본 논문에서는 퍼지 기반 잡음 제거 방법과 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특징이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외한 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지를 이용한 잡음 판단 방법을 적용하여 식별자 영역과 잡음을 구별한다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 개별 식별자 인식을 위해 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 개별 식별자 인식에 적용한다. ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었다. 그리고 기존의 식별자 인식 알고리즘보다 제안된 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 식별자의 학습 및 인식에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠 보호에 대한 반공모 코드를 위한 동적 멀티미디어 핑거프린팅 코드를 설계하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 반공모 코드(ACC: Anti-Collusion Code)를 위한 멀티미디어 핑거프린팅 코드는 BIBD(Balanced Incomplete Block Design)의 접속행렬을 보수행렬로 변환하여 k를 k+1로 증대시키는 수리적 방법으로 설계되었다. 그리고 보수행렬의 코드벡터를 사용자에게 핑거프린팅 코드로 부여하고, 콘텐츠에 삽입하였다. 제안된 알고리즘에서는 사용자가 구매하는 콘텐츠로부터 특징점을 추출하고, 이를 기반으로 동적으로 핑거프린팅 코드를 설계할 수 있도록 BIBD의 v와 k+1 조건을 만족하는 반공모 코드의 후보성 코드를 코드북(Codebook)에 구축하고 ${\lambda}+1$ 조건을 만족하는 행렬(이하, Rhee행렬이라 함.)을 생성한다. 실험을 통하여 콘텐츠의 특징점 기반으로 생성된 Rhee행렬의 코드벡터는 v비트의 유의수준 ($1-{\alpha}$)에서 신뢰구간에 k가 존재하며, Rhee행렬의 각 행과 행, 열과 열 사이의 유클리디안 거리가 BIBD 기반의 보수행렬과 그래프 기반의 보수행렬과 같은 k값이 산출되었다. 더욱이 Rhee행렬의 첫 행과 첫 열은 생성과정에서 초기 점화벡터로 콘텐츠 포렌식 마크 정보가 되며, 이와 관계가 있는 나머지 코드벡터들과의 관계성이 코드북에 기록되어 있기 때문에, 공모된 코드를 추적할 때 원 핑거프린팅 코드의 상관관계 계수를 구할 필요 없이 코드북의 탐색으로 공모자를 추적이 용이하다. 따라서 본 논문에서 생성된 Rhee행렬은 수리적으로 생성된 BIBD 기반의 행렬보다 ACC로서 강인성과 충실도가 우수하다.
Mission-critical 시스템의 경우 자가 치유는 신뢰성을 보장하기 위한 기술 중 하나이다. 자가치유는 오류 탐지와 오류 회복으로 이루어져 있으며 오류 탐지는 오류 회복을 가능하게 하는 자가 치유의 중요한 첫 단계이지만 시스템에 과부하를 주는 문제가 있다. 모델 기반의 방법 등으로 오류를 탐지할 수 있는데 시스템의 모든 행위를 통지하고 정상 행위 모델과 통지된 시스템의 행위를 비교하여야 하므로 그양이 많고 부하가 크기 때문이다. 본 논문에서는 모델 기반의 오류 탐지 방법을 보완하는 아키텍처 기반의 다계층적 자가적응형 모니터링 방법을 제안한다. 소프트웨어 아키텍처 상에서 오류 탐지의 중요도는 컴포넌트 마다 다르다. 각 컴포넌트마다 발생하는 오류의 심각도와 빈도가 다르기 때문이다. 모니터링 중요도가 높은 컴포넌트에는 강도가 높고 모니터링 중요도가 낮은 컴포넌트에는 강도가 낮도록 모니터가 적응한다면 오류 탐지의 부하는 줄이고 효율은 유지시킬 수 있다. 또한 소프트웨어의 환경 변화 및 아키텍처상의 변화 등에 따라 오류 발생 빈도가 변화하여 컴포넌트의 오류 탐지 중요도가 변화하기 때문에 학습을 통해 이를 추적하여 자가적응적으로 중요도가 높은 컴포넌트를 집중 모니터링 한다.
