ISBN은 국제도서표준번호 체계로 인쇄된 도서의 식별체계로 활용되고 있으며, 2001년 10월 IETF RFC3187에서 ISBN을 URN에 적용하기 위한 개념적 규격을 제시하였다. 본 논문에서는 모든 URN 체계에게 권장하는 표준인 DDDS 알고리즘을 이용하여 RFC3197의 개념 규격을 구체적으로 구현하면서 필요한 구조, 예상되는 내용, 그리고 변환 과정에 관한 연구를 진행하였다.
PCI 익스프레스 디바이스의 데이터 연결 계층은 전송할 패킷을 저장하고 있는 송신 버퍼와 전송하였지만 아직 타겟 디바이스로부터 승인 받지 못한 패킷을 저장하고 있는 재전송 버퍼를 가지고 있어야 한다. 이렇게 전송 버퍼와 재전송 버퍼를 구분하여 구현할 경우 전송할 패킷이 전송 버퍼에 있다 하더라도 재전송 버퍼에 여유 공간이 없다면 더 이상 패킷을 전송 할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 한 개의 버퍼로 전송 버퍼와 재전송 버퍼를 구현하는 방법을 제안한다. 제안된 버퍼 구조에서는 필요에 따라 버퍼의 공간을 유연하게 사용할 수 있기 때문에 버퍼 사용 및 데이터 전송 효율을 향상시킬 수 있다. 모의 실험 결과 버퍼의 전체 크기가 8K 바이트일 경우 제안된 방법이 버퍼를 분리하여 사용하는 방법에 비해 데이터 전송 효율이 평균 39% 향상되었다.
본 논문은 십진 나눗셈에서 연산 속도를 향상시키기 위해 혼합 나눗셈 알고리즘을 제안한다. 이진수 체계에서는 비복원 알고리즘이 복원 알고리즘에 비해 항상 작은 횟수를 갖지만 십진 연산에서는 몫의 값에 따라 연산 횟수가 달라진다. 십진수는 한 자리로 나타낼 수 있는 수의 범위가 0~9 이므로 현재 부분 나머지의 절대 값과 이전 부분 나머지의 절대 값을 비교하여 이전 부분 나머지의 절대 값이 현재 부분 나머지의 절대 값 보다 크면 비복원 알고리즘을 선택하고 작으면 복원 알고리즘을 선택함으로써 연산 횟수를 줄일 수 있다. 몫이 64 자리일 경우 제안한 흔합 알고리즘은 복원 알고리즘에 비해 80.9%의 연산 횟수를 줄였고 비복원 알고리즘에 비해 64.5%의 연산 횟수를 줄였다.
인터넷상의 전자상거래 주문에서 발생하는 수백만건의 트랜잭션 레코드들에 대해 Hybrid 기법으로 데이터마이닝 기술인 연관규칙 탐사기법과 AFS (Anti Fraud System) 를 활용하여 전자상거래 과정에서 흔히 일어날 수 있는 부정 거래를 최소화할 수 있는 새로운 전자결제 신용카드 사기방어시스템을 제안한다. 고객이 웹 상의 거래 콤포넌트에 의한 보안 메세징 프로토콜을 사용하여 거래를 시도하면 과거 트랜잭션 데이터를 이용하여 미리 생성해 둔 사기성 거래에 대한 연관규칙의 적용으로 거래의 위험도를 판단하여 위험도가 높다고 판단될 경우 부가적 신용 정보를 요구하거나 거래를 중단하는 시스템이다 본 시스템의 장점은 기존의 사기방지시스템 보다 빠른 응답성과 그에 따른 효율성을 들 수 있다.
