안드로이드 폰이 점점 대중화됨에 따라 많은 어플리케이션이 제작자의 이윤과 직결되는 데이터나 스마트 폰 사용자의 민감한 데이터를 다룬다. 이러한 중요 데이터는 당연히 보호받아야 하지만 안드로이드에서는 악의적인 사용자에 의해 조작되거나 공격자에 의해 유출될 수 있다. 이런 일이 발생하는 이유는 안드로이드의 근간인 리눅스의 디버깅 기능이 악용되기 때문이다. 리눅스의 디버깅 기능을 이용하면 다른 어플리케이션의 가상 메모리에 접근하는 것이 가능하다. 이 기능이 악용되는 것을 방지하기 위해선 해당 기능을 제공하는 주체인 리눅스의 커널에서 기존의 접근 제어를 더욱 강화해야 한다. 하지만 현재 이 기능은 안드로이드 환경의 특성을 반영하지 않은 채 기존의 리눅스와 동일한 접근 제어를 사용하고 있다. 이에 본 논문에서는 리눅스가 제공하는 다른 어플리케이션의 가상 메모리에 접근할 수 있는 기능을 분석하고, 분석 결과와 안드로이드 환경을 고려하여 스레드 그룹 ID를 검증하는 새로운 계층을 추가하는 방안을 제시한다. 이 방안을 적용함으로써 접근 제어를 더욱 강화할 수 있다. 실제로 본 논문이 제안한 방법이 접근 제어를 강화할 수 있는 지 확인하기 위해, 다른 어플리케이션의 메모리를 수정할 수 있는 메모리 조작 어플리케이션으로 자체 제작한 어플리케이션의 데이터 수정을 시도한다. 접근 제어를 강화하기 전에는 메모리 조작 어플리케이션이 자체 제작한 어플리케이션의 메모리에 있는 데이터를 수정할 수 있었지만, 접근 제어를 강화한 후에는 데이터 수정에 실패하는 것을 확인할 수 있다.
최근에 컴플렉스 오브젝트 개념을 이용한 자동설계 데이터베이스 연구가 활발한데, 연구되고 있는 대부분의 설계 데이터는 그 데이터가 비교적 구조적이며 간단한 논리설계 데이터에 국한되어 왔다. 본 논문에서는 VLSI 설계의 물리적 도면(physical layout)데이터에 관해서 모든 설계 및 공정기술을 수용할 수 있도록 유연성있게 컴플렉스 오브젝트로 정의하고, 이의 오퍼레이션 및 내부구조에 관한 기법을 제시하였다.
지상파 DMB에서는 양방�� 데이터 서비스를 위하여 MPEG-4 BIFS 규격을 사용하고 있다. BIFS는 콘텐츠의 장면을 구성하는 AV, 이미지, 그래픽, 텍스트 등의 다양한 멀티미디어 객체를 장면상에 표현하고, 사용자로부터 입력을 받아 표현된 객체를 조작하도록 하는 것이 가능하다. 그러나 BIFS가 다양한 형태의 입력장치를 갖는 멀티미디어 시스템에 부합되도록 설계되었지만, 오늘날과 같이 제한적 입력장치를 갖는 휴대 단말에 대한 고려가 결여되어 있다. 문제는 DMB 단말들이 제한적 입력을 가질 수밖에 없기 때문에 사용자가 양방향 데이터 콘텐츠를 조작하는 방법이 일관적이지 못하다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 콘텐츠 제공자와 사용자간의 통일되고 효율적인 콘텐츠 조작을 위해 현재의 BIFS 규격에 KeyNavigator 노드를 추가로 정의하였다. KeyNavigator 노드는 BIFS 콘텐츠에서 휴대 단말의 방향키를 이용하여 BIFS 객체간의 이동이나 BIFS 객체를 선택하는 방법을 제공한다. KeyNavigator노드를 사용함으로써 BIFS 콘텐츠 제공자가 의도하는 바에 따라 콘텐츠를 저작할 수 있고 휴대 단말 사용자에게도 통일되고 효율적인 BIFS 콘텐츠 제어 방법을 제시하는 우수한 효과가 있다.
이 논문은 실시간 변화가 가능한 동적 그래픽스를 기반하며, 인간의 감성적 인식을 위해서 이미지 영상을 다차원 데이터의 그래픽 요소로 조작하는 시각화 표현 기법으로 연구되었다. 이 구현의 중요한 사상은 사람의 얼굴 특징 점과 기존의 화상 인식 알고리즘을 바탕으로 획득한 모수 제어 값을 다차원 데이터에 대응시켜 그 변화하는 수축 표정에 따라 감성 표현의 가상 이미지를 생성하는 이미지그래픽으로 표현한다. 제안된 DyFIG 시스템은 감성적인 표현을 할 수 있는 얼굴 그래픽의 모듈을 제안하고 구현하며, 조작과 실험을 통해 감성 데이터 표현 기술과 기법이 실현 가능함을 보인다.
