2020년 1월, 「개인정보 보호법」, 「정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률」, 「신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률」 의 개정안이 국회 본회의를 통과하였다. 현행 법률이 개인정보의 보호에 치우쳐 정보의 활용이 어렵고 감독 기구의 분산과 규정의 중복 등으로 수범자들이 혼란을 가중시켜 데이터 활용 경제 산업의 발전을 저해한다는 비판을 수용하여, 이번 개정법에서는 가명 정보를 활용하고 마이데이터 산업을 도입, 개인정보 보호위원회를 독립기구로 일원화 하는 등의 내용으로 많은 부분이 개정되어 4차 산업혁명의 시대를 본격화할 것이라는 기대를 모으고 있다. 하지만 가명 정보의 활용에 대한 프라이버시(Privacy)침해에 대한 우려와 함께 여전히 중복된 규정이 혼재하며, 모호한 개념이 존재, 가명정보의 활용이 실효성을 거둘 수 있을지 등의 비판과 우려의 목소리도 높다. 이에 본 논문에서는 데이터 3법의 개정 내용과 의미에 관하여 서술하고, 추후 과제를 세 가지 측면, 즉 프라이버시 침해 우려에 대한 개인정보자기결정권의 실질 보장을 위한 시스템 구축, 안전조치 확보를 위한 인증제도의 구축 및 합리적인 가이드라인의 지속적인 제시, 독립 기구로서의 개인정보보호위원회의 전문적 업무 수행의 기대에 대하여 개략적으로 제시한다.
본 논문은 압축된 비디오에 대한 적응적 오류 은닉 기법을 제안한다. 압축 과정에서 중복성이 제거되므로, 무선 채널이나 인터넷과 같이 오류가 발생하기 쉬운 네트워크에서 비디오 전송시 압축된 비디오 데이터는 오류에 대해 민감하다. 오류의 은닉은 손상된 비트열에서 비디오 데이터를 재생하는 방법이다. 본 논문에서는 계층화된 부호화 방법이 오류은닉에 매우 유용함을 입증했다. 실험 결과에서 영상의 어떤 부분은 기본계층의 정보를 사용하면 더 잘 은닉이 되고, 다른 부분은 이전 프레임 정보를 사용함으로써 좀 더 은닉이 잘 된다는 것을 보였다. 또한 움직임 벡터와 움직임 정도를 기본으로 하는 더욱 효과적이고 적응적인 기술을 개발하였다. 본 논문에서는 계층화된 부호화에 H.263.v2를 사용했는데, 더 나아가 DCT를 기본으로 하는 모든 비디오 코텍에 응용할 수 있다.
데이터베이스를 구축하고 서비스하기 위한 대부분의 방식은 상용 DBMS를 사용하여 문서에 대한 관리를 수행하고, 사용자 검색을 수행하기 위해 정보검색 시스템을 사용하는 DBMS와 정보검색 시스템의 연동방식을 채택하고 있다. 이러한 환경은 DBMS와 정보검색 시스템을 이중으로 운영하여야 하는 불편함이 있고, 변동된 문서에 대한 데이터 일관성을 유지하기 어렵고, 데이터를 중복 저장하므로 저장 공간의 낭비를 가져온다. DBMS를 기반으로 정보 검색 시스템을 밀결합하는 방법도 있으나 검색 속도저하문제를 야기하였다. 본 논문에서는 정보 검색 시스템을 바탕으로, DBMS의 필수 요소인 안정적인 문서 관리 부분을 접목한 정보검색 관리 시스템을 설계한다.
채널의 잡음 영향을 극복하기 위하여 새로운 멀티플 디스크립션 기법을 제안한다. 본 기법은 임베디드 부호화기법을 채택하고 있으며, 부대역 계수가 한번에 비트 플레인 단위로 부호화 되는데 이때 비적응적 산술부호화 방식을 사용한다. 각 영역의 중요도에 따라 관심영역을 부호화할 때, 다른 부분에 비해서 패스 횟수를 늘려서 부호화를 행함으로써 관심영역이 다른 부분에 비해서 고화질로 부호화되도록 한다. 또 채널 에러를 극복하기 위해서 부호화 과정에서 소스 데이터에 제어된 중복성을 허용하는 멀티플 디스크립션 기법을 채택한다. 본 방식은 고압축률을 지향하고, 특정한 영역이 다른 부분에 비해서 중요한 시스템의 경우에 보다 중요한 특성을 나타낸다.
위치를 기반으로 하는 서비스가 다양해짐에 따라 고가용성과 고확장성을 제공하기 위한 분산 데이터 스트림 처리 기법에 대한 연구가 널리 수행되고 있다. 기존 연구는 분산된 노드들에서 부하의 균형을 유지하기 위해 공간 데이터 스트림의 지리적인 특성을 고려하지 않고 있어 공간적으로 인접한 연산을 수행함에 있어 전체 시스템의 부하를 증가시키고 있다. 본 논문에서는 분산 환경의 공간 데이터 스트림을 처리하기 위해 공간 영역의 겹침을 고려한 연산배치 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 인접한 공간 영역을 대상으로 하는 연산을 효율적으로 분리하기 위해 질의 영역이 겹치는 부분의 연산을 우선적으로 동일 노드에 분배하여 중복 영역에 대한 공유의 최대화를 보장한다.
