최근에는 IT기술의 발전으로 다양한 기능을 하는 모바일 정보 기기의 보급이 많이 늘어나고 있는 추세이다. 모바일 정보기기의 대표적인 휴대폰을 이용하여 더 편리하고 효율적인 생활 및 업무를 하는 순기능도 있지만, 휴대폰을 이용한 첨단기술자료 유출, 개인의 프라이버시 침해, 공갈 및 협박 등의 범죄의 수단으로 활용되는 역기능도 나타나게 되어 문제점들이 많이 나타나게 되었다. 하지만 이러한 휴대폰을 이용한 범죄에 대해서는 법령 미비 등의 법적 연구도 부족할뿐더러 수사 관점에서도 삭제, 복사, 이동이 쉬운 디지털증거의 특성상 객관적인 증거로 보장하기 위한 디지털증거의 무결성을 입증하기 위한 연구와 노력이 필요하게 되었다. 이러한 디지털 포렌식 분야를 모바일 포렌식 이라고 한다. 본 논문에서 모바일 포렌식의 대표격인 휴대폰을 통하여 일어날 수 있는 디지털증거의 획득 방안에 대하여 실제 검증해보고 해쉬함수를 이용하여 디지털증거의 무결성을 입증하는 방안을 제시하는데 목적이 있다.
본 연구에서는 기존에 구축되어져 있는 도로점용 현장 조사를 위한 정보 검색 기능과 현재 실제 현장에서 도로점용 현장조사에 사용하고 있는 문서 및 프로세스 분석을 통하여 도로점용민원 현장조사 방안을 제시하는 것으로 하였다. 국민의 권익과 밀접한 관계가 있는 도로점용민원의 허가여부 판단 및 불법점용현황 등을 파악하기 위해서는 기 허가된 위치등 점용정보에 대한 손쉬운 획득이 중요함에도 불구하고, 점용위치를 나타내는 도면 등이 종이로 관리됨에 따라 업무담당자가 기존 도로점용 정보파악이 용이하지 않는 실정이다. 이에 본 논문에서는 건설인허가시스템에서 관리하는 도로점용정보와 UMPC등 모바일 기기를 활용하여 전자공간과 물리공간이 융합된 도로점용민원 현장조사 도구를 개발하여 활용함으로써, 도로점용 인허가업무의 효율성을 높이고자 하였다.
사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 급속히 발전함에 따라 영상 및 음성 데이터의 획득, 전송, 저장을 위한 멀티 미디어 통신 서비스가 상용화 되어가고 있다. 그러나, 여전히 데이터를 디지털화하거나 전송하는 과정에서 여러 가지 원인에 의해 노이즈가 발생하고 있으며, 이러한 노이즈를 제거하기 위한 연구는 지금까지 계속되고 있다. 노이즈를 제거하기 위해 기존에 FFT와 STFT 등이 있었으나, 신호에 대한 시간정보를 알 수 없고 시간-주파수 국부성이 상충관계를 갖는다. 따라서, 이러한 한계를 극복하기 위해 신호처리 분야의 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 변환은 시간-주파수 국부성을 가지므로, 다양한 신호를 해석하는데 용이할 뿐만 아니라, 다중 해상도 해석이 가능하므로 최근 여러 분야에 응용되고 있다. 그리고, 두 개의 웨이브렛 기저가 힐버트 변환쌍을 형성하도록 설계될 때, 웨이브렛 쌍은 데이터 특징 검출에서 기존의 DWT보다 우수한 성능을 갖는다. 따라서, 본 연구에서는 절단된 계수 벡터에 의해 설계된 두 개의 dyadic 웨이브렛 기저와 적응-길이 메디안 필터를 사용하여 임펄스 노이즈를 제거하였다.
