최근 스마트폰에서는 Wi-Fi 통신 기술을 이용한 인터넷 서비스가 활성화 되어 있으며 스마트폰 사용자와 무선 AP(Access Point)간의 전송 데이터 보호를 위해 WPA 보안 프로토콜을 사용하고 있다. 하지만 WPA-PSK 프로토콜의 경우 사전 공격(dictionary attack)에 매우 취약한 특성을 보이고 있다. 따라서 본 논문에서는 WPA-PSK에서 발생하는 사전 공격을 방어할 수 있는 안전한 WPA-PSK 프로토콜을 제안하고자 한다. 제안 프로토콜에서는 Diffie-Hellman 키 합의 기술과 PSK(Pre-Shared Key)의 비밀 속성을 접목하여 암호화키를 생성하도록 설계하였기 때문에 사전 공격은 물론 외부자의 의한 중간자 공격(Man-In-The-Middle attack) 그리고 Rogue AP 위장 공격도 방어할 수 있다.
재난사건의 신속한 대응은 다양한 분야의 재난안전 유관기관들이 유기적으로 관계함으로써 가능하며, 이 때 사용되는 재난용어의 표준화는 필수적이다. 따라서 재난안전 분야의 전문 용어사전 구축은 각 유관기관 간의 의사소통 및 국민에게 명확한 정보 전달을 위해 수반되는 핵심 요소이다. 더불어 효율적인 용어사전 구축을 위해서는 구축 대상 용어의 우선순위 선정이 필요하다. 본 연구에서는 구체적인 용어사전 구축방향의 설정을 위하여 용어 사용 주체로 대표되는 미디어를 각각 용어사전, 뉴스미디어, 소셜미디어로 선정하고 어휘의 사용 양상을 비교하였다. 이를 위해 각 미디어에서 수집된 어휘 자원을 바탕으로 미디어별 동시 출현 양상 및 빈도 가중치 분석을 통하여 어휘의 분포를 시각화하였다. 분석 결과를 통해 어휘의 사용 양상에 따라 용어사전의 구축대상이 될 수 있는 어휘의 유형을 4가지로 분류하고, 구축대상 기준별 용어사전 구축의 우선순위 방향성을 제안하였다.
한국 고고학 지식정보를 대표하는 한국고고학사전은 전문가 집단지성에 의해 구축된 정제된 고품질의 정보를 담고 있다. 이것은 해외의 고고학 데이터 아카이브와 명확히 구별되는 특성으로, 차별화된 인프라 데이터라고 할 수 있다. 하지만 최신의 디지털 기술을 반영한 정보서비스 또는 지식정보 플랫폼으로서의 역할을 수행하지 못하고 있다. 이러한 강점을 극대화하고 약점을 보완할 수 있는 방안으로, GIS 기반의 한국고고학 지식정보 플랫폼 구축과 운영을 제안한다. 이를 실현하기 위해 각종 정보를 수집·저장할 수 있는 리포지터리와 메타데이터 관리시스템 구축, 위치기 반 온톨로지 데이터 설계, 개방형 연계 데이터 설계와 시스템 구축, 시멘틱 WebGIS 기반의 정보서비스체계 구축이 요구된다. 이것은 한국고고학 지식정보를 지속적으로 관리·보완·갱신하고, 유비쿼터스 환경에서 다양한 형태의 비즈니스 모델을 창출할 수 있는 플랫폼이 될 것이다.
본 연구에서는 차량검지시스템을 이용하여 메타데이터의 검지시스템의 하드웨어와 소프트웨어가 도로에 적합한 시스템이 되도록 실험을 통하여 이를 검증하고, 표준화를 위해 제안하였다. 첫째, 교통정보를 메타데이터하고자 할 때 그 구축범위가 너무 광범위한 점을 보완하여 시내 교통정보의 범위를 줄이고자 적용범위로 VDS(차량검지시스템 : Vehicle Detection System)의 메타데이터 구성요소에 대한 표준을 마련하였다. 둘째, 본 표준에서는 차량의 속도, 단위 시간당 차량의 통과수 및 점유시간 등을 조사할 수 있는 VDS의 메타데이터 구성요소를 추출하고 데이터 요소에 대한 정의 및 기술형식을 정의하였다. 셋째, VDS의 메타데이터 표준지정은 교통정보의 데이터 요소 및 형식을 동일하게 사용하도록 함으로써 상이한 개발업체에 의해 개발된 시스템의 교통정보를 일관성 있게 표현할 수 있다. 넷째, 본 표준은 VDS 메타데이터의 데이터 요소명을 표준화하기 위해서 Data Dictionary를 구축하여 실제 데이터 요소에서 data dictionary에서 정의된 약어들의 조합으로 표시하여 데이터 모델링시 유용하게 쓰일 수 있도록 하였다.
