본 논문에서는 위성방송의 네트워크에 적용 가능한 속성기반 암호전송 알고리즘을 제안하고자 한다. 암호전송 알고리즘은 위성을 통해 사업자(송신자)가 다수의 정당한 사용자에게 콘텐츠를 효율적이며 안전하게 전송할 수 있는 기법이며, 속성기반 암호 알고리즘은 콘텐츠 또는 사용자가 지닌 속성에 따라 콘텐츠를 암호화하고, 그 속성의 일정 부분을 만족하면 복호화가 가능한 알고리즘으로 본 논문에서는 두 알고리즘의 효율적인 결합을 통해 위성방송 네트워크의 안전성과 운용성을 높인 알고리즘이다. 즉, 다수의 사용자에게 효율적으로 암호문을 전송할 수 있으며, 다양한 속성의 결합으로 복호화를 제어할 수 있는 장점을 가진 알고리즘이다. 제안 알고리즘은 효율성 측면에서 공개키, 개인키, 암호문의 크기를 크게 감소시켜 위성방송의 네트워크 부하를 줄일 수 있으며, 복호화 연산량을 절반으로 줄여 빠른 복호화를 가능하게 함으로서 사용자의 운용성을 높인 특징을 지닌다.
규칙 기반 추론 시스템에서 규칙의 속성 감축은 다양한 방법으로 제안되어 왔다. 규칙의 속성 감축은 퍼지 추론 시스템을 구현하는데 있어서 처리 시간을 단축시킬 수 있으나 규칙의 종속성 및 상관성을 고려하지 않을 경우 예상하지 못한 추론 결과를 얻을 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 복합속성을 가진 규칙의 속성 감축과 상관성을 고려하기 위하여 러프집합의 특성 중 식별가능 행렬과 식별가능 함수를 이용하였다. 그리고 속성 감축에 사용된 규칙은 복합속성(composite attribute)을 가지는 감성 데이터를 이용하였다.
본 논문에서는 최근 발달된 컴퓨터 버전의 이미지 처리 기법들을 활용하여 이미지의 기본 속성(primary features)을 정의하고 이미지 검색에서의 효용성을 실험을 통하여 분석한 결과를 제시한다. 기본 속성으로는 색상, 질감, 모자익, 위치정보등을 선정하여 샘플 이미지들에 대한 속성값들을 데이터베이스로 저장하고 시각 질의들을 처리하는 검색 시스템 원형을 구현하여 실험하였다. 정의된 4가지 기본적 속성 중 색상, 질감, 모자익을 이용하는 내용 기반 검색이 기존 시스템과 비교하여 검색 적중률이 향상됨을 보였다. 제안된 이미지의 기본 속성들을 이용하면 실제 이미지 데이터베이스에 대한 질의 처리에 활용할 수 있는 인덱스를 구성할 수 있을 것이다.
본 논문은 기존의 귀납적 결정 트리 방식에서의 문제점 개선을 통한 사용자 관심 프로파일 구축을 목적으로 한다. 특히 사용자 관심 프로파일의 정확도 향상을 위한 속성 선택에 대한 연구에 초점을 맞추고 있다. 사용자의 관심, 비관심 문서를 대상으로 사용자 관심 키워드를 생성하고 이를 바탕으로 초기 문서들을 재표현한다. 재표현된 문서를 입력 집합으로 하여 기계학습을 진행한다. 본 논문의 의사 결정 트리 생성 알고리즘은 입력 집합을 클래스별로 가장 잘 나누는 속성을 선택하여 노드를 구성하는 면에서는 기존의 알고리즘과 같다. 그러나 기존의 의사 결정 트리 알고리즘에서는 hill-climbing.방식을 사용함으로써 사용자의 관심을 나타내는 중요한 단어가 사용자 관심 프로파일에서 숨겨질 경우가 발생한다. 이를 최소화하기 위해 특징 추출을 통해 선택된 속성을 그대로 학습의 입력 데이터로 사용하는 것이 아니라 입력데이터를 가장 잘 나누는 속성과 그 다음 속성을 대상으로 disjunctive 연산을 통해 새로운 속성을 생성하여 이것을 속성 집합에 포함시키고 이를 학습의 입력 데이터로 이용한다. 이와 같이 disjunctive operator를 이용하여 새로운 속성을 의사 결정 트리 형성 시 이용하면 사용자의 중요한 관심을 포함하는 의미 있는(semantic) 사용자 관심 프로파일 구축이 가능해지고, 사용자 관심 프로파일을 기반으로 사용자가 관심 있는 문서를 제공할 수 있는 개인화 서비스를 제공한다.
고도로 분산된 컴퓨팅 환경에서 역할 기반 접근제어를 함에 있어서 속성 인증서를 사용한 역할의 효율적 관리 방법을 모색하고자 한다. 역할은 그룹화되며, 속성인증서를 통해 관리된다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경과 같은 고도의 분산 컴퓨팅 환경에서는 광범위한 통제 구조를 가질 수 없으므로 이를 고려한 속성 인증서 관리 기법으로 속성 인증서의 전송 방법, 그룹 키의 관리 방법 등이 고려되어야한다. 본 논문에서는 네트워크 상의 효율적 속성 인증서 관리 기법을 모색하며, 그의 기반이 되는 역할의 그룹화를 논한다. 역할을 그룹화하여 관계구조 트리를 구성하고, 분산된 환경에서 안전하고 효율적인 역할의 갱신과 분배를 달성한다. 규모 확장성을 위해 멀티 캐스팅 패킷을 사용한 속성 인증서 분배를 하며, 그에 따른 네트워크 상의 패킷 손실율을 고려한 성능분석을 하여 역할 그룹을 두어 속성 인증서를 구조화하는 것이 성능을 향상시킴을 정량적으로 보인다.
