CCTV는 범죄 예방, 공공 안전 강화, 교통 관리 등 다양한 목적으로 사용된다. 그러나 카메라의 범위와 해상도가 향상됨에 따라 영상에서 개인의 신상정보가 노출되는 위험성이 있다. 따라서 영상에서 개인 정보를 보호함과 동시에 개인을 식별할 수 있는 새로운 기술의 필요성이 존재한다. 본 논문에서는 객체 식별 및 추적을 위한 히스토그램 기반 특이값 분해를 제안한다. 제안하는 방법은 객체의 색상 정보를 이용하여 영상에 존재하는 서로 다른 객체를 구분한다. 객체 인식을 위하여 YOLO와 DeepSORT를 이용해 영상에 존재하는 사람을 탐지 및 추출한다. 탐지된 사람의 위치 정보를 이용해 흑백 히스토그램으로 색상 값을 추출한다. 추출한 색상 값 중 유의미한 정보만을 추출하여 사용하기 위해 특이값 분해를 이용한다. 특이값 분해를 이용할 때 결과에서 상위 특이값의 평균을 이용함으로 객체 색상 추출의 정확도를 높인다. 특이값 분해를 이용해 추출한 색상 정보를 다른 영상에 존재하는 색상과 비교하며 서로 다른 영상에 존재하는 동일 인물을 탐지한다. 색상 정보 비교를 위해 유클리드 거리를 이용하며 정확도 평가는 Top-N을 이용한다. 평가 결과 흑백 히스토그램과 특이값 분해를 사용하여 동일 인물을 탐지할 때 최대 100%에서 최소 74%를 기록하였다.
현재 많은 연구자들이 저비용, 저 전력을 필요로 하는 센서 네트워크를 활용하여 사람의 건강 상태를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 u-Healthcare(ubiquitous Healthcare) 시스템을 구축하는데 심혈을 기울이고 있다. u-Healthcare 시스템은 센서 네트워크로부터 수집된 대량의 생체신호를 신속히 처리 분석하여 의료진에게 전달함으로써 시간과 장소에 관계없이 환자에게 적절한 의료 서비스를 제공할 수 있다. 기존의 u-Healthcare 시스템을 통해 환자의 건강상태 모니터링이 가능하지만 수집된 생체 신호를 신속히 분석하여 의학적으로 의미 있는 결과를 도출하는 것은 아직 어려운 상황이다. 본 논문에서는 대량의 생체신호를 고속으로 연산할 수 있는 그리드 컴퓨팅 기술을 센서 네트워크와 결합하여 환자의 생체신호를 측정하여 의학적으로 의미 있는 결과를 도출하고자 한다. 서로 다른 프로토콜을 사용하는 두 네트워크의 연동을 위해 게이트웨이가 필요하며, 게이트웨이에는 효과적인 u-Healthcare서비스 제공을 위해 센서 네트워크의 효율적 관리 및 제어, 생체신호 실시간 모니터링, 그리드 네트워크와 연계된 통신 서비스 등의 기능이 포함되어야 한다. 본 논문에서는 진보된 u-Healthcare 시스템을 구축하기 위하여 센서 네트워크와 그리드 네트워크를 유연하게 연동할 수 있는 센서그리드 게이트웨이를 설계하고 구현된 결과를 제시한다.
본 논문에서는 안테나의 소형화, 이득 및 방사패턴을 개선한 초고속 통신망 시스템을 효과적으로 사용하기 위해 3.3 [GHz], 5 [GHz] 대역에서 동작하는 WLAN/UWB 통신용 안테나를 설계 및 제작을 하였다. 대역폭의 개선을 위해 마이크로스트립 패치 안테나를 선택하였고 각 단계마다 이론적인 근거에 의한 수식을 이용하여 슬롯의 폭, 길이, 전송선로의 폭 등을 계산하였다. 설계된 안테나의 시뮬레이션 결과 반사손실이 3.3 [GHz]에서 -14.053 [dB]이고 5 [GHz]에서 -13.118 [dB]의 값을 보여주었다. 이득은 3.3 [GHz]에서 2.479 [dBi]의 값과 5[GHz]에서 3.317[dBi]의 수치를 보여주었다. 또한 3D 설계가 가능한 CST Microwave Studio 2014 프로그램을 이용하여 최적화 한 후, 이를 바탕으로 제작한 안테나의 특성을 측정하여 성능을 확인하는 방법으로 연구를 진행하였다. 최근 다양하고 발전이 계속 이루어지고 있는 무선 기술인 WLAN과 해당 기술 이용자의 수요 증가에 따른 기술의 주파수 대역도 역시 증가하고 있는 추세의 통신 기술인 UWB을 초고속 무선 통신 시스템으로 사용하는 데 있어 불편함 없도록 해당 이용자를 위한 원활한 통신이 가능할 것으로 보인다.
