일상생활에서 활용 가능한 다양한 종류의 생체 신호 획득 및 분석 방법이 연구되고 있다. 기존의 생체 신호 분석 방법은 표준화된 임계치를 사용하여 해석한 결과를 제공하며 신호 측정 당시의 상황이 고려되지 않아 잡음 혹은 외부 환경의 영향을 받기 쉬운 단점이 있다. 본 논문에서는 생체 신호뿐만 아니라 기타 정황정보를 기반으로 하여 개인화된 신호를 분석하기 위한 모델(Personalized Decision Making method, PDM)을 제안한다. 개인화된 신호 해석 모델은 사용자의 맥락 정보, 사용자의 맥락 정보, 사용자의 나이, 성별, 현재의 몸 및 정신 상태, 음식 및 카페인의 섭취 여부, 측정 시간 및 측정 요일 등을 기반으로 각 맥락 간의 연관 관계를 나타내고, 이상적인 사용자의 생체 신호 예측치를 베이즈 정리를 기반으로 획득한다. 개인화된 해석 모델(ACM)을 통해 표준 임계치를 적용한 해석에 비해 인식의 정확도를 높일 수 있으며, 다양한 측정시의 조건을 알면 현재 사용자의 건강상태를 개인화된 분석과 유사한 정확도로 예측이 가능하다. 제안한 방법은 현재 관측된 관측치의 분포를 모르더라도, 현재 사용자의 상태를 맥락정보를 기반으로 하여 예측할 수 있으므로, 일반적인 데이터 모델을 기반으로 개개인에 맞는 얼굴 표정을 인식하는 연구 등에 활용이 가능하다.
'실시간성', '사람들 간의 관계정보', '빅 데이터'와 같은 다양한 특성을 갖는 소셜 네트워크 콘텐츠는 개인화 추천 시스템의 성능 향상에 큰 도움이 되고 있다. 그 중 '사람들 간의 관계정보'가 가장 중요한 역할을 하기 때문에, 이를 활용한 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구에서는 사람들간의 친밀도를 고려하지 않고 있어서 개인의 성향을 반영하기 어렵고 다양한 도메인에서 정확한 추천이 불가능하다. 본 논문은 기존 연구의 문제를 해결하기 위해 사용자간 친밀도를 측정하는 친밀도 알고리즘과 소셜 네트워크의 다양한 특성에 기반한 개인화 추천 알고리즘인 PReAmacy를 제안한다. 실험을 통해 PReAmacy가 기존의 알고리즘에 비해 높은 성능을 가지며 친밀도가 PReAmacy 알고리즘에 큰 비중을 차지한다는 것을 보였다.
최근 다양한 동영상 미디어 콘텐츠가 늘어나면서 민감한 개인정보 유출의 위험성 또한 높아졌다. 이에 따라 다양한 동영상 비식별화 기법이 연구되었고, 그중에서 동영상 암호화 기술은 별도로 원본 동영상을 보관하지 않아도 복호화를 통해 원본 동영상을 얻을 수 있다는 장점 때문에 계속해서 연구가 진행되고 있다. 많은 동영상 암호화 연구에서는 암호화된 동영상의 비식별성을 입증하기 위해 기존의 이미지 암호화 연구에서 사용되던 평가 지표를 사용한다. 그러나 이러한 지표들은 암호화된 동영상의 비식별성을 입증하기에는 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 암호화된 동영상이 전체 구간에서 비식별화되었는지 확인하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 지표들을 가중 합산하여 동영상의 모든 프레임에 대해 측정하고 이를 그래프로 표현하여 분석한다. 이 방법을 통해 암호화된 동영상에서 비식별화가 정상적으로 적용되지 않은 부분을 쉽게 파악할 수 있다.
