정보통신의 발전으로 디지털 콘텐츠에 대한 서비스 방식이 위치정보를 가지고 서비스하는 URL(Uniform Resource Locator)방식의 문제점과 기존의 물리적인 저작물이 디지털 콘텐츠로 전환되면서 기존의 식별자로는 디지털 콘텐츠의 특성을 충족시키는 식별이 미흡하고 한계가 있다. 또한, 학술지 위주의 식별자는 연구가 활발하나 비학술지에 대한 식별자 연구는 부족한 실정이다. 따라서, 해외 주요 디지털 콘텐츠 서비스기관의 식별체계 활용사례를 분석하고 그 결과를 토대로 한국과학기술정보연구원(KISTI) 고유 식별자인 KOI(Kisti Object Identifier)를 개발하였다.
음성인식 기술은 크게 음성인식과 화자인식 기술의 두 가지로 분류된다. 현재는 음성인식 기술이 널리 연구되고 있지만 점차 화자인식 기술의 중요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 화자인식 기술의 한 가지 분류로 임의 화자를 식별하기 위한 화자식별 기술을 연구 대상으로 하고 있으며, 신경회로망을 이용한 화자식별 시스템의 특징 추출 방법을 제시하고 그에 따른 성능을 비교하고 있다. 식별 단계에서 26명의 78개의 음성 샘플을 신경회로망의 역전파 알고리듬을 이용하여 학습하고, 테스트용으로 한 화자의 음성샘플이 사용되어 식별된다. 신경회로망의 입력 변수는 특징 파라미터로 선형예측계수, Mel-주파수 켑스트럼계수와 웨이블릿을 이용한 켑스트럼 계수를 사용하였다. 그 결과로써 화자식별 시스템의 신경회로망 모델2의 입력으로 혼합된 특징 파라미터를 사용한 경우가 다른 파라미터들을 사용한 경우와 비교하여 8.46~21.53%의 차를 가지고 가장 좋은 성능을 나타내었다.
최근 AI와 로봇기술 등으로 개인정보를 포함한 데이터의 처리가 일상화됨에 따라 한국정부는 개인정보 비식별 조치 가이드라인 및 데이터 3법을 발표함으로써 개인정보 비식별화를 돕고자 하였다. 하지만 복잡한 비식별화 절차와 이의 효과에 대한 불명확함으로 기업들이 개인정보를 포함한 빅데이터의 활용에 어려움을 겪고, 동시에 시민단체나 소비자단체에서는 현 가이드라인에 따른 비식별화 절차가 개인정보를 보호하기에 충분하지 않다고 지적하고 있다. 본고에서는 비식별화 현황과 기술을 검토하고 현 가이드라인의 한계점을 보완 함으로써 데이터 활용 업체와 기관들의 정확한 비식별화를 돕고 빅데이터 활용의 활성화에 기여하고자 한다.
클라우드 컴퓨팅 서비스는 자원 공유와 가상화 기술 및 자원의 서비스화 등 기존 컴퓨팅 환경과 다른 특성으로 인해 클라우드 컴퓨팅 환경에 적합한 식별/접근제어 기술 및 보안 통제 사항이 요구된다. 그러므로 기존 컴퓨팅 자원을 클라우드 컴퓨팅 환경으로 변경하는 서비스 제공자나 클라우드 서비스로 이동하는 서비스 사용자는 특정한 보안 요건을 검토해야 한다. Cloud Security Alliance에서 배포한 Cloud Control Matrix와 ISO/IEC 27001을 비교 분석하여, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 특별히 요구되는 식별 및 접근제어의 보안 통제 요건을 확인하였다. 또한, 주요 클라우드 컴퓨팅 서비스인 아마존의 AWS, 구글의 Google Cloud Platform과 VMware의 vCloud 서비스의 식별 및 접근제어 기술을 조사하였다. 이를 기반으로 클라우드 컴퓨팅 환경의 식별 및 접근제어 기술에서 필요한 보안 요건을 확인하였다.
