시맨틱 웹은 웹 환경에서 데이터의 의미를 표준화된 방법으로 표현함으로써 데이터의 상호 운용성을 보장하고 기계가 활용 가능한 데이터의 웹을 가능하게 해준다. 온톨로지에서 데이터는 식별자(URI)를 사용해서 의미가 명확화되고, 표준 기술 방법(RDF)를 통해서 어플리케이션 간 데이터의 통합 및 재사용을 가능하게 해준다. 최근 미국과 유럽을 중심으로 링크드 데이터 프로젝트를 통해서 시맨틱 데이터들의 상호연계가 활발하게 추진하고 있다. 그러나 다양한 출처들의 데이터를 연계하는 과정에서, 동일한 객체에 서로 다른 식별자가 할당된 경우 식별자를 통한 시맨틱 정보 연계에 문제가 발생할 수 있다. OWL에서는 동일 객체에 대한 2개 이상의 식별자가 부여된 경우 owl:sameAs를 이용해서 식별자들이 동일 객체를 가리키고 있음을 명시한다. 본 연구에서는 서로 다른 식별자를 가진 객체들이 owl:sameAs를 사용해서 동일 객체로 표현되었을 경우, 동일 객체에 부여된 식별자 정보를 효과적으로 관리하고, 이를 서비스에 활용하기 위한 관리 서버를 설계하였다. 관리 서버를 통해 동일 객체에 대한 식별자들의 체계적인 관리는 물론, 동일 객체를 찾기 위한 질의 횟수를 감소시켜서 서비스 소요시간을 줄일 수 있다.
비전 기반의 감시 시스템에서 동일인의 식별은 매우 중요하다. 감시 시스템에서 주로 사용되는 CCTV 카메라의 영상은 상대적으로 낮은 해상도를 가지므로 얼굴 인식 기법을 이용하여 동일인을 식별하기는 어렵다. 본 논문에서는 CCTV 카메라 영상에서 의상 특징을 이용하여 동일인을 식별하는 알고리즘을 제안한다. 건물의 주출입구에서 출입자가 인증을 받을 때, 의상 특징이 데이터베이스에 저장된다. 그 후, 건물 내에서 촬영한 영상에 대해 배경 차감 및 피부색 발견 기법을 이용하여 의상 영역을 발견한다. 의상의 특징 벡터는 텍스처와 색상 특징을 이용하여 구성한다. 텍스처 특징은 지역적 에지 히스토그램을 이용하여 추출된다. 색상 특징은 색상 지도의 옥트리 기반 양자화(octree-based quantization)를 이용하여 추출된다. 건물 내의 촬영 영상이 주어질 때, 데이터베이스에서 의상 특징이 가장 유사한 사람을 발견함으로써 동일인을 식별하며, 의상 특징 벡터 간의 유사도 측정을 위해서는 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 사용한다. 실험 결과, 얼굴인식 기법이 최대 43%의 성공률을 보인 데 비해, 의상 특징을 이용하여 80%의 성공률로 동일인을 식별하였다.
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.
슈퍼임포즈는 개인식별 방법으로 신원 미상의 두개골의 발견 시, 두개골의 사진과 용의자 생전 사진의 동일 비율로 확대, 축소 후 두 영상을 중첩하므로서 동일인 여부를 비교, 판별하는 기법이다. 삼풍백화점 붕괴사고와 Guam KAL기 추락사고와 같이 대형사건에서의 개인식별에 매우 중요한 문제이다. 본 연구는 비디오 카메라로 입력한 두개골 영상과 스캐너로 입력한 생전 사진의 중첩을 위한 H/W 시스템의 구축과 영상처리 기법을 응용한 응용 프로그램을 개발하였다 슈퍼임포즈의 영상처리 기법으로는 두개골 및 생전 사진의 윤곽선 추출, 중첩점 조정, 상,하,좌,우 각도조정, 윤곽선보정, Hue 조정, 히스토그램 조정 등 다양한 영상처리 기법을 응용하였다. 또한, 이들 영상처리기법은 법의학 체제에 입각한 슈퍼임포즈 영상합성이 개인식별 감정시 필요한 최적의 영상 비교가 가능하도록 DB 시스템 구축과 분석시스템을 개발하였다. 그리고, 실제 감정시 본 영상시스템으로 감정해 본 결과로 보다 정확하고 실시간으로 감정이 가능하다. 본 슈퍼 임포즈 영상시스템은 슈퍼 임포즈 영상자료의 처리와 축적 기술의 발전으로, 두개골 영상과 생전 사진을 이용한 생전의 3차원 실 영상의 복원연구가 가능하리라 사료된다.
