핑거프린팅이란 허가되지 않았거나 불법적인 사본의 출처를 확인하기 위해, 사용자마다 개별적인 워터마크를 삽입하는 기술이다. 공모공격이란 다수의 사용자가 공모하여, 개별적인 워터마크가 삽입된 사본의 평균값이나 중앙값을 이용함으로써 공모자의 식별을 방해하는 경우이며, 개별적인 워터마크는 공모방지코드 (anti-collusion Code: ACC)를 사용하여 표시하게 된다. 하지만 공모방지코드는 평균화 공격과 중앙값 공격에 강인성을 보이지만, 선형결합공모공격 (Linear Combination Collusion Attack: LCCA)에 취약하며, 많은 수의 사용자를 지원하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 많은 수의 사용자를 지원하고, 선형결합공모공격에 견고한, 가변공모방지코드 (Scalable ACC)와 각도해석전략 (Angular Decoding Strategy)을 제안하였다. 기존의 공모방지코드에 정규분포를 가지는 확률변수를 결합하여 평균과 중앙값 공격에 강인한 가변공모방지코드를 설계하였고, 인간의 시각적 특성을 이용한 워터마킹 방법을 사용하여 핑거프린트를 영상에 삽입하였다. 공모공격에 대한 강인성을 비교하기 위해, 표준실험영상 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법은 평균 및 중앙값 공격에 대하여 공모자 추적 능력이 우수하였으며, 특히 많은 사용자 중에서 다수의 공모자가 선형결합공모공격을 이용하여 공모하는 경우, 높은 공모추적 성능을 보였다.
웹의 등장은 멀티미디어 기술 및 컴퓨터 통신 기술 개발의 가속화 및 이를 응용한 컨텐츠 개발에 촉진제 역할을 하게되었다. 또한 웹기반 교육 시스템의 연구에서도 전자도서관과 LOD 기술을 접목한 연구들이 활발히 진행되어 왔다. 최근에는 교수-학습 활동에서의 새로운 형태인 웹을 기반으로 한 교육(WBI : Web-Based Instruction)이라는 교수 모형이 제시되기에 이르렀다. 또한, 학습자의 요구에 맞는 코스웨어의 주문이 증가되고 있는 추세이며 그에 따라 웹 기반 교육 시스템에 효율적이고 자동화된 교육 에이전트의 필요성이 인식되고 있다. 그러나 현재 연구되고 있는 많은 교육 시스템들은 학습자 성향에 맞는 코스를 적절히 서비스해 주지 못할 뿐 아니라 지속적인 피드백과 학습자가 코스를 학습함에 있어서 취약한 부분을 재학습 할 수 있도록 도와주는 서비스를 원활히 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 취약성 분석 알고리즘을 이용한 학습자 중심의 코스 스케쥴링 멀티 에이전트 시스템의 설계를 제안한다. 제안한 시스템은 먼저 학습자의 학습을 지속적으로 모니터링하고 평가하여 개인 학습자의 학습 성취도를 계산하며, 이 성취도를 에이전트의 스케쥴에 적용하여 학습자에게 적합한 코스를 제공하고, 학습자는 이러한 코스에 따라 능력에 맞는 반복된 학습을 통하여 적극적인 완전학습을 수행하게 된다.
현대의 서버 시스템은 대부분의 경우 클러스터 시스템으로 이루어지어 가능한 많은 사용자를 지원할 뿐만 아니라 가능한 많은 어플리케이션을 지원하는 것을 목적으로 하는 서비스 지향 클러스터 시스템이다. 클러스터 시스템 아키텍쳐의 발전으로 자바 프레임웍에 기반한 미들웨어 어프로치가 발전하고 있다. 미들웨어에 의한 방법은 서버 시스템의 성능과 어플리케이션의 활용도를 보장하면서도 서버 시스템 구축을 위한 대부분의 노력을 덜어준다. 본 연구에서는 JMX를 이용하여 클러스터 시스템의 손쉬운 구현과 관리를 달성할 수 있는 새로운 클러스터 시스템을 소개한다. 일단 클러스터 시스템의 구축과 구성단계를 보이며, 어플리케이션과 시스템 양자에 걸쳐서 손쉬운 구축과 확장, 그리고 관리가 미들웨어에 기반한 시스템에서 이루어짐을 보인다. 덧붙여 서비스 지향 클러스터 시스템이 미들웨어에 기반하여 우수한 성능을 보임을 성능 평가 실험 결과를 통하여 검증하였다. 기본적인 성능 평가 결과는 서버의 가용성, 그리고 로드 밸런싱과 스케쥴링 알고리즘의 효율성을 검증하였다. 특히, 우리의 서비스기반 스케줄링 방법이 정상부하시 적재불균형문제와 과부하시의 대처능력에서 타 방법에 비해 우수함을 보였다.
