RIF(Rule Interchange Format)는 시맨틱 웹의 구조중 규칙 계층을 담당하며 기존에 사용되고 있는 여러 상이한 규칙 언어들 간의 호환을 위한 표준 규칙 언어라고 할 수 있다. RIF는 W3C에서 승인되었다. 시맨틱웹을 위한 표준 온톨로지 언어로는 RDF와 OWL이 있으며, 최근 RDF 데이터에 대한 접근제어 (Access Control) 메커니즘과 관련하여 일부 학술적 연구가 수행되었다. 본 논문에서는 RDF 데이터와 결합될 수 있는 RIF 추론 규칙에 대해 이미 제안한 RDF 접근제어 메커니즘을 확장하고자 한다. RDF 데이터에 대해 명세된 접근 권한은 RIF 추론에 의하여 권한 충돌이 발생할 수 있고, 그로 인해 접근 권한은 허용되지 않을 수 있다. 본 논문에서는 어떤 조건에서 이러한 RIF 추론에 의한 권한 충돌이 발생하는 지를 분석하며, 이미 제안한 그래프 레이블링을 사용하는 충돌 발견 방법이 RIF 추론과 관련하여서도 효율적임을 보인다. 실험에서는 제안된 방법이, 비록 포함관계 추론에 특화 되었지만, Chase 알고리즘에 기반한 다른 연구에서의 방법보다 발견 시간을 크게 감소시킴을 보인다.

본 논문은 실시간 위치 모니터링 시스템에서 개인의 위치 프라이버시 보호 문제에 대해 논한다. 위치기반 서비스 제공자를 통한 위치 모니터링은 위치 노출에 의한 개인의 프라이버시를 침해할 위험이 있으므로, 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 익명화서버를 활용하는 시스템 환경을 채택한다. 익명화서버의 주된 역할은 location k-anonymity 개념을 활용하여 특정 개인의 위치를 클로킹 영역으로 표현하여 익명화 시키는 것이다. 기존의 기법들은 클로킹 영역을 생성하기 위해 개인이 휴대용 단말기를 통해 자신의 현재 위치를 주기적으로 익명화서버에게 보고하고, 익명화 서버는 반복적으로 클로킹 영역을 재생성하 는 시스템 모델을 가정한다. 하지만, 이는 메시지 송신에 의한 개인의 휴대용 단말기의 에너지 소비를 증가시킬 뿐만 아니라, 익명화서버의 작업부하를 크게 증가시켜 시스템 성능을 저하 시킨다. 이러한 단 점을 극복하기 위해, 본 논문은 개인의 휴대용 단말기의 연산 능력을 활용하여 클로킹 영역을 생성 유지할 수 있는 개인-익명화서버 협업 위치 프라이버시 보호 기법을 제안한다. 기본적인 아이디어는 특정 수의 클로킹 영역들을 개인에게 할당하여 클로킹 영역의 생성 유지 작업을 익명화서버와 공유하게 하는 것이다. 시뮬레이션을 통해, 익명화 서버의 작업부하와 개인의 메시지 송신 측면에서 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.

2단계 잠금 규약은 데이터베이스에서 트랜잭션의 직렬성을 보장하는 방법이다. 분산 클라우드 시스템에는 분산된 노드들에 의한 합의 문제가 필연적으로 존재하여, 이는 분산 시스템에서 2단계 잠금을 비롯한 데이터베이스 이론의 적용을 어렵게 한다. 본 논문에서는 ZooKeeper를 이용하여 분산 클라우드 시스템에서 활용 가능한 2단계 잠금의 구현을 보이고, 이것이 트랜잭션의 직렬성을 보장함을 확인한다. 또한 분산시스템의 잠금 과정에서 발생할 수 있는 교착 상태 해결의 구현을 보인다.

클라우드를 기반으로 한 대용량 데이터의 처리 및 분석의 요구가 커지면서, 대용량 관계형 데이터에 대한 분산 처리의 수요 또한 증가하고 있다. 본 논문은 HDFS를 사용하는 관계형 저장 시스템에서 대용량 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 개발한 BST 기반 색인에 대해 설명한다.

