미디어의 전송시 네트워크의 상황에 따라 통신망의 과부하가 발생할 수 있으며, 이를 줄이기 위해서 필터링, 부하 분산기법, 막힘 제어 기법, 프레임 드로핑 등의 많은 연구가 진행되었다. 이들 중 효과적인 방법은 동영상의 비트율을 조절하기 위해 특정 비디오 프레임을 제거함으로써 대역폭의 감소를 가능하게 하는 프레임 드로핑(Frame dropping)이다. 프레임 드로핑은 프레임 간의 종속성이 가장 적은 B 프레임을 먼저 제거하고 종속성의 관계에 따라 I, P 프레임 순서대로 제거한다. 본 논문에서는 MPEG-4 미디어의 전송에 프레임 드로핑을 적용 하였으며 이때 암호화를 통하여 저작권을 보호할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위하여 서버에 저장되어있는 프레임 드로핑 이 이미 적용된 파일을 클라이언트에게 전송하는 방법과 서버에 저장되어있는 미디어 파일을 클라이언트에게 전송시 실시간으로 프레임 드로핑하는 두 가지 방법을 설계 구현 하였다. MPEG-4 데이터의 암호화에는 3가지 방법을 제안하였다: I-VOP내의 매크로 블록(Macro block) 암호화, P-VOP내의 매크로 블록과 모션벡터 암호화(Motion Vector), I-VOP내의 매크로블록과 P-VOP내의 모션벡터 암호화. MPEG-4 미디어의 전송시, 최적의 방법을 선택하기 위해 드로핑, 암호화, 복호화 및 영상의 품질을 비교하였으며 드로핑 후에도 원래의 영상과 큰 차이가 없었다. 암호화와 복호화에서는 I-VOP와 P-VOP를 모두 암호화 하였을 때가 가장 성능이 좋았다.
벡터 데이터 기반의 CAD 설계도면은 대부분 산업 분야에서 매우 주요한 저작물로, 저작권 보호 기술이 매우 필요한 콘텐츠로 인식되고 있다. 본 논문에서는 k-means++ 기반의 CAD 설계도면 워터마킹 기법을 제안한다. 하나의 CAD 설계도면은 여러 레이어들로 구성되며, 각 레이어는 폴리라인, 원, 호, 폴리곤 등의 다양한 기하학 객체들로 구성된다. 이들 기하학적 요소들 중 폴리라인 호 및 쿼드폴리곤 객체들은 CAD 설계도면의 기본적인 객체들로 객체 분포의 거의 대부분을 차지한다. 따라서 제안한 기법에서는 설계도면 내에 폴리라인, 쿼드폴리곤 및 호 객체들 중 가장 많은 수를 가지는 객체를 선택한 후, 이들 객체를 많이 분포하는 레이어들을 선택한다. 그리고 선택된 레이어 내에 객체들을 k-means++ 기반으로 그룹화한 다음, 각 그룹내에 기하학 특징 분포에 워터마크를 삽입한다. 이 때 기하학 특징 분포로는 폴리라인의 정규화된 길이 분포, 쿼드폴리곤의 정규화된 면적 분포 및 호의 각도 분포이다. 실험 결과로부터 제안한 기법이 CAD 도면툴 상에서 제공하는 다양한 기하학 편집과 파일포맷변환, 레이어 공격 등에 대하여 강인함을 확인하였다.