TDX-10 교환기에 실현될 CCITT No.7 시스팀 중 MTP 서브시스팀 설계를 위한 예비 연구로서 블럭별 자료구조를 설계하였다. 본고에서는 자료구조 설계방법은 관계형 데이터 베이스 설계 개념을 응용하여 데이터의 조작 및 관리가 용이한 자료구조의 설계 방법을 제시하였으며, 특히 Entity-Relationship 데이터 모델을 이용하여 개념 데이터 모델을 설정하고 이로부터 제3규정형 형태의 관계형 자료구조를 도출하였다.
시뮬레이션은 현대의 복잡한 환경에서 효율적인 의사 결정을 위한 도구로서 폭넓게 사용되고 있다. 하지만, 대부분은 결과의 분석 보다는 시뮬레이션 모델의 개발 및 수행에 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션 모델링은 물론 결과의 분석도 중요하고 체계적으로 진행되어야 한다는 점을 강조하고, 이를 위하여 통계분석과 다양한 데이터 조작 및 그래픽 기능을 가진 R을 사용하여 이윤 최적화 시뮬레이션에 대한 모델링과 결과 데이터의 조작 및 다양한 그래픽을 사용한 분석 작업을 수행하여 유용성을 입증하였다.
드론은 군용에서부터, 공공 관제 및 모니터링, 촬영 및 취미, 배송 서비스에 이르기까지 다양하게 활용되고 있다. 그러나 드론에 내장된 센서 값 조작이나 수집 데이터 누출, 통신 내용 도감청 및 GPS 신호 조작 등의 보안 취약점을 이용한 공격은 드론을 포획하거나 추락시키고 중요한 데이터를 탈취하는 등 심각한 문제를 야기할 수 있다. 이러한 보안 취약점을 해결하기 위해 드론 전용 난수 생성기와 통신보호를 위한 암호프로토콜, 화이트박스 암호를 통한 정보보호 및 신호 인증을 통한 GPS 스푸핑 탑지 기법 등 안전한 드론 보안 메커니즘이 활발히 연구되고 있다. 이에 본 논문에서는 드론 시스템의 구성 요소별 보안 위협 요소를 살펴보고, 보안 위협 사례를 공격 유형별로 분석한다. 또한 이러한 보안 위협들에 대응하기 위해 드론에 적용된 암호 기술 현황에 대해 살펴본다.
오늘날 CT나 MR 등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치화되므로 데이터의 조작 및 가공 또한 용이하다. 그러나, 이 데이터는 2D 슬라이스(slice)들의 연속으로 표현되므로 이것을 보다 가시화, 조작, 분석이 용이한 상태로 바꾸기 위해서는 3 차원 구조로의 재구성이 필요하게 된다. 이것을 위하여 무엇보다도 먼저 CT 나 MR 을 통하여 얻어진 영상을 분석하여 특정장기(organ)의 영상 부분을 다른 조직의 영상부분으로부터 분리(segmentation)할 필요가 있다. 이러한 Segmentation방법에는 여러가지가 있는데, 수작업의 결합 등으로 인해서 비효율적일 수 밖에 없는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문은 보다 효율적인 segmentation 의 처리를 위하여 구역확장(region-growing) 기법을 응용한 새로운 segmentation 방법을 개발하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2 차원 복부 CT 영상에 적용시켜 간(liver)의 추출을 시도하였고 3차원 표현 결과를 확인할 수 있었다.
오늘날 CT나 MR등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치와 되므로 데이터의 조작 및 가공이 용이하다. 그러나, 이 데이터는 2D 슬라이스들의 연속으로 표현되므로 이것을 보다 편리하게 가시화. 조작, 분석이 용이한 상태로 바꾸기 위해서는 3차원 구조로의 재구성이 필요하게 된다. 이것을 위하여 무엇보다도 먼저 CT나 MR을 통하여 얻어진 영상을 분석하여 특정 장기의 영상 부분를 다른 조직의 영상부분으로부터 분리(segmentation)할 필요가 있다. 이러한 Segmentation방법에는 여러가지가 있는데, 수작업의 결합 등으로 인해서 비효율적인 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문은 보다 효율적인 segmentation의 처리를 위하여 region-based 기법을 응용하여 새로운 segmentation 방법을 개발하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2차원 복부 CT 영상에 적용시켜 간(liver)의 추출을 시도하였고 향상된 성능을 확인할 수 있었다.
인체 장기의 내부 구조를 학습하기 위해 많은 3 차원 인체영상관련 콘텐츠들이 소개되어 왔다. 하지만, 이러한 학습 콘텐츠들은 사실적인 색상을 표현하기 어려울 뿐만 아니라 사용자가 조작할 때 현실감이 떨어지기 때문에 해부도감과 같은 2 차원 학습 콘텐츠와 차별성이 적다. 본 논문에서는 사실적인 인체 색 정보를 가지고 있는 컬러 인체 데이터와 사용자의 동작을 인식하는 센서를 활용하여 몰입감 높은 체험형 가상 내시경 모의 훈련 시스템을 제안한다. 컬러 인체 데이터를 양안시 볼륨렌더링 하여 입체감을 높이고 동작인식 센서를 이용하여 사용자의 손동작으로 직접 가상 내시경 카메라를 조작하여 항행하도록 하였다. 제안한 시스템을 이용하여 다양한 인체 장기의 내부 구조를 사실적으로 표현할 수 있으며 이를 통해 의학정보 학습에 도움을 줄 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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