해쉬 알고리즘은 디지털 포렌식 수사에서 디지털 증거의 무결성을 증명하기 위해 널리 사용되고 있다. 디지털 증거의 무결성은 동일한 데이터에서만 같은 해쉬 값이 계산된다는 성질에 의하여 증명된다. 일반적으로 동일한 데이터에 대한 해쉬 값은 서로 다른 포렌식 툴을 이용해서 계산을 해도 항상 같은 값이 출력될 것이라고 인식하고 있다. 하지만, CD-R 미디어의 경우에는 해쉬를 계산하는 포렌식 툴에 따라 값이 다르다는 특성이 있다. 이것은 해쉬 값이 CD 제작 도구에서 CD-R 미디어에 데이터를 기록하는 방식과 각 포렌식 툴 별로 CD-R 미디어를 인식하는 방식에 의해 영향을 받기 때문이다. 이러한 특성은 CD-R 미디어의 무결성 증명 시에 문제가 될 여지가 있기 때문에 디지털 포렌식 수사 절차에서 반드시 고려되어야 한다. 본 논문에서는 CD-R 미디어의 해쉬 값에 영향을 주는 요소에 대해 기술하고, 실험용 CD-R 미디어를 제작하여 대표적인 디지털 포렌식 도구들을 이용해서 확인한다. 이를 통해, 디지털 포렌식 수사 절차에서 CD-R 미디어에 대한 해쉬 값을 계산할 때 고려해야 할 사항을 제안한다.
본 논문에서는 연관규칙 탐사에서 발견된 대량의 패턴 중에서 의미있는 패턴을 효과적으로 추출하기 위한 텍스트마이닝 기법을 제시하였다. Agrawal 등이 제안한 R-interesting 값을 수용하여 의미있는 패턴을 추출하기 위한 방법이다 대량의 연관규칙중에서 특정 분야에서 추출된 패턴의 빈도수와 다른 분야의 빈도수의 비율에 따른 $\chi$$^2$값의 A셀에 대한 기여도와 R 값을 비교한 결과 빈도수가 같더라도 다른 분야에 나타나는 비율이 높을수록 기여도와 R 값은 낮게 나타났다. 또한 특정 분야에만 나타나는 패턴에 대해서 빈도수에 따른 기여도와 R 값은 빈도수가 높을수록 기여도는 높아지고 R 값은 변화가 없었다. 이 결과를 이용하여 R 값이 같은 경우 빈도수가 높은 순으로 의미있는 패턴을 추출할 수 있었다.
한국 주변해역의 해양시료에서 측정된 탄소동위원소 연대 값을 실제 역년(calendar age)값에 가깝게 변환하기 위하여 국립수산과학원(NFRDI)에서 제공한 핵실험 이전인 1942년에 한국 연안에서 채취한 2종의 연체동물 패각 시료를 이용하여 marine reservoir correction$({\Delta}R)$ 값을 측정하였다. 남서해안에서의 측정된 ${\Delta}R$ 값은 $-117\pm45\;^{14}C\;yr$, 남동해안에서 측정된 값은 $-160\pm35\;^{14}C\;yr$로 계산되었다. 이 값들은 황해의 중국연안에서 측정된 값들의 범위에 속하는데 이는 중국과 한국 연안해역에서 reservoir $^{14}C$ age가 지구규모의 해양 평균 reservoir $^{14}C$ age보다 적은 값을 갖고 있음을 말한다. 이들 지역의 낮은 ${\Delta}R$ 값은 아마도 담수유입의 영향을 반영하는 것으로 생각된다. 본 연구에서 제시된 ${\Delta}R$값은 한국 주변해역에서 측정된 탄소동위원소 연대 값을 실제 역년 값에 가깝게 변환시킬 수 있도록 도움을 줄 것이다.
시가총액에 따른 인덱스(INDEX) 투자를 했을 경우에, VaR(Value at Risk)을 종합주가지수(KOSPI)로부터 얻은 수익율의 극단 손실값들로부터 추정한다. 이를 위해, 극단값 이론 중 BM(Block Maxima) 모형을 적용하며, 극단 손실값들의 비독립적 발생을 고려하기 위하여, extremal index 역시 추정한다. 모형의 타당성을 알아보기 위해, 실패율방법을 이용한 사후검정 (back-testing) 을 실시한다. 사후검정을 통해, BM 모형을 적용한 VaR의 추정이 적절함을 알 수 있었다. 또한, 일반적으로 많이 사용되는 GARCH 모형을 이용한 VaR의 추정과 비교한다. 이를 통해, 오차가 t-분포를 따른다고 가정하는 경우, GARCH 모형을 이용한 VaR의 추정이 BM 모형을 이용한 경우와 사후 검정결과에 차이가 없음을 확인하였다. 그러나, GARCH 모형을 통한 VaR 추정은 추정시점근방의 극단 손실값들에 민감하게 반응하지만, BM 모형은 그렇지 않았다. 따라서, 현 시점으로부터 단기간동안의 손실위험은 GARCH 모형을 이용한 VaR의 추정값을 사용하는 것이 적절하며, 장기간동안의 손실위험은 BM 모형으로부터 얻은 VaR의 추정값을 사용하는 것이 적절하다.