자가치유란 시스템에 정의된 제약사항들을 평가하고 위배 시에 적절한 전략을 적용하는 방법론이다. 오늘날 복잡해져가는 컴퓨팅 환경에서 자가치유를 위해 시스템에 발생한 문제를 스스로 인식하는 능력을 부여하는 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 대부분의 기존연구들은 목표시스템을 자가치유하기 위해 자가치유 개발자들이 제약조건을 모델링하고 분석해야 하는 노력이 크다. 따라서 본 논문에서는 자가 치유 기법을 기반으로 시스템의 내외부 문제 결정을 자동화하는 방법론을 제안한다. 본 방법론은 1) 목표 시스템의 설계단계에서 생성된 설계모델들로 시스템을 명세화하고, 2) 명세화 된 내용을 기반으로 시스템의 내외부 대한 공통 제약 사항을 자동 생성한다. 3) 자동 생성된 내부 상태 규칙을 통해 컴포넌트간의 의존관계를 해석하여 4) 생성된 공통 제약사항과 분석된 연관성 모델을 코드로 변환하고 문제결정 수준을 결정한다. 5) 문제결정 수준을 기반으로 시스템의 내외부 상태를 모니터링을 하고, 비정상 상태 발생 시 전략을 적용한다. 이러한 자동화된 제안 방법론의 특징을 통해 자가 치유 개발자의 분석의 부하를 줄이며, 나아가서는 시스템의 외적 환경뿐 아니라 내부 상태 문제에 관한 비정상적인 동작을 신속하게 정상적인 상태로 회복하고, 시스템 다운과 같은 고장 횟수를 줄이는 것이 가능해 진다. 본 논문에서는 평가를 위해 제안 방법론을 비디오 회의 시스템에 적용하고 기존 방법론과의 자가치유를 위한 활동을 비교하여 그 유효성을 확인한다.
지금까지 인공지능의 한 분야인 딥러닝 방법은 구조화되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 놀라울만한 성과를 이루어왔지만, 인간처럼 여러 상황들을 종합적으로 판단, 그것들의 연관성을 추론하고, 그 다음 상황을 예측하는 수준의 지능을 갖는데 도달하지 못하였다. 최근 발표된 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층 신경망은 인공지능이 인간의 핵심 지적 능력인 관계 추론을 보유할 수 있다는 것을 증명하였다. 본 논문에서는 관계 추론 심층 신경망 중에서 Relation Networks (RN)의 성능을 분석 및 관찰해 보고자 Sort-of-CLEVR 데이터 셋을 사용한 시각적 질의응답과 bAbI task를 사용한 텍스트 기반 질의응답 두 유형의 RN 기반 심층 신경망 모델을 구축하여 baseline 모델과의 비교를 통한 성능검증을 하였다. 또한 모델의 성능을 극대화하기 위하여 하이퍼 파라미터 튜닝 등 다양각도의 성능개선 실험으로 관계 추론을 위한 RN 기반 심층 신경망 모델의 성능개선 방법을 제안하였다. 제안한 성능개선 방법은 시각적 질의응답 모델과 텍스트 기반 질의응답 모델에 적용하여 그 효과를 검증하였고, 기존의 RN 모델에서 사용해보지 않았던 Dialog-based LL 데이터 셋을 사용하여 새로운 도메인에서의 제안한 성능개선 방법의 효과를 다시 한 번 검증하였다. 실험 결과 두 유형의 RN 모델 모두에서 초기 학습률이 모델의 성능을 결정하는 핵심 요인임을 알 수 있었고, 제안한 random search 방법에 의해 찾은 최적의 초기 학습률 설정이 모델의 성능을 최고 99.8%까지 향상 시킬 수 있다는 것을 확인하였다.
본 연구는 저주파수 순음(264 Hz, 373 Hz, 528 Hz)을 이용하여 Within-/Cross-Channel Gap Detection Thresholds(WC/CC GDTs)를 통해서 피치인식 및 시간적 청각정보처리능력 특성을 알아보기 위해 실험연구를 실시하였다. 정상청력을 갖는 청년층 40명과 장년층 20명을 대상으로 WC/CC GDTs를 측정·비교분석하였다. WC GDTs 결과는 두 그룹 모두 평균적으로 2 ms ~ 4 ms를 갖으며, 통계적으로 유의미한 차이를 보이지 않았다. CC GDTs는 WC GDTs에 비해 두 그룹 모두 크게 증가하였으며, 특히 장년층의 결과가 청년층 결과에 비해 모두 8배 ~ 10배 증가하여 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. CC GDTs는 선/후행음의 주파수의 차이가 커질수록 모두 증가하는 경향이 나타났으며, 청년층은 증가폭이 일정한 반면 장년층은 증가폭이 둔화되는 경향을 보였다. 또한, 이러한 자료는 기존 음악적 자극에 대한 GDT와는 다른 경향을 나타내었다. 연구 결과는 GDT가 피치인식 메커니즘에 영향을 미칠 수 있으며 청각 신경계의 비선형 반응에 대한 심리음향적 근거자료로 활용될 수 있을 것이다.
