조건부 로짓(Conditional Logit: CL)모형은 모형추정 및 결과해석이 비교적 용이하다는 장점으로 널리 사용되는 반면에 응답자의 선호이질성(preference heterogeneity)을 충분히 반영하지 못한다는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 최근 지배적인 방식으로 제시되고 있는 두개의 모형인 혼합로짓(Mixed Logit; ML)모형과 잠재계층모형(Latent Class Model; LCM)을 사용하여 우리나라 보령댐 주변 습지보호에 있어서 응답자간 선호이질성을 설명하고자 하였다. 6대광역시와 보령시 표본에 대하여 응답자별 이질성의 존재여부를 검토한 결과 두 지역간 뚜렷한 차이가 있음을 알 수 있었다. 즉 보령시의 경우에는 응답자간 선호이질성이 뚜렷하게 나타난데 반하여 6대광역시의 경우 응답자간 선호이질성이 거의 나타나지 않았다. 따라서 6대광역시의 경우에는 모수추정을 위해 CL 모형의 사용이 가능하나 보령시의 경우에는 선호이질성을 반영하기 위해 ML모형이나 LCM에 근거한 모수추정이 요구된다. 선호이질성의 원인을 규명하기 위하여 교차항이 있는 혼합로짓모형과 잠재계층모형을 고려할 수 있다. 교차항이 있는 혼합로짓모형의 경우 관찰되지 않은 개인단위의 이질성을 설명할 수 있는 장점이 있다. 그러나 두 모형을 비교한 결과 LCM이 교차항이 있는 ML모형이 제공하지 않는 추가적인 정보를 보여주는 것으로 나타나고 있다. 따라서 본 연구에서의 응답자간 선호이질성은 혼합로짓모형에 의한 개인적인 수준보다 잠재계층모형에 의한 계층단위에서 더 잘 설명될 수 있다고 할 수 있다.
수제는 일반적으로 하천에서의 흐름 방향과 유속을 제어하여 하안 또는 제방을 유수에 의한 침식작용으로부터 보호하기 위한 목적으로 설치될 뿐만 아니라 과거에는 운하를 위한 충분한 수심 확보 목적으로 이용되었다. 2000년대 이후 하천복원 및 자연하천 정비에 대한 관심이 커지면서, 수제 설치로 인해 발생되는 수제주변 국부적인 흐름제어와 다양한 하상조건이 수중서식처 기능을 줄 수 있어 환경적 주요 수공구조물로 제시되고 있다. 수제는 주로 여러 개의 군수제로 설치되는데 설치간격에 따라 주수로에서 변화되는 흐름과 수제역내 흐름이 다양하게 발생하기 때문에 군수제 설계에 있어서 수제의 간격은 중요한 설계인자라 할 수 있다. 본 연구는 수제간격 및 설치각도에 따라 다양하게 변화되는 수제역내 재순환구간의 흐름현상을 검토하여 수제목적에 따른 적정 수제간격을 결정하는데 정보를 제공하고자 하였다. 특히 흐름분석은 수제역내 재순환영역에서 발생하는 와의 형성, 와 중심점의 위치 및 제방부 유속을 주로 분석하여 제방부의 안정성에 영향을 미치는 제방주변에서의 흐름특성을 검토하였다. 실험의 결과는 군수제 설치에 따른 수제역 내의 하상변화와 제방안정성 검토를 위한 중요한 기초자료가 될 것이다.