한국해양연구원에서 수신한 자료인 NOAA 12, 16, 17, 18호등의 Advanced Very High Resolution Radiometer(AVHRR) 센서자료와 국립조사원에서 제공하는 해양실측자료인 정선 관측 자료를 이용하여 두 가지의 알고리즘 적용을 통하여 비교 및 분석을 해보고자 한다. 연구 기간은 2006년 1월부터 4월 자료 중 구름의 영향이 없는 영상에서 실측자료와 동일한 날짜 총 107개의 정점 값을 추출하였다. 위성 자료에서 해수면 온도 추출방법은 split window 방법으로, 고정계수 값을 사용하는 linear algorithm(MCSST), nonlinear algorithm(NLMCSST)을 이용하였다. 연구 지역은 동해, 황해, 남해 지역에 대한 지역별로 두 알고리즘을 비교 적용하였다. 전 해역의 값을 이용하여 위성자료와 실측자료를 비교 분석한 결과 linear algorithm방법의 평균 오차 값은 0.71$^{\circ}C$이고 상관도는 1%이고, nonlinear 방법의 오차 값은 0.35$^{\circ}C$ 상관도는 1%로 나타났다. 해역별로는 linear한 알고리즘을 적용하여 동해는(ES)는 R=1, 오차 값은 0.37$^{\circ}C$ 황해(YS)는 R=0.99 오차 값은 0.125$^{\circ}C$ 남해(SS)는 R=0.99 오차 값은 1.2$^{\circ}C$보였다. nonlinear한 알고리즘을 적용하여 동해는(ES)는 R=1, 오차 값은 0.4$^{\circ}C$ 황해(YS)는 R=0.99 오차 값은 0.13$^{\circ}C$ 남해(SS)는 R=0.99 오차 값은 0.82$^{\circ}C$의 결과를 보여 주었다. 동해와 황해지역은 linear한 알고리즘을 적용한 결과가 실측자료와의 오차 값이 작았고, 남해지역은 linear한 알고리즘을 적용한 결과보다 nonlinear 알고리즘을 적용한 것이 작은 오차 값을 보여주었다. 이는 남해 해역의 자료가 대기의 상태나 다른 영향을 받아 해수면온도 값이 추정된 것으로 보여 진다. 해역별로 최적화된 알고리즘을 적용하여 해수면온도의 산출을 통해서 위성자료의 정밀도 지구환경변화 모니터링 등 많은 연구에 위성자료의 활용이 증대될 것으로 기대한다.
심전도(ECG) 신호에서 R-피크를 추출하는 기법에 대하여 많은 연구가 진행 되어 왔으며, 다양한 방법으로 구현되어 왔다. 그러나 이러한 검출 방법 대부분은 실시간 휴대용 심전도 장치에서 구현하기가 복잡하고 어려운 단점이 있다. R-피크 검출을 위해서는 심전도 데이터에 대하여 베이스라인 드리프트 및 상용전원 잡음 제거 등의 적절한 전처리 및 후가공이 필요하며, 특히 적응형 필터를 활용한 기법에서는 적절한 임계값을 선택하는 것이 중요하다. 적응형 필터의 임계값을 추출하는 방식에서는 고정형(Fixed) 및 적응형(adaptive)으로 구분할 수 있다. 고정 임계 값 추출 방식은 고정된 임계값 보다 낮은 값의 입력이 들어오는 경우에 R-피크 값을 감지하지 못하는 경우가 있으며, 적응 임계값 추출 방식은 때때로 잡음에 의한 잘못된 임계값을 도출하여, 다른 파형(P혹은 T파)의 피크를 감지하는 경우도 나타난다. 본 논문에서는 계산상의 복잡성이 적고, 코드 구현이 단순하면서도 잡음에 강인한 R-피크 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 앞서 설명한 임계값 추출 문제를 해결하기 위해서, 적응형 필터를 사용해, 심전도 신호에서 베이스 라인 드리프트 제거를 하여 적절한 임계값을 계산하도록 한다. 그리고 필터 처리된 심전도 신호의 최소 값과 최대 값을 사용하여 적절한 임계값이 자동으로 추출 되도록 한다. 그런 다음 심전도 신호로부터 R-피크를 검출하기 위해 임계값 아래에서 'neighborhood searching' 기법이 적용된다. 제안된 방법은 R-피크 검출의 정확도를 향상시키고, 계산 량을 줄여 검출 속도가 보다 빨라지도록 하였다. 다음으로 R-피크 값이 검출 되면, R-R interval 등의 값을 이용해 심박 수를 계산할 수 있도록 한다. 실험결과 심박 수 검출 정확도와 감도가 약 100%로 매우 높았음을 확인할 수 있었다.