인공지능, 빅데이터, 자율주행 등 4차 산업혁명시대를 이끄는 핵심기술은 컴퓨팅 파워의 급속한 발전과 사물인터넷에 기반한 초연결 네트워크를 통해 구현되고 서비스된다. 본 논문에서는 자율주행을 위한 기본적인 기능으로 다양한 환경에서도 정확하게 주행가능한 영역을 인식하여 추출하는 인공지능 딥러닝 모델들을 구현하고, 그 결과를 비교, 분석한다. 주행가능한 영역을 추출하는 딥러닝 모델은 영상 분할 분야에서 성능이 우수하고 자율주행 연구에서 많이 사용하는 Deep Lab V3+와 Mask R-CNN을 활용하였다. 다양한 환경에서의 주행 정보를 위해 여러 가지 날씨 조건과 주 야간 환경에서의 주행 영상 및 이미지를 제공하는 BDD 데이터셋을 학습데이터로 사용하였다. 활용한 모델들의 실험 결과, DeepLab V3+는 48.97%의 IoU를 보였으며, Mask R-CNN은 68.33%의 IoU로 더 우수한 성능을 보였다. 또한, 구현한 모델로 추출된 주행가능 영역을 이미지에 표시하여 육안으로 검사한 결과, Mask R-CNN은 83%, Deep Lab V3+는 69% 정확도로 Mask R-CNN이 Deep Lab V3+ 보다 주행가능한 영역을 추출하는 분야에서는 더 성능이 높은 것으로 확인하였다.
기존의 컴퓨팅 환경에서 사용되는 중앙 집중형 시스템은 해킹에 의한 개인정보 침해 사례와 시스템 장애 발생시 가용성 침해 문제 등의 다양한 문제점을 가지고 있다. 현재 신뢰받는 차세대 융합 정보 핵심 기술 중 하나인 블록체인은 다양한 문제점을 가지고 있던 기존의 중앙 집중형 시스템의 대안 기술로 기대 되고 있으며, 블록체인 환경에 맞는 사용자 인증 시스템의 필요성이 증가 하고 있다. 본 논문은 온라인 환경에서 EID를 이용하여 사용자 식별이 가능한 블록체인 기반의 사용자 통합 인증 시스템을 제안한다. 기존 ID/PW 인증 방식은 사용자가 여러 사이트에 개인정보를 저장하고 각각의 ID를 발급 받아 사용해야 한다. 그러나 제안하는 시스템은 EID 발급 후 여러 사이트에서 회원가입 없이 사용이 가능하다. 제안 시스템은 이메일 및 전화번호 등 최소한의 정보로 EID를 발급한다. 기존 중앙 집중형 시스템과 제안하는 통합 인증 시스템의 안정성과 효율성을 비교하여 우수함을 입증하였다. 컴퓨팅 환경에서 발생하는 공격방법과 침해 요소를 선택하여 기존 시스템과의 안정성을 비교 하였다. 또한 효율성의 검증을 위하여 인증과정에서 발생하는 사용자의 App, 발행 및 인증기관의 서버, 서비스 제공기관 서버 사이의 총 처리량을 트랜잭션 당 처리시간으로 비교 분석하였다.
