본 논문은 한국저작권위원회의 저작권 R&D 과제(과제명 : 북스캔 어문/만화 저작물 식별 및 복제방지 기술 개발)에서 연구 중인 북스캔 도서 저작물 식별 기술연구로 북스캔 만화 저작물과 함께 북스캔 도서를 효과적으로 식별할 수 있는 기술 개발을 통하여 북스캔 만화 및 도서 저작물의 건전한 생태계 기반 조성을 목적으로 한다. 본 논문은 기 연구된 북스캔 만화 저작물 식별 시스템에 추가적으로 도서 저작물 식별 시스템을 통합 구현한 모델을 제시하고자 한다. 최근 들어 고화질 스캐너와 보정 소프트웨어들을 이용한 도서의 불법 복제가 확산되고 있어 만화와 함께 도서에 대한 식별 기술을 제공하여 무차별적 복제로 인한 저작권자들의 피해를 줄이는데 본 연구가 도움이 될 것으로 기대한다.
최근 자율주행 분야에서는 영상 처리 기술이 중요한 역할을 하고 있다. 그 중에서도 영상 식별 기술은 자율주행 차량의 안전성과 성능에 매우 중요한 역할을 한다. 이에 따라 본 논문에서는 융복합 영상 식별 시스템을 개발하여 자율주행 차량의 안전성과 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 다양한 영상 식별 기술을 활용하여 차량주변 환경의 객체를 인식하고 추적하는 시스템을 구축한다. 이를 위해 머신 러닝과 딥 러닝 알고리즘을 활용하며, 이미지처리 및 분석 기술을 통해 실시간으로 객체를 식별하고 분류한다. 또한, 본 연구에서는 영상 처리 기술과 차량 제어 시스템을 융합하여 자율주행 차량의 안전성과 성능을 높이는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 식별된 객체의 정보를 차량 제어시스템에 전달하여 자율주행 차량이 적절하게 반응하도록 한다. 본 연구에서 개발된 융복합 영상 식별 시스템은 자율주행 차량의 안전성과 성능을 크게 향상시킬 것으로 기대된다. 이를 통해 자율주행 차량의 상용화가 더욱 가속화될 것으로 기대된다.
레거시 시스템은 수년간 기업에서 많은 노력과 투자하여 개발되어 왔으며 현재는 기업의 중요한 자산으로 여겨지고 있다. 하지만 수많은 수정을 거치면서 시스템은 점차 비구조화 되어지고 그에 따른 문서화 작업이 제대로 이루어지지 않았으며, 과거의 중앙 집중적인 메인 프레임환경을 웹과 같은 분산 환경으로 이전하고자 하는 비즈니스 요구사항이 점차 증대되고 있다. 본 논문에서는 레거시 시스템을 컴포넌트 래핑 기술을 이용하여 엔터프라이즈 자바 빈(EJB)으로 생성하는 지원도구 개발의 일환인 레거시 컴포넌트 식별 기법을 소개한다. 제안된 식별 기법은 비즈니스 로직을 변수 분류(Variable Classification), 슬라이싱 판별 기준, 워크플로워 분석을 이용한 레거시 컴포넌트 후보를 식별하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 T-DMB 시스템에서 위치인식을 위한 워터마킹 기법에 대해 소개하고 성능을 분석하여 보았다. T-DMB 방송용 전송신호에 확산 코드를 이용한 워터마킹 기법을 행하는 기술은 방송용 송신기를 식별하는 기능을 목적으로 사용되고 있다. 송신기 식별을 위해 GPS 기술이 가장 널리 사용되고 있지만, 전파 신호가 미약하고 음영지역이나 실내에서는 수신이 안 되는 단점이 있다. 이러한 관점에서 볼 때 이용요금이 거의 무료이며, 수신 전계강도는 강하면서 다수의 음영지역문제를 해결해 줄 수 있는 새로운 위치인식기술이 필요한 상황이라고 할 수 있고, 지상파 방송신호를 기반으로 위치인식기능과 부가적 정보를 제공해 줄 수 있는 송신기 식별기술은 새로운 솔루션을 제공한다고 할 수 있다.
무선랜이 폭발적으로 증가함에 따라, 기술 발전에 힘입은 네트워크 품질은 많이 향상되었지만, 보안 품질은 아직도 요원한 상황이다. 본고에서는 무선랜상에서 아이디 보안 취약성을 이용한 공격들과 이를 탐지하고 방어할 수 있는 디바이스 식별 기술에 대한 동향을 파악한다. 무선랜상에서 아이디 보안 취약성을 이용하는 MAC 속임 공격은 공격자의 존재를 속일 수 있을 뿐만 아니라, 네트워크 및 시스템 권한을 획득할 수 있기 때문에 네트워크 보안에 큰 위협이 되고 있다. 무선디바이스 식별 기술로서는 인증 방식, 프로토콜 분석 방식, 위치확인 방식, RF 지문 방식 등 많은 기법들이 있다. 본고에서는 이러한 기술들 중에서 현재 가장 활발하게 연구되고 있는 RF 지문 기술을 시스템 구조, 디바이스 식별 방법, 보안 취약성, 그리고 보안 응용 관점에서 자세히 분석한다.
