디지털콘텐츠와 데이터베이스의 상호접근점을 찾을 수 있는 것은 디지털콘텐츠 자체가 여러 분야의 데이터의 집합임과 아울러 정보서비스를 통해 제공되는 내용물의 구성체가 바로 데이터베이스이기 때문이다. 그렇지만 이러한 보호의 기본적인 전제는 저작권법리가 구성될 수 있는 요건의 명확화라고 할 것이다. 또한 데이터베이스가 보호돼야하는 당위성에 대한 명확한 이해 없이는 데이터베이스에 대한 보호의 논의자체가 부정될 수 있을 것이다. 즉 쉽게 말해서 데이터베이스를 왜 보호하는가에 대한 논의라고 하겠다. 정보산업의 기간이 되고, 인터넷 등 네트웍을 통한 전자상거래가 활성화되면 자연 유통되는 정보자체가 디지털콘텐츠 형태의 데이터베이스가 될 것이다. 각국의 정보산업에 대한 구체적인 수치를 제시할 수는 없지만, 그 중에서 데이터베이스가 차지하는 부분은 상당할 것으로 예견되기 때문이다. 특히 디지털콘텐츠 내지 데이터베이스는 정보산업에서 문화산업으로의 범주가 확대되고 있는 상황 하에서, 문화적 종속을 제어할 수 있는 법제도적 장치로서의 역할도 기대된다고 할 것이다. 이러한 복합적인 요인이 바로 데이터베이스의 보호에 대한 문제 제기와 필요성이다. 더욱이 데이터베이스는 많은 경우 구성하는 콘텐츠의 선택과 결합하는 데 있어서 기술, 노력 및 경험 등이 요구되고, 기술 등의 발전으로 비용 등의 지불 없이 복제가 가능하기 때문에 법적인 보호 등이 요구된다.
정보통신 기술의 발전과 함께 우리는 현재 수많은 정보의 홍수 속에서 살고 있다. 이 수많은 정보를 저장하는 기술로 과거엔 플로피디스크가 있었다. 최근에는 기가바이트 이상의 데이터를 저장하면서 크기도 작은 USB와 하드디스크를 사용하고 있다. 하지만 이것도 이젠 과거의 일이 되어버렸다. 유형의 장비가 아닌 언제 어디서든 인터넷이 가능한 곳이라면 웹상에 원하는 정보를 저장하고 다운로드할 수 있게 되었기 때문이다. 이러한 대용량의 정보를 웹상에 저장하는 핵심기술의 집약체가 바로 클라우드 컴퓨팅 시스템(Cloud Computing System)이다. 기업과 국가의 경쟁력이 된 클라우드 컴퓨팅에도 취약점은 있다. 바로 보안이다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 시스템을 소개하고, 클라우드 컴퓨팅의 보안 취약점에 대한 분석과 대응방안을 제시한다.
본 논문은 공용부 기반 건강관리 Kiosk 개발을 통한 생체정보 및 건강 설문을 수집하여 Wellness Index 및 Expert 판정시스템을 통해 건강상태를 판정하고, 판정결과를 바탕을 개인 맞춤형 운동 및 영양정보 등을 추천하는 시스템 설계에 관한 연구이다. 본 시스템은 바이오 생체정보 측정 데이터를 기반으로 하고 있으며, 건강 설문모델 및 Framework 과 Expert 판정 모델 및 Framework을 키오스크 시스템으로 구현하여 사용자에게 건강관련 맞춤 정보를 제공하는 기능을 포함한다.
최근 전 세계적으로 전자여권을 도입하기 위한 연구가 미국을 중심으로 활발히 진행되고 있다. 또한 전자여권은 비접촉식 스마트카드 기능의 IC(Integrated Circuit) 칩에 사용자의 정보와 바이오정보 그리고 여러 보안 기능들을 포함함으로써 기존의 여권에서 발생하는 문제점들을 해결하고 있다. 그러나 기존의 RFID(Radio Frequency Identification) 기술에서 발생하는 데이터 위변조, 도청, 무단복제 및 바이오정보 노출 등의 문제점들을 아직 내재하고 있다. 따라서 본 논문에서는 현재 필수로 적용되는 BAC 메커니즘을 조금 더 안정적이고 효율적으로 개선한 EBAC 메커니즘을 제안한다.
