본 논문에서는 RFID 시스템에서 다중 태그 식별을 위하여 질의 트리 기반의 QT_rev 알고리즘을 제안한다. QT 알고리즘에서는 질의 문자열이 식별코드의 처음 비트들과 일치하는 태그는 전체의 식별코드로 응답한다. 반면, 본 논문에서 제안한 QT_rev 알고리즘에서는 식별코드 중에서 질의 문자열을 제외한 나머지 비트들로만 응답한다. 또한 리더는 태그들의 응답 문자열 중에서 충돌이 발생한 비트 위치를 알 수 있으므로 충돌이 발생한 위치가 태그 식별코드의 마지막 비트이면 리더는 더 이상의 질의가 없이 두 개의 태그를 동시에 식별할 수 있다 성능 분석의 결과, 본 논문에서 제안한 QT_rev 알고리즘은 QT 알고리즘에 비하여 리더의 질의 횟수와 태그의 응답 비트 수가 월등히 적음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 RFID 시스템에서 식별영역 내에 있는 태그들을 식별하기 위하여 무기억 특성을 갖는 QT 프로토콜을 개선한 QT_rev 프로토콜을 제안한다. QT_rev 프로토콜에서는 질의 문자열이 식별코드의 처음 비트들과 일치하는 태그는 식별코드 중에서 질의 문자열을 제외한 나머지 비트들로만 응답한다. 또한 리더는 태그들의 응답 문자열 중에서 충돌이 발생한 비트 위치를 알 수 있으므로 충돌이 발생한 위치가 태그 식별코드의 마지막 비트이면 리더는 더 이상의 질의가 없이 두 개의 태그를 동시에 식별할 수 있다. 성능 분석의 결과, 본 논문에서 제안한 QT_rev 프로토콜은 QT 프로토콜에 비하여 리더의 질의 횟수와 태그의 응답 비트 수가 월등히 적음을 알 수 있었다.
비식별화 모델은 데이터 공유를 위한 모델로 원본데이터를 비식별화 변환 처리하여 개인정보를 보호함과 동시에 분석에 필요한 데이터를 외부에 제공하는 모델로 연구되어 왔다. 변환 방법으로는 삭제, 일반화, 범주화 기술 등이 주로 사용되며 변환 과정 중에는 재식별 가능성을 최소화하기 위해 k-익명성, l-다양성, t-근접성 혹은 differential privacy 등의 프라이버시 모델이 적용되고 있다. 하지만 변환된 비식별 데이터 세트는 필연적으로 원본 데이터 세트와 다른 값을 가지며 이는 결과적으로 최종 분석 결과에 영향을 주게 된다. 이를 위해 두 데이터 세트 간의 차이를 상이도(dissimilarity) 혹은 정보 손실율(information loss)이라는 지표로 측정 하고 있으며 본 지표는 비식별 데이터의 활용성을 평가 하는 데에 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 비식별 데이터와 원본 데이터와 간의 차이를 도메인 기반의 절대적인 기준대비로 표현한 상이도 측정 방법을 제안하며, 그 유효성을 실데이터 기반의 실험을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 RFID 시스템에서 식별영역 내에 있는 태그들을 식별하기 위하여 무기억 특성을 갖는 QT 프로토콜을 개선한 QT_rev 프로토콜을 제안한다. QT_rev 프로토콜에서는 질의 문자열이 식별코드의 처음 비트들과 일치하는 태그는 식별코드 중에서 질의 문자열을 제외한 나머지 비트들로만 응답한다. 또한 리더는 태그들의 응답 문자열 중에서 충돌이 발생한 비트 위치를 알 수 있으므로 충돌이 발생한 위치가 태그 식별코드의 마지막 비트이면 리더는 더 이상의 질의가 없이 두 개의 태그를 동시에 식별할 수 있다.
가까운 미래에는 저가의 센서노드가 대량으로 보급되어, 같은 공간에 서로 다른 다양한 무선 센서네트워크(WSN)들이 동시에 존재하는 상황이 보편적일 것으로 예상된다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 센서노드나 베이스스테이션이 서로 동일한 네트워크에 속한 것인지 여부를 확인하기 위한 상호인증 문제를 다루고자 한다. 모든 네트워크 구성요소가 동일한 형식의 식별자(Verifier)를 갖는다고 가정할 때, 식별자를 이용하여 각자 자기가 속한 네트워크를 구별하는 방법을 제안한다. 또한 식별자가 갖추어야 할 요건을 제시하고, 이와 같은 요건을 만족하는 식별자의 예를 보인다.
