RFID 시스템은 무선 주파수를 이용하기 때문에 도청, 위치 추적, 스푸핑 공격, 재전송 공격과 같은 공격에 취약하다. 이를 해결하고자 RFID 시스템의 상호 인증 기법과 암호화 기법이 활발히 연구되고 있다. 그러나, 과거 AES(Advanced Encryption Standard)를 이용한 대칭키 기반의 프로토콜은 고정키 문제와 보안 취약성을 안고 있어 본 논문에서 기존 프로토콜의 보안 취약성을 증명하고, OTP(One-Time Pad) 기법과 AES를 이용한 프로토콜을 제안하여 보안 취약점을 보완하고 연산, 하드웨어 오버헤드를 감소하고자 한다. 제안 프로토콜은 리더와 태그간 데이터를 암호화하고, 리더의 일회성 난수 사용하여 상호 인증을 한다. 그리고, S.Oh 프로토콜을 비롯한 기존 프로토콜과 비교 분석으로 보안성과 서버, 리더, 태그의 연산량 측면 등 효율성에서 상대적으로 우수함을 보인다.
트랜스코딩은 이미 압축된 비디오를 이질적인 클라이언트에게 적응적으로 전달하기 위한 해결책이다. 일반적으로, 계산량을 줄이기 위해서 제안된 트랜스코딩 기법들은 비디오 화질의 열화를 발생시키고 그와 반대의 경우는 많은 계산량을 초래한다. 이와 같은 계산량과 화질 사이의 문제를 해결하기 위해서 여러가지 측면이 연구되어 왔다. 하지만. 대부분의 연구가 트랜스코더 내부에 한정되어 있었고, 서버 측과의 상호작용을 통한 성능 향상에 대한 연구는 적었다. 멀티미디어 데이터를 전력과 성능이 낮은 단말기 또는 낮은 대역폭의 네트워크에 속한 이질적인 클라이언트에 서비스할 때 트랜스코더 자체의 해결 방안에 서버 측에의 특정 잡업을 추가할 경우 트랜스코더에서 실제 처리해야 하는 프레임의 개수를 줄일 수 있는 서비스 효율의 향상을 기대할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 트랜스코더와 서대 측 기반의 알고리즘을 함께 고려하여 계산 처리 과정을 줄일 수 있는 트랜스코더 시스템 구조를 제안한다.
얼굴표정 인식은 심리학 연구, 얼굴 애니메이션 합성, 로봇공학, HCI(Human Computer Interaction) 등 다양한 분야에서 중요성이 증가하고 있다. 얼굴표정은 사람의 감정 표현, 관심의 정도와 같은 사회적 상호작용에 있어서 중요한 정보를 제공한다. 얼굴표정 인식은 크게 정지영상을 이용한 방법과 동영상을 이용한 방법으로 나눌 수 있다. 정지영상을 이용할 경우에는 처리량이 적어 속도가 빠르다는 장점이 있지만 얼굴의 변화가 클 경우 매칭, 정합에 의한 인식이 어렵다는 단점이 있다. 동영상을 이용한 얼굴표정 인식 방법은 신경망, Optical Flow, HMM(Hidden Markov Models) 등의 방법을 이용하여 사용자의 표정 변화를 연속적으로 처리할 수 있어 실시간으로 컴퓨터와의 상호작용에 유용하다. 그러나 정지영상에 비해 처리량이 많고 학습이나 데이터베이스 구축을 위한 많은 데이터가 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 얼굴표정 인식 시스템은 얼굴영역 검출, 얼굴 특징 검출, 얼굴표정 분류, 아바타 제어의 네 가지 과정으로 구성된다. 웹캠을 통하여 입력된 얼굴영상에 대하여 정확한 얼굴영역을 검출하기 위하여 히스토그램 평활화와 참조 화이트(Reference White) 기법을 적용, HT 컬러모델과 PCA(Principle Component Analysis) 변환을 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 검출된 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보를 이용하여 얼굴의 특징요소의 후보영역을 결정하고 각 특징점들에 대한 템플릿 매칭과 에지를 검출하여 얼굴표정 인식에 필요한 특징을 추출한다. 각각의 검출된 특징점들에 대하여 Optical Flow알고리즘을 적용한 움직임 정보로부터 특징 벡터를 획득한다. 이렇게 획득한 특징 벡터를 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 얼굴표정을 분류하였으며 추출된 얼굴의 특징에 의하여 인식된 얼굴표정을 아바타로 표현하였다.