컴퓨터의 각종 응용 시스템들이 다루는 데이타의 양과 복잡도가 높아짐에 따라 이를 효율적으로 다루기 위해 메타-데이타(meta-data)의 중요성이 날로 부각되고 있다. 하지만, 현재 DBMS의 기능은 조직체내의 데이타의 사용을 기술하고 제어하는 메타 데이타인 정보 자원(information resource)의 관리에는 그 기능이 미치지 못하고 있다. 최근들어, 이런 정보 자원들을 효율적으로 다루기 위해 차세대 정보 관리 시스템으로서 정보 자원 사전 시스템(Information Resource Dictionary System)이 제안되었다. 본 논문에서는 현재 표준화중인 정보 자원 사전 시스템을 분석하고, IRDS 서비스 인터페이스를 관계 DBMS를 기반으로 설계하고 구현하였으며, 이를 응용하여 그 효용성을 실험하였다.
최근 빅데이터에 대한 관심이 높아지면서 분석을 위해 필요한 데이셋의 표준화에 대한 중요성이 강조되고 있다. 데이터 표준화를 위해서는 업무 처리에 필요한 모든 데이터의 명명 규칙을 규정하고 그 기준에 따라 표준 명칭을 부여하여야 한다. 본 연구에서는 사전을 기반으로 하는 항목명 표준화 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 공개된 표준단어사전을 활용하여 유의어를 포함한 참조 사전을 구축하고 이를 기반으로 표준사전을 구축하여 표준 항목명을 제공한다. 기 구축된 데이터셋의 항목명을 입력하거나 사용자가 원하는 새로운 항목명을 입력하면 항목명 표준화 시스템은 표준화된 한글 항목명과 영문 항목명, 그리고 테이블 설계에 사용하는 영문 약어명을 출력한다. 본 연구에서 제안한 시스템을 테이블 설계에 활용하거나 기 구축된 데이터셋을 표준화하는데 적용하면 일관된 데이터 해석이나 관리가 가능할 것으로 기대된다.
감성사전은 감성 어휘에 대한 사전으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 위한 기초 자료로 활용된다. 이와 같은 감성사전을 구성하는 감성 어휘는 특정 도메인에 따라 감성의 종류나 정도가 달라질 수 있다. 예를 들면, '슬프다'라는 감성 어휘는 일반적으로 부정의 의미를 나타내지만 영화 도메인에 적용되었을 경우 부정의 의미를 나타내지 않는다. 그렇기 때문에 정확한 감성 분석을 수행하기 위해서는 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하는 것이 중요하다. 최근 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하기 위해 범용 감성 사전인 오픈한글, SentiWordNet 등을 활용한 연구가 진행되어 왔으나 오픈한글은 현재 서비스가 종료되어 활용이 불가능하며, SentiWordNet은 번역 간에 한국 감성 어휘들의 특징이 잘 반영되지 않는다는 문제점으로 인해 특정 도메인의 감성사전 구축을 위한 기초 자료로써 제약이 존재한다. 이 논문에서는 기존의 범용 감성사전의 문제점을 해결하기 위해 한국어 기반의 새로운 범용 감성사전을 구축하고 이를 KNU 한국어 감성사전이라 명명한다. KNU 한국어 감성사전은 표준국어대사전의 뜻풀이의 감성을 Bi-LSTM을 활용하여 89.45%의 정확도로 분류하였으며 긍정으로 분류된 뜻풀이에서는 긍정에 대한 감성 어휘를, 부정으로 분류된 뜻풀이에서는 부정에 대한 감성 어휘를 1-gram, 2-gram, 어구 그리고 문형 등 다양한 형태로 추출한다. 또한 다양한 외부 소스(SentiWordNet, SenticNet, 감정동사, 감성사전0603)를 활용하여 감성 어휘를 확장하였으며 온라인 텍스트 데이터에서 사용되는 신조어, 이모티콘에 대한 감성 어휘도 포함하고 있다. 이 논문에서 구축한 KNU 한국어 감성사전은 특정 도메인에 영향을 받지 않는 14,843개의 감성 어휘로 구성되어 있으며 특정 도메인에 대한 감성사전을 효율적이고 빠르게 구축하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다. 또한 딥러닝의 성능을 높이기 위한 입력 자질로써 활용될 수 있으며, 기본적인 감성 분석의 수행이나 기계 학습을 위한 대량의 학습 데이터 세트를 빠르게 구축에 활용될 수 있다.