본 논문에서는 단백질 간 상호작용 자동 식별을 위해서 구문 트리 커널을 확장한 시맨틱 구문 트리 커널을 제안한다. 기존의 구문 트리 커널은 구문 트리의 단말 노드를 구성하는 개별 어휘에 대해서 단순하게 외형적 비교를 수행하기 때문에 실제 의미적으로는 유사한 두 구문 트리의 커널 수치가 상대적으로 낮아져서 단백질 간 상호작용 식별의 성능이 떨어지는 문제점이 발생한다. 이를 극복하기 위해서 두 구문 트리의 구문적 유사도(syntactic similarity)와 어휘 의미적 유사도(lexical semantic similarity)를 동시에 효과적으로 계산하여 이를 결합하는 새로운 커널을 고안하였다. 그리고 제안된 시맨틱 구문 트리 커널을 활용하여 단백질 간 상호작용 식별 성능을 향상시킬 수 있음을 실험을 통하여 보여주었다.
자동차 산업에서 전자제어장치 (Electronic Controller Unit, ECU)를 활용한 혁신으로 운전자들은 안전하고 편리한 운전경험을 누리고 있다. 그러나 이와 동시에, 차량 내부 ECU 간의 통신을 지원하는 CAN (Controller Area Network)을 대상으로 한 악의적인 침입과 사이버 공격의 위협 역시 증가하고 있다. 이러한 문제에 대응하기 위해 많은 연구가 진행 중이며, 특히 자동차 침입 탐지 시스템 (Intrusion Detection System, IDS)의 발전이 주목받고 있다. 그러나 대부분의 IDS는 주로 공격을 탐지하는 데 집중되어 있으며, 실제 악의적인 메시지를 전송한 ECU를 정확히 식별하는 데에는 한계점이 있다. 악의적인 ECU를 식별하는 기술은 공격 ECU를 격리시키거나 펌웨어 업데이트 등의 보안 패치를 적용하는데 필수적인 기술이다. 본 고에서는 현재까지 제안된 CAN에서의 악의적인 ECU를 식별하기 위한 기술들에 대해 살펴보고, 비교 분석 및 한계점에 대해 분석하고자 한다.
관계 추출은 질의응답이나 대화 시스템의 기반이 되는 지식을 구추하기 위한 작업으로, 정보 추출의 기초가 되는 기술이기도 하다. 최근 실세계 지식의 희소한 형태를 구현한 문서간 관계 추출 데이터셋이 제안되어, 여러 문서를 통해 분산되어 언급된 두 개체 사이의 관계 추론을 수행 및 평가할 수 있게 되었다. 이 작업에서 추론의 대상이 되는 개체쌍은 한 문서 안에 동시에 언급되지 않기 때문에 여러 문서에 언급된 중간 개체를 통하여 직/간접적으로 추론해야 하나, 원시 텍스트에서 이러한 정보를 수집하는 작업은 쉽지 않다. 따라서, 본 연구에서는 개체의 동시발생빈도에 기반하여 중간 개체의 중요도를 정량화하고, 이 중요도에 기반화여 중요한 문맥을 식별하는 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 기존의 두 문서로 구성된 추론 경로를 식별된 중간 개체를 활용하여 확장하여, 관계 추론 모델의 수정 없이 추가된 문맥만을 활용하여 문서간 관계 추출 시스템의 성능을 개선할 수 있었다.
본 논문은 P2P 서비스의 유로화를 효율적으로 수행하기 위해 필요한 음악 콘텐츠 유통 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 콘텐츠 식별 방법, 저작권 DB 관리 방법, 요금 결제 방법 및 정산 방법 등을 제공한다. 일반적인 디지털 음악상품 유통 시스템에서는 운영자가 판매되는 음악 콘텐츠를 제공하지만, P2P의 경우는 사용자들이 음악 콘텐츠를 제공한다. 따라서 운영자가 유통되는 콘텐츠가 무엇인지 명확히 식별하는 것이 매우 어렵다. 일반적으로 콘텐츠 식별을 위해서는 해시를 사용하는 경우와 콘텐츠 식별 기술을 사용하는데, 본 논문에서는 해시 기술 및 콘텐츠 식별기술을 융합하여 두 기술의 장점만을 활용함으로써 해시의 처리 속도와 콘텐츠 식별 기술의 편리함을 동시에 제공한다.
현대전에서는 인명 손실을 최소화하는 동시에 타 전투체계와의 연계를 통해 부여된 임무를 성공적으로 이끌어 내기 위해 무인로봇을 활발하게 이용하고 있다. 본 논문에서는 미래 전장에서 중심 역할을 수행할 것으로 기대되는 무인로봇과 통제장치의 기능을 제안한다. 통제장치는 디지털 지도를 기반으로 무인로봇의 위치를 전시하는 동시에 특정 위치로의 자율 이동 명령을 내리게 하는 인터페이스이다. 통제장치에서 무인로봇의 실시간 이동 간에 디지털 지도 기반 가시선(line of sight) 분석을 수행함으로써 통신 가능지역 식별 및 중계기를 통한 통신 가능 영역 식별을 용이하게 한다. 제안한 무인로봇과 통제장치를 통해 전장 환경에서 부여된 작전을 성공적으로 이끄는데 주된 역할을 수행할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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