OLAP(On-Line Analytical Processing) 시스템은 사용자가 다양한 각도에서 정보에 접근하여 대화식으로 정보를 분석할 수 있는 의사결정 지원 시스템이다. 그러나 기존 OLAP 시스템의 구축방법에는 사용자 요구사항의 변경에 따른 복잡한 MDX(Multidimensional Expressions) 쿼리문 사용으로 시간과 비용이 증가되는 비효율성이 생기게 된다. 이와 같은 문제를 해결하고자 사실테이블 내에 유니트 컬럼 메트릭스를 추가하는 새로운 개념의 데이터 구성 방법을 제안하고 있다. 이러한 데이터 구성 방법을 사용함으로써 OLAP시스템에서의 처리 시간과 비용을 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 회화적 렌더링에서 칼라변환을 이용한 브러쉬 스트로크의 생성에 관한 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 브러쉬 스트로크 생성을 위한 전체적인 구성은 다음과 같다. 첫째, 두 장의 사진(한 장의 소스 이미지와 한 장의 참조 이미지)을 입력으로 하여 칼라 변환 이론을 적용하여 색상 테이블이 바뀐 새로운 이미지를 생성한다. 이 방법은 소스 이미지의 칼라 분포 형태를 창조 이미지의 칼라 분포 형태로 변환하기 위해, 선형 히스토그램 매칭이라 불리는, 간단한 통계학적 방법을 이용한다. 둘째, 가우시안 블러링과 소벨 필터를 이용하여 에지를 검출한다. 검출된 에지는 브러쉬 스트로크 렌더링 시 에지 부분에서 스트로크를 클리핑 함으로써 이미지의 윤곽선 보존을 위해 사용된다. 셋째, 브러쉬 스트로크의 방향을 결정하기 위한 방향맵을 생성한다. 방향맵은 입력 영상에 대한 영역 분할 및 병합을 토대로 만들어진다. 영역별 각 픽셀들에 대해 이미지 그래디언트에 기초한 일정한 방향을 부여함으로써 방향맵을 구성한다. 넷째, 구성된 방향맵을 참조하여 브러쉬 스트로크 생성의 기초가 되는 베지어 곡선(Bezier Curve)의 제어점(Control point)을 설정한다. 실제 회화작품에서 사용되는 브러쉬 스트로크는 일반적으로 곡선의 형태를 이루므로 곡선 표현이 가능한 베지어 곡선을 이용하여 브러쉬 스트로크를 표현하였다. 마지막으로, 생성된 브러쉬 스트로크를 에지부문에서 클리핑하고 배경색을 참조하여 블렌딩하거나 퐁 조명 모델을 이용하여 이미지에 적용하게 된다.
스마트 기기 보급에 따라 NFC 기술에 대한 관심이 날이 갈수록 증대되고 있다. 본 연구에서는 NFC 기반 상거래가 성공하기 위해서는 기술적인 차원의 접근보다는 비즈니스 모델차원의 접근이 필요하다는 가정 하에, NFC 상거래 비즈니스 모델이 성공하기 위하여 필요한 요인들이 무엇인지 제시하고자 한다. 이를 위하여 NFC와 비즈니스 모델, 사례연구방법론 주요 개념에 대하여 문헌 연구를 통하여 고찰하고, 대표적인 NFC 상거래 사례들을 선택하고, 해당 사례의 성공과 실패에 영향을 미치는 주요 요인들을 도출하였다. 도출된 요인을 기반으로 ID3기반의 귀납적 추론 기법을 적용하기 위한 사례테이블을 작성하고, 의사결정나무(Decision Tree)를 도출하여, NFC 상거래 비즈니스 모델이 성공하기 위하여 필요한 부분에 대한 전략적 시사점(Strategic Implications)을 제시하였다.
본 논문에서는 영상인식을 위한 직선 HT(Hough transform) 알고리즘 연산의 하드웨어 구조를 제안하였다. 이 연산기는 기울기연산을 위한 필터링부위와 HT 연산부위로 이루어졌으며, 이때 각도에 관한 정보는 메모리 테이블에 저장하였다. 제안된 구조는 C 언어를 이용한 알고리즘 시뮬레이션을 수행하며 동작의 확인과 계산의 정밀도를 결정한 다음, 전체블록에 대하여 VHDL 언어에 의한 아키텍쳐 시뮬레이션을 수행하였다. 각 실험결과에 의하면, 연산된 데이타 값이 유사하게 얻어졌으며, 영상의 선명도와 사용 비트수가 커질수록 연산값의 차이가 적어짐을 확인하였다.
기존 연구에서는 순차적, 상태, 엑티브 다이어그램 기반의 테스트케이스 추출을 초점을 두고 있다. 하지만 현재 최신의 모델링 언어인 UML2.4.1(Unified Modeling Language) 기반으로 한 테스트케이스 추출 메커니즘은 없다. 그래서 본 논문은 UML2.4.1 기반에 기존의 원인-결과 다이어그램의 접목을 통해 테스트케이스 추출 메커니즘을 제안 한다. 이를 위해 UML2.4.1 의 메시지-순차적 다이어그램에 ECA Rule(Event Condition Action)기법을 적용하고, 제안한 접목 알고리즘을 통해 확장된 메시지-순차적 다이어그램을 원인-결과 다이어그램과 접목한 후, 결정 테이블화로 테스트케이스를 발생한다. 이러한 절차를 통해 모델링 기반에서 테스트케이스 추출 가이드가 제공된다. 본 논문에서는 복잡한 메시지-순차적 다이어그램을 통해 테스트케이스 발생 사례연구로서 자동차 와이퍼 시스템을 적용한다.