목적: 이 연구의 목적은 세 가지 자가 평가 방법에 따라 치의학전문대학원 학생들의 치아 삭제 능력의 향상 정도를 비교하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 경북대학교 치의학전문대학원의 2학년 48명 학생을 대상으로 3개의 실험 그룹으로 나누었다. 금관(gold crown)제작을 위한 좌측 하악 제1대구치의 치아삭제를 수행하였다. 세 가지 자가 평가 방법(시각적, 디지털, putty index 자가 평가 그룹)을 사용하여 자가 평가를 수행하고, 치아 삭제를 다시 수행했다. 구강 스캐너를 사용하여 각 치아(삭제된 치아 및 삭제되지 않은 치아)를 스캔하고 standard tessellation language (STL) 파일 형식으로 데이터를 저장하였다. 삭제된 치아와 삭제되지 않은 치아의 STL 파일은 3 차원 분석 소프트웨어(Geomagic control X)를 사용하여 중첩되었다. 그리고 삭제량을 측정했다. 통계적 분석에서, 삭제량의 모든 값은 Wilcoxon signed rank 및 Kruskal-Wallis 테스트로 분석하였다(α = 0.05). 결과: 세 가지 자체 평가 방법은 통계적으로 유의한 차이를 나타냈다(P < 0.001). putty index 자가 평가 그룹은 디지털 자가 평가 방법보다 교육 후 오차의 감소가 더 컸다. 결론: 이 연구의 한계 내에서, 학생들은 세 가지 자기 평가 방법에 따라 치아 삭제 능력의 개선에 유의한 차이가 있음을 보였다.
본 논문은 컬러이미지에서 소리를 연상하는 인간의 공감각적 기능을 모방하는 지능로봇의 개발을 위하여 색-음 상호변환에 기초한 응용 시스템의 구축을 목표로 하고 있다. 그 첫 번째 단계로서 컬러 이미지를 소리로 변환하는 방법론에 관한 기초 연구 및 이에 기반한 기본 시스템을 구현하고자 한다. 본 연구에서는 컬러 영상이 갖고 있는 색상과 소리의 파동, 즉 상호 주파수 특성에서의 유사성을 이용하여 가시영역에서 가청영역으로 변환하는 방법을 제시하고, 컬러모델 변환 및 변환된 모델에서의 히스토그램을 이용하여 컬러 영상을 소리의 청각적인 요소로 변환 가능하게 하는 색-음 변환 방법을 제시하고 있다. 또한 본 연구에서 제시된 색-음 변환 방법을 토대로 Microsoft Visual C++을 이용하여 코딩하고 실제 기본 응용 시스템을 구현해 보았다. 그 결과 색채와 소리의 상호 연관성 즉, 색채의 색상(Hue), 채도(Saturation)및 명도(Intensity)를 음의 높이(Fundamental Frequency), 하모닉(Harmonics) 및 옥타브(Octave)에 각각 대응시키고, 변환된 음향 요소를 Csound로 합성하여 웨이브 파일로 변환됨을 확인하였다.
본 연구는 공공도서관에서 제공하는 전자책 서비스의 현황을 파악하고 전자책 이용을 위한 접근에서 열람에 이르기까지의 전 과정을 분석함으로써 현행 공공도서관 전자책 서비스의 문제점을 파악하고 그에 대한 개선 방안을 제안하는데 목적이 있다. 먼저 분석 대상으로 선정된 4개 도서관을 비롯한 국내 외의 전자책 서비스 사례를 다양하게 수집하여, 현재 제공되는 공공도서관 전자책 서비스를 구축 및 운영 주체, 이용자 인증 방식, 대출 및 열람 방식을 기준으로 유형화하였다. 전자책 이용 분석은 분석 대상인 4개 공공도서관을 대상으로 PC 기반과 모바일 기기 기반의 전자책 서비스로 나누어 수행하였다. 분석은 이용 경로 및 방법, 검색 방법, 콘텐츠 유형 및 뷰어, 대출 및 반납, 이용안내 등의 항목으로 이루어졌다. 파악된 문제점은 전자책 사이트 접근의 어려움, 복잡한 초기 설정과정과 포맷별로 상이한 이용 방식, 불충분한 도움말과 이용 안내, 상업적 서비스에 비해 느린 속도와 이용편의성 부족, 전자책 특성에 맞는 검색 기능 부족 등이었으며, 이러한 사항들에 대해 특히 어린이 이용자의 특성을 고려하여 개선 방안을 제시하였다. 또한 향후 공공도서관의 전자책 서비스 활성화 및 이용 증진을 위한 고려 사항으로 전자책에 대한 사서의 인식 및 태도 개선, 도서관 주도적인 전자책 서비스 운영, 단말기 대여 및 공간 확보 등을 통한 이용자 관심 촉진, 이용자와 이용자 요구에 대한 이해를 바탕으로 한 서비스 개발의 필요성 등을 제시하였다.