터널의 설계에는 지반조사 자료의 부정확성과 평가의 애매성 그리고 자료수집 과정의 오류(observer error)등이 내재되어 있다. 그러므로 터널의 안정성과 경제적인 시공을 위해서는 시공 중 막장면의 조사가 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구는 막장면 조사 시 지반의 고유 특성을 보다 정확하게 평가하고, 조사자의 주관성을 최소화시키기 위하여 수행되었다. 이러한 목적을 위하여 막장관찰 자료로부터 RMR값을 추론하고자 인공지능기법 중 퍼지집합이론과 뉴로-퍼지기법을 적용하였고, 46개의 학습자료에 대해 원래의 RMR값과 퍼지이론 및 뉴로저지기법의 추론에 의한 RM $R_{_FU}$ 및 RM $R_{_NF}$값의 상관성을 분석하였다. 본 연구의 결과는 원래의 RMR값과 퍼지추론에 의한 RM $R_{_FU}$값 및 뉴로-퍼지기법에 의한 RM $R_{_NF}$값의 상관계수가 각각 |R|= 0.96과 |R|=0.95로 상관성이 우수한 것으로 조사되었다. 이 결과로부터 암반평가를 위한 퍼지집합이론 및 뉴로-피지기법의 적용성이 충분함을 검증할 수 있었다.할 수 있었다.
분절다중주파수 생체전기임피던스분석법(Segmental Multi-frequency Bioelectrical Impedance)은 최근 체성분 검사를 위해 선호되는 검사법이다. 그러나 SMF-BIA 는 팔다리와 몸통의 임피던스를 추정하는 방법으로 정확한 사용을 위해서는 타당성에 대한 확인이 요구된다. 본 연구는 SMF-BIA 를 인체의 분절임피던스를 기준하여 분절별 임피던스의 추정값에 대한 정확도와 타당도를 검정하는데 목적하였다. 연구목적을 위해 노인 108 명을 대상으로 50kHz 주파수에서 얻어진 분절별 생체전기 임피던스값에 대하여 분절 생체임피던스 측정치 비교하였다. 실험 결과 오른쪽 팔의 저항 값은 준거값에 비해 유의한 수준으로 높았다(저항값: 35.5±6.2%, P < 0.001; 리액턴스: 2.7±7.6%, P < 0.01). 왼쪽팔, 오른쪽 다리와 왼쪽다리의 생체저항값은 준거값에 비해 모두 유의하게 높았다. 몸통의 추정값은 기준값에 비해 가장 큰 차이를 보였다(저항값: 65.4±3.2%, P < 0.001; 리액턴스: 89.2±1.8%, P < 0.001). 두 방법으로 측정한 임피던스 결과에서 사지와 전신의 생체저항값은 높은 상관관계(RA: R = 0.950 LA: R = 0.949 RL: R = 0.899, LL: R = 0.888)를 보였으며, 팔과 다리에서도 유의한 상관관계를 보였다. 따라서 분절다주파수 생체임피던스는 준거와 높은 상관도와 함께 유의한 오차를 보여, 향후 오차 수준을 줄이기 위한 연구가 필요하였다.c
최근까지 Chromameter$^{(R)}$ CR-400, Mexameter$^{(R)}$ M18 그리고 육안평가는 피부색 평가를 위한 주된 평가방법으로 이용되어 왔다. 하지만 본 연구를 통해 피부색의 변화를 평가할 수 있는 객관성 있는 평가방법으로 이미지 분석을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 세 가지의 기존 평가방법의 변수들과 이미지 분석을 통해 얻은 V (Value) 값을 이용하여 미백 인체 효능평가를 수행하고 변수들 사이의 상관성을 분석하여 이미지 분석의 신뢰성을 확보하고자 하였다. 효능 평가를 위해 과색소침착으로 고민하는 34명의 시험 대상자를 모집하였고 선정된 시험 대상자들은 8주간의 시험기간 동안 vitamin C가 함유된 5 종류의 미백 화장품을 사용하는 동시에 일주일에 1회 전기이온영동(iontophoresis) 시술을 받았다. 제품 사용 및 시술 전과 8주 후 기존 평가 변수들과 V 값 측정결과를 비교하고 각 변수들 사이의 상관성을 분석한 결과, 제품 사용 및 시술 8주 후 V 값은 Chromameter$^{(R)}$의 $L^*$ 값의 경향과 유사하게 증가하였으며, $L^*$ 값과는 양의 상관관계를 보이는 것을 확인하였다(r = 0.494, p < 0.01). 또한, Mexameter$^{(R)}$의 MI 값(r = - 0.683, p < 0.01)과 육안평가 측정 값(r = - 0.549, p < 0.01)은 V 값과 음의 상관관계를 나타내었다. 따라서 이미지 분석의 V 값의 활용은 기존의 평가방법과 더불어 주관적인 육안평가의 한계를 보완할 수 있는 신뢰성 있는 미백평가 방법의 하나라고 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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