속성수로 활용되는 버드나무속 식물들은 생식기관과 영양기관의 성장 시기가 달라 형태적 특성 평가를 위해 수년간의 조사 기간이 요구된다. 따라서 바이오매스 우수 버드나무속 교잡종 육성의 성공 여부를 조기 판별하기 위한 식별 기술이 필요하다. DNA 마커는 식물의 생장단계와 관련 없이 탐색할 수 있으며 환경에 영향을 받지 않는 장점이 있다. 식물의 계통 분류 시 주로 사용되는 엽록체 DNA는 유전자 염기서열의 변이가 비교적 크지 않은 장점이 있으나 대부분의 활엽수에서 모계를 통해 유전되는 특징이 있다. 하지만 종간 교잡종의 식별은 각각의 부모종과 구분할 수 있어야 하므로 본 연구는 엽록체 DNA가 아닌 핵 DNA를 대상으로 분석하였다. 본 연구의 목적은 호랑버들을 암나무로 갯버들을 수나무로 인공교배하여 육성된 종간 교잡종을 식별하는 핵 DNA 마커를 탐색하는 것이다. 이를 위해 버드나무속에서 개발된 총 35개의 nSSR (nuclear Simple Sequence Repeat) 마커를 대상으로 호랑버들과 갯버들, 종간 교잡종의 식별 가능성을 평가하였다. 분석 결과 호랑버들과 갯버들, 종간 교잡종 간 차이를 나타내는 2개의 핵 DNA 마커를 선발하였다. 따라서 선발된 핵 DNA 마커를 활용하여 호랑버들과 갯버들, 종간 교잡종의 조기 식별에 활용이 가능할 것으로 사료된다.
최근 분산 컴퓨팅 환경은 인터넷 기반으로 규모가 확장됨에 따라 광역 컴퓨팅 환경으로 변화되고 있다. 이러한 환경에서 클라이언트가 원하는 객체나 자원들의 투명성을 제공하는 메커니즘은 필수적이다. 그러나 기준의 네이밍 또는 트레이딩 서비스가 다루는 객체에 대한 식별자는 이름 대 주소 그리고 속성 대 주소의 한쌍으로 이루어져 위치에 따라 객체나 자원에 대한 식별자를 변경해야 하는 문제점을 갖는다. 특히, 이동 객체와 중복객체에 대한 위치 서비스는 더더욱 제공하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 식별자를 이름/속성에 따르는 객체 핸들 그리고 컨택 주소로 나누고 각각 독립적인 서비스로 관리하는 통합 바인딩 서비스를 제안하였다. 본 논문에서는 통합 바인딩 서비스에서 위치서비스가 관리하는 컨택 레코드 상에 컨택 주소가 여러 개가 등록이 되어 있을 경우, 중복된 객체를 의미한다. 이러한 중복된 객체들 중에 이들이 존재하는 서버의 부하정보를 이용하여 하나의 컨택 주소를 선택하는 과정을 보였다.
허니넷이란 공격자에게 인위적으로 침해된 후 공격자의 행동을 관찰할 수 있는 정보보호 체계 중 하나로 사전에 취약한 자원을 준비하여 공격자가 외부에서 접근할 수 있도록 구축하는 것이 일반적이다. 하지만 최근 사이버 공격은 외부에서 발생하기보다는 내부에 좀비PC를 만든 후 내부 경유지로 활용하여 공격하는 것이 추세이다. 따라서 기존 허니넷으로는 내부 경유지를 활용한 공격에 적극적으로 대응할 수 없는 것이 현실이다. '11년 농협 전산망 마비 사태의 경우 유지보수 업체의 PC가 내부 경유지로 활용되어 기업 내부망에 침입한 사례로 공격자는 내부 스캔을 통해 주요 자원을 식별하여 사이버 공격을 수행하였다. 이처럼 내부 경유지를 활용한 공격의 시작점은 내부 스캔단계로 사전에 이를 식별할 수 있다면 많은 피해를 사전에 예방할 수 있을 것이다. 이에 본 논문에서는 내부 스캔공격을 식별할 수 있는 Simple 허니팟을 구현하고 이를 활용한 분산 허니넷을 구축하여 내부공격에 대한 효과적인 대응방안에 대하여 제안하고자 한다.
