• 제목/요약/키워드: 완전정보

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기울기 보정과 블록 분할 합병을 통한 문자 추출 (Text Extraction by Skew Normalization and Block Split & Merge)

  • 김도현;차의영;강민경
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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    • pp.424-426
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    • 2001
  • 신문, 잡지, 공문서, 영수증 등의 문서로부터 필요한 정보를 자동화하여 처리할 수 있는 문서영상 이해 시스템의 구현에 있어서 문서영상에 존재하는 문자를 추출하는 연구는 문자 인식의 전처리 단계로서 매우 중요한 의미를 지니고 있다. 하지만 현 시점에서 문서 자체가 가지는 다양한 형태 및 배경 등에 의하여 범용화되고 일반화된 방법을 찾기란 매우 어려운 실정이다. 본 논문에서는 특히 배경이 선이나 도표 등으로 이루어진 문서 영상에서 Hough Transform을 사용하여 기울어짐을 보정하고 문자들이 선에 겹친 부분을 효과적으로 보정하며 추출된 영역에 대한 분할 및 합병 과정을 거쳐 최종적으로 완전한 문자 영역을 추출하는 방법에 대하여 다룬다.

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전통적인 네트워크 해킹 기법과 기술적 대응방안

  • 김태훈;최호성;김성은;김주현
    • 정보보호학회지
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    • 제16권1호
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    • pp.75-79
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    • 2006
  • 하나의 네트워크가 보안적으로 완전해지기 위해서는 외부 네트워크에 서비스를 제공하는 서버뿐만 아니라 내부적 사용을 위한 다수의 클라이언트에 대한 보안 취약점도 최소화 시켜야 한다. PC의 하드웨어적 성능 발전은 개인의 정보처리 능력을 획기적으로 향상시킨 순기능도 있는 반면 웜바이러스 감염과 같은 보안적 문제에 노출되었을 경우전체 네트워크를 마비시킬 수 있는 치명적인 위협요소가 되는 역기능도 있다. 본고는 PC를 대상으로 하는 전통적인 네트워크 해킹기법과 이에 대한 대응 솔루션을 분석하여 보다 효율적인 방법으로 네트워크의 보안성을 증대시킬 수 있는 기술적 방안에 대해 기술한다.

한글 문헌 자동축약 시스템에 관한 연구 (The Study of Automatic Extracting System on Korean Full text)

  • 김세중;조성호
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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    • pp.27-38
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    • 1992
  • 본 연구는 한글 문헌을 컴퓨터를 이용하여 축약하는 시스템 구축에 관한 연구로서, 기존의 '완전 자동축약'에 따른 축약문 생성의 편협성을 해결하기 위하여 '자동축약 + 후통제 처리'라는 절충형 시스템 관리 형태로 실제 실현 가능한 시스템을 설계한다는데 그 큰 목적이 있다. 대상 문헌에 대한 구체적 적응 문법은 언어학적 문법 이론인 '격문법 이론'과 '성분 이론'을 그 핵심으로 이용하여 문장을 '의미 있는 어절' 단위로 추출, 해당 문헌을 축약하는 방법을 택하였다.

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사업계획(Business Planning)과 정보시스템계획(Information Systems Planning) 통합의 저해요인 및 성공요인에 관한 탐색적 연구: 한국의 보험산업을 중심으로 (An Exploratory Study on Inhibiting Factors and Enabling Factors of the Integration of Business Planning and Information Systems Planning)

  • 김효근;김수현;김민선
    • 경영정보학연구
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    • 제6권1호
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    • pp.103-121
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    • 2004
  • 최근에 경쟁우위를 창출하고 보다 나은 재무적 성과를 확보하는데 있어서 정보시스템 계획과 사업 계획을 통합시키는 효익을 평가할 필요성이 증대되고 있다. 이러한 사업 계획과 정보시스템 계획의 통합유지가 정보시스템 관리자들에게 중대한 관심분야로 자주 언급되고 있지만, 조직의 사업 계획과 정보시스템 계획이 통합되지 못하고 있어 조직의 전략을 효과적으로 지원하지 못하고 있는 것이 일반적인 현실이다. 또한, BP-ISP의 연계에 관한 연구는 많이 행해졌지만, BP-ISP 통합의 필요성이 선행 연구에 의해 명확하게 제시되고 있음에도 불구하고 BP-ISP의 통합에 관한 연구, 특히 완전 통합을 이루기 위한 방안에 관한 연구는 이루어지지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 Teo와 King(1996; 1997)이 제시한 바와 같이 BP-ISP 통합 단계를 별개의 관리적 통합(type1), 일방향 순차적 통합(type 2), 쌍방향 상호적 통합(type 3), 완전 통합(type 4)으로 구분하여 이를 토대로 설문조사를 통해 우리나라 보험산업이 현재 BP-ISP 통합 단계 중 위치한 단계를 살펴보고, 쌍방향 상호적 통합(type3) 또는 완전 통합(type 4) 단계에 있는 기업을 대상으로 인터뷰를 실시하여 기존 연구들이 간과한 BP-ISP 통합의 저해 요인 및 성공 요인을 밝히는 연구를 수행하였다. 본 연구의 결과는 BP-ISP 통합을 고려하고 있는 기업들에게 통합을 성공적으로 이루기 위한 요인을 제시해주고 있으며, 앞으로 우리나라 기업을 대상으로 BP-ISP 통합 단계를 진단해 보고, 실제로 BP-ISP 통합이 조직의 성과에 기여하는가, 또한 본 연구에서 제시한 저해요인과 성공요인이 실제로 통합에 중요한 영향을 미치는가 등에 관한 연구를 진행할 수 있을 것으로 기대된다.

