고 있는 B-tree 구조의 특징을 이용하여 인덱스 레코드의 슬랙 영역에 숨길 메시지를 저장한다. 안티포렌식을 위해 숨길 메시지가 노출되지 않게 하기 위해 서 위장 파일을 사용하여 삭제된 파일이름의 정보가 MFT 엔트리에 남지 않도록 한다. 이 기법의 핵심 아이디어 의 이해하기 위해서 B-tree방식의 인덱스 레코드의 운영방법을 소개하고 이 연구에서 제안된 알고리즘을 설명 한다. 제작된 소프트웨어를 사용한 메시지를 숨긴 사례를 들어서 이 방법이 실질적인 기법이라는 것을 보인다.
현재 행정부서 지적계에서는 문서취급을 위한 데이타베이스만을 구축하고 있고, 그 외의 공시지가를 산정하기 위한 사항들은 직접 현장을 답사하여 기록하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 1개동을 모델 지역으로 선정하여 도형요소와 속성요소를 함께 처리하여 현황파악 뿐만 아니라 데이타베이스로 함께 볼 수 있도록 프로그램화하였다. 도형요소와 속성요소의 연결은 AutoCAD에서 만들었고 데이터베이스 구축시 AutoCAD 상에서의 한계로 인하여 독자적인 데이타베이스를 Clipper로 구축하여 AutoCAD와 Clipper의 데이타베이스를 AutoCAD의 메뉴파일에서 처리하여 연결하였다.
In this study, We conduct a comparative study of deep learning-based classification of agricultural field attributes using Tagged Image File (TIF) and Enhanced Compression Wavelet (ECW) images. The goal is to interpret and classify the attributes of agricultural fields by analyzing the differences between these two image formats. "FarmMap," initiated by the Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs in 2014, serves as the first digital map of agricultural land in South Korea. It comprises attributes such as paddy, field, orchard, agricultural facility and ginseng cultivation areas. For the purpose of comparing deep learning-based agricultural attribute classification, we consider the location and class information of objects, as well as the attribute information of FarmMap. We utilize the ResNet-50 instance segmentation model, which is suitable for this task, to conduct simulated experiments. The comparison of agricultural attribute classification between the two images is measured in terms of accuracy. The experimental results indicate that the accuracy of TIF images is 90.44%, while that of ECW images is 91.72%. The ECW image model demonstrates approximately 1.28% higher accuracy. However, statistical validation, specifically Wilcoxon rank-sum tests, did not reveal a significant difference in accuracy between the two images.
ASP(Application Service Provider) 사업에서 응용프로그램이 데이터베이스를 사용해야 하고 이 데이터베이스가 ASP 고객의 데이터베이스로부터 일련의 데이터를 제공받아야 하는 경우가 점점 더 증가하고 있다. 이를 위한 방법으로 엑셀(EXCEL)과 같은 파일 형태가 이용되는데 고객의 데이터베이스로부터 수작업으로 추출되어진 데이터가 엑셀 파일로 ASP사업자에게 전달된다. 이는 다시 애플리케이션이 이용하는 데이터베이스의 테이터내로 수작업 처리되어 저장된다. 본 연구는 두 데이터베이스 연동 시에 이러한 엑셀 파일 등을 이용하여 발생하는 데이터 추출과 저장시의 데이터베이스 수작업 조작의 비효율성을 극복하는데 있다. 이 때 두 데이터베이스 상의 속성명은 상이한 경우를 일반적인 경우로 전제하였으며 또한 웹 상에서 두 데이터베이스의 연동 시에 피할 수 없는 고객 데이터베이스의 경로 정보를 ASP 사업자에게 노출을 피하도록 한다. 제안된 방법은 두 단계로 걸쳐 데이터 프로세싱이 이루어지는데 먼저, ASP 사이트로부터 다운로드받은 프로그램을 이용하여, 고객데이터베이스를 접속한 후 프로그램의 유저 인터페이스를 이용하여 용이하게 속성 매칭하고 속성치를 XML 파일 형태로 자동 추출하는 단계와 추출된 XML 파일을 웹 상에서 ASP 서버에 접속하여 전송하고 ASP 데이터베이스에 자동 저장하는 후처리 프로세싱 단계로 구성된다. 본 연구에서는 이러한 방법에 맞는 프로토타입 시스템을 구현하여 데이터베이스 연동의 타당성을 검증하였으며, 제안된 방법은 ASP 고객의 데이터베이스를 이용해야 하는 ASP사업의 활성화에 기여할 수 있다.
