애드혹 네트워크는 기존의 유무선 네트워크의 고정된 기반시설(infrastructure) 없이 이동 호스트들만으로 구성된 무선 환경의 네트워크이다. 애드혹 네트워크의 기본 특성, 즉, 링크의 불안정성, 각 노드의 물리적 보호의 한계, 노드간 연결의 산재성, 토폴로지의 동적인 변화 뿐 아니라 악의적인 노드의 활동으로 인해 라우팅 보안에 대한 위험성은 매우 높다 따라서 본 논문에서는 애드혹 네트워크에서 경로 탐색이나 설정 과정중 악의적인 노드가 라우팅 메시지를 변조, 위조하거나 다른 노드를 가장하여 잘못된 라우팅 정보를 네트워크에 주입시키는 공격을 방지하기 위하여 일방향 해쉬 함수를 기초로 한 one-time 전자 서명을 이용한 라우팅 보안 메커니즘을 제안한다. 제안하는 메커니즘에서 노드들은 라우팅 메시지를 서명하기 위하여 공개키 요소의 첫 세트를 반복적으로 해쉬 함수에 적용함으로써 해쉬 체인을 생성하고, 생성된 해쉬 체인으로부터 공개키 요소들을 여러 세트 유도하여 해쉬 테이블을 생성한다. 해쉬 테이블 생성 후, 노드들은 자신의 공개키 요소를 다른 노드들에게 공표하고 라우팅 메시지를 전송할 경우 one-time 전자 서명을 포함한다. 이러한 one-time 전자 서명은 라우팅 메시지를 인증하고 메시지에 무결성을 제공한다. 제안하는 라우팅 보안 메커니즘은 이동성이 높은 네트워크 환경에서는 보안을 고려하지 않은 라우팅 메커니즘에 비해 라우팅 오버헤드가 좀더 높아지지만, 경로를 탐색하고 설정하는 과정에서 악의적인 노드의 공격에 대하여 훨씬 높은 안전성을 제공함을 시뮬레이션을 통해서 확인할 수 있다.
HITSP(Healthcare Information Technology Standards Panel)은 헬스 케어 관련 산업의 상호 운용성을 위해 일반적으로 수용되고 유용한 표준들을 선별하여 표준 세트를 제공하는 것을 목적으로 한다. HITSP에서는 평생전자건강진료정보(EHR, Electronic Health Record)의 활성화를 위해 첫 번째 해결해야 할 영역으로 검사실 결과 정보 교류를 정하였다. 이에 본 논문에서는 검사실 결과 정보 교류를 위한 방법으로 HITSP에서 제시하는 HL7 버전 2.x 메시지와 CDA 방법 중 인증(authentication) 처리가 가능하고 영속성(persistence)이 있는 CDA 방법을 선택하였다. 또한 CDA를 작성하고 처리하는 방법을 제시하고, 더 나아가 평생전자건강진료정보(EHR)를 위해 CDA를 적용하여 검사실 결과 정보를 교류하여 보았다. 이에 병원과 EHR 시스템의 상호 운용성이 높아져 진료 과정의 효율성을 높일 수 있었고 환자와 의료진에게 양질의 검사 결과 정보를 제공할 수 있었다.
지능형 선별 관제 시스템의 잦은 오탐지로 인해 관제 요원들의 업무 능률 및 시장 신뢰도 저하 문제가 꾸준히 보고되고 있다. 오탐지 문제 개선을 위해 새 AI 모델을 개발하거나 교체하는 것은 기회비용이 크므로, 훈련 데이터 세트 품질을 향상하여 문제를 개선하는 것이 현실적이다. 그러나 소규모 조직은 데이터 세트 수집 및 정제 역량이 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 사람 자세 추정 모델을 중심으로 엣지 디바이스와 카메라 센서 퓨전을 활용한 사람 자세 데이터 자동 수집 시스템을 제안한다. 이 시스템은 네트워크 말단에서 현장 데이터를 직접 수집하고 레이블링하는 과정을 실시간으로 처리하도록 만들어, 중앙으로 집중되는 연산 부하를 분산시킨다. 또한 현장 데이터를 직접 레이블링하므로 새로운 훈련 데이터 구축에 도움을 준다.
