In Information Technology era, various amazing IT technologies, for example Big Data, are appearing and are available as the amount of information increase. The number of counselling for violation of personal data protection is also increasing every year that it amounts to over 160,000 in 2012. According to Korean Privacy Act, in the case of treating unique personal identification information, appropriate measures like encipherment should be taken. The technologies of encipherment are the most basic countermeasures for personal data invasion and the base elements in information technology. So various cryptography algorithms exist and are used for encipherment technology. Therefore studies on safer new cryptography algorithms are executed. Cryptography algorithms started from classical replacement enciphering and developed to computationally secure code to increase complexity. Nowadays, various mathematic theories such as 'factorization into prime factor', 'extracting square root', 'discrete lognormal distribution', 'elliptical interaction curve' are adapted to cryptography algorithms. RSA public key cryptography algorithm which was based on 'factorization into prime factor' is the most representative one. This paper suggests algorithm utilizing telescoping series as a safer cryptography algorithm which can maximize the complexity. Telescoping series is a type of infinite series which can generate various types of function for given value-the plain text. Among these generated functions, one can be selected as a original equation. Some part of this equation can be defined as a key. And then the original equation can be transformed into final equation by improving the complexity of original equation through the command of "FullSimplify" of "Mathematica" software.
논 본문은 문서의 주요 내용을 나타내는 문장을 추출함으로써 요약문을 작성하는 자동 요약 기법에 대해 기술하고 있다. 개발한 시스템은 문서 집합으로부터 추출한 어휘적, 통계적 정보를 고려하여 요약 문장을 작성하는 모델이다. 시스템은 크게 두 부분, 학습과정과 요약과정으로 구성이 된다. 학습 과정은 수동으로 작성한 요약문장으로부터 다양한 통계적인 정보를 추출하는 단계이며, 요약 과정은 학습 과정에서 추출한 정보를 이용하여 각 문장이 요약문장에 포함될 가능성을 계산하는 과정이다. 본 연구는 크게 세 가지 의의를 갖는다. 첫째, 개발된 시스템은 각 문장을 텍스트 구성 요소의 하나로 분류하는 텍스트 구성 요소 판별 모델을 사용한다. 이 과정을 통해 요약 문장에 포함될 가능성이 없는 문장을 미리 제거하는 효과를 얻게 된다. 둘째, 개발한 시스템이 영어 기반의 시스템을 발전시킨 것이지만, 각각의 자질을 독립적으로 요약에 적용시켰으며, Dempster-Shafer 규칙을 사용해서 다양한 자질의 확률 값을 혼합함으로써 문장이 요약문에 포함될 최종 확률을 계산하게 된다. 셋째, 기존의 시스템에서 사용하지 않은 새로운 자질 (feature)을 사용하였으며, 실험을 통하여 각각의 자질이 요약 시스템의 성능에 미치는 효과를 알아보았다.
RFID(Radio Frequency Identification)는 라디오파를 이용하여 사물에 부착된 태그에 저장되어 있는 고유정보를 무선으로 전송하는 기술이다. 건축 분야에서 RFID를 사용하여 자재의 투입량과 재고 관리를 위한 자재관리 시스템의 구축사례가 증가 하고 있는 추세이다. 기존의 자재관리 시스템은 자재의 투입량과 재고 관리를 위해 자재에 RFID태그를 부착시키고 자재 투입 시 자재에 부착된 태그를 인식하는 기능만을 가진 시스템이 대부분이고, 자재의 재사용을 위해 자재의 위치정보를 RFID를 활용하여 자동으로 인식하고 관리할 수 있는 시스템 개발은 활발히 이루어지고 있지 않다. 본 논문에서는 건축자재의 효율적인 재사용을 위해 특정 서브와 리더기의 거리측정값을 기반으로 자재의 위치를 추정하여 메인 서버에 저장하는 기능을 가지는 RFID 시스템을 제안한다. 시스템의 구조는 RFID 리더부, 거리측정부, 통신부, 저장부로 구성된다.