3D 프린팅은 삼차원 이미지 정보를 이용하여 레이어로 분할한 후 선택한 소재를 적층하여 가공하는 방법을 말한다. 소재를 적층하는 방법에 따라 다양한 종류의 3D 프린팅이 존재하는데 최근 치과분야에서는 SLA방식과 DLP방식으로 광원을 이용한 경화를 통해 적층 가공하는 3D 프린팅이 널리 보급되어 사용되고 있다. 전악 범위의 3D프린팅 치과용 모델은 전통적인 인상 채득으로 제작된 스톤모델보다는 다소 정확성이 부족한 것으로 보고되었으나, 같은 STL파일을 이용하여 4분악 범위를 3D 프린팅한 모델은 밀링 방법으로 가공한 모델보다 정확하였다. 디자인 소프트웨어의 활용도에 따라 보철치료의 진단, 임시 보철물의 제작, 의치의 제작이 가능하였다. 교정에서는 투명 교정 모델과 브라켓 간접 부착을 위한 트레이 제작이 가능하였다. 임플란트 수술에 있어서 CT를 기반으로 한 정확한 위치에 임플란트를 식립하는 가이드 제작에 활용하고 있다. 출력 방식의 발전으로 인하여 3D 프린터의 출력시간이 계속적으로 단축되고 있으며, 이로 인해 치과 진료실 내에서 3D 프린터가 기존의 전통적인 가공 방법을 대체할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 공개된 뇌파 데이터인 DEAP(A Database for Emotion Analysis using Physiological Signals) 데이터 세트를 활용한 감정분류 분석 및 정확도 향상에 대한 실험을 진행하였다. 실험에는 32명에 대한 32개의 뇌파측정 채널 데이터가 모두 사용되었다. 전처리과정에서는 뇌파 데이터에 대한 256Hz 샘플링작업을 진행하였고, 유한 임펄스 응답 필터를 사용하여 주파수 대역별로 쎄타(4-8Hz), 슬로 알파(8-10Hz), 알파(8-12Hz), 베타(12-30Hz), 감마(31-45Hz) 파형에 대한 데이터를 추출하였다. 추출한 데이터는 시간-주파수 변형을 통하여 데이터의 상태를 구분한 후에, 독립성분분석방법을 통해 잡음(Artifact)을 제거하여 데이터를 정제했다. 도출된 데이터는 분류기 기계학습 알고리즘 실험을 시행할 수 있도록 CSV 파일로 변형 하였으며, 감정분류에는 Arousal-Valence 평면을 사용하였다. 감정은 "긍정적(Positive)", "부정적(Negative)" 이외에 평온한 상태로 존재하는 "중립적(Neutral)"의 3가지 상태로 분류하였다. 정확도를 개선하기 위해서 랜덤 포레스트(Random Forest) 알고리즘에 속성 선택적 분류기(Attribute Selected Classifier: ASC) 방식에 의해 선택된 속성을 적용하여 실험하였다. 정확도는 "각성(Arousal)" 부분에서 Koelstra의 결과보다 "32.48%" 높은 결과가 도출되었고, Liu의 실험의 "정서가(Valence)"와 비교해보면 ASC(Random Forest) 결과가 "8.13%" 더 높은 결과를 도출하였다. 정확도를 개선하기 위해 ASC 방식을 적용한 랜덤 포레스트 분류기 실험결과에서는 전체평균을 기준으로 기존 연구 결과와 대비하여 "2.68%" 높은 정확도가 도출되었다.