최근 다양한 서비스가 등장하면서 폭발적으로 증가하는 데이터로 인해 이를 처리하고 분석하기 위한 대용량 처리 및 분석 시스템이 제안되고 있다. 본 논문에서는 이러한 시스템에서 효율적인 데이터 큐브관리 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법이 대용량 시계열 데이터 처리 및 분석 시스템에서 중요한 질의 처리 시간을 단축시키는 것을 보였다.

플래시메모리는 빠른 성능 및 저전력 등 여러 가지 장점 덕분에 저장장치 시장에서 최근 빠른 속도로 하드디스크를 대체해 가고 있다. 특히, 엔터프라이즈 데이터베이스 분야에서 가격 대비 성능 면에서 효과가 높기 때문에 더 주목을 받고 있다. 데이터베이스 분야에서 조인은 가장 자주 사용되는 연산으로 그 성능 개선이 중요한데, 본 논문에서는 플래시메모리를 위한 새로운 조인 처리의 한 방법으로 정렬 인덱스 스캔 방식을 활용하는 방안은 제시한다. 정렬 인덱스 스캔은 최근 플래시메모리 상에서 테이블에 대한 접근 방식의 하나로, 조인결과의 정렬을 고려할 경우, 기존의 전체 테이블 스캔에 기반을 둔 해시조인이나 정렬합병조인과 비교했을 때 상당한 성능 개선을 보장한다.

모든 암 세포는 체세포 변이를 동반한다. 따라서 암 유전체 변이 분석에 의하여 암을 발생시키는 유전자 및 진단/치료법을 찾아낼 수 있다. 본 연구에서는 차세대 시퀀싱 데이터를 이용하여 암 특이적 단이 반복 변이(copy number variation, CNV) 유형을 밝히는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방식은 암 환자의 정상 세포와 암세포로부터 얻어진 정상 유전체와 암 유전체를 동시 분석하여 각각 CNV 후보 영역을 추출하며, 통계적 유의성 분석을 통하여 암 특이적 CNV 후보 영역을 선별하고, 다음 후처리 과정에서 참조 표준 서열(reference sequence)에 존재하는 오류 영역 보정 작업을 수행하여 정확한 암 특이적 CNV 영역을 추출해 낸다. 또한 다수의 대용량 유전체 데이터 동시 분석을 위하여 맵리듀스(MapReduce) 기법을 기반으로 하는 병렬 수행 알고리즘을 제안한다.

소셜 애플리케이션은 GPS 센서가 내장된 스마트폰의 보급과 더불어 위치 기반 서비스와 융합된 형태로 발전하고 있다. 기존의 위치기반 서비스는 물류관제, 교통관제, 주문배달 등의 실시간 서비스 제공에 초점을 맞추었기 때문에, 소셜 애플리케이션에서 제공하는 취미, 선호도 기반의 추천 서비스 등의 개인화 서비스 제공에 적합하지 않다. 본 연구에서는 개인화된 소셜 애플리케이션에 적용 가능한 시공간 데이터의 그래프 모델링 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 시공간 데이터 모델링 기법의 유용성을 보인다.

디노버 어셈블리는 레퍼런스 시퀀스 없이 리드의 염기 서열 정보를 이용하여 원래의 전체 시퀀스(original sequence)로 추정되는 시퀀스로 리드들을 재구성하는 방식이다. 최근의 NGS(Next Generation Sequencing) 기술은 대용량 리드를 훨씬 쉽게 저비용으로 생성할 수 있다는 장점이 있어, 이를 이용한 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 NGS 리드 데이터를 이용한 디노버 어셈블리에 관한 연구는 국내외적으로 매우 미흡한 실정이다. 그 이유는 NGS 리드 데이터를 이용하여 디노버 어셈블리를 수행하는 경우 대용량 데이터, 복잡한 데이터 구조 및 처리 과정 등으로 인하여 매우 많은 시간과 공간이 소요될 뿐만 아니라 아직까지 다양한 분석 툴과 노하우 등이 충분히 개발되어 있지 않기 때문이다. 본 연구에서는 NGS 리드 데이터를 이용한 어셈블리의 실효성과 정확성을 검증한다. 또한 디노버 어셈블리의 처리 시간 및 공간 오버헤드를 해결하기 위하여 유사 종과의 리드 정렬을 활용하는 방안을 제안한다.