최근 언제, 어디서나 컴퓨팅이 가능한 유비쿼터스 환경을 도시에 구현하고자 하는 u-City에 대한 연구 및 개발이 활발히 진행되고 있다. 따라서, 도시내 시설물 관리도 이러한 유비쿼터스 개념을 도입하여 실시간으로 시설물의 위치정보와 상태정보를 모니터링 해야 하며, 필요에 따라 제어관리 또한 이루어져야 한다. 이를 구현하기 위해서는 각 시설객체를 직접적으로 관리하기보다는 ID로 관리하는 것이 바람직하며, 기존의 RFID, LCODE, EPC 등이 대표적인 관리코드라 할 수 있다. 본 연구에서는 기존 공간정보 관리코드의 이용현황을 분석하고 문제점을 파악하여 도시공간정보 객체식별자 구축방안을 수립하였다. 또한, 최적의 u-City 구축 관리를 위한 도시공간정보 객체식별자의 현장적용 및 실용화 방안을 제시하였다. 본 연구를 통해 u-City를 구성하는 주요 인프라 시설물을 효과적으로 관리할 수 있을 뿐만 아니라, 향후 네트워크 서비스 형태로 개발하여 다른 도시 내 유비쿼터스 서비스와 연동, 통합되어 도시민에게 다양한 서비스를 제공할 수 있을 것이다.
With the wider availability of sensor technology through easily affordable sensor devices, several Structural Health Monitoring (SHM) systems are deployed to monitor vital civil infrastructure. The continuous monitoring provides valuable information about the health of the structure that can help provide a decision support system for retrofits and other structural modifications. However, when the sensors are exposed to harsh environmental conditions, the data measured by the SHM systems tend to be affected by multiple anomalies caused by faulty or broken sensors. Given a deluge of high-dimensional data collected continuously over time, research into using machine learning methods to detect anomalies are a topic of great interest to the SHM community. This paper contributes to this effort by proposing a relatively new time series representation named "Shapelet Transform" in combination with a Random Forest classifier to autonomously identify anomalies in SHM data. The shapelet transform is a unique time series representation based solely on the shape of the time series data. Considering the individual characteristics unique to every anomaly, the application of this transform yields a new shape-based feature representation that can be combined with any standard machine learning algorithm to detect anomalous data with no manual intervention. For the present study, the anomaly detection framework consists of three steps: identifying unique shapes from anomalous data, using these shapes to transform the SHM data into a local-shape space and training machine learning algorithms on this transformed data to identify anomalies. The efficacy of this method is demonstrated by the identification of anomalies in acceleration data from an SHM system installed on a long-span bridge in China. The results show that multiple data anomalies in SHM data can be automatically detected with high accuracy using the proposed method.
본 연구에서는 적외선 카메라와 웹 카메라를 이용한 효율적인 마커 트래킹 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 적외선 카메라를 이용하는 시스템에서 발생되는 마커 스왑 문제를 해결할 수 있을 뿐 아니라 빠르게 마커를 트래킹 할 수 있다. 본 연구에서는 각 마커에 대해서 식별이 가능한 고유한 아이디를 지정할 수 있게 하기 위해 적외선 반사판의 색상 정보를 이용하였다. 적외선 카메라는 반사판을 인식하여 마커의 좌표를 찾아내고, 웹 카메라는 마커의 색상 정보를 이용하여 각 마커를 고유하게 식별할 수 있다. 본 연구의 실험 결과를 통하여 제안하는 방법이 마커 스왑을 효과적으로 방지할 수 있을 뿐 아니라, 마커 트래킹에 대해서 빠른 응답 속도를 보이는 것을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권7호
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pp.2261-2280
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2014
Recently, network traffic has become more complex and diverse due to the emergence of new applications and services. Therefore, the importance of application-level traffic classification is increasing rapidly, and it has become a very popular research area. Although a lot of methods for traffic classification have been introduced in literature, they have some limitations to achieve an acceptable level of performance in real-time application-level traffic classification. In this paper, we propose a novel application-level traffic classification method using payload size sequence (PSS) signature. The proposed method generates unique PSS signatures for each application using packet order, direction and payload size of the first N packets in a flow, and uses them to classify application traffic. The evaluation shows that this method can classify application traffic easily and quickly with high accuracy rates, over 99.97%. Furthermore, the method can also classify application traffic that uses the same application protocol or is encrypted.