본 연구에서는 수처리 공정에 적용하고 있는 CSTR 반응조를 대상으로 유입 유량이 다양하게 변동하는 경우 반응조 내부 수리 거동을 조사하고자 하였다. 유입 유량의 변동은 설계 유량 대비 10~100%까지 변화시켰으며, 각 경우를 CFD 기법을 이용하여 transient 상태의 추적자 실험을 모의하였으며, 모사 결과로부터 2차 정보를 추출하여 수리 거동 지표를 계산하여 유입 유량과 수리거동의 관계를 면밀히 조사하였다. 그 결과, 유입 유량이 증가할수록 Modal index와 ${\beta}$값이 증가하는 거동을 보였으며 Morrill index는 유입 유량과의 관계에서 국부적인 극소값을 가지는 유입 유량이 두 곳 나타났는데 각각 설계 유량의 20%되는 지점과 40%가 되는 지점이었다. 두 극소값이 나타나는 유입 유량보다 유량이 증가하면 다시 Morrill index가 증가하는 현상을 보여 이상적인 CSTR 반응조에 근접하는 것으로 나타났다.
1. 플루오르를 함유하는 배수가 바다에 유입되었을 때 플루오르화물이온을 그 추적자로 이용할 수 있다. 2. "Dotite"시약 "알풋손"에 의한 해수중의 플루오르 정량법을 검토하였다. 3. 진해만의 플루오르화물이온 농도분포를 조사하여 진해만에 플루오르를 함유하는 배수가 평균 최소한 0.13% 혼입되어 있으며 그것은 진해 모화학공장의 폐수에 기인한다. 그리고 그것이 혼입되어가는 경로를 밝혔다. 그것이 혼입되어가는 경로를 밝혔다.
벼, 콩, 상치, 당근, 호박의 가식부위에 대하여 몇 가지 토양에 있어서 토양-작물체간 Mn-54, Co-60, Zn-65, Cs-137의 전이계수를 포트 재배에 의한 방사성 추적자 흡수실험을 통하여 조사하였다. 핵종간 전이계수는 거의 모든 경우 Zn-65>Mn-54>Cs-137>Co-60의 순이었다 중이 벼보다 전반적으로 한 자리 정도 높은 값을 보였고 채소류의 경우에는 대체로 상치에서 가장 높고 호박에서 가장 낮은 값을 보였다. 강산성 토양에서는 약산성 토양에서보다 전이계수가 철센 높았다. 본 조사결과에 입각하여 한국인의 섭식경로 피폭선량 평가에 이용하기 위한 각 핵종의 전이계수치가 작물별로 제안되었다.
모바일 환경에서의 동영상 콘텐츠는 네트워크 트래픽과 같은 성능을 고려하여 일반 동영상에 비해 비트율이 낮은 비디오 영상을 처리하게 되고, 비트율이 낮은 동영상에 대한 소유권 보호의 필요성이 요구된다. 따라서 모바일 장치는 퍼스널 컴퓨터와 성능면에서 많은 차이점을 가지고 있으므로 모바일 장치에서 디지털 미디어를 보호하기 위해서는 모바일 환경에 적합한 워터마킹 처리 알고리즘을 개발해야 한다. 본 논문은 M-Commerce 환경에서 모바일 장치의 낮은 성능을 고려하여 비트율이 낮은 비디오 콘텐츠에 대한 비시각적인 대역 확산(Spread Spectrum) 워터마킹 기법을 제안하고, 동영상 콘텐츠의 불법적인 행위자들을 추적하여 소유권의 보호를 보장할 수 있다. 워터마크가 내장된 콘텐츠의 공격에 대한 강인성의 평가는 워터마크를 제거하거나 손상된 콘텐츠를 추출 알고리즘의 상관관계(Correlation)로 나타낸다. 실험 결과에 따르면 워터마크의 강인성을 평가하기 위해 워터마크가 내장된 영상을 압축한 후 M-Sequence의 주기를 추출한 결과 모든 영상에서 고유한 M-Sequence의 주기를 쉽게 검출할 수 있었다. 따라서 비트율이 낮은 콘텐츠에서도 워터마크 추출을 보장하여 불법적인 사용자의 추적이 가능할 것으로 예상된다.
