본 논문에서는 웹 문서를 XML 문서로 변환하기 위한 논리적 구조분석 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비주얼 그룹화, 요소 식별, 그리고 논리적 그룹화의 세 단계로 구성된다. 특히 정교한 수준의 논리적 구조분석을 지원하기 위하여 특정 주제에 속하는 문서 유형의 논리적 계층 구조를 효과적으로 기술할 수 있는 문서 모델을 정의한다. 제안된 방법은 비주얼 그룹화를 통해서 추출된 시각적 계층구조와 문서 유형에 대한 논리적 구조 정보를 기술한 문서 모델에 기반하기 때문에 보다 정교한 수준의 구조 분석을 지원한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 웹으로부터 추출한 다수의 HTML 문서를 대상으로 실험한 결과, 기존 연구라 비교하여 논리적 구조분석을 성공적으로 수행하였다. 제안된 방법은 논리적 구조분석의 최종 결과로서 XML 문서를 생성하기 때문에 문서의 재 사용성을 높인다.
뇌 MR 영상의 분석을 통해 질환을 자동적으로 진단하고 판별을 하기 위한 전처리 과정으로 정상인의 MR 영상 모델과 현재 고려되어지는 대상 영상과의 비교 작업이 요구된다. 이를 통해 보다 정확한 질병에 대한 근거를 제시함으로서 진단이 가능하게 된다. 이러한 비교 작업을 위해 우선적으로 해결해야 하는 것이 현재 대상 영상이 정상인의 MR 영상 시리즈 중 어느 위치의 영상과 일치하는 지를 판별해야 한다. 실질적으로 뇌 MR 시리즈는 영상의 특징에 따라 크게 몇 개의 그룹으로 분류된다. 그루핑 결과 뇌척수액이 존재하는 그룹은 또 다시 4 종류의 세부분류로 나누어지는데, 본 논문에서는 이 뇌 척수액의 모양에 따라 분류하는 알고리즘을 소개한다.
이동 컴퓨팅 환경은 휴대용 컴퓨터가 다른 곳으로 이동하여도 무선 전송 링크를 통하여 공간 제약이 없이 네트워크 접속을 유지할 수 있는 새로운 컴퓨팅 모델이다. 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 멀티캐스트 그룹에 속한 이동 호스트들에게 호스트의 위치에 관계없이 효율적으로 패킷을 전송하는 이동 멀티캐스팅 기법을 제시한다 이 기법은 기존의 Mobile IP에 근거한 알고리즘과는 달리 멀티캐스트 그룹에 속한 이동 호스트들은 멀티캐스트 주소로 구별이 되며, 멀티캐스트 그룹에 속한 호스트가 이동을 하면 멀티캐스트 분배 트리를 재구성한다. 이동 호스트로의 패킷 전송은 멀티캐스트 분배 트리에 속한 멀티캐스트 라우터로 분배되어 이동 호스트로 전달되게 된다.
많은 소프트웨어 프로젝트는 시험이나 운영단계에서 고장 시간이나 고장 수 데이타 보다는 그룹 고장 데이타 (여러 고장 간격에서 또는 가변적인 시간 간격에서의 고장 들)가 수집된다. 본 논문은 그룹 고장 데이타에 대해 가변적인 미래의 시간에서 누적 고장 수를 예측할 수 있는 신경망 모델을 제시한다. 신경망의 입-출력으로 무엇을 선택하고 어떤 순서로 훈련을 수행하느냐에 따라 신경망의 예측력에 영향을 미친다. 따라서, 신경망의 입-출력에 대한 11개의 훈련제도가 고려되었으며, 모델의 성능을 평가하기 위해 다음 단계 평균 상대 예측 오차 (AE)와 정규화된 AE (NAE) 측도에 의해 최적의 훈련제도가 선택되고, 다른 잘 알려진 신경망 모델과 통계적 소프트웨어 신뢰성 성장 모델과 비교되었다. 실험 결과, 가변적인 미래의 시간 간격에서 누적 고장 수를 예측하기 위해서는 신경망 모델에 가변 시간간격 정보가 필요함을 보였다.