Purpose : The rapid development and wide popularity of Digital EEG(DEEG) is due to its convenience, accuracy and applicability for quantitative analysis. These advantages of DEEG make one hesitate to use analog EEG(AEEG). To assess the advantage of DEEG system utilizing AEEG(DAEEG) over conventional AEEG and the clinical applicability, a DAEEG system was developed and applied to animal model Methods : Sprague-Dawley rat as status epilepticus model were used for collecting the EEG data. After four epidural electrodes were inserted and connected to 8-channel analog EEG(Nihon-Kohden, Japan), continous. EEG monitoring via computer screen was done from two rats simultaneously. EEG signals through analog amplifier and filters were digitized at digital signal processor and stored in Windows-based pentium personal computer. Digital data were sampled at a rate of 200 Hz and 12 bit of resolution. Acquisition software was able to carry out 'real-time view, sensitivity control and event marking' during continuous EEG monitoring. Digital data were stored on hard disk and hacked-up on CD-ROM for off-line review. Review system consisted of off-line review, saving and printing out interesting segment and annotation function. Results: This DAEEG system could utilize most major functions of DEEG sufficiently while making a use of an AEEG. It was easy to monitor continuously compared to Conventional AEEG and to control sensitivity during ictal period. Marking the event such as a clinical seizure or drug injection was less favorable than AEEG due to slowed processing speed of digital processor and central processing unit. Reviewing EEG data was convenient, but paging speed was slow. Storage and management of data was handy and economical. Conclusion : Relatively simple digital EEG system utilizing AEEG can be set-up at n laboratory level. It may be possible to make an application for clinical purposes.
유헬스 산업 활성화를 위해서 유헬스와 관련된 용어의 이해를 돕고, 의사소통을 증진시키기 위한 유헬스 표준용어를 개발할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 유헬스 표준용어를 개발하고, 이를 위한 용어 표준화 절차에 대한 지침을 제시하는 것이다. 본 연구에서는 유헬스 관한 보고서, 용어집 및 정보통신기술협회 표준을 대상으로 자료수집, 용어추출, 용어정제, 용어선정 및 용어관리 절차를 통해 최종 187개의 유헬스 표준용어를 개발하였다. 연구결과, 국내 실정에 부합하는 유헬스 용어 표준화를 위한 지침을 제시하였으며, 이는 유헬스 표준용어의 정의, 분류, 구성요소, 절차에 따른 방법 및 원칙에 대한 상세한 내용을 포함하였다. 본 연구에서 제시된 유헬스 표준용어 및 용어 표준화 가이드라인은 개별 용어 도입 및 관리를 위한 비용을 절감하고, 정보교환을 용이하도록 도움으로써 유헬스 산업 전반의 효율성을 향상시킬 것이다.
무기체계 획득 사업에 있어서 소프트웨어의 비중이 높아감에 따라 비용추정의 중요성이 증대되고 있으나, 무기체계 내장형 소프트웨어의 비용에 대한 추정은 일반 소프트웨어 비용 추정 방법을 따르며 주로 PRICE S 모델을 도구로 사용하고 있다. 그렇지만, PRICE S 모델에서 내장형 소프트웨어에 대한 개발규모 산정에 따른 추정 비용의 타당성에 대한 검증 결과는 알려져 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 PRICE S 모델을 이용하여 무기체계 내장형 소프트웨어의 산정 규모를 통한 비용 추정 기법을 제안한다. 이를 위하여 PRICE S 모델의 규모 산정 도구를 이용하여 코드라인과 기능점수 방식으로 소프트웨어의 규모를 추정한다. 최종적으로는 제작사에서 제공하는 실제 비용 자료와 비교한다. 결과적으로 객관적으로 추정이 어려웠던 무기체계 내장형 소프트웨어의 규모 및 비용을 추정하는 방안을 제시함으로써, 앞으로 무기체계 획득 사업에서 소프트웨어의 비용 검증 및 협상에 활용할 수 있을 것이다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.750-750
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2002
The Airship PKNU is a roughly 12 m (32 ft) long blimp, filled with helium, whose two-gasoline power(3hp per engine) are independently radio controlled. The motors and propellers can be tilted and are attached to the gondola through an axle and supporting braces. Four stabilizing fins are mounted at the tail of the airship. To fill in the helium, a valve is placed at the bottom of the hull. The inaugural flight was on jul. 31.2002 at the Pusan, S.korea Most environment monitoring system\ problem use satellite image. But, Low resolution satellite image (multi-spectral) : 1km ∼ 250 m ground resolutions is lows. So, detail information acquisition is hard at the complex terrain. High resolution satellite image (black and white) 30m : The ground resolution is high. But it is high price, visit cycle and delivery time is long So. We want make high accuracy airship photogrammetry system. This airship can catch picture Multi. spectral Aerial photographing (visible, Near infrared and thermal infrared), and High resolution (over 6million pixel). It can take atmosphere datum (Temperature (wet bulb, dew point, general), Pressure (static, dynamic), Humidity, wind speed). this airship is very Quickness that aircraft install time is lower than 30 minutes, it is compact and that conveyance is easy. High-capacity save image (628 cut per 1time (over 6million and 4band(R,G,B,NIR)) and this airship can save datum this High accuracy navigatin (position and rotate angle) by DGPS tech. and Gyro system. this airship will do monitor about red-tide, sea surface temperate, and CH-A, SS and etc.
