특징점 기반 지문 인식 시스템은 지문의 특징점 정보를 사용하기 때문에 교문 획득 시 발생하는 거짓 특징점에 많은 영향을 받는다. 거짓 특징점의 제거를 위해 특징정의 이웃 융선을 추적하는 위상 검증 방법(Topological validation)은 거짓 특징점 제거에 뛰어난 효율을 보이지만 올바른 특징점까지 제거되는 단점이 있다. 본 논문에서는 올바른 특징점이 거짓 특징점으로 오판되어 제거되는 것을 줄이기 위챈 가보 필터를 사용하여 특징점 주위 영역을 특징점 방향과 특징점 방향에 수직인 방향으로 필터링 수행 후 특징값의 차를 구하여 특징점의 품질을 평가하였다. 특징값이 일정 기준을 넘는 좋은 품질의 영역에서 추출된 특징점이면 거짓 특징점 제거 알고리즘을 수행하지 않음으로써 올바른 특징점이 제거되는 것을 막을 수 있었고 이와 같이 추출된 특징점들을 이용해 실험한 결과 ERR(Equal eRror Rate)에서 1.7%의 성능 향상을 보였다.
무선 센서 네트워크는 자연재해 탐지 시스템, 의료 시스템, 그리고 군사적 응용분야 등의 다양한 환경에서 유용한 해결책을 제시하고 있다. 그러나 센서 네트워크의 구성 환경 및 자원 제약적인 본질적인 특성으로 인해 기존의 전통적인 보안기법을 그대로 센서 네트워크에 적용하기에는 무리가 있다. 특히 네트워크를 구성하는 센서 노드들은 제한된 배터리를 사용하기 때문에 센서 네트워크에 거짓 데이타가 유입되는 경우 서비스 거부 뿐만 아니라 센서 노드의 제한된 에너지를 소모시키는 등의 심각한 문제를 야기할 수 있다. 기존의 전통적인 암호학적 인증 및 키 관리 방법 등을 통한 보안 기법은 센서 네트워크의 물리적인 노드탈취 공격에 대한 취약성으로 인해서 이러한 거짓 데이타 판별에 대한 해결책을 제시하지 못한다. 본 논문에서는 기존의 평판기반 기법과 달리 각 센서 노드의 위치에 따른 센싱 결과에 대해 일관성 등의 요소를 기반으로 신뢰도를 평가하고, 거짓 데이타를 주입하는 내부 공격에 대한 보안기법을 제안한다. 분석 결과에 따르면 제안한 신뢰도 평가 기반의 데이타 통합 기법은 기존의 중앙값보다 견고한 데이타 통합 결과를 보여준다.
`거짓말' 은 인간사회에서 옳지 못한 행동으로 비난을 받아왔으나 동시에 일상생활에서는 대인관계를 지속하고 사회에서 살아남기 위한 필수적인 기술로 자리매김해 왔다. 본 연구에서는 거짓말에 대한 이런 이중적인 모습이 '외형적 태도' 와 '암묵적 태도' 라는 두 가지 다른 근원에서 비롯된 것으로 보았다. 또한 일상생활에서 빈번하게 일어나는 순간적인 거짓말은 외형적 태도보다는 암묵적 태도와 더 큰 관련이 있을 것으로 가정하였다. 이를 확인하기 위해 거짓말에 대한 외형적, 암묵적 태도와 실제 거짓 행동을 측정하였으며 외형적 태도는 자기보고식 설문지로, 암묵적 태도는 암묵연합검사(IAT)로 측정하였다. 또 실제 거짓행동은 거짓말을 하면 이득을 얻을 수 있는 상황을 조성, 실험참가자들이 이를 얻기 위해 순간적으로 거짓말을 하는지를 관찰하여 평가하였다. 그 결과, 실제 거짓말을 한 사람들은 외형적 태도상에서는 거짓말을 하지 않은 사람들과 차이가 없었으나 암묵적으로는 거짓말에 대해 더욱 긍정적인 태도를 가기고 있는 것으로 나타났다.