현재 많이 사용되고 있는 P2P 개념으로는 순수 P2P와 변형 P2P 구조가 있다. 순수 P2P의 모델에는 Gnutella와 Ktella등의 형태가 존재하고 변형 P2P로는 무수히 많은 형태가 존재한다. 순수 P2P 모델의 경우에는 정보 공유에서 연결성을 장점으로 Gnutella의 형태를 응용한 형태로 많이 사용되고 있지만 정보를 검색하거나 제공하기 위해 많은 트래픽을 소모하게 된다. 이와는 달리 변형 P2P 모델들 중 정보 공유 모델들이 존재하는데 이 모델들은 사용자에게 효율적이고 빠른 검색과 색인을 제공하기 위해 기존의 서버/클라이언트 형태를 취하고 있지만 확장성에 있어서 제공하는 서버의 능력에 의존할 수 밖에 없다. 파일공유 모델의 Peer들에 대해 연결성 유지를 위한 많은 부하와 사용자에 있어서 그룹에 대한 형태의 문제점 그리고 서버의 Fail로 인한 비 연결성에 대한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 라우팅 프로토콜 기법에서의 접근과 계층적 구조를 적용하고 Backup 시스템을 포함해서 대규모 네트워크에서 효율적인 그룹관리와 동적인 서버의 지정으로 신뢰성을 유지하기 위한 시스템을 설계 구현하여 그 우수성을 검증하였다.
증강 협업 환경은 지리적으로 떨어진 그룹과 그룹간의 사용자들이 함께 어려운 문제를 풀 수 있도록 도와주는 다수의 디스플레이를 활용하는 작업 환경이다. 본 논문은 실시간 협력 작업 환경의 특징적인 공유 작업 공간 모델을 살펴본다 그리고 과학적 가시화를 위한 증강 협업 환경의 공유 작업 공간 모델을 검증하는 반복적인 디자인 실험연구를 설명하고 있다 이 연구에서 원거리 사용자들의 협업을 향상시키기 위한 증강 협업 환경의 디스플레이 기술 설정을 바꿔가며 사용자 평가 실험이 진행되었다. 각 실험에서 두 개의 방에 두 명씩 분산된 그룹들에게 협업 가시화를 이용한 집중적인 분석 작업을 시켰다. 그 결과 다른 사람들의 작업 내용을 쉽게 볼 수 있는 고화질 작업환경의 항시 가시성이 분산된 구성원들 간의 상호 인지도와 협력에 도움이 되어 협업 능률을 향상시켰다.
본 연구는 2005년에서 2009년까지 수집된 150,624개의 국내 젖소 산유능력 검정자료를 사용하여 두 가지 동기우 그룹 정의에 따른 산차, 체세포 점수가 305일로 보정된 유량, 유지방량, 유단백량, 무지고형분량에 미치는 효과와, 유량 및 유성분 간 상관관계에 변화가 나타나는가를 보고자 실시하였다. 첫 번째 동기우 그룹은 동일농장과 출생년도, 계절로 정의하였고, 두 번째는 농장과 분만년도, 계절을 동기우 그룹으로 정의하였다. 동기우 그룹을 출생년도로 구성하였을 때 동기우 그룹과 산차 및 체세포 점수가 유량과 고도의 유의성을 보였고, 유단백질량, 무지고형분량, 유지방량에 대해서도 유의적인 차이를 보였다. 동기우 그룹을 분만년도로 하였을 때에도 유량에 대한 체세포점수 및 산차 효과가 고도의 유의성을 보였고, 유단백질량, 유지방과 무지고형분량에 대해서도 고도의 유의성을 보였다. 출생년도를 사용한 모델에서 생산형질간 표현형상관을 본 결과 유량과 유단백량, 유지방, 무지고형분량은 고도의 정의 상관이 나타났으나, 유량과 체세포 점수 간에는 -0.09의 상관을 나타냈다. 분만년도를 동기우 그룹으로 사용한 모델에서의 표현형상관을 보면 유량과 유단백질 및 유지방간에 출생년도를 사용한 모델과 거의 비슷한 정의 상관을 보였고, 유량과 체세포간에는 -0.10, 유단백질, 유지방, 무지고형분량과 체세포간에는 각각 -0.08, -0.08, -0.11의 상관을 보였다.
