최근 안전한 무선 통신 시스템을 위하여 기존의 암호학적인 접근에서 벗어나 다양한 방식의 물리 계층 보안 기술이 제안되고 있다. 본고에서는 현재 사용되고 있는 암호학 기반의 키 생성 기술을 간략히 설명하고, 물리 계층 보안 기술 중 하나인 무선 채널 특성을 이용한 비밀키 생성 원리 및 기술 동향을 소개한다.
질문 생성이란 구절이 입력되면 구절에서 답을 찾을 수 있는 질문을 자동으로 생성하는 작업으로 교육용 시스템, 대화 시스템, QA 시스템 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 한다. 질문 생성에서 정답의 단어가 질문에 포함되는 문제점을 해결하기 위해 구절과 정답을 분리한다. 하지만 구절과 정답을 분리하게 되면 구절에서 정답의 정보가 손실되고, 정답에서는 구절의 문맥 정보가 손실되어 정답 유형에 맞는 질문을 생성할 수 없는 문제가 발생된다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 분리된 정답과 구절의 정보를 연결시켜주는 정답과 구절의 공동 주의 집중 계층을 제안한다. 23,658개의 질문-응답 쌍의 말뭉치를 이용한 실험에서 정답과 구절의 공동 주의 집중 계층이 성능 향상에 기여해 우수한 성능(BLEU-26.7, ROUGE-57.5)을 보였다.
물리계층 키 생성 기법은 두 단말 간의 채널 상태 정보를 이용해 일시적인 대칭키를 생성하는 경량 키 생성 기술이다. 하지만, 두 단말 사이에 다이렉트 링크가 없는 릴레이 기반 통신 네트워크 환경에서는 물리계층 키 생성이 어렵고, 비신뢰 릴레이에 의한 키 유출 가능성이 존재한다. 본 연구는 비신뢰 릴레이 통신 네트워크 환경에서 비밀키 정보를 노출하지 않고 안전하게 키를 생성하고 공유하는 방법을 제안하고 보안성을 평가한다. 실험 결과에 따르면 종래 방식보다 제안하는 방식의 키 유출률(key leakage rate, KLR)이 87.5% 감소하였고, 릴레이 수가 증가할수록 KLR이 감소하여 제안하는 방식이 비신뢰 릴레이 환경에서 높은 보안성을 보장함을 확인하였다.
모델 역추론 공격은 공격 대상 네트워크를 훈련하기 위해 사용되는 훈련 데이터셋 중 개인 데이터셋을 공개 데이터셋을 사용하여 개인 훈련 데이터셋을 복원하는 것이다. 모델 역추론 방법 중 적대적 생성 신경망을 사용하여 모델 역추론 공격을 하는 과거의 논문들은 딥러닝 모델 전체의 역추론에만 초점을 맞추기 때문에, 이를 통해 얻은 원본 이미지의 개인 데이터 정보는 제한적이다. 따라서, 본 연구는 대상 모델의 중간 출력을 사용하여 개인 데이터에 대한 더 품질 높은 정보를 얻는데 초점을 맞춘다. 본 논문에서는 적대적 생성 신경망 모델이 원본 이미지를 생성하기 위해 사용되는 계층별 역추론 공격 방법을 소개한다. MNIST 데이터셋으로 훈련된 적대적 생성 신경망 모델을 사용하여, 원본 이미지가 대상 모델의 계층을 통과하면서 얻은 중간 계층의 출력 데이터를 기반으로 원본 이미지를 재구성하고자 한다. GMI 의 공격 방식을 참고하여 공격 모델의 손실 함수를 구성한다. 손실 함수는 사전 손실 및 정체성 손실항을 포함하며, 역전파를 통해서 원본 이미지와 가장 유사하게 복원할 수 있는 표현 벡터 Z 를 찾는다. 원본 이미지와 공격 이미지 사이의 유사성을 분류 라벨의 정확도, SSIM, PSNR 값이라는 세 가지 지표를 사용하여 평가한다. 공격이 이루어지는 계층에서 복원한 이미지와 원본 이미지를 세 가지 지표를 가지고 평가한다. 실험 결과, 공격 이미지가 원본 이미지의 대상 분류 라벨을 정확하게 가지며 원본 이미지의 필체를 유사하게 복원하였음을 보여준다. 평가 지표 또한 원본 이미지와 유사하다는 것을 나타낸다.
본 논문에서는 사실적인 질량-스프링 기반 옷감 모델의 애니메이션을 효율적이며 사실적으로 생성하기 위해 근사된 암시적 적분법을 계층적으로 적용하는 기법을 제안한다. 제안된 계층적 시뮬레이션 방법은 매우 많은 정점을 가진 메쉬(mesh)의 사실적인 움직임을 상호작용적으로 생성할 수 있다. 이 기법은 암시적 적분법을 근사하는 빠르고 안정적인 방법을 사용한다. 이 근사 기법은 효율적이기는 하지만 극도로 부정확하며 지나치게 댐핑(damping)이 많이 일어난다. 본 논문에 제안된 계층적 시뮬레이션 기법은 메쉬 구조를 다중 단계로 구성하여 옷감 모델의 사실적인 외형을 표현하도록 하며, 각각의 단계에 시뮬레이션을 적용할 때 현재 단계의 메쉬에 존재하는 일부 질점이 이전 단계의 시뮬레이션 결과를 따르도록 한다. 이러한 계층적 시뮬레이션 방법은 많은 수의 질점으로 구성된 옷감 모델의 사실적인 동작을 효율적으로 생성한다. 또한 계층적 기법은 옷감 모델에 사실적인 주름을 생성할 수 있도록 하며, 계층적 단계에 따라 스프링의 수축 저항을 제어할 수 있도록 하여 주름의 패턴도 쉽게 제어할 수 있도록 한다.
