기술의 발전에 따라 유전 정보를 수월하게 얻을 수 있게 되었으며, 이것의 활용도 및 미래 가치는 매우 높다. 하지만, 유전 정보는 한 번 유출되면 변경할 수 없으며, 피해의 정도도 개인에만 국한되지 않고, 대용량 데이터이기 때문에 이를 고려한 처리 기술 또한 필요하다. 즉, 대용량에서도 프라이버시를 고려하며 유전 정보를 처리할 수 있는 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 Gentry 등의 준동형 암호 기법을 사용하여 먼저 대용량에서 프라이버시를 보호하는 내적 연산 프로토콜을 제안하고, 이 프로토콜을 활용하여 효율적인 프라이버시를 보호하는 DNA 매칭 프로토콜을 제안한다. 우리가 제안하는 프라이버시를 보호하는 DNA 매칭 프로토콜은 효율적이며, 정확성, 기밀성, 프라이버시를 만족한다.
본 논문에서는 선형 추세 제거 서브시퀀스 매칭을 정의하고, 이를 효율적으로 수행하기 위한 인덱스 기반 해결책을 제안한다. 이를 위해, 먼저 윈도우 자체의 선형 추세가 아닌 해당 윈도우를 포함하는 서브시퀀스의 선형 추세를 제거하여 얻은 새로운 윈도우인 LD-윈도우 개념을 제시한다. 다음으로, LD-윈도우를 이용하여 제안하는 인덱스 기반 해결책의 이론적 근거인 하한 조건을 제시하고, 이를 정형적으로 증명한다. 이러한 하한 조건에 기반하여, 본 논문에서는 또한 인덱스 구성 및 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 각각 제안한다. 마지막으로, 실험을 통해 제안하는 인덱스 기반 해결책의 우수성을 입증한다.
패턴 매칭 알고리즘은 컴퓨터 네트워크, 유비쿼터스 네트워크, 그리고 센서 네트워크 등을 위한 보안 프로그램에 주로 사용 된다. IT 기술의 발전과 함께 정보의 디지털화가 가속화되면서 네트워크를 통해 전달되는 데이터양이 급증하고 있다. 이에 따라 패턴 매칭 연산의 복잡도도 폭발적으로 증가하고 있다. 따라서 더 많은 패턴을 보다 빠르게 검색할 수 있는 고성능 알고리즘의 개발이 끊임없이 요구되고 있다. 본 논문은 서픽스 트리 기반 패턴 매칭 알고리즘을 새롭게 제안하여 대용량 패턴 매칭 연산의 성능을 높였다. 서픽스 트리는 사전에 정의된 복수 패턴들의 서픽스를 기반으로 생성된다. 이 트리에 쉬프트 노드 개념을 추가하여 기존 패턴 매칭 연산들 중 불필요한 연산의 수행 횟수를 줄였다. 결과적으로 제안하는 구조를 통해 기존 알고리즘 대비 24% 이상의 성능 향상을 이루었다.
움직임 예측의 전영역 탐색 (full search)에서 방대한 계산량은 실시간 비디오 압축에 큰 장애물이 되어왔으며, 이는 최근 MPEG-4 AVC (Advanced Video Coding) 표준이 기존의 MPEG-2 보다 움직임 예측에서 더 많은 계산량을 요구하고 있다. 전영역 움직임 예측의 계산량을 줄이기 위해, 본 논문에서는 기존의 전영역움직임 예측에 비하여 예측 화질의 저하가 없는 새로운 고속 매칭 알고리즘을 제안한다. 가능한 후보의 움직임 벡터를 빨리 제거함으로써 예측화질의 저하 없이 계산량만 줄일 수 있게 되는 것이다. 본 논문에서는 영상의 복잡한 영역의 효율적인 매칭 단위와 디더링 (dithering) 순서에 기초한 매칭 방식을 통하여 불가능한 후보 벡터를 더 빨리 제거한다. 제안된 알고리즘은 예측 화질의 저하 없이 기존의 PDE (partial distortion elimination) 알고리즘을 이용한 전영역 탐색 방법에 비해 $30\%$의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 비디오 부호화 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
웹 기반 지도서비스들은 지속적인 업데이트를 통해 사용자가 원하는 지리정보를 다양하게 제공해준다. 그러나 이러한 지도서비스들은 하나의 지리객체에 대해 각각 다른 정보를 제공한다. 이는 여러 가지 문제를 야기하며, 특히 사용자에게 다양한 정보를 통합적으로 제공하지 못하는 문제점을 지닌다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 웹에 존재하는 다양한 지리정보들을 통합하여 사용자에게 풍부한 지리정보를 제공할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 논문에서는 다양한 비공간정보 스키마를 통합하기 위해 어댑터 기반 의미 처리방법과 정적 동적 의미 관리 기반 접근방법을 혼합한 하이브리드 스키마 매칭(Hybrid Schema Matching, HSM) 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 알고리즘의 평가를 위해 기존 스키마 매칭 방법들과의 비교평가를 수행한다. 이 논문에서 제안한 알고리즘은 새로운 의미정보 스키마들을 등록하여 관리하기 때문에 스키마 매칭의 정확성을 향상시킨다. 또한 다양한 스키마를 활용한 어휘 기반 스키마 매칭이 가능하므로 높은 범용성을 제공한다. 마지막으로, 제안한 알고리즘은 스키마 의미 간 관계성을 점진적으로 확장함으로써 비용의 효율성을 제공한다.