이러닝은 학습자 자율에 의해 진행되므로 성공적인 학습을 위해서는 지속적인 참여를 위한 학습동기가 무엇보다 중요하다. 평생교육에 참여하는 성인학습자가 증가하면서 이들의 학습참여와 참여에 영향을 미치는 학습동기에 대한 연구가 필요하다. 학습동기와 학습참여간의 관계를 설명하는 기대가치이론과 자기주도학습이론을 바탕으로 학습동기의 구성요소(학습가치, 비용, 자기조절, 일정관리)가 학습참여에 미치는 영향을 분석하였다. 이러닝 프로그램을 MoodleCloud에 구축하였고, 학습자는 설문에 답한 후 학습을 진행하였다. 학습 진행 과정에서 수집한 로그데이터로 산출한 학습참여점수와 설문 응답 데이터를 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과 성인학습자의 이러닝 학습참여에 유의한 영향을 미치는 동기요인은 학습가치와 일정관리이며, 학습가치에 대한 생각은 남녀 간의 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉 성인학습자가 이러닝 학습 프로그램의 가치를 높게 인지할수록, 학습자 스스로 일정관리 능력이 있을수록 학습에 많이 참여한다고 할 수 있다. 이 연구 결과는 학습자와 교수자의 교수·학습전략 수립에 활용될 수 있고, 궁극적으로는 이러닝 중도 탈락을 방지하는 데 도움이 될 수 있다.
최근 영상 인식 등의 인공지능 기술 발전에 힘입어 무인기 자율화에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 전문 조종 인력 육성에 큰 비용이 들어가는 군용 무인기 분야에서 관련 연구가 늘어나고 있으며, 그중 하나가 정찰용 무인기의 자율적인 임무 수행을 위한 지능형 프레임워크 연구이다. 해당 연구에선 서비스 로봇을 위한 지능형 프레임워크 설계의 방법론을 활용해 무인기용 지능형 프레임워크를 설계하고자 하였다. 무인기의 자율적인 임무 수행 능력을 위해선 지능형 프레임워크와 무인기 모듈의 연동이 원활하게 이루어져야 한다. 하지만 기존 서비스 로봇을 위한 지능형 프레임워크의 모델 기반 인터페이스로는 주기성 메시지 프로토콜을 사용하는 무인기에 대한 연동 제공이 어려웠다. 먼저 주기성 메시지 프로토콜에 대한 메시지 모델의 표현력이 부족했고, 다음으로 주기성 메시지 프로토콜과 지능형 프레임워크의 비동기적 데이터 교환 방식의 상호운용성이 제공되지 않는다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 메시지 주기성 서술을 위한 메시지 모델 확장 방법을 제안하여 주기성 메시지 모델에 대한 모델의 표현력을 확보하고, 확장된 모델을 이용한 주기적 및 비동기적 데이터 교환 방법을 제안하여 서로 다른 데이터 교환 방식의 상호운용성을 제공하고자 한다.
