IT 기술이 발달함에 따라 센서 모바일을 기반으로 사물에 정보를 담아 네트워크로 상호연계되는 유비쿼터스 정보기술이 발달하고 있다. 그러나 서버에 저장되어 있는 데이터를 손쉽게 사용하기 위한 보안 해결책이 미미한 상태이다. 본 논문에서는 빅 데이터 서비스에서 제공되고 있는 대용량 데이터를 사용자가 안전하게 처리하기 위해서 빅 데이터 서비스에 사용되는 데이터에 다중의 속성을 해쉬 체인 기법에 적용한 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안기법은 빅 데이터 서비스에 사용한 데이터의 종류, 기능, 특성에 따라 데이터의 속성을 분류하여 분류된 속성 정보를 해쉬 체인으로 묶어 데이터의 안전성을 향상시켰다. 또한, 제안 기법은 여러 지역에 분산된 데이터를 손쉽게 접근하기 위해서 데이터 속성 정보를 해쉬 체인의 연결 정보로 활용하여 빅 데이터의 접근 제어를 분산 처리하였다.
소프트웨어 제품라인공학은 재사용성에 초점을 맞추어 소프트웨어의 높은 품질과 생산성을 만족시킬 수 있는 방법으로 제안되었다. 소프트웨어 제품라인에서 제품 구성 방법은 휘처모델로부터 주어진 제품을 위해 가장 최선의 휘처와 휘처속성을 선택해 나가는 프로세스이다. 성공적인 제품 개발을 위해서는 제품의 목표를 달성할 수 있는 휘처와 휘처 속성을 선택하는 것이 중요하다. 하지만 수천개의 휘처와 휘처 속성이 존재하는 경우에는 최적의 제품 구성을 하는 것이 매우 어렵다. 그렇기에 본 연구에서는 휘처와 휘처 속성간의 관계를 기반으로 제품의 목표를 달성하게 하는 휘처와 휘처 속성의 구성 조합을 찾는 휘처 구성 방법을 제안하여, 보다 정확한 제품의 목표 달성에 기여하는 휘처 구성이 될 수 있도록 한다.
레코드 컨티뉴엄은 전자기록 환경으로 이행하는 패러다임 전환기에 기록학의 기반을 제공하는 이론임에도 불구하고, 이에 대한 비판적 분석을 그동안 거의 수행되지 않았다. 레코드 컨티뉴엄은 아직 개발이 진행 중인 이론으로, 핵심은 라이프사이클 모델과는 다른 기록에 대한 새로운 시각이다. 따라서 전자기록 환경에서 레코드 컨티뉴엄이 지닌 의미 및 한계를 분석하고 보다 심도 있는 이론적 개발을 위해서는 레코드 컨티뉴엄 논리 속에 함유된 기록의 의미 및 속성에 대한 분석이 필수적으로 요구된다. 하지만 레코드 컨티뉴엄에서는 기록에 대해 별도로 정의를 내리지 않고 있다. 이에 본고에서는 최근의 전자기록 환경에서 레코드 컨티뉴엄 이론 속에 함유된 기록의 의미 및 속성을 축선 및 차원 분석을 통해 고찰하고자 하였다. 이를 위해 우선 기록의 의미 및 속성 도출을 위한 기초 작업으로, 컨티뉴엄 모델상의 차원 1 및 차원 2에 초점을 맞추어 분석을 수행하였다. 이어 컨티뉴엄 논리 속에 함유된 기록의 의미 및 속성을 라이프사이클 모델과 결부시켜 고찰하였으며, 이를 기반으로 컨티뉴엄이 지닌 의의를 고찰한 다음, 기록의 의미 및 속성 관점에서 컨티뉴엄이 지닌 한계를 제시하였다.