텍스처 이미지가 다양한 산업 애플리케이션 분야에 널리 사용됨에 따라, 이러한 이미지들의 저작권 보호는 중요한 이슈가 되어왔다. 이러한 이유로, 본 논문은 이미지에 내재한 텍스처 특성을 이용한 칼라 텍스처 이미지 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 퍼지 클러스터링을 위한 입력으로써 그레이 레벨 동시발생 행렬의 에너지와 동질성 특징을 사용하여 워터마크를 삽입하기 위한 적당한 블록들을 선택한다. 워터마크를 삽입하기 위해 먼저 선택된 블록들에 이산 웨이블릿 변환을 수행하고, 이산 웨이블릿 변환의 서버밴드들의 하나를 선택한다. 그런후에 이 워터마크를 중간 대역의 이산 코사인 변환 계수에 삽입한다. 또한, 본 논문은 워터마크 삽입 후 비인지성과 다양한 형태의 워커마킹 공격에 대해 강인성이 뛰어난 이득 계수들과 이산 웨이블릿 변환의 서버밴드들의 효과를 탐색한다. 모의실험 결과, 제안한 알고리즘은 이득 계수가 42이고 HH 밴드에 워터마크를 삽입하였을 때 높은 PSNR 값 (47.66 dB to 48.04 dB) 및 낮은 M-SVD 값 (8.84 to 15.6)을 얻었다. 또한 제안한 알고리즘은 노이즈 첨가, 필터링, 잘라내기 및 JPEG 압축과 같은 다양한 이미지 처리 공격에서도 높은 상관 값 (0.7193 to 1)을 보였다.
제조현장에서 발생하는 대량의 데이터는 제조공정의 개선 등을 위해서 매우 중요한 역할을 수행한다. 국내 제조업은 제조환경의 변화에 대응하기 위하여 다각적인 노력을 하고 있으나 구조적, 기술적 취약성으로 인해 많은 어려움을 겪고 있다. 코팅제는 도료의 일종으로 제품에 피막층을 형성하여 제품을 보호하고 다양한 특성을 부여하는 고분자 산업에서 활발하게 연구되는 분야 중의 하나이다. 코팅제는 다양한 산업 분야에서 중요성이 더욱 커지고 있으나 실제 제조업체에서는 여전히 작업자의 경험에 의존하여 배합공정을 수행하는 실정이다. 본 논문에서는 HW-SW 통합 프레임워크를 활용한 제조공정 개선을 위한 실시간 모니터링 시스템과 데이터 분석검증 TA설계를 제안한다. 제안된 프레임워크를 통한 분석 결과는 보다 정량적인 작업 기준 데이터를 확보하고 작업 현장에 제공함으로써 코팅제 배합 공정을 개선시킬 수 있다. 특히 정확한 배합 기준이 되는 표준 데이터의 부재로 인한 품질 저하와 원가 손실을 감소시키고, 배합 공정에서 발생한 오차 데이터에 대하여 R과 실험 계획법을 이용한 분석을 통하여 표준 보정 관계식을 도출함으로써 차후 발생 가능한 오차에 대한 대응 방안을 제시한다.
환경 관련 문제에 대한 관심이 고조됨에 따라, 국민의 건강 및 생명 보호를 위한 각국의 SPS조치는 국가 간 자유무역이라는 WTO의 주요원칙에 역행하는 규제적인 무역관행을 낳고 있다. 그러나 분쟁 발생 시 패널이 회원국의 조치를 심사하는데 필요한 심사기준과 관련된 규정은 SPS협정에 존재하지 않는다. 뿐만 아니라 과학적 실험, 데이터 등과 밀접한 관련이 있는 협정의 특성으로 인하여, 본 협정에 적합한 심사기준에 대해서는 상반된 의견들이 대립하고 있으며 실제 분쟁사례에서도 일관된 기준이 적용되고 있지 못하다. 국가차원에서 결론 내려진 사실적, 법적 판단을 패널이 심사할 때 적용하는 심사기준은, 당국의 결정을 패널이 존중하는 정도에 따라 '적극적 개입(de novo review) 기준'과 '존중(deference) 기준'이라는 두 가지의 대립적인 기준으로 나누어질 수 있다, 이 두 가지 대립적인 기준을 중심으로, 본 논문에서는 WTO협정에서 규정하고 있는 심사기준을 검토하고 SPS 협정에 적합하게 적용할 수 있는 심사기준을 모색하고자 한다. 그리고 최근 US-Hormones Suspension 사건 판결에서 적용한 심사기준을 분석하여 SPS협정에 적용 가능한 심사기준이 어떠한 방향으로 정립되고 있는지 살펴보고자 한다.