무선 인터넷을 이용하는 사용자는 정보의 양의 따른 시간적 통신비용의 증가 문제로 개인화 에이전트가 사용자의 관심에 따라 서비스를 제공하는 기능과 맞춤화된 정보를 제공하는 기능, 지식 기반 방식으로 정보를 예측하는 기능을 가지기를 바라고 있다. 본 논문에서는 이와 같이 무선 인터넷을 사용하는 사용자를 위한 PDA 개인화 에이전트 시스템을 구축하고자 한다. PDA 개인화 에이전트 시스템 구축을 위해 프로파일 기반의 에이전트 엔진과 사용자 프로파일을 이용한 지식기반 방식을 사용한다. 사용자가 웹페이지에서 행하는 행위들을 모니터링하여 사용자가 관심 가지는 문서를 파악하고 정보 검색을 통해 얻어진 문서를 분석하여 사용자 각각의 관심 문서로 나누어 서비스하게 된다. 모니터링 되어진 문서를 효과적으로 분석하기 위해 unsupervised clustering 기계학습 방식인 Cobweb을 이용한다. unsupervised 기계 학습은 conceptual 방식을 이용하여 검색되어진 정보를 사용자의 관심 분야별로 clustering한다. 클러스터링을 통해 얻어진 결과를 다시 기계학습을 통해 사용자 관심문서에 대한 프로파일을 생성하게 된다. 이렇게 만들어진 프로파일을 룰(Rule)로 만들어 이를 기반으로 사용자에게 서비스하게 된다. 이러한 룰은 사용자의 모니터링 결과로 얻어지기 때문에 주기적으로 업데이트하게 된다. 제안하는 시스템은 인터넷신문이나 웹진 등에서 사용자들에게 뉴스를 전달하기 위한 목적으로 생성하는 뉴스문서를 특정 대상으로 선정하였고 사용자 정보를 이용한 검색을 실시하고 결과로 얻어진 정보를 정보 분류를 통해 PDA나 휴대폰을 통해 사용자에게 제공한다. 상품을 검색하기 위한 검색노력을 줄이고, 검색된 대안들로부터 구매자와 시스템이 웹상에서 서로 상호작용(interactivity) 하여 해를 찾고, 제약조건과 규칙들에 의해 적합한 해를 찾아가는 방법을 제시한다. 본 논문은 구성기반 예로서 컴퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of compu
비신뢰 기반 분산키 생성은 다수의 참여자가 개인키를 모르는 상태에서 개인키의 샤미르 비밀 공유를 공동 생성하는 프로토콜이다. 또한 이를 임계값 서명으로 확장할 경우 개인키를 복원하지 않고도 다수 참여자간의 암호 프로토콜을 통해서 디지털 서명을 생성할 수 있도록 한다. 본 연구는 활용성이 높은 (1,3) 샤미르 비밀 공유 구조에서 한 공유 값을 분실할 경우 동일한 개인키에 대한 전체 공유 값을 비신뢰 기반으로 재생성해서 공유 구조를 복구하는 프로토콜을 제안한다. 제안 프로토콜은 정확성과 기밀성 측면에서 분산키 생성과 동일한 보안 요건을 갖춘다. 블록체인 기반 가상자산 관리에 적용할 경우 안전한 개인키 관리와 서명 권한의 위임 및 불능화를 가능하게 한다.
개인 방송의 보편화로 인해 인터넷 혹은 방송으로 유포되는 영상에서 일반인의 얼굴이 빈번히 노출되고 있으며, 동의 받지 않은 얼굴의 방송 노출은 개인 초상권 침해와 같은 사회적 문제를 일으킬 수 있다. 이러한 개인 초상권 침해 문제를 해결하고자 본 논문은 비디오에서 일반인의 얼굴을 검출하고 이에 마스킹을 가하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 우선 딥러닝 기반의 Faster R-CNN을 이용하여 모자이킹을 하지 않을 특정인과 모자이킹을 가할 비특정인을 포함한 다수의 얼굴 영상을 학습한다. 학습된 네트워크를 이용하여 입력 비디오에 대해 사람의 얼굴을 검출하고 검출된 결과 중 특정인을 선별해 낸다. 최종적으로 입력 비디오에서 특정인을 제외한 나머지 검출된 얼굴에 대해 모자이킹 처리를 수행함으로써 비디오에서 지능적으로 비특정인의 얼굴을 가린다. 실험결과, 특정인과 비특정인을 포함한 얼굴 검출의 경우 99%의 정확도를 보였으며, 얼굴 검출 결과 중 특정인을 정확히 맞춘 경우는 86%의 정확도를 보였다. 제안 방법은 인터넷 동영상 서비스 및 방송 분야에서 개인 정보 보호를 위해 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
통신의 개인화 실현에 가장 중요하고도 기본적인 요구 조건은 통신 주체의 이동성을 확보하는 것이다. 이러한 이동성은 단말의 이동성과 개인의 이동성이라는 두가지 서로 다른 성격의 이동성이 모두 보장될 때 완전하게 된다. 차세대 개인 통신에 대한 연구는 ITU-T/R의 UPT와 FPLMTS에 의하여 대표된다. UPT는 이용자에게 개인의 이동성을 제공해 주는 서비스인데 비하여, FPLMTS는 무선 단말의 이동성을 제공하는 시스템이다. 이들은 모두 차세대 개인 통신의 기본적인 기능인 이동성을 제공하지만 서로 독립적이며, 상호 보완적인 개념들이다. 본 고에서는 차세대 개인 통신에 대한 개념과 연구 동향을 분석, 소개하였다. 특히 ITU-T/R에서 표준화 노력을 경주하고 있는 UPT, FPLMTS를 단말의 이동성과 개인의 이동성 측면에서 소개하고 그들간의 상호 관계를 분석하였다.