본 논문에서는 시계열 매칭 기술을 활용한 스케일링-불변 윤곽선 이미지 매칭 시스템을 설계 및 구현한다. 윤곽선 이미지를 시계열로 나타낼 경우, 스케일된 유사 이미지들을 찾는데 거리 계산이 용이해지고, 인덱스 사용이 가능하여 대용량 데이터베이스 대상의 빠른 검색이 가능해지게 된다. 이를 위해, 기존연구 내용을 기반으로 사용자의 편의를 위해 GUI 환경의 클라이언트-서버 시스템으로 설계 및 구현한다. 먼저, 클라이언트에서는 사용자의 질의 이미지를 시계열로 변환하여 가로 및 세로의 스케일링 팩터구간과 허용치 ${\varepsilon}$과 함께 서버에 전달한다. 서버에서는 클라이언트에서 전달한 값들을 이용하여 범위 질의를 구성하여 이미 구축해놓은 이미지 시계열 데이터베이스의 인덱스를 통해 유사 이미지들을 찾은 후 그 결과 이미지들을 클라이언트로 전달한다. 구현 결과, 스케일링-불변 윤곽선 이미지 매칭은 직관적이고 정확한 매칭을 수행하는 것으로 나타났다.

본 연구는 소셜 네트워크에서 사용자간의 친밀도에 기반하여 보여주는 '친구추천' 이라는 방법을 그래프 클러스터링을 이용하여 접근하고자 한다. 기존의 방법과는 다르게 사용자에게 개인화된 선별 정보를 제공하는데 목적이 있다. 또한 일반적 클러스터링이 아닌 그래프 이론에 근거한 거리 계산을 기반으로 친화력 전파 모델(Affinity Propagation) 클러스터링 기법을 적용하는 방법을 제안한다. 이 방법으로 클러스터링을 진행하여 선별된 같은 그룹 안에 있는 개인화된 친구 추천을 효과적으로 수행할 수 있음을 입증하였다.

위치 기반 서비스에 대한 활용이 증가되면서 도로 네트워크 환경에서 차량의 이동 궤적을 통해 밀집구역을 발견하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 기존 연구들은 특정 도로 세그먼트에 포함된 차량 수를 고려하여 밀집 구역을 발견하였다. 하지만 실제적인 도로 환경에서는 도로마다 다른 길이나 도로의 폭이 다르기 때문에 차량 수만으로 도로가 밀리는 구간을 발견하기에는 문제가 있다. 또한 기존 밀집 구역 발견 연구들은 도로 내 방향성을 고려하지 않는 밀집 구간을 발견한다. 따라서 본 논문에서는 기존 밀집도 기반 클러스터링 연구와는 달리 도로 내 차량 및 도로 환경을 고려하여 도로 혼잡 구간을 판별하는 기법을 제안한다. 제안하는 혼잡 구간 판별 기법은 도로 네트워크를 거리와 폭이 다른 세그먼트로 분할하여 방향성이 존재하는 각 도로 내에 차량의 속도 및 객체 포화도에 따른 혼잡 세그먼트를 추출하고, 이를 통해 혼잡 구간을 판별하는 클러스터를 수행한다. 성능 평가 결과를 통해 제안하는 기법은 혼잡 구역을 클러스터링하여 방향 별 혼잡 구간을 파악할 수 있음을 확인하였다.

최근 사용자들의 궤적 분석을 통해 사용자의 성향에 적합한 정보를 추천해주는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들은 여행지 추천, 친구 추천 등과 같은 응용 서비스를 위해서 클러스터링 기법과 패턴 매칭 기법을 많이 사용하고 있다. 그러나 클러스터링 기법은 추천 받는 사용자의 선호도가 반영되지 않고, 다른 사용자들의 선호도에 따라 추천을 해주는 단점이 존재한다. 또한, 패턴 매칭 기법은 다른 사용자와의 POI(Point of Interest)의 유형과 거리를 비교하여 추천을 수행하기 때문에 사용자의 세부적인 선호도를 반영할 수 없는 단점이 존재한다. 이러한 기존 연구들을 보완하기 위해 본 논문에서는 POI의 속성 정보와 사용자의 이동 패턴을 고려한 POI을 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 크게 사용자의 속성 정보를 이용해서 선호도를 계산하고 선호도가 다른 궤적을 필터링하는 부분과 패턴 매칭 기법을 사용하여 근접한 궤적을 찾는 부분으로 구성된다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해서 추천된 POI 궤적과 사용자 POI 궤적을 비교하여 두 궤적의 이동 패턴이 유사함을 확인하였다.

