• 제목/요약/키워드: 정보 손실

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대학교를 대상으로 한 위협에 따른 손실의 수치화 (Measure of the loss resulting from the threat in the University)

  • 이현숙;변진욱;기주희;이동훈;임종인;박영우;윤재석
    • 정보보호학회논문지
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    • 제12권4호
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    • pp.3-14
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    • 2002
  • 본 논문에서는 대학교를 대상으로 하여 발생 가능한 위협을 분류하여 그에 따른 손실의 크기를 수치화 하는 방법론을 제시하고자 한다. 이러한 손실의 수치화는 경제학적 예측모델을 수립함으로서, 향후 동일한 피해 사례에 대한 예측을 용이하게 하여 손실비용을 최소화하는데 있어서 하나의 방법론이 될 수가 있다. 손실을 수치화 시키는 방법은 다음과 같은 단계로 나눌 수가 있다. 첫째로는 자산을 평가한다. 둘째로는 자산에 영향을 미치는 위협요소를 분류한다. 셋째로는 자산이 가지고 있는 취약성을 분석한다. 넷째로는 어떠한 위협요소가 자산에 손실을 발생시켰을 경우에 손실의 크기를 수치화 시킨다. 그러면 이렇게 수치화 시키는 방법을 예제를 통해서 설명하려고 한다.

멀티캐스트 그룹에서 다중 응답자를 이용한 손실 복구 (Loss Recovery using Multiple Repliers in a Multicast Group)

  • 정옥조;안상현
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (3)
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    • pp.564-566
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    • 2000
  • 망을 통해 동일한 데이터를 다수의 고객에게 전송하는 파일 전송 서비스, 뉴스 서비스, 인터넷 방송 서비스들이 증가함에 따라 멀티캐스트를 이용한 효율적인 데이터 전송에 대한 요구가 증가하고 있다. 신뢰적인 멀티캐스트 프로토콜을 송신자로부터 손실된 패킷을 복구하거나 이웃한 지역의 응답자에게 복구 패킷을 요청함으로써 손실 복구를 수행한다. 본 논문에서는 신뢰적 멀티캐스트를 제공하기 위해 손실이 발생하였을 경우 손실 회복에 사용할 수 있는 다중 응답자를 이용한 손실 복구 기법을 제안한다. 이 기법은 LSM[1] 모델을 기반으로, 다수의 요청 패킷에 대해 동적으로 응답자의 수를 증가시켜 다중 응답자들이 손실 복구를 수행하도록 함으로써 손실 복구 시간을 감소시킨다. 제안한 방식의 성능은 시뮬레이션을 통해 증명한다.

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손실된 영역의 복원을 이용한 깊이 영상 개선 기법 (Depth Image Improvement using Estimation of Lost Region)

  • 조지호;박정욱;장인엽;이관행
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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    • pp.481-486
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    • 2007
  • 본 논문에서는 깊이 영상을 개선하는 방법으로 깊이 영상 획득 시 손실된 영역을 복원하는 기법을 제안한다. 대상 객체의 동적인 3차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 통하여 실시간으로 획득한다. 이때, 깊이 비디오뿐만 아니라 각 프레임마다 컬러영상이 동시에 획득된다. 그러나 대상 객체의 일부 또는 전체가 반짝이는 검은 재질로 되어있을 경우, 획득된 깊이 영상에 손실이 발생한다. 특히 방송용 콘텐츠로서 연기자의 3차원 정보를 획득할 때 머리카락 영역이 손실되는 심각한 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 먼저 컬러 영상을 이용하여 손실된 영역의 위치 정보를 알아낸다. 손실된 영역 내 경계부분의 깊이 정보를 복원한 후 2차 베지어 커브로 보간하여 내부의 깊이 정보를 복원한다. 개선된 깊이 영상을 기반으로 일련의 모델링 과정을 수행하면 보다 자연스러운 3차원 모델을 생성할 수 있다. 생성된 3차원 모델은 실감방송용 콘텐츠로 사용될 수 있으며, 시청자에게 시각상호작용과 촉각상호작용 등 다차원 감각의 상호작용을 제공할 수 있다.