탄성파 탐사는 지하자원 개발, 지반 조사, 지층 모니터링 등에 널리 사용되고 있는 지구물리탐사 방법으로 정확한 지층 구조 영상을 제공해주기 때문에 지층의 지질학적 특성 해석에 필수적으로 활용된다. 일반적으로는 탄성파 구조 보정 영상을 시각적으로 분석하여 지질학적 특성을 해석하지만 최근에는 탄성파 구조 보정 자료에 대한 정량적인 분석을 통해 원하는 지질학적 특성을 정확하게 추출하고 해석하는 탄성파 속성 분석이 널리 연구되고 있다. 탄성파 속성 분석은 탄성파 자료에 기반한 지질학적 해석에 정량적인 근거를 제시해줄 수 있기 때문에 석유 및 가스 저류층 분석, 단층 및 균열대 조사, 지층 가스 분포 파악 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만 탄성파 속성 분석은 탄성파 자료 내 잡음에 취약하므로 속성 분석의 정확도 향상을 위해서는 중합 후 탄성파 자료에 대한 추가적인 잡음 제거가 수반되어야 한다. 본 연구에서는 중합 후 탄성파 자료에 대한 무작위 잡음 제거 및 및 탄성파 속성 분석 정확도 개선을 위해 4가지의 잡음 제거 방법을 적용하고 비교한다. FX 디콘볼루션, DSMF, Noise2Noiose, DnCNN을 각각 포항 영일만 고해상 탄성파 자료에 적용하여 탄성파 무작위 잡음을 제거하고 잡음이 제거된 탄성파 자료로부터 에너지, 스위트니스, 유사도 속성을 계산한다. 그리고 각 잡음 제거 방법의 특성, 잡음 제거 결과, 탄성파 속성 분석 결과를 정성적 및 정량적으로 분석한 후, 이를 기반으로 탄성파 속성 분석 결과 향상을 위한 최적의 잡음 제거 방법을 제안한다.
다중버전 알고리즘은 다수의 버전에 대한 접근을 통해 검색 연산이 갱신 연산 때문에 대기하거나. 갱신 연산이 검색연산 때문에 대기하는 문제점을 제거하여 트랜잭션의 동시성을 향상시킨다. 이런 다중버전 알고리즘을 바탕으로 공간 데이터베이스 관리 시스템을 위한 버전 기반의 공간 레코드 관리기법이 제안되었다. 버전 기반의 공간 레코드 관리기법은 공간 레코드의 속성 데이터 버전과 공간 데이터 버전을 따로 생성 및 관리하는 기법이다 하지만 하나의 공간레코드를 위하여 털러 개의 속성 데이터 버전과 공간 데이터 버전을 계속 유지하기 때문에 저장 공간의 부하가 존재한다. 본 논문에서는 버전 기반의 공간 레코드 관리 기법에서 저장 공간의 부하를 최소화하기 위해서 검색 트랜잭션이 더 이상 사용하지 않는 공간 레코드 버전을 찾아 제거하는 기법을 제안한다. 본 기법은 트랜잭션 완료 시 제거될 버전의 후보를 선정한 후, 진행중인 트랜잭션의 타임스탬프와 제거될 버전의 타임스탬프를 비교하여 향후 검색 트랜잭션이 사용하지 않는 대전을 제거하여 저장 공간의 부하를 최소화하는 기법이다.
지식 정보화 시대의 새로운 교육 패러다임의 변화에 따라 웹을 통하여 정보와 아이디어를 서로 공유할 수 있는 사회적 상호작용이 요구되고 있다. 이러한 사회적 상호작용을 증진시키기 위해서는 다양한 사회적 상호작용 도구를 제공할 수 있는 웹 기반협동학습 시스템이 필요하다. 따라서 이 논문에서는 사회적 상호작용을 증진시키기 위해서 웹 기반 협동학습 환경을 쉽게 구성할 수 있도록 재사용 가능한 협동학습객체 모형을 SCORM을 기반으로 설계하였다. 협동학습객체 모형을 필드와 메소드, 속성으로 구성하였다. 필드는 상호작용을 통해 발생된 상호작용 결과를 저장하기 위해 데이터 모델로 구현하였으며, 메소드는 상호작용 결과를 LMS에 전달하는 방법을 제공하기 위해 API 함수로 구현하였다. 또한 협동학습객체의 속성은 접근성, 다형성, 포장성, 제어성으로 구분하여 각각 베타데이터, 계열화, 패키지, 런치를 통해 구현하였다. 이러한 협동학습객체는 학습 내용과 결합하여 하나의 협동학습 활동을 구성하게 되고, 이렇게 구성된 협동학습 활동을 계열화함으로써 교수 학습 설계가 이루어진다.
