성공적인 시스템 개발을 위해서 SW의 품질을 향상시켜야 한다. 하지만 국내 SW 산업환경은 코드 중심 개발로써, 개발 문서 부재 및 SW개발과 문서화가 동시에 수행되지 않는다. 이러한 문제의 해결을 위해서 SW개발 시, 발생 문서는 코드와 문서의 동시 개발 및 시스템화가 필요하다. 본 논문은 체계적인 요구사항 관리를 위한 요구사항 추적 모델을 제안한다. 제안한 모델은 기존의 SW Visualization을 통한 역공학 기법에 적용하여 품질 개선 및 코드와 문서의 불일치 문제를 해결하고자 한다.
현행 출입국 관리는 사용자가 여권을 제시하면, 여권을 육안으로 검색하고 수작업으로 정보를 입력하여 여권의 데이터 베이스와 대조하였다. 이러한 종래의 출입국 관리 시스템은 출입국 심사 시간이 길어 출입국자에 불편을 제공하고 출입국 부적격자에 대한 정확한 검색이 이루어지지 않아 체계적으로 관리하기가 어려웠다. 이리한 종래의 문제점을 개선하기 위해 영상 처리와 문자 인식을 이용한 여권 인증 시스템을 제안한다. 된 논문에서는 여권 영상에 대해 소벨 연산자와 스미어링 기법 그리고 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 사진영역, 코드 영역 및 개별 코드 문자를 추출하고 개별 코드 문자 인식은 기존의 퍼지 ART를 개선하여 적용한다. 다양한 국내 여권 영상에 대해 제안된 여권 인식 방법을 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능을 보였고 개선된 퍼지 ART 알고리즘이 기존의 퍼지 ART 알고리즘보다 클러스터 수가 적게 생성되고 인식률도 향상된 것을 확인하였다
출입 관리는 위조 여권 소지자, 수배자, 출입국 금지자 또는 불법 체류자 등의 출입국 부적격자를 검색하고 출입국자를 관리하기 위하여 행하여진다. 한편, 여권에는 사진, 국적, 성명, 주민등록번호, 성별, 여권번호 등을 포함한 정보들로 이루어져 있다. 이러한 출입국 관리 시스템은 출입국 심사 시간이 길어 출입국자에게 불편이 따르고 또한 출입국 부적격자에 대한 정확한 검색이 불분명하여 체계적으로 관리하기가 어렵다. 이러한 종래의 문제점을 개선하기 위해 영상 처리와 문자 인식을 이용한 여권 인증 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 여권 영상에 대해 소벨 연산자와 스미어링 기법 그리고 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 사진영역, 코드 영역 및 개별 코드 문자를 추출하였다. 추출된 개별 코드 인식은 ART2 알고리즘을 기반으로 한 RBF 신경망을 제안하여 여권 인식에 적용하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
버퍼오버플로 악성코드 탐지를 위해 대부분의 안티바이러스 프로그램은 공격코드의 시그너처만 비교 탐지하고 있어 알려지지 않은 공격코드에 대해 탐지하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 공격코드에서 필수적으로 사용하는 API의 메모리 실행영역 추적기법을 이용하여 알려지지 않은 공격코드에 대한 탐지기법을 제안한다. 제윤기법 검증을 위해 7개의 샘플 공격코드를 선정하여 8개의 안티바이러스 프로그램과 비교 실험한 결과, 대부분의 안티바이러스 프로그램은 Stack영역만 감시하고 Heap영역은 감시하지 않아 제안적인 탐지만 가능하였다. 이에 대부분의 안티 바이러스 프로그램에서 탐지할 수 없는 공격코드를 제안 기법을 이용하여 탐지할 수 있음을 시뮬레이션 하였다.
미국은 GPS 현대화 계획을 추진하고 있으며 그 주요 내용 중의 하나가 L5 신호를 제공하는 것이다. 1176.45MHz 대역의 L5 주파수는 항공기의 안전운항을 위해 할당한 주파수 대역을 사용하여 안정적인 항법 서비스를 제공할 수 있고, L1 주파수와 동시에 사용시 이온층 오차를 제거하여 보다 높은 측위 정밀도를 제공할 수 있다. 그러나, L5 신호의 코드길이는 L1 신호에 비해 10배가 더 길기 때문에 L5 신호의 획득시간도 L1 신호에 비해 더 길어진다. 이러한 단점을 개선하기 위해서는 신호획득에 사용되는 상관기 갯수를 늘려야 하는데, 이는 상관기 구조가 복잡해지고 연산량이 많아지는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문은 GPS L1/L5 겸용 수신기에서 L1 신호처리 결과를 이용하여 L5 신호추적하는 방법을 제안한 것으로, L5 신호획득 과정을 사용하지 않으므로 L5 신호획득을 위한 별도의 하드웨어가 필요하지 않다. 제안된 방법은 동일한 GPS 위성에서 전송하는 L1/L5 신호는 코드시작시점의 코드위상이 동기가 되어 있다는 특성을 이용하여 L1 신호의 메시지 비트가 시작하는 시점에 L5 코드의 시작시점을 동기시킨다. 그리고, GPS L1 신호를 처리하여 산출된 도플러 주파수 변이값을 이용하여 캐리어 주파수간의 관계식을 통해 GPS L5 도플러 주파수 변이값을 계산한다. 이렇게 계산된 L5 신호의 코드시작시점과 도플러 주파수 변이값을 이용하면 L5 신호획득을 위한 별도의 상관기 모듈을 사용하지 않고 L5 신호를 추적 할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 시뮬레이션 결과를 통해 이론적 분석의 타당성을 입증한다.