DES가 Differential Cryptanalysis(이하 DC)에 쉽게 공격받을 수 있는 결정적인 취약점은 5-box를 포함한 암호함수의 구조에 있다 따라서 DES의 DC에 대한 대응방안으로는 XOR분포가 완전하게 균일(입력 XOR가 zero일 경우는 제외)하도록 5-box를 재구성하는 방법과 N-1 라운드 특성이 구성될 확률을 낮추기 위해 DES 알고리즘의 일부를 수정하는 방법을 생각할 수 있다. 그러나 Dawson과 Tavares가 제안한 완전히 균일한 XOR분포 테이블을 갖는 S-box는 오히려 균일하지 않을 매보다 더 취약하다고 Pieprzyk의 연구결과에 의해 증명되었다 결국 DES가 DC에 대응하기 위해서는 5-box의 재설계만으로는 부족하며 암호함수 자체를 수정해야 할 것이다. 본 논문에서는 DES의 암호함수를 일부 수정하여 DC에 대한 반복 특성이 구성될 확률을 낮추는 방안을 제안하고자 한다. 비교 분석 결과 제안된 알고리즘이 기존의 DES보다 DC 공격에 강함을 확인하였다.
국내·외로 Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 모델은 유역 단위에서 유출 및 수질을 예측하는데 활용되고 있다. 하지만 SWAT 모델의 결과물은 데이터 테이블 형식으로만 이루어져 있기 때문에 모델 사용자가 유역 내 하천별 수문 모의 결과물을 직관적으로 확인하기 어렵다는 단점이 있다. 최근 다양한 분야에서 3D 가상환경을 구축하는데 디지털 트윈 기술의 활용성이 증가하고 있다. 디지털 트윈 기술은 현실의 공간을 가상환경으로 구축해 실시간 현실의 상황을 파악하여, 의사결정 지원을 제공한다는 장점이 있다. 이에 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 SWAT 모델을 연계하여, 모델의 결과값을 가상환경 3D 지도인 CESIUM에 실시간으로 표출할 수 있는 디지털 트윈 기반 SWAT 모델 수문 모의 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 3D 지형에 SWAT 모델을 통해 모의 된 하천의 수위 및 SS에 대한 표출이 가능할 뿐만 아니라 기후나 유역환경에 따른 유역 내 수문 변화를 시·공간적으로 파악할 수 있는 장점이 있다. 향후 본 연구에서 개발된 디지털 트윈 기반 SWAT 모델 수문 모의 시스템은 홍수 및 가뭄과 같은 재해에 대응할 수 있는 유역 및 하천관리 대책을 효율적으로 수립하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
2014년 카드 3사 개인정보유출 사고를 계기로 외부 불법 침입으로 인한 보안사고 보다 내부직원의 고의나 실수 등 관리 소홀에 의한 개인정보 불법유출 사고가 더 심각하다는 것을 깨닫고 금융회사는 개인정보유출 재발방지 대책을 마련하여 추진하고 있다. 그러나 국내 금융환경을 반영한 정보기술(IT)시스템 구조가 매우 복잡하고 어려운 구조로 되어 있어 관리적, 물리적, 기술적 통제절차의 범위를 벗어난 내부자 위협에 노출과 유출사고 발생 개연성은 높다. 본 연구에서는 메타데이터에 기초하여 개인식별속성데이터를 정의 및 관리하고, 테이블간 결합을 통해 포괄적인 개인정보 식별 및 접근을 통제하는 프로세스를 제시한다. 이 프로세스는 금융감독기관의 컴플라이언스 위반 가능성 감소 및 내부통제 강화라는 목표를 충족시킨다. 마지막으로 본 연구에서는 제안한 프로세스를 반영한 의사결정 모델을 도출하고 실증하였다.
본 논문은 역할 기반 접근 제어 모델 연구를 통해 u-헬스케어 환경의 요구사항을 충족하는 상황 기반의 동적 접근제어 모델을 제안한다. 동적 보안 도메인 관리를 위해 분산객체그룹 프레임워크를 사용하였고, 동적 접근제어를 위한 상황 정보는 기 구축된 데이터베이스를 사용하였다. 본 논문에서는 러프집합 이론을 근거로 의사결정 테이블에서 지식감축을 통해 의사결정 규칙을 정의하고, 생성된 규칙을 동적 접근제어 모델에 적용하였다. 그리고 분산객체그룹 프레임워크를 기반으로 u-헬스케어 응용을 통해 상황기반 동적 보안 서비스의 수행 결과를 보였다. 이 결과, 동적 접근 제어 모델은 u-헬스케어 환경에서 보안 도메인에 따라 적합한 보안 서비스와 보다 유연한 접근제어를 제공한다.
최근 많은 연구자들은 서로 다른 영역에 저장된 센서 데이터를 이용한 조인 질의에 관심을 갖고 있다. 기존 기법은 예비 조인 조정자가 센서 노드로부터 시놉시스를 수집하고, 조인 질의 처리에 필요한 센서 데이터를 결정한다. 기지국은 전체 데이터를 수집하는 대신 일부 센서 데이터를 수집하여 최종 조인 처리를 수행한다. 하지만, 예비 조인을 수행하는 과정에서 통신 오버헤드를 발생시키는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하는 새로운 에너지 효율적인 인-네트워크 조인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 네트워크 내부에서 예비 조인 조정자를 선정한다. 예비 조인 조정자는 조인의 초기 단계에서 조인 결과에 포함되지 않는 데이터를 제거하고 센서 데이터의 압축을 수행한다. 기지국은 압축된 데이터의 일부와 데이터 압축을 위한 인코딩 테이블을 수집하고 조인 결과를 결정한다. 그 결과, 제안하는 기법은 예비 조인 처리를 위한 통신 비용을 줄이고 네트워크 수명을 연장시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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