전자정부 구현에 있어 온라인상에서 유통되는 각종 행정정보에 대한 정보보호는 필수적인 선결 조건이다. 미국 등 각국에서는 전자전부의 정보보호 기반 구축을 하여 가상행정을 환경에서 당사자의 신원 확인,기밀성,무결성,부인봉쇄 등을 보장하는 정부차원의 PKI(Public Key Infrastructure)를 구축.운영 중에 있다. 본 논문에서는 주요 정보의 비밀성, 무결성 등을 보장하는 정부차원의 정보보호체계 구축을 위해 2000년부터 추진되고 있는 GPKI(Govermment Public Key Infrastructure) 구축 현황, 인증서비스 현황 및 향후 방향에 대하여 논하였다.
U-Healthcare 서비스는 차세대 의료 패러다임으로 많은 이용자에게 편의성을 보장하기 때문에 사회에서 그 중요성이 인식되고 상용화 시도가 이루어지고 있다. 이러한 U-Healthcae 서비스 시장이 안전하게 형성되기 위해서는 정부의 보안정책이 확실하게 정립되어야 한다. 본 고에서는 안전한 U-Healthcare 서비스의 보안위협을 보안의 3대 요소인 기밀성, 무결성, 가용성을 기준으로 분류하고 살펴본 후 이에 대한 보안정책 방향을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 실세계 조명 정보를 표현하는 HDR(High Dynamic Range) 영상으로부터 소수의 방향성 광원을 추정하는 기법을 제안한다. 광원 추정을 위해 노출 시간을 달리한 일련의 일반 영상으로부터 실세계의 조명 정보를 선형적으로 표현할 수 있는 HDR영상을 생성한다. HDR영상의 색상 및 명도 변화를 이용하며 영역을 분할하고, 분할된 영역으로부터 명도 평균과 가중치를 이용하여 방향성 광원의 파라미터를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 장정은 비반복적인 기법을 사용하여 일관된 결과를 산출하여 사용자의 입력없이 자동으로 계산하는 것이다. 추정된 광원은 그래픽 하드웨어를 사용한 실시간 렌더링에 적용 가능하다. 또한 실시간 렌더링이 중요한 가상현실이나 증강현실 분야에서 가상의 오브젝트를 렌더링할 때 IBL(Image Based Lighting)등의 전역조명 효과와 유사한 사실적인 영상을 얻을 수 있다.
최근 시각 장애인을 위한 인공망막 모델 구현에 관한 연구 중 시피질 자극기 기술은 시각 자극 전달의 중간 단계를 생략하고 직접 뇌세포를 자극하는 것이다. 본 논문에서는 망막에서 시각 피질로 시각정보를 전달할 때 발생하는 시각 피질의 특성, 즉 방향성에 대한 반응 특성을 특징 데이터로 구성하여 인식함으로써 인간 시각 정보 처리와 유사한 영상 추출 및 인식 모델을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 특징을 추출 한 후 Delta-bar-delta 기반 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 영상의 특징들을 인식한다. 제시된 방법의 성능을 분석하기 위하여 다양한 숫자 패턴들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 망막 세포로부터 전달된 정보를 방향성에 대한 민감성을 고려하여 영상의 특성을 추출하여 인식하는 모델이 기존의 영상 추출 및 인식 모델보다 인식률에 있어서는 별 차이가 없지만 다양한 실험에서 확인할 수 있듯이 인간 시각과 같이 인식 성능이 민감하지 않는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 복잡한 배경을 가진 영상에서 손 영역을 안정적으로 검출, 손 형상을 인식하여 그림 맞추기 응용 프로그램을 제어하는 시스템에 대해 기술한다. 피부색의 컬러 정보를 이용하여 손 영역만을 추출한 후 핑거 팁 템플릿매칭을 사용하여 손가락 끝점을 찾아낸다. 또한 손 영역의 에지 방향성 히스토그램을 구하여 얻어진 정보를 바탕으로 주성분 분석법을 사용하여 손 형상을 인식한다. 최종적으로 인식된 손 형상 정보와 손가락 끝점 추적을 이용한 명령어 실행으로 그림 맞추기 응용 프로그램을 제어 한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 그림 맞추기 응용 프로그램 제어에 적용한 결과 안정적인 실험 결과를 얻을 수 있었고, HCI 분야에서 다양하게 활용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 정지 영상의 에지 정보를 표현하는 크기와 각도를 이용하여 정지 영상을 보호하는 방법에 대하여 기술한다. 일반적으로 에지 정보는 영상의 중요한 특징점으로 패턴인식 등에 주로 사용되며 에지 크기는 에지의 존재유무를 나타내는 척도이고 각도는 에지의 방향성을 나타낸다. 본 논문에서 제안한 방법은 영상 내부에 저작전과 같은 정보를 은닉하는 대신에 저작권 정보와 에지 크기 및 방향성 정보를 조합하여 새로운 정보를 생성하여 이를 사용한다. 정지 영상으로부터 에지 크기와 방향 정보를 추출하기 위하여 소벨 연산자를 사용하며 의사 난수 발생기를 사용하여 저작권 정보의 크기와 동일한 개수의 정의를 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 검증하기 위하여 콘텐츠에 대한 외부 공격의 강인성 실험을 하였으며 히스토그램 평활화, 미디언 필터링, 회전, 잘라내기 등의 다양한 신호 처리를 통해 변형된 영상을 사용하였고 평균 90%이상의 저작권 검출율을 얻었다. 제안된 방법은 기존의 인공지능 기법을 활용하고 있는 방법 중 하나인 신경회로망을 이용한 방법에서 압축 및 미디언 필터를 영상에 적용한 후 얻어진 저작권 검출율인 88.43%과 89.25% 보다 높은 저작권 검출율을 보이고 있다. 또한 기존 방법에서는 공격에 대한 강인성에 따라 워터마크가 은닉된 영상은 원 영상과의 품질면에서 차이가 존재하는 반면에, 본 논문에서 제안한 방법은 원영상에 정보를 직접 삽입하지 않기 때문에 공격에 대한 강인성과는 무관하게 영상의 품질 저하가 없는 장점이 있다.
