인터넷의 급속한 성장으로 전자편지는 정보 전달의 중요한 수단으로 사용되고 있다. 그러나 수신자가 원하지 않는 전자편지(쓰레기 편지)들이 무분별하게 배달될 수 있으며, 이로 인해 사회적으로는 물론이고 경제적으로도 큰 문제가 되고 있다. 이와 같이 쓰레기 편지를 차단하거나 여과하기 위해서 많은 연구자와 회사에서 꾸준히 연구를 진행하고 있다. 일반적으로 쓰레기 편지를 결정하는 기준은 수신자에 따라서 조금씩 차이가 있다. 또한 쓰레기 편지와 정보성 편지에 따라서 수신자가 취하는 행동이 다르다. 이 논문은 이런 사용자 행동을 쓰레기 편지 여과 시스템에 반영하여 그 시스템의 성능을 개선한다. 제안된 시스템은 크게 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 사용자 행동을 추론하는 단계이고 두 번째 단계는 추론된 사용자 행동을 이용해서 쓰레기 편지를 여과하는 단계이다. 두 단계 모두에서 점진적인 기계학습 방법(TiMBL - IB2)을 이용한다. 제안된 시스템을 평가하기 위해 12명의 사용자로부터 12,000통으로 이루어진 전자편지 말뭉치를 구축하였다. 실험 결과는 사용자에 따라 $81%{\sim}93%$의 분류 정확도를 보였다. 사용자의 행동 정보를 포함하는 편지 분류 결과는 그렇지 않은 결과에 비해 평균 14%의 분류 정확도가 향상되었다.
전술망은 감시정찰, 정밀타격, 지휘통제체계를 하나로 묶어주는 무선네트워크 기반 체계이다. 전술망은 생존성을 높이기 위해 격자형으로 연결되어 있으므로 대체 링크를 다수 보유하고 있다. 그리고, 부대와 전투원들이 작전 수행시 망 접속 위치가 변경되므로 망 토폴로지가 자주 변경된다. 라우팅을 위한 대부분의 인터넷 표준들은 안정적인 백본망을 목표로 설계되었으므로 전술망에 적용시 성능 저하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 전술 백본망을 위해 우선 순위를 고려한 다중 경로 지역 최적화 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 라우팅 메트릭을 전역 메트릭과 지역 메트릭으로 구분하여 관리한다. 전역 메트릭은 라우팅 프로토콜을 통해 다른 라우터들에게 전파되며 루프 방지가 보장되는 다중 경로 구성에 사용되고, 지역 메트릭은 링크 사용율을 반영하여 링크 과부하 발생시 우회 경로를 탐색하는 용도로 활용되며 각 라우터 내에서만 관리된다. 또한, 우선순위가 높은 트래픽에게 최적 경로에 대한 우선권을 부여한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법에서 가용 라우터간에 사용자 트래픽이 효과적으로 분산됨을 확인하였다.
최근 광 대역 통합 네트워크에서 고품질의 멀티미디어 서비스에 대한 사용자 요구가 증가하고 있다. 또한, 사용자 단말기기의 다양화 및 대화면 디스플레이 장치의 보급으로 다양한 형태의 서비스 품질(QoS)에 대한 요구도 증가하고 있다. 이를 위해 네트워크 관점에서 동적 큐 관리 알고리즘과 같은 인터넷 성능을 개선하여 서비스 품질을 보장하는 연구와 종단 관점에서 미디어의 품질을 보장하기 위한 SVC(Scalable Video Coding) 부호화 기법에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 그러나, 기존 동적 큐 관리 알고리즘은 비디오 부호화 기술의 본질적인 특성에 대하여 고려하지 못하여 서비스 품질을 보장하는 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 현재 혼잡제어 알고리즘의 문제점을 개선하기 위해 NAL (Network Abstract Layer)의 헤더 내 TID (Temporal_ID)를 통해 SVC 부호화 기술의 특성을 파악하여 프레임간 의존성이 낮은 프레임의 패킷에 대하여 차등적으로 패킷을 폐기하는 75-AQM (Temporal Scalability - Active Queue Management) 알고리즘을 제안하였다. 제안한 75-AQM 알고리즘은 혼잡상황 시 차등적인 패킷 폐기를 통해 SVC 부호화 기법을 이용하는 스트리밍 서비스에 대하여 안정적인 비디오 복호화를 통해 멀티미디어 서비스 품질을 보장하였다.
