다양한 이해관계자들이 참여하게 되는 현재 건설산업에서 표준 포맷을 사용한 Building Information Model (BIM) 데이터 교환은 건물 전 생애주기에 걸쳐 관련 실무자들에게 보다 효율적인 업무 환경을 제공해 줄 수 있다. 하지만, 설계 프로그램에서 Industry Foundation Class (IFC) 포맷의 파일을 사용하여 건축물 에너지 분석으로 데이터 교환 시 BIM 정보에서 추출된 자재 정보를 에너지 분석 도구에서 직접 사용할 수 없어 추가적인 데이터 입력 작업이 필요한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 건축물 자재에 관련하여 에너지 분석 엔진인 DOE-2 의 기본 라이브러리에서 사용하고 있는 자재 라이브러리와 매칭될 수 있도록. IFC 파일에서 추출된 건축물 자재 표기명을 에너지 분석 프로그램의 자재 라이브러리 표기명과 자동으로 매칭 시키는 온톨로지를 구축하였다. 본 연구는 에너지 분석 시 분석 과정의 효율성 및 분석 결과에 대한 객관적인 신뢰도를 향상시키고, 건설사업에서 온톨로지 활용에 대한 개념연구로서 그 의의가 있다고 할 수 있다.
본 논문에서는 한국어 음성 데이터베이스 구축을 위하여 자동으로 음소경계를 추출하는 자동 음성분할 및 레이블링 시스템을 구현하였다. 기존의 음성분할 및 레이블링 기술을 근간으로 본 시스템을 구현하였으며, 또한 사용자가 자동분할된 음소경계를 확인하여 그 경계를 쉽게 수정할 수 있도록 한글 모티프 환경에서 그래픽 사용자 인터페이스를 개발하였다. 개발된 시스템은 16kHz로 샘플링된 음성을 대상으로 하고 있으며, 레이블링 단위는 45개의 유사음소와 하나의 묵음으로 구성하였다. 그리고 언어학적 정보의 입력방식으로는 음소표기와 철자표기를 사용하였으며, 패턴매칭 방법으로는 hidden Markov model(HMM)을 이용하였다. 개발된 시스템의 각 음소 모델은 수작업에 의해서 음소단위로 분할한 음성학적으로 균형잡힌 445 단어 데이터베이스를 이용해서 훈련되었다. 그리고 본 시스템의 성능평가를 위해 훈련에 사용되지 않는 문장 데이터베이스에 대해서 자동 음성분할 실험을 수행하였다. 실험결과, 수작업에 의해서 분할된 음소경계위치와의 오차가 20ms 이내인 것이 74.7%였으며, 40ms이내에는 92.8%가 포함되었다.
감성 지능형 컴퓨팅은 컴퓨터가 학습과 적응을 통하여 인간의 감성을 처리할 수 있는 감성인지 능력을 갖는 것으로 보다 효율적인 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 가능하게 한다. 감성 정보들 중 시각과 청각 정보인 음악 이미지는 짧은 시간에 형성되고 기억에 오랫동안 지속되기 때문에 성공적인 마케팅에 있어서 중요한 요인으로 꼽히고 있으며, 인간의 정서를 이해하고 해석하는데 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 사용자의 감성키워드(짜증, 우울, 차분, 기쁨)를 고려하여 매칭된 음악과 이미지를 검색하는 시스템을 구축하였다. 제안된 시스템은 인간의 감성을 4단계 경우로 상황을 정의하며, 정규화 된 음악과 이미지를 검색하기 위해 음악 이미지 온톨로지와 감성 온톨로지를 사용하였으며, 이미지의 특징정보를 추출, 유사성을 측정하여 원하는 결과를 얻게 하도록 하였다. 또한, 이미지 감성인식정보를 분류하기위해 대응일치분석과 요인분석을 통한 성컬러와 감성어휘를 하나의 공간에 매칭하였다. 실험결과 제안된 시스템은 4가지 감성상태에 대해 82.4%의 매칭율를 가져올 수 있었다.
