• Title/Summary/Keyword: 질의수정

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Security Enhancing of Authentication Protocol for Hash Based RFID Tag (해쉬 기반 RFID 태그를 위한 인증 프로토콜의 보안성 향상)

  • Jeon, Jin-Oh;Kang, Min-Sup
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.11 no.4
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    • pp.23-32
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    • 2010
  • In this paper, we first propose the security enhancing of authentication protocol for Hash based RFID tag, and then a digital Codec for RFID tag is designed based on the proposed authentication protocol. The protocol is based on a three-way challenge response authentication protocol between the tags and a back-end server. In order to realize a secure cryptographic authentication mechanism, we modify three types of the protocol packets which defined in the ISO/IEC 18000-3 standard. Thus active attacks such as the Man-in-the-middle and Replay attacks can be easily protected. In order to verify effectiveness of the proposed protocol, a digital Codec for RFID tag is designed using Verilog HDL, and also synthesized using Synopsys Design Compiler with Hynix $0.25\;{\mu}m$ standard-cell library. Through security analysis and comparison result, we will show that the proposed scheme has better performance in user data confidentiality, tag anonymity, Man-in-the-middle attack prevention, replay attack, forgery resistance and location tracking.

Location reference technique of ITS Space Database supporting interoperability (상호운용성을 지원하는 ITS 공간 데이터베이스의 위치참조 기법)

  • Kim, Suk-Hee;Choi, Kee-Choo;Jang, Jeong-Ah
    • Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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    • v.12 no.1 s.28
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    • pp.45-53
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    • 2004
  • The purpose of this paper is to study a scheme to ITS service which enables the data (spatial, non-spatial and image) sharing among heterogeneous system (various environment) with employing the concept of object orientedness and to show Location Reference Technique of ITS Space DB for interoperability. Data warehouse service, query object service, interface object service, and naming object service have been identified for this. In addition, a metadata management object service and persistent object service based system framework has been devised. The proposed skeletal framework would be expected to be functioning well for ITS data sharing environment and for the interoperability support.

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'Collective intelligence Structure' Analysis (지식 생산 방식에 따른 집단지성 구조 분석 -네이버 지식IN과 위키피디아를 중심으로-)