침입방지 시스템(IPS, Intrusion Prevention System)은 인라인모드(in-line mode)로 네트워크에 설치되어, 네트워크를 지나는 패킷 또는 세션을 검사하여 만일 그 패킷에서 공격이 감지되면 해당 패킷을 폐기하거나 세션을 종료시킴으로서 외부의 침입으로부터 네트워크를 보호하는 시스템을 의미한다. IPS에서 주로 사용되는 시그너처 기반 필터링에서는 침입방지시스템을 통과하는 패킷의 페이로드와 시그너처라고 불리는 공격패턴들과 비교하여 같으면 그 패킷을 폐기한다. 시그너처의 개수가 증가함에 따라 하나의 들어온 패킷에 대하여 요구되는 패턴 매칭 시간은 증가하게 되어 패킷지연 없이 동작하는 고성능 침입탐지시스템을 개발하는 것이 어렵게 되었다. 본 논문에서는 패턴 매칭 시간을 시그너처의 개수와 무관하게 하기 위하여 시그너처 해싱 기반에 기반한 고성능 침입방지시스템을 제안한다. 제안한 방식을 리눅스 커널 모듈 형태로 PC에서 구현하였고 월 발생기, 패킷발생기, 스마트비트라는 네트워크 성능 측정기를 이용하여 시험하였다. 실험결과에 의하면 기존 방식에서는 시그너처 개수가 증가함에 따라 성능이 저하되었지만 본 논문에서 제안한 방식은 성능이 저하되지 않았다.
의료 영상은 원본 콘텐츠의 품질을 유지하는 것이 중요한 동시에 사생활 보호의 요구가 증가함에 따라서 가역 워터마킹 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다. 기존의 가역 워터마킹 알고리즘은 의료 영상이 아닌 일반 영상에서는 고용량 고품질을 유지할 수 있으나 영상 전체에 왜곡을 야기한다. 따라서 촬영 대상물의 품질 유지가 중요한 의료 영상에 직접적으로 적용하기에는 부적합하다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 의료 영상의 촬영 대상물 영역의 영상 품질을 유지하며, 워터마크를 효율적으로 삽입할 수 있는 가역 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 먼저 대상물과 배경 영역을 분할하기 위한 알고리즘을 설계하고, 그 후에 분할된 대상물과 배경에 대해 추정오차 히스토그램에 기반하여 가역 워터마킹 기법을 적용한다. 대상물 영역에는 삽입 레벨을 낮게 설정하고, 배경 영역에 삽입 레벨을 높게 설정함으로써 대상물의 화질은 최소한으로 변형을 하며 효율적인 삽입이 가능하도록 하였다. 실험에서 다양한 의료 영상에 대하여 제안한 알고리즘을 기존 추정오차 히스토그램 기반 가역 워터마킹 기술과 삽입 용량 및 영상 품질에 대한 비교를 수행하였고, 그 결과 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 높은 영상 품질을 유지하면서 우수한 삽입 용량을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 시청자측에서 수신한 텍스처 영상과 그 깊이영상으로 임의의 시점 영상을 렌더링하여 시청하는 자유시점 2D 또는 3D 영상의 지적재산권 보호를 위한 디지털 워터마킹 기술을 제안한다. 이 경우 악의적이지는 않지만 시점이동공격이 필연적으로 발생되며, 여기에 삽입된 워터마크 정보를 제거하기 위한 악의적인 공격을 추가로 고려하여야 한다. 본 논문에서는 시점이동에 덜 민감한 부분을 찾기 위해 깊이영상을 이용하여 깊이변화지도를 생성하고, 원 영상을 3 레벨 2DDWT를 수행하여 각 레벨의 LH 부대역에서 깊이변화지도를 참조하여 워터마킹할 위치를 결정한다. 각 화소에 한 워터마크 비트를 삽입하는 방법은 선형 양자화기를 사용하는데, 양자화 스텝은 각 부대역의 에너지 값에 따라 결정한다. 워터마크 추출방법은 공격된 영상에서 원 워터마크 정보와의 상관도를 이용하여 가능한 후보들을 추출하고, 각 위치의 추출된 값들은 통계적인 방법으로 최종 추출된 워터마크로 결정한다. 제안한 방법을 다양한 영상으로 다양한 공격에 대해 실험하고 기존의 방법들과 비교하여 이 방법이 우수한 성능을 가졌음을 보인다.
