모바일 컴퓨팅은 무선이동체 통신과 휴대 정보 터미널, 인터넷을 이용하여, 컴퓨터와 인체의 정보 기술을 효과적으로 연계시켜, when, where, who, 이동하면서 사용이 가능한 현대 기술의 중추 적인 역할을 제공하며 새로운 기술을 생리학적 측정으로 재고하고, 창조적으로 재건 할 수 있다. 특히, 고령화 사회에서 병적 징후들이 질병으로 발전되기 이전에 생체 변화를 유도하는 과정에 개입할 수 있는 가능성을 제공해 줄 수가 있다. 그러나 많은 파라미터가 데이터처리, 데이터의 기준화의 모호함, 데이터의 동시수집이 어려움 등을 들 수 있다. 따라서 본 연구에서는 모바일 컴퓨팅을 활용하여 시간적 제한요소를 배제하고, 정확한 분석이 되는 접근으로 분석이 타당하고 생체전기 신호를 바탕으로 하는 모바일 신경역학적 코드화 방법을 채택하여 시스템을 구현하여 실험한 결과, 생체 신호 모바일 분석 장치의 모델이 될 수가 있었다.
최근 핀테크 활성화로 인한 금융 거래 및 결제 관련하여 많은 연구 개발이 활발하게 진행되고 있다. 상품을 구매하고 대금을 지급하는 방법에는 현금, 카드 등 여러 가지 방법으로 결제를 진행하고 있으며, 최근 모바일 카드를 통한 결제 및 휴대폰 간편 결제 등 결제 방식이 빠르고 간편화 되고 있다. 제안하는 모바일 전자결제 방식은 기존 카드 리더기 또는 카드 단말기 없이 사용자의 휴대폰을 이용하여 결제할 수 있는 방법을 제안한다. 결제 시 스마트폰에 내장된 지문인식기를 통해 사용자의 생체정보를 입력받아 본인인증이 먼저 수행되며, 결제 이전 두 사용자의 확인을 위해 인증된 기관에서 부여 받은 인증 코드를 전송하여 이를 검증하고 결제가 이루어진다. 사용자의 생체정보와 결제관련 정보는 스마트폰 내의 안전한 FIDO TEE영역에 저장되어 악의적인 사용자로부터 안전성을 확보하였다. 키의 안전성 측면에서는 모든 키 생성은 FIDO TEE 영역에서 이루어지게 하여 안전성을 확보하였으며, 스니핑, 중간자 공격 등 다양한 공격 방식에 대한 무력화를 통해 안전한 모바일 전자결제 서비스를 제공한다.
중요한 정보를 저장하고 있는 컴퓨터를 위협하는 바이러스는 점점 현실적인 문제로 대두되고 있다. 이를 위하여 바이러스 침입 발견을 위한 소프트웨어 기술 또한 계속 발전되고 있으나, 현재까지의 표준 기술은 알려진 바이러스의 시그내쳐 패턴을 저장하여 이를 매치 검색하면서 바이러스를 찾아내는 방식을 채택하고 있다. 이는 알려진 바이러스에 대해서는 효과적이지만 새로운 바이러스를 찾아내지 못하고 손실을 당한 후 에야 찾을 수 있는 단점을 가지고 있다. 이를 위하여 바이러스 정보 구축과 탐색에 학습기능을 도입함으로 새로 발생하는 바이러스를 찾아내어 대처할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 컴퓨터 바이러스를 위한 퍼지 진단 시스템 FDS를 제안한다. FDS에서는 FCM 알고리즘을 사용하여 알려진 정보의 클러스터를 형성하고 대표정보를 추출하고 여기에 전문가의 지식을 포함하는 지식베이스를 구축한다. 진단을 위한 컴퓨터 파일에 대하여 그 파일의 결정 상태를 확인하고 이미 저장된 지식베이스를 바탕으로 바이러스 침입에 대한 정보를 보고하도록 설계되어있다. 이 시스템은 이미 알려진 테스트 데이터와 이전에 알려지지 않은 새로운 테스트 데이터를 실험데이터로 준비하여 널리 알려진 분류 알고리즘-KNN, RF, SVM-과 함께 성능을 비교하였다. 제안된 시스템이 알려지지 않은 컴퓨터 바이러스를 효과적으로 진단할 수 있는 타당성을 보이고 있다.
