본 논문에서는 중요도 지도에 기반한 관심 영역 동영상 압축 방법에 대해 고찰한다. 동영상 압축은 손실 프로세스이기 때문에 관심 영역에서의 정보 손실 최소화가 필요하며, 이를 위해 중요도 감지 과정에서 추출되는 중요도 지도의 신뢰도가 중요하다. 따라서 다양한 다른 기법의 중요도 지도 적용 결과를 비교함으로써 중요도 지도 추출 알고리즘의 요건에 대해 추론하고, 추출된 중요도 지도를 이용하여 적절하게 동영상을 부호화하는 방법에 대해 제안한다. 마지막으로 실험결과를 통해 보완되어야 할 부분을 제시한다.
최근 인터넷의 보급 및 확대가 의료 환경에 중요한 변화를 가져오고 있다 인터넷이 단순히 전세계의 정보를 얻는 단계에서 벗어나 의료의 중요한 부분이라고 할 수 있는 환자의 진단과 처방을 실시할 수 있는 원격진료 시스템까지 확대되어 이용되어지고 있다. 원격 진료 시스템이란 최근 부각되고 있는 멀티미디어 시스템인 오디오, 비디오 및 문자정보를 통신을 통하여 의료의 제공, 진단, 자문, 치료, 의료의 정보전달 등을 하는 행위이다. 원격진료 시스템은 화상진료, 전자의무기록, 특정인 호출 시스템으로 구성되어 있다.
본 논문에서는 다중고유얼굴 기반의 퍼지볼트를 이용하는 인증기법을 제안하였다. 다중고유얼굴을 형성하기 위한 중요정보는 사용자의 스마트카드에 저장하며, 이 정보들은 공유하려는 비밀정보 및 비밀키를 안전하게 보호하기위한 퍼지볼트 스킴에 적용하여 기존의 퍼지볼트 기반의 인증 프로토콜보다 한층 강화된 보안성을 확보하는 방안을 연구였다.
현재의 전쟁에서는 자국의 정보자원 및 시스템을 보호하고 적의 중요 정보자원 및 시스템에 피해를 입히거나 파괴하는 정보전이 중요한 수단이 되고 있다. 본 논문에서는 정보전에서 우위를 점하기 위하여 자가 이동기법을 이용한 공격도구를 설계한다. 자가 이동기법은 악성 프로그램이 네트워크상의 경로를 통하여 원격지 시스템으로 스스로 이동하는 기술이다.
본 논문에서는 신경망의 가중치와 정보이론을 이용한 속성선택 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 정보이론의 상호정보량을 이용하여 각 속성들의 중요도를 평가한 후 중요도가 높은 속성들만을 선택하여 신경망의 입력으로 사용한다. 신경망의 입력으로 선택된 속성의 가중치에 대한 평가를 통하여 오차에 큰 영향을 미치는 속성들을 순차적으로 제거하여 가장 우수한 속성들을 구한다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 패턴 분류 문제에 적용하고 그 성능이 우수함을 확인하였다.
식품에 부착된 표시외에도, 가게앞에 붙은 광고, 판매인에 의한 설명, T.V, 라디오, 신문, 잡지등의 매스컴광고와 전단에 의한 광고등에 의한 정보는 소비자가 시장에 유통되고 있는 식품을 선택, 구입하는 경우에 없어서는 안되는 것이다. 최근 식생활의 다양화, 기술의 발달에 수반해 새로운 형태의 식품이 차츰차츰 등장하고 있지만, 제조, 유통업자가 가진 정보와 소비자의 지식, 정보와의 사이에 커다란 차이가 있어, 소비자의 적정한 선택, 구매를 위해서는 제조, 유통업자로부터의 상품정보의 제공이 불가결하게 되고 있다. 그 중에서도 표시는 상품에 부착되어 있으므로, 소비자가 상품을 손에 넣을 경우, 확실히 가장 중요한 정보이다. 또, 이물혼입등의 사고발생시의 롯트식별을 용이하게 하고, 위해의 발생을 방지하는 동시에, 적절한 표시를 통해 공정한 경쟁을 확보한다고 하는 중요한 기능을 가지고 있는 것도 잊어서는 안된다.
연안항해에 있어 중요한 항해정보를 제공해주는 Navtex가 다량의 정보수신, 중복 정보의 수신, 항해에 불필요한 정보의 수신등으로 인해서 실제로는 항해사들의 업무과중을 초래하고 있고 사용자들이 그 실효성에 대해서는 의문을 제기하고 있으며 실제 항해에 중요한 정보를 간과하는 결과를 초래하기도 한다. 본 연구는 실무에서 Navtex를 사용하는 항해사들을 대상으로 실제 현황을 분석하고 안전항해를 위한 효율적인 Navtex사용에 대한 방향 및 제도개선의 초안을 마련하는데 그 의의가 있다.
공격자는 공격을 성공적으로 수행하기 위해 악성코드를 주로 사용하며, 방어자는 공격자의 공격이 완성되는 최종 단계 이전에 악성코드를 탐지하여 무력화 할 수 있도록 노력하는 것이 매우 중요하다. 그래서 이를 선제적으로 식별하고 대응하기 위해 인공지능 분석, 연관분석, 프로파일링 등 다양한 분석 기법이 연구되어지고 있다. 이러한 분석 기법들은 사전에 악성코드의 특징을 파악하고 어떤 악성코드 특징정보를 분석할지 선택하는 것이 가장 중요하다. 본 연구에서는 악성코드 특징정보의 종류와 실제 시스템에 적용한 사례에 대해서 살펴보고자 한다.
데이터마이닝 기법중의 하나인 연관규칙 탐사는 데이터베이스상에서 빈번하게 나타나는 데이터들 중 서로 연관성이 강한 데이터들을 탐색대상으로 한다. 그러나. 빈번하게 나타나지 않는 희소한 데이터들이라 할 지라도 가중치가 높은 중요한 데이터이면서 서로 연관성이 강할 경우 비즈니스정보로서 중요한 가치가 있다. 본 논문에서는 데이터베이스 상에서 희소하게 나타나지만 중요한 의미를 갖고 또한 서로 연관성이 높은 데이터들을 탐사할 수 있는 연관규칙 탐사 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 시뮬레이션을 통하여 평가한 결과 희소하면서도 중요한 데이터를 사이의 연간규칙을 효율적으로 탐사함을 알 수 없었다
최근 컴퓨터의 보급과 정보사회의 발달로 인해 개인 신상 정보에 대한 관심이 증대되고, 이와 관련된 정책과 기술이 발전함에 따라서 개인 신상 정보를 보호하려는 시도가 다양하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터를 사용하면서, 개인의 중요한 자료나 신상정보 또는 회사의 기밀 내용을 다루는 기관 및 부서를 대상으로 중요한 자료와 신상정보 및 회사의 기밀을 보호하는 방안을 제안 하였다. 결과적으로 공공기관 또는 개인 컴퓨터 내에서 타인의 정보를 악의적으로 도용하거나 도취하는 것을 방지하고, 기관 내의 시스템들 사이에서 정보가 오가는 동안 중요한 자료와 신상 정보들의 노출을 1차적으로 막을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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