국제적인 규제와 정부차원의 지원과 관리가 이뤄지고 있음에도 불구하고 일반기업 등에서는 여전히 소프트웨어자산에 대한 인식과 관리 소홀의 문제점을 안고 있다. 이는 관리해야 할 소프트웨어자산의 범위가 모호할 뿐 아니라 소프트웨어의 특성상 복사 및 설치가 쉽고 눈에 보이지 않아 관리 자체가 어렵기 때문이다. 즉 기업의 소프트웨어관리자는 구매부터 조달, 배포, 유지, 처분까지의 전체적인 소프트웨어 라이프사이클의 각 단계별로 수시로 변화되는 정보를 정확히 확인하고 관리하기가 쉽지 않다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 개발된 점검용 시스템인 Inspector를 활용할 것을 제안한다. 제안된 점검서비스에는 패키지 소프트웨어의 특성을 고려한 검색기법이 구현되었고, 소프트웨어의 권리관리 정보를 표준화하였으며, 레지스트리 정보를 활용하였다. Inspector를 사용한 결과 PC 1대당 점검시간이 획기적으로 단축되었다. 이러한 효과 이외에도 소프트웨어를 효과적으로 관리함으로써 소프트웨어 구입비용을 절감할 수 있도록 지원하여 경영합리화에 이바지하는 것으로 나타났다.
최근 빅데이터 산업의 확대로 고품질의 데이터를 확보하는 것이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 고품질의 데이터를 확보하기 위해서는 데이터에 품질에 대한 정확한 평가가 선행되어야 한다. 데이터의 품질은 데이터에 대한 통계와 같은 메타정보를 통해 평가할 수 있는데 이러한 메타정보를 자동으로 추출하는 기능을 데이터 프로파일링이라고 하다. 지금까지 데이터 프로파일링 소프트웨어는 기존의 데이터 품질 또는 시각화 관련 소프트웨어의 부품이나 추가적인 서비스로 제공되는 것이 일반적이었다. 따라서 프로파일링이 요구되는 다양한 환경에서 직접적으로 사용하기에는 적합하지 않았다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 마이크로 서비스 아키텍처를 적용하여 다양한 환경에서 서비스가 가능한 데이터 프로파일링 소프트웨어의 개발 결과를 제시한다. 개발된 데이터 프로파일러는 restful API를 통해 데이터의 메타정보에 대한 요청과 응답을 제공하여 사용하기 쉬운 서비스를 제공한다. 또한, 특정 환경에 종속되지 않고 다양한 빅데이터 플랫폼이나 데이터 분석 도구들과 원활한 연계가 가능하다는 장점이 있다.
정보의 주요 전달체로서 디지털 이미지는 점점 더 중요해지고 있다. 그러나 이미지 획득 장비의 대중화와 이미지 편집 소프트웨어의 급속한 발전으로 인해, 최근 몇 년간 디지털 이미지 위조 사건이 잇따라 발생해 이미지의 신뢰도를 떨어뜨릴 뿐만 아니라 사회와 개인에게도 큰 악영향을 미치고 있다. 이미지 복사-붙여넣기 변조(image copy-paste tampering)는 가장 일반적인 유형의 이미지 변조 중 하나이며, 조작이 쉽고 효과적이기 때문에 디지털 이미지 의미 정보 변경에 자주 사용된다. 본 논문에서는 이미지 복사 및 붙여넣기의 변조 탐지 방법을 연구하여 이미지 콘텐츠의 진정성과 무결성을 보호하는 방법이 제안되었다. 딥러닝의 우수한 학습과 분석능력을 감안해 영상처리작업이 남긴 흔적을 활용해 영상 속 원본 영역과 변조된 영역을 구분하는 딥러닝 기반 변조 검출법 2가지가 제안되었다. 또한 실험을 통해 이론적 근거의 합리성, 변조 탐지, 위치 및 분류의 정확성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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