오늘날 인터넷의 전반적인 보급 및 전자상거래의 확산으로 인하여 정보의 홍수를 이루게 되었고, 고객들은 자신이 원하는 제품이나 서비스를 선택하기 위해서 정보를 탐색하는 작업이 더욱 어려워지게 되었다. 이러한 고객들에게 좀 더 편리하게 자신이 원하는 제품이나 서비스를 선택하도록 도와주는 것이 추천 시스템으로서, 고객 관계 관리의 중요한 부분으로 자리 잡게 되었다. 본 연구에서는, 인터넷 서점을 이용하는 고객에게 그가 관심을 가질만한 서적을 추천하여 줌으로써 구입할 서적의 선택을 도와주는 서적 추천 시스템을 개발하였다. 기존의 서적 추천 시스템 개발에 협업 필터링 기법이 주로 활용되어 왔다. 하지만 협업 필터링 기법을 적용하기 위해서는 각 서적에 대한 구매자들의 평가치가 수집되어야 하는데, 이러한 평가치들은 시스템 개발 이전에 오랜 기간에 걸쳐 정교한 계획 하에서 수집되어야 한다. 더욱이 구매자들이 평가치 제공에 협조하지 않을 경우에는 추천 시스템 자체의 작동이 불가능하게 된다. 그러므로 본 연구에서는 고객들의 구매기록만으로 서적 추천을 수행할 수 있도록 사례기반추론 기법을 활용하여 시스템을 개발 하였는데, 서적의 소분류 코드를 예측하는 상황에서 약 40% 수준의 적중률을 보였다.
본 논문에서는 동영상에 효과적으로 적용 가능한 정점 기반 모양 정보 부호화 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 영상 사이에 존재하는 시간적 중복성을 해결하기 위해 현재 영상의 외곽선으로부터 정점을 선택 할 뿐 아니라 이미 근사화 되어 부호화된 이전 영상으로부터도 정점을 선택하여 상대적으로 부호화하였으며 고정된 오차 한계 이내에서 비트 발생량이 최소가 되도록 정점을 선택한다. 이는 코드표현 방법이 정해져 있을 때 비율-왜곡 측면에서 최적이다. 쟁점 선택은 가중치를 갖는 방향그래프에서의 최단 경로 탐색으로 모델링되어 최적의 정점을 선택하도록 하였으며 실험 결과 기존의 모양 정보 부호화 방법보다 적은 비트율을 요구하였다. 제안한 방법은 실시간 부호화를 필요로 하지 않는 저장 매체를 위한 객체 기반 부호화 시스템 및 웹을 통한 동영상 전송에 이용될 수 있다.
수처리 공정에는 반드시 교반기 전용 감속기가 사용된다. 본 연구에서는 사용 중의 누유를 방지하고 토크효율 향상을 위한 전용 누유방지형 감속기를 개발하였다. 설계 개선된 감속기 시제품을 개발하는데 있어서, CAD 및 CNC 고속가공기를 사용하여 실물모형(Mock up), 금형 등을 제작하였다. 특히 누유방지 구조인 감속기 시제품의 하부 하우징에 대한 구조적 안전성을 평가하고자 상용 유한요소 해석코드인 ALGOR 을 이용하였다. 해석 결과, 최대 von Mises 응력이 항복응력보다 낮은 123 N/$mm^2$ 으로 안전하였으며, 고유진동수는 650~700 Hz 이었다. 그리고 토크효율은 95.87%로서 이전 연구결과 (88.45%)에 비하여 약 8% 향상되었다. 소음 수준은 75 dB, 사용 중 누유 및 이상 소음은 발생하지 않았다. 따라서 항상된 감속기 시제품을 최적 설계하여 성공적으로 개발하였다.