본 논문은 $Ni-A{\ell}_2O_3$로 구성된 금속-세라믹 이종 입자복합재의 2차원 미세구조(microstructure) 생성과 미세구조 스케일(scale)에 따라 정의되는 계층적 모델들의 역학적 특성 분석에 관한 내용이다. 이종 입자복합재의 미세구조는 수학적인 MDF(random morphology description functions) 모델링기법을 복합재의 2차원 RVE(representative volume element) 영역에 적용하여 생성하였다. 그리고 미세구조 생성에 필요한 가우스 함수들의 개수에 따라 미세구조의 계층적 모델을 정의하였다. 한편 임의 미세구조 내 금속과 세라믹 입자가 차지하는 체적분율(volume fraction)은 RMDF 함수의 레벨을 조정함으로서 설정하였다. RMDF기법에 의한 미세구조들은 가우스 함수들의 개수가 일정할지라도 랜덤하게 생성된다. 이렇게 랜덤하게 생성되는 미세구조들을 2차원 보(beam) 모델에 적용하여 미세구조의 스케일에 따른 수직응력과 전단응력의 계층적 변동을 수치 해석적으로 고찰하였다. 또한, 균열해석을 통해 RMDF의 랜덤성과 가우스 함수들의 개수가 균열선단에서의 응력값에 미치는 영향을 고찰하였다.
본 논문은 인터넷에서 이뤄지는 콘텐츠의 생성과 유통 활동을 마이클 포터의 가치사슬 모델을 이용하여 2계층 8개 기능으로 설명한다. 2개의 계층은 콘텐츠 생산과 유통 계층, 관리 계층이다. 8개의 기능은 (1) 인터넷관리, (2)콘텐츠 생성, (3)콘텐츠 수집, (4)웹 호스트, (5)인터넷 서비스 제공, (6)검색과 네비게이션, (7)사용자 장치, (8) 인터넷 사용으로 구분한다. 인터넷 가치 사슬 모형의 8개 기능에 대해 (i) 인터넷에서 콘텐츠를 생성 유지 관리하는 활동의 범위와 역할 (ii) 인터넷 가치 사슬의 각 단계에 있는 활동들이 인터넷 상의 소비자 보호에 공헌할 수 있는 가능성의 관점에서 연구를 수행하였다.
스타이너 포인트들을 추가하여 모든 입력 노드들을 최단 길이로 연결하는 스타이너 최소 트리는 최소 신장 트리에 비해 전체 길이는 짧으나, 그것을 생성하는 문제는 NP-Complete 영역에 속한다. 이 문제를 위한 휴리스틱들은, 입력 노드의 수가 매우 큰 경우에는 많은 시간과 계산을 요구한다. 본 논문에서는 많은 입력 노드에 대해, 최하위 계층에서 포탈을 이용한 모든 가능한 단위 스타이너 트리들을 생성하고 각 상위 계층에서 이들을 계층별 병합 처리하여 최상위 계층에서 최소 비용의 트리를 선택하는 효과적인 PTAS 기법을 제안한다. 16,000개의 입력 노드와 최하위 계층에서 16개의 단위 영역으로 설계된 실험에서 생성된 PTAS 스타이너 트리는, pure 스타이너 트리의 길이에 비해 길이가 0.24% 증가되었으나, 생성 시간은 직렬 처리는 85.4%, 병렬처리는 98.9% 개선되었다. 따라서 제안하는 PTAS 스타이너 트리 생성 기법은 많은 입력 노드들에 대해 근사 스타이너 트리를 신속히 생성하는 응용에 잘 적용될 수 있을 것이다.
디지털 비디오의 급속한 사용으로 인해 비디오를 ;더 효과적으로 구조화하여 브라우징할 필요성이 대두되고 있다 비디오를 효과적으로 브라우징하기 위한 구조로 트리 형태의 계층구조가 주로 사용된다 트리 형태로 비디오를 계층구조화 시키기 위한 여러 가지 방법이 제안되었지만 비디오의 컨텐트가 너무 다양하기 때문에 이를 완전하게 자동화 한다는 것은 거의 불가능 하다. 본 논문에서는 내용기반 이미지 검색 기법을 이용한 클러스터링을 통해 3단계 계증구조를 자동적으로 생성한 후, 이 구조를 사용자가 수작업을 통해 원하는 형태로 전환시키는 기법을 제안한다. 또한 생성된 계층구조를 MPEG-7 메타데이타 표준으로 표현한다. 표현한다.
디지털 방송 환경의 메타데이타 서비스 중에서도 가장 혁신적인 것이 하이라이트(highlight)메타데이타 서비스이다. 하이라이트 메타데이타를 생성하기 위해서 시각율동을 이용한 샷경계 검출 알고리즘을 사용해 스포츠 경기의 하이라이트 시간구간을 결정하고, 하이라이트 표시기에서 하이라이트를 설명하는 간단한 주제어를 부가한다. 그리고 하이라이트 템플릿을 이용해 계층구조를 생성하고 하이라이트에 부가된 하이라이트 주제어에 따라 계층 구조의 적절한 위치에 삽입하고. 하이라이트 계층구조는 MPEG-7 표준 스키마에 따라 xml로 서술한다 하이라이트 메타데이타 서비스를 받는 시청자들은 매우 짧은 시간에 이미 방영된 스포츠 경기의 중요 장면들을 모두 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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