인터넷 사용의 증가와 함께 점점 확대되는 인트라넷 및 익스트라넷 환경에서 사용자 인증 과정은 필수적인 요소이다. 이런 환경에서의 인증 과정에 있어 현재 사용자 편의와 보안을 위한 단일 인증 시스템이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 단일 인증 시스템에서 사용되는 인증 기법을 사용자의 신원을 증명할 수 있는 매체(증거물:witness)에 따라 사용자가 아는 정보(something known by user), 사용자가 소유한 정보(something possessed) 그리고 사용자가 지니고 있는 정보(something embodied)로 분류하고 또한 인증 기법의 보안 강도에 따라 약한 인증(weak authentication) 기법과 강한 인증(strong authentication) 기법으로 나누어 분석한다. 인증 모델의 분석은 우선 단일 인증 시스템과 유사한 몇 개의 인증 모델을 먼저 분석하고 그 다음에 인증 시스템의 적용 환경, 인증 시스템의 인증 위치 그리고 인증 모델이 포함되는 시스템 계층에 따라 인증 모델을 분류한 후 각 인증 모델의 특징에 대하여 분석한다.
Non-negative matrix factorization(NMF) 기법은 음이 아닌 값으로 구성된 데이터를 두 종류의 양의 행렬의 곱의 형식으로 분할하는 데이터 분석기법으로서, 텍스트마이닝, 바이오인포매틱스, 멀티미디어 데이터 분석 등에 활용되었다. 본 연구에서는 기본 NMF 기법에 기반하여 텍스트 문서로부터 토픽을 추출하고 동시에 이를 가시적으로 도시하기 위한 Topographic NMF (TNMF) 기법을 제안한다. TNMF에 의한 토픽 가시화는 데이터를 전체적인 관점에서 보다 직관적으로 파악하는데 도움이 될 수 있다. TNMF는 생성모델 관점에서 볼 때, 2개의 은닉층을 갖는 계층적 모델로 표현할 수 있으며, 상위 은닉층에서 하위 은닉층으로의 연결은 토픽공간상에서 토픽간의 전이확률 또는 이웃함수를 정의한다. TNMF에서의 학습은 전이확률값의 연속적 스케줄링 과정 속에서 반복적 파리미터 갱신 과정을 통해 학습이 이루어지는데, 파라미터 갱신은 기본 NMF 기반 학습 과정으로부터 유사한 형태로 유도될 수 있음을 보인다. 추가적으로 Probabilistic LSA에 기초한 토픽 가시화 기법 및 희소(sparse)한 해(解) 도출을 목적으로 한 non-smooth NMF 기법과의 연관성을 분석, 제시한다. NIPS 학회 논문 데이터에 대한 실험을 통해 제안된 방법론이 문서 내에 내재된 토픽들을 효과적으로 가시화 할 수 있음을 제시한다.
최근 한정된 자원으로 인한 에너지 수요가 증가하면서 에너지 절약 문제가 중요한 과제로 대두되었다. 본 논문에서는 효율적인 에너지 절약 문제를 해결하기 위한 방법으로 열 영상과 퍼지 제어 기법을 적용하여 실내 냉방 장치의 풍향과 풍속을 제어하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 실내 냉방 장치의 풍향과 풍속을 제어하기 위해 획득한 초기 열 영상을 색상 분포 영상으로 변환한다. 색상 분포 영상은 Red, Magenta, Yellow, Green, Sky, Blue의 온도 값을 가지는 RGB 값이며 각 색상은 $24.0^{\circ}C$에서 $27.0^{\circ}C$의 분포의 온도 값을 가진다. 본 논문에서는 색상 분포 영상을 좌에서 우로 5개의 계층 구간으로 분류하여 온도를 분석한다. 실내 공간의 색상 분포 영상을 분석하여 얻어진 각 계층 구간의 온도와 대기 중의 습도를 퍼지 소속 함수에 적용하여 구해진 결과 값을 비퍼지화 하고 최종적으로 풍향의 세기를 제어한다. 그리고 열 영상을 분석하여 풍향의 우선순위, 풍향의 지속시간을 결정한다. 제안된 방법을 $300{\times}400$ 크기의 열 영상을 대상으로 기존의 시스템과의 전력량 차이를 시뮬레이션 한 결과, 제안된 방법이 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
문맥 광고에서 계층적인 분류 트리를 활용하여 의미적으로 연관된 광고를 매칭하는 기법이 소개되었다. 하지만 기존 기법은 계층 구조의 특성에 기인하여 임의의 광고의 연관성을 측정할 때에는 적합하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 분류 트리를 유사도 그래프로 변환한 후 개인화된 페이지 랭크를 응용한 링크 분석 기법을 적용하여 광고의 의미적 연관성을 측정하는 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안 기법이 문맥 광고에서 광고 매칭의 정확도 성능을 향상시킴을 확인하였다.
단말의 이동을 인터넷 프로토콜 계층에서 지원하기 위하여 사용되는 모바일 아이피는 하나의 단말이 아닌 다수의 단말이 함께 이동할 경우 발생하는 문제를 해결하기 위하여 네트워크 이동성이라는 개념으로 확장되었다. 네트워크 이동성 시나리오에서 이동 라우터들 사이에 계층 구조가 존재할 경우를 특히 중첩 이동 네트워크라고 부르며 이러한 중첩 이동 네트워크에서는 계층의 깊이에 비례하여 비효율적인 라우팅 경로를 따르게 되는 핀볼 라우팅 문제가 발생한다. 본 논문에서는 기존의 이동 네트워크 지원 프로토콜과 호환성을 가지며 이질적인 이동 네트워크 환경을 고려하는 경로 최적화 기법을 제안하고 정량적 정성적 비교 분석을 수행한다.
