전자 서명은 서명 대상 데이터의 내용에 대한 완전성 보장과 서명자의 신원 확인 기능을 제공한다. 하지만 서명자의 서명만을 포함하는 기본적인 구조의 전자 서명은 서명 시점에 대한 정확성을 보장하지 못하며 서명에 대한 장기간의 신뢰를 제공하지 못한다. 본 논문은 전자 서명 메커니즘에 시점 확인 서비스(timestamp service)를 결합하여 서명 시점에 대한 정확성을 보장하며 수명이 긴 전자 서명의 생성과 검증 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 전자 상거래 계약, 문서 보존 서비스, 송장(invoice) 응용 등과 같이 기존의 전자 서명보다 장기간의 신뢰를 보장하는 서명을 요구하는 다양한 응용 분야에서 사용될 수 있다. 제안된 시스템은 한국표준과학연구원에서 운영되는 시점 확인 서비스 시스템과 연동하여 테스트되었다.
본 논문에서는 TPEG와 GIS를 이용한 위치기반 교통정보 서비스 시스템을 제안하여 구현한다. 위치기반 서비스를 제공하기 위하여 측정기술과 위치서버, 응용서비스기술, DB와의 연동기술 등을 사용한다, TPEG-RTM 메시지는 위치정보 및 도로교통 메시지를 포함하고 있다. 각 메시지에 포함되는 위치정보는 도로의 특정지점, 구간 또는 지역범위 등으로 나타난다. 따라서, 본 논문을 구현함에 있어서 TPEG 수신기를 사용한 데이터 수신이 불가능하므로 임의의 DB를 생성하고 이를 읽어들이는 방식을 사용한다. TPEG 메시지와 수신한 WGS84 좌표의 매칭 테스트를 위해서 지도상에 TPEG 이벤트 발생시점을 표시하고 차량이 이벤트 발생시점으로 다가가는 예제를 가지고 검증한다.
본 논문에서는 2D-DCT와 EHMM 알고리즘을 이용하여 과적합에 강인한 얼굴 표정인식 방법을 고안하였다. 특히, 본 논문에서는 2D-DCT 특징추출을 위한 윈도우 크기를 크게 설정하여 EHMM의 관측벡터를 추출함으로써, 표정인식 성능 향상을 도모하였다. 제안 방법의 성능평가는 공인 CK 데이터베이스와 JAFFE 데이터베이스를 이용하여 수행되었고, 실험 결과로부터 특징추출 윈도우의 크기가 커질수록 표정 인식률이 향상됨을 확인하였다. 또한, CK 데이터베이스를 이용하여 표정 모델을 생성하고 JAFFE 데이터베이스 전체 샘플을 테스트한 결과, 제안 방법은 87.79%의 높은 인식률을 보였으며, 기존의 히스토그램 특징 기반의 표정인식 접근법보다 46.01~50.05%의 향상된 인식률을 보였다.
본 논문에서는 곡물이나 광석 등의 원료들 중에서 양품 및 불량품을 검출하기 위해, Color CCD 카메라로 촬영한 원료영상에서 Mean-Shift 클러스터링 알고리즘과 단계별 병합 방법을 제안하고 있다. 먼저 원료 학습 영상에서 배경을 제거하고 영상 색 분포정도를 기준으로 모폴로지를 이용하여 영상의 전경맵을 얻는다. 전경맵 영상에 대해서 Mean-Shift 군집화 알고리즘을 적용하여 영상을 N개의 군집으로 나누고, 단계별로 위치 근접성, 색상대푯값 유사성을 비교하여 비슷한 군집끼리 통합한다. 이렇게 통합된 원료 객체는 영상채널마다의 연관관계를 반영할 수 있도록 RG/GB/BR의 2차원 컬러분포도로 표현한다. 원료 객체별로 변환된 2차원 컬러 분포도에서 분포의 주성분의 기울기와 타원들을 생성한다. 객체별 분포 타원은 테스트 원료 영상데이터에서 양품과 불량품을 검출하는 임계값이 된다. 본 논문에서 제안한 방법으로 다양한 원료영상에 실험한 결과, 기존 선별방식에 비해 사용자의 인위적 조작이 적고 정확한 원료 선별 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 초음파 응용 영상 기술의 다양한 임상 진단 응용이 가능한 파이프라인 회로 구성 방식을 가지는 빔포밍 프런트 엔드 플랫폼을 개발한다. 하드웨어 설계에서는 전력, 통합수준 및 복제 가능성이 중요한 확장 가능한 애플리케이션은 물론 압축 애플리케이션을 대상으로 한다. 펌웨어 디자인으로는 차세대 고수준의 합성 도구인 Vivado HLS 툴을 사용하여 최대의 생산성 향상으로 설계 생산성을 가속화하는 새로운 IP 및 시스템 중심 설계 환경 구축을 통하여 최적의 FPGA 병렬 처리 수준을 달성 하도록 구현하였다. 설계된 디지털 빔포머는 향후 시스템 사양의 재구성이나 변경시 적절한 수정 및 보완이 가능하고, 임의의 이미지 영역을 생성할 수 있는 스캔 데이터의 고속 관리 기능을 지원한다.
