브로드캐스트 암호화 기법에는 두 가지 중요한 요구사항이 있다. 하나는 공모자 추적 가능성이며 다른 하나는 추적된 공모자의 탈퇴 가능성이다. 이 논문에서는 공모자의 권한을 박탈하는데 있어서 그 인원수가 제한되지 않는 새로운 형태의 공모자 추적 기법을 제안하고자 한다. 더불어 좀 더 효율적이고 간단한 자기 방지 기법에 대해 소개한다. 또한 제안한 암호화 기법을 변형하여 적응-선택 암호문 공격에 안전한 방법을 구현한다.
목적: 방사성 동위원소 뇌조조영술은 자발성 두 개 내 저압환자의 체위성 두통과 저뇌척수압의 병태생리를 이해하는데 도움을 줄 수 있다. 저자들은 이 질환의 방사성 동위원소 뇌조조영술의 특징적인 소견을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 자발성 두개내 저압으로 진단되어 방사성 동위원소 뇌조조영술을 시행한 15명을 대상으로 하였다. 뇌조조영술은 Tc-99m DTPA 111-222 MBq를 요추천자를 통해 지주막하강에 투여한 후 감마카메라로 30분부터 2시간 이내에 방광을 포함한 요추부와 경흉추부의 전면상과 측면상을 얻었고, 4, 6, 24시간에 두부와 경흉추부의 전면상과 측면상을 얻었다. 방광 내 방사성 추적자의 조기 배설유무, 척수강 내 방사성의 이동속도, 연조직 섭취정도, 그리고 대뇌궁융부로의 이동 지연 등을 분석하였다. 결과: 방사성 동위원소 뇌조조영술 소견은 대뇌궁융부로의 방사성 추적자의 이동지연(14/15), 연조직의 섭취증가(11/15), 방광 내 방사성 추적자의 조기 출현(13/13) 등이 있었고 뇌척수액의 누출을 시사하는 척수경막강 주위의 방사성 추적자의 국소 집적도 4예에서 있었다. 결론: 방사성 추적자의 이동 지연과 연조직의 섭취증가 및 방광 내 방사성 추적자의 조기 출현 등이 특징적으로 관찰되었고, 이러한 뇌조조영술 소견은 자발성 두개 내 저압의 주된 병태생리가 뇌척수액의 누출임을 시사하는 것으로 판단되었으며, 방사성 추적자 이동의 역동적 측면을 잘 평가하기 위해서는 방광과 연조직을 포함한 30분 영상과 다발적인 연속영상을 획득하는 것이 필요하다고 생각된다.
소 및 쇠고기 이력추적에 관한 법률'이 2007년 12월 21일 제정되고 그 하위법령인 시행령과 시행규칙, 관련 고시 등이 마련되어 12월 22일부터 전국의 모든 소를 대상으로 한 "쇠고기 이력추적제"가 시행된다. 이에 소의 거래 등으로 인한 이동경로, 쇠고기에 대한 원산지, 등급판정결과, 위생검사결과, 소의 종류, 사육자, 도축장 등의 정보가 생산자와 소비자 등에게 제공된다.
비디오에서의 물체 추적은 컴퓨터비젼(computer vision)의 주요 연구 분야로 지능형 로봇, 무인 감시 체제 등의 영역의 핵심 기술로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 다중물체추적을 통해 카메라로 부터 입력된 동영상에서 특정 장소를 지나가는 사람들을 추적함으로서, 그 지역에서의 인구의 이동 패턴을 추출하고 자 한다. 물체 추적은 블롭 추적(blob tracking) 방식을 이용하며, 이를 위해 정확한 전경물체 추출, 추출된 이미지 블롭(blob)과 기존 트랙과의 연결, 새로운 물체(사람)의 등장과 퇴장등의 작업을 수행한다. 추적된 물체들이 궤적을 통해, 시간의 변화에 따른 그 지역에서의 인구의 밀도, 주 이동 경로, 방향 등의 변화를 추출한다. 이러한 통계치는 해당 지역의 개발 정책 수립 및 시장성 조사를 위한 2차 데이타로 활용할 수 있다.
최근의 해킹사고에서 침입자는 피해시스템에서 자신의 IP주소 노출을 피하기 위하여 피해시스템을 직접 공격하지 않고 Stepping stone(경유지)을 이용하여 경유지 우회 공격을 수행한다. 본 논문에서는 현재 네트워크 환경에서 Stepping stone을 이용한 경유지 우회 공격시 공격자의 근원지 주소를 추적하기 위한 알고리즘을 설계한다. 침입자 추적은 크게 두 가지 분류로 나뉘어 진다. 첫째는 IP Packet traceback, 둘째는 Connection traceback 이다. 본 논문에서는 Connection traceback에 공격을 다루며, 운영체제의 프로세스 구조를 이용하여 공격자 또는 Stepping stone을 구분하여 침입자의 위치를 추적한다.