거짓 공유는 공유 메모리 다중 처리기 시스템에서 여러 처리기들이 일관성 유지의 단위 메모리 영역을 공유함으로 인해 발생하는 현상으로써, 메모리 일관성 유지의 정확성에는 아무런 도움을 주지 못하면서 그 비용만 증가시키는 주요 요인이다. 특히 메모리 일관성 유지의 단위가 커질수록 그 피해가 더 커진다고 할 수 있다. 페이지-기반 분산 공유 메모리 시스템에서 거짓 공유를 줄이기 위해서는 공유 페이지에 할당되는 객체들의 특성을 미리 예측하여 참조 패턴이 상이한 객체들이 하나의 공유 페이지에 섞이는 것을 방지하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 병렬 응용 프로그램의 코드 내에서 공유 메모리 할당자를 호출한 위치를 추적하여 서로 다른 호출지에서 요청된 공유 객체가 같은 공유 페이지에 할당되는 것을 방지하는 호출지-추적 기반 거짓 공유 감소 기법(CSTallocator)을 제시한다. CSTallocator는 서로 다른 코드 위치에서 할당 요청된 공유 객체들은 각각 상이한 참조 패턴을 보일 것이라는 가정에 기반하고 있다 이 기법의 효용성을 검증하기 위해 기존 거짓 공유 감소 할당 기법들의 성능과 비교한 결과 기존 방식에 비해 훨씬 더 많은 거짓 공유 폴트를 감소시킨다는 것을 알 수 있었다. 실험은 실제 병렬 응용에 기반한 실행-기반 시뮬레이션 기법을 사용하였다.
P2P 네트워크가 가진 오픈성과 익명성 때문에 P2P 참여자들은 손쉽게 신뢰할 수 없는 자원들을 확산할 수 있다. 신뢰할 수 없는 자원의 확산을 감소시킴과 동시에 이러한 자원을 제공하는 악의적인 피어들이 P2P 네트워크에 참여하는 것을 제한하기 위하여 피어들의 과거 행동을 나타내는 평판을 이용할 수 있으며 이 정보는 피어들의 미래 행동을 예측하는데 도움이 된다. 한편 평판을 참조하는데 있어 몇몇 피어는 특정 피어의 평판을 증가 또는 감소시키기 위하여 고의적으로 거짓 평가(false feedback)를 제공할 수 있다. 이에 본 논문에서는 거짓 평가를 주는 피어들을 식별함으로써 P2P 네트워크의 신뢰성과 효율성을 향상시킬 수 있는 새로운 평판 관리 기법, TrustRRep(Trustable Resource sharing service using Reputation)를 제안하고자 한다. 제안기법은 악의적인 피어들에 의한 자원 공유를 식별함으로써 공유 자원에 대한 신뢰성 또한 제공할 수 있다. 본 논문에서는 NS-2 시뮬레이터를 이용하여 제안 기법과 기존 평판 관리 기법의 효율성을 비교하고 분석하였다. 제안 기법은 신뢰할 수 없는 자원에 대한 다운로드 횟수를 감소시켜 신뢰할 수 없는 자원의 확산을 막고, 거짓 평가를 주는 피어의 식별 및 피어들의 평판에 신뢰성을 제공한다. 또한 악의적인 피어들의 신뢰 값을 감소시킴으로써 P2P 네트워크의 참석에 제약을 가한다.
곡물저장창고에서 light emitting diode (LED) 트랩의 실증실험을 통하여 이용 가능성을 검토하기 위하여 어리쌀바구미와 거짓쌀도둑거저리의 유인효과를 평가하였고, 상업적 대조구 black light bulb (BLB) 트랩과 비교하였다. 그 결과 어리쌀바구미와 거짓쌀도둑거저리에 대해 red LED 트랩은 BLB 트랩보다 높은 유인활성을 나타내었으며, 곡물저장창고 외부에서 진행한 실험은 내부 실험보다 약 1.5배 높은 유인활성을 보여주었다. 이러한 결과를 바탕으로 red LED 트랩이 곡물저장창고에서 친환경 저곡해충 방제기술로써 적용 가능성을 보여주었다.
