천체망원경을 이용한 측광관측은 주로 CCD를 이용하여 이루어지고 있으며, CCD를 이용한 측광관측은 CCD를 구성하는 픽셀마다 양자효율이 일정하지 않기 때문에 Flat 관측을 이용하여 보정을 하고 있다. 한편, Flat 관측은 주로 빈 하늘을 찍는 Sky Flat 방법을 이용하고 있으나, Sky Flat을 관측하는 방법은 계절에 따라 시작 시간이 다르고, 제한적인 관측 시간 내에 관측자의 판단으로 이루어지고 있는 실정이다. 특히 제한적인 관측시간은 관측자의 상당한 신중함을 요구하고 있어 노출시간 조절 및 시작 시간을 지나게 되면 Sky Flat 영상을 얻지 못하는 경우도 있다. 이러한 제약 조건에서 효율적인 Flat관측을 하기위해 AutoFlat 프로그램을 개발하였다. AutoFlat 프로그램은 5초 노출로 빈 하늘을 찍으며 관측된 이미지에서 정해진 하늘의 밝기가 되면 자동으로 노출 시간을 계산하고, 각각의 필터별로 관측을 하는 동시에 적절한 이름을 주어 자동으로 저장하게 되어 있다. 이번 연구에서 개발한 AutoFlat 프로그램은 관측자가 Flat 관측을 진행하지 않아도 안정적이면서 효율적인 Flat 관측을 수행하여 앞으로 CCD를 이용한 측광 관측에서 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
눈과 호흡기의 자극 가능성을 최소화하기 위해 오염화인(Phosphorus pentachloride)에 대한 직업적 노출기준인 TLV-TWA를 0.1ppm(0.85 mg/㎥)으로 권고하였다. 동물 또는 사람의 오염화인 노출에 대한 독성자료는 매우 제한적이며, 삼염화인(Phosphorus trichloride)과 유사하게 물이나 상대습도가 높은 공기 중에서 염산(Hydrogen chloride)과 인산(Phosphoric acid)으로 가수분해된다. 따라서 삼염화인, 염산 그리고 인산에 대한 TLV Documentation을 참조해야 한다. 피부 흡수(Skin), 감작제(SEN), 발암성 표기에 대한 경고주석과 TLV-STEL을 권고하기에는 유용한 자료가 부족하다.
현재 소셜 네트워크 서비스 사용자는 자신의 정보를 보호하기 위하여 정보 노출 수준의 설정을 하고 이를 통하여 프라이버시 노출을 방지한다. 하지만 소셜 네트워크가 정보의 공유를 지향함에 따라 정보 노출 수준 설정만을 통해서는 프라이버시를 보호하기 어렵다. 이러한 정보 노출 수준 설정은 자신이 보유하고 있는 정보에 관해서만 접근제어가 가능하지만, 친구에서 친구로 공유된 자신의 정보 같은 경우에는 정보 노출에 대한 제어가 불가능하거나 제한적이다. 프라이버시 보호를 위해서는 자신이 생성한 정보는 자신이 보유하고 있지 않더라도 다른 사용자들의 접근을 제어할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공개키 인증서 시스템을 통하여 자신이 생성한 정보에 대해서는 직접적으로 보유하고 있지 않더라도 접근을 제어할 수 있는 보안 모델을 제안한다.
컴퓨터를 이용한 멀티미디어의 발전으로 인하여 3차원 가상현실의 구현이 빠르게 발전되어 가고 있다. 특히 멀티미디어 컨텐츠에서의 게임은 가장 인기 있고 넓은 시장을 가지고 있다. 하지만 대부분은 제한된 인터페이스의 데스크탐용 PC에 한정되어 있다. 직접 체험을 하며 게임을 하는 체감형 시스템을 갖춘 게임의 개발은 아직 활성화되지 않고 있다. 최근 인라인 스케이트가 여가를 즐기는 레포츠로 전세계적으로 인기를 얻고 있다. 그러나 인라인 스케이트를 충분히 즐기기 위해서는 넓은 공간이 제공되어야 하지만 넓은 공간은 제한되어 있으며, 일반도로에서 주행을 할 경우 대형사고에 노출되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 인라인 스케이트의 위험에 노출되는 문제점을 해결하기 위하여 한정된 공간에 인라인 스케이트를 즐길 수 있는 전동장치인 스케이트 밀을 개발하고 사용자의 위치를 측정하여 체감 게임을 구현하고자 한다.
최근 영상 및 비디오 분야에 심층 신경망(DNN, Deep Neural Network)을 사용한 연구가 다양하게 진행됨에 따라 High Dynamic Range (HDR) 이미징 기술에서도 기존의 방법들 보다 우수한 성능을 보이는 심층 신경망 모델들이 등장하였다. 하지만, 심층 신경망을 사용한 방법은 큰 연산량과 많은 GPU 메모리를 사용한다는 문제점이 존재하며, 이는 심층 신경망 기반 기술들의 현실 적용 가능성에 제한이 되고 있다. 이에 본 논문에서는 제한된 연산량과 GPU 메모리 조건에서도 사용 가능한 다중 노출 HDR 경량화 심층 신경망을 제안한다. Kalantari Dataset에 대해 기존 HDR 모델들과의 성능 평가를 진행해 본 결과, PSNR-µ와 PSNR-l 수치에서 GPU 메모리 사용량 대비 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
1997년 Coppersmith는 소인수분해를 모르는 법 N에 대한 합동방정식(modular equation)의 '작은 해'를 찾는 방법을 제안한다. 동시에 두 변수 다항식의 제한된 크기의 해를 찾는 방법도 격자이론을 이용하여 제안한다. 이러한 Coppersmith의 정리는 이후 암호학에서 매우 유용하게 사용되는데 특별히 RSA 암호체계에서 비밀 키를 찾아내거나 일부 비밀 키가 노출되었을 때 전체키를 복원하는 데에 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 Coppersmith의 정리를 살펴보고 이것이 RSA의 안전성에 어떠한 영향을 주었는지를 살펴본다.