본 논문에서는 객체지향 데이터베이스의 중포속성에 대한 색인기법으로 다차원 색인구조를 이용하는 다차원 중포속성 색인기법은 MD-NAI를 제안한다. 중포석성에 대한 기존의 색인기법들은 중포된 객체에 대한 기존의 색인기법들은 B+-tree와 같은 일차원 색인구조를 이용함으로써, 클래스 계층과 중포속성이 포함된 복합 형태의 질의들에 대한 처리를 잘 지원하지 못한다. MD-NAI에서는 객체지향 데이터베이스의 클래스 계층에 대한 색인기법인 이차원 클래스 계층 색인기법(2D-CHI)을 다차원으로 확장한다. 2D-CHI는 키 속성 도메인과 클래스 식별자 도메인으로 구성된 이차원 도메인 공간상에서 객체들의 클러스터링을 다루는 색인기법이다. 본 논문의 MD-NAI에서는 색인된 중포속성을 표현하는 경로상의 각 클래스 계층마다 하나의 클래스 식별자 도메인을 할당하여 구성된 다차원 도메인 공간상에서 색인 엔트리들의 클러스터링을 다룬다. 따라서, MD-NAI에서는 기존의 색인기법에서 지원하기 어려운 질의의 대상 범위 클래스 계층상의 임의의 클래스들로 제한되거나, 질의에 포함된 복합속성들의 도메인이 클래스 계층상의 임의의 클래스들로 제한되는 경우에도 잘 지원할 수 있다.
The multilevel grid file(MLGF) is a dynamic multidimensional file organization supporting multi-attribute accesses efficiently. The paper proposes new method for batch-constructing MLGFs. Our method consists of two phases. The first phase begins by relocating all the objects in order that logically adjacent objects in multidimensional domain space are clustered in one dimensional physical space. For this, our method employs the Z-ordering scheme, which effectively maps multidimensional space into one dimensional space preserving proximity. The second phase paginates the relocated objects and creates leaf level directory entries, each of which corresponds to a object page. Simultaneously, it performs same actions on the directory entries recursively in a bottom-up fashion until the root directory fits in a page. For performance evaluation, we analyze our method in terms of the number of page accesses. The result shows the optimality of our method.
국내 차세대 원전인 APR 1400 원전의 원자로 냉각 계통(Reactor Coolant System)을 대상으로 하여 표준 데이터 모델 기반의 데이터 저장소를 구축하였다. 또한 구축한 데이터 저장소를 기반으로 웹을 통해 해당 계통 및 계통에 포함되어 있는 장비의 속성정보를 검색할 수 있으며, 마이크로스테이션이라는 설계 틀에서 2차원 도면인 P&ID와 해당 P&ID와 연관된 3차원 CAD를 연계시킴으로써 P&ID를 바탕으로 건설한 원전 플랜트를 3차원 CAD 모델을 통하여 해당 계통의 실제 레이아웃(Layout)을 확인할 수 있도록 하는 프로토타입 시스템을 개발하였다.