상품 또는 상점에 대해 거짓된 후기를 남기는 악의적인 사용자가 증가함에 따라 사용자에게 신뢰성 있는 정보를 제공하는 데 어려움을 겪고 있다. 거짓된 후기는 리뷰 스팸이라고 불리는데, 제품을 홍보하거나, 평판을 훼손하기 위해 작성된다. 이는 제품의 판매량에 직접 영향을 미치기 때문에 이러한 리뷰 스팸을 탐지할 필요가 있다. 국내 쇼핑 사이트에서도 리뷰 스팸은 흔히 접할 수 있으나, 기존 연구에서 제안된 방법은 모두 외국 사이트에서만 평가되었다. 따라서, 본 논문에서는 리뷰 스팸을 탐지하는 기존 방법의 소개와 더불어 네이버 쇼핑의 리뷰 특성을 파악하고, 리뷰 스팸을 탐지하는 여러 가지 방법을 네이버 쇼핑에 적용하여 성능을 평가하였다.
대학 교양수학 과정에서 수학적 명제를 증명하는 과정은 중요하다. 선행 연구들은 주관식 증명문제의 시험이 어려워 증명문제를 피하고 더 나아가 포기하게 만든다고 한다. 여기서는 대학 교양수학 과정에서 필요하고 중요한 기본 개념이나 정리를 선정하여 선택형 또는 참, 거짓 평가문항으로 개발하고 학생들에게 시험을 보게 하여 결과를 분석하고 이를 통해 증명문제의 두려움을 조금이라도 줄여주고 기본개념의 확실한 이해를 위해 도움을 제공하려고 한다.
P2P 서비스는 서비스 참여자들의 행동을 관리하고 악의적인 행동을 수행하는 참여자들을 제어할 수 있는 별도의 관리 기관을 가지지 알기 때문에 악의적인 목적을 가진 참여자들은 더 많은 이익을 얻기 위해 올바르게 행동하는 사용자들에게 피해를 줄 수 있다. 그러므로, P2P 서비스 이용자들은 사전 트랜잭션 수행 경험이 없는 사용자들과 안전하게 트랜잭션을 수행하기 위하여 과거에 트랜잭션을 수행한 경험이 있는 사용자들에 의해 제공되는 정보인 '평판' 정보의 참조를 통해 악의적인 목적을 가진 사용자와 올바른 사용자를 구별할 수 있다. 그러나. 사용자들은 수행된 트랜잭션에 대해 고의적으로 거짓 평가를 줄 수 있고, 이러한 사용자들을 'liar'라 부른다. 본 논문에서는 평판 정보에 대한 정확성을 위해 liar를 감소시키는 새로운 평판 시스템을 제안하고 시뮬레이션을 통해 그 타당성을 보인다.
스팸 데이터 셋은 통상적으로 공개적으로 구하기 어렵고 기존 연구들은 대부분 스팸 이메일에 초점이 맞춰져 왔기 때문에 스팸 문자 메시지 자체 특성을 분석하는데 한계가 있었다. 스팸 이메일 특성 분석 활용 및 데이터 마이닝 기법 등의 활용을 통한 기존 연구들이 있었지만, 영향력이 높은 단일 단어를 활용한 스팸 문자 탐지 기법에 한정되어 있다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 싱가폴 대학교에서 공개적으로 공개한 스팸 문자메시지를 다 각도에서 실험 및 분석하여 스팸 문자의 특성을 밝히고 동시출현 단어분석 기반의 스팸 문자 탐지 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법의 거짓 양성과 거짓 음성이 2%미만임을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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