본 논문은 나뭇가지 패턴을 의자의 골격에 임의로 합성하는(Tree-Inspired Chair) 모델링 기법을 제안한다. 여러 개의 입력모델을 합성하는 기존 기법과 다르게, 제안 기법은 하나의 메쉬만 사용하여, 사용자가 원하는 부분의 contour mesh로부터 나무 성장 시뮬레이션으로 생성된 패턴을 갖는 의자 모델링이 가능하다. 우리는 나뭇가지 패턴을 생성시킬 영역 contour mesh를 효율적으로 추출하기 위하여 새로운 기법을 제안한다. 우선, 입력된 모델의 face 면적에 기반한 contour mesh를 생성하고, 그 메쉬의 앞뒷면 정보를 이용하여 연결정보가 복원된 skeleton mesh를 생성한다. 또한, 입력 모델의 형상과 유사하게 나뭇가지 패턴을 생성하기 위해 형상 표면의 tangent vector를 고려하는 3-way 나무성장 시뮬레이션 기법을 제안한다. 제안기법은 기존의 가구 모델을 이용하여 간단한 파라미터의 조작만으로 나뭇가지 형상과 가구 모델의 골격을 결합하는 새로운 형태의 가구 모델링을 보여준다. 우리는 실험을 통하여 제안 기법의 성능과 유효성을 보여주었다.
3차원 지도(3D Map)를 구축하기 위해서는 지형정보와 지도상에서 건물 영역 및 건물 형상 정보가 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 개선된 스네이크(Snake) 알고리즘으로 건물 영역을 반자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 방법은 전처리, 제어점의 초기화, 개선된 스네이크 알고리즘 적용 세 단계로 구성한다. 첫 번째 단계에서는 위생영상을 그레이 영상으로 변환 후 근사 에지를 추출하여 그레이 영상과 합성한다. 두 번째 단계에서는 사용자가 건물의 중심점을 설정한 후 원형 또는 사각형 모양의 초기 제어점을 계산하여 설정한다. 세번째 단계에서는 개선된 스네이크 알고리즘을 적용하여 건물영역을 추출한다. 이러한 과정에서 스네이크 에너지 계산식의 한 항을 새로운 방법으로 설정하여 건물영역 추출용으로 특화하였다. 그리고 스카이 뷰의 위성영상을 이용하여 제안된 방법을 건물영역 매칭율을 평가하였는데 75%의 매칭율을 보였다.
모바일 위치기반 서비스는 화면형태에 따라 지도, 조감화면, 사진 이미지, 현장영상 기반으로 구분 된다. 이 중 증강현실로 대표되는 현장영상 기반의 화면형태는 현재 사실적인 화면을 통해 현장감을 제공함으로써 사용자에게 가장 감성적으로 어필을 하고 있지만 이를 이상적으로 구현하기 위해서는 매우 정교한 패턴 매칭 방식 알고리즘이 요구되고, 서비스 지역이 사용자의 실제 위치 주변으로 제약되는 한계를 가진다. 본 논문에서는 미러월드의 도입을 통해 이러한 문제를 해결하는 위치 기반 서비스를 제안하고 시제품을 제작한다. 제안하는 서비스는 미러월드 데이터와 연계하여 매칭 알고리즘이나 사용자가 서비스 대상 지역에 있어야 하는 한계 없이 사용자에게 해당 지역을 사실적인 영상을 통해 현장감을 효과적으로 줄 수 있다.
웹서비스에서의 주요 수익원중 하나로 등장한 광고는 기존의 미디어들과 비교해서 잠재고객 세분화가 가능하다는 점이 가장 큰 특징이다. 즉, 개인의 특성에 따라서 선별적으로 광고를 제공할 수 있으며, 정확한 광고효과 측정도 가능하다. 따라서 웹 광고관리 시스템들은 고객의 환경특성 또는 등록내용을 바탕으로 광고를 제공하고, 광고효과를 관리하여 광고주에게 제공하는 형태로 구성되어 있다. 그러나 이러한 광고관리 시스템들은 고객, 광고주, 정보제공자(ISP)의 요구사항 또는 특성의 모델링 및 이러한 요구사항들간의 매칭과 조정에 있어서 문제점이 많다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이 논문에서는 다중상속이 가능한 수형 구조의 광고분류 체계를 중심으로, 칸텐츠 내부에서의 특성관리, 규칙을 사용한 광고대상 설정, 사용자의 기본 특성 및 사례분석을 사용하는 개인화 된 웹 광고 지원시스템을 제안한다.