우리나라는 2004년부터 오염총량관리가 가능한 수질오염총량관리제를 도입하였으며 지방자치단체는 수질모델을 이용하여 소유역별 기준배출부하량을 산정하고 있다. 그러나 수질모델의 입력자료 중 하천 모식도 작성은 대부분 수작업으로 이루어지고 있어 많은 시간과 비용이 투자된다. 따라서 본 연구에서는 하천 네트워크 분석이 가능한 한국형 Reach File을 이용하여 수질모델의 모식도 작성을 자동화하는 알고리듬을 개발하고자 하였다. 또한 GIS를 활용하여 직선형태의 기존 모식도 대신 하천형태를 가지고 있는 모식도를 작성하였다. 이것은 오염원, 취수원 등 다양한 공간정보와 중첩하여 분석이 가능하다. 본 연구에서는 우선적으로 한국형 Reach File의 선형 도형자료를 이용하여 동일한 거리를 가진 요소를 분할할 수 있는 요소 자동 분할 알고리듬을 개발하였다. 이후 한국형 Reach File의 점형 도형자료를 이용하여 수질모델 모식도의 순서와 유형을 자동으로 입력할 수 있는 요소 속성 자동입력 알고리듬을 개발하였다. 알고리듬을 검증하기 위해 개발된 알고리듬을 경안천 유역에 적용하고 그 결과를 확인하였다. 본 연구 결과 모식도 작성의 자동화가 가능하였으며 이는 수질모델링의 비용과 시간을 절약할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 모식도를 이용한 수질모델 입력자료 자동작성 시스템 개발이 이루어진다면 빠르고 편리한 수질모델링이 가능할 것으로 판단된다.
본 고는 위상관계를 지니는 vector GIS데이터구조로 부터 교통계획이나 도로계획시 필요한 node-link중심의 교통망 자료를 획득하기 위한 절차 및 활용프로그램을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 ARC/INFO GIS와 UTPS(Urban Transportation Planning System)계의 TRANPLAN이 구현을 위한 대표적 소프트웨어로서 선정되었고, 상호간 데이터의 교환을 위한 세가지으 위상변환(Topology Conversion)방법이 제시되었다. 첫번째 방법은 소프트웨어 개발자(ARC/INFO의 ESRI및 TRANPLAN Urban Analysis Group)들이 공동개발하여 별도의 소프트웨어 package로 구축한 프로그램에 대해서 변환절차의 개요 및 프로그램의 단계적 확대방안에 관해서 소개하였고, 둘째로 ARC/INDO에서 사용가능한 node attribute table(NAT)을 별도의 topology로 구축하여 acc attribute table(AAT)및 NAT에 있어서의 node체계를 상호 관련시켜서 node-link교통망 자료로 변환하는 알고리즘 AML(Arc Macro Language)로서 제시했으며, 끝으로 FOR-TRAN언어를 사용한 AAT에서의 node변환 알고리즘을 소개하였다. 이러한 GIS데이터의 위상변환의 필요성은 GIS를 교통부문에(특히 교통수요 예측)직접 이용함은 물론 더 나아가서는 양자사이으 효율적인 데이터의 교환이 그목적이라고 할 수 있다. 비록, 본고에서는 이들 세가지 방법 상호간의 구체적인 장단점에 관해서는 토의되지 못했지만 세방법중 어떠한 것이든 교통수요 예측모형을 위한 데이터의 변환과정에 역할을 할 수 있으며, 이들 시스템간의 효율적 통합은 교통계획과정에서의 생산성 향상에 기여할 것으로 보인다.
최근 비즈니스 환경에서 공유되는 데이터의 기밀성과 유연성있는(fine-grained) 접근제어를 보장하기 위해서 KP-ABE(Key Policy-Attribute Based Encryption)와 PRE(Proxy Re-Encryption)를 활용한 시스템 모델이 제안되었다. 그러나 기존 방식은 클라우드 서버에 집중된 복호권한 때문에 데이터 기밀성을 침해하게 된다. 또한, 접근권한 관리에 대한 개념을 고려하지 않았으므로 악의적인 내부사용자의 공격에 취약하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 기존방식의 프로토콜 모델에서 권한 관리자 그룹을 두어 클라우드 서버에 저장되는 데이터 파일(data file)을 분산 저장하여 데이터 기밀성을 보장하고 AONT 기반의 XOR 임계치 비밀분산을 활용하여 접근권한 관리 모델을 구성하였다. 또한 XOR 쉐어를 활용하여 권한의 가중치를 부여할 수 있는 방법을 구체화했다. 4장에서 기존방식과 제안방식과의 비교 분석과 기능적 활용에 대해서 서술하여 제안방식의 차별화를 부각시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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