최근에 인터넷 사용이 점차 활발해 짐에 따라, 다른 사람들이 인터넷 상에 올려놓은 의견정보를 참조하고자 하는 수요가 높아지고 있다. 하지만, 이러한인터넷상에존재하는의견들은개개의웹사이트들에만존재하여, 이러한 의견정보들을 사용하고자 할 경우에는 사용자가 일일이 이러한 개개의 모든 웹사이트를 수동으로 찾아보아야 하는 번거로움이 존재하는 문제점이 있다. 본 논문은 웹 콘텐츠에서의 통계기반 웹 마이닝(Web Mining)을 통한 의견 추출 및 분석 시스템에 관한 것으로, 인터넷 상에 존재하는 여러 웹사이트들에 흩어져 있는 웹문서에서 사용자 의견정보들을 자동으로 추출 및 분석한다. 또한, 긍정/부정 의견별로 실시간으로 검색 및 통계를 확인할 수 있는 의견정보 검색 서비스를 간편하게 제공할수 있으며, 의견정보 검색 사용자들은 특정 키워드에 대하여 다른 사용자들의 의견정보를 손쉽게 실시간으로 검색 및 모니터링(Monitoring)할 수 있는 시스템이다. 제안한 기법들은 기존의 다른 기법들과의 비교 실험을 수행하여 실제 성능이 우수함을 증명하였다. 성능 평가는 긍정/부정 의견정보를 추출하는 기능의 성능 평가를 실시하였다. 그 적용 사례로 대표적인 영화 리뷰 문장 실험 데이터를 대상으로 실험하고 그 결과를 분석하였다.
최근 인터넷 게시판의 실명 및 익명 사용에 대한 논쟁은 주요 이슈가 되고 있다. 실명을 사용할 경우 자유로운 토론 및 프라이버시 침해할 우려가 있는 반면에, 익명을 사용하는 경우에 있어서는 악성 댓글 폭력이라든지, 존재하지 않는 허위 사실 유포 등의 인터넷의 역기능이 나타날 수 있다. 따라서 본 논문에서는 SSO의 기술 중 하나인 XML 토큰 방식을 사용하여 개인정보의 분산을 막고 단일 로그인이 가능하게 하였고 토큰 발급 시 가상 아이디와 경로구성을 통해 익명성 및 조건부 추적이 가능한 익명 게시판을 제안 하였다. 성능분석 결과 접속자 수에 따른 인증시간에서 그룹 서명 방식을 사용한 익명 게시판은 평균 응답 속도가 0.72초, 제안하는 방식은 0.18초를 나타내었다. 즉 인증시간에서 4~5배 정도 빠른 응답 속도를 보였다. 또한 제안하는 시스템은 단일 인증을 제공하고 사용자가 서명을 하지 않아도 되기 때문에 사용자 편의성에서 월등히 뛰어나며, 익명 게시판 환경에서의 사용자 편의성은 제안하는 시스템이 더 적합함을 알 수가 있었다.
다양한 최신 정보기기가 학업과 여가를 위한 일상 속 정보이용에서 매우 폭넓게 사용되고 있는 최근 동향을 볼 때, 학생들의 정보기기 활용행태에 대한 이해는 정보행동연구에서 필수적이다. 본 연구에서는 차세대 과학기술발전을 담당할 주역인 과학기술전공 대학생과 대학원생들이 그들의 일상 속에서 사용하고 있는 정보기기의 유형과 사용 목적, 그리고, 최신 스마트 정보기기의 활용도와 활용 패턴 등을 조사하고자 하였다. 본 연구에서는 대학생과 대학원생의 정보기기활용 패턴을 비교하는 한편, 학업과 비학업 영역에서의 활용패턴도 함께 비교분석하였다. 연구방법으로 일상관찰기록법과 설문지법을 사용하여 국내 4개 대학에 재학 중인 총 83명의 과학기술전공 학생을 대상으로 조사하였다. 본 연구의 결과는 넷세대 과학기술전공 대학(원)생들의 스마트기기를 포함한 총체적 정보기기 활용 패턴을 그들의 일상생활을 통해 파악함으로써 차세대 과학기술자들을 위한 정보서비스 및 시스템 설계에 토대가 될 기초자료를 제공할 것으로 기대된다.
