종래에 사용되어 왔던 1 차원 바코드가 정보를 포함하고 있는 데이터베이스에 접근하는 데이터 키 역할을 주로 해온 것에 비해, 2 차원 바코드는 다량의 데이터를 포함할 수 있고 고밀도의 데이터 표현이 가능하여, 호스트 컴퓨터의 데이터 베이스에 온라인 연결할 필요 없이 확인하고자 하는 사람이나 대상물에 대한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 가장 널리 사용되는 2 차원 바코드 체계인 PDF417 을 중심으로, 디지털 카메라를 통하며 입력한 영상을 이진화하여 시작 심볼 또는 정지 심볼을 검색함으로써 2 차원 바코드 영역을 추출한 다음, 추출된 영역으로부터 바코드의 행과 열의 수, 오류수정 정도 등의 헤더정보를 검출하고 이를 바탕으로 코드정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다.
웰니스에 대한 관심이 대두되면서 웰니스와 IT 융합의 대표적인 연구로 웰니스를 위한 추천 시스템 등의 연구가 시도 되었다. 하지만 기존 연구들은 웰니스의 영역의 신체적, 정신적, 정서적, 사회적, 지적 영역 중 한 영역 또는 두 가지 이상의 영역에만 속하기 때문에 웰니스를 위한 추천에 적합하지 않다. 그렇기 때문에 웰니스 영역을 통합하여 관리할 수 있는 콘텐츠 분석 기법이 필요하다. 본 논문에서는 웰니스를 위한 콘텐츠 추천을 위해 웰니스 영역이 통합되어 반영될 수 있는 콘텐츠 메타데이터 구성을 제안한다. 이를 통해 콘텐츠의 웰니스적인 특징을 분석할 수 있고, 나아가 웰니스를 위한 맞춤화된 추천 서비스가 가능해질 것이다.
데이터통신의 이용이 전 산업부문에 걸쳐 보편화되고 있는 추세이다. 데이터통신 서비스는 앞으로 기업뿐만 아니라 일반 공중에로 확산될 전망이다. 이와 같은 서비스 영역의 확산과 양적 팽창에 대비해서 데이터통신의 현재의 위상을 정립함은 물론 문제점을 정확히 도출하고 이를 개선할 방향을 제시하는 일이 필연적이다. 데이터통신 서비스 이용자 실태에 관한 설문조사를 통해 이같은 명제를 재조명해 본다.
영상은 일반적으로 에지 영역과 평탄 영역으로 나누어 질 수 있다. 평탄 영역은 대부분 저주파 성분으로 이루어져 있지만, 에지 영역에서는 고주파 성분이 주가 된다. 따라서, 각 영역에 따른 특성을 고려한 deinterlacing 방법이 효율적이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 국부 영역의 분산을 사용하여 영상을 에지 영역과 평탄 영역으로 분리하고 분리된 에지 영역과 평탄 영역에 대하여 모듈화된 신경 회로망을 사용한 deinterlacing 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 모듈화된 구조로 인해 각 영역의 신경회로망이 유사한 데이터들만을 집중적으로 학습할 수 있고 서로 다른 영역의 데이터들로 인한 학습방해가 적은 장점이 있다. 또한 신경 회로망의 입력으로 국부 평균을 제거한 값을 사용함으로써 화소의 국부 평균 밝기값의 변화로 인한 학습 성능 저하를 방지할 수 있다. 모의 실험에서 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘들보다 개선된 성능을 보였다.
대용량의 데이터를 다루는 지리정보 시스템은 I/O가 시스템의 병목현상을 발생시킨다. 따라서, I/O의 병렬화로 GIS의 데이터 요구를 만족시키려는 연구가 이루어져 왔다. PR(Parallel R-tree)[1]도 이러한 연구에 속한다. 한편, 지리 정보 시스템의 질의는 영역질의가 대부분이다. 영역질의는 특성상 인접한 객체들의 동시에 요구한다. 그러므로, 인접한 데이터를 물리적으로 인접하게 배치하면 I/O의 성능이 향상된다. 본 논문에서는 인접한 객체를 물리적으로 인접한 위치에 저장하는 방식인 EPR(Enhanced PR)기법과 단말노드 구조를 제안하고 그 성능을 평가하였다.
본 논문은 기가비트 이더넷 망에서 AES 알고리즘을 적용한 OFB 방식의 암호화/복호화를 이용한 물리 계층 프레임 보안 기법에 관한 것이다. 기가비트 이더넷 망에서 데이터 송수신시에 프레임을 보안 강도가 강력한 AES 알고리즘을 적용한 OFB 방식의 암호화/복호화를 수행하는 물리 계층에서의 데이터 보안 기법을 제안한다. 일반적으로 기가비트 이더넷망 운영 시에 보안 기능이 없으나 데이터 보안이 필요할 경우에 본 기법을 적용한 장치를 부가적으로 설치하여 보안 기능을 수행할 수가 있다. 기가비트 이더넷 망에서 데이터 전송 시에 이더넷 프레임은 IEEE 802.3 규격에 준하는 데 이 프레임에는 데이터 필드 외에도 수신 노드에서 데이터의 올바른 수신을 보장하기 위한 몇 개의 필드가 포함되어 있다. 암호화 시에는 이러한 영역을 제외한 데이터 영역만 암호화하여 실시간으로 전송하여 주어야 한다. 본 논문에서는 평문으로 구성된 IEEE802.3 프레임의 데이터 영역만 송신노드에서 암호화하여 전송한 프레임을 수신 노드에서 수신한 후 데이터 영역만 복호화하여 전송된 평문이 복구됨을 확인하여 암호화/복호화가 가능함을 보여준다. 일반적으로 보안 기능이 없이 운용하는 이더넷 망에서 데이터에 대한 보안이 요구될 시에 본 기법을 적용한 장치를 부가적으로 설치함으로서 시스템의 신뢰성을 높일 수 있다.