인공지능기반의 건강 데이터 검증은 임상 연구에 도움을 줄 뿐만 아니라, 새로운 치료법을 개발하는데 필수 요소가 되었다. 미국 식품의약 관리국이 의학진단 분야 중 인공지능을 이용하여 성인 당뇨병 환자의 경증 이상 당뇨병성 망막증을 감지하는 의료기기 마케팅을 승인한 이래, 인공지능을 이용한 테스트가 증가하고 있다. 본 연구에서는 구글에서 지원하는 Teachable Machine 을 이용하여 이미지 분류 기반의 인공지능모델을 생성하고, 학습을 통한 예측 모델을 완성하였다. 이는 현재 만성질환의 환자들 중 발생하는 안구 질환 중 백내장의 조기 발견하는데 용이하게 할 뿐만 아니라, 눈 건강을 위해 헬스케어 프로그램으로 안 질환 예방을 위한 디지털 개인건강 헬스케어 앱을 개발하기 위한 기초 연구로 진행되었다.
웹기반 기업형 어플리케이션은 객체지향 언어로 개발되고, 데이터의 관리는 RDB(Relational Database)를 이용하여 구축된다. 두 시스템은 이질적 패러다임에 기인하여 모델의 불일치성(object-relational impedance mismatch)을 발생시킨다. 이 문제를 해결하고자 사용되는 객체-관계 매핑 프레임워크(ORM-Framework)는 RDB 의 테이블과 객체지향 언어의 객체를 매핑하는 구조로 복잡한 메타정보를 이용하여 동적으로 매핑하기 때문에 개발이 복잡하고, 변경에 유연하지 못하여 유지보수에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 기존 ORM 프레임웍크의 복잡성을 해소하고, 변경에 유연한 퍼시스턴스 프레임워크를 제안한다. 제안되는 프레임워크는 SQL 을 래핑하는 구조로 테이블과 객체의 메타정보가 불필요하고, 정형화된 구조를 가진 래퍼의 사용으로 소스코드를 자동 생성하여 개발 및 유지보수의 편의성을 제공하고, 변경에 유연하다. 제안 프레임워크는 Hibernate, iBATIS 와의 테스트 결과 구동 매커니즘이 거의 동일한 iBATIS 와는 처리속도가 비슷했고, Hibernate 의 약 3 배 빠른 속도를 보였다. 코딩량은 Hibernate 대비 1/9, iBATIS 대비 1/4 을 나타냈다.
