이동통신서비스가 급격히 발전함에 따라 이동통신을 통한 회선 (circuit) 이용률은 점차 포화상태에 다다르고 있으며, 대신 인터넷 접속과 같은 데이터 서비스의 수요가 급격히 증가하고 있는 추세이다. 초기 이동통신 시스템은 데이터 서비스의 경우 간단한 메시지 전달을 주로 하는 단문데이터 서비스 위주였으나 차세대 이동통신 시스템은 대용량의 멀티미디어 서비스가 가능한 고속 데이터 서비스로 진화해 갈 것으로 예상된다. 또한 차세대 이동통신 시스템은 [그림 1]에서 보는 바와 같이 무선 접속 시스템 및 단말기의 종류 관계없이 모든 종류의 서비스를 언제 어디서나 최적의 전송률로 이용할 수 있는 것을 목표로 하고 있으며, 특히 단일한 새로운 망의 출현에 의한 서비스 제공보다는 IP 기반 이동성 지원에 의해 서로 상이한 기존 망간의 끊임없는 연동이 보다 현실적인 차세대 이동통신의 요구사항으로 떠오를 것이 전망된다.(중략)
현재를 '빅데이터' 시대라 부른다. '빅데이터', 그 용어가 주는 의미대로 우리가 처리해야 할 데이터가 많다는 것을 의미하며, 과거의 데이터 정제 기술로는 유의미한 정보로 가공하기에는 상당한 노력이 필요하다는 것을 암시하고 있다. 현재 장비의 고성능화 등으로 가능성이 검증되고 있고 일부 비즈니스에 활용되는 단계이나, 여전히 혼돈의 문제가 존재하며, 이러한 문제의 해결책으로 제시되는 것 중의 하나가 바로 '소셜 큐레이션'이라 할 수 있다. 본 'TVzzik' 서비스는 시청자들이 방송 콘텐츠를 소유하고 공유하고자 하는 욕구를 반영하여, 실시간으로 TV를 보면서 방송 프로그램을 캡처하고 공유할 수 있게 한다. 방송콘텐츠에 관한 '소셜 큐레이션' 서비스이며, 이는 각 사용자들이 캡처하여 생성한 수많은 콘텐츠 중에서 사용자들이 원하는 콘텐츠를 사용자들의 사회적인 관계를 이용하여 선별적으로 제공할 수 있도록 구성한 것이다. 본 논문에서는 'TVzzik' 서비스의 개발 방향과 시스템 구성 등을 설명한다.
최근 딥러닝 기술이 발전함에 따라 이를 네트워크 침입탐지 분야에 적용하려는 연구가 활발히 이루어지고 있으며 이에 따라 대용량 네트워크 데이터에 대한 처리 방법이 주목받고 있다. 본 논문에서는 네트워크 데이터를 이미지화하는 전처리 방법을 제안한다. 네트워크 데이터를 세션단위로 처리하여 손실율을 줄이면서 딥러닝 알고리즘에 바로 적용할 수 있도록 정규화된 이미지로 변환하는 방법이다. 이를 통해 딥러닝 기술을 적용한 네트워크 정보보안 분야의 연구 활성화를 기대할 수 있다.
XBRL(eXtensible Business Reporting Language)은 컴퓨터가 데이터의 의미와 데이터간의 관계를 자동으로 인식해서 처리할 수 있도록 설계된 XML(eXtensible Markup Language)기반의 기업업무보고용 언어이다. 이는 각 데이터에 정황적 요소를 포함하는 태그(Tag)를 추가함으로써 정보수요자로 하여금 정확한 정보를 이용 생성할 수 있게 하고, 정보공급자와 수요자간의 효율적 정보이동을 가능하게 하는 국제표준이다. 하지만 한국의 경우 XBRL의 도입이 규제기관을 중심으로 이루어지고 있어서 XBRL관련 시장이 한정적으로만 확장되고 있는 실정이다. 또한 규제기관 마다 특화된 도입방법으로 인하여 재무데이터 등의 원활한 흐름에 방해가 되어서 XBRL정보 가공 서비스업체의 등장을 어렵게 하고 정보수요자들에게도 실질적인 도움을 주지 못하고 있다. 이 논문은 Innovation Adoption모형을 이용하여, 개별 기업이 XBRL을 도입하는데 유효한 영향을 주는 요인을 찾고 함의하는 바를 알아 보는데 목적이 있다. IFRS(International Financial Reporting Standards)의 도입으로 인해 그 필요성이 커질, XBRL의 본연의 목적을 달성하기 위해 도움이 되는 연구가 될 것이다.
한국생물정보시스템생물학회 2006년도 Principles and Practice of Microarray for Biomedical Researchers
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pp.38-44
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2006
프로테오믹스는 생물체 안에 포함되어 있는 단백질을 통합적으로 연구하는 학문이다. 단백질을 동정(Protein identification)하고, 단백질의 상태를 분석(Protein characterization)하며, 단백질의 양적 변화를 관찰(Protein quantitation)한다. 유전자로부터 mRNA 로 복제되고 codon 의 규칙에 따라 합성되는 단백질이 세포 내에 얼만큼 존재하는가라는 단백질의 양적인 변화는 세포 내의 환경에 따라 시시각각 변화할 수 있으며, 이러한 변화의 추적은 단백질의 기능을 밝히는 기초자료로서 중요성을 가진다. 특히 질병의 조기 진단을 위한 바이오마커를 발굴하기 위한 스크리닝 역할로서, 단백질의 발현 양상을 비교하는 프로테오믹스는 기대를 모으고 있다. 단백질에 대한 분석, 특히 질량분석기에 의해 초고속으로 대량의 단백질 데이터를 생산하는 프로테오믹스의 연구는 정량적인 단백질 발현양상 분석의 정확도를 높이기 위해 다양한 실험기법과 데이터 분석기법을 동원하고 있다. 이번 발표에서는 프로테오믹스에서 단백질의 양을 측정하기 위한 실험 방법들과 그에 따른 데이터 분석 방법들을 소개하고자 한다. 프로테오믹스 연구의 초창기부터 사용되어온 2차원 전기영동법에 의해 생성되는 2D-gel image 에서의 spot 분석법으로부터, 탄뎀 질량분석기를 사용하는 ICAT, iTRAQ 등의 labeling 방법에 의한 정량분석, 그리고 질량분석기의 정확도를 최대한으로 활용하는 label-free 방법에 대한 기본 개념을 살펴보고 데이터 분석 기술의 적용 방법을 알아본다.
