• 전자공학회논문지CI
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• 제43권4호
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• pp.80-87
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• 2006

최근 인터넷 응용 프로그램과 관련 기술의 발전에 따라 디지털 멀티미디어 콘텐츠의 보급과 사용이 쉬워지고 있다. 디지털 신호는 복제가 용이하고 복제된 신호는 원신호와 동일한 품질을 갖는다. 이러한 문제점을 해결하고 저작권 보호를 위해 멀티 미디어 핑거프린트가 연구되어지고 있다. 핑거프린팅 기법은 암호학적인 기법들을 이용하여 디지털 데이타를 불법적으로 재배포한 사용자를 찾아냄으로써 디지털 데이타의 저작권을 보호한다. 핑거프린팅 기법은 대칭적이나 비대칭적인 기법과 달리 사용자만이 핑거프린트가 삽입된 데이타를 알 수 있고 데이타가 재배포되기 전에는 사용자의 익명성이 보장되는 기법이다. 본 논문에서는 신경회로망에 의한 공모된 멀티미디어 핑거프린트의 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 불법공모방지 코드 생성과 에러정정을 위한 신경회로망으로 구성되어 있다. BIBD(Balance Incomplete Block Design) 기반의 불법공모방지 코드는 평균화 선형 공모공격에 대해 100% 공모코드 검출이 이루어졌으며, 에러비트 정정을 위해 (n,k)코드를 사용한 홉필드 신경회로망은 2비트 이내의 에러비트를 정정할 수 있음을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제12권2호
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• pp.209-218
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• 1994

본 연구는 최근 그 활용도가 증대되어 가는 수치지형모형의 한 형태인 불규칙삼각망을 생성하고자하는 연구이다. 일반적으로 격자형 수치표고모형과 불규칙삼각망은 지형문제를 해결하기 위한 합리적인 방법이다. 그러나, 불규칙삼각망이 격자형 수치표고모형에 비해 자료의 저장이 용이하고, 불규칙한 간격을 가지는 표고 자료를 운용할 수 있는 편리한 자료구조를 가지고 있기 때문에 격자형 수치표고모형의 대안이 될 수 있다. 격자형 수치표고모형으로부터 불규칙삼각망을 생성하는 다양한 방법들이 제시되고, 이러한 자료를 바탕으로 최적의 삼각망을 생성하기 위한 여러 가지의 연산법이 소개되고 있다. 본 연구에서는 새로운 삼각망 생성의 접근방법으로 표고와 가변거리의 연산법을 이용하였고, 인접 문제점을 해결하기 위해 보간점과 임의의 선을 첨가시키므로서 보다 더 실제지형과 가까운 불규칙삼각망을 생성할 수 있었고, 또한 효율적인 자료기반 구축을 가능하게 하여 지형공간정보체계의 활용성을 증대시킬 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권9호
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• pp.99-104
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• 2015

생산관리능력은 IT 중소기업의 가장 필수적인 역량 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 외부정보네트워크의 다양성 및 제조능력과 같은 주요 요인들이 IT 중소기업의 생산관리능력에 미치는 영향을 실증 분석하였다. 한국의 310개 IT 중소기업으로부터 수집된 데이터를 바탕으로 SPSS 버전 22를 사용한 최소자승 회귀분석 결과, 외부정보네트워크의 다양성은 IT 중소기업의 생산관리능력에 유의한 정(+)의 영향을 주며, 이러한 정(+)의 영향은 IT 중소기업의 제조능력에 의해서 완전 매개 되는 것으로 나타났다. 이러한 실증 분석 결과는 IT 중소기업의 외부정보네트워크의 다양성이 제조능력을 통해 생산관리능력에 정(+)의 영향을 미친다는 의미 있는 시사점을 제공한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제36권4호
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• pp.329-347
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• 2005

지식정보 사회에서 고품질 정보를 취득하는 방식으로서 협력형디지털정보서비스(Collaborative Digital Reference Service: CDRS)가 세계적으로 빠르게 확산되고 있다 국내에서도 KISTI를 중심으로 5개 기관이 글로벌네트워크와 연계된 CDRS 국내 협력 모형인 Question포인트+ (플러스)를 구성하였다. Question포인트+에서는 국내외 정보전문가들이 긴밀히 협조하여 이용자들이 요청한 다양한 수준의 질문에 대한 답변을 웹 인터페이스를 통해 제공한다. Question포인트+ 구현 사례는 최초의 국내 CDRS 협력모형으로 의미가 있으며, 국내 CDRS 운영 및 활성화에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제53권3호
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• pp.25-43
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• 2019

디지털 자원의 급속한 증가에 따라 디지털 보존 및 디지털 큐레이션에 대한 관심이 높아지고 있다. 이 연구는 디지털 보존과 디지털 큐레이션과 관련된 국외논문과 미국, 영국, 아일랜드, 캐나다, 뉴질랜드의 대학 기록관리 과정의 교과를 대상으로 제목 키워드 프로파일링 기법 및 네트워크 분석을 통해 논문 및 교과의 핵심 주제영역을 도출하고 논문 및 교과의 내용을 살펴보고자 하였다. 분석결과 논문 및 교과의 핵심 주제영역은 논문은 아카이브 시스템 영역, 교과는 큐레이션 교육 및 업무 영역이 주요 영역으로 나타났다. 논문 및 교과 내용분석에 있어서는 논문에서는 전략설계, 교과에서는 기록관리업무가 주요 내용으로 나타났으며 공통적으로 디지털 자원의 포맷이 중요한 이슈로 출현하였다.