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불완전한 데이터를 처리하기 위한 데이터 확장기법 (A data extension technique to handle incomplete data)

  • 이종찬
    • 한국융합학회논문지
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    • 제12권2호
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    • pp.7-13
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    • 2021
  • 본 논문은 학습 데이터에 손실값을 포함하고 있는 불완전한 데이터를 위하여 확률을 나타낼 수 있는 형식으로 변환한 후 손실값을 보상하는 알고리즘을 소개한다. 기존에 이러한 데이터 변환을 사용한 방법에서는 손실 변수가 가질 수 있는 균등한 확률로 손실값을 할당하여 불완전한 데이터를 처리하는 것이었다. 이 방법으로 많은 문제에 적용하여 좋은 결과를 얻었으나, 손실 변수에 남아있는 모든 정보를 무시하고 새로운 값을 할당한다는 점에서 정보의 손실이 있다는 지적이 있었다. 이에 반해 새로운 제안 방법은 손실값을 포함하지 않는 완전한 정보만을 잘 알려진 분류 알고리즘(C4.5)에 입력하고 학습하는 중에 결정트리가 구축된다. 그리고 이 결정트리로 부터 손실값에 대한 확률을 구하여 이를 손실 변수의 추정값으로 할당한다. 즉, 불완전한 학습 데이터에서 손실되지 않은 많은 정보들을 사용하여 손실된 일부 정보를 복구하는 것이다.

무선 네트워크에 적합한 Decoupled TCP (Decoupled TCP: TCP for Wireless Networks)

  • 강문수;모정훈
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
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    • pp.175-177
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    • 2004
  • 무선망에서의 TCP 성능은 않은 연구가 되어 왔지만 손실율이 큰 경우의 TCP의 성능은 아직도 개선의 여지가 많다. 본 논문은 두 가지 점에서 새로운 TCP를 제안한다. 첫째, 혼잡제어(Congestion Control)와 손실제어(Loss Recovery)가 분리(Decoupled)되었다. 기존의 연구들은 무선손실과 혼잡손실을 구분하여야 한다는 점에는 많은 연구를 해왔지만 무선 손실에 대하여 어떻게 대처할 것 인가에 관한 문제는 상대적으로 간과하였다. 둘째, 기종의 TCP-Westwood와 TCP-Jersey에서 사용되는 ABE(Available Bandwidth Estimation)가 무선네트워크에 의해 발생하는 패킷 손실로 인해 부정확해지는 것을 지적하고 새로운 ABE방법을 제시한다. 시뮬레이션을 통하여 우수한 성능을 보여주었다.

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GIS 소프트웨어 기반의 홍수 손실 평가 툴 개발 (Development of a Flood Loss Estimation Tool within GIS software)

  • Yu, Soonyoung;Lee, Sunju;Kim, Sungwook;Choi, Eunkyeong;Lee, Kilha;Choi, Bonghyuck
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제11권3호
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    • pp.436-445
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    • 2015
  • 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 상용 GIS 소프트웨어에서 구동되는 홍수 손실 평가 툴박스을 개발하였다. 피해목적물의 위치 정보를 확인하기 위해서는 비교적 쉽게 구할 수 있는 전국 연속수치지형도를 활용하였다. 툴박스는 피해목적물의 개별 위치 정보 및 속성 정보를 활용하여 홍수 손실을 평가하는데, 이로 인하여 행정구역의 통계정보에 기초하는 기존의 홍수 손실 평가 방법을 크게 개선시켰다고 할 수 있다. 홍수 손실 평가 툴박스를 이용하여 2002년에 발생한 제방 붕괴 사건의 경제적 손실을 평가해 보았다. 계산 결과는 보고된 피해액 보다 다소 높게 나타났으며, 이는 피해목적물의 자산가치 정보와 손상함수 정보가 정확하지 않았기 때문으로 판단된다. 앞으로 자산정보 및 손상함수가 지속적으로 보완된다면, 본 연구에서 개발된 홍수 손실 평가 툴은 홍수 저감 정책을 마련하는데 크게 기여할 수 있을 것으로 보인다.