원격탐사 LiDAR 영상 Data를 중심으로 하는 정사보정하고 기존의 이미 취득한 2차원적인 평면사진을 지상기준점에 의하여 정밀기하보정을 하여 얻은 사진영상자료를 이용하여 3차원 공간정보로 구성하기 위해서는 동일지역에 대한 수준 측량결과인 높이 데이터를 매칭 하였다. 즉 항공기에 탑재한 LiDAR 의하여 모든 대상지에 대한 지형지물의 고밀도의 높이 값을 획득하여 위치보정 작업 후에 3-D로 매칭할 수는 방법을 연구하여 실험하도록 하였다. 이것은 지형도가 제공할 수 없는 지형도의 평균높이를 산출하여 3차원의 공간지형을 다양한 시점에서 투영시킬 수 있어 조감도 뿐 아니라 필요한 측정치를 산출할 수 있도록 하였다. 이번 연구에서는 항공사진의 지형의 표고 값을 레이져 데이터와의 중첩기법을 이용하여 원하는 계획노선에 대한 투시도 및 토공량 산정 등의 단면을 도형화하여 비교하여 국토 지형공간정보 수집 및 편집에서 다양한 활용이 가능하도록 하였다. 그 결과, 원격탐사 LiDAR 영상 Data를 중심으로 하는 정사보정하고 이에 매칭 할 수 있는 수치지도 벡터와의 통합 및 전환으로 U-city에서의 3차원 공간에서 지형모델의 생성과 다양한 활용을 제시하였다.
국민의 복잡 다양한 복지수요에 대응하기 위하여 각종 사회보장 급여의 신설 변경(수정 보완)이 지속적으로 이루어지고 있다. 이처럼 사회보장 급여를 신규로 만들고 수정하는데 앞서 행 재정적으로 발생가능한 문제점에 대비하기 위하여 수급변동을 정확하게 예측할 수 있는 시뮬레이션이 요구된다. 하지만 관련 선행 연구가 미흡하고 신규 대상자의 데이터 수집이 어렵기 때문에 수급 시뮬레이션을 수행하는 것은 불가능한 실정이다. 본 연구는 사회보장 급여의 수급 시뮬레이션을 수행하기 위한 시론적인 차원에서 '10년 인구 총조사 마이크로 데이터를 기반으로 재정패널 데이터와 통계적 매칭을 통해 소득재산이 포함된 전국민 기초 데이터를 생성하고, '10년 기준으로 대상자 규모가 가장 큰 급여 가운데 하나인 기초노령연금에 대해 마이크로 시뮬레이션 방법론을 적용하여 수급 시뮬레이션을 수행하였다. 아울러, 시뮬레이션 기초데이터와 재정 패널 데이터, 기초노령연금 시범분석 결과와 기초노령연금 실제 수급자 데이터에 대한 비교를 통해 분석결과의 정합성을 검증하였다.