센서 네트워크는 광범위한 지역에 분산된 센서 노드들로부터 환경 데이터를 수집하며, 이 데이터는 실생활의 다양한 애플리케이션에서 사용된다. 센서 네트워크에서의 데이터베이스는 전형적인 데이터베이스와 달리 시간적/공간적 질의를 효율적으로 처리할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 센서 데이터베이스 연구에서는 특정 공간을 지정하기 위한 질의 언어 및 그 처리에 있어 한계점이 있다. 본 논문에서는 사용자 편의성을 증대시킨 공간지정 질의 및 처리 기법을 제시한다.

본 논문에서는 개인화 검색 시 사용자의 단일 프로파일이 개인의 다양한 정보 요구를 만족시키지 못하는 문제를 개선하고자, 질의어에 따라 프로파일을 조정하는 방법을 제안한다. 특히, 제안하는 방법은 북마크 데이터로부터 질의어에 관해 사용자가 중요하게 생각하는 단어들을 추출하여 프로파일을 조정하는데 활용한다. 유명 북마크 서비스인 CiteULike의 데이터를 활용한 실험에서, 제안하는 방법이 단일 프로파일에 기반한 기존의 방법보다 더 뛰어난 개인화 검색 결과를 제공함을 확인할 수 있었다.

지식기반 사회가 도래하여 기술혁신이 가속화되고, 글로벌 경쟁이 심화됨에 따라 과학기술 R&D 수행에 선행기술 분석의 중요성이 증대하고 있다. 논문과 특허는 이 작업에 있어서 특허 단독으로는 학술 문헌으로 얻어진 기술 정보가 시장 관점에서 어떻게 활용될 수 있는가를 검증하는데 이용될 수 있다는 점에서 의미가 있지만 분류체계 및 데이터 특성이 다른 논문과 특허를 연계하는 연구는 또 다른 이슈와 가치를 지니며, 아직까지 국내 연구가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 상호 주제 해석이 불가능한 논문과 특허의 분류체계를 일원화할 수 있는 매핑 테이블을 생성해서 두 유형의 문서가 상호 연계가 가능한 환경을 만들고자 한다.

정형화되어 있는 데이터를 트리플 형식의 RDF 데이터로 변환하기 위하여 매핑 온톨로지를 제안하며, 이 온톨로지를 이용하여 실제 데이터를 RDF로 변환하는 변환기를 구현하였다. 본 논문에서는 트리플 변환을 위해 수행하는 매핑 작업을 개념화하고, 일반적인 매핑 타입을 정형화하고 제약사항을 설정하여 온톨로지 스키마로 제공한다. 트리플 생성을 위해 사용자가 매핑 내용을 인스턴스로 생성하면, 이를 이용하여 정형화된 데이터를 RDF로 자동 변환하는 변환기를 구현한다. 제안하는 매핑 온톨로지를 이용한 매핑규칙 작업은 온톨로지 편집툴을 활용하여 작업의 편의성을 제공하며 변환 작업의 안내 역할을 할 것이다.

데이터 마이닝의 문서분류 기술에서 발전된 오피니언 마이닝은 이제 국외뿐만 아니라 국내의 학계 및 기업에서 중요한 관심분야로 자리잡아가고 있다. 오피니언 마이닝의 핵심은 문서에서 감정 단어를 추출하여 긍정/부정 여부를 얼마나 정확하게 자동적으로 판별하느냐를 평가하는 것이다. 국내에서도 이에 관련된 많은 연구가 이루어 졌으나 아직 실용적으로 적용할 만큼의 정확한 분류 정확도 보이지 않고 있다. 그 이유는 한국어의 경우 비문법적 표현, 감정단어의 다양성 등으로 인해 문서의 극성을 판별하기가 쉽지 않기 때문이다. 본 논문에서는 문법적 요소를 최대한 배제하고 단어 패턴의 빈도만을 고려한 영화평 분류기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 문서를 단어들의 리스트로 추상화하여 패턴들의 빈도로 학습한 후 적절한 스코어 함수를 적용하여 문서의 극성을 판별한다. 또한 실험을 통해 제안된 기법의 정확도를 평가한다.