최근 이슈가 되고 있는 시스템 생물학(Systems Biology)은 생물학적인 이론과 컴퓨터의 계산적인 모델링 그리고 실험의 상호 의존적인 통합으로써 특징 지워진다. 그 중 컴퓨터의 계산적인 모델링에 대한 연구가 무엇보다 중요한 비중을 차지하고 있다. 하지만 계산적인 모델링에서 여러 자원을 통합하기 위한 공통의 기반 구조나 표준에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 XML 기반의 형식을 갖춘 SBML(Systems Biology Markup Language)이 시스템 생물학의 표준으로 개발되어 연구 중에 있다. 현재 개발 중인 시뮬레이션과 데이터 분석을 위한 다양한 옹용 어플리케이션이 이미 SBML 문서를 지원하고 있다 본 연구에서는 시스템 생물학 분야에서 SBML 표준에 대한 중요성을 인식하여, 객체지향 바이오 데이터베이스로부터 질의의 결과를 SBML 문서로 변환하고, 반대로 SBML 문서를 객체지향 데이터베이스에 저장하는 변환기를 제안하고자 한다.
바이오 인포메틱스에서의 데이터 검색은 DNA와 단백질 시퀀스에 대해서 주로 이루어지며, 지금까지의 연구는 주로 DNA와 단백질 1차 구조의 검색에 대해 이루어졌다. 단백질 2차구조는 1차구조 내 인접한 아미노산들의 공간적인 배열을 나타내며. 단백질의 기능을 예측하는데 중요한 3차구조의 지역적 아미노산의 특성을 나타낸다. 따라서 2차구조에 대한 검색은 단백질의 기능을 이해하는데 매우 중요한 역할을 한다[1]. 이 논문에서는 단백질 2차구조 및 질의 문자열을 세그먼트 단위로 나누고 검색하는 r41의 방법을 개선하여 세그먼트를 조합한 클러스터 구조 및 Look Ahead를 사용해 Exact Matching 및 Wildcard Matching 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 기법을 제시한다.
스트레스는 다양한 질병의 원인이 되며 스트레스의 해소는 질병 예방에 중요한 요인이라 할 수 있을 것이다. 스트레스를 해소시키는 방법 중 한 가지는 청각이나 시각을 이용하는 방법이다. 청각과 시각을 동시에 이용할 수 있다면 그 효과를 극대화 할 수 있을 것이다. 이러한 맥락에서 본 논문에서는 음원의 분위기와 분위기 단어의 색상을 수집한 후 수집한 데이터를 이용하여 음악 장르에 따른 분위기 분포와 분위기 단어에 따른 색상을 이용하여 음악 장르에 따른 색상 분포가 다르다는 것을 확인하기 위해 Minitab을 이용하여 $x^2$-test를 실시하였다. 분석결과, P<0.001로 음악 장르에 따라 분위기 색상이 다르게 분포되며 분위기에 따라 색상 및 명도, 채도의 분포도 다르게 나타남을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권5호
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pp.1155-1166
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2015
기하급수적으로 증가하는 대용량 데이터를 저장, 분석하는데 기존 방식으로는 거의 불가능하여 이를 가능케 해 주는 기술이 바로 하둡이다. 최근에 R은 하둡기술을 활용하여 분산처리에 기반한 빅데이터 분석 엔진으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 R과 하둡의 통합환경인 RHadoop을 이용하여 실제 데이터와 모의실험 데이터에서 다양한 데이터 크기에 따라 병렬 다중 회귀분석을 구현하고자 한다. 또한, 제안된 RHadoop 플랫폼의 성능을 평가하기 위해 기본 R 패키지의 lm 함수, bigmemory 상에서 유용한 biglm 패키지와 처리 속도를 비교하였다. 실험결과 RHadoop은 데이터 노드가 많을수록 병렬처리로 인해 빠른 처리속도를 보였고 또한 대용량의 데이터에 대해 다른 패키지들보다 빠른 처리속도를 보였다.