최근 테러와 사건 사고 같은 각종 위협으로부터 개인의 재산과 생명을 보호하기 위한 목적으로, 영상 보안 장비들이 많은 장소에 설치되어 운영되고 있다. 영상 보안 장비의 기술도 점진적으로 발전하여, 고품질 고해상도 기반의 제품도 많이 출시되고 있다. 하지만, 보안을 목적으로 만들어진 CCTV 장비가 오히려 개인의 프라이버시 침해를 유발하기도 한다. 본 논문에서는 지능형 IP 카메라의 메타데이터를 이용하여 개인 영상 정보 보호를 할 수 있는 방법에 대해 제안 한다. 메타 데이터로부터 분석된 개인 영상 정보를 마스킹 할 수 있도록 시스템을 설계하였으며 사용자 권한에 따른 영상 정보 접근 방법에 대한 정의, 메타데이터의 저장 방법과 녹화 데이터 검색 시 메타데이터를 활용하는 방법을 기술 하였다. 제안된 시스템을 행정자치부에서 제시한 "공공기관 영상정보 처리기기 설치 및 운영에 관한 가이드라인"에 맞춰 적합성 여부를 비교하였다. 지금까지의 단일 서버 제품에서는 하드웨어적인 성능의 한계와 기술적인 문제로 인해, 실시간으로 개인 영상 정보 보호기법을 적용할 수 있는 방법을 찾기 어려웠다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용한다면 행정자치부에서 제시한 가이드라인을 충족하면서, 서버 비용을 줄이고, 시스템 복잡도를 낮출 수 있는 시스템을 구성할 수 있다.
본 연구에서는 다양한 실시간 스케줄링 알고리즘들을 구현할 수 있는 재구성 가능한 스케줄러모델을 제안한다. 제안 모델은 기본적인 작업(job) 디스패처(dispatcher)와 소프트웨어 타이머를 제공하는 하위 계층의 스케줄링 틀(framework)과 이를 기반으로 응용에 적합한 특정 스케줄링 알고리즘을 구현하는 상위 계층의 태스크 스케줄러로 구성된다. 시스템 개발자는 상하 구성 요소간 정보 교환을 위한 커널 내부 인터페이스만 준수한다면, 커널 하부 메커니즘과는 독립적으로 새로운 스케줄링 알고리즘을 구현할 수 있다. 한번 구현된 태스크 스케줄러는 향후 새로운 시스템 구축시 재사용 가능하다. 실시간 리눅스 (Real-Time Linux) (5)에 제안된 스케줄링 틀을 구현한 후, 이를 기반으로 대표적인 실시간 스케줄링 알고리즘들을 시험적으로 구현하여 보았다. 이를 통해 다양한 스케줄링 알고리즘들을 하부의 복잡한 커널 메커니즘 수정 없이 독립적으로 개발할 수 있음을 확인하였다. 또한 실험을 통해 두 단계 분리된 구조를 가진 제안 모델의 스케줄링 오버 헤드가 하나로 통합된 기존 일체형 스케줄러와 큰 차이가 없음을 확인할 수 있었다.