최근 다양한 관점에서의 사회관계망 분석이 확대되면서 R&D분야도 연구자 간의 네트워크를 이해하고자 하는 요구사항도 증가하고 있지만 국내에서는 연구자나 과학자 사이의 네트워크 분석 및 서비스에 대한 시도가 다양하지 않은 상황이다. 본 논문은 국내 R&D분야의 사회관계망에 대한 이해증진을 위하여 구현한 공저자 네트워크 가시화 서비스에 대한 기술이다. 사회 관계망 분석과 서비스를 위하여 동명이인 저자를 식별하고 이들 간의 공저자 관계를 계량정보 분석기법을 이용하여 분석하였으며 연구자들 간의 네트워크를 쉽게 조망할 수 있도록 정보를 가시화 하였다. 본 논문에서 구현한 공저자 네트워크 서비스는 국내 연구자들 간의 협업형태를 직관적으로 이해할 수 있도록 하며 각 연구 분야의 핵심연구자 및 다양한 연구 분야를 연계하는 허브 연구자의 확인을 용이하게 한다.

전자지불 임베디드 시스템의 DB는 목적 및 기능에 따라 다양하며 비용을 최소화 하기 위해 CPU, Memory, Storage 등이 범용 PC와 비교하여 낮은 성능을 가진다. 이와 같은 특징으로 인해 범용 database을 임베디드 환경에서 사용하는 경우, 요구 성능을 만족하지 못할 수 있다. 본 논문에서는 자체 구현한 전자지불 임베디드 환경에서 전자카드 리스트 관리 데이터 베이스 엔진(이하 DBX)와 임베디드 DB 중 Berkeley DB, SQLite와 함께 성능을 측정하고 해당 결과를 분석하였다.

산업현장에서 이용되는 임베디드 시스템의 메모리와 디스크는 일반 PC에 비해 제한되어 있다. 임베디드 시스템에서도 처리하는 작업에 따라 성능과 안정성을 요구하는 DB를 필요로 한다. 전자지불 분야 임베디드 환경은 적은 메모리 용량과 저속인 I/O성능의 HDD를 사용한다. 본 논문에서는 전자지불 분야 임베디드 환경에서 필요한 전자카드 리스트 관리용 DB 엔진을 설계하고 구현하였다.

플라즈마 물성데이터는 플라즈마 내에서 일어나는 입자(전자, 원자, 이온분자 등) 들의 충돌에 의해 발생되는 데이터로써 플라즈마 현상을 이해하는 필수 데이터이며, 다양한 분야에서 응용되고 있다. 플라즈마 물성데이터를 산업계에서 지속적으로 참조하여 사용할 수 있도록 만든 수치데이터나 통계자료를 플라즈마 물성 참조데이터라고 한다. 기존 플라즈마 물성데이터 센터의 플라즈마 물성 참조데이터 수집평가 시스템은 사용자가 이용하고자 하는 플라즈마 물성 참조데이터를 일일이 자신의 시스템에 맞춰 데이터를 다시 가공해야 하는 어려움이 있어 데이터를 효율적인 관리하고 다양한 분야에 적용하기 위한 XML Schema 설계 대해 논의한다.

센서 네트워크에서는 센서들의 배터리의 교체나 충전이 어렵기 때문에 배터리의 수명을 최대한으로 연장하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 세로-지향 데이터베이스 시스템을 적용하여 통신비용을 절감하기 위한 전략을 소개한다. 세로-지향 데이터베이스 시스템의 적용은 데이터를 컬럼으로 저장하기 때문에 질의에 해당하는 컬럼만을 불러와 메시지의 길이를 줄여 통신비용의 감소 효과를 가져와 센서들의 배터리 수명을 연장하는 효과를 가져 온다. 아울러 기존의 가로-지향 데이터베이스 시스템의 처리 방식과 비교하여 어떠한 차이점이 있는지 기술하였다.

