모바일 환경에서 전자 지불 메카니즘이 구축되기 위채서는 안전성과 효율성을 갖춘 지불 시스템의 개발이 필요하다. 기존의 PayWord 프로토콜은 판매자와 거래를 할 때마다 판매자의 인증서를 생성해야 하기 때문에 연산량이 빈번해진다. 본 논문에서는 유한체 $F_{q}$에서 타원곡선(Elliptic Cue Cryptosystem)을 이용한 ID 기반 3자간의 키 동의 프로토콜에 의해 생성된 세션키로써 개체간의 인증이 이루어지기 때문에 알고리즘 연산이 감소된다. 특히, ID 기반 공개키 암호 시스템을 적용하여 속도의 향상 및 위장 공격(Man-in-the-middle attacks)과 Forward secrecy에 안전하다.
확률적 패턴 매칭과 동적 패턴 매칭의 어휘 인식 오류 보정 방법에서는 핵심어를 기반으로 문장을 의미론적으로 분석하므로 형태론적 변형에 따른 핵심어 분석이 어려운 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 음절 복원 알고리즘에서 형태소 분석을 이용하여 인식된 음소 열을 의미 분석 과정을 통해 음소의 의미를 파악하고 형태론적 분석으로 문장을 복원하여 어휘 오인식률을 감소하였다. 시스템 분석을 위해 음소 유사률과 신뢰도를 이용하여 오류 보정률을 구하였으며, 어휘 인식 과정에서 오류로 판명된 어휘에 대하여 오류 보정을 수행하였다. 에러 패턴 학습을 이용한 방법과 오류 패턴 매칭 기반 방법, 어휘 의미 패턴 기반 방법의 성능 평가 결과 2.0%의 인식 향상률을 보였다.
M-commerce가 활성화되기 위한 주요 요건 중의 하나는 안전성과 효율성을 갖춘 전자 지불 시스템을 개발하는 것이다. 본 논문에서는 ID 기반 공개키 암호 시스템을 이용하여 다중 거래에 적용할 수 있는 효율적인 소액 지불 프로토콜 (Micro-Payment Protocol)을 제안한다. 기존의 PayWord 시스템은 다수의 판매자와 거래를 하기 위해 매번 판매자의 인증서를 생성하였다. 본 논문에서는 인증서 대신 유한체 $F_q$에서 타원곡선(Elliptic Curve Cryptosystem)을 이용한 Weil pairing에 의해 생성된 세션키를 거래에 사용하기 때문에 알려진 키 공격(Known key attacks)과 위장 공격(Man-in-the-middle attacks)에 안전하다.
동영상 데이터와 같은 영상자료는 많은 활용분야를 가지고 있지만, 비정형성과 구조의 복잡성으로 인하여 손쉽게 검색을 하거나 재사용하는 데 있어서 많은 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 동영상과 같은 멀티미디어 데이터를 구조적이고 체계화된 형태로 기술한 언어인 SMIL과 SAMI를 사용하여 동영상과 동기화 되어있는 폐쇄자막을 기반으로 동영상을 검색하는 시스템을 구현하였다. 사용자의 검색어를 입력받아 자막파일에서 검색어를 가지고 있는 문자열에서 시간 요소를 추출하여 해당하는 동영상 화면을 보여주는 구조를 가지고 있다.
여러 오픈마켓에서 판매자가 동일한 상품을 등록할 시에 각 오픈마켓마다 다른 기준으로 제공되는 카테고리로 인하여 카테고리 선정에 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 판매자가 오픈마켓에서 상품 등록 시 다른 오픈마켓에서 기 판매하고 있는 상품의 카테고리와 의미적으로 가장 연관성이 높은 카테고리를 추천하는 방법을 제안한다. 이때 입력받은 카테고리를 의미 분석하는 방법으로 형태소 분석, Wiki 낱말사전, WordNet, Google 번역 서비스를 사용하여 추출된 색인어로 카테고리를 검색한 후, 의미적 연관성 측정을 통하여 가장 의미가 비슷한 카테고리를 추천하는 방법이다. 실험 결과로 색인어 기반의 검색방법 보다 제안하는 의미분석 검색방법이 정확한 검색결과를 보여주어 시스템의 신뢰도를 향상시켰으며, 카테고리를 선택하는데 드는 시간비용을 절감해주는 것을 보인다.
본 논문에서는 대표적인 소액 지불 프로토콜 중의 하나인 PayWord를 개선한 효율적인 지불프로토콜을 제안한다. 기존의 PayWord 시스템은 사용자가 해쉬 체인 연산을 수행하여 생성된 payword를 하나의 지정된 판매자에게만 지불할 수 있도록 설계되어 있다. 즉 사용자는 인터넷상의 수많은 판매자들과 거래를 하기 위해서 각 판매자에 대한 해쉬 체인 값을 새로 생성해야 한다. 본 논문에서는 이러한 결점을 보완하기 위해 사용자가 한 번 생성하는 해쉬 체인 값으로도 다른 판매자들과 거래를 할 수 있는 효율적인 방법을 제안한다. 제안한 시스템에서는 브로커가 사용자의 인증서 발급 요청에 대하여 인증서와 함께 새로운 해쉬 체인 값을 생성한다. 이 인증서에는 사용자에게 payword를 생성할 수 있는 권한을 부여하기 위해 브로커의 전자 서명이 되어 있다. 브로커가 생성하는 새로운 해쉬 체인 값은 사용자가 한번의 해쉬 체인 연산의 수행으로 여러 판매자들과 거래할 수 있는 수단을 제공한다.