FIHS(Fast Intensity Hue Saturation) 융합은 빠른 계산 능력 때문에 널리 이용되고 있으나 IHS(Intensity Hue Saturation) 융합과 마찬가지로 분광정보 왜곡 현상이 나타난다. 본 논문에서는 각 분광 대역의 비율을 이용하여 분광정보 왜곡을 줄일 수 있는 융합법(FIHS-BR)과 공간정보 및 분광 대역의 비율을 활용한 적응 FIHS 융합법(FIHS-SABR)을 제안하였다. 제안한 FIHS-BR 융합은 각 분광 대역의 비율을 이용하여 구한 분광 대역별로 서로 다른 공간 해상도 개선 값을 더하여 분광정보 왜곡을 줄일 수 있도록 하였으며, FIHS-SABR 융합은 국부 영상의 공간정보 특성에 따라 적응적으로 결정된 공간 해상도 개선 값을 각 분광 대역의 비율에 따라 분광 대역별로 재조정하여 분광 정보 왜곡을 더 많이 줄일 수 있도록 하였다. 제안한 FIHS-BR 융합과 FIHS-SABR 융합의 성능을 확인하기 위하여 IKONOS 위성 영상에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법들이 기존 융합 영상에서 색상 왜곡이 심하게 나타나는 삼림지역 등에서 색상 왜곡 현상이 적게 나타남을 확인할 수 있었으며, 융합 영상의 분광정보 특성 평가 결과도 가장 우수함을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 인터넷 건강정보검색에서 4-50대 중년층의 건강정보 이용경험을 분석하고 건강관심도와 건강정보추구도가 정보향기를 감지하는 데 어떠한 영향을 미치는지 파악하는 것이다. 이를 위해 정보채집이론을 바탕으로 설문조사, 실험관찰, 면담조사를 진행하여 이용자의 건강정보 이용경험과 정보검색행동을 분석하였다. 연구결과, 이용자가 오프라인을 통한 정보획득에 익숙할수록 인터넷 건강정보 검색주기가 길었으며 가장 많이 검색하는 정보는 질병진단 및 관리를 위한 건강지식으로 나타났다. 중년층의 건강관심도와 건강정보추구도는 건강정보검색에서 정보향기를 감지하는데 영향을 미치고 있음을 확인하였고 건강관심도나 건강정보추구도가 높은 참가자는 텍스트 유형의 비영리, 공공기관의 정보원과 텍스트와 맥락이 맞는 다양한 이미지를 중요한 정보단서로 판단하였다. 또한, 건강관심도나 건강정보추구도에 상관없이 정보게시날짜는 중요 정보단서인 것으로 파악되었다. 본 연구결과는 건강정보 활용교육을 시행하는 도서관이나 평생교육원에서 단순한 지식전달보다 이용자의 건강관심도와 건강정보추구도를 증대시킬 수 있는 프로그램을 구성하는데 기여할 수 있다. 또한 포털사이트나 건강관련 기관 웹사이트 담당자들은 중년층 이용자들의 건강관심도와 건강정보추구도에 따라 건강정보에 쉽게 접근할 수 있는 전략을 구축하는데 기초자료로 활용될 수 있다.
컴퓨팅 기술의 발전과 데이터를 저장할 수 있는 클라우드 환경, 그리고 스마트폰의 보급으로 인하여 많은 데이터가 생산되는 환경에서 인공지능 기술이 발전되고 있다. 이러한 인공지능 기술 중에서 딥뉴럴네트워크는 이미지 인식, 이미지 분류 등에서 탁월한 성능을 제공하고 있다. 기존에는 이러한 딥뉴럴네트워크를 이용하여 산불 및 화재 예방을 위한 이미지 탐지에 대해 많은 연구가 있었지만 흡연 탐지에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 한편 군 부대에서는 각종 시설에 대한 감시체계를 CCTV를 통해 구축하고 있는데 화재, 폭발사고 예방을 위해 탄약고 주변에서의 흡연이나 금연구역에서의 흡연을 CCTV로 탐지하는 것이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지하는 방법에 대한 성능 분석을 하였으며 활성화함수, 학습률 등 실험적으로 최적화된 수치를 반영하여 흡연사진과 비흡연사진을 두 가지 경우로 탐지하는 것을 하였다. 실험 데이터로는 인터넷 상에 공개되어 있는 흡연 및 비흡연 사진을 크롤링하여 데이터를 구축하였으며, 실험은 머신러닝 라이브러리를 이용하였다. 실험결과로 학습률 0.004로 최적화 알고리즘 Adam을 사용하였을 때, 93%의 accuracy와 92%의 F1-score를 갖는 것을 볼 수 있었다. 또한 이로써 이미지의 연속인 CCTV 영상도 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지할 수 있음을 알 수 있었다.