핵융합 실증로는 미래 에너지원 개발을 위한 대형 프로젝트로 한국형 핵융합 실증로 건설 및 핵융합 에너지 상용화 기술을 개발하는데 목표로 한다. 이를 위해 원자 및 분자 충돌을 통한 데이터는 물리적으로 화학적으로 기본을 이루고 있으며 우리가 주로 접하는 데이터들이다. 특히, 플라즈마 내에서 일어나는 입자(전자, 원자, 이온 분자) 등의 충돌에 따른 데이터를 물성데이터라 하며 이는 핵융합, 반도체 제작, 디스플레이 장치 등의 다양한 분야에 응용된다. 본 논문은 원자 및 분자에 대한 데이터를 수집 및 정제하고 이를 저장하고 관리하는 기술 정보시스템 개발을 위한 원자 및 분자 데이터베이스 구축을 위한 방법을 연구한다.

최근 스마트폰, 태블릿이 보편화되고 플래시 메모리가 모바일기기의 저장장치로 많이 사용되면서 저장되는 데이터에 대한 보안성도 높아지고 있다. 모바일 기기를 사용하는 사용자 입장에서 더 이상 필요치 않은 목적으로 데이터를 삭제하고 유출을 막기 위해 파일 와이핑 기법을 사용한다. 하지만 일반적인 와이핑 기법은 하드디스크 특성을 바탕으로 수행되기 때문에 플래시 메모리를 사용할 경우 플래시 메모리 특성으로 인해 와이핑 이후 기존정보가 존재하기 때문에 복구가 가능하다. 최근 플래시 메모리 데이터의 보안성을 요구하는 기법이 연구된바 있지만 불필요한 오버헤드 및 기법 적용이 제한적이라는 문제가 있다. 본 논문에서는 다양한 FTL에 적용이 가능한 플래시 메모리상의 저장된 데이터에 대한 와이핑 수행이후 복구 방지 기법을 제안한다. 이 기법은 임의 값을 이용한 블록 치환 알고리즘을 통해 테이블을 생성하고 테이블을 이용해서 플래시 메모리를 블록 단위로 치환을 하여 수행한다.

플래시 메모리가 각종 IT 기기의 저장장치로 많이 사용되면서 범죄 관련 증거나 단서가 기기 내에 저장되는 경우가 증가하고 있다. 이러한 경우에 기기 내에 저장된 데이터를 완전히 삭제하기 위하여 안티 포렌식 기술인 와이핑 기법을 사용하는데 이에 대응하기 위해서는 플래시 메모리에 저장된 디지털 증거를 분석하기 위한 디지털 포렌식 기술이 필요하다. 플래시 메모리에 저장되어 있는 데이터를 복구하는 기법이 연구되었으나 특정한 상황을 가정한 특정 파일의 복원에 초점을 두고 있다. 하지만 디지털 포렌식 수사에서 범죄 증거뿐만 아니라 범죄 행위에 관련한 증거도 확보할 필요성이 있지만 이와 같은 연구가 미흡하다. 본 논문은 플래시 메모리에서 안티 포렌식 기술인 파일 와이핑으로 삭제된 파일에 대한 와이핑 증거 확보 기법을 제안한다. 제안 내용은 장치 내의 원본파일과 와이핑 파일로 추정되는 블록들을 검색한 후 갱신시각, 파일에 대한 정보를 통해 서로 비교하여 검증한다.

개체 관계(ER) 모델과 확장 개체 관계(EER) 모델은 개념적 데이터베이스 설계분야에서 가장 많이 사용되는 모델이다. 확장 개체 관계 모델은 여전히 객체지향 데이터베이스를 처리하는데 강력하나 최신 객체관계 데이터베이스와 UML과 같은 새로운 데이터베이스 모델링을 처리하기에는 부족함이 많다. 따라서 본 논문에서는 이러한 객체 관계 데이터베이스를 지원하기 위한 확장 개체 관계 기반의 변환 방법을 제안한다. 변환 규칙은 트리플 그래프 문법을 사용하여 정의하고 MOFRON TGG 에디터를 이용하여 표현한다. 트리플 그래프 문법 규칙에 따라 본 제안 방법은 자동 ORDB 개발 프레임워크에 적용할 수 있다.

