최근 의료데이터의 유출사고가 빈번히 발생하여 환자의 프라이버시 침해 및 의료기관의 피해가 날로 증가하고 있다. 정부에서는 개인정보보호법등과 같은 법규를 제정하여 이러한 피해사례 예방하고 있다. 이중 의료기관 및 의료데이타에 대한 가이드라인은 보건복지부에서 발표한 '국내 의료기관 개인정보보호 가이드라인' 정도만 발표되어 있다. 환자개인의 민감정보를 포함한 의료데이타를 타의료기관 또는 제3의 연구기관등에 전달이 필요한 경우가 발생한다. 전달하고자 하는 의료 이미지 데이터를 일반적인 이미지파일 (JPG, JPEG, TIFF)의 포맷으로 자료의 교환이 이루어지고 있다. 이와같이 일반적인 이미지 포맷의 파일은 아무런 보호조치가 되어 있지 않아 외부로 유출시에는 파일내에 포함된 환자의 주요 식별정보가 노출되는 위험성이 존재한다. 본 연구에서는 이미지 파일에 대한 광학문자판독기술(OCR)을 적용하고 민감정보가 포함된 이미지파일에 암호화된 모자이크기술을 이용한 마스킹 기법을 도입하여 이러한 위험성을 해결하기 위한 이미지 비식별화 방안을 제시한다.
모바일 기기가 가지는 다양한 화면 사이즈 등을 고려한 정보 서비스를 제공하기 위해서는 비트맵 기반의 JPG나 GIF 보다는 벡터 기반의 SVG, Flash Lite와 같은 이미지 포맷이 더 적합하다. 대부분의 모바일 기기의 경우 작은 메모리, 협소한 네트워크 대역폭, 불안전한 네트워크 연결 등과 같은 제약성을 가지고 있기 때문에 모바일 기기와 서버 간의 정보나 데이터의 망과 전송 시간을 단축시키기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 모바일 기기에서 정보를 표현하기 위하여 사용되는 SVG와 같은 XML 파일들을 효과적으로 전송하기 위한 방법을 제안한다.
We developed an on-line lathe simulator which can be used for a CAM education on the internet. Previously, VRML or static images such as JPG have been commonly used to achieve the same goal. With the 3D tool like VRML, it was possible to describe the movement of 3D object effectively. However, G-code based modeling and real-time visualization for the cutting process including parts being machined could not be accomplished. By using the simulator, we can machine a part with G-code input from a user or modeler, and parts being machined can be visualized in 2D as well as 3D. The developed system is based on EMCO lathe from Eshed and can be used through a web browser.
기존 유선인터넷의 발전에 힘입어 무선인터넷의 필요성이 대두되고 있으나, 기존의 유선인터넷의 콘텐츠에 비하면 무선인터넷의 제약과 개발자의 부족으로 인해 무선 인터넷 컨텐츠가 부족한게 현실이다. 이에 본 논문의 연구 방향은 기존의 유선 콘텐츠를 WML로 변환시킴으로써 기존 컨텐츠의 다양함을 유지하는 것이다. 또한 기존의 JPG, GIF포멧의 이미지들을 무선인터넷에 적합한 이미지로 변환하여 기존 콘텐츠의 효율적인 변환을 할 수 있도록 본 논문에서 설계하였다.
본 논문은 안정적인 품질을 제공하고 개방된 외부 인터페이스를 통해 외부 시스템등과도 연동이 손쉽게 되며 다양한 형태의 문서들(doc, hwp, pdf, jpg 등)과 동영상에 대한 공유가 가능한 통합 공유 시스템 개발에 관한 것으로 타 공유 솔루션보다 확장성, 안정성, 기능성 면에서 차별화 되는 특징을 가지며 사업 현실에 적용이 유리한 이점을 제공한다. 또한 BcN(Broadband Convergence Network)서비스의 중심에 있는 IMS(IP Multimedia Subsystem)와 연동되게 구성 되어 있으므로, 3rd 파티 어플리케이션의 이식도 가능하여 새로운 번들형 서비스를 손쉽게 만들어 낼 수 있고 그 개발비용을 최소화 하여 유사 솔루션에 대한 가격 경쟁력을 쉽게 확보할 수 있는 이점을 수반한다.
기존의 WebGIS는 구현방법에 따라서 서버중심과 클라이언트중심의 WebGIS모델로 구분할 수 있다. 서버중심의 WebGIS모델은 결과데이터가 이미지(JPG,GIF)로 클라이언트에 전송되므로 사용자는 기본적인 GIS 기능만을 처리할 수 있고, 데이터 확대 시 데이터가 손상되는 문제들이 있다. 클라이언트 중심의 WebGIS모델은 벡터데이터(Java-applet, ActiveCGM) 전송을 위해 고가의 특정 소프트웨어를 구입해야 하고, 플랫폼에 의존적이며, 표준화된 포맷이 아니므로 웹에서 데이터 상호 전송 및 호환의 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 WebGIS모델의 전반적인 분석을 통해서 각기 구축된 WebGIS의 구현방법과 문제점에 대해 고찰해 본다. 그리고 이런 문제점들이 대안인 XML(extensible Markup Language)으로 기술된 GML (Geographic Markup Language)과 SVG(Scalable Vector Graphics)를 이용한 WebGIS에 대한 연구와 향후 우리가 연구해야 할 방향에 대해 모색해 본다.