소셜 네트워크 서비스(social network service; SNS)는 개개인의 의견을 공유하거나 소통하는 일반적인 도구로 사용되고 있으며, 특히 정치적인 이슈의 전파 과정에서 타인과의 공유를 통하여 자신이 지지하는 후보에 대한 긍정적인 홍보 등을 통해 여론을 형성 또는 확장한다. 기존의 여론 조사 결과는 응답률, 표본 수집의 방식 등과 관련하여 예측의 정확성에 대한 끊임없는 논란이 되어왔다. 본 논문은 이러한 소셜 네트워크 서비스 상에 존재하는 수많은 비정형 데이터의 감성 분석을 통하여 여론조사의 예측력을 개선, 보완하는 방안을 제시하고자 한다. 제시하고자 하는 연구 내용은 비정형 데이터 크롤링 및 기존에 사용되던 감성 사전에 대한 추가적인 보정 과정을 포함하고 있으며, 이를 통하여 본 논문에서 제안하는 방식은 오차의 감소를 통하여 예측력을 개선하는 결과를 나타냈다.
이 논문에서는 비통기식 데이터 압축의 국제 표준으로 되어있는 Lempel-Ziv-Welch 부호의 일종인 V.42bis 방식을 데이터의 고속 전송에 적용할 경우 압축 과정에서 나타나는 여러 현상들을 분석하고 이에 맞는 변형기법을 제안한다. 제안된 기법은 압축률을 결정하는 중요한 요인중의 하나인 부호책의 크기를 최적화하고, 부호책의 갱신 방법을 개선하여 압축률을 향상시킨다. 또 빈번한 압축 형식 전환에서 오는 문제점을 분석하고 형식 전환에 사용되는 문턱값 조절로 이를 어느정도 개선하여, 압축률의 시간에 따른 변화를 줄인다는 측면에서 성능 향상을 이루었다. 후자의 개선은 데이터의 고속 전송시에 완충기(buffer) 설계 및 제어에 중요한 기여를 한다.
본 논문에서는 역전파 알고리듬으로 학습된 신경회로망과 사전을 이용하여 필기체 영문자 인식을 수행하였다. 스캐너를 이용하여 입력된 영상화일로부터 불필요한 데이터 부분을 제거하고 문자의 다양성을 최소화하기 위해서 여러가지 전처리과정, 즉 문자분리, 중심변환, 잡음제거, 배율조정과 세선화과정을 거쳤다. 다음으로 세선화된 문체 패턴으로부터 문자의 특징이 추출되고, 신경회로망에 시험데이터에 대한 특징들을 학습시켰다. 그리고 테스트할 영문자에 대해서도 특징들을 추출하여 이미 학습된 신경회로망에 의해 분류하였다. 마지막으로 학습시간을 줄이고 인식율을 향상시키기 위한 방법과 학습시간과 은닉층의 노드수에 대해 고찰하였다. 실험 결과로서 이와 같은 시스템으로 필기체 영문제에 대하여 학습후에 약 93%의 높은 인식율을 얻을 수 있었을 사전을 이용했을 경우 인식율이 약 97%였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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