날씨와 지역에 관계없이 언제나 지구상의 위치를 파악할 수 있도록 하는 위성항법시스템은 해양분야에도 많은 응용기술과 시스템의 개발을 촉진하고 있으며 이러한 경향은 LBS(Location Based Service)라고 하는 기술분야로 응용분야가 확대되고 있다. 해양의 LBS는 아직 본격적인 개발이 이루어지고 있는 것은 아니지만, 이러한 시스템들은 일반적으로 지형정보를 사용하게 되는데, 해양의 기본 지형정보로는 전자해도 (ENC, Electronic Navigational Chart)를 사용하게 될 것이다. 그러나 앞에서 말한 시스템들과 전자해도는 그 규모에 있어 대형선과 고용량의 처리능력을 갖는 시스템에 사용되므로 어선이나 레저용 보트와 같은 소형선용 시스템에는 적합하지 않다. 이를 해결하기 위해 시스템의 소형화 및 사용 데이터의 소형화가 필요하며 근래 각광을 받고 있는 PDA, 웹패드와 같은 모바일 플랫폼 기반의 시스템이 그 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 배경으로 대두된 소형시스템에의 지형정보 사용, 특히 국가공인 데이터인 전자해도를 모바일 플랫폼에서 사용하기 위한 전자해도의 소형화 방안을 연구하였다. 전자해도는 그 구조와 내용에 많은 부가정보와 형식을 갖고 있다. 그러므로 소형시스템에 필요한 데이터의 내용과 형식의 측면을 고려하여 데이터를 소형화하기 위한 방안을 제시하였고, 또한 전자해도의 갱신을 수용할 수 있어야 한다는 점을 함께 고려하였다. 데이터의 소형화는 상당한 데이터 및 정보의 손실을 감수해야하는 경우가 많다. 본 논문을 통해 가능한 적은 데이터와 정보의 손실만으로 모바일 플랫폼기반의 시스템에 부담없이 사용 가능한 전자해도의 소형화 방안을 제시하여 향후 도출될 수많은 소형시스템 응용분야에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.작용 등의 복잡한 물리적 과정을 포함하고 있다. 이러한 물리적 과정 중 난류연소, 고체연료 벽면 근방에서의 대류 열전달 및 연소과정에서 생성되는 soot 입자로부터의 복사 열전달, 그리고 고체연료 열 분해시 표면반응들은 고체연료의 regression율에 큰 영향을 미친다. 특히 고체연료의 난류화염면의 위치와 폭, 그리고 비 예혼합 난류화염장에서 생성되는 soot의 체적분율의 예측은 난류연소모델, 열전달 모델, 그리고 regression율 모델에 의해 크게 영향을 받기 때문에 수치모델의 예측 능력 향상시키기 위하여 이러한 물리적 과정을 정확히 모델링해야 할 필요가 있다. 특히 vortex hybrid rocket내의 난류연소과정은 아래와 같은 Laminar Flamelet Model에 의해 모델링 하였다. 상세 화학반응 과정을 고려한 혼합분율 공간에서의 화염편의 화학종 및 에너지 보존 방정식은 다음과 같다. 화염편 방정식과 혼합분률과 scalar dissipation rate의 관계식을 이용하여 혼합분률과 scalar dissipation rate에 따른 모든 reactive scalar들을 구하게 된다. 이러한 화염편 방정식들을 mixture fraction space에서 이산화시켜서 얻은 비선형 대수방정식은 TWOPNT(Grcar, 1992)로 계산돼 flamelet Library에 저장되게 된다. 저장된 laminar flamelet library를 이용하여 난류화염장의 열역학 상태량 평균치는 presumed PDF approach에 의해 구해진다. 본 연구에서는 강한 선회유동을 가지는 Hybrid Rocket 연소장내의 난류와 화학반응의 상호작용을 분석하기 위하여 Laminar Flamelet Model, 화학평형모델, 그리고 Eddy Dissipat
주요 신재생에너지인 바이오에너지의 일환으로 조류를 이용한 바이오에너지 및 자원화 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 조류는 영양염류 제거 능력을 활용해서 하수와 같은 오폐수 내 난분해성오염물질과 영양염류 제거의 고도처리도 가능하다. 조류와 박테리아 간의 생태적인 상호작용이 조류를 활용한 하수처리 및 하수자원화에 중요한 역할을 함에도 불구하고, 실지 하수 조건에서 조류와 박테리아간의 생태학적인 상호작용에 관한 과학적인 정보가 부족하다. 본 연구에서는 하수에서 배양이 잘 되고, 지질함량이 높다고 알려진 국내 조류 종인 Ankistrodesmus gracilis SAG 278-2의 하수오염물질 제거 특성과 조류 주입에 따른 하수 박테리아 군집의 반응을 실지 하수 조건에서 연구하였다. 하수 박테리아의 수가 증가는 조류의 성장 속도를 감소시켰으나, 반면 조류의 성장은 박테리아의 생존 및 내성호흡 생분해 속도에는 영향을 주지 않았다. 조류가 주입된 하수에서 난분해성 유기물질 및 총질소의 제거 향상이 관찰되었다. 박테리아 16S rRNA 유전자 T-RFLP 분석에 따르면 조류의 주입은 시간에 따라 박테리아 군집에 영향을 주었다. 박테리아 16S rRNA 유전자 PCR 증폭, clone 및 염기서열 분석 결과, 하수 내 조류의 성장은 박테리아 군집 구성을 변화시키며, 조류와 함께 공동 성장 가능한 박테리아는 Sediminibacterium, Sphingobacterium, Mucilaginibacter 속에 속하는 개체로 판명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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