보안이 중요시 되는 공간에서 지능형 감시 시스템의 필요성이 점차 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 embedded Linux 기반의 Mobile Robot에 Network Camera를 탑재 하여 침입자를 추적할 수 있는 시스템 구현에 목적을 두고 있다. Network Camera부터 Wireless Lan을 이용하여 서버로 영상을 전송하고, 서버에서 블록매칭 알고리즘을 이용하여 침입자의 이동경로를 파악하며 침입자에 대한 방향 정보를 전송하여 침입자를 추적한다. 로봇이 침입자를 추적함에 따라 침입자의 유효 영상을 얻는다. 본 논문에 의해서 구현된 시스템은 다른 감시 시스템과 연동하여 지능형 감시 시스템으로서 신뢰성을 더할 수 있다.
하천은 용수공급, 관개, 친수활동, 산업활동 등 인간의 활동에 중요한 역할을 한다. 이에 따라 수질관리는 필수적이며 유기물, 중금속, 화학물질 등의 용존물질들은 수질문제에 직접적으로 영향을 미친다. 따라서 하천에서의 용존물질의 혼합 거동을 파악하기 위한 연구가 지난 수십년간 이루어지고 있다. 하천 흐름에 따른 오염물질의 이동 및 확산 거동을 예측하기 위하여 1차원 추적모형이 활용되는데, 그 중 하천저장대 모형(Transient Storage Model, TSM)은 자연하천의 복잡하고 불규칙한 수리·지형적인 특성을 단순하게 반영할 수 있다는 장점때문에 가장 많이 사용된다. 하지만 TSM은 매개변수에 대한 의존성과 불확도가 크며, TSM의 저장대에서의 농도분포에 대한 지수함수형태의 모델링이 하상간극수역(Hyporheic zone)에서의 저장대 특성을 반영하기에 구조적으로 부정확하다는 단점이 제기되고 있다. 최근 이러한 TSM의 단점을 보완하고 하천에서의 저장대 메커니즘을 보다 정확하게 구현하고자 체류시간분포(residence time distribution)를 이용한 확률론적 저장대 모델링 프레임워크가 등장하고 있다. 본 연구에서는 본류대와 저장대에서의 오염물질의 체류시간분포를 분리하여 해석하고 이를 전달함수(transfer function)를 이용한 합성곱으로 결합한 형태의 프레임워크를 적용하여 모델링하였다. 상기의 모형을 검증하기 위하여 2019년 감천의 4.85km 구간에서 추적자 실험을 실시하였다. 실험 당시 유량은 12.9 m3/s로 풍수기에 해당되며 평균 유속은 약 0.6 m/s로 측정되었다. 모형의 매개변수는 추적자 실험으로부터 최적화 기법을 통해 역모델링기법으로 결정하였다. 제안된 모형에 의한 모의 결과를 추적자 실험에서의 농도측정자료와 비교한 결과, 평균 0.988의 결정계수를 보여 매우 높은 정확도를 보이고 있음을 알 수 있었다. 저장대특성을 나타내는 농도곡선의 꼬리부에 대하여 같은 조건에서 1차원 이송-분산(ADE) 모형, TSM의 모의결과와도 비교한 결과 본 모형은 추적자 실험 농도측정 결과와 평균 0.195의 오차율을 보이며, 이는 ADE 모형과 TSM의 오차율인 14.03과 1.866에 비해 매우 정확한 것으로 나타났다.
일반적으로 스테레오 비젼 시스템에서 좌,우 영상의 시점이 일치하지 않거나 이동 물체가 영상의 중심 좌표에 있지 않을 경우에는 관측자에게 논의 피로감 주고 입체감을 느끼지 못하게 할뿐만 아니라 이동 물체의 추적이 어렵게 된다. 따라서 이동물체의 주시각을 제어하면서 추적 물체가 항상 영상의 중앙에 위치하도록 제어하는 것이 스테레오 물체추적 시스템이다. 본 논문에서는 스테레오 물체추적의 새로운 접근방법으로 적응적 물체 추적이 가능한 광 JTC를 이용하여 이동 물체를 추적하는 스테레오 물체추적 시뮬레이터를 구현하였다. 또한, 시뮬레이터를 이용하여 JTC의 추적 결과를 비교 분석하여 실험 결과를 예측할 수 있었으며, 광학실험을 통해 배경 잡음이 존재해도 실시간적 물체 추적이 가능한 스테레오 물체추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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