• 한국측량학회지
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• 제8권2호
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• pp.1-8
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• 1990

수치지형모텔의 데이타 구조로는 정규격자망 및 비정규삼각망 데이타구조가 널리 이용되고 있다. 정규격자망은 그 구조가 단순하고 간단한 반면에 지형 특성을 잘 반영하지 못하며 많은 데이타 용량을 요한다. 이와는 반대로 비정규삼각망 데이타 구조는 그 구축 방법이 어렵지만 지형 특성을 잘 살릴 수 있으며 적은 양의 데이타로 그의 응용분야에 적합한 정확도를 얻을 수 있다. 본 연구는 Delaunay triangulation에 바탕을 두고, 비정규삼각망 데이터 구조를 연구 개선시킴으로써 좀더 효율적인 수치지형모텔을 구성하는데 목적을 두었다. 이를 위하여 기존의 지도로부터 정규 및 비정규 데이타가 추출되었으며 두 데이터 구조에 대한 상호 비교가 이루어졌다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.724-727
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• 2004

네트워크 기술의 발전과 가전기기의 디지털화로 인하여 컴퓨터를 포함하는 댁내의 정보기기들은 물론 오디오/비디오, 냉장고, DTV 둥을 하나의 네트워크로 연결함으로써 사용자가 집안 어디에 있든 모든 정보가전기기들을 제어할 수 있다. 이러한 홈 네트워크 환경은 원격제어 및 홈 서비스 제공을 위하여 전화선을 포함한 다양한 유무선 네트워크에 연결될 수 있다. 이로 인하여 외부 네트워크에 연결된 정보가전기기들은 공격에 의한 보안 취약성을 가진다. 따라서 디지털홈 환경에서의 보안 프레임워크 구축을 위한 취약성 분석 및 보안 요구사항 연구가 필요하다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제5권5호
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• pp.619-627
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• 1999

서로 다른 네트워크 환경을 갖는 도메인 사이에서 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해서는 여러 가지 측면에 대한 기능 대응이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 ATM 기반의 DAVIC(Digital Audio Visual Council) 서비스와 인터넷 AV 서비스를 연동하기 위하여, 프로토콜 변환 및 QoS(Quality of Service) 적응을 지원하는 연동 게이트웨이를 구현하였다. 구현된 연동 게이트웨이는 ATM 망에서 DSM-CC (Digital Storage Media Command & Control)를 기반으로 서비스되는 스트림을 RTSP(Real-Time STreaming Protocol)로 제어할 수 있으며, RTP(Real-Time Transport Protocol)를 이용하여 스트림을 전달한다. 또한 네트워크 대역폭 변화를 고려한 스트림 전달을 위해 QoS 모니터링과 MPEG 필터링을 이용한 QoS 적응 기능을 제공한다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제9권1호
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• pp.42-51
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• 2019

Maintenance of aging structures has attracted societal attention. Maintenance of the aging structure can be efficiently performed with a digital twin. In order to maintain the structure based on the digital twin, it is required to accurately detect the damage of the structure. Meanwhile, deep learning-based damage detection approaches have shown good performance for detecting damage of structures. However, in order to develop such deep learning-based damage detection approaches, it is necessary to use a large number of data before and after damage, but there is a problem that the amount of data before and after the damage is unbalanced in reality. In order to solve this problem, this study proposed a method based on Generative adversarial network, one of Generative Model, for generating acceleration data usually used for damage detection approaches. As results, it is confirmed that the acceleration data generated by the GAN has a very similar pattern to the acceleration generated by the simulation with structural analysis software. These results show that not only the pattern of the macroscopic data but also the frequency domain of the acceleration data can be reproduced. Therefore, these findings show that the GAN model can analyze complex acceleration data on its own, and it is thought that this data can help training of the deep learning-based damage detection approaches.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권7호
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• pp.2356-2376
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• 2021

In this paper, we proposed a novel modulation recognition method based on quantum elephant herding algorithm (QEHA) evolving neural network under impulse noise environment. We use the adaptive weight myriad filter to preprocess the received digital modulation signals which passing through the impulsive noise channel, and then the instantaneous characteristics and high order cumulant features of digital modulation signals are extracted as classification feature set, finally, the BP neural network (BPNN) model as a classifier for automatic digital modulation recognition. Besides, based on the elephant herding optimization (EHO) algorithm and quantum computing mechanism, we design a quantum elephant herding algorithm (QEHA) to optimize the initial thresholds and weights of the BPNN, which solves the problem that traditional BPNN is easy into local minimum values and poor robustness. The experimental results prove that the adaptive weight myriad filter we used can remove the impulsive noise effectively, and the proposed QEHA-BPNN classifier has better recognition performance than other conventional pattern recognition classifiers. Compared with other global optimization algorithms, the QEHA designed in this paper has a faster convergence speed and higher convergence accuracy. Furthermore, the effect of symbol shape has been considered, which can satisfy the need for engineering.