본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 온라인 얼굴인식 시스템 구현을 기술한다. 구현된 시스템은 CMOS 카메라를 장착한 PDA를 이용하여 얼굴영상을 획득하고 이 영상을 무선랜을 이용하여 인증 서버로 전송하여 서버로부터 인증된 결과를 받도록 하였다. 먼저 클라이언트 측인 PDA에서는 등록과 인증을 확인할 수 있도록 임베디드 비주얼 프로그램으로 사용자 인터페이스를 구축하였다. 다음으로 서버 영역에서는 얼굴인식에서 탁월한 성능을 보이는 PCA와 LDA 알고리즘을 사용하여 PDA로부터 전송 받은 얼굴 데이터를 학습하고 인식한 결과를 재전송하는 부분이 구현되었다. 시스템 구현에서 실시간성을 확보하기 위해 PDA에서는 영상을 압축률 효과가 좋은 JPG 형식의 데이터로 서버에 전송하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 학습과정에서 미리 구한 고유값을 이용하여 테스트 얼굴영상을 같은 공간에 투영시켜 서로간의 유사도를 비교하도록 하여 얼굴인식 속도 및 성능을 개선하였다.
일반적으로 시그니처와 파일 메타정보가 없는 파편화된 파일은 복구가 어렵다. 특히 멀티미디어 파일은 파편화 가능성이 크고 높은 엔트로피를 가지고 있으므로 현재 시그니처 기반의 카빙으로는 복구하는 것이 거의 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 파편화된 파일에 대한 연구가 진행되고 있지만 멀티미디어 파일에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문은 시그니처(Signature)와 파일 메타정보가 없는 파편화된 멀티미디어 파일의 타입을 분류하는 연구이다. 파일 타입에 따라 특정 바이트 값의 빈도 차이를 통해 각 파일 타입의 특징값을 추출하며, 그에 맞는 Gray-Scale 테이블을 설계하고 CNN(Convolutional Neural Networks) 모델을 이용하여 JPG, PNG, H.264, WAV 총 4가지 멀티미디어의 파일 타입을 분류하는 방법을 제시한다. 본 논문을 통해 시그니처와 파일 메타정보가 없는 파편화된 파일 타입의 분류 연구를 촉진하여 다양한 파일의 복구 가능성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
HEIF(High Efficiency Image File Format)는 MPEG에서 개발된 이미지 포맷으로써, 비디오 코덱인 H.265를 활용하여 정지된 화면을 하나의 이미지 형태로 저장할 수 있도록 개발된 컨테이너이다. 아이폰은 2017년부터 HEIF를 사용하고 있으며, 2019년부터는 갤럭시 S10과 같은 안드로이드 기기도 해당 포맷을 지원하고 있다. 이 포맷은 우수한 압축률을 가지도록 이미지를 제공할 수 있으나, 복잡한 내부 구조를 가지고 있어 기기나 소프트웨어 간 호환성이 현저하게 부족하여 일반적으로 사용되는 JPEG(또는 JPG) 파일을 대체하기에는 아직 대중적이지 못한 상황이다. 하지만 이미 많은 기기에서 HEIF를 사용하고 있음에도 불구하고 디지털 포렌식 연구는 부족한 상황이다. 이는 디지털 포렌식 조사 과정에서 파일 내부에 포함된 정보의 파악이 미흡하여 잠재적인 증거를 놓칠 수 있는 위험에 노출될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 아이폰에서 촬영된 HEIF 형식의 사진 파일과 갤럭시에서 촬영된 모션 포토 파일을 분석하여 파일 내부에 포함된 정보와 특징들을 알아본다. 또한 이미지 뷰어 기능을 지원하는 소프트웨어를 대상으로 HEIF에 대한 지원 여부를 조사하고 HEIF를 분석하는 포렌식 도구의 요구사항을 제시한다.
본 연구는 자율주행을 위한 정밀지도 구축 및 신속갱신을 위한 다중카메라 기반의 MMS (Mobile Mapping System)기술개발을 목표로 한다. 고가의 라이다 센서를 대체하고 긴 처리시간을 단축하기 위해 다수의 카메라를 적용하고 실시간 데이터 전처리를 통해 저가이면서 효율적인 MMS를 개발하고자 한다. 이를 위해 다중카메라 저장 기술개발, 다중카메라 시각동기화 기술개발, MMS 시제품 개발을 수행하였다. 다중의 카메라로부터 취득되는 고속영상의 실시간 JPG압축저장을 위해 엔진을 선정하고 저장모듈을 개발하였으며, 다중영상이 촬영된 정확한 시간을 실시간으로 기록하기 위해 이벤트 및 GNSS (Global Navigation Satellite System) 타임서버 기반 시각동기화 방안을 개발했다. 그리고 각 부문별 요구사항을 바탕으로 MMS를 설계하고 시제품을 제작하였다. 마지막으로 제작된 다중카메라기반 MMS의 성능검증을 위해 실제 1,000km 도로에서 데이터를 취득하고 정량적 평가를 수행했고, 평가결과 시각동기화 성능은 1/1000초 이하를 나타내었으며, SFM영상처리를 통해 얻은 포인트 클라우드의 위치정확도는 5cm 내외를 나타냈다. 정량적 평가 결과를 통해 본 연구에서 개발된 다중카메라 기반 MMS기술이 정밀지도 구축 기준을 만족하는 성능을 나타내는 것을 알 수 있었고, 향후 정밀지도 구축 분야에서 특히 외산기술에 의존하고 있던 고가의 MMS를 대체하는데 기여할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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