생산 수율은 비선형관계를 지닌 여러 요인들에 의해 영향을 받기 때문에 반도체 생산의 경우 예측이 어렵다. 본 논문에서 저자들은 사례기반추론과 자기조직화신경망 기반의 데이터마이닝 기법을 활용하여 수율의 높고 낮음을 밝히는 지능화된 수율예측시스템을 제시한다. 이 시스템은 자기조직회신경망을 사용하여 생산 로트의 공정파라미터 패턴을 파악하고 속성가중치 기반의 사례기반추론을 통해 신규 로트의 수율 수준을 예측한다. 이때 속성가중치는 역전파인공신경망을 통해 계산된다. 웹기반 시스템이 개발되고, 반도체 생산 기업의 실제 자료를 적용하여 본 시스템의 효율을 검증하고 평가한다.
스마트 미디어 시대에 사용자 위치기반 서비스에 대한 중요성이 날로 커지고 있으며, 사용자 경험에 대한 인식이 높아지고 있다. 본 연구에서는 이러한 현실을 고려하여 스마트폰 환경에서 위치기반 서비스 속성 경험이 지속사용의도에 어떠한 영향을 미치는지 확인하고자 하였다. 따라서 위치기반 속성이 지속사용의도에 미치는 영향 요인에 관한 선호도를 분석하였다. 선행연구를 바탕으로 1단계 서비스 속성으로 정보 속성, 엔터테인먼트, 안전과 구난, 내비게이션과 트래킹 그리고 광고와 상거래 속성으로 분류하였다. 다음으로 2단계 서비스 속성을 분류하여 계층적 분석기법(AHP; analytic hierarchy process)을 이용하여 요인들 간에 선호도를 분석하였다. 설문조사는 2014년 4월 15부터 2014년 4월 30일까지 부산경남지역 S사 직원을 대상으로 실시하였다. 분석결과 서비스 속성 중에서 내비게이션(0.133)이 가장 선호도가 높게 나타났다. 분석결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하고 논의하였다.
본 연구는 인공지능 기법 중 다중레이블 속성선택 방법을 적용하여 복잡한 경영환경에서 의사결정의 효과성을 증대시키는 방안을 설명한다. 인공지능 기반의 의사결정 시스템은 의사결정자의 선택과 판단을 돕거나, 대신하는 중요한 역할을 한다. 더욱이 최근 인공지능을 중심으로 한 비즈니스 의사결정은 기업의 성장 동력으로 평가받는데, 이를 위해서는 효과적인 의사결정 방법이 수반되어야 한다. 이에 본 연구는 의미 있는 속성값을 선별하는 CFS-BR(이진연관성 접근 기반의 상관관계 속성선택 모델)을 제안하여, 효과적인 의사결정을 지원하는 것을 돕는다. 예시데이터와 실증데이터의 분석 결과, CFS-BR은 유의미한 속성을 최상우선선별 알고리즘 기반으로 최상의 조합을 선별하므로 효율적 의사결정을 지원할 수 있고, 기존의 다중 레이블 속성선택 방법과 비교하였을 때 정확도가 높은 것으로 보아 효과적인 의사결정을 증대시키는 데 유용하다.
국방 관련 암호 및 인증체계는 전장관리정보체계를 위한 키관리체계(KMI), 자원관리정보체계를 위한 국방인증체계(MPKI) 그리고 행정기관 연계 정보시스템을 위한 행정전자서명 인증체계(GPKI)로 구분한다. 본 논문에서는 국방인증체계(MPKI)에서 사용되고 있는 공개키기반구조(PKI)의 사용자 인증 관련 문제점과 보안 위협사항을 분석하고, 이를 보완하기 위한 속성기반 서명기법을 사용한 개선된 속성기반의 인증기법을 제시하고자 한다. 제안하는 기법에서는 서명에 포함되는 접근 구조를 Monotone Span Program(MSP)을 사용하였으며, 체계서버가 사용자 인증을 통해 서비스를 제공하게 하였다.
추천시스템은 일반적으로 협동적 필터링이라는 정보 필터링 기술을 사용한다. 협동적 필터링은 유사한 성향을 갖는 다른 고객들이 상품에 대해서 매긴 평가에 기반하기 때문에 고객에게 가장 적합한 유사 이웃들을 적절히 선정해 내는 것이 추천시스템의 예측의 질 향상을 위해서 필요하다. 본 논문에서는 다중 속성 정보를 기반으로 한 다단계 클러스터링을 통한 이웃선정 방법을 제안한다. 이 방법은 대규모 데이터 셋에서 탐색 공간을 줄이기 위해 클러스터링을 수행하여 적절한 이웃 고객들의 집합을 검색하여 추출한다. 이 때, 다중 속성 정보에 따라 단계적으로 클러스터링을 수행함으로써 보다 정제된 고객 집합을 구성할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 고객 선호도와 위치 정보 및 아이템의 선호도와 위치 정보를 대표적인 속성 정보로 사용함으로써 모바일 환경에서 보다 정확한 추천이 이루어질 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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