  • Han, Chang-Jin
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2009.02a
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    • pp.1363-1373
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    • 2009
  • 본 연구는 두 집단지성의 가장 대표적인 서비스인 네이버 지식iN과 위키피디아의 구조적, 경험적 차이를 바탕으로 생산의 차원에서 생산 주기, 생산 참여자, 생산물의 모델을 설정하고, 새롭게 탄생하는 지식을 중심으로 검증함으로써 최종 지식 소비 행위를 반영한 각각의 종합모델을 도출하였다. 우리는 웹에서 집단지성의 일상화를 확인할 수 있다. 지식 획득 매체가 매스미디어에서 인터넷으로 변화하는 과정에서 등장한 포털 및 검색사이트는 지식의 생산이 전문가패러다임에서 소비자 중심으로 재편될 수 있는 가능성을 열어주었다. 그리고 이러한 생산 방식의 변화는 '지식'의 개념 역시 변화시키고 있다. 즉, 집단지성이라는 새로운 웹2.0의 현상이 지식생산방식을 변화시키고 변화된 지식생산방식은 '지식'자체를 변화시킨다는 이론적 가설을 도출할 수 있는 것이다. 본 연구는 이러한 새로운 현상들을 분석하기 위해서는 먼저 보다 엄밀하게 집단지성의 개념을 규정할 필요성에 출발하였다. 현재 집단지성이라는 이름으로 불리면서 급격히 성장하고 있는 위키 방식의 인터넷 서비스와 지식검색 방식의 인터넷 서비스를 비교함으로써 보다 정교한 집단지성의 모델을 구축하고자 하였다. 위키형 집단지성과 지식검색형 집단지성의 차이점은 경험적으로도 뚜렷하게 확인할 수 있다. 본 연구는 이러한 경험적 차이와 기존의 문헌에서 밝혀진 사실들을 바탕으로 두 서비스의 지식생산 방식을 생산플로우, 생산참여자 성향, 생산물(지식)의 성향과 같이 세 영역으로 나누어 각각의 가설 모델을 설정하고 이 모델을 선정된 질의어를 바탕으로 검증한 뒤에 최종적인 모델을 도출하는 방식으로 진행되었다. 지식검색형 집단지성은 '질문-답변-채택'의 구조이고, 그 구조 속에서 '질문기-답변기-순서화기'를 거쳐 하나의 지식 덩어리인 'K-let'을 생산한다. 생산된 'K-let'들은 지식검색서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이는 공통된 질의어를 기준으로 소비자들에 의해서 검색되어 소비된다. 하나의 질문에 대해 여러 개의 답변들이 존재하고, 답변자의 성향은 크게 전문성과 체계성을 바탕으로 한 전문가형 답변자와 경험적이고 의견지향적인 대화형 답변자로 나눠진다. 다수의 네티즌들의 참여에 의해서 지식의 생산이 진행되므로 질문의 성향 역시 사실, 의견, 경험 등 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 반면에 위키형 집단지성은 개방형 플랫폼을 바탕으로 한 백과사전의 형식이며, 이러한 형식 속에서 최초의 개념어 등록과 다수의 편집활동을 거치면서 완성되지 않는 하나의 아티클인 'W-let'을 생산한다. 이러한 'W-let'은 생성 초기에 소수에 의한 활발한 내용 입력 활동으로 어느 정도의 안정화를 거친 후에는 꾸준한 다수의 수정활동을 통해서 'W-let'의 생명력을 유지함으로써 지식의 실제적인 변화를 반영한다. 생산된 'W-let'들은 위키형 집단지성 서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이것들은 내부링크를 통해서 모두 연결되어 있다. 백과사전 형식으로 하나의 개념어를 설명하는 하나의 아티클은 오로지 사실적인 지식들로만 구성되나 내부링크와 외부링크를 통해서 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 위와 같이 설정된 모델을 바탕으로 공통된 질의어 및 개념어를 선정하여 각각의 서비스에 노출시켰다. 이를 통해서 얻어진 각 서비스의 데이터베이스에 축적된 모든 데이터들 중에서 일정한 기간을 기준으로 각각의 모델 검증에 필요한 데이터를 추출하여 분석하는 방식으로 진행되었다. 그 결과 지식검색형 집단지성에서는 '질문-답변-채택'의 생산 구조 속에 다수가 참여하여 질문-채택답변-기타답변으로 배열되어 있는 완성된 형태의 K-let들을 지속적으로 생산하며 비슷한 성향을 가진 K-let들이 반복적으로 생산되어 지식검색 데이터베이스에 누적된다. 지식 소비자들은 질의어 검색을 통해서 다양한 K-let들을 선택하여 비교, 검토한 후에 선택된 K-let들의 배열은 해체되어 소비자들에 의해서 재배열됨을 발견할 수 있었다. 이에 지식검색형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 누적된 지식들이 소비자의 검색과 선택에 의해 해체되어 재배열되는 지식의 맞춤화 과정이라고 정의내릴 수 있었다. 반면에 위키형 집단지성에서는 '내용입력-미세수정' 구조 속에서 생명력 있는 W-let을 생성한다. W-let은 백과사전처럼 정리되어 내부링크를 통해서 서로 연결되고, 외부링크를 통해 확장되고, 지식소비자들은 검색을 통해 최초의 W-let에 도달한 후에 링크를 선택함으로써 지식을 확장시킴을 검증할 수 있었다. 따라서 위키형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 정리된 지식들이 소비자의 검색과 링크에 의해 무한히 확장되는 지식의 확대 재생산되는 과정이라고 정의 내릴 수 있다. 결국, 현재의 집단지성이란 지식이 다수의 참여로 생산됨으로써 개인에게 맞춤화되고, 끊임없이 확대 재생산되는 과정을 의미한다. 그리고 이러한 집단지성의 방식은 지식이라는 현재의 차원을 넘어서 정치, 경제를 비롯한 사회의 전 영역으로 점차적으로 확대되어갈 것이다. 앞으로 연구들은 두 가지 모델이 혼재되어 있는 현재의 집단지성이 어떠한 새로운 모델을 만들면서 다른 영역으로 확장되어갈 것인지에 대해서 초점을 맞춰 나가야할 것이다.