딥러닝 기반 국내 지반의 지지층 깊이 예측 (Deep Learning based Estimation of Depth to Bearing Layer from In-situ Data)

  • 장영은;정재호;한진태;유용균
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제38권3호
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    • pp.35-42
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    • 2022
  • 지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.

기계학습 기반 피드백 과정을 통한 SDI 시스템의 성능향상에 관한 연구 (Machine-Learning Based on Relevance Feedback: A Powerful Engine to Enhance the Performance of SDI System)

  • 노영희
    • 정보관리학회지
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    • 제21권4호
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    • pp.133-152
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    • 2004
  • 정보시대의 도래로 정보량은 기하급수적으로 증가하게 되었고, 이러한 대량의 정보로부터 이용자 개개인에게 적합한 정보를 적시에 제공할 수 있는 방법으로 SDI 서비스가 연구${\cdot}$개발되어 왔지만, 현실적으로 그 활용도는 매우 낮은 것으로 조사되었다. 이에 본 논문에서는 그 원인을 분석하고 SDI 시스템의 성능을 개선시킬 수 있는 적합성 피드백 기반 SDI 시스템을 개발하고자 하였다. 본 연구의 실험을 위해 개발된 실험시스템은 이용자 최소개입 피드백기반 SDI 시스템, 완전자동 피드백기반 SDI 시스템, 그리고 이용자 최대개입 피드백 기반 SDI 시스템이며, 새로 개발된 3개 시스템의 성능 개선정도를 평가하기 위해 네 번째 시스템으로서 전통적인 SDI 서비스에서 사용하고 있는 방법으로 시스템을 개발하였다. 실험결과 이용자 최대개입 피드백 기반 SDI 시스템이 가장 높은 성능을 보여 주었고, 완전자동 피드백 기반, 이용자 최소개입 피드백기반, 전통적 SDI 시스템 순으로 나타났으며, 피드백기반 시스템들은 피드백이 진행될수록 그 성능이 향상되는 것으로 나타났다.

반 밀집 정합에 기반한 저가형 3차원 주름 데이터 복원 (A Low Cost 3D Skin Wrinkle Reconstruction System Based on Stereo Semi-Dense Matching)

  • 장천;황보택근
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제10권4호
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    • pp.25-33
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    • 2009
  • 본 논문은 스테레오 영상에 기반한 3차원 주름 데이터 복원 시스템을 제안한다. 일반적으로, 3차원 데이터 복원 연구는 스테레오 영상 또는 비디오 영상을 통해, 문화유산과 같은 건물이나 주변 환경에 적용하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 3차원 데이터 복원에서 사물 측정의 목적은 각 영상간의 깊이 정보 계산을 통해 3차원 데이터를 획득하는 것이다. 본 연구를 진행하기 위해선 몇 가지 고려해야할 사항이 있다. 첫째로, 카메라 성능과 비 균일한 구성의 피부, 그리고 조명의 영향 때문에 촬영 시 주름의 완전한 정보를 얻기가 힘들다. 따라서 본 논문은 주름의 정보를 최대한 완전하게 얻기 위해, 근접 촬영이 가능한 접사렌즈를 사용하였다. 둘째로, 피부 영상은 영상 분할이나 특징점을 추출하는데 부정확한 문제점이 있어, 스테레오 영상의 밀집 정보를 얻기가 힘들다. 따라서 본 논문은 주름의 정확한 깊이 정보 계산을 위해 반 밀집에 기반한 스테레오 정합 알고리즘을 사용한다. 본 시스템은 기존의 3차원 스캐너와 비교해 비용 절감의 효과가 있으며, 실험 결과 일반적인 모델링 방법보다 고성능의 결과를 보여주며 이를 통해 활용방안이 많을 것으로 예상된다.