텍스트 범주화에 관한 선행연구에서 자주 사용되면서 좋은 성능을 보인 자질 선정 기법은 문헌빈도와 카이제곱 통계량 등이다. 그러나 이들은 단어 자체가 갖고 있는 모호성은 제거하지 못한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 kNN 분류기를 이용한 범주화 실험에서 단어간의 상호 관련성이 자동적으로 유도됨으로써 단어 자체 보다는 단어의 개념을 분석하는 잠재의미색인 기법을 자질 선정 방법으로 제안한다.
단백질 2DE 이미지 분석의 주요작업은 스팟 매칭에 의한 동일한 종류의 단백질 그룹인 패어링 클래스를 구성하는 것으로서 단백질간의 상호 작용, 질병에 관련한 단백질의 변화 등을 관찰할 수 있다. 하지만 2DE 실험의 여러 가지 문제점으로 인하여 패어링 클래스는 먼지, 공기방울 등 에러를 포함하게 되며 이런 에러들은 왜곡된 분석결과를 초래한다. 따라서 본 논문에서는 동일한 조직에서 같은 종류의 단백질은 발현량이 비슷하다는 특성을 이용하여 패어링 클래스의 개개의 스팟을 참조 스팟 속성으로 나눈 값을 유사도로 정의하고, 스팟의 유사도가 사용자에 의하여 선택되는 필터링 배수에 의한 범위를 벗어날 때 에러 스팟으로 간주하여 제거되는 에러 필터링 기법을 제안한다. 실험에서는 정확도(Precision), 재현율(Recall) 및 조화평균(Harmonic-mean) 값을 사용하여 제안된 필터링 기법의 타당성을 보여준다.
본 논문은 광학 현미경을 컴퓨터 상에서 구현한 소프트웨어 시스템인 Medieye 시스템에 가장 큰 문제점인 대용량의 영상 데이터를 압축하는 기법을 제안하고, Medieye 시스템에 대하여 기술한다. 현재 구현된 Medieye 시스템은 환자의 조직 샘플에 대한 고해상도 디지털 영상을 인터넷 상에서 제공하고 있으며, 궁극적으로는 의료 기관 및 의학 연구 기관의 슬라이드로 꽉 찬 캐비넷을 디지털 저장시스템으로 대체하기 위한 클라이언트 서버 구조 기반의 소프트웨어 시스템이다. Medieye 시스템은 클라이언트 프로그램, 네트워크 서버, 데이터 서버 3 부분으로 구성되었고, 이들은 정해진 통신 규약에 따라 메시지를 서로 주고받음으로써 각 부분이 상호 독립적이다 이 시스템에 적용할 영상압축 기법은 블록 기반의 웨이블릿 변환을 이용한 영상 압축이다. 입력 영상 신호를 여러 개의 부밴드 영상으로 분해하고 각 부밴드 영상에 대하여 독립적으로 다시 작은 블록으로 나누어 각 부밴드의 특성에 맞도록 영상을 압축하는 알고리즘을 제안하였다. 이 기법은 제로 트리와 비슷한 성능을 보이면서도 구조가 비교적 간단하여 계산적인 면과 수행 속도 면에서 우수한 성능을 보여 준다.
나이브베이즈분류기($na\ddot{i}ve$ Bayes classifier)는 학습, 적용 및 계산자원 이용의 측면에서 매우 효율적인 모델이다. 또한, 그 분류 성능 역시 다른 기법에 비해 크게 떨어지지 않음이 다양한 실험을 통해 보여져 왔다. 특히, 데이터를 생성한 실제 확률분포를 나이브베이즈분류기가 정확하게 표현할 수 있는 경우에는 최대의 효과를 볼 수 있다. 하지만, 실제 확률분포에 존재하는 조건부독립성(conditional independence)이 나이브베이즈분류기의 구조와 일치하지 않는 경우에는 성능이 하락할 수 있다. 보다 구체적으로, 각 자질변수(feature variable)들 사이에 확률적 의존관계(probabilistic dependency)가 존재하는 경우 성능 하락은 심화된다. 본 논문에서는 이러한 나이브베이즈분류기의 약점을 효율적으로 해결할 수 있는 자질변수의 통합기법을 제시한다. 자질변수의 통합은 각 변수들 사이의 관계를 명시적으로 표현해 주는 방법이며, 특히 상호정보량(mutual information)에 기반한 통합 변수의 선정이 성능 향상에 크게 기여함을 실험을 통해 보인다.
