• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2002년도 e-Biz World Conference
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• pp.307-312
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• 2002

□가장 일상적으로 사용하는 체계 □상품의 모든 처리 단계에서 데이터의 색인을 구성 - 수요예측 - 주문서 작성 - 송장 -입고확인 -재고관리 -판매 □각 기업은 나름의 식별코드 □각 산업은 나름대로의 식별코드(중략)

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.944-947
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• 1998

오늘날 항만에서의 컨테이너 처리를 하지 못하고 있는 가운데 자동화 처리를 위해서는 식별자의 인식이 가장 큰 문제점을 해결하기 위해 항만에서 컨테이너의 식별자 인식에 신경망 알고리즘의 하나인 back-propagation을 사용하여 기존의 식별자 인식 방법보다 신속하고 정확한 처리가 가능하도록 구현하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제10권2호통권36호
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• pp.137-142
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• 1995

통신서비스가 다양해지고 통신사업이 경쟁화됨에 따라 다양한 통신망 및 통신사업자가 등장하게 되었다. 따라서 이러한 이종 통신망간의 호출 및 사업자별 요금정산 등을 위해서 통신망 혹은 사업자별 식별번호의 부여는 필수적이다. 본 고에서는 국내통신망 식별번호의 현황을 조사, 분석하여 식별번호 부여방안을 제시하였다. 또한, 2000년도에 필요한 국내 통신망 식별번호의 수요를 예측하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.322-325
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• 2010

현재 다양한 측면에서 가상세계 관련 연구가 진행되고 있고 실제로 게임, 네비게이션, 휴대전화 등에 적용되어 생활 깊숙한 곳으로 들어 왔다. 하지만 이러한 가상세계를 이루는 메커니즘이나 정의, 프로토콜이 상이하여 가상세계의 폐쇄성은 당연한 것으로 받아들여져 왔다. 특히 그 시발점이라 할 수 있는 객체를 정의 하는 객체 식별 분야에서의 연구는 국 내외 모두 미약한 실정이다. 따라서 가상세계 객체 재활용성과 상호 운용성을 향상시키고, 더 나아가 향후 가상세계 객체 식별자에 대한 방향을 제시 할 수 있는 새로운 객체 식별 체계가 필요하다. 본 논문에서는 가상세계 내에서의 통합 식별체계를 정의하고 제안한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.955-958
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• 2000

본 논문은 음성신호를 이용해 성대의 질환이 있는 환자를 진단하고 병명을 판별하게끔 유도하는 자동 진단 시스템을 개발하기 위한 연구의 일부로, 그중 ARS를 이용하여 환자의 음성을 수집, 분석, 식별의 실험에 대한 연구이다. 본 연구 팀에서는 이미 CSL을 이용한 장애음성 데이터의 수집과 식별에 관한 연구 결과를 발표한바 있다. 하지만 선행연구에서는 방음실에서 디지털 녹음기를 이용하여 수집한 음성을 사용했기 때문에, ARS를 통하여 녹음한 음성과는 샘플링 주파수나 대역폭, 잡음성분등의 데이터의 특성이 상당한 차이가 있다. 이러한 이유로 ARS를 통하여 녹음한 음성에 보다 적합한 파라미터 분석프로그램을 작성하여 파라미터를 구하였다. 이 파라미터들은 Kay사의 MDVP를 기초로하여 작성하였고, 대부분 80%정도의 신뢰성을 가졌다. 수집한 음성의 식별은 정상음성과 양성음성의 두가지 경우로 분리하였다. 식별기법으로는 신경망을 이용하였고, 식별파라미터는 구한 파라미터중 6개의 파라미터를 선별하여 식별한 결과 약 90%정도의 식별율을 가졌다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.605-606
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• 2020

최근 방송 사용 음악에 대한 저작권료 배분의 투명성을 위하여 방송음악 식별 기술에 대한 관심이 커지고 있다. 음악 DNA라 부르는 음악의 신호적 특징을 이용하는 기존의 음악식별 기술이 존재하지만, 방송 배경음악의 특성으로 인해 방송 사용 음악 식별에 그대로 활용하기는 어렵다. 방송이나 영화에 사용되는 배경음악은 우리가 일상생활에서 주로 소비하는 가요나 팝과 같은 음악과 비교하여 그 수가 매우 많고, 하나의 음악 테마에 대하여 조금씩 다르게 편곡한 유사 음악들이 다수 존재한다. 즉, 방송 배경음악을 식별을 위해서는 유사한 음악이 많은 대규모 음악 DB를 대상으로 잡음이 섞여 있는 음악을 식별하여야 한다. 한편, 대부분의 음악 식별 시스템은 빠른 검색을 위하여 모든 데이터를 메모리에 올려두고 처리하는 방식으로 동작하는데, 대규모 음악 DB를 지원하기 위해서는 시스템 자원을 적게 사용하면서도 식별율이 떨어지지 않는 특징 추출 파라미터와 인덱싱 파라미터를 찾는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 만족하는 배경음악 특징의 추출방법과 이 특징을 효율적으로 검색할 수 있도록 하는 검색 구조를 기술한다.