기능 분해는 복잡한 시스템을 이해하기 위해 광범위에게 사용되는 시스템 모델링 기술이다. 기능 분해는 문제 영역을 기능별로 분해하는 데 그 기반을 두고 있으며 , 이는 시스템의 기능에 대한 식별을 전제로 한다. 일반적으로 시스템의 기능에 대한 식별은, 분석가에 의해 어떠한 조직적인 지침없이 비정형적으로 수행되는 것이 관례였다. 따라서 이러한 기법을 이용하면 시스템을 분할하거나 시스템의 기능을 올바르게 식별하기가 매우 어렵다. 본 논문은 이러한 기능 분석에 대해 use case을 이용한 기법을 제안하고자한다. 본 기법의 장점은 크게 두가지로 요약할수 있다. 첫째, 시스템의 분할과 기능에 대한 식별이 전통적인 기법보다 더 용이하다. 둘째, 시스템의 요구사항과 구현이 사용자에 의해 쉽게 검증될 수 있다. 본 기법은 하향식으로 이루어져, 구조적 분석과 같이 보편화된 기능 분석 기법들과 자연스럽게 병합될 수 있다. 본 논문은 이를 위해 use case의 식별, 그리고 이를 이용한 기능 분해를 단계적 과정과 가이드라인을 통해 설명하고, 이를 특정 에플리케이션에 적용하여 그 유용성을 입증한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 다양한 위치 기반 서비스(LBS)를 위해 객체 식별은 필수적인 기술이다. 객체 식별을 위해서 영상 분석 식별, 무선 신호(RF: Radio Frequency) 식별, MIT Cricket 시스템의 RF 신호와 초음파를 활용한 객체 식별 등의 시스템들이 제안되었다. 그 중 가장 널리 이용되는 Cricket 시스템은 RF 신호에 객체의 식별 정보를 포함시켜 초음파 신호와 동시에 송신하고, 수신단에서 RF 신호의 정보를 통해 객체를 식별하는 방식을 이용한다. 하지만 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 이용되는 단말 노드의 소형의 특성을 유지하기위해 다수의 장치 모듈을 내장하기 힘들다. 본 논문에서는 신호의 정확도가 높은 초음파를 활용하여 RF 통신모듈 없이 신호 중첩 분석으로 통해 다중 객체를 인식하기 위한 기술을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 가능성을 시뮬레이션을 통해 입증하였다.
1990년대 후반에 들어서면서 않은 기업들이 기업의 생산성 향상 및 고객 서비스를 위해 IT투자를 확대해감에 따라 기업 내에서도 다수의 이질적인 시스템 도입을 추진하게 되었다. 그 결과 않은 기업 내에는 호환성이 없는 시스템이 산재해 업무추진에 어려움을 주고 있으며, 이러한 복잡하고 까다로운 분산화된 시스템을 통합하고자 업계에서는 많은 노력을 기울이게 되었다. 그 결과로 등장한 기술이 웹서비스이며 이것은 분산화된 시스템을 통합하는 기존의 통합기술들의 문제점을 해결하고 분산된 애플리케이션을 저비용${\cdot}$고효율로 통합하기 위한 대안이 되었다. 본 논문에서는 웹서비스기반 시스템 개발을 위한 웹서비스 개발 절차를 제시하고 비즈니스 도메인에서 요구사항 분석을 통해 생성된 유스케이스모델을 기반으로 하는 웹 서비스 식별 방법을 제안한다. 유스케이스를 기반으로 서비스를 식별하므로 서비스에 도메인의 비즈니스가 잘 반영되도록 할 수 있으며 적절한 입도(granularity)을 갖는 서비스를 식별할 수 있다.
인터넷을 통해 유통되는 디지털 콘텐츠의 식별과 접근을 위한 고유 식별체계로서 DOI(Digital Object Identifier)의 개발, DOI의 구문구조 DOI의 관리와 운영, DOI 메타데이터와 장르, DOI변환과 핸들시스템(Handle System)을 소개하고, DOI의 국내 도입을 위한 DOI 등록 시스템, DOI 변환 시스템, DOI 검색시스템 INDECS 메타데이터를 이용한 디지털콘텐츠 유통관리시스템, DOI 참조링크 시스템의 개념적 설계와 구축내용을 기술한다.
최근 방송 사용 음악에 대한 저작권료 배분의 투명성을 위하여 방송음악 식별 기술에 대한 관심이 커지고 있다. 음악 DNA라 부르는 음악의 신호적 특징을 이용하는 기존의 음악식별 기술이 존재하지만, 방송 배경음악의 특성으로 인해 방송 사용 음악 식별에 그대로 활용하기는 어렵다. 방송이나 영화에 사용되는 배경음악은 우리가 일상생활에서 주로 소비하는 가요나 팝과 같은 음악과 비교하여 그 수가 매우 많고, 하나의 음악 테마에 대하여 조금씩 다르게 편곡한 유사 음악들이 다수 존재한다. 즉, 방송 배경음악을 식별을 위해서는 유사한 음악이 많은 대규모 음악 DB를 대상으로 잡음이 섞여 있는 음악을 식별하여야 한다. 한편, 대부분의 음악 식별 시스템은 빠른 검색을 위하여 모든 데이터를 메모리에 올려두고 처리하는 방식으로 동작하는데, 대규모 음악 DB를 지원하기 위해서는 시스템 자원을 적게 사용하면서도 식별율이 떨어지지 않는 특징 추출 파라미터와 인덱싱 파라미터를 찾는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 만족하는 배경음악 특징의 추출방법과 이 특징을 효율적으로 검색할 수 있도록 하는 검색 구조를 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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