WBAN(Wireless Body Area Networks)은 센서를 통해 사용자의 생체 정보를 수집하고 사용자가 요구하는 서비스를 제공해주는 환경을 말한다. 센서의 중요성이 점차 높아짐에 따라 WBAN 또한 주목받고 있다. WBAN은 대표적으로 의료 분야에서 사용되고 환자의 생명과 직결될 수 있다는 문제를 가지고 있기 때문에 안전성은 매우 중요하다. 또한 WBAN에서 사용되는 기기는 연산량에 제한이 있기 때문에 효율성도 매우 중요하게 고려되어야 한다. 이에 따라 WBAN 환경에서의 ID 기반 익명 인증에 관한 연구가 최근 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 최근 Wu et al.이 제안한 WBAN 환경에서의 ID 기반 익명 인증 기법이 위장 공격에 취약하다는 것을 보인다. 그리고 Wu et al. 기법 등 이전에 제안되었던 기법들에 대해서 밝혀진 공격에 안전한 새로운 ID 기반 익명 인증 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 이전에 제안된 기법들과 비교해서 30.6%, 7.3%만큼 연산량이 개선되었다.
네트워크 사용자의 급속한 증가로 네트워크 내의 부하를 감당하기에는 많은 어려움을 가져왔다. 이와 같은 이유로 기존의 TCP/IP 에서 세션을 통하여 노드들 간의 통신을 연결하는 방식에서 현재는 하나의 채널을 통해 고속의 I/O 가 가능하도록 하는 기술의 많이 연구되고 있다. 그 대표적인 것으로 인피니밴드가 있다. 인피니밴드는 프로세싱 노드와 입출력 장치 사이의 통신, 프로세스간 통신에 대한 산업 표준이 되고 있고 프로세싱 노드와 입출력 장치를 연결하기 위해 스위치 기반의 상호 연결은 전통적인 버스 입출력을 대체하는 새로운 입출력 방식을 사용한다. 또한 인피니밴드는 서버 시스템에서 요구하는 여러 특징 중에서 어플리케이션에게 QoS (Quality of Service)을 보장할 수 있는 메커니즘을 포함하고 있다. 본 논문에서는 어플리케이션에서 요구하는 각 트레픽의 요구 대역폭 크기에 따라 구분하여 효율적인 중재 테이블의 구성을 통해 데이터 전송에 있어 QoS 에 합당하게 출력포트를 통해 나갈 수 있도록 중재 테이블을 관리하는 기법을 제안하고 이를 NS-2 (Network Simulator)을 이용하여 성능 평가를 했다. 특히 기존 인피니밴드에서의 중재 테이블을 이용한 패킷 처리량과 본 논문에서 제안한 중재 테이블 구성 방식을 이용한 패킷 처리량을 비교했으며 성능평가 결과는 기존의 인피니밴드에서의 패킷 처리량에 비해 약 19% 향상된 결과를 나타냈다.
이 연구에서는 전체 문헌집단으로부터 초기 질의어에 대한 연관용어 선정 시 사용할 수 있는 최적의 기법을 찾기 위해 연관규칙 마이닝과 용어 클러스터링 기법을 이용하여 연관용어 선정 실험을 수행하였다. 연관규칙 마이닝 기법에서는 Apriori 알고리즘을 사용하였으며, 용어 클러스터링 기법에서는 연관성 척도로 GSS 계수, 자카드계수, 코사인계수, 소칼 & 스니스 5, 상호정보량을사용하였다. 성능평가 척도로는 연관용어 정확률과 연관용어 일치율을 사용하였으며, 실험결과 Apriori 알고리즘과 GSS 계수가 가장 좋은 성능을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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