본 논문에서는 질량 분석 방법에 의하여 산출된 단백체 데이터(mass spectrometric proteomic data)의 분류 분석(classification analysis)을 위한 새로운 특성 선택(feature selection) 방법을 제안한다. 이 방법은 i)높은 상관관계를 가지는 중복된 특성을 효과적으로 제거하는 전처리 단계와 ii)토너먼트(tournament) 전략을 사용하여 최적 특성 부분집합(optimal feature subset)을 탐색해 내는 단계로 구성되어 있다. 제안되는 방법을 실제 암진단에 사용되는 공개된 혈액 단백체 데이터에 적용하였으며 널리 사용되는 타 방법과 비교할 때 우수한 성능과 균형된 특이도와 민감도를 달성함을 실증하였다.
속성선택 (Feature Selection)은 패턴분류 문제에서 분류기들의 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 기법이다. 특히, 많은 속성들을 가지는 데이터의 분류문제에서 관련이 적은 데이터, 중복되거나 또는 노이즈 있는 데이터를 제거한 주요 속성부분집합을 선택하여 이용함으로써 분류기의 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 정보이론의 상호정보량을 이용하여 속성선택을 하는 기법을 제안하였다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 패턴인식문제에서 다른 방법들보다 성능이 우수함을 보였다.
최근 디지털 기술의 발달로 인해 디지털 캠코더, 디지털 카메라 등의 휴대용 멀티미디어 기기가 증가하고 있고, 이러한 휴대용 장치를 위한 저장 장치로 낸드 플래시가 많이 사용된다. 이러한 장치는 고화질 미디어 컨텐츠 녹화 기능을 제공하고, 녹화된 영상물은 대용량 파일 형태로 저장된다. 대용량 파일의 필요한 부분만을 편집하여 재 저장하기 위해서는 새로운 기법이 요구된다. 본 논문은 낸드 플래시 메모리 전용 파일 시스템인 YAFFS를 사용하는 멀티미디어 휴대 장치에서 멀티미디어 파일을 고속으로 편집하고 동시에 필요한 저장 공간 소모를 최소화 하는 기법을 제안한다. 동영상 파일 편집 후 저장에 있어서 현재의 낸드 플래시 파일 시스템들은 편집 내용을 빈 공간에 새로 저장하기 때문에, 대용량의 파일일수록 많은 시간과 저장 공간이 소모 된다. 본 논문에서 제안하는 기법은 동영상 편집 후 파일 간에 중복되는 데이터를 새로 저장하지 않고 공유하도록 하면서 소모되는 시간과 공간을 최소화 한다. 이를 위해 파일 간 공유 되는 데이터를 관리하는 페이지 공유 맵을 설계하고 이를 이용한 동영상 고속 편집 저장 기법을 제시한다.
본 논문은 손실이 발생하기 쉬운 무선 네트워크에서 계층 부호화를 이용한 비디오 데이터의 적응적 오류 은닉기법을 제안한다. 비디오 데이터는 압축과정에서 중복성이 제거되므로, 전송 시 무선채널과 같이 손실이 발생하기 쉬운 네트워크에서는 오류에 더욱 더 민감하다. 본 논문에서 제안하는 오류 은닉방법은 두 가지이다. 첫째는 기본계층의 움직임 벡터를 이용하여 이전 VOP로 은닉하는 방법이고, 두 번째는 오류가 발생한 영역을 움직임의 유무에 따라 움직임이 있는 부분은 기본계층의 같은 위치영역 정보로 은닉하고 움직임이 없는 부분은 이전 VOP의 같은 위치 영역 정보로 은닉하는 적응적인 방법이다. 본 논문에서는 제안하는 오류 은닉 방법을 계층 부호화된 비디오 데이터에 적용했을 때 매우 유용함을 입증한다. 실험 결과에서 무선네트워크 망의 상태에 따라 달라지는 에러 패턴과 영상의 특성에 따라, 기본계층의 정보를 참조하거나 이전 VOP 정보를 참조함으로써 좀 더 나은 은닉방법임을 보였다. 본 논문에서는 계층부호화에 MPEG-4를 사용하는데, 더 나아가 DCT를 근간으로 하는 모든 비디오 코덱에 응용할 수 있다.
러프집합에서 식별불능의 관계와 근사공간의 개념을 이용해서 의사결정표로부터 최적화된 정보를 유도하게 된다. 그러나 일반적으로 결정표에서 데이터의 중복이나 비일관성은 피할 수 없기 때문에 속성의 중요성은 지식의 감축에서 매우 중요한 개념이다. 속성의 중요성에 대한 대수학적인 정의는 도메인중의 완전한 부분집합에 대한 해당 속성이 주는 영향을 고려하는 것이고, 정보이론적인 정의는 도메인 중의 불완전한 부분집합에 대한 해당 속성이 주는 영향을 고려하는 것이다. 따라서 속성 중요성은 정보이론적인 관점의 정의와 대수학인 관점의 정의가 분명하게 차이가 있다. 본 논문에서는 정보시스템의 조건속성과 결정속성에 포함될 수 있는 정보를 최적화하기 위한 정보이론적인 척도로써 러프집합을 이용한 조건부 정보엔트로피를 제안하고 그 효용성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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