본 연구에서는 쾌속조형시스템의 요구사항에 부합되는 Semi-fragile 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 쾌속조형시스템은 높은 정밀도를 요구하기 때문에 원본에 시각적인 변화를 주거나 왜곡을 할 경우, 출력물인 시제품에 큰 영향을 미친다. 따라서 이동, 회전, 신축과 같은 기하학적 변환이나 메쉬의 순서를 변경하는 변환, 파일 포맷 변환은 모델의 기본 형태를 변화시키지 않기 때문에 많이 사용되지만, 모델의 기본 형태를 변환시키는 데시메이션, 평활화 등은 사용하지 않는다. 제안된 알고리즘은 쾌속조형시스템의 이러한 제약을 고려하여 기하학적인 변환이나 메쉬 순서정렬, 파일 포맷 변환에는 강인하지만 그 외 변환에는 취약한 Semi-fragile 워터마킹 알고리즘이다. 제안한 워터마킹 알고리즘은 워터마크 정보의 삽입 전후 모델의 형태가 변하지 않으며, 쾌속조형시스템과 같은 고정밀도를 요구하는 기계공학 분야에서 데이터의 무결성 인증목적으로 사용할 수 있으며, 정보은닉 용도로도 사용할 수 있다.
Recently, BIM has been extended to infrastructures such as roads and bridges, and the demand for BIM standard development for ports is increasing internationally. Due to the low level of utilization of classification system and drawing standards compared to other infrastructures, and the closed nature of national security facilities, ports have insufficient level of connection and sharing environment among external systems or users. In addition, since the standardization of data for port facilities is not made, it is still necessary to establish an independent DB for each system and to ensure interoperability of data between these systems since it does not have a shared environment among similar data. Therefore, the purpose of this study is to develop and verify IFC, the international standard for BIM, in order to cope with the BIM environment and to be commonly used in the design, construction, and maintenance of port facilities. To this end, we build a standard schema with port-specific Express Notation according to buildingSMART International's standard development methodology. First, domestic and international reference model standards were analyzed to derive components such as space and facilities of port facilities. Based on this, the components of the port facility were derived through the codification, categorization, and normalization process developed by the research team. This was extended based on the port BIM object classification system developed by the research team. Normalization results were verified by designers and associations. Then, IFC schema construction was based on Express-G data modeling based on IFC 4 * 2 Candidate, which is a bridge candidate standard based on IFC4 (ISO16739), and IFC 4 * 3 Draft, which is developed by buildingSMART International. The final schema was validated using the commercialized validation tool. In addition, in order to verify the structural verification of the port IFC schema, the transformation process was verified by converting the caisson model into a Part21 file. In the future, this result will not only be used as a delivery standard for port BIM products, but will also be applied as a linkage standard between systems and a common data format for port BIM platforms when BIM is used in the maintenance phase. In particular, it is expected to be used as a core standard for data exchange in the port maintenance stage.
본 연구는 안드로이드 환경에서 널리 사용되는 두 개의 보안 메신저인 Signal과 Telegram에 대한 디지털 포렌식 분석을 진행하였다. 현재 모바일 메신저가 일상생활의 중요한 역할을 하는 만큼, 이들 앱 내부의 데이터 관리와 보안성은 매우 중요한 이슈가 됐다. Signal과 Telegram은 그중에서도 사용자들 사이에서 높은 신뢰성을 받고 있는 보안 메신저로, 암호화 기술을 바탕으로 사용자들의 개인 정보를 안전하게 보호한다. 하지만 이러한 암호화된 데이터를 어떻게 분석할 수 있을지에 대해서는 아직까지 많은 연구가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 Signal과 Telegram의 메시지 암호화와 안드로이드 디바이스 내 데이터베이스 구조 및 암호화 방식에 대하여 깊이 있는 분석을 진행하였다. Signal의 경우, 복잡한 알고리즘으로 인해 외부에서 접근하기 어려운 암호화된 메시지를 성공적으로 복호화 하여 내용을 확인할 수 있었다. 또한 두 메신저 앱의 데이터베이스 구조를 세밀하게 분석하여 해당 정보를 수시로 활용할 수 있는 폴더 구조 및 파일 형태로 정리하는 작업도 진행했다. 이렇게 분석한 정보를 바탕으로 보다 발전된 기술과 방법론을 적용함으로써, 앞으로 더욱 정확하고 세밀한 디지털 포렌식 분석이 가능할 것으로 기대된다. 이 연구가 Signal과 Telegram 같은 보안 메신저에 대한 이해를 높이는 데 도움을 주며, 이로 인해 개인 정보 보호와 범죄 예방 등 여러 측면에서의 활용 가능성이 열릴 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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