디지털 음악상품의 유료화 서비스를 위해 P2P 서비스 업체들은 콘텐츠를 다운로드 할 때 주는 자와 받는 자간에 포인트를 주고받는 것이 일반화되어 있었다. 그러나 이러한 방식은 다운로드 건별로 사용료를 지급해야 할 권리자와 콘텐츠를 명확하게 연결할 수 있는 콘텐츠 식별 방법이 없는 상태에서 진행되는 것이다. 따라서 명확한 음악식별이 중요한데, 불특정 다수가 제공하는 콘텐츠는 일반적으로 정보가 부정확하고 일관성이 결여되어 있어 해시 기술이나 음악인식 기술 등의 신뢰할 수 있는 콘텐츠 식별 방법을 이용하여 저작권 관리를 하여야 한다. 본 연구에서는 해시 기술 및 콘텐츠 인식 기술을 융합하여 두 기술의 장점만을 활용함으로써 해시 기술의 빠른 속도와 콘텐츠 인식 기술의 편리함을 동시에 제공한다. 이를 바탕으로 저작권 DB 관리 방법, 요금 결제 및 정산 방법 등을 이용하여 P2P 서비스의 유료화를 구현하고자 한다.
선박의 자동식별 시스템(Automatic Identification System(AIS))은 다중접속 방법으로서 SOTDMA를 채택하고 있다. SOTDMA 시스템은 Aloha 영역에서 슬롯 재사용으로부터 기인하는 Gaussian Minimum Shift Keying(GMSK) Co-Channel Interference(CCI)에 의해서 시스템 성능이 저하된다 이 논문에서는 CCI를 제거할 수 있는 여러 가지 방법을 소개하고 비교 분석하여 향후 선박의 자동식별 시스템에 적용 가능한 CCI 제거기법 개발 방안에 대해서 논하도록 하겠다.
이 논문은 레거시 시스템에 대한 도메인 분석을 통한 소프트웨어 컴포넌트 식별을 제안하고자 한다. 이 방법은 공통/비공통 프로세스 컴포넌트를 추출하기 위한 워크플로우 기반의 도메인 모델링으로, 점진적, 반복적으로 각각의 사용자(개발자, 설계자, 시험자 등등)에게 적당한 크기의 프로세스 컴포넌트를 추출하고 마지막 단계에서 UML 기법으로 컴포넌트 내의 객체를 추출하고자 한다. 그래서 기존의 워크플로우 메커니즘의 확장 보완을 제시한다. 이 방법 적용 예로써 학생 학위 허가 시스템(Student Degree Matriculation System)을 적용 사례로 이용한다. 그리고 이 확장된 워크플로우 메커니즘은 IT 분야나 비즈니스 모델링은 물론 병렬 시스템, 텔레 통신 시스템, 실시간 시스템까지도 모델링 할 수 있으리라 본다.
시스템엔지니어링을 수행하는데 있어서 요구사항의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않을 것이다. 요구사항들의 명확한 정의는 개발문제의 명확한 정의를 의미하면 이는 개발사업의 위험부담을 초기에 제거하는 중요한 역할이 된다. 시스템 개발에 있어서 성패를 가름 지을 수 있는 첫 관문인 요구사항의 추출 방법들을 식별하고 비교 분석하였다. 본 논문에서는 요구사항 추출을 위한 방법들을 간략히 소개하고 각 방법의 장점과 단점을 기술하였으며, 각 방법의 학습난이도, 적용할 이해당사자의 특성별로 정리하였다.
본 논문에서는 스캔된 만화의 콘텐츠 특성을 고려한 식별 및 특징 검색 시스템을 제안하였다. 스캔 만화의 특징점을 생성하기 위해서 계층적 대칭 핑거프린팅 방법을 활용하였다. 제안하는 핑거프린트 식별 및 검색 시스템은 웹하드와 같은 온라인 서비스 제공자들이 대량의 스캔만화에 대하여 즉각적인 식별 결과를 얻을 수 있도록 설계되었다. 실험에서는 회전, 이동 등의 이미지 변형에 대해서 핑거프린트의 식별 강인성에 대하여 분석하였다. 또한 특징점 데이터베이스에서의 빠른 매칭을 위한 데이터베이스 구조를 제안하였고, 전역 검색 및 최대중요특징 검색과 같은 기존의 다른 검색방법과 성능을 비교하였다.