멀웨어는 일반적으로 다른 사용자의 컴퓨터시스템에 침입하여 개발자가 의도하는 악의적인 행위를 일으키는 컴퓨터프로그램으로 인식되지만 사이버 공간에서는 적대국을 공격하기 위한 사이버 무기로써 사용되기도 한다. 사이버 무기로서 멀웨어가 갖춰야 할 가장 중요한 요소는 상대방의 탐지시스템에 의해 탐지되기 이전에 의도한 목적을 달성하여야 한다는 것인데, 하나의 멀웨어를 상대방의 탐지 시스템을 피하도록 제작하는 데에는 많은 시간과 전문성이 요구된다. 우리는 DCM 기법을 사용하여, 바이너리코드 형태의 멀웨어를 입력하면 변종 멀웨어를 자동으로 생성해 주는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크 안에서 샘플 멀웨어가 자동으로 변종 멀웨어로 변환되도록 구현하였고, 시그니쳐 기반의 멀웨어 탐지시스템에서는 이 변종 멀웨어가 탐지되지 않는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 대학정보공시제 사업을 통해 나타난 총괄관리기관과 항목별관리기관간의 자료연계의 문제점을 분석하여 총괄관리기관과 항목별관리기관의 자료연계 내실화 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 관련된 문제를 규명하고 내실화를 위한 방안들을 도출해 내기 위해서 본 연구에서는 관련된 이전의 연구 자료를 분석하고 항목별관리기관인 한국사학진흥재단 정보공시 항목의 연계현황을 분석하여 문제점을 도출하고 심층면담을 통하여 항목별연계기관의 자료연계 내실화 방안을 도출하였다. 이를 토대로 한 내실화 방안으로 학교 및 학과코드 통합방안, 자료연계 자동화 방안, 정보의 신뢰성 확보 방안을 수립하였다. 본 연구의 결과를 통해 산출된 관리기관간 자료연계 내실화 방안들이 교육과학기술부, 총괄관리기관, 항목별관리기관 및 대학에서 신뢰성 있고 다양한 정보를 제공하는 정보공시사업이 되기 위한 기초 자료로 활용되기를 기대한다.
다중센서 시스템의 문제점, 특히 임의의 방향에 대한 목표물의 유무를 판단하는 문제에 접근하기 위하여 결절이론을 소개한다. 이 문제에 대한 해는 대상 방향에 대한 간단한 수 즉, 0 또는 1로 구성된 수의 집합으로 표현된다. 이렇게 코드로 표현된 수는 Hopfield 신경회로망에 의한 최적화 기법으로 변환되며, 이러한 변환은 음원의 방향탐지에 대한 이해를 쉽게 한다. Hopfield 신경회로망 모델의 기존 상태 개선 방법들을 사용할 때 직명하게 되는 난점들을 소개하며, 그것과 관련된 문제점들을 제기한다. 이를 해결하기 위하여 새로운 착상, 즉 0에서 1의 상태로 변할 때 보다 큰 에너지 차이를 보이는 뉴런이 상태 개선의 우위를 점할 수 있다는 접을 제안한다. 이로부터 이전 연구들과는 다른 새로운 상태 개선 방법 및 새로운 관점을 도출하게 된다. 본 논문에서는 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안된 방법의 전망과 음원 방향 탐지의 효율성을 보인다.
네트워크의 발달과 다양한 서비스의 요구에 따라 새로운 소프트웨어의 패러다임에 대한 요구가 증가되고 있다. 이와 함께 이동 에이전트에 대한 많은 연구가 진행 중이다. 이동 에이전트의 수행에 있어 이주비용은 이동 에이전트의 성능에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서 이동에이전트의 이주비용을 최적화하기 위한 기법을 제안한다. 제안하는 이주기법의 특징은 다음과 같다. 첫째, 네트워크 상태 및 플랫폼 상태변화에 적절하게 대응할 수 있는 동적 경로를 생성하여 에이전트 수행 효율을 높인다. 둘째, 수행할 코드를 프리패칭하여 이동 데이터 양을 줄이고, 필요한 에이전트를 미리 인스턴스시켜 수행 시간을 단축한다. 셋째, 체크포인트 기법을 사용하여 에이전트 수행 중에 에러가 발생할지라도 에이전트는 재 수행을 하지 않고 에러 이전의 상태로 복구하는 방법을 사용하여 수행 효율을 높인다. 또한, 시뮬레이션을 통해 기존방법과 제안하는 방법을 비교 평가한다. 시뮬레이션 결과분석을 통해 이주관점에서 제안한 방법들이 기존방법들에 비해 성능이 매우 향상됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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