로그인 과정에서는 사용자의 ID와 Password를 기반으로 시스템에 대한 사용권한을 확인하고 접근 권한을 부여한다. 하지만 로그인 과정에서 입력된 ID와 Password 정보는 패킷 스니핑 또는 키 로그(Key log) 프로그램 등을 이용하여 악의적인 공격자에 의해 노출될 수 있다는 취약점이 있다. 웹서버 또는 웹메일 시스템 등에 등록된 ID와 Password가 노출된다면 이는 개인 프라이버시 문제와도 연결되어 매우 심각한 문제를 야기한다. 본 연구에서는 기존의 ID/Password 기반 로그인 기법과 더불어 소프트웨어 형태의 보안카드를 핸드폰에 설치하여 유무선망을 통한 다중 인증(Multi-factor authentication) 기법을 제시한다. 제안한 소프트웨어 형태의 보안카드 기반 로그인 기법은 ID/Password와 함께 부가적으로 바이오 정보를 이용할 수 있으며 사용자의 핸드폰에 소프트 형태의 보안카드를 생성/전송/저장하게 된다. 따라서 제안한 시스템을 사용할 경우 기존의 ID 및 Password 정보에 대해 각 개인별 바이오 정보 기반 일회용 패스워드(Biometric One-Time Password) 방식으로 소프트 보안카드를 생성할 수 있으며 이를 이용하여 웹 및 인터넷 로그인 과정을 수행하기 때문에 보다 안전한 다중 인증 시스템을 구축할 수 있다.
Virtual Brain-endoscopy is an effective method to detect lesion in brain. Brain is the most part of the human and is not easy part to operate so that reconstructing in 3D may be very helpful to doctors. In this paper, it is suggested that to increase the reliability, method of matching 3D object with the 2D CT slice. 3D Brain-endoscopy is reconstructed with 35 slices of 2D CT images. There is a plate in 3D brain-endoscopy so as to drag upward or downward to match the relevant 2D CT image. Relevant CT image guides the user to recognize the exact part he or she is investigating. VRML Script is used to make the change in images and PlaneSensor node is used to transmit the y coordinate value with the CT image. The result is test on the PC which has the following spec. 400MHz Clock-speed, 512MB ram, and FireGL 3000 3D accelerator is set up. The VRML file size is 3.83MB. There was no delay in controlling the 3D world and no collision in changing the CT images. This brain-endoscopy can be also put to practical use on medical education through internet.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권4호
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pp.1892-1903
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2016
Mobile social network is becoming more and more popular with respect to the development and popularity of mobile devices and interpersonal sociality. As the amount of social data increases in a great deal and cloud computing techniques become developed, the architecture of mobile social network is evolved into cloud-based that mobile clients send data to the cloud and make data accessible from clients. The data in the cloud should be stored in a secure fashion to protect user privacy and restrict data sharing defined by users. Ciphertext-policy attribute-based encryption (CP-ABE) is currently considered to be a promising security solution for cloud-based mobile social network to encrypt the sensitive data. However, its ciphertext size and decryption time grow linearly with the attribute numbers in the access structure. In order to reduce the computing overhead held by the mobile devices, in this paper we propose a new Outsourcing decryption and Match-then-decrypt CP-ABE algorithm (OM-CP-ABE) which firstly outsources the computation-intensive bilinear pairing operations to a proxy, and secondly performs the decryption test on the attributes set matching access policy in ciphertexts. The experimental performance assessments show the security strength and efficiency of the proposed solution in terms of computation, communication, and storage. Also, our construction is proven to be replayable choosen-ciphertext attacks (RCCA) secure based on the decisional bilinear Diffie-Hellman (DBDH) assumption in the standard model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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