본 논문에서는 일 방향 해쉬 함수 기반의 저 비용 상호 인증 RFID 프로토콜(OHLCAP) 기반의 안전하고 효율적인 수동형 RFID 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜의 기반이 되는 OHLCAP 프로토콜과 지금까지 알려진 OHLCAP의 보안 취약성을 소개하고 분석을 통해 취약성을 제거할 수 있는 방안을 제시한다. 이를 기반으로 제안하는 수동형 RFID 프로토콜을 제안하며, 프로토콜의 계산적 성능과 보안성을 증명한다. 본 논문에서 제안한 프로토콜은 도청 공격, 리더 또는 태그의 위장 공격, 비동기화 공격, 재전송 공격에 안전하며, 태그 추적이 불가능하고 전 방향 안전성 특성을 가진다.
이 논문은 입력 지문 영상에 대하여 블록 이진화와 병렬 세선화를 거친 이미지에 4개의 각기 다른 방향 성분 요소를 이용하여 각 블록에 대한 대표 방향 성분들을 추출하여 방향 성분 이미지를 얻었다. 추출된 대표 방향성분 이미지에 정의된 방향성 패턴을 적용시켜 일치되는 블록에 대하여 1차와 2차 중심점으로 추출하였다. 이렇게 추출된 1차와 2차 중심점을 이용하여 직교좌표를 생성하였다. 직교좌표는 지문영상을 처리하여 인식 및 인증시스템에서 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.
본 연구는 제4차 산업혁명을 주도하는 기술인 AI(인공지능), IoT(사물인터넷), CPS(Cyber Physical System), 3D프린터, 바이오 등 정보통신기술을 기반으로 인간의 삶과 사회를 최고의 가치에 둔 디자인과 디자이너의 방향성에 대하여 연구하고 있다. 연구방법으로는 문헌연구를 중심으로 하면서, 디자인에 정보통신기술(ICT)이 적용된 실제사례에서 디자인 속에 내포된 인간과 사회의 의미를 찾으면서 4차 산업혁명에서 디자인의 방향성에 대하여 연구하고 있다. 이 연구를 통해 4차 산업혁명에서 정보통신기술을 적용한 디자인은 그 중심에는 인간이 있어야 하고 인간과 사회에 대한 깊이 있는 연구를 통하여 인간의 감성을 따뜻하게 자극하는 감성적 디자인으로의 방향성을 제시하고 있다. 또한 디자이너는 발달된 정보통신기술에 대한 이해를 바탕으로 타 분야의 융합을 통한 창의적인 아이디어를 만들어 가야함을 보이고 있다.
인공생명기법의 대표적인 응용분야 중 하나인 개체 생성을 위하여 크게 방향성 그래프와 L-system의 두 가지 방법이 사용되고 있다. 두 가지 방법 모두 각기 좋은 특성이 있지만 L-system은 사용자에 의해 내부적인 파라메터로 정의되기 때문에 전체적인 실제 모양을 구조적으로 정의하기 어렵다. 본 논문에서는 이런 단점을 극복하고자 실제 모양을 표현하는데 적절한 구조적 방향성 그래프를 도입하여 꽃을 구조적으로 표현함으로써 실제 개체와 유사한 모양을 생성하고, 이를 대화형 유전자 알고리즘에 적용하여 사용자가 생성하고자 하는 실제 모양의 자연스러운 꽃을 자동으로 생성하게 하였다. 실험결과 감성적인 평가로 자연스러운 모양의 꽃이 생성됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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