그림자 이미지는 수천 년 동안 의식과 무의식 사이에 존재하는 상상력을 가장 쉽게 표현하는 대표적 매개이자 수단이었다. 빛이 존재하는 어디든 사람들은 특별한 기술없이도 자신의 그림자로 놀이를 만들어내었고, 단번에 일상을 환상으로 만들었다. 그림자 이미지는 이렇듯 유희적 대상으로써 뿐만 아니라, 문학, 예술, 철학, 그리고 대중문화의 주제와 소재로 오랫동안 활용되어오며 다양한 속성을 내포해왔다. 특히 예술 분야에서는 그림자 실루엣 특유의 단순한 조형성에서 오는 독특함을 통해 강렬한 시각적 자극을 실험해왔다. 그 중 애니메이션 분야에서는 정형화 된 활용 방식들이 생겨나며 쉽게 접근하기 힘든 작가주의 작품 방식이나 비주류의 영역으로 인식되기 시작했다. 하지만 최근 디지털 시대의 애니메이션과 확장된 형태인 미디어 아트 분야에서 그림자 이미지는 더욱 적극적으로 활용되고 있으며, 이 과정에서 기존 빛이 존재하는 공간이라면 어디든 친근하고 쉽게 다가갈 수 있었던 그림자놀이의 유희성과 이를 통한 상상력이 새로운 차원에서 더욱 다채롭게 표현되고 있다. 본 논문에서는 최근 이러한 흐름에 주목하고, 그림자 이미지를 활용한 실루엣 애니메이션과 최근 미디어아트 작품들을 중심으로 그 미학적 변용과 확장되는 방식을 소개하고 분석한다. 스크린 베이스의 실루엣 애니메이션에서는 디지털 기술이 접목되며 기존 관습적 방식에서 탈피한 새로운 시도들을 통해 한계로 여겨져 온 대부분의 요소들이 제거되고, 해당 요소들은 연출자의 자유로운 선택의 문제가 되었다. 특히 최근 다양한 광원과 프로젝션, 그리고 카메라 기술을 활용한 전시환경에서는 이전 선형적으로 제시된 다양한 공간들이 입체적으로 중첩되고, 체험자의 그림자가 분리되어 체험자의 타자로서 역할하며 새로운 유희적 상상과 감각 체험이 가능해졌고, 또 컴퓨터 비전을 통해 새로운 시선들로 그림자 이미지와 이를 둘러싼 또 다른 이미지들을 찾아내고 이를 더욱 유연하게 활용할 수도 있게 되었다. 이런 변화들은 기존 프레임 속에서 관습화된 그림자 이미지 활용에 새로운 활기를 부여했고, 기존 그림자놀이가 오랫동안 지녀온 유희적 속성과 상상력을 또 다른 방식으로 확장시킨다.
무선 LAN(Wi-Fi: Wireless Fidelity)은 스마트폰 대중화와 더불어 급속히 확대되는 통신망으로 컴퓨터, 노트북, 태블릿 PC 그리고 스마트폰 등 다양한 기기가 접속되어 유비쿼터스 기반의 핵심 네트워크로 자리 잡아 가고 있다. 현재 많은 무선 LAN 통신 기술이 개발되어 다양한 데이터 전송이 가능해졌으며, 표준인 IEEE 802.11n은 2.4GHz 대역과 5GHz 주파수 대역을 사용하고 있다. 2.4GHz 대역은 파장이 길고 회절 및 수신 거리가 좋아서 802.11b/g 방식으로 널리 보급되었다. 5GHz 주파수 대역은 2.4GHz보다 활용할 수 있는 더 많은 채널을 가지고 있어 블루투스, RFID 등 다른 무선 장치의 주파수 대역과 간섭이 없으며 주파수 사용자가 적어 채널 간섭이 적은 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 초기부터 사용된 802.11b/a/g과 현재 사용되고 있는 802.11n 기술 분석 및 동향 그리고 최근 차세대 무선 LAN 통신망으로 대두되고 있는 802.11ac와 802.11ad의 개발 현황 및 표준화 방향에 대하여 살펴본다. 또한, 무선 LAN 보안 취약점 및 이용 현황과 추가적인 대책 방안에 대하여 논하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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