순수 함수형 프로그래밍 언어 Haskell에서의 데이터 추상은 대수 데이터형과 관련 함수로 묶어진 모듈의 인터페이스만을 노출함으로써 이루어진다. 이러한 데이터 추상에 대한 제한된 용법은 프로그램 설계에 있어 유용하게 사용되는 패턴 매칭을 제약하고, 파일 단위의 추상을 요구함으로써 데이터 구조 단위의 데이터 추상을 불가능하게 한다. 본 논문은 Haskell의 제한된 데이터 추상 문제를 해결하기 위한 방법으로 패키지 데이터형을 제안한다. 패키지 데이터형은 더 작은 단위로 데이터 추상을 가능하게 하고 패턴 매칭을 제악하지 않고 자유롭게 사용할 수 있게 한다.
누구나 제한없이 전자메일을 발송할 수 있는 특성 때문에 전자메일 사용자들은 스팸메일이라는 원하지 않는 메시지의 홍수에 노출되어 있고 이미 여러 가지 방법으로 스팸메일을 제한하려하고 있다. 본 논문에서는 기존에 방식에 추가로 적용이 가능한 수신측 MTA와 발송자 사이에서 발신 확인 과정을 통한 스팸메일 검증 에이전트를 구현 한다.
인간의 시각 체계는 제한된 용량으로 인해 매 순간 입력되는 정보들 중에 필요한 일부 정보만을 선택하는 주의 기제를 사용한다. 최근의 여러 연구들은 주의가 요구되는 시각 탐색 과제에서 탐색 자극에 대한 기억이 주의의 이동 과정에 사용될 수 있음을 보고해 왔다(Chun & Jiang, 1998, 1999; Klein, 1988; Klein 1998; Maclnnes, 1999). 하지만 다른 일련의 연구들은, 인간의 시각 정보 유지능력이 순간적으로 일어나는 시각적 변화를 잘 탐지하지 못할 뿐 아니라(Rensink, O'Regan, & Clark, 1997; Simons & Levin, 1997), 시각 탐색에서도 기억이 형성되지 못해, 이미 탐색한 대상에 대한 재탐색이 계속적으로 이루어짐을 주장하였다(Horowitz & Wolfe, 1998). 본 연구에서는 시각 탐색 과정에서 이미 탐색한 자극이나 그 위치에 대한 기억이 사용되어 탐색 효율성에 영향을 주는지 알아보기 위해, 재탐색을 할 수 없도록 제한한 탐색조건(부분 노출 조건, 확장 노출 조건)을 새로 고안하여 이들 조건에서의 탐색 효율성이 기존의 탐색 방식을 제한하지 않는 탐색 조건(전체 노출 조건)에서의 탐색 효율성과 어떤 차이를 보이는지를 비교하였다. 만일 일반적인 탐색 환경인 전체 노출 조건에서 재탐색이 일어난다면, 재탐색이 일어나지 않도록 조작한 다른 조건에 비해 탐색 효율성이 떨어질 것으로 예상하였다. 실험 결과, 탐색 효율성은 탐색 조건에 상관없이 비슷하게 나타났다. 이러한 결과는 실험 참가자들 이 전체 노출 조건에서도 탐색했던 대상에 대해서 재탐색을 거의 하지 않았음을 의미하는 것이며, 따라서 탐색 과정에서 기억이 사용되고 있는 것으로 해석할 수 있다. 본 연구 결과는 시각 탐색에 기억이 사용되지 않는다는 최근의 일부 연구 결과와 상반된 것으로서, 기존 연구 패러다임의 문제점과 가능한 해석들을 논의하였다.
신뢰할 수 없는 네트워크를 통한 패스워드 기반의 원거리 사용자 인증은 패스워드의 선택범위와 길이가 사용자의 기억력에 제한되는 낮은 안전성 때문에 오프라인 사전공격에 취약하다. 본 논문은 이산 대수 문제 해결의 어려움에 기반한 Diffie-Hellman 키 교환과 블록암호화 알고리듬 및 MAC을 이용하여 패스워드 기반 인증 및 키 협상 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 오프라인 사전공격을 예방할 수 있으며, 세션키와 패스워드 검증정보가 독립적이므로 공격자에게 패스워드가 노출되더라도 이전 세션의 복호화에 영향을 미치지 않는 전향적 보안성을 제공한다. 또한 세션키의 노출이 패스워드에 대한 정보를 노출시키지 않으며, 암호화 횟수와 메시지 크기를 최소화 하여 효율성을 극대화 하였다. 따라서 웹을 통한 홈뱅킹이나, 모바일 환경이 요구되는 셀룰러 폰에서의 사용자 인증처럼 제3의 신뢰 기관을 이용하지 않는 단순 직접 인증에 적합하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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