XML은 인터넷 상에서의 표준 데이터 형식으로 XML 데이터에 대한 구조적 제약 조건들은 DTD나 XML Schema에 정의한다. XML Schema에 유효한 XML 문서는 XML Schema에 정의된 모든 구조적 제약 조건들을 만족해야 하며, 갱신이 발생한 후에도 대응되는 XML Schema에 대해 유효함이 보장되어야 한다. 본 연구는 DBMS에 저장되어 있는 XML Schema에 대해 유효한 XML 데이터를 갱신 할 때 필요한 효율적인 유효 검증 기법을 제안한다. 이 유효 검증 기법에서는 유효 검증 범위를 갱신과 관련된 영역에 한정시키고 갱신 이전에 유효 검증을 수행하여 유효 여부를 판단한다. 또한 본 연구에서는 유효 검증을 위한 유효 검증 제약 조건들과 XML Schema문서의 특성을 분석하여 유효 검증 시 필요한 스키마 정보만을 효율적으로 추출할 수 있는 XML Schema 저장 방법 및 그에 따른 스키마 정보 추출 방법을 제안하고 실험을 통해 그 성능을 보인다.
실물 경제행위가 사이버 공간에서 이루어지게 되고 거래 상대방의 신원확인 문제가 대두되면서 전자서명이 보급되기 시작하였다. 인증서 폐지목록을 이용한 전자서명 검증방안이 실시간 검증에 대한 취약점을 내포하고 있었기 때문에, 온라인 인증서 상태검증이라는 방법이 도입되었다. 이 경우 사이버 거래의 전자서명 검증을 요구하는 모든 트랜잭션 부하가 한 곳의 서버노드에 집중되는 현상을 피할 수 없었다. 현재 국내 금융거래에서는 이 방법을 일부 도입하여 사용하고 있지만 곧 한계를 드러낼 전망이다. 본 논문에서는 실시간 검증을 보장하면서, 인증 검증을 요청하는 노드에서 실시간 인증서의 상태정보론 유지할 수 있는 방안을 제시하였다. 이 방법은 인증서를 폐지할 때 폐지관리 노드가 검증노드에 인증서 상태정보를 실시간으로 업데이트 시켜준다. 이 방법의 특징은 폐지관리 노드가 인증서 사용자들이 이용하는 검증노드의 리스트를 저장한다. 인증서 사용자가 처음으로 한 검증노드를 접속한다면 상위 폐지관리 노드까지 가서 인증서 상태정보를 확인하여야 하며 이 때 폐지관리 노드에 사용하는 검증노드가 저장한다. 그 이후에는 폐지관리 노드에 폐지요청이 발생할 때 그 인증서를 사용하는 모든 검증노드에 실시간으로 폐지정보를 전달한다. 제안한 방식의 장점은 인증서 검증이 검증 요청 노드에서 완료될 수 있어서 검증시간을 단축시킬수 있다는 점과 인증서 상태정보에 대한 요청이 폐지관리 노드 한 곳에 집중되는 것을 방지할 수 있다.
화자검증은 발성화자가 제시화자 (claimed speaker)인지 아닌지를 구별하는 것이다. 기존의 화자검증 시스템인 GMM-UBM 방식의 화자검증 시스템은 무잡음 환경에서는 높은 검증성능을 보이지만, 잡음환경에서는 성능이 급격히 떨어지는 단점이 있다. 이런 단점을 극복하기 위해 멀티밴드를 이용한 방법인 특징벡터 재결합방법이 제안되었지만, 특징벡터 재결합방법은 전체 서브밴드 특징벡터들을 사용하여 유사도를 계산하는 단점이 있다. 이런 단점을 극복하기 위해 기 발표된 이전 논문에서 각 서브밴드 유사도를 독립적으로 계산하는 변형된 특징벡터 재결합방법을 제안하였고, 본 논문에서는 변형된 특징벡터 재결합방법과 각 서브밴드들의 신뢰도를 나타내는 신호 대 잡음비를 이용한 가중치를 이용하여 잡음환경에서 기존의 특징벡터 재결합방법에 비해 에러를 28% 감소시켰다.
프로그램 검증을위해 사용되는방법으로 프로그램을 검증조건으로 변환하여정리증명기를 통해 프로그램의유효성을 확인하는 방법이 있다. 검증조건 생성을 통한 프로그램의 검증의 경우 검증조건은 프로그램을 검증하기 위한 충분하고 정확한 정보를 가지고 있어야한다. 하지만 프로그램의 변환을 통해 생성된 검증조건의 경우 논리식만으로 구성되어 있어 사용자가 쉽게 그 내용을파악할 수 없다. 본 논문에서는 가독성이 떨어지는 검증조건을 시각화하는 프로그램을 구현하였다. 프로그램을 통해 검증조건을 구성하고 있는 논리식간의 관계 등을 비롯한 정보를 보다 쉽게 확인할 수 있다.
신뢰성 있는 초전도전력 케이블의 설계를 위하여 초전도 케이블 각층의 인덕턴스 산정방법을 기존 방법과 새로 제안된 방법을 비교하였으며, 새로 제안된 방법에 의한 인덕턴스 계산을 검증하기 위하여 상용전자장해석 프로그램을 이용하여 그 계산결과를 비교하였다. 기존의 초전도 전력케이블의 인덕턴스 산정방식인 Go and Return Method 및 Energy Method에 대한 전자기적 타당성을 재검토하였으며, 더 나아가 Newman Method와 Geometric Mean Distance를 결합한 Neumann-GMD Method를 제안하였다. 각 방법의 신뢰성 검증을 위하여 상업적으로 검증된 전자장 해석 tool인 OPERA를 이용하여 특정 피치에 대한 2층 구조의 케이블을 모델링하고 그 인덕턴스를 계산하여, 각 방법에 의하여 계산된 인덕턴스 값과 비교하였다. 이 과정을 통하여 가장 신뢰성 있는 인덕턴스 계산법을 선택하여 초전도 전력 케이블의 설계에 적용하고자 한다.