본 연구에서는 감성공학적 분석 방법론을 고안하여 직물 디자인 분야에 적용하고 그 효용성을 규명하였다. 방법론을 개발하기 위한 기초자료로서 직물 디자인요소와 이와 관련된 감성어휘를 수집하고 직물디자인요소계층도를 구축하였다. 수립된 직물디자인요소계층도상의 디자인요소에 관한 상대적인 중요도를 조사하여 디자인 요소별 가중치를 산출하고, 특정 디자인에 대하여 총체적인 감성수준과 디자인 요소별 감성수준을 측정한다. 측정된 요소별 감성수준을 Analytic Hierarchy Process 기법으로 종합한 감성수준을 비교한 결과 높은 상관관계를 보였다. 이 분석 방법론은 사전정보와 기술요소정보를 유기적으로 결합한 기반이 될 수 있는 합리적, 과학적인 개발 방법론을 제시하였다는데 큰 의의를 갖는다.
최근에 고품질 이동 멀티미디어 서비스에 대한 사용자의 요구가 증대되고, 계층 변조 전송 기법을 통하여 추가적인 전송 대역폭을 확보할 수 있게 됨에 따라 스케일러블 비디오 부호화(Scalable Video Coding)를 이용하여 기존의 T-DMB(Terrestrial DMB)의 화질을 개선한 고품질 지상파 DMB(Advanced Terrestrial DMB) 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 T-DMB와 AT-DMB의 호환적인 서비스를 지원하는 SVC 계층 부호기는 매우 복잡한 구조를 갖게 되므로, 조기 서비스 도입을 위하여 부호기의 복잡도 감소에 대한 연구가 요구된다. 본 논문에서는 기존의 T-DMB와 호환성을 갖는 공간 확장성 SVC 부호기에서 매크로블록 계층의 부호화 모드 제한을 통한 고속 부호화 모드 결정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 매크로블록 계층의 부호화 모드 결정 함수의 구조 분석을 통한 기저 계층과 향상 계층, 그리고 계층 간에 사용되는 부호화 모드의 통계적 특성에 기초한다. 모의실험을 통하여, 제안된 기법이 우수한 성능을 유지하면서, 수행시간을 크게 단축시킬 수 있는 호환적인 부호기를 얻을 수 있음을 보인다.
교통 관리 시스템과 같은 응용에서는 공간 데이타 웨어하우스의 공간 계층을 이용한 분석을 수행하는데, 이러한 분석에서는 주로 단순한 집계정보만을 요구한다. 공간 계층 기반의 집계정보 제공을 위하여 기존의 연구들은 공간 인덱스를 사용한 해결방법을 제시하였는데, 대부분의 연구들은 공간 인덱스 중 가장 널리 이용되는 R-tree를 확장한 방법을 이용하였다. 그러나 단순히 현재 집계 정보만을 제공하여 수년에 걸친 분석을 요구하는 교통 정책에 대하여 의사결정을 지원할 수 없었다. 본 논문에서는 과거의 집계정보까지 관리할 수 있는 aR-tree(Aggregation R-tree)기반의 하이브리드 인덱스를 제안한다. 제안 기법은 aR-tree를 이용하여 공간 계층과 현재시점의 집계정보를 제공하며, 시간 구조체를 이용한 정렬 해쉬 테이블로 시간 계층과 과거의 집계정보를 제공한다. 따라서 제안기법은 시공간 분석을 통한 효율적인 의사결정을 지원하며, 이는 현재의 교통 분석 및 과거를 통한 교통 정책 결정을 가능하게 한다.
기존의 문서 클러스터링 기법에는 k-means와 같이 수행속도가 우수한 기법과, 분류의 정확률이 우수한 계층적 집괴 클러스터링 기법이 있다. 두 기법은 각각 분류의 정확률 저하와 저속의 수행속도로서 상호 단점을 가지며, 새로운 문서를 삽입 할 때마다 문서 유사도를 재계산해야 하는 문제가 있다. 웹 정보의 특성은 잦은 문서의 추가를 통해 정보를 축적하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 정확률이 우수한 계층적 집괴 클러스터링 기법을 기반으로 수행속도를 향상 시킬 수 있는 이행적 폐쇄 트리 기법을 제안하고, 또한 새로운 문서의 삽입과 삭제에 우수한 점증적인 클러스터링이 가능한 기법을 제안한다. 제안된 기법의 효율성을 검증하기 위하여 기존의 알고리즘과 정확률, 재현율, F-Measure, 수행속도에 대해 비교 평가 및 분석한다.
패스파인더 네트워크를 사용하여 지적 구조의 분석과 규명을 시도한 여러 연구가 발표되었다. 패스파인더 네트워크는 다차원척도법에 비해서 여러 장점을 가지고 있지만 구축 알고리즘의 복잡도가 매우 높아서 실행 시간이 오래 걸리며, 전통적인 지적 구조 분석에 유용하게 사용되어온 군집분석을 함께 적용하기가 어려운 것이 단점이다. 이 연구에서는 이와 같은 패스파인더 네트워크의 약점을 보완할 수 있는 새로운 기법으로 병렬최근접이웃클러스터링(PNNC) 기법을 제안하였다. PNNC 기법의 클러스터링 성능을 전통적인 계층적 병합식 클러스터링 기법들과 비교해본 결과 효과성과 효율성 양면에서 기존 기법보다 우세한 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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