본 논문은 감시정찰 센서네트워크에서 센서노드의 주요 기능인 표적의 탐지 및 식별을 위한 알고리즘을 제안한다. 감시정찰 센서네트워크에서 각 센서노드는 노드의 크기 및 센서, 프로세서, 네트워크, 전원 등의 자원의 제약이 있기 때문에 침입하는 적의 탐지 및 종류 식별을 위해서는 효율적인 알고리즘의 선정과 최적화가 요구된다. 본 논문에서는 음향, 진동, PIR, 자기 센서 등을 이용하여 사람, 차량 및 궤도 차량의 침입을 탐지하기 위한 적응 임계값 알고리즘과 그 종류를 식별하기 위한 최대우도추정 기법, k-최근접 이웃 추정 기법에 기반한 표적의 탐지 및 식별 알고리즘을 제안한다. 실험결과 음향 및 진동 센서에 의한 차량의 탐지, PIR 센서에 의한 사람의 탐지가 가능함을 확인할 수 있었으며 주파수 특징점을 이용하여 차량과 궤도차량의 종류식별이 가능함을 확인할 수 있었다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 사용자 주변의 센서로부터 각종 컨텍스트 정보를 입력받아 사용자를 식별하고 필요한 자원을 분배하는 과정이 중요하다. 하지만 사용자 식별 및 자원 분배 과정에서 특정 사용자에 의해 자원의 독점 현상이 발생되기 때문에 다른 사용자들에게 효과적으로 자원을 분배할 수 없다. 이를 위해 센서와 자원의 공유에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 휴대용 모바일 장치에서 사용자의 컨텍스트 인식과 자원의 공유를 위하여 P2P 방식을 적용한 지능형 P2P 모바일 에이전트를 제안한다. 제안하는 구조는 사용자 주변의 센서와 서비스 자원을 공유함으로써 특정 자원에 대한 독점성을 제거하고, 효과적인 사용자 컨텍스트 인식 및 서비스 지원을 목적으로 한다.
정보화에 대한 꾸준한 정책적 지원과 투자를 통하여 우리나라의 전자정부는 세계 6위 수준으로 평가되는 등 괄목할 성과를 이루었으나, 각 부처별로 정보시스템을 구축 운영함으로써 중복투자 및 정보자원 공동 활용 미흡 등의 문제가 발생되고 있다. 따라서 전자정부 시스템 정보자원에 대한 통합적 관리노력을 추진 중이나, 현재 시스템 아키텍처에 대한 서술 방식이 상이하여 이해관계자간의 의사소통을 저해하는 요인으로 작용하고 있다. 이에 따라 공동활용 가능한 정보자원을 명확히 식별할 수 있는 시스템 아키텍처의 표준적인 서술(standardized architecture description) 방안 수립이 절실히 요구된다. 본 연구에서는 전자정부 시스템 아키텍처의 표준적 서술 기반을 제공하는 기능-네트워크 매트릭스 모형(function-network matrix model)을 제안하였다. 기능-네트워크 매트릭스는 기능계층 구분을 열로, 네트워크 영역 구분을 행으로 나타내어, 기능계층과 네트워크 영역을 통합하여 표현할 수 있는 모형이다. 기능-네트워크 매트릭스를 활용하여 전자정부 민원행정시스템 및 행정업무시스템을 대상으로 적용한 사례를 제시하였다. 이를 통하여 서로 다른 시스템간의 아키텍처의 공통점과 차이점을 명확히 파악하고, 시스템간 정보자원의 공동활용 및 시스템 통합을 위한 정보자원 식별의 가능성을 확인하였다.