연구목적: 본 논문에서는 스마트 폰의 IMU센서를 사용한 PDR 방식의 실내 위치 추적 기법을 제안하고자 하며, 보다 정확한 추정을 위해 스마트 폰의 자세 변화로 인한 오류를 최소화하여 이동방향, 걸음 수, 보폭의 세 가지 정보를 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 연구방법: 제안된 기법의 유효성과 성능을 실험을 통해 확인하고자 하였으며, 동일한 조건에서 기존 성능기법과 비교해 본 논문에서 제안하는 기법을 입증 하고자 한다. 연구결과: 실험을 통해 측정된 측위 오차는 기존 기법의 평균 오차가 1.84m이고, 제안된 기법의 평균 오차는 0.76m로서 제안된 기법이 기존 기법보다 보행자의 실제 이동 방향과 위치를 더욱 정확하게 추정할 수 있음을 확인하였다. 결론: 본 논문에서 제안하는 스마트 폰의 IMU센서를 사용한 PDR 방식의 실내 위치 추적 기법은 모든 국민이 보유한 스마트 폰을 활용하여 재난 시 신속한 대피를 위한 자신의 위치 인식 및 이동 방향 인식에 활용이 가능할 것으로 기대된다.
지금까지 오랜 시간 동안 범용 프로세서는 개발자에게 버그 수정을 할 수 있는 도구들을 제공하기 위해 전용 하드웨어/소프트웨어 트레이싱 모듈을 제공했다. 전용 하드웨어 트레이서는 성능 분석 및 디버깅에 모두 사용되는 막대한 양의 데이터를 로그로 실시간으로 생성한다. 프로세서 트레이스 (PT)는 CPU에서 실행되는 분기를 추적하는 Intel CPU를 위한 새로운 하드웨어 기반 추적 기능으로 최소한의 노력으로 모든 실행 코드의 제어 흐름을 재구성할 수 있다. 이러한 하드웨어 트레이스 기능들은 운영체제에 통합되어 프로파일 링 및 디버깅 메커니즘과의 긴밀한 통합이 가능하게 되었다. 본 논문에서는 윈도우 환경에서 PT가 제공하는 기능을 이용하여 실시간 트레이스 및 악성코드 검출을 위한 기본 데이터를 제공하는 확장된 PT 디코더 구조를 제안하였다.
목 적:본 시판 후 조사(NCT00750360)는 2002년부터 국내에서 사용 허가된 정제불활화 3가 분할 인플루엔자 백신의 안전성 및 반응원성을 평가하기 위하여 시행되었다. 방 법:생후 6개월 이상의 소아 및 성인 피험자 총 883명을 대상으로 평가대상 인플루엔자 백신을 1회 접종하였다. 이전에 인플루엔자에 감염되지 않았거나 인플루엔자 백신을 접종하지 않은 만 9세 미만의 소아의 경우에는 1회의 추가접종을 실시 하였다. 411명의 피험자가 일일 기록카드를 사용하여 안정성 정보를 기록하였으며 본 보고서에는 이들 피험자들로부터 수집된 자료가 포함되어 있다. 전신 및 투여부위에서의 명시된 이상반응 및 명시되지 않은 이상반응의 발생률을 기록하였다(백신접종 후 각각 4일 및 21일 동안 추적 관찰하였음). 또한 연구진행기간 전체에 걸쳐서 중대한 유해사례를 추적 관찰하여 기록하였다. 결 과 : 가장 흔하게 관찰된 전신 및 투여부위에서의 명시된 이상반응은 접종부위 통증(만 6세 미만의 소아: 12.6%, 만 6세 이상의 소아: 34.7%), 발열(만 6세 미만: 1.3%) 그리고 근육통(만 6세 이상: 13.9%) 이었다. 등급 3의 명시된 이상반응은 전체 피험자의 4.0% 이하에서 보고되었다. 한국식품의약품 안전청의 기준에 따라 백신과 인과관계가 없는 중대한 유해사례도 기록하였다. 결 론 : 평가대상 백신의 전 연령대에서의 확립된 면역원성 및 우수한 안정성, 반응원성 프로파일과 국내에서의 높은 접종률을 고려할 때, 본 백신을 국가예방접종사업에 포함시켜 모든 연령대에서 계절성 인플루엔자 예방 접종을 증진시키기 위한 후보백신으로 추천할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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