오늘 날 3세대 이동통신망의 서비스가 널리 사용됨에 따라, WCDMA 모듈의 개발 기술 및 그 활용도가 점차 확대되고 있으며 그에 따라서 IT 융합 산업들이 많이 나타나고 있는 추세이다. 본 연구는 자동차 정보를 가져오기 위한 OBD-II통신을 이용하고 외부 서버로 데이터를 전송을 하여 다른 외부 장치에서도 자동차 상태 모니터링을 할 수 있는 시스템을 개발 하였다. 차량 내부의 각종 센서들로부터 OBD-II 커넥터를 이용하여 정보를 읽고 사용자가 보기 쉽게 변환한 후, WCDMA 모듈을 이용하여 외부 데이터 서버로 전송을 하는 자동차 상태 모니터링 시스템을 구현하였다. 개발한 시스템의 성능 테스트를 위하여, 가상의 자동차 상태 시뮬레이터를 사용했으며, 이는 실제차량에서 발생하는 데이터를 생성한다. 발생된 데이터는 OBD-II 커넥터로 전송하였으며, 자동차 상태 모니터링 시스템은 이 데이터를 에러 없이 수신 되는 것을 확인하였다. 또한 이 데이터를 WCDMA를 이용하여 외부 서버로 데이터를 전송을 하였을 때 똑같은 데이터가 에러 없이 수신되는 것을 확인 하였다. 향후, 이런 기술은 OBD-II를 이용한 차량 IT 융합 기술에서 다양한 활용이 가능할 것이다.
본 논문에서는 최근접 이웃 규칙을 이용한 프로토타입 선택 기반 분류 학습을 제안하였다. 각 훈련 데이터가 대표하는 클래스 영역을 구(sphere)로 분할하는데 최근접 이웃 규칙을 적용시키며, 구의 내부는 동일 클래스 데이터들만 포함하도록 한다. 프로토타입은 구의 중심점이며 프로토타입의 반지름은 가장 인접한 다른 클래스 데이터와 가장 먼 동일 클래스 데이터의 중간 거리 값으로 결정한다. 그리고 전체 훈련 데이터를 대표하는 최소의 프로토타입 집합을 선택하기 위해 집합 덮개 최적화를 이용하여 프로토타입 선택 문제를 변형시켰다. 제안하는 프로토타입 선택 방법은 클래스 별 적용이 가능한 그리디 알고리즘으로 설계되었다. 제안하는 방법은 계산 복잡도가 높지 않으며, 대규모 훈련 데이터에 대한 병렬처리의 가능성이 높다. 프로토타입 기반 분류 학습은 선택된 프로토타입 집합을 새로운 훈련 데이터 집합으로 사용하고 최근접 이웃 규칙을 적용하여 테스트 데이터의 클래스를 예측한다. 실험에서 제안하는 프로토타입 기반 분류기는 최근접 이웃 학습, 베이지안 분류 학습과 다른 프로토타입 분류기에 비해 일반화 성능이 우수하였다.
'Contig 구성문제'는 random sequencing 단편들로부터 DNA 염기 서열의 정보를 밝혀낼 경우 발생하는 문제이다. 본 연구에서는 이러한 contig 구성문제를 해결하기 위한 알고리즘을 구성하였으며, X-window 응용 프로그램인 XFAP을 개발하였다. XFAP에서는 dimer 빈도 비교 방법을 사용하여 중첩 가능성이 없는 단편을 효과적으로 제거하였다. 이 방법은 단편 쌍 중첩에서 최소 수용 중첩 길이 내의 각 단편 사이의 dimer 빈도 차이를 이용하여 단편 쌍을 선별하는 것이다. 또한 단편 쌍 최대치 정렬 과정의 메모리 사용량을 줄이기 위해서, Myers 알고리즘을 적용하여 linear space에서 최대치 정렬을 구하는 방법을 사용하였다. 그리고 본 프로그램은 사용자들에게 편리한 그래픽 환경을 제공하기 위해서 Motif 라이브러리를 사용하여 X-window에서 구현되었다. 본 프로그램의 테스트 데이터를 생성하기 위해서 GenBank 데이터베이스에서 일정 길이의 염기 서열을 추출한 다음, sequencing시 일어날 수 있는 모든 오류들을 고려하여 단편 샘플을 생성하였다. 단편 샘플에 대해서 dimer 빈도 비교 방법의 효과 및 실행 시간을 측정하였다. 특히 dimer 빈도 비교 방법의 효율은 단편의 길이에 비례하여 증가하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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