스마트폰의 확산으로 스마트폰에 내장된 다양한 센서를 활용한 상황인지 서비스가 고도화 되어가고 있다. 이와 관련하여 GPS 센서, WiFi AP, Cell Tower 등의 정보를 이용하여 사용자의 위치를 파악하는 연구와 LBS(Location Based Service)에 대한 연구들이 이루어지고 있다. 하지만, 기존의 GPS 등과 같은 위치 센싱 정보를 통한 위치 파악 방법은 인프라를 구축하는 비용이 소요되고, 상대적으로 부정확한 장소 정보를 반환하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 스마트폰으로부터 수집된 사용자의 시간, 요일, 장소, 주변 동시 출현 사용자 정보 등과 같은 사용자 상황 로그를 학습하여 사용자의 장소를 추론 하는 연구와 사용자의 프로파일을 이용하여 사용자를 그룹화한 장소 추론 모델을 통해 사용자의 장소 추론 정확도를 개선하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 Reality Mining Project 그룹에서 수집된 데이터셋을 사용하여 전체 사용자를 대상으로 주변 동시 출현 사용자 속성을 이용한 방법과 사용자 주변에서 동시 출현하는 사용자의 빈도가 유사한 사용자별로 그룹화한 장소를 추론하는 방법을 비교 실험하였다. 실험 결과, 전체 사용자를 대상으로 장소를 추론하는 방법에 비해 유사 사용자 군집별로 장소를 추론하는 방법의 분류 정확도가 향상되었음을 확인하였다.
패스워드 기반 인증된 그룹 키 교환 프로토콜은 (안전하지 않다고 여겨지는) 공개 네트워크 상에서 인간이 기억 가능한 패스워드를 공유한 참가자 그룹에게 멀티 캐스트 데이터 무결성과 비밀성을 위해 사용될 세션 키를 제공해준다. 본 논문에서는 패스워드 기반 인증된 그룹 키 교환 프로토콜을 제시하고 결정적 DH 문제와 계산적 DH 문제의 어려움에 근거하여 랜덤 오라클 모델과 이상적 암호화 모델에서 안전성을 증명한다. 이 프로토콜은 상수 번의 통신 라운드가 요구되며 키 공유를 위해 단지 사용자마다 O(1)번의 모둘라 지수 승을 요구한다. 따라서 매우 효율적이며 참가자 집합의 크기에 독립적이다. 또한 이 프로토콜은 전 방향 안전성을 제공한다.
모바일 장치의 사용이 대중화되면서 무선 통신을 이용한 화상회의, 다중 사용자 게임, 인터랙티브 채팅 등의 그룹 기반의 어플리케이션에 대한 관심이 증가되고 있다. 이러한 그룹 기반의 어플리케이션이 안전하게 수행되기 위해서는 그룹 구성원간 안전한 통신을 위한 키 동의가 선행되어야 한다. 기존에 제안된 모바일 환경에서의 그룹키 동의 프로토콜에서는 하나의 셀 내의 모바일 장치들이 그룹키를 공유하는 것을 고려하였다. 본 논문에서는 기존 모델을 확장하여 최초로 서로 다른 셀에 속한 모바일 장치들 간의 그룹키 동의 프로토콜을 제안하고 안전성을 분석하도록 한다. 또한 모바일 장치의 계산 부담을 줄이기 위해 패스워드 인증 방식을 제안한 프로토콜에 적용해 보도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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