Synthetic aperture radar(SAR) has been widely used for reconnaissance. It provides high-resolution, day-and-night and weather-independent images for a multitude of applications. Because SAR coherently combines many viewing angles to effectively create a large aperture(narrow beam) radar, the test-bed should be capable of moving straightly SAR sensor for the integration angle to meet resolution. This paper describes the test-bed developed to test and evaluate the SAR performance. It forms high-quality images in real time and saves the raw data for the purpose of post processing on the ground.
최근 IoT 기술이 대중화됨에 따라 커넥티드 카, 스마트 시티와 같은 machine-to-machine 기술의 활용 분야가 다양화되고 있다. 이에 따라, 기계 지향 비디오 처리 및 부호화 기술에 대한 연구분야에 산업계와 학계의 관심 역시 집중되고 있다. 국제 표준화 단체인 MPEG은 이러한 추세를 반영하여 기존 비디오 부호화 표준을 개선할 새로운 표준을 수립하기 위해 Video Coding for Machines (VCM) 그룹을 구성하여 기계 소비를 대상으로 하는 비디오 표준의 표준화를 진행하고 있다. 이에 본 논문에서는 VCM이 기계 소비를 대상으로 진행하고 있는 특징맵 부호화의 부호화 효율을 개선하기 위해 특징맵을 시간적, 공간적으로 재정렬하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안 방법이 CityScapes의 검증 세트 내 일부 이미지에 대해 시간적 재정렬을 수행한 결과 random access 조건에서 최대 1.48%의 부호화 효율이 향상됨이 확인되었다.
정보 통신 기술의 발달로 환자의 의료 정보를 전자적으로 처리하고 관리하는 병원이 증가하고 있다. 그러나 의료 정보가 전자적으로 처리되는 경우에도 환자 또는 의료진의 개인 정보를 침해 할 여지는 여전히 남아 있다. 이와 관련하여 2017년 국제 표준화기구 (ISO)는 ISO TS 25237 보건의료정보-가명을 발표한 바 있다. 본 논문에서는 ISO TS 25237에서의 보건의료정보의 가명화 절차 및 제안된 방법의 문제점에 근거한 재식별 처리 과정을 검토하고자 한다. 또한, 우리는 비식별 데이터 세트와 원본 데이터 사이의 매핑 테이블을 암호문으로 유지함으로써 기본 우리가 제안한 바 있는 안전한 차등 개인 정보 보호 방법에 재식별 절차를 추가하는 새로운 처리 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 일부 정책적인 관리 문제를 제외하고는 ISO TS 25237 신뢰 서비스 제공 업체의 요구 사항을 충족시키는 것으로 입증되었다.
범주 불균형은 분류 모델이 다수 범주에 편향되게 학습되어 소수 범주에 대한 분류 성능을 떨어뜨리는 문제를 야기한다. 언더 샘플링 기법은 다수 범주 데이터의 수를 줄여 소수 범주와 균형을 이루게하는 대표적인 불균형 해결 방법으로, 텍스트 도메인에서의 기존 언더 샘플링 연구에서는 단어 임베딩과 랜덤 샘플링과 같은 비교적 간단한 기법만이 적용되었다. 본 논문에서는 트랜스포머 기반 문장 임베딩과 군집화 기반 샘플링 방법을 통해 텍스트 데이터의 정보 손실을 최소화하는 언더샘플링 방법을 제안한다. 제안 방법의 검증을 위해, 감성 분석 실험에서 제안 방법과 랜덤 샘플링으로 추출한 훈련 세트로 모델을 학습하고 성능을 비교 평가하였다. 제안 방법을 활용한 모델이 랜덤 샘플링을 활용한 모델에 비해 적게는 0.2%, 많게는 2.0% 높은 분류 정확도를 보였고, 이를 통해 제안하는 군집화 기반 언더 샘플링 기법의 효과를 확인하였다.