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Adsorptive Removal of Hazardous Organics from Water with Metal-organic Frameworks (금속-유기 골격체(Metal-organic Frameworks)를 활용한 물로부터의 유해 유기물의 흡착 제거)

  • Seo, Pill Won;Song, Ji Yoon;Jhung, Sung Hwa
    • Applied Chemistry for Engineering
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    • v.27 no.4
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    • pp.358-365
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    • 2016
  • Removing hazardous materials from water resources is very important for efficient utilization of the resources, and adsorptive removal is regarded as a competitive technology when good adsorbents with high capacity/selectivity are available. Metal-organic framework (MOF), composed of both organic and inorganic (metallic) species, have been tried for various adsorptions because of huge surface area/pore volume, well-defined pore structure, and facile functionalization. In this review, we summarized technologies on adsorptive removal of hazardous organics from water mainly using MOFs as adsorbents. Instead of reporting high adsorption capacity or rate, we summarized mechanisms of interaction between adsorbates (organics) and adsorbents (MOFs) and methods to modify or functionalize MOFs for effective adsorptions. We expect for readers of this review to understand needed characteristics of adsorbents for the adsorptive removal, functionalization of MOFs for effective adsorption and so on. Moreover, they might have an idea on storage and delivery of organics via understanding of the mechanism of adsorption and interaction.

Modeling for Transparent Toaster with a Cap of Folding Type (폴더형 캡의 투명 토스터 모델링)

  • Kim, In-Ho;Kim, Ye-Kyu
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.11 no.6
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    • pp.2013-2020
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    • 2010
  • This paper presents a study on the modeling for transparent toaster with a cap of folding type. The toaster was modelled to solve problems of customer's unsatisfaction such as heat loss, input of a piece of dirt, unidentified heating state of sliced toaster. Rapid prototyping was followed by the first modeling, and the second modeling was implemented in order to solve the problems of the first modeling such as interference of holder and door, and the third modeling was developed with a cap of folding type through analysis of assembly and simulation. The 3D modeling tool used in this paper was Pro/Engineer 4.0. The modeling was designed to minimize heat loss and structured with transparent outer case. So the toasting procedure will be identified with the naked eye, and the transparent toaster will improve the customer's aesthetic satisfaction.

Relevance Feedback using Region-of-interest in Retrieval of Satellite Images (위성영상 검색에서 사용자 관심영역을 이용한 적합성 피드백)

  • Kim, Sung-Jin;Chung, Chin-Wan;Lee, Seok-Lyong;Kim, Deok-Hwan
    • Journal of KIISE:Databases
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    • v.36 no.6
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    • pp.434-445
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    • 2009
  • Content-based image retrieval(CBIR) is the retrieval technique which uses the contents of images. However, in contrast to text data, multimedia data are ambiguous and there is a big difference between system's low-level representation and human's high-level concept. So it doesn't always mean that near points in the vector space are similar to user. We call this the semantic-gap problem. Due to this problem, performance of image retrieval is not good. To solve this problem, the relevance feedback(RF) which uses user's feedback information is used. But existing RF doesn't consider user's region-of-interest(ROI), and therefore, irrelevant regions are used in computing new query points. Because the system doesn't know user's ROI, RF is proceeded in the image-level. We propose a new ROI RF method which guides a user to select ROI from relevant images for the retrieval of complex satellite image, and this improves the accuracy of the image retrieval by computing more accurate query points in this paper. Also we propose a pruning technique which improves the accuracy of the image retrieval by using images not selected by the user in this paper. Experiments show the efficiency of the proposed ROI RF and the pruning technique.