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.
ONED94는 노심추적계산, 부하추종모사, 출력증감발 및 재기동 운전전략, 제논진동모사 및 제어봉 이동전략수립 등을 위한 전산 코드로, Westinghouse 형 노심에 대해서는 적용절차 및 방법이 이미 검증되어 노심관리용으로 사용되고 있으며, CE형 노심에 대해서는 CE형 노심핵설계체계를 이용한 단면적 자료생산에서 적응계산에 이르기까지 ONED94 모델 생산 방법과 절차는 확립된 상태에 있다. 이 보고서에서는 영광3호기 초기노심의 시운전 자료를 토대로 50, 80 및 100% 출력에서의 제논진동 및 출력증감발 모사계산을 수행하여 CE형 노심에 대하여 ONED94코드를 검증하였다.
본 논문에서는 명암도 변화 및 윤곽선 추적 알고리즘과 개선된 오류 역전파 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 비영업용 차량 영상을 대상으로 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 명암도 변화 특성을 이용하여 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역에 반복 이진화 방법을 적용하여 차량 번호판의 영역을 이진화하고, 이진화된 차량 번호판 영역에 대해서 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 일반화된 델타 학습 방법에 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 동적으로 조정하는 개선된 오류 역전파 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적인 것을 확인하였다.
오늘날 소프트웨어가 가지는 규모와 복잡성은 날로 심화되고 있으며, 소프트웨어 개발 시 결함을 찾아 내기 위한 테스트에 많은 시간이 소모되고 있는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 중요한 기술 중 하나가 결함 위치 추적(Fault Localization)이다. 이 기법을 이용하여 결함을 추적하기 위해서는 다량의 테스트 케이스를 필요로 하며, 추가로 테스트 케이스를 작성하는 것은 또 다른 개발 부하이다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 분기별 입력 조합 기반 테스트 케이스 생성방법과 시드 결과 기반 테스트 케이스 생성방법을 제안하였다. 개발자는 본 생성방법을 통해 테스트 케이스 생성에 대한 비용 절감을 기대 할 수 있다. 제안하는 내용의 효용성을 검증하기 위해 실제 예제 코드에 적용하여 평가하였다. 두 가지 방법 모두 무작위 생성한 테스트 케이스에 비해 개발자가 직접 생성하는 것과 유사한 테스트 케이스를 생성하고, 제안 방법으로 생성한 테스트 케이스의 신뢰성을 확인하였다.
본 연구는 강원도 강릉시에 위치한 A기관의 2020년부터 2021년 중심 데이터로 손상으로 입원한 환자를 손상외인코드를 통해 낙상환자를 분석하고자 하였다. 낙상환자의 손상외인코드인 W00부터 W19까지 20건의 코드를 분류한 후, 많이 발생한 W18, W01, W10, W13을 분석하였다. 손상외인코드 W18은 동일 면상에서의 기타 낙상으로 S72, Z47의 빈도수가 가장 많았으며, S72는 대퇴골의 골절, Z47은 정형외과적 추적치료이다. 손상외인코드 W01은 미끄러짐, 걸림 및 헛디딤에 의한 동일 면상에서의 낙상으로 W18과 같이 대퇴골의 골절인 S72와 정형외과적 추적치료 Z47이 많이 나타나는 것으로 판단하였다. W10은 계단에서의 낙상으로 뇌진탕, 경막외출혈 등이 있는 두개내손상 S06이 많이 나타났다. 마지막으로 W13은 빌딩 또는 구조물에서의 낙상으로 40대~70대에서 91%가 발생하여 중장년층이 많이 발생하는 것을 확인할 수 있었고, Z47은 정형외과적 추적치료가 가장 많았으며, S72는 대퇴골의 골절이 두 번째로 많은 것으로 나타났다. 이와 같이 낙상환자의 빈도수를 분석하여 낙상사고별 많이 발생하는 나이와 주진단코드를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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