역광 조명에서 촬영된 영상은 한 장면에 지나치게 밝은 부분과 어두운 부분이 혼재되어 있어서 이를 전역적인 처리로 화질을 개선하는데는 한계가 있다. 본 논문은 역광 촬영된 사진을 각각 어두운 영역과 밝은 영역을 개선하는 두 장의 가상 영상으로 만들어 이를 원본 영상과 함께 라플라시안 피라미드로 융합하여 사진의 품질을 개선하는 방안에 대해 소개한다. 제안된 기법은 두 장의 가상 영상을 만들 때 LUT로 단순화할 수 있는 히스토그램 스트레칭과 감마변환을 활용하여 연산 부담을 저감하였다. 또한 색상 강화된 영상을 얻기 위해 HSV 좌표계를 사용하여 휘도에 대해서만 명암 변환을 실시하였다. 제안된 기법은 표준 영상 데이터 세트를 사용하여 몇 가지의 NIQA 지표를 산출하여 그 효용성을 보였다.
자연어 처리에서 언어에 대한 지식은 전자사전과 문법규칙으로 구성되어 서로 상보적 관계에 있고, 각 어휘에 대한 품사 및 기타 자질-값에 의해 매개된다. 이러한 언어지식을 전통적인 방법에서는 국어자료의 분석에 경험이 많은 언어전문가의 직관에 다분히 의존하여 정의하였고, 말뭉치를 이용한 자동 획득 기법에서는 태그세트를 먼저 설정하고, 이 태그를 원시 말뭉치에 부착하여 태깅된 말뭉치로부터 자동으로 통계적 분석을 통하여 획득한다. 그런데 두가지 접근방법이 가지고 있는 공통적인 문제점은 품사나 자질-값의 정의 및 할당기준, 선악의 평가기준, 튜닝에 대한 적극적 대처 등이 마련되어 있지 않다는 점이다. 이 연구에서는 이러한 문제점의 발생원인을 말뭉치 분석 과정에서 살펴보고, 품사 및 자질-값의 설정과 할당기준을 마련하는 방법론 및 이를 적극적으로 지원하는 도구를 설계한다.
일반 컴퓨터에서 중앙처리장치와 메모리 사이의 병목현상인 "Von Neumann Bottleneck"을 보이는데 본 논문에서는 이러한 문제점을 해소하고 검색위주의 응용분야에서 우수한 성능을 보이는 Content-addressable memory(CAM) 기반의 확장 가능한 범용 Associative Processor(AP) 구조를 제안하였다. 본 연구에서는 Associative computing을 효율적으로 수행할 수 있는 명령어 세트를 제안하였으며 다양하고 대용량 응용분야에도 적용할 수 있도록 구조를 확장 가능하게 설계함으로써 유연한 구조를 갖는다. 12 가지의 명령어가 정의되었으며 프로그램이 효율적으로 수행될 수 있도록 명령어 셋을 구성하고 연속된 명령어를 하나의 명령어로 구현함으로써 처리시간을 단축하였다. 제안된 프로세서는 bit-serial, word-parallel로 동작하며 대용량 병렬 SIMD 구조를 갖는 32 비트 범용 병렬 프로세서로 동작한다. 포괄적인 검증을 위하여 명령어 단위의 검증 뿐 아니라 최대/최소 검색, 이상/이하 검색, 병렬 덧셈 등의 기본적인 병렬 알고리즘을 검증하였으며 알고리즘은 처리 데이터의 개수와는 무관한 상수의 복잡도 O(k)를 갖으며 데이터의 비트 수만큼의 이터레이션을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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