본 논문에서는 IEEE 802.15.4 기반의 고신뢰성의 생체데이터 계측과 분석이 가능한 유비쿼터스 헬스케어 시스템을 제안하였다. 특히, 인체에서 측정 가능한 생체데이터 중 호흡과 심장의 생리현상과 밀접한 관련이 있는 산소포화도 채택하여 연구하였으며, 초소형, 저전력, 저비용의 특징을 갖는 무선센서노드를 통해 형성된 무선센서네트워크 환경에서 웨어러블 장치인 손목형 옥시미터를 제작하여 환자의 생체데이터를 지속적으로 측정, 전송, 모니터링 및 분석을 가능하게 하는 신뢰성이 보장된 시스템을 구현하였다. 또한, 무선센서네트워크에 적합하게 설계된 TinyOS 기반의 헬스케어 어플리케이션을 구현하여 원격지인 베이스스테이션으로의 안전한 데이터 전송을 가능하게 하였다. 이로 인해 서버 PC에서는 산소포화도 측정 및 분석 시스템을 구현하여 실시간 모니터링을 통한 신뢰성 있는 데이터를 확보와 PPG 데이터의 2차 미분으로 검출된 가속도 맥파의 분석 및 해석을 통해 혈관 탄성도에 대한 임상정보를 획득하였다.
Agrobacterium tumefaciens에 의해 일미벼 품종에 도입하여 많은 형질전환벼를 생산했다. 배발생 캘러스는 hygromycin 저항성 선발마커를 포함한 pCAMBIA1300 벡터를 이용하여 Agrobacterium strain AGL1으로 공동배양하였다. 공동배양 후 50mg/L hygromycin에 저항성을 보이는 형질전환체가 선발되었다. $T_0$ 세대 형질전환벼로부터 genomic DNA를 추출하여 PCR과 Southern blot을 통한 외래 유전자의 안정한 삽입을 검정하였다. 형질전환된 벼라인에서 650bp의 HPT 유전자 단편이 나타났다. 그리고 argE의 특이적 priomer를 이용하여 검정한 결과 230bp 단편이 검출되었다. SEM을 이용하여 형태학적 분석을 한 결과 기공 분포와 배열상의 특징에 있어서 형질전환체는 대조구와 비교하여 기공형태가 불규칙적인 차이를 보여 주었다.
퇴비 제조시 유용한 수분조절제로 각광받고 있는 코코피트를 대상으로 섬유소 분해능을 지닌 세균을 분리 동정하였다. 각기 다른 코코피트를 시료로 하여 섬유소 분해세균을 분리한 결과 각 시료로부터 다양한 세균들이 검출되었으며 이들을 동정한 결과 Burkholderia sp., Bacillu subtilis, Sphingomonas sp., Rhodotorula sp.를 비롯하여 여러 Pseudomonas sp. 등이 동정되었다. 이들 중 4종류의 균주, 즉 B. subtilis, P. aeruginosa, P. stutzeri, P. luteola 를 선별하여 이들의 생화학적 특성을 분석하였으며 배양액을 대상으로 섬유소 분해효소의 일종인 CMCase의 활성을 비교 분석하였다. CMCase의 활성비교를 위한 표준균주로 Cellulomonas sp.를 사용하였으며 비교결과 P. aeruginosa, P. stutzeri, B. subtilis, P. luteola 균주에서 각각 표준균주 효소활성의 83%, 40%, 8%, 6% 정도인 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 아파트 공동현관의 출입통제에 적합한 얼굴인식 방법을 제안한다. 제안 방법은 기존의 얼굴인식 방식과는 다르게 별도의 수동 얼굴 등록 과정을 거치지 않는다. 건물에 있는 인물(예 : 거주자)이 공동현관문을 통해 외출하면 외출 시점에 촬영된 영상에서 자동 추출된 얼굴데이터(얼굴영상 및 특징)를 거주자 데이터베이스에 등록한다. 외출한 인물이 귀가하여 다시 공동현관문을 통해 출입하고자 하면 출입 시점에 촬영된 영상에서 추출된 얼굴데이터를 거주자 데이터베이스에 등록된 얼굴데이터와 대조하여 동일 인물이 식별되는 경우에만 공동현관문을 개방하여 출입을 허용한다. 동일 인물로 매칭된 얼굴데이터는 거주자 데이터베이스에서 바로 삭제되며, 외출할 때마다 새롭게 추출된 최신 얼굴데이터로 등록 갱신된다. 따라서 항상 최신 얼굴 데이터에 기반하여 얼굴 대조가 이루어져 동일인물을 식별하기에 유리하다. 제안 방법에 대해 구현의 용이함을 검증하기 위해 PC 2대와 포털에서 제공하는 클라우드를 활용하여 파이썬 기반의 얼굴인식 기능을 구현하였다. 또한 제안방법의 보안을 강화하기 위한 아이디어를 제시하였다.
본 연구는 육가공식품의 소비자 인식에 대하여 본질적이고 심층적으로 접근하기 위해 질적 분석방법의 하나인 Q연구방법을 이용하여 연구하였다. 이를 위해 긍정과 부정의 질의응답 표를 작성하여 P샘플을 설정하여 응답지를 나누어 주는 작업을 거치는 Q-sort를 PC QUANL프로그램을 사용하고 Q요인 분석을 통해 분석하였다. 분석결과 3가지의단일 유형으로 나뉘었다. 제 1유형(N= 10) : 육가공식품의 선호 유형, 제 2유형(N= 7) : 육가공식품의 기능성 추구유형, 제 3유형(N= 4) : 육가공식품의 비 선호 유형으로 요인명을 설정하였다. 유형마다 각각의 다른 특징이 나타났고 이러한 분석을 통하여 검출된 각 요인의 주관적인 인식은 향후에 다양한 기초 연구 자료로 이용 할 수 있고 연구의 목적으로는 육가공식품을 이용하는 소비자들의 인식을 유형별로 구분하여 구분된 변수 간의 특성을 확인 해 보며 향후 개선 방향을 제시하는데 있다.