본 논문에서는 웨이블릿 압축을 이용하여 얼굴 데이터베이스를 구축하고, 주성분 분석(Principal Component Analysis : PCA) 알고리듬을 이용하여 얼굴 인식률을 비교한다. 일반적인 얼굴인식 방법은 정규화된 크기를 이용하여 데이터베이스를 구축하고, 얼굴 인식을 한다. 제안된 방법은 정규화된 크기(92×112)의 영상을 웨이블릿 압축으로 1단계, 2단계, 3단계로 변환하고 데이터베이스를 구축한다. 입력 영상도 웨이블릿으로 압축하고 PCA 알고리듬으로 얼굴인식 실험을 하였다 실험을 통하여 제안된 방법은 기존 얼굴영상의 정보를 축소할 뿐만 아니라 처리속도도 향상되었다. 또한 제안된 방법은 원본 영상이 99.05%, 1단계 99.05%, 2단계 98.93%, 3단계 98.54% 정도의 인식률을 보였으며, 대량의 얼굴 데이터베이스를 구축하여 얼굴인식을 하는데 가능함을 보였다.
인터넷 가상공간에서 서로 다른 언어 사이의 장벽을 극복하기 위한 방법으로 수화 통신 시스템이 연구되고 있다. 그러나 지금까지의 연구는 같은 유형의 아바타 만을 대상으로 하였기 때문에 모델 구조가 서로 다를 경우에는 적용할 수 없다는 문제가있다. 따라서 본 연구에서는 FBML (Facial Body Markup Language)을 이용하여 서로 다른 아바타들 간의 수화 제스처 통신을 구현하는 방법을 제안하였다. 즉, FBML을 정의하여 제스처를 위한 관절각 및 얼굴 표정 등 서로 다른 아바타 모델들 사이에 전달할 내용을 표준 문서로 만들었다. 본 방법은 윈도우 플렛폼에서 Visual C++와 Open Inventor 라이브러리를 이용하여 구현하였으며, 실험 결과 언어의 장벽을 넘을 수 있는 비언어 통신수단으로 이용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 3D 모델의 체적 보존을 고려하는 메쉬 간략화 알고리듬을 제안하였다. 일반적으로 다른 대부분의 메쉬 간략화 알고리듬에서는 거리 기준을 사용한다. 거리는 기하학적인 오차를 측정하는 매우 효율적인 기준이기는 하지만 거리 기준만을 적용할 경우 원래 모델과 간략화된 모델 간에 체적 변화가 발생한다. 본 논문에서는 원래 모델의 간략화 과정 중에도 체적의 변화가 없는 메쉬 간략화 알고리듬을 제안한다. 본 알고리듬에서는 에지 하나를 줄이면서 체적의 변화가 일어나지 않는 정점 하나를 찾는 방식을 사용한다. 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리듬이 비록 계산 시간은 좀 더 걸리지만 체적의 변화가 거의 없다는 장점을 가진 것을 확인하였다.
게이트는 사람의 걷는 방법 혹은 그 특성을 나타내는 용어로써, 최근 컴퓨터 비젼 기술을 이용하여 개개인을 분별하기 위한 게이트 특징정보를 추출하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다 게이트 인식의 경우 카메라가 고정되어 있다고 하더라도 사람이 걸어가는 방향에 따라 영상을 기반으로 추출한 게이트 정보가 달라지는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 영상내의 정보만을 이용하여, 걷는 방향에 종속적인 게이트 인식의 단점을 보완할 수 있는 방안을 제안한다. 먼저 게이트 영상으로부터 걷는 방향을 찾고, 간단한 연산을 통해 평면 호모그래피를 추정한다. 추정된 호모그래피를 이용하여 고유시점의 영상으로 재구성하면, 게이트 방향에 따른 시점 변화를 보정할 수 있다. 본 논문에서는 게이트 실루엣 영상을 영역별로 나누고 각 영역의 평균 정보와 변화량을 특징으로 사용하여 인식 실험을 진행하였다. 실험 결과, 제안한 방법을 적용했을 경우, 그렇지 않은 경우에 비하여 게이트 방향 변화에 강인한 인식 결과를 보임을 확인하였다.