의존 구문 분석에 손실 함수가 미치는 영향: 한국어 Left-To-Right Parser를 중심으로 (Effects of the Loss Function for Korean Left-To-Right Dependency Parser)

  • 이진우;최맹식;이충희;이연수
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.93-97
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    • 2020
  • 본 연구는 딥 러닝 기반 의존 구문 분석에서, 학습에 적용하는 손실 함수에 따른 성능을 평가하였다. Pointer Network를 이용한 Left-To-Right 모델을 총 세 가지의 손실 함수(Maximize Golden Probability, Cross Entropy, Local Hinge)를 이용하여 학습시켰다. 그 결과 LH 손실 함수로 학습한 모델이 선행 연구와 같이 MGP 손실 함수로 학습한 것에 비해 UAS/LAS가 각각 0.86%p/0.87%p 상승하였으며, 특히 의존 거리가 먼 경우에 대하여 분석 성능이 크게 향상됨을 확인하였다. 딥러닝 의존 구문 분석기를 구현할 때 학습모델과 입력 표상뿐만 아니라 손실 함수 역시 중요하게 고려되어야 함을 보였다.

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정보숨김과 주변 움직임 벡터의 적응적 선택에 의한 에러은닉 알고리즘의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Error Concealment Algorithm using Data Hiding and Adaptive Selection of Adjacent Motion Vectors)

  • 이현우;성동수;이건배
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제13B권6호
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    • pp.607-614
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    • 2006
  • 본 논문에서는, 복합 에러은닉 알고리즘을 이용하는 비디오 코더를 제안한다. 알고리즘은 먼저 정보숨김을 적용하여 손실된 블록의 움직임 벡터를 복원한다. 만일 은닉정보가 손실된 경우 손실된 블록의 움직임 벡터는 주위 정상 블록들의 움직임 벡터들의 적응적 선택을 이용하여, 손실된 블록의 새로운 움직임 벡터로 할당하고, OBMC (Overlapped Block Motion Compensation)를 통해 최종적으로 손실영역을 은닉하게 된다. 이 방법은 연속된 GOB의 손실에 있어서 좀 더 효과적임을 알 수 있었다. 실험 결과 제안한 방법의 결과가 정보숨김만을 이용하거나. 주변 움직임 벡터만을 이용하는 기존의 방법에 비하여 향상된 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다.

내부정보 유출 징후 분석을 통한 유출방지체계 구축에 관한 연구

  • 이기혁;이철규
    • 정보보호학회지
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    • 제19권3호
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    • pp.70-79
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    • 2009
  • 최근 연이은 정보유출사고로 인해 많은 기업들이 기업 이미지 손실과 같은 무형적 손실을 비롯해 금전적인 배상에 이르는 유형적 손실로 많은 어려움에 처해 있는 상황에서 이런 문제점을 대응하기 위해 기업들은 정보보호를 위한 적절한 주의 의무를 다하면서 체계적으로 보안정책을 기준으로 제한된 리소스를 효과적으로 운영해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 내부정보 유통이 많은 기업 보안환경을 중심으로 다양한 보안인프라를 효과적으로 연계하여 분석하는 검증된 보안정책을 수립하고 적용함으로써 법적 주의 의무를 다하면서도 효과적으로 보안관리업무를 수행할 수 있는 정보유출방지체계를 이행하기 위한 방안을 제시한다.

센서네트워크를 위한 홉간 순서 번호를 이용하는 신뢰성 있는 데이터 전송 지원 기법 (A Reliable Transport Support Using Hop-by-hop Sequence Numbers for a Wireless Sensor Network)

  • 이해준;고양우;이동만
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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    • pp.178-180
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    • 2005
  • 최근 센서네트워크에서는 코드 분배과 같이 신뢰성 있는 전송을 요구하는 새로운 기능들이 추가 되고 있다. 이를 위한 기존의 프로토콜은 센서노드 간의 높은 전송 실패율 때문에 홉간 손실 복구 기법을 제안하였다. 하지만 기존 프로토콜은 홉간 손실 복구를 위해 종단간 세션의 정보를 사용하기 때문에 모든 중간 노드들이 최근 받은 패킷의 순서 번호 같은 정보를 알고 있어야만 한다. 만약, 세션 중간에 경로가 바뀌어서 새로운 노드가 참가하게 된다면 기존 프로토콜은 잘 동작할 수가 없다. 본 논문은 홉간 순서 번호 기반의 손실 복구 기법인 HRS를 제안한다. 홉간 손실 복구에서는 종단간 세션의 순서 번호 대신에 홉간 순서 번호가 사용되기 때문에 중간 노드는 종단간 세션의 정보 없이도 손실복구에 바로 참가 할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법이 세션 중간에 경로 변화와 상관없이 잘 동작하고 경로 변화가 없더라도 기존의 프로토콜보다 대부분의 기준에서 우수하다는 것을 보였다.

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