콩은 논 대표적인 밭작물로써 온도, 수분, 토양과 같은 환경 조건에 민감하기 때문에 재배 시 포장 관리가 매우 중요하다. 작물 상태를 비파괴적, 비접촉적 방법으로 측정할 수 있는 분광 기술을 활용한다면 작황 예측, 작물 스트레스 및 병충해 판별 등 생육 진단 및 처방을 통해 품질과 수확량을 높일 수 있다. 본 연구에서는 회전익 무인기에 탑재된 다중분광 센서를 이용하여 시험 포장에서 콩 생육 추정 모델 개발하고 재현성을 확인하기 위해 농가 포장에 검증을 수행하였다. 분광 데이터로 산출된 정규화 식생지수(NDVI, GNDVI), 단순비 식생지수(RRVI, GRVI)와 콩 생육 데이터(생체중, LAI)를 선형회귀분석을 실시하여 모델을 개발하였으며 괴산에 위치한 농가포장에서 검증을 실시하였다. 그 결과 생체중의 경우 정규화 식생지수를 이용 시 포화되기 때문에 단순비 식생지수 GRVI를 이용한 모델의 성능이 가장 높았다(R2=0.74, RMSE=246 g/m2, RE=34.2%). 괴산 농가 포장에 생체중 모델 검증 결과 RMSE=392 g/m2, RE=32%로 나타났으며 작부 체계별 나누어 검증 결과 단작 포장과 이모작 포장 생체중 모델은 RMSE=315 g/m2, RE=26% 및 RMSE=381 g/m2, RE=31%로 나타났다. 작부 체계별 포장과 적산온도가 유사한 연도별 시험 포장(2018+2020년, 2019년)을 나누어 생체중 모델 개발한 결과 단년도(2019년)의 성능이 높게 나타났다. 작부 체계별 적산온도가 유사한 검증과 기존 검증 간 비교 결과 단작 포장은 RMSE 및 RE를 기준으로 각각 29.1%와 34.3%로 개선되었으나 이모작 포장은 -19.6%, -31.3%로 저하되었다. 적산온도 이외의 환경 요인, 분광 및 생육 데이터 추가 시 다양한 환경 조건에서 재배되는 콩 생육을 추정 가능할 것으로 판단된다.
모바일 헬스케어란 정보 통신 기술과 바이오 기술을 융합한 신개념 의료서비스로서 시간과 공간에 구애받지 않고 언제 어디서나 건강과 생활을 관리하여 건강한 삶을 유지시키기 위한 건강관리 서비스이다. 모바일 헬스케어를 위해서는 생체신호 계측 관련 기술인 WBAN(Wireless Body Area Network)과 모바일 장치를 이용한 데이터 분석 및 모니터링 기술이 필수적이다. 모바일 헬스케어 환경에서는 이용자의 모바일 장치를 중심으로 구성된 WBAN이 이동 중에 다른 WBAN을 만나게 되면 하나의 매체에 두 개의 WBAN이 동작하는 결과가 된다. 두 개 이상의 WBAN이 충돌하게 되면 노드들이 서로 부여 받은 슬롯에 보내는 데이터 프레임들의 충돌이 발생하며 이는 전송실패와 더불어 데이터 재전송으로 인한 불필요한 에너지 소모를 가져오게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 다음과 같이 모바일 헬스케어를 지원하는 MAC 프로토콜 요소기술을 제안하였다. 첫째, 제안하는 슈퍼프레임은 노드가 할당된 슬롯에서 데이터 전송을 보장받는 TDMA(Time Division Multiple Access) 기반의 경쟁 구간과 CSMA/CA 알고리즘을 통해 데이터를 전송하는 경쟁 구간을 가진다. 둘째, 제안하는 MAC 프로토콜을 기반으로 하는 WBAN의 충돌을 감지하고 네트워크를 병합하는 알고리즘을 제안하였다. 이동성을 가지는 WBAN이 다른 WBAN과 충돌하게 되면 네트워크를 재구성하여 노드가 전송하는 데이터 프레임 충돌을 줄이도록 하였다. 제안하는 슈퍼프레임 구조와 네트워크 병합 알고리즘의 성능평가를 위해서 OMNeT++ 네트워크 시뮬레이션 프레임워크 기반의 Castalia를 사용하였다. 성능평가 결과 제안한 MAC 프로토콜을 사용했을 때가 IEEE 802.15.6을 사용했을 때 보다 충돌 확률이 감소하여 패킷 전송 성공률과 에너지 효율이 개선된 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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