식물 표현체(plant phenomics) 연구는 우수한 형질의 식물 품종과 유전적 특성을 선별하기 위해 여러 식물체의 형태적 특징을 관측하고, 획득한 영상 빅데이터를 분석하는 기술이다. 기존의 방법은 검출 대상에 따라 직접 색상 임계값을 변경해야 하기 때문에 빅데이터를 다루는 정밀검정시스템에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 정밀검정시스템을 위한 식물체와 배경의 자동 분할이 가능한 합성곱 신경망(Convolution neural network: CNN) 구조를 제안한다. LeafNet은 9개의 컨벌루션 계층과 식물의 유무를 판단하기 위한 시그모이드(Sigmoid) 활성화 함수로 구성된다. LeafNet을 이용한 학습 결과, 식물 모종 영상에 대하여 정밀도 98.0%, 재현율 90.3%의 결과가 도출되어 정밀검정시스템의 적용 가능성을 확인하였다.
최근 인터넷 기술을 악용하는 행위로 인하여 경제적, 정신적 피해가 증가하고 있다. 특히, 신규로 제작되거나 변형된 악성코드는 기존의 정보보호 체계를 우회하여 사이버 보안 위협의 기본 수단으로 활용되고 있다. 이를 억제하기 위한 다양한 연구가 진행되었지만, 실제 악성코드의 많은 비중을 차지하는 소규모 실행 파일에 대한 연구는 미진한 편이다. 본 연구에서는 기존에 알려진 소규모 실행 파일의 특징을 데이터마이닝 기법으로 분석하여 알려지지 않은 악성코드 탐지에 활용할 수 있는 모델을 제안한다. 데이터 마이닝 분석 기법에는 나이브베이지안, SVM, 의사결정나무, 랜덤포레스트, 인공신경망 등 다양하게 수행하였으며, 바이러스토탈의 악성코드 검출 수준에 따라서 개별적으로 정확도를 비교하였다. 결과적으로 분석 파일 34,646개에 대하여 80% 이상의 분류 정확도를 검증하였다.
현재 스마트 폰의 대중적인 보급으로 QR코드는 다양한 부가 서비스를 가능하게 하고 있다. 그러나 곡면에 부착된 QR코드는 불균일한 조도로 인해 인식률 저하를 초래한다. 그래서 본 논문에서는 QR 코드와 같은 응용에 적합하도록 블록 적응적 이진화 방법을 도입하여 최적의 이진화 임계치를 구하는 방법을 도입한다. 즉, 큰 블록에 대해 히스토그램을 구하여 초기의 임계치를 구하고, 그 블록을 분할하여 히스토그램에 따른 블록의 특성이 반영된 세분화된 임계치를 구하는 방법으로 이진화를 수행한다. 또한, 모폴로지 연산을 도입하여 QR코드와 같은 이웃 화소들의 특징이 반영되도록 하는 방법으로 적용된다. 주어진 정품 칼라코드와 입력 코드를 다수의 방법으로 비교하여 정품을 구별하는 판별 방법을 제안한다. 다양한 실험을 통하여 QR코드를 검출함에 있어 제안한 방법은 기존의 방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하며, 또한, 기존의 방식에 비해 40도까지의 높은 곡률에서도 우수한 인식률을 유지함을 보인다.
최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 전처리 과정에서 사용되는 잡음제거 기술은 시스템에서 영상의 중요성이 높아짐에 따라 잡음을 효율적으로 제거하며 세부적인 특징을 보존하는 성능을 요구하고 있다. 본 논문에서는 AWGN 환경에서 화소매칭 기반의 변형된 가중치 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에서 화소값이 크게 변하는 고주파성분을 보존하기 위해 화소매칭 기법을 사용하며, 주변 영역에서 연관성이 높은 패턴을 지닌 영역을 검출하여 출력계산에 필요한 매칭 화소값을 분류한다. 최종 출력은 필터링 과정에서 에지성분을 고려하기 위해 중심화소와 매칭화소 사이의 격차값 및 공간적 거리에 따라 가중치를 계산하여 구한다.
스테가노그래피는 데이터 안에 데이터를 은폐하는 기술로, 전달 매체의 존재가 발각되지 않도록 하는 것이 주요목적이다. 현재 스테가노그래피 관련 연구는 알고리즘을 기반으로 정립된 은닉 기법, 검출 기법들에 관련해서 다양하게 연구되고 있지만, 소프트웨어 성능을 분석하기 위한 실험 중심의 연구는 상대적으로 부족하다. 본 논문은 서로 다른 알고리즘으로 데이터를 은폐하는 다섯 개의 스테가노그래피 소프트웨어의 특징을 파악하고, 평가하는 데 목적을 두었다. 스테가노그래피 소프트웨어의 성능 조사를 위하여 시각 평가 척도로 사용되는 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio), SSIM(Structural SIMilarity)을 이용하였다. 스테가노그래피 소프트웨어를 통하여 임베딩한 스테고 이 미지들의 PSNR, SSIM을 도출하여 정량적 성능 비교 분석한다. 평가 척도에 따라 우수한 스테가노그래피 소프트웨어를 소개하여 포렌식에 기여 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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