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.
본 연구에서는 국가별 특허문서의 고유식별체계인 특허번호 현황에 대해 살펴보고, 국가별로 다양한 특허번호체계론 하나로 통합할 수 있는 표준 디지털고유식별체계를 기술한다. 그리고 특허정보 디지털식별체계를 이용한 특허원문 연계구축방안에 대해 기술한다. 각국의 특허번호를 이용하여 특허에 대한 간단한 색인정보를 메타데이터형식으로 구축하고, 개별 특허의 원문에 대한 식별자와 위치정보를 중앙에서 관리하여 언제든지 각국의 특허원문으로 연계가 가능한 체계를 제시하고자 한다.
본 논문에서는 시스템의 어플리케이션 및 IT 인프라에 대한 모든 중요한 기술적 취약점 관리는 식별되어야한다는 것을 제시한다. 특히 개발 단계에서 실행 가능한 취약점 관리 방안이 도출되어야 한다. 그리고 취약점의 식별 및 분류에서 식별 및 인증, 암호화, 접근제어의 영역에서 정의되지 않은 취약점들은 기술적, 관리적, 운영적 관점에서 해당 영역(어플리케이션, IT 인프라) 별로 누락 없이 정의하도록 한다.
사용자의 피부 관리 및 피부질환을 검사하는 기존의 어플리케이션은 유도 질문에 따른 사용자의 응답을 기반으로 결과를 유추하기 때문에 부정확한 진단 결과를 야기한다. 본 논문에서는 사용자의 미용관련 피부질환 이미지를 바탕으로 딥러닝 이미지 인식 기술 적용하여 건선, 사마귀, 여드름, 한포진을 대상으로 피부 미용질환에 대한 식별 정보를 제공하는 어플리케이션을 제시한다. 또한 이미지 인식률이 높은 ResNet과 SE-ResNet 알고리즘을 적용하여 피부질환 식별 적용 시 효과성을 실험적으로 비교한다.
미디어와 기술 발달의 따른 매우 원본과 같은 복제 영상인 유사-복제 영상들이 원저자의 동의 없이 사용자간의 교환이 무방비로 유동되고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 새로운 영상 식별자를 제안한다. 제안된 영상 식별자는 특징점 기반이며, 그것의 주변 밝기 정보의 고유값 분해과정을 거쳐서 지역 기술자를 생성한다. 이 생성된 지역 기술자들을 원본 데이터베이스와 빠르게 검색하여 주어진 질의 영상과 관련된 원본을 찾는 시스템이다. 실험에서는 총 13 종류의 영상을 왜곡을 시행하였으며, 거리의 따른 임계값은 false-positive alarm 을 시행하여 결정하였다. 실험결과 매우 높은 정확률을 가지며, 영상으로부터 영상 식별자 추출 및 데이터에이스 검색속도 또한 매우 우수한 성능을 가진다.
상황인식 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 서비스를 제공받는 객체의 상황(Context)을 인식하고 정보화하여 그 상황에 따라서 객체 중심의 지능화된 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 지능화된 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술이 중요하다. 또한, 인간과 컴퓨터간의 의사소통을 원활히 할 수 있는 최적의 상황을 인식해야 한다. 현재까지 연구된 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 상황정보로 객체의 위치정보와 객체의 식별정보만을 주로 사용하고 있다. 그러므로 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에만 주된 초점을 두고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감정표현단어를 상황정보로 사용하여 감정인식을 위한 상황인식 미들웨어로서 ECAM의 구조를 제안한다. ECAM은 감정표현단어의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감정을 인식한다. 객체의 감정표현단어 정보를 상황정보로 사용하고, 인간의 감정에 영향을 미칠 수 있는 환경정보(온도, 습도, 날씨)를 추가하여 인식한다. 객체의 감정을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감정추론 엔진은 Jena를 사용하였다.
복잡한 항만해역에서 자율운항선박 입출항 지원을 위해서는 항내에서 통항하는 선박에 대한 지속적인 인식이 필요하며, 이를 위해 선박자동식별시스템(AIS)에서 송출된 정보를 기반으로 선박의 운동정보(위치/침로/속도), 식별번호 및 크기 정보를 확인한다. 하지만, AIS 탑재 의무가 있는 선박에 대한 정보만 취득이 가능하기 때문에, 보조적으로 육상레이더를 활용하여 AIS 정보로부터 식별이 안되는 선박을 인식할 수 있는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 자율운항선박 입출항 지원을 위해 레이더 이미지를 활용하여 선박의 운동정보와 형상정보를 동시에 추정할 수 있는 알고리즘을 설계하였다.
탈중앙형 SSI(Self Sovereign Identity)가 새로운 디지털 신원 식별 기술의 대안으로 등장하였으나 이는 데이터 거래의 고유 알고리즘 특성으로 인해 효율적인 비식별화 기법이 제안되지 않았다. 본 논문에서는 SSI의 탈중앙형 동작을 보장하기 위해 ZKP(Zero Knowledge Proof)의 검증 결과를 검증인 측에서 외부에 제공 가능한 형태로 재구성함으로써 식별자를 제거하지 않는 비식별 기술을 제안한다. 또한, 이는 검증 참여 각 개체에 대한 차등 주권 관리 개념을 제안하는 것으로 재구성된 비식별 데이터를 정보주체의 동의 없이 제공할 수 있다. 결과적으로 제안 모델은 탈중앙형 SSI 환경에서 국내 개인정보보호법을 만족하고, 안전하며 효율적인 비식별 처리 및 주권 관리를 제공한다.
최근 다양한 동영상 미디어 콘텐츠가 늘어나면서 민감한 개인정보 유출의 위험성 또한 높아졌다. 이에 따라 다양한 동영상 비식별화 기법이 연구되었고, 그중에서 동영상 암호화 기술은 별도로 원본 동영상을 보관하지 않아도 복호화를 통해 원본 동영상을 얻을 수 있다는 장점 때문에 계속해서 연구가 진행되고 있다. 많은 동영상 암호화 연구에서는 암호화된 동영상의 비식별성을 입증하기 위해 기존의 이미지 암호화 연구에서 사용되던 평가 지표를 사용한다. 그러나 이러한 지표들은 암호화된 동영상의 비식별성을 입증하기에는 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 암호화된 동영상이 전체 구간에서 비식별화되었는지 확인하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 지표들을 가중 합산하여 동영상의 모든 프레임에 대해 측정하고 이를 그래프로 표현하여 분석한다. 이 방법을 통해 암호화된 동영상에서 비식별화가 정상적으로 적용되지 않은 부분을 쉽게 파악할 수 있다.
RFID는 우리의 삶을 바꿔놓고 있다. 이미 RFID 기술은 도서관에서 한 번에 여러 권의 책을 식별하여 대출 시간을 단축시키고 있고, 상점에서는 계산원 없이 소비자가 스스로 계산할 수 있도록 하고 있다. 이렇듯 RFID는 U-City를 실현하기 위한 기술로서 손색이 없지만, RFID가 가진 자동식별의 특징은 우리에게 혜택뿐만 아니라 보안 및 프라이버시 침해라는 부작용을 가져오기도 한다. 그리하여 세계적으로 다양한 기술적 제도적 보호대책들이 연구되고 있다. 따라서 본 고에서는 RFID 기술의 현재 상황을 파악할 수 있도록 RFID의 활용 현황과 보호대책에 대해 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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