A Modified Fuzzy logic Based DASH Adaptation Algorithm (변형된 퍼지 논리 기반의 DASH 적응 알고리즘)

  • Kim, Hyun-Jun;Son, Ye-Seul;Kim, Jun-Tae
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2017.06a
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    • pp.197-200
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    • 2017
  • 퍼지 논리를 기반으로 한 적응형 스트리밍 기법인 FDASH 적응 알고리즘은 빠르게 변하는 네트워크 상황에서 우수한 콘텐츠의 화질을 보장하면서 끊김 없는 서비스를 제공하는 특성을 보이지만 비디오의 화질이 자주 변하기 때문에 최고의 사용자 체감 품질 (QoE: Quality of Experience)을 제공하지 못 할 수도 있다. 본 논문에서는 제한된 버퍼 크기를 가지고 동일한 콘텐츠의 화질을 보장하면서도 비디오 화질의 변화 횟수를 줄여서 최적의 QoE를 제공할 수 있도록 하는 변환된 퍼지 논리 기반의 DASH 적응 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 방식은 우선 퍼지 논리 제어부(FLC : Fuzzy Logic Controller)의 수정을 통하여 다음 세그먼트의 비트율에 대해 최적의 판단을 하도록 하였고, 세그먼트 비트율 필터링 모듈 (SBFM: Segment Bitrate Filtering Module)을 추가하여 비디오 화질의 변화 횟수가 최소화 될 수 있도록 하였으며, 스트리밍 서비스 시작 시 SBFM에 의해 일정시간 저화질의 비디오를 시청해야 하는 상황을 막기 위한 Start Mechanism을 추가하였고, 마지막으로 버퍼의 오버플로우를 방지하기 위해 Sleeping Mechanism을 추가하였다. NS-3를 이용한 네트워크 모의실험 결과를 통해 제안된 방식이 FDASH 방식에 비하여 제한된 버퍼크기 상황 하에서도 오버플로우가 발생하지 않으며 점대점(Point to Point) 상황에서는 거의 동일 화질 성능을 보이면서도 비디오 화질 변화 횟수를 50% 이상 줄일 수 있음과 일반 Wifi환경에서는 오히려 17.8%정도 더 뛰어난 비디오 화질 성능을 보이면서 비디오 화질변화 횟수 측면에서는 53.1%정도 줄일 수 있음을 보여준다.

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The Effect of industrial Revolution to Surface Pattern Design in Britain (산업혁명이 초래한 영국의 평면 패턴 디자인의 변천 과정 : 1830-1900)