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지터에 강건한 딥러닝 기반 프로파일링 부채널 분석 방안 (Robust Deep Learning-Based Profiling Side-Channel Analysis for Jitter)

  • 김주환;우지은;박소연;김수진;한동국
    • 정보보호학회논문지
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    • 제30권6호
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    • pp.1271-1278
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    • 2020
  • 딥러닝 기반 프로파일링 부채널 분석은 신경망을 이용해 부채널 정보와 중간값의 관계를 파악하는 공격 방법이다. 신경망은 신호의 각 시점을 별도의 차원으로 해석하므로 차원별 가중치를 갖는 신경망은 지터가 있는 데이터의 분포를 학습하기 어렵다. 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)의 완전연결 층을 GAP(Global Average Pooling)로 대체하면 태생적으로 지터에 강건한 신경망을 구성할 수 있음을 보인다. 이를 입증하기 위해 ChipWhisperer-Lite 전력 수집 보드에서 수집한 파형에 대해 실험한 결과 검증 데이터 집합에 대한 완전연결 층을 사용하는 CNN의 정확도는 최대 1.4%에 불과했으나, GAP를 사용하는 CNN의 정확도는 최대 41.7%로 매우 높게 나타났다.

적응 탐색 영역을 가지는 고속 움직임 추정 알고리즘 (A Fast Motion Estimation Algorithm with Adjustable Searching Area)

  • 정성규;조경록;정차근
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제26권8호
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    • pp.966-974
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    • 1999
  • 완전 탐색 블록 정합 알고리즘(FBMA)은 다양한 움직임 추정 알고리즘 중 최상의 움직임 추정을 할 수 있으나, 방대한 계산량이 실시간 처리의 적용에 장애 요소이다. 본 논문에서는 완전 탐색 블록 정합 알고리즘에 비해 더 낮은 계산량과 유사한 화질을 가지는 새로운 고속 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 공간적인 상관성을 이용함으로써 적절한 탐색 영역의 크기를 예측할 수 있다. 현재 블록의 움직임 추정을 위하여 이웃 블록이 가지고 있는 움직임과 탐색 영역의 크기를 이용하여 현재 블록의 탐색 영역을 적응적으로 변화시키는 방법이다. 이 예측값으로 현재 블록의 탐색 영역 크기를 결정한 후, FBMA와 같이 이 영역 안의 모든 화소점들에 대하여 현재 블록을 정합하여 움직임 벡터를 추정한다. 컴퓨터 모의 실험 결과 계산량 측면에서 제안 방법이 완전 탐색 블록 정합 알고리즘보다 50%정도 감소하였으며, PSNR 측면에서는 0.08dB에서 1.29dB 정도 감소하는 좋은 결과를 얻었다.Abstract Full search block-matching algorithm (FBMA) was shown to be able to produce the best motion compensated images among various motion estimation algorithms. However, huge computational load inhibits its applicability in real applications. A new motion estimation algorithm with lower computational complexity and good image quality when compared to the FBMA will be presented in this paper. In the proposed method, The appropriate search area can be predicted by using the temporal correlation between neighbouring blocks. For motion estimation of the current block, it is the method changing adjustably search area of current block by using motion and search area size of the neighbouring block. After deciding search area size of the current block with this predicted value, we estimate motion vector that matching current block like the FBMA for every pixel in this area. By the computer simulation the computation amount of the proposed method can be greatly decreased about 50% than that of the FBMA and the good result of the PSNR can be attained.

산출물의 일관성과 완전성 검증을 위한 추적테이블의 경험적 연구 (An Empirical Study on Tracking Table for Consistency and Completeness Validation in the Outputs)

  • 김주영;류성열
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제34권5호
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    • pp.419-430
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    • 2007
  • 소프트웨어 개발시 요구사항이 시스템에 제대로 반영되어 개발되고 있는지를 추적하는 일은 아주 중요하다. 이에, 본 연구에서는 추적테이블을 이용하여 요구사항을 추적하는 방법을 연구하였다. 본 연구에서 제시한 추적테이블에서는 제안요청서, 제안서 등의 내용을 명확히 명세하게 함으로써 요구사항의 발생근거를 명확히 하고, 산출물마다 요구사항 식별코드를 매핑하게 하여 산출물간의 일관성 및 완전성 검증하는데 용이하게 하였다. 아울러, 본 연구를 진행하면서 마르미-III v.4.0 방법론의 요구획득단계 산출물중에 추가하거나 보완이 필요한 요소를 발견하게 되었기에 개선된 추적테이블과 함께 부가적인 연구결과로 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시한 개선된 추적테이블을 이용하여 산출물을 검증함으로써 소프트웨어 개발시 요구사항 관리 부족으로 일어나는 각종 위험 및 문제요소를 줄일 수 있을 것이다. 또한 마르미-III v.4.0 방법론의 요구획득 단계 산출물을 본 연구의 추적테이블 작성방법에 따라 추가.보완하게 함으로써 마르미-Ⅲ 방법론의 활용을 높이고자 한다.