온라인 커뮤니티란 SNS와 달리 사용자들이 닉네임을 통해 익명으로 관심사와 취미를 공유하는 가상 그룹 서비스이다. 그런데 이런 익명성을 악의적으로 활용하는 사용자들이 존재하고, 닉네임의 변경으로 인해 동일 사용자의 데이터가 서로 다른 닉네임에 존재하는 데이터 파편화 문제가 발생할 수 있다. 또한 온라인 커뮤니티에서는 닉네임을 변경하는 일이 빈번하므로 동일 사용자를 식별하는데 어려움을 겪는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 온라인 커뮤니티 특성을 고려한 사용자의 행동 패턴 특징 벡터를 제시하며, 관계 패턴이라는 새로운 암시적 행동 패턴을 제안함과 동시에 랜덤 포레스트 분류기를 이용한 동일 사용자의 닉네임을 식별하는 기법을 제안한다. 또한 실제 온라인 커뮤니티 데이터를 수집해 제안한 행동패턴과 분류기를 이용해 동일 사용자를 유의미한 수준으로 식별할 수 있음을 실험적으로 보인다.
아날로그 환경에서와 마찬가지로 디지털 환경에서도 디지털 컨텐츠 하나 하나에 고유 식별기호를 부여하여야 한다. 이러한 디지털 컨텐츠를 위한 식별기호로 IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 URI(Uniform Resource Identifier)체계 하에 인터넷 자원에 대한 접근 메카니즘을 지정하는 URL (uniform resource locator)을 사용하고 있다. 그러나 도서관의 경우 각각 다른 OPAC(Online Public Access)시스템 환경 하에서 각각 다른 URL 식별 패턴을 사용하고 있기 때문에 동일한 자원을 검색하는데 있어서 문제가 되고 있는 것이 현실이다. 이러한 문제에 착안하여 본 연구는 디지털 콘텐츠에 대한 URL 식별구문패턴의 표준화 방안을 연구하고자 한다.
최근 병원정보시스템의 도입으로 병원 내 의료서비스 효율성 향상이 두드러지고 있다. 이러한 병원정보시스템의 개선으로 의료정보 통합이라는 문제가 대두되고 있으며, 이를 시도하고자 하는 움직임이 나타나고 있다. 그러나 의료정보 통합을 위한 선행 단계로 동일 환자를 찾는 문제해결이 우선시 되며, 이를 위한 환자 식별 알고리즘의 연구가 필요시 되고 있다. 대표적인 사례로 MPI(Master Patient Index) 모듈을 통해 환자의 기본 정보 및 진료 정보 등의 여러 필드를 비교하여 유사도를 산출할 수 있으나, 국내에 적합하지 않는 언어체계, 필드별 최적 가중치의 산정 등 여러 가지 문제점들을 가지고 있다. 본 논문은 이러한 MPI 등과 같은 매칭 알고리즘의 정확도를 높일 수 있는 보완적인 방법으로, 환자 필드 정보 외에 촬영한 의료 영상(MRI) 정보를 활용하여 동일 환자를 찾는 방법을 제안한다. 기존의 영상 정보만을 활용한 방법과는 달리, 의료영상의 물리적인 정보를 환자 식별 시 가장 높은 가중치를 부여하여 변하지 않는 불변의 특정 값으로 하여 높은 정확도를 검출하였다. 이러한 영상 정보를 활용한 유사도 측정 결과는 향후 환자 식별에 있어 보조적인 수단으로 활용하고자 한다.
개인식별에 있어서 법치의학은 매우 빠른 속도로 발전해 왔으며 증례도 나날이 증가하고 있다. 그러나 모든 개인식별은 한 가지의 방법으로 할 수 없고 각각의 증례에서 가장 확실한 개인식별을 할 수 있는 필요한 방법들에 대한 장점과 단점을 확인하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 4 증례를 확인하였다. 2 증례는 연령추정적 개인식별이었으며 2 증례에서는 동일인임을 확인하였다.