  • 차임선
    • Archives of design research
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    • v.6 no.1
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    • pp.87-103
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    • 1993
  • 대량생산을 야기 시킨 산업혁명은 공장주의 재산을 급속도로 부강하게 하는 한편 노동자의 생활 질을 급소도로 저하시켰다. 즉, 노동자들은 기계의 ‘손’역활을 하는 정도로 인격적으로 타락되었으며, 분업작업은 이들로부터 사고력마저 빼앗아 가게되는 실정에 이르렀다. 이익에 눈이 어두어 지게 된 공장주들은 노동임금을 최하로 저하시키고, 노동시설을 비롯해 자본투자를 최소한으로 줄이려는 데서 디자인 질의 격하현상을 초래했다. 즉, 창조적인 디자인 개발 대신에 다른 나라(특히 불란서)의 것을 모방하거나, 기존에 왔던 디자인들을 모방하는데 그치지 않았을 뿐 아니라, 롤러 프린트 사이즈에 맞게 기존된 디자인을 수정하는 작업이 디자이너가 아닌 직공에 의해 이루어지다 보니 그 난잡함은 이루 말 할 수 없을 정도였다. 푸긴과 러스틴은 각자의 작품에 대해 긍지를 지녔던 중세기의 장인제도로 돌아가자고 외쳤고, 러스킨의 아이디어를 철저히 계승받은 윌리암 모리스는 순수예술 못지않는 가치를 장식예술에 부여했으며, 건축이 모든 장식예술의 정점이라고 주장했다. 러스킨과 모리스의 정신을 이어받아 차세대의 건축가/디자이너들은 디자인의 질을 향상시키고, 디자이너의 위치를 화가나 조각가의 위치로 부각시키기 위한 끊임없는 노력을 통해,‘예술/공예 전시협회’를 창설해 오리지널한 장식예술품을 창조하도록 분위기를 조성했을 뿐만 아니라, 강여회와 저서들을 통해 디자이너 자신들과 산업체와 국민들을 교육시켰다. 맥머도, 보이지, 데이, 크레인, 하이테, 버터필드 등은 특히 벽지나 텍 스타일 디자인 등 패턴 디자인 분야에 관심을 보였다. 독창적이고 참신한 이들의 디자인들은 국내의 디자인 질을 향상시켰을 뿐만 아니고, 디자인사의 새 장을 열게끔 한 계기가 되었다.

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Implementation of Very Large Hangul Text Retrieval Engine HMG (대용량 한글 텍스트 검색 엔진 HMG의 구현)

  • 박미란;나연묵
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.1 no.2
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    • pp.162-172
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    • 1998
  • In this paper, we implement a gigabyte Hangul text retrieval engine HMG(Hangul MG) which is based on the English text retrieval engine MG(Managing Gigabytes) and the Hangul lexical analyzer HAM(Hangul Analysis Module). To support Hangul information, we use the KSC 5601 code in the database construction and query processing stages. The lexical analyzer, parser, and index construction module of the MG system are modified to support Hangul information. To show the usefulness of HMG system, we implemented a NOD(Novel On Demand) system supporting the retrieval of Hangul novels on the WWW. The proposed system HMG can be utilized in the construction of massive full-text information retrieval systems supporting Hangul.

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RNN Based Natural Language Sentence Generation from a Knowledge Graph and Keyword Sequence (핵심어 시퀀스와 지식 그래프를 이용한 RNN 기반 자연어 문장 생성)

  • Kwon, Sunggoo;Noh, Yunseok;Choi, Su-Jeong;Park, Se-Young
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2018.10a
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    • pp.425-429
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    • 2018
  • 지식 그래프는 많은 수의 개채와 이들 사이의 관계를 저장하고 있기 때문에 많은 연구에서 중요한 자원으로 활용된다. 최근에는 챗봇과 질의응답과 같은 연구에서 자연어 생성을 위한 연구에 활용되고 있다. 특히 자연어 생성에서 최근 발전 된 심층 신경망이 사용되고 있는데, 이러한 방식은 모델 학습을 위한 많은 양의 데이터가 필요하다. 즉, 심층신경망을 기반으로 지식 그래프에서 문장을 생성하기 위해서는 많은 트리플과 문장 쌍 데이터가 필요하지만 학습을 위해 사용하기엔 데이터가 부족하다는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 핵심어 시퀀스를 추출하여 학습하는 방법을 제안하고, 학습된 모델을 통해 트리플을 입력으로 하여 자연어 문장을 생성한다. 부족한 트리플과 문장 쌍 데이터를 대체하기 위해 핵심어 시퀀스를 추출하는 모듈을 사용해 핵심어 시퀀스와 문장 쌍 데이터를 생성하였고, 순환 신경망 기반의 인코더 - 디코더 모델을 사용해 자연어 문장을 생성하였다. 실험 결과, 핵심어 시퀀스와 문장 쌍 데이터를 이용해 학습된 모델을 이용해 트리플에서 자연어 문장 생성이 원활히 가능하며, 부족한 트리플과 문장 쌍 데이터를 대체하는데 효과적임을 밝혔다.

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