본 논문에서는 웨이브릿 영역에서의 영역 분류와 대역간 예측 및 선택적 벡터 양자화를 이용한 다분광 화상테이타 압축 기법을 제안하였다. 이 방법에서는 각 대역을 웨이브릿 변환 후, 각 대역의 기저밴드의 대역별 특성을 이용하여 영역 분류를 행하였다. 그리고, 다른 대역과 해상도가 동일하고 공간적 분산이 작으며 분광적 상관성이 큰 기준대역 (reference channel)을 결정한 뒤, 이를 영역별 스칼라 및 분류별 가변 벡터 양자화를 행하여 부호화 하였다. 또한 기준대역과의 대역간 상관성이 큰 대역들에 대해서는 영역별 대역간 예측을 행한 후, 활동도가 높은 블록에 대해서만 선택적 벡터 양자화로 부호화를 행하였다. 이때, 활동도가 높은 블록들의 위치정보는 기준대역으로부터 얻어지는 임계치 지도 (threshold map; THMAP)를 이용하였다. 즉, 제안한 방법에서는 각 대역에 대해 웨이브릿 영역에서의 영역 분류 후 영역별 대역간 예측을 행함으로써 다분광 화상데이타에 존재하는 대역간 중복성을 제거하고 선택적 벡터 양자화를 행함으로써 대역내 중복성을 효과적으로 제거하여 압축효율을 향상시킨다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 웨이브릿 영역에서 영역별 대역간 예측과 벡터 양자화를 이용한 다중 분광 화상데이타 압축 기법을 제안하였다. 이 방법에서는 먼저 화상데이타에서 각 대역의 반사 특성을 이용하여 영역 분류를 행한 후, 공간적으로 가장 낮은 분산을 가지고 다른 밴드와 상관성이 가장 큰 기준 대역을 웨이브릿 영역에서 영역 분류 벡터 양자화를 행한다. 또한 나머지 각 밴드는 웨이브릿 영역에서 기준 대역으로부터 영역별 예측을 통하여 대역간 중복성을 제거하였다. 그리고 원 화상의 웨이브릿 계수와 예측 영상의 웨이브릿 계수의 차이를 줄이기 위해 오차 벡터 양자화를 행한다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이터에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
현대의 텔레매틱스 서비스 환경은 더욱 다양화 되고 보편화 및 실시간성을 요구하는 형태로 진화되고 있다. 이에 따라 기존의 모바일 동기화 기법은 안정적 서비스를 목적으로 하기 때문에 상대적으로 빠른 처리와 한꺼번에 많은 용량의 데이터 처리를 요구하는 환경에서는 효과적으로 대처하는데 어려움이 있다. 이는 보편화되고 다양화된 사용자 환경을 고려하지 않았기 때문이다. 본 논문은 이러한 변화된 서비스 환경에 적합한 모바일 데이터 동기화를 위해 파라미터를 이용한 동기화 기법을 제안한다. 파라미터를 이용한 동기화 기법은 동기화할 영역을 입력되는 파라미터를 이용하여 제한함으로써 동기화 시 소요되는 통신비용을 절감하고 이로써 다양화, 보편화하는 서비스 환경에 적합하고, 기존의 방식에 비해 더욱 빠른 데이터 동기화 기능을 제공함으로써. 실시간 텔레매틱스 서비스에 적용할 수 있다..
클라우드 스토리지는 다양한 영역에서 이용가능하다. 일반적으로 데이터 저장, 이용에 사용되지만 추가적으로 데이터의 공유에 이용될 수도 있다. 이를 활용하여 단순 데이터 공유 및 데이터 구독 서비스 등 다양한 영역에 이용될 수 있다. 프록시 재암호화는 이러한 환경에서 데이터를 제 3자에게 안전하게 전달하기 위해 제안되었다. 프록시 재암호화는 데이터 소유자가 데이터를 암호화 한 뒤, 프록시에 보관하고, 위임자의 요청에 따라 데이터 소유자가 재암호화 키를 생성하여 프록시가 암호화된 데이터를 재차 암호화 할 수 있도록 한다. 프록시 재암호화는 암호화된 데이터를 제 3자에게 전달하기 위해 복호화 할 필요가 없기 때문에 데이터 원본을 노출 없이 안전하게 전달할 수 있다. 하지만 이러한 과정에서 프록시와 위임자가 결탁하여 데이터 소유자의 개인키를 복구하거나 재암호화 키를 위조하는 등의 위협이 발생할 수 있다. 이를 공모(결탁)공격이라 한다. 본 연구에서는 프록시 재암호화 기술에서 발생할 수 있는 공모공격을 방지하여, 보다 안전하게 이용할 수 있는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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