최근 정부와 기업, 학계에서 4차 산업혁명에 대한 학습과 연구가 활발히 진행되고 있다. 로봇과 인공지능, 블록체인과 사물인터넷 등 4차 산업혁명의 주요 아젠다를 활용한 기업 비즈니스 모델이 생겨나고, 지금까지의 기업환경, 교육환경, 생활환경뿐만 아니라 국제개발협력에서도 다양한 변화가 생기기 시작하였다. 본 연구에서는 4차 산업혁명의 영향을 가장 가까이 직면하고 있는 기업에서 진행하고 있는 사회공헌 활동의 변화를 살펴보았다. 즉 기업사회공헌의 정의와 활동내용을 살펴보고 4차 산업혁명이라고 불리는 현시대에서 각 기업이 갖고 있는 본연의 비즈니스를 통해 사회에 어떻게 기여할 수 있는지 사파리콤의 '엠페사', LG전자의 'AT Educom', LG유플러스의 '사물인터넷 활용 사회공헌' 그리고 KT의 '감염병 확산방지 플랫폼', 그리고 IoT를 활용한 Intel의 사례를 통해 확인해보았다. 그리고 기술개발에 따라 앞으로의 기업사회공헌 활동이 어떻게 변화할 것인지, 더욱 의미 있는 임팩트를 만드는 기업사회공헌 활동이 되기 위해 필요한 것들을 제시하였다. 가장 먼저는 기업사회공헌 활동의 성과측정이 용이해질 것과, 플랫폼을 활용한 사회공헌 활동이 증가하고, ICT 업계에서 기술을 통한 사회기여 활동이 활발하게 진행되며, 마지막으로는 기업간, 섹터간 공동으로 진행하는 사회공헌 활동이 늘어나게 되어, 기업이 영리만을 추구하는 집단이라는 인식에서 벗어나 앞으로는 사회를 위해 존재하는 기업시민으로서의 역할을 할 수 있음을 설명하였다.
최근 DDoS공격용 좀비, 기업정보 및 개인정보 절취 등 각종 사이버 테러 및 금전적 이윤 획득의 목적으로 웹사이트를 해킹, 악성코드를 은닉함으로써 웹사이트 접속PC를 악성코드에 감염시키는 공격이 지속적으로 증가하고 있으며 은닉기술 및 회피기술 또한 지능화 전문화되고 있는 실정이다. 악성코드가 은닉된 웹사이트를 탐지하기 위한 현존기술은 BlackList 기반 패턴매칭 방식으로 공격자가 악성코드의 문자열 변경 또는 악성코드를 변경할 경우 탐지가 불가능하여 많은 접속자가 악성코드 감염에 노출될 수 밖에 없는 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 기존 패턴매칭 방식의 한계점을 극복하기 위한 방안으로 WhiteList 기반의 악성코드 프로세스 행위분석 탐지기술을 제시하였다. 제안방식의 실험 결과 현존기술인 악성코드 스트링을 비교하는 패턴매칭의 MC-Finder는 0.8%, 패턴매칭과 행위분석을 동시에 적용하고 있는 구글은 4.9%, McAfee는 1.5%임에 비해 WhiteList 기반의 악성코드 프로세스 행위분석 기술은 10.8%의 탐지율을 보였으며, 이로써 제안방식이 악성코드 설치를 위해 악용되는 웹 사이트 탐지에 더욱 효과적이라는 것을 증명할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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