수치지도의 관리 및 운영에 필요한 유일식별자에 대한 연구는 기존의 국토지리정보원을 통하여 많은 연구가 수행되어져 왔으나 그 내용과 과정이 복잡하여 현실적으로 잘 적용되지 못하고 있는 것이 사실이다. 이를 극복하고 객체기반 연속수치지도의 원할한 관리를 위하여 객체기반연속수치지도 유일식별자인 OSID의 도입이 필요하고 이를 바탕으로 객체기반 연속수치지도 관리체계에 OSID를 적용하고자 한다. 본 연구는 OSID의 기본구조를 기초로 하여 객체기반 연속수치지도 관리 OSID 시스템 체계를 설계하고 수치지도의 관리 및 운영상 필요한 유일식별자를 부여하는 방법을 도출하여 이를 객체기반 연속수치지도에 적용하고자 한다.
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.
국내에서는 한국저작권위원회 주관으로 디지털콘텐츠 식별을 위한 국가디지털콘텐츠식별 체계인 UCI(Universal Content Identifier)와 통합저작권관리를 위한 ICN(Integrated Copyright Number) 식별체계를 운영하고 있다. 그러나 UCI나 ICN은 국제표준 식별체계인 ISRC (International Standard Recording Code)나 ISWC(International Standard Works Code), ISAN (International Standard Audiovisual Number) 등과 같은 국제적인 표준 식별체계와의 연계가 되어있지 않다. 따라서 국내 콘텐츠의 해외시장 진출을 위해서는 해당되는 국제표준의 식별체계 와 연계를 위한 추가의 별도 작업이 요구되고 있으며, 외국에서 판매되는 콘텐츠에 대한 정산을 포함한 통계자료는 국내시스템으로는 통합관리가 불가능하다. 본 논문에서는 UCI/ICN과 국제 표준의 식별체계와의 연계를 위해 국내/외 식별체계 동향을 조사하고, 조사한 국제표준 식별체계 들의 메타데이터와 표준을 분석하여 UCI/ICN과의 연계 방안을 제시한다. 또한 시험 모형을 개발 해봄으로써, UCI/ICN과 국제표준 식별체계와의 연계방법에 관한 연구 방향을 제시하였다.
이 논문에서는 마이크로어레이 데이터에 대한 분석 문제로서 부공간 대조집단 식별 문제를 소개하고, 이를 해결하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 부공간에서 속성값이 대조적인 집단의 쌍들을 식별하기 위해, 먼저 각 속성에 대해서 분석자가 지정한 대조영역의 값을 갖는 두 개의 샘플집단을 선택한 다음, 연관규칙 마이닝과 유사한 형태의 방법으로 부공간의 차원을 점진적으로 확대해 가면서 대조집단을 추출한다. 마이크로어레이 데이터는 수천개 이상의 유전자에 대한 발현정보를 포함할 수 있는 다차원 데이터이기 때문에, 대조적인 발현특성을 갖는 유전자집합에 대한 샘플집단의 쌍을 모두 부차원에 대해서 질의를 통해 식별하는 것은 부담이 되지만, 제안한 방법을 사용하면 분석자가 지정한 대조영역 값의 범위를 기준으로 하여 모든 가능한 부공간에서의 대조집단을 효과적으로 추출할 수 있다.
본 논문에서는 실시간 시선 식별을 위한 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 컴퓨터 비전 시스템을 제안하고자 한다. 현존하는 대다수의 시선 식별 방법은 고정된 얼굴에서만 원활하게 동작하고 개개인에 대한 교정 절차를 필요로 한다. 그러므로 본 논문에서는 교정 작업 없이 얼굴 움직임이 있는 경우에도 견실하고 정확하게 동작하는 시선 식별 시스템을 제안하고 있다. 제안된 시스템은 추출된 변수로부터 시선을 스크린 좌표로 매핑하기 위해 GRNN을 이용하였다. 동공을 추적하여 GRNN을 사용함으로서, 시선 매핑에 분석적 기능이나 얼굴 움직임에 대한 계산이 필요 없을 뿐 아니라 다른 개개인에 대하여 학습과정에서 매핑 기능을 일반화 할 수 있었다. 시선 예측 정확도를 개선하고자 계층적 식별을 제안함으로써 오분류를 줄일 수 있었고, 공간 시선 해상도는 스크린에서 1m 정도 떨어진 거리에서 수평으로 10cm, 수직으로 약 13cm, 즉 수평으로 8도 수직으로 5도 이었다. 실험 결과, 재식별 하였을 경우 1차 시선 식별시 84%보다 약 9% 정도 정확성이 향상되어 93%를 나타냄으로써 제안된 시스템의 유효성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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