실생활에서 권한의 위임을 통한 대리 서명 기법들이 최근 많이 연구되고 있다. 대리서명은 원 서명자가 자신의 서명 권한을 대리 서명자에게 위임하여 대리 서명자가 원 서명자를 대신하여 서명을 생성하는 것을 의미하며 기본적으로 원 서명자가 위임 정보에 대한 서명을 생성하고 이를 대리 서명자에게 전달하여 대리 서명자가 위임키로서 사용하게 하는 방법을 통하여 이루어진다. 이러한 대리서명 기법을 사용하기 위해서는 몇 가지 보안 사항들이 요구된다. 본 논문에서는 기존의 보안 요구 사항들을 모두 만족하고 원 서명자와 대리 서명자가 기존의 인증서를 발급 받은 환경에서 원 서명자가 대리 서명자에 대한 위임정보를 검증자에게 등록하는 프로토콜을 제안한다. 제안하는 방법에서는 위임내용에 대해 원 서명자가 디지털 서명을 하고 검증자는 이에 해당하는 내용을 검증한 후 대리 서명자에 대한 권한, 기간, 제약사항을 설정한다 대리 서명자는 위임내용에 대한 고지를 받고 허가된 범위 내에서 대리 서명이 이루어지게 된다. 또한 기존의 대리 서명 기법들과의 비교 분석을 통하여 제안하는 위임 등록 프로토콜에 대한 효율성을 제시한다.
본 연구는 남자고등학생 숙련자와 비 숙련자의 던지기 동작을 역학적으로 비교 분석하기 위해 3차원 영상분석 및 지면반력분석을 수행하였다. 연구 결과 숙련자는 공 던지기 동작의 총 소요 시간이 비숙련자보다 짧게 나타났으며, 숙련자는 (1) 왼발 착지 시 신체중심의 수평속도 (2) 전 구간에서 전완 분절의 수평속도 (3) 착지 시 손 분절의 수평속도가 비숙련자보다 빠르게 나타난 반면, 비숙련자는 (1) 착지이후에 신체중심의 수평속도 (2) 왼발이 지면에 닿는 시점에서 손 분절의 수평속도가 숙련자보다 빠르게 나타났다. 전후경각도에서 숙련자는 전 구간에서 후경자세를 취하는 것으로 나타났으나, 비 숙련자는 릴리즈 전까지는 후경자세를 취하다 릴리즈 순간에서는 전경자세를 취한 형태에서 릴리즈를 하는 것으로 나타났다. 또한 숙련자는 공 던지기 동작에서 (1) 어깨각도 (2) 이지 후 오른발의 착지에서 팔꿈치 각도 (3) 최대수직지면반력 (4) 오른발의 착지 시 최대전후지면반력이 비숙련자보다 크게 나타났다. 이와 같은 결과에서 숙련자는 비숙련자보다 안정된 자세로 신체의 중심을 후방에 위치시키는 후경자세를 유지하고 신체의 중심이동을 부드럽게 전환하는 효과적인 던지기 동작이 이루어짐을 알 수 있다.
운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다 된 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 추출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 개별 식별자를 추출한다. 컨테이너의 개별 식별자 인식은 ART1을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 적용한다. 실험 결과에서는 제안된 컨테이너 식별자 추출 린 인식 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 보인다.
정보통신의 발달로 교육이 학습자 중심의 형태로 바뀌어 가면서 학습자의 자기 주도적인 능력이 점점 중요해지고 있다. 인터넷 학습환경에서도 학습자가 통제권을 가지고 학습자가 모든 선택과 조직을 할 수 있도록 허용되어 학습자는 학습방향의 상실과 인지적 부담의 문제를 초래한다. 이러한 문제를 해결 할 수 있는 방법 중의 하나가 학습자 특성에 맞는 교육이다. 본 연구에서는 장이론에 따라 학습자 특성을 구분하고 장의존 학습자에게 적응적인 웹 코스웨어 설계요소를 반영하여 웹 코스웨어의 설계전략을 탐구하였다.
열방성 액정고분자(LCP)와 polycarbonate(PC) poly(ether imide) (PEI) poly(PEEK), polysulfone(PSF), 그리고 polyarylsulfone(PAS)과의 블렌드에 대한 상용성을 연구하였다. 제조된 블렌드의 상거동에서 액정고분자가 PC-, PEI-, PEEK-, PSF-, 그리고 PAS-rich 상 에 녹아 들어가는 양이 PC, PEI, PEEK, PSF, 그리고 PAS가 액정 고분자 -rich상에 녹아들 어가는 양보다 많음을 알수 있었다. 측정된 블렌드의 유리전이온도 결과로부터 PC, PEI, PEEK와 액정고분자 사이의 상용성이 PSF, PAS와 액정 고분자 사이의 상용성에 비하여 더 좋음을 알수 있었다. 액정 고분자의 이방성을 고려하여 고분자-고분자 상호작용계수($\chi$12)를 결정하였으며, PC, PEI, PEEK, PSF, 그리고 PAS를 포함한 액정 고분자 블렌드에서 $\chi$12는 0.078-0.183으로 나타났다.