• 한국음향학회지
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• 제28권3호
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• pp.251-259
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• 2009

본 논문에서는 하이드로폰으로 측정한 지진음 데이터를 가지고 20 MSVQ 알고리즘을 이용하여 자연지진음과 인공지진음을 식별하였다. 지진음 식별을 위한 특징 파라미터로는 스펙트럼 대역별 에너지, MFCC를 사용하였으며, 실험을 통하여 식별에 적합한 특징 파라미터 차수를 결정하였다. 2개의 특징 파라미터를 가지고 20 MSVQ 알고리즘으로 식별한 결과 MFCC를 사용하였을 경우에 99.9%, 스펙트럼 에너지 파라미터는 83.9%의 식별결과를 얻었다. 본 논문에서 제안한 파라미터와 알고리즘을 사용하여 지진음을 식별한 결과 성능이 매우 우수함을 확인하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제28권3호
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• pp.95-105
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• 2013

현재의 인터넷은 라우팅과 어드레싱에 대한 심각한 확장성 문제를 가지고 있다. 이러한 확장성의 가장 큰 원인은 멀티호밍, 트래픽 엔지니어링, 집적되지 못하는 주소 할당 등이며, 이로 인하여 백본 지역의 라우팅 테이블 크기가 기하급수적으로 증가하는 현상을 보이고 있다. 또한 현재의 IP 주소는 호스트의 식별자와 위치자의 의미를 함께 사용하기 때문에 호스트의 이동성 및 멀티호밍을 지원하는 데 한계점이 있다. 이러한 현재 인터넷의 문제점 해결 방안으로 식별자와 위치자 분리 구조가 연구되고 있다. 본고에서는 식별자와 위치자 분리 구조에서 필수적으로 요구되는 식별자와 위치자 간의 매핑 시스템에 관한 연구들을 소개하고 각각의 장단점을 분석한다. 본고에서는 현재 인터넷 기반의 대표적 식별자와 위치자 분리 구조 중 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 잘 알려진 LISP(Locator Identifier Separation Protocol), HIP(Host Identity Protocol), ILNP(Identifier Locator Network Protocol)에서 제안하는 매핑 시스템들과 미래인터넷 기반의 대표적 식별자와 위치자 분리 구조 중 미국의 MobilityFirst와 한국의 MOFI(Mobile-Oriented Future Internet)에서 제안하는 매핑 시스템들을 중점적으로 소개한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.47-57
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• 2000

본 논문에서는 디지털 컨텐츠의 전자상거래에서 사용될 수 있는 재분배자의 개선된 자동 식별기능을 갖는 효율적 인 익명성을 제공하는 핑거프린팅 방식을 제안한다. Domingo가 Electronic Letters에서 제안한 방식은 등록 프로토콜의 통신 회수와 식별프로토콜에서 지수 연산 회수가 너무 많아 전자상거래에서 비효율적이다. 제안하는 방식은 등록 프로토콜에서 통신 회수를 2-pass로 줄였고, 식별 프로토콜에서는 평균적으로 공개키 디렉토리 상에 있는 공개키 수에 반정도의 지수 연산의 회수가 필요했던 것을 단지 1번의 지수 연산으로 줄였다. 따라서, 디지털 컨텐츠의 전자상거래 가 일상 생활에서 쓰이게 됨에 따라 제안하는 방식의 이용 가치는 증대될 것이다.

• 전자공학회논문지T
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• 제35T권3호
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• pp.25-30
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• 1998

본 논문에서는 미지의 디지털 변조신호가 입력되는 경우에 변조방식을 식별하는 방법을 제안한다. 제안하는 식별 방법은 입력신호의 순시진폭, 순시주파수, 순시 위상을 구하고, 이를 바탕으로 특징벡터를 추출하여 신경망을 이용하여 식별하도록 구성하였다. 식별방법의 타당성을 검증하기 위해 백색 가우스성 잡음환경 하에서 8가지 입력신호를 사용하여 SNR을 변화시켜가며 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과 신경망을 이용하여 SNR 10 [㏈]까지 모든 입력 신호들을 식별해 낼 수 있었다.