인터넷 사용의 대중화와 네트워크 기술의 발달로 인하여 일반 사용자에 대한 비디오 컨텐츠의 원활한 제공과 편리한 검색 방법이 절실히 요구되고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 서비스를 지원하는 클립(clip)기반 비디오 검색 시스템을 설계 및 구현한다. 구현된 시스템은 비디오 컨텐츠 제공자의 원활한 서비스를 지원하는 내용기반 인덱싱 시스템과 사용자의 다양한 검색을 지원하는 웹 기반 검색 시스템으로 구성되어 있다. 인덱싱 시스템은 비디오 분할에 의한 대표 프레임 추출과 연관된 정보의 클러스터링에 의한 클립 파일 생성 및 클립단위의 비디오 데이터베이스 구축 방법으로 이루어진다. 검색 시스템은 키워드 질의에 의한 검색 방법과 대표 프레임의 2차원 브라우징 방법 및 클립의 내용을 실시간으로 볼 수 있는 방법으로 이루어진다. 결론적으로 제시된 방법들은 비디오 컨텐츠를 제공하는데 있어서 유용성을 보이며 또한 의도한 비디오 내용을 쉽게 찾을 수 있도록 해준다.
구전(Word-of-Mouth) 활동은 오래 전부터 기업의 마케팅 과정에서 중요성을 인식하고 특히 마케팅 분야에서 많은 주목을 받아왔다. 최근에는 인터넷의 발달에 따라 온라인 뉴스, 온라인 커뮤니티 등에서 사람들이 지식과 정보를 주고 받는 방식이 다양해지면서 구전은 후기, 평점, 좋아요 등으로 입소문의 양상이 다각화되고 있다. 이러한 현상에 따라 구전에 관한 다양한 연구들이 선행되어왔으나, 이들을 종합적으로 분석한 메타 분석 연구는 부재하다. 본 연구는 학술 빅데이터를 활용해 구전 관련 연구동향을 알아내기 위해서 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 연구들을 추출하고 시기별로 연구들의 주요 쟁점을 파악하는 기법을 제안하였다. 이를 위해서 1941년부터 2018년까지 인용 데이터베이스인 Scopus에서 'Word-of-Mouth'라는 키워드로 검색되는 총 4389건의 문헌을 수집하였고, 영어 형태소 분석과 불용어 제거 등 전처리 과정을 통해 데이터를 정제하였다. 본 연구는 학문 분야의 발전 궤적을 추적하는 데 활용되는 주경로 분석기법을 적용해 구전과 관련된 핵심 연구들을 추출하여 연구동향을 거시적 관점에서 제시하였고, 단어동시출현 정보를 추출하여 키워드 간 네트워크를 구축하여 시기별로 구전과 관련된 연관어들이 어떻게 변화되었는지 살펴봄으로써 연구동향을 미시적 관점에서 제시하였다. 수집된 문헌 데이터를 기반으로 인용 네트워크를 구축하고 SPC 가중치를 적용하여 키루트 주경로를 추출한 결과 30개의 문헌으로 구성된 주경로가 추출되었고, 연관어 네트워크 분석을 통해서는 시기별로 온라인 시대, 관광 산업 등 다양한 산업군 등 산업 변화가 반영돼 시대적 변화와 더불어 발전하고 있는 학술적 영역의 변화를 확인할 수 있었다.
이 논문에서는 제한수신시스템의 일반구조 및 암/복호화에 사용되는 키의 안정성을 위한 키관리 메카니즘 그리고 시스템 성능 향상을 위한 키 계층 구조의 개선에 대해서 살펴본다. 또한 시스템 성능 분석을 위한 기본 개념으로 큐잉 이론(queuing theory)을 설명하고, 디지털 방송 유료화 서비스의 실현 및 시스템 성능 향상을 위한 시스템 최적화 방안으로서 몇 가지 산정된 자료를 기초로 하여 최적의 키 생성 및 전달 주기, 최적의 키관리 주기에 따른 최대/최소 키 전달 시간, 과금 데이터처리를 위한 전용선의 용량 및 시스템 용량을 산정 한다.
The goal of this study is to review the major research trend on the convergence studies of AI and healthcare technologies. For the study, 15,260 English articles on AI and healthcare related topics were collected from Scopus for 55 years from 1963, and text mining techniques were conducted. As a result, seven key research topics were defined : "AI for Clinical Decision Support System (CDSS)", "AI for Medical Image", "Internet of Healthcare Things (IoHT)", "Big Data Analytics in Healthcare", "Medical Robotics", "Blockchain in Healthcare", and "Evidence Based Medicine (EBM)". The result of this study can be utilized to set up and develop the appropriate healthcare R&D strategies for the researchers and government. In this study, text mining techniques such as Text Analysis, Frequency Analysis, Topic Modeling on LDA (Latent Dirichlet Allocation), Word Cloud, and Ego Network Analysis were conducted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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