본 논문에서는 스크리닝 라우터, 듀열-홈드 게이크웨이, 스크린드 호스트 게이트웨이, 그리고 응용 레벨 게이트웨이를 사용한 혼합형 방화벽 시스템을 제안하였다. 스크린드 호스트 게이트웨이는 스크리닝 라우터와, DMZ, 그리고 베스쳔 호스트로 구성되었으며, 외부의 모든 트랙픽은 프로토콜 필터링 기능을 가진 스크리닝 라우터에서 필터링되고, 그리고 응용 레벨 필터링을 수행하기 위하여 베스쳔 호스트로 전송된다. 듀얼-홈드 게이트웨이는 외부의 사용자가 내부 네트워크를 직접 접근을 못하도록 중개 역할을 한다. 응용 레벨 게이트웨이는 프럭시 서버를 통해서만 트래픽 전송이 가능하도록 한다. 외부 사용자는 DMZ에 있는 고개 서버를 통해서만 내부 네트워크로의 접근이 가능하지만 내부 사용자는 외부 네트워크를 용이하게 사용할 수 있다. 그리고 DMZ에 있는 시스템의 효율적인 관리를 위하여 시스템 관리자만 Telnet 접속이 가능하도록 규칙기반을 적용하였다. 실험 결과, 접근 거부는 Web, Mail, FTP, Telnet 순으로 나타났으며, DMZ에 있는 공개 서버릴 제외한 나머지 시스템에 대한 접근은 거부되었다. 프로토콜별 접근 거부는 모든 네트워크에 broadcast하는 BOOTP와 NETBIOS를 사용하는 호스트가 많았기 때문에 TCP보다 UDP가 많이 나타났다. 또한 내부 네트워크에 불법적인 Telnet이나 FTP는 거의 없었다.
최근 인터넷 기술이 발전함에 따라 다양한 프로그램들이 만들어지고 있고 이에 따라 다양한 코드들이 많은 사람들을 통해 만들어진다. 이러한 측면을 이용하여 특정 작성자가 작성한 코드들 그대로 가져가 자신이 작성한 것처럼 보여주거나, 참고한 코드들에 대한 정확한 표기 없이 그대로 사용하여 이에 대한 보호가 점차 어려워지고 있다. 따라서 본 논문에서는 작성자 분석 이론과 합성곱 신경망 기반 자연어 처리 방법을 적용한 작성자 식별 프레임워크룰 제안한다. 작성자 분석 이론을 적용하여 소스 코드에서 작성자 식별에 적합한 특징들을 추출하고 이를 텍스트 마이닝에서 사용하고 있는 특징들과 결합하여 기계학습 기반의 작성자 식별을 수행한다. 그리고 합성곱 신경망 기반 자연어 처리 방법을 소스 코드에 적용하여 코드 작성자 분류를 수행한다. 본 논문에서는 작성자 분석이론과 합성곱 신경망을 적용한 작성자 식별 프레임워크를 통해 작성자를 식별하기 위해서는 작성자 식별만을 위한 특징들이 필요하다는 것과 합성곱 신경망 기반 자연어 처리 방법이 소스 코드등과 같은 특수한 체계를 갖추고 있는 언어에서도 적용이 가능하다. 실험 결과 작성자 분석 이론 기반 작성자 식별 정확도는 95.1%였으며 CNN을 적용한 결과 반복횟수가 90번 이상일 경우 98% 이상의 정확도를 보여줬다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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