RDF 데이터의 변경 내용을 탐지하고 이해하는 것은 데이터 웹의 진화 프로세스, 동기화 시스템, 버전 관리 시스템에서 매우 중요한 역할을 한다. 하지만 현재의 연구들은 대용량 데이터를 고려하지 않거나 정확하게 변경 내용을 탐지하지 못한다는 점에서 여전히 미흡하다. 본 논문에서는 대용량 데이터의 처리, 분석을 위해 여러 분야에서 사용되는 맵리듀스 프레임워크 기반의 확장가능하며 효과적인 변경 탐지 기법을 제안한다. 특히, RDF 데이터의 공노드를 비교하는 구조적인 변경 탐지에 초점을 둔다. 이를 위해, 두 개의 맵리듀스 작업으로 이루어진 방법을 사용한다. 첫 번째 작업에서는 공노드에 부여된 내부 아이디가 같은 트리플들을 그룹화하여 공노드에 연결된 경로를 계산한다. 두 번째 작업에서는 같은 경로를 가지는 트리플들을 그룹화하여 헝가리안 메소드를 이용하여 공노드 매칭을 수행한다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법보다 더 정확하고 효과적임을 보인다.
반도체 공정 신호는 주기 신호와 비주기 신호로 구분된다. 특정 패턴을 가지는 주기 신호는 해당 파라미터(parameter)에 대해서 패턴 매칭을 수행하여 관리하는 연구가 진행되고 있다. 반면 비주기 신호 데이터의 경우에는 패턴 매칭 방법을 수행할 수 없다. 또한 반도체 공정에서 얻을 수 있는 두 개 타입의 데이터는 그 파라미터가 방대하기 때문에 현재 실제 공정에 적용되고 있는 방식인 각각 하나의 파라미터에 대해 관리도(control chart)를 구성해 관리하는 것은 많은 비용과 시간의 낭비를 초래한다. 따라서 두 타입 데이터의 여러 개의 파라미터를 동시에 관측할 수 있고 파라미터간의 내재된 상관관계를 고려할 수 있는 장점을 가진 분석 기법에 대한 연구가 필요하다. 주기 신호의 이상탐지를 위한 기존 연구는 신호를 구간으로 나누어 구간별로 SPC 차트적용 시키는 방법, 각 시점 마다 측정되는 값을 하나의 변수로 고려하여 Hotelling's T square, PCA, PLS 등과 같은 다변량 통계 분석을 적용 시키는 방법들이 제시되어 왔다. 이러한 방법들은 다양한 특성을 가지는 주기신호를 분석하고 이상을 탐지 하는데 많은 한계점을 가진다. 이에 본 논문은 다양한 형태를 가지는 신호의 특성을 반영하여 자기구상지도를 기반으로 신호의 분류와 공정의 이상을 탐지하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 자기구상지도를 이용하여 복잡한(고차원, 시계열) 신호를 2차원 상의 노드로 맵핑시킴으로써 신호의 특질(feature)을 추출하고 새로 표현된 신호의 특질을 기반으로 Logistic regression을 적용시켜 이상을 탐지 한다. 다양한 이상 상황을 가진 반도체 공정 신호를 사용하여 제안한 이상탐지 성능을 평가하였다.
조립 부품 이미지에 해당하는 3D CAD 모델 매칭 기술은 최근 로봇 조립 기술의 발전으로 필요성이 대두되고 있다. 이미지 기반 3 차원 모델 매칭 연구는 진행되어 왔지만 가구 부품 이미지와는 특성이 다른 RGB[5] 이미지나 스케치 이미지를 다루는[1] 접근들이었다. 딥러닝을 사용하는 스케치 이미지 기반 3 차원 물제 검색 연구에서는 대부분 3 차원 이미지를 다각도에서 렌더링한 view 이미지들에서 feature를 추출하고 pooling 하여 하나의 feature를 출력한다. 그러나 기존의 view pooling 방식은 단순한 평균 방식으로, 부품 이미지에 따른 view를 반영하기에는 한계가 있었다. 따라서 본 논문에서는 조립 부품 이미지 기반 3 차원 물체 검색을 위해 query 부품 이미지에 따라 다른 view 이미지에 집중할 수 있는 방식의 attentional view pooling을 제안한다. 또한 조립 부품 데이터의 특성 상 class 당 CAD 모델이 하나인 상황이므로 학습 데이터가 터무니없이 부족하여 이를 해결하기 위한 학습 데이터 증강 방법을 제안한다. 실험은 의자 부품 11가지에 대해 진행하였고 이를 통해 제안하는 방식의 성능을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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