최근 정부 및 기업단체에서 배포하는 데이터의 규모가 점점 방대해지고 있다. 민간에서는 이러한 공개데이터를 자유롭게 사용할 수 있으나, 공개 데이터에는 개인의 프라이버시를 침해할 수 있는 개인정보도 포함되어 있다. 그에 따라 대두된 문제가 공개데이터 중 개개인의 정보를 식별해낼 수 없도록 하는 데이터의 비식별화이며 그로 인해서 비식별화에 관한 많은 익명화 기법과 프라이버시 모델이 발표되었다. 그중 본 논문에서 사용하는 Mondrian algorithm은 k-익명화 모델을 사용하여 효과적으로 데이터를 비식별화 할 수 있다. 또한 방대한 웹 데이터 자원 간의 관계를 표현해놓은 RDF 모델은 DB로 변환시켜 k-익명화 방법인 kRDF에 Mondrian algorithm의 Multi-dimensional 방식을 따라 익명화하여 범용적이고 효과적인 개인정보 데이터의 프라이버시 보호를 구현하고자 한다.
현대 사회의 발전과 더불어 수많은 매체나 환경을 통해 정보를 접하고 공유하며 살아가고 있다. 그러나 디지털 정보원에 대한 식별패턴이 도서관에서 사용하는 정보시스템에 따라 각기 다르다는 문제점을 지니고 있다. 이에 본 연구는 신속하고 편리한 디지털 콘텐츠의 검색을 위하여 아날로그 환경에서의 식별체제와 인터넷 자원을 대상으로 한 디지털 콘텐츠의 식별체제와 현황을 고찰하였다. 또한 OPAC 환경에서의 학술지 검색의 식별패턴 구조의 문제점을 분석하여 식별패턴 표준화의 필요성을 제시하고자 한다. 디지털 콘텐츠에 대한 효과적인 식별구문의 표준화 필요성을 제시하기 위해 본 연구는 아날로그 환경에서의 ISBN, ISSN과 디지털 환경에서의 URI체계 하의 URL, URN, URC의 식별체제 구조를 고찰하였다. 각 대학도서관 OPAC 시스템의 상이한 URL 식별 구문으로 인한 문제점을 분석한 후 효과적인 식별패턴에 대한 표준안을 제시하였다.
국내 지진관측소로부터 분석된 지진기록에는 자연지진 이외의 상당수의 인공발파를 포함하는 것으로 해석된다. 자연지진에 대한 지진특성연구, 지질학적 지진의 진원지연구 등을 위 해서는 지진목록에서 인공발파를 식별할 필요가 있다. 한국자원연구소는 인공발파 식별을 위한 연구의 일환으로 지진-공중음파 관측망을 운영 중에 있다. 지진-공중음파 자료분석으로 구분된 인공발파 기록의 대부분이 발파를 실시하는 산업현장과 일치하고 있음이 확인되었다. 발파장의 위치, 발파시간, 규모 및 발파방법 등의 정보는 공중음파를 이용한 인공발파 식별에 관한 정량적 연구와 자연지진에 관한 연구 등에 기본적인 정보(Ground Truth Database)를 제공하리라 판단되므로 국내에서 실시되는 인공발파에 대한 정보가 요구된다.
최근 데이터 획득 위치에 가장 근접하고, 저 수준의 계산력을 제공하는 엣지 기기를 중심으로 직접 딥러닝 추론을 수행하고자 하는 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 드론에서 촬영한 교통 영상 데이터를 기반으로, 다수의 차량 종류 및 보행자를 식별하는 모델을 Jetson Nano 에 탑재하여 기본 성능을 측정한다. 더불어, 자원제약형 기기 환경에서 TensorRT 와 Deepstream 을 활용하여 객체 식별 모델의 연산 경량화 및 추론 가속화 성능을 극대화하기 위한 구현 및 실험을 수행하여 Anchor-based 및 Anchor-free 객체 식별 모델의 정확도와 실시간 대응력을 평가하고 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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