지능형 학습 시스템은 학습자의 학습 과정에서 수집된 데이터를 분석하여 학습자에게 맞는 전략을 세우고 적합한 서비스를 제공하는 시스템이다. 학습자에게 적합한 서비스를 위해서는 학습자 모델링 작업이 우선시 되며, 이 모델 생성을 위해서 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 비예측 학습 성향을 포함하고 있다면, 생성된 모델을 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 거리기반 이상치 선별 방법인 k-NN을 이용하여 이상치를 선별한다. 실험에서는 홈 인테리어 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위한 DOLLS-HI를 이용하여, 수집된 학습자의 데이터에서 이상치를 분류하고 학습 성향 진단을 위한 모델을 생성하였다. 생성된 모델은 이상치 분류전과 비교하여 신뢰가 향상된 것을 확인하였다.
벡터제어기법은 유도전동기의 무부하 시험 및 구속시험 등을 통하여 구한 고정자 및 회전자 상수를 이용한 전동기의 수학적 모델을 기초로 하여 이루어진다. 따라서 유도전동기의 수학적 모델을 구성하는 고정자 및 회전자 상수의 정확성은 곧 벡터제어의 성능과도 직결된다. 하지만, 온도 상승 등의 영향으로 회전자 저항값은 정상치보다 최대 80∼100%까지 상승 할 수 있으며, 이는 벡터제어의 특성을 저하시키는 요인이 된다. 따라서, 본 연구에서는 회전자 저항을 이용하는 자속 PI제어부를 회전자 저항을 사용하지 않는 자속 퍼지제어부로 대체하고 측정한 3상 전류를 이용하여 회전자 저항값의 변화를 실시간으로 추정·보상하는 퍼지추론기를 구성하므로써 회전자 저항의 변화에도 최적의 효율 및 성능을 가지는 보완된 벡터 제어 기법을 개발하였다.
최근 ICALP 2005에서 Lipmaa 등 지정된 검증자 서명기법에서의 새로운 안전성 개념인 비전가성을 정의하였다. 지정된 검증자 서명기법(Designated Verifier Signature, DVS)이란 지정된 검증자만이 서명의 정당성을 검증할 수 있는 서명으로 제삼자가 서명을 보고 서명자와 검증자 중에 누가 실제 서명자인지 알 수 없다는 특징이 있다. 그러나 Lipmaa 등이 제시한 '비전가성'을 만족하지 않은 지정된 검증자 서명기법의 경우, 서명자 또는 검증자가 개인키가 아닌 일부정보를 제 삼자에게 주어 정당한 서명을 만들어내는 것이 가능하다. 이러한 전가성은 전자투표나 컨텐츠 등에 있어서 심각한 문제이다. 본 논문에서는 2006년 Huang 등의 기법과 2007년 Zhang 등이 제안한 기법이 전가성에 안전하지 않음을 보인다.
주문생산 기업은 공급체인망의 협력적 관계에 있는 협력공급자로 부터 안정적으로 부품을 조달받거나, B2B 조달시장에서 다수 입찰공급자의 가격경쟁을 통하여 부품를 구매한다. 그런데 하나의 제품이 다수 부품으로 구성된 경우, 부품조달은 한가지 방법에만 의존하기는 힘들다. 또한 한 제품을 구성하는 부품들은 서로 일정 비율로 사용되는데 공급자들의 자원 한계로 인해 부품조달에 원활하지 못할 때, 부품들은 서로 납품량에 영향을 미친다. 이 경우, 협력공급자와 입찰공급자들을 동시에 고려하여 협력공급자의 납품수량과 입찰공급자의 낙찰 및 납품수량을 결정하는 효율적인 최적공급자 선정방법이 필요하다. 이에 본 연구는 주문생산 기업이 부품조달을 위한 최적공급자 선정을 위해 최대이윤을 목적으로 하면서 협력적 요인, 경쟁적 요인, 통합요인의 구매조건을 만족하는 협력공급자 기반의 입찰공급자 낙찰을 위한 최적화 통합모형을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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