현재 공학분야에서 감성을 소재로 진행되는 연구가 급격히 증가되고 있다. 그 중 상품 디자인과 이미지 검색 그리고 HCI(Human Computer Interaction) 분야에서 감성은 더욱 중요한 토픽이 되고 있다. 본 논문은 감성기반의 지능형 이미지 검색을 위한 감성처리 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 단일 시각정보만을 고려하였고 이는 감성에 적합한 검색을 위해서 너무 단편적인 결과를 갖는다. 인간의 감성에 보다 적합한 검색을 위하여 우리는 컬러와 형태가 복합된 이미지에 대한 감성을 처리한다. 이를 위해 첫째, 컬러와 형태의 속성을 공통으로 갖는 대표감성을 정의하고 각 속성에 감성 가중치를 부여한다. 둘째, 사용자의 감성의 적합한 이미지 검색을 위하여 각 이미지의 감성정보량을 측정한다. 이를 이미지 검색에 적용하고, 본 저자의 이전 연구 중 단일 정보만을 고려한 감성기반 검색시스템과 사용자 만족도를 이용하여 비교 평가한다. 제안된 방법은 기존의 단일시각정보만을 고려했던 감성기반 이미지 검색보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 그리고 복합시각정보에 대한 감성을 동시에 처리할 수 있는 연구로써의 의의를 갖는다.
CD Now, Video Recommender, Amazon 등과 같은 현재의 협업 기반 필터링 서비스는 일반적으로 서비스를 요구하는 사용자가 관심을 가진 아이템과 비슷한 속성의 아이템을 추천하고 있다. 하지만 영화와 같은 경우 사용자의 주관적 평가가 배제된-명시적 속성만으로는 아이템의 특징을 표현하는데 한계가 있다. 때문에 이를 이용한 방법은 서비스를 제공하는 데 있어 제한을 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 사용자가 영화에 대한 자신의 감정을 간단한 선택을 통해 표현함으로써 쉽고 편하게 사용자의 영화 취향을 도출하고 이를 기반한 소셜 네트워크를 형성하는 방법에 대해 논의해 보고자 한다. 이러한 방법을 통해 일반적으로 사용되는 빈도나 인기도 기반의 추천이 아닌 실제 사용자와 유사한 취향과 특성을 가지는 사용자들은 연결해줌으로써 보다 사용자에 특화된 추천을 가능하게 할 것이다.
본 논문에서는 Edge-Labeled Graph에 기반하여 XML 인스턴스들을 관계형 데이터베이스(RDB)로 저장하는 모델을 제안하고 구현한다. 저장되는 XML 인스턴스들은 Edge-Libeled Graph에 기반 한 Data Graph로 표현되고 이를 이용하여 데이터 경로(Data Path), 요소(Element), 속성(Attribute), 테이블 인덱스(Table Index) 테이블에 정의된 값들이 추출된 후 Napper를 이용하여 데이터베이스 스키마를 정의하고 추출된 값들을 저장한다. 그리고, RDB 저장 모델은 질의를 지원하기 위해, XPATH를 따르는 질의 언어로 사용되는 XQL을 SQL로 변환하는 변환기를 제공하며, 또한 저장된 XML 인스턴스를 복원하는 DBtoXML 처리기를 갖도록 하였다. 구현 결과, XML 인스턴스들과 RDB 구조로의 저장 관계가 그래프(Graph) 기반의 경로(Path)를 이용한 표현으로 가능했으며, 동시에, 특정 요소 (Element) 또는 속성(Attribute)들의 정보들을 쉽게 검색할 수 있는 가능성을 보였다.
지난 10년간 네트워크 기반의 컴퓨터 공격은 급격히 증가했으며 이에 따라 보안 기술도 발달하게 되었다. 침입탐지시스템은 컴퓨터 보안 기술로써 발전되어 왔으나 과도한 침입시도정보의 발생과 그 대부분이 긍정오류(false positive)를 발생시킴으로써 실제로 관리하는데 많은 어려움을 준다. 이러한 문제에 대안으로 여러 연구들이 진행되어 왔으며, 침입시도정보의 축약을 통한 관리적 측면에서의 효율을 높이는 연구도 진행되고 있다 그러한 연구들의 한 방법으로서 속성중심귀납법(Attribute Oriented induction, 이하 AOI)은 침입시도정보를 속성정보에 기반 하여 의미 있는 묶음으로 클러스터링 하는 방식이다 본 논문은 이 방식에서의 문제점을 분석하였으며 그 해결책으로써 본 논문에서는 위협수위 기반 AOI 클러스터링 기법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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