최근 u-City, u-EcoCity, Smart City 구축 등을 통해 기존 도시를 혁신하려는 움직임이 있으며, 도시시설물관리체계 또한 단순한 DB대장 관리를 넘어서 최신 IT기술을 이용하여 실시간 모니터링 및 사전대처를 하려는 다양한 개발들이 진행중이다. 본 연구에서는 이러한 도시시설물 관리체계의 혁신을 위해 도시공간객체의 표준화된 위치기반 ID체계인 도시공간객체식별자(UOID)를 제시하였으며, 네트워크 기반으로 관리하고 다양한 서비스를 연계시키기 위한 UOID 네트워크 서비스 시스템을 개발하였다. 세종시 테스트베드를 통해 시스템을 시험검증하여 완결성 및 안정성을 확보중이며, 도시공간정보플랫폼의 서비스 모듈로 탑재되어 향후 u-City 등에서 다양한 u-Service에 활용가능하도록 실용화를 추진하고 있다.
최근에 전 세계적으로 동물, 식물뿐만 아니라 균류, 해조류 등에서 활발하게 이용하는 DNA 바코드는 게놈 DNA의 단편을 이용해 종들 간의 DNA 변이를 발견하여 형태적 지식 없이 정확하게 종을 동정하고 분류하는 방법이다. 고등식물에서는 단일마커로 바코드 조건을 충족할 수 없어 엽록체 DNA의 rbcL과 matK 유전자를 표준마커로 이용하고 있다. 본 연구는 식물 표준 바코드마커와 핵 DNA의 ITS 부위를 이용하여 국내 벼과 식물 252 분류군 중 주로 농경지에서 발생하는 잡초 총 84분류군 403생태형을 바코드하여 데이터베이스를 구축하기 위하여 수행하였다. 바코드 결과 PCR 증폭과 염기서열 분석 성공률은 rbcL에서 가장 높았으며 matK에서 가장 낮았다. 그러나 바코드 갭과 종식별 해상력은 matK에서 가장 높았다. 80.9%의 염기서열 분석 성공률을 보인 ITS는 matK와의 조합에서 92.9% 까지 종 식별 해상력을 높일 수 있어 벼과 바코드에 매우 유용한 조합이었다. 벼과의 바코드데이터는 미국의 국립생물공학정보센터에 기탁하여 genbank 번호를 부여받아 공개하였다. 그러므로 형태적으로 동정이 어려운 벼과 잡초를 matK와 ITS 부위의 염기서열을 분석하여 미국의 국립생물공학정보센터에 기탁한 데이터와 비교함으로써 쉽고 간편하게 동정할 수 있게 되었다.
In this paper, we investigated the recognition range according to modulation index for the ISO(International Standards Organization) 14443 13.56MHz contactless Type B RFID(Radio Frequency IDentification) system. We measured recognition range with changing modulation index step by step from 5% to 24% where we used 4 samples of Type B transponder with different resonance frequencies between 13.838MHz and 17.200MHz. While gradually increasing a distance in vertical direction from the center of the reader antenna, we measured the distance where the transponder's PUPI(Pseudo Unique PICC(Proximity IC Card) Identifier) is recognized continuously during 10 seconds and the distance where the transponder's PUPI is recognized at least two times during 5 seconds. From the measurement results, we found that the best recognition ranges were achieved when the reader had modulation index between 11% and 14%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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