반려견·반려묘 등 반려동물이 사람인구 대비 1/5인 수준인 1000만 개체로 급증하고, 이에 따른 팻산업이 6조원 규모로 급성장하는 추세와 함께 RFIP칩 신체내부이식하는 형태의 동물등록제 실시에 대한 부정적인 시각과 거부감으로 인하여 최근 들어 반려동물의 비문(일명 코지문)·홍채 등 바이오인식기술을 이용한 개체식별기술에 대한 니즈가 증대되고 있는 실정이다. 이에 따라 2019년 부터 반려동물에 대한 바이오인식기술을 접목한 개체식별기술을 활용하는 동물등록제 적용을 위하여 동물보호법 개정작업이 활발히 진행될 것으로 전망되며, 반려동물의 유사한 품종에 대한 개체식별 필요성에 따라 팻보험 사기예방·유기견 예방·디지털 동물병원 헬스케어서비스·팻레저·팻복지 등의 다양한 팻산업 응용분야에서 바이오인식기술을 이용한 반려동물 개체식별의 필요성은 날로 증대될 것으로 전망된다. 이에 따라 본 논문에서는 텔레바이오인식기반의 반려동물 개체식별기술에 대한 연구필요성과 함께 TTA PG505 등 국내표준화 추진현황과 ITU-T SG17 등 국제표준화 추진현황을 살펴보고자 한다.
기하급수적으로 증가하고 있는 변종 악성코드에 대응하기 위한 식별 연구가 다양화 되고 있다. 최근 연구에서는 기존 악성코드 분석 기술 (정적/동적)의 개별 사용 한계를 파악하고, 각 방식을 혼합한 하이브리드 분석으로 전환하는 추세이다. 나아가 변종 식별이 어려운 악성코드를 더욱 정확하게 식별하기 위해 기계 학습을 적용하기에 이르렀다. 이에 따라, 본 논문에서는 변종 악성코드 식별을 위해 각 연구에서 활용한 기계 학습 기술과 사용한 악성코드 특징을 중심으로 변종 악성코드 식별 연구를 분류 및 분석한다.
1935년 미국에서 레이더에 관한 연구 결과로 처음으로 등장한 전파식별(RFID : Radio Frequency IDentification) 기술은 접근하는 비행물체의 피아식별을 위하여 사용되었다. 1960대 후반에 들어와서 핵과 같은 위험 물질을 감시하기 위하여 전파식별에 대한 연구가 미국에서 이에 대한 연구가 본격적으로 시작되었다. 그로부터 얼마후인 1972년 Schlage Electronics(현재 Westinghouse)사에서 군용 섬유유리 에폭시카드에 삽입되는 전파식별 카드가 개발되었다. 군사목적 위주로 진행되던 전파식별 관련 기술개발은 1977년에 이르러 Los Alamos Scientific 연구소에 의해 공공부분으로 확대되기 시작했다.(중략)
본 고에서는 무선식별시스템의 기술 표준화에 대해서 기술하였다. 무선식별시스템은 최근 모든 산업에 폭발적으로 사용되고 있다. 무선식별시스템은 적당한 트랜스폰더 즉 태그에 데이터를 보내서 그 응용에 만족하는 응답을 즉시 받는 것이다. 본 고에서는 국제적인 표준화 동향 및 기술에 대해서 분석하고, 국내에서 RFID 기술을 응용하기 위한 기술기준에 대해서 기술하였다.
우리나라 정부는 2016년, 현행 개인정보보호 법령의 틀 내에서 데이터가 안전하게 활용될 수 있도록 관계부처 합동 <개인정보 비식별 조치 가이드라인>을 마련하여, 비식별 조치를 위해 사업자 등이 준수해야 할 비식별 조치 기준을 제시하였다. 그 후 국내에서는 조화로운 방향으로 개인정보보호와 활용을 이루기 위해 다양한 노력이 있었고 이와 관련하여, 본고에서는 국내 비식별 조치 추진현황 및 2016년 이후 한국 주도로 개발 중인 국제표준 2건 등 비식별 처리 분야의 국제표준화 동향을 살펴본다.
본 논문은 P2P 서비스의 유로화를 효율적으로 수행하기 위해 필요한 음악 콘텐츠 유통 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 콘텐츠 식별 방법, 저작권 DB 관리 방법, 요금 결제 방법 및 정산 방법 등을 제공한다. 일반적인 디지털 음악상품 유통 시스템에서는 운영자가 판매되는 음악 콘텐츠를 제공하지만, P2P의 경우는 사용자들이 음악 콘텐츠를 제공한다. 따라서 운영자가 유통되는 콘텐츠가 무엇인지 명확히 식별하는 것이 매우 어렵다. 일반적으로 콘텐츠 식별을 위해서는 해시를 사용하는 경우와 콘텐츠 식별 기술을 사용하는데, 본 논문에서는 해시 기술 및 콘텐츠 식별기술을 융합하여 두 기술의 장점만을 활용함으로써 해시의 처리 속도와 콘텐츠 식별 기술의 편리함을 동시에 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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