최근 시스템들이 복잡해지면서 시뮬레이션을 통한 시스템의 분석이 주목을 받고 있다. 시뮬레이션 분석에서 가장 핵심적인 부분 중의 하나가 시뮬레이션 모델의 검증이며, 이 과정을 통하여 시뮬레이션 모델이 얼마나 실제 시스템을 대변할 수 있는지를 판단한다. 모델의 검증에서 시뮬레이션 모델과 실제시스템의 데이터를 비교할 때 발생하는 차이는 입력 데이터의 차이에 의한 영향도 있으며, 이를 통한 모델의 검증 결과는 높은 신뢰성을 보장하지 못한다. 따라서 이 논문에서는 실제와 동일한 입력 데이터를 바탕으로 하는 Trace-Driven 시뮬레이션을 기반으로 모델을 설계하였다. 한편, 출력데이터들을 하나의 통계량을 통한 검증이 아닌 클래스 별 검증을 하기 위해 데이터마이닝 분야에서 분류기의 성능을 판단하는 F 척도를 응용하여 시뮬레이션 모델의 검증을 수행하였다. 그 결과, 제안된 검증 방법은 정밀한 모델의 검증을 가능하게 하고, 검증 시에 피드백을 제공함으로써 용이한 수정 작업을 가능하게 한다.
이 논문은 비모수 자료를 활용하는 컨조인트 모형에서 속성의 유의성을 평가하기 위한 새로운 카이제곱 검증법을 제안한다. 이 검증법의 가장 핵심적 아이디어는 수집한 서열을 몇 개씩 묶어 하위집합들로 분류한 다음, 이 서열의 하위집합들과 속성별 수준들과 상호 통계적으로 독립적인지를 검증한다는 것이다. 이 검증은 프로파일들의 서열이 검증하는 속성의 수준에 대해 무작위로 분포되어 있다라는 명제를 귀무가설로 제시한다. 이 논문에서 새롭게 제시하는 검증방법은 매우 단순하고, 이해하기 쉬우며 사용하기도 쉽다. 이 방법은 총괄적 자료뿐 아니라 개인별 자료로도 검증이 가능하다. 또한 전체프로파일 법에서도 적용 가능하지만 더 나아가 트레이드오프 법에서도 적용이 가능하여, 현재로는 트레이드오프 법에 적용 가능한 유일한 통계적 검증방법이라 할 수 있다.
기존의 참조서명과 입력서명을 비교하는 방법 중 분절 단위 비교 방법은 전역적 비교와 점 단위 비교 방법과 비교하여 우수한 장점을 가지고 있다. 그러나 분절 단위 비교 방법은 인식률과 직접적인 관계가 있는 분절의 불안정 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 분절단위 방법 외에 선형판별분석에 의한 매칭방법을 고려한 서명 검증 기법을 제안한다. 최종 검증단계에서 두 개의 독립모델을 효과적으로 융합할 수 있는 확률기반의 베이지안 분류기를 적용하였다 다양한 서명데이타를 이용하여 실험한 결과 제안된 기법은 분절단위 기반 구간분할매칭 기법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.
본 논문에서는 XML 문서에 문서검증을 위한 로직을 추가하였다 로직을 기술하기 위해 규칙 표현에 효과적인 Prolog를 이용하였고 검증 규칙을 XML 문서로 변환하여 원래의 XML 문서에 포함시켰다. XML 문서검증에 관한 연구가 기존에는 주로 문서 구조의 검증에 치중한 반면 본 논문은 XML 엘리먼트의 데이터 값 검증에 역점을 두었다. 또한 폼 값의 검증을 XML과 Prolog를 이용하여 검증함으로써 스크립트언어를 사용해 검증하는 일반적인 방법을 개선하였다.
열린 집합 인식 방법론은 테스트 데이터의 클래스를 학습 시에 모두 파악할 수 없는 경우에 대한 인식 방법론이다. 따라서 열린 집합 인식 방법론은 분류와 유효성 검증의 절차를 필요로 한다. 이러한 연구는 얼굴 인식 모듈의 상용화를 위해 필수적이지만 지금까지 국내에서 연구 결과들이 거의 발표되지 않았다. 우리는 두 개의 검증 단계를 가지는 열린 집합 얼굴 인식 방법론을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 학습 클래스 외에 더미 클래스들을 설정하고 희소표현 기반 분류를 수행한다. 이 때 테스트 데이터가 더미 클래스로 분류되면 무효 데이터로 판별하고, 유효한 클래스로 분류되면 다음 유효성 검증 단계로 넘어간다. 두 번째 단계에서 제안하는 네 가지 특징을 추출하고, 확률분포에 기반을 둔 판별함수를 통해 유효성 검증을 수행한다. 우리는 실험을 통해 열린 집합 인식 방법론의 시뮬레이션 방법을 제안하였고 제안하는 방법론의 성능을 제시하고, 희소기반 분류 방식에서 널리 사용되는 SCI 지표를 이용한 유효성 테스트보다 높은 성능을 보임을 입증할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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