개인식별에서 치과적 방법의 유용성과 중요도에 대해서는 잘 알려져 있다. 그러나 우리나라에서 개인의 신원확인을 위하여 법치의학적 방법을 이용한 포괄적 자료에 대하여는 발표된 예가 드물다. 본 논문은 2002년에서 2005년까지 국립과학수사연구소 법치의학실로 의뢰된 신원불상 변사자의 개인식별건을 분석하여 법치의학적 방법의 활용성에 대하여 연구하였다. 그 결과 4년 동안 법치의학실로 의뢰된 신원불상 변사자 관련 개인식별 건은 405건으로 전체 의뢰 493건의 약 82%에 이르렀다. 두개골을 비롯한 유골이 전체 의뢰되는 건과 치아나 상, 하악만으로 연령감정을 의뢰한 건은 각각 2002년에 58건과 42건, 2003년에 52건과 37건, 2004년에 91건과 27건, 2005년에 78건과 20건이었다. 2005년에는 개인식별을 위해 유골 전체에 대한 종합적 검사를 의뢰하는 건이 연령감정만 의뢰하는 건보다 4배에 이르렀다. 두개골과 사진을 겹치는 중첩법에 의한 동일인 식별은 접수된 24건 중 15건에서 활용되었고 나머지 9건에서는 유전자 검사로만 결과가 판정되었다. 법치의학적 방법에 의한 개인식별을 위하여 23건이 접수되었으며, 그 결과 9건이 동일인으로 판정되었고, 7건은 배제되었으며, 동일인으로 추정되는 4건에서는 유전자 검사 결과로 보완되어 확인되었으며, 3건은 의뢰된 자료가 충분하지 않았다. 법치의학적 방법에 의하여 신원이 확인된 신원불상 변사자 수는 2002년 9%에서 2005년 46%로 증가되었다. 개인식별에 있어서 법치의학적 방법은 지문이나 유전자검사와는 달리 일반인과 경찰에 비교적 덜 알려진 측면이 있으나, 점차 중요성에 대한 인식이 높아지고 있다. 치과기록이나 방사선 사진 등에 관한 정보가 잘 보존됨으로써 법치의학적 개인식별의 활용성이 점차 증가하고 있다. 유전자처럼 혈연 관계를 증명하는 것이 아니라 본인의 기록으로 남아있는 자료에 대한 비교 분석이기 때문에 분석이 용이하고 신속하며, 유전자 검사에 비해 고가의 장비를 필요로 하지 않고 비용이 저렴하다는 장점이 있다. 또한 뼈 조직이나 조직이 부패되어 핵 유전자의 추출이 어려울 때 이용되는 미토콘드리아 유전자의 개인식별률이 높지 않은 단점을 보완할 수 있다. 그러므로 개인식별에 있어서 유전자 분석과 두개골 사진 중첩법의 단점을 극복할 수 있는 법치의학적 방법의 활용성과 중요도는 더 증가될 것이다. 향후 개인식별률을 높이기 위하여 경찰과 법의학자와의 긴밀한 협조가 중요하며, 가출자와 실종자의 치과기록과 변사자의 치아기록을 전산자료화 할 수 있도록 관련 법과 체계의 확립이 시급한 실정이다.
본 논문에서는 손가락 면의 영상으로 개인 식별이 가능한지를 실험하고 그 결과를 제시하였다. 이를 위하여 구배치(gradient)를 산출할 수 있는 오퍼레이터인 FFG 마스크(Facet Function Gradient mask)를 사용하고, F-알고리즘이라 명명한 새로운 방법으로 매칭 처리를 하였다. 이 알고리즘에서 손가락 면의 영상을 일정한 크기의 부영역(subregion)으로 나누고, 부영역은 다시 일정한 크기의 패치(patch)들로 나눈다. 각 패치에 같은 크기의 FFG 마스크들을 컨벌루션시키고, 마스크 별로 하나의 수치를 얻는다. 이들 수치를 특징매트릭스(feature matrix)로 삼고, norm에 의하여 동일인 여부를 판정한다. 두 개의 손 영상이 동일인의 것인 경우와 그렇지 않은 경우에 FFG 컨벌루션 수치 차 제곱 총화의 분포를 관찰한 결과 뚜렷한 차별성을 보였다. 이것은 손가락 면 영상의 식별 능력을 입증하는 결과이다. 100명의 손 영상을 5벌씩 촬영한 500장의 영상을 F-알고리즘에 의하여 실험한 결과 95.0%의 개인 식별률을 얻었다. 이러한 식별 능력과 식별률에 비추어 손가락 면(finger face)은 다른 biometric들과 대등한 수준으로 개인 식별을 위한 biometrics의 하나로 손색이 없음을 말할 수 있다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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