IEEE 802.15.4 저속 무선 개인망 표준에서 기술하고 있는 채널의 숫자는 같은 지역 내에서 많은 수의 개인망을 동시에 운용하기에는 매우 부족하다. 이러한 제한을 해결하기 위해서, 우리는 많은 개인망이 공존하는 경우 가용한 채널의 숫자를 늘릴 수 있는 가상 채널(Virtual Channel)이라는 개념을 소개한다. 기본적으로 가상 채널은 이미 다른 개인망에 의해 점유된 논리적 채널 속에의 비활성 구간 속에 슈퍼 프레임을 위치시키는 방법을 통해 새롭게 만들어 지는 채널을 가리킨다. 이러한 가상 채널을 사용하여 하나의 채널 내에 공존하는 개인망들의 공존능력을 최대화하기 위하여 이 논문에서는 충돌 수퍼프레임 스케줄러(Least Collision-Scheduler)와 복잡도가 줄어든 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 그리고 다수의 채널이 주어졌을 경우, 주어진 채널을 효율적으로 관리하는 가상채널 선택기(Virtual Channel Selector)를 제안한다. 부가적으로, 공존하는 많은 개인망들 간의 비동기화 문제를 해결하기 위한 간단하고 실제적인 동기화 기술을 고안한다. 우리는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 이러한 가상 채널 기법을 사용할 경우 개인망의 공존 능력에 있어 획기적인 개선을 이룰 수 있음을 확인하였다.
인간의 수명이 늘어남에 따라 사람들은 건강하게 오래살고 싶은 욕구가 생기게 되었다. 특히 한국은 빠른 속도로 고령화 사회에 진입하였고, 고령화에 따른 질병의 증가로 의료비의 부담으로 이어졌다. 의료비 부담을 줄이기 위해 병의 치료보다는 예측과 예방이 중요하다. 개인의 유전자 정보를 측정하여 질병의 예측 및 예방을 할 수 있다. 개인의 유전자정보를 이용하기 위해서 한국인 질병과 표현형의 유전요인 발굴에 최적화된 SNP(80만개)과 GWAS를 통해 한국인의 유전정보를 파악하고 특정 집단의 유전적(체질적) 특성으로 각 개인의 유전자 정보를 분석한다. 본 논문은 특정 만성질환(비만, 당뇨 또는 심혈관계)집단을 분류할 수 있도록 분류 인덱스를 개발한다. 만성질환에 따른 맞춤식단 및 운동 관리를 위한 건강관리 서비스를 개발하고자한다.
개인정보관리체계 [1,2] 를 구축하기 위해서는 관리체계를 위한 요구사항과 프라이버시 통제가 필요하다. 국내에서 시행되고 있는 개인정보관리체계도 요구사항과 개인정보 전주기동안의 프라이버시 보호조치에 근거해 시행하고 있다. 빅데이터 환경에서는 개인정보를 처리하기 위한 비식별화 기법(de-identification technique)이 요구된다. 그리고 온라인 사용자 친화적 고지 및 통보 방법이 필요하다. 국제표준화위원회/전기위원회 합동위원회 1의 정보보호기술연구반 신원 관리 및 프라이버시 작업반 (ISO/IEC JTC 1/SC 27/WG 5)에서는 개인정보보호를 위한 여러 가지 국제표준을 개발하고 있다[20],[21],[22],[30]. 본 논문에서는 작업반 5에서 2017년 4월 뉴질랜드 해밀턴 SC27 회의에서 논의된 개인정보보호 관련 주요 표준화 이슈와 대응 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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