최근 기술 개발의 초점이 전통적인 유선 환경의 데이터 전송 방식에서 무선 환경에서의 고속 패킷 데이터 전송 서비스로 급속하게 변화하고 있다. 현재 ETSI BRAN 의 HIPERLAN/2 나 IEEE 802.11a 등이 무선 광대역 무선 멀티미디어 통신을 위하여 제안되고 있으며, 이에 앞서 3 세대 이동통신에서도 고속의 데이터 서비스를 위하여 2Mbps 급의 WCDMA(UMTS)와 CDMA2000 을 제안한 바 있다. 본 논문에서는 UMTS 의 네트워크 구조를 기술하고 유선환경에서 UMTS 단말기의 물리계층을 제외한 상위 계층을 검증할 수 있는 디버깅 네트워크 구조와 간단한 시뮬레이터를 제안한다. 그리고 Gratuitous ARP 메커니즘을 이용하여 효과적으로 UMTS 단말기의 패킷 영역의 데이터 처리기능을 검증할 수 있는 방법을 제안한다.
위성으로 송신하는 원격명령은 실시간 명령과 저장 명령, 메모리업로드 명령 등으로 구분된다. 저장 명령은 특정한 시간에 수행하는 절대시간 명령과 정해진 시간 간격에 따라 수행하는 상대시간 명령으로 구분할 수 있고, 절대시간 명령은 위성 본체에서 수행하는 명령과 탑재체에서 수행하는 명령으로 구분되고, 각각의 메모리 영역에 구분 저장된다. 지상으로부터 전송된 명령이 정상적으로 저장되었는지를 확인하기 위하여 메모리 덤프 명령을 통하여 해당 영역의 데이터를 전송받는다. 그런데 메모리 덤프로 받은 원시 데이터는 용량이 크고 연속적인 데이터 패턴으로 되어 있어 사용자가 바로 분석할 수 없으므로 별도의 파싱 프로그램이 요구된다. 본 논문은 위성으로부터 전송받은 임무명령 저장영역의 원시 데이터 내용을 사용자가 쉽게 분석할 수 있도록 하기 위해 개발된 파싱 프로그램에 대하여 서술한 것이다.
최근의 국가 민간의 정보시스템을 위협하는 공격들은 점점 더 복잡해지고 정교해지고 있다. 이러한 공격들에 대응하기 위하여 범국가적으로 사이버안전센터들이 설립 운영되고 있다. 그러나 이러한 대량의 정보보호 데이터를 수집 분석 대응하는 것은 여러 가지 어려움들이 존재한다. 그 문제의 본질적인 부분은 바로 방대한 데이터의 양(量)이다. 다수의 보안관제 대상 인프라들의 모든 보안데이터를 수집 하는 것은 사실상 불가능하며, 대부분의 센터들은 네트워크 접점에 중앙관리형 보안인프라를 설치함으로써 그 해결점을 찾고 있지만, 이는 최근의 나타나고 있는 다차원적인 공격에 대응하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 다차원 분석시스템의 기본데이터가 되는 여러 보안정보를 효과적으로 수집할 수 있는 보안정보 수집체계를 제시하고자 한다.
인터넷의 발전으로 웹 서비스를 사용하는 사용자가 기하급수적으로 늘어났고 사용자에게 다양한 서비스를 제공하기 위해 많은 기술이 등장하고 있다. 서비스를 받는 사용자의 웹브라우저에서도 서버의 많은 기술을 구현할 수 있는 공간을 제공하고 있는데 바로 Web Storage와 Indexed DB이다. Web Storage는 용도에 따라 수 MB 정도를 사용하지만 많은 양의 데이터를 구조화하여 사용한다면 Indexed DB가 적합하다. 하지만 Web Storage뿐만 아니라 Indexed DB 역시 영속적이고 평문의 데이터를 저장하고 있다. 이러한 데이터는 웹 보안에 취약하여 XSS 등의 공격에 사용자의 데이터가 노출되어 탈취되거나 편집되어 악용될 우려가 매우 크다. 본 논문에서는 이와 같은 취약점을 보완하기 위해 운영체제와 디바이스 정보를 이용하여 사용자를 인증하고 암호화하는 기법을 구현하여 성능평가를 하였다.
원본 이미지를 변형하여 학습용 데이터를 확장하는 기법에 대해서는 이전부터 꾸준히 논의된 바가 있다. 턴 테이블과 크로마 키를 이용하여 객체의 영상을 촬영하고 프레임을 추출하여 이미지 분류, 영상 내 객체 탐지 등에 사용이 가능한 데이터 셋의 확장 구축 방안에 대해 다루며, 성능 분석 결과 평균 90% 이상의 객체 검출률을 보였으며 객체 탐지 모델의 경우에서 보다 높은 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 영상내 단일 객체를 인지하기 위한 상황을 위해 본 논문이 제시하는 데이터셋 구축 방안은 충분한 효과를 보일 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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