IT시스템의 핵심 요소인 데이터베이스를 업무 요건에 맞게 구축하기 위해서 모든 프로젝트에서 필수적으로 수행하는 데이터 관점의 분석/설계 단계는 물론 유지보수 단계에서도 사용되고 있는 1) 데이터 모델링 도구의 현황과 2) 데이터 모델링 도구의 최근 활용 트렌드 및 3) 데이터 모델링 도구의 향후 발전 방향을 전망해 본다.

최근 유무선 인터넷 인프라의 보급과 스마트폰의 등장으로 인터넷 사용이 급속히 늘어나면서 많은 사람들이 커뮤니티, 블로그, 트위터, 등 기타 다양한 온라인 사이트를 통하여 자신의 견해나 의견을 공개적으로 표현하고 있다. 스마트폰과 SNS 환경이 보편화됨에 따라 사람들은 점점 더 자신들의 취향에 맞는 정보의 교환을 원하고 있으며 단순한 정보검색보다는 다른 사람들의 직접적인 경험이나 의견을 반영하는 정보추천에 대한 비중이 커지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 이런 소셜 네트워크에 널려있는 데이터들을 이용한 추천시스템 기법을 제안한다.

지금까지 한국근대음악에 대한 담론은 꾸준히 진행되어 왔으나 음악원전을 공유할 수 있는 시스템이 아직 구축되지 않은 상태이며, 특히 한국의 근대음악문화를 형성하는 데 중요한 역할을 담당했던 음악교육자료는 쉽게 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 동아시아의 음악교육자료를 바탕으로 음악원전을 공유할 수 있는 데이터베이스를 구축함으로써, 한국 근대음악문화를 보다 거시적인 안목에서 연구할 수 있는 선도역할을 하고자 한다.

유망 주체의 선정은 기업협력 및 경쟁 관계에 있어 매우 중요하며 연구, 정부정책 및 기업전략의 수립에 있어 반드시 필요한 일이나 엄청나게 많은 정보의 양으로 인하여 많은 노력과 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 객관적으로 문헌 빅데이터를 분석하고 이를 통해 유망 주체를 선정해 내기 위한 통계적 문헌 분석 기반의 유망주체 선정 모델을 제안한다. 유망주체 선정을 위해서는 다양한 자질값들을 분석하여 기술 및 주체에 대한 통합 자질값을 구하고 이를 유망주체 선정에 활용한다. 또한 유망주체 선정에 세가지 기준(주체의 비전, 실행력, 활동력)을 통계적으로 분석하여 최종적으로 유망주체를 선정한다.

시맨틱 웹은 인터넷 환경에서 지식을 표현하고 공유하기 위한 표준 기술들의 집합체이며, 온톨로지는 특정 지식 도메인의 용어와 용어 사이의 관계를 정의한 지식 표현체계이다. 본 연구에서는 시소러스를 SKOS 기반 온톨로지로 모델링하여 LOD로 공개하는 실제적 방법을 제시한다. 시소러스의 어휘 용어 체계와 의미 관계를 분석하고, 이 분석 결과를 활용하여 변환 방식을 정의한 후, SKOS 온톨로지를 생성하며, 그 결과를 DataHub에 등록함으로써 LOD에 공개된다. 과학기술 분야의 한 중 일 대역어와 유사어, 관계어 등의 시소러스를 SKOS 온톨로지로 변환한 데이터는 http://thedatahub.org/dataset/steak에서 확인할 수 있다.

다양한 온톨로지들이 구축되고 이를 적용한 시스템들이 늘어가면서 시스템 간 상호운용성에 문제가 발생하게 되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 공통 개념이라 볼 수 있는 온톨로지를 메타데이터 레지스트리에 등록하고, 이를 기반으로 한 시스템들이 개발되면서 시스템 간 상호운용성이 향상되었다. 하지만 서로 다른 메타데이터 레지스트리를 기반으로 한 시스템 간에는 상호운용성 문제가 여전히 존재하므로, 메타데이터 레지스트리에 등록된 온톨로지 간 매칭 방법에 대한 필요성이 대두되었다. 기존의 온톨로지 매칭 방법들은 온톨로지의 규모가 작을 경우 정확한 매칭 결과를 제공하지 못하는 문제점을 가진다. 따라서 이 논문에서는 메타데이터에 레지스트리에 등록된 온톨로지들을 매칭하기 위하여 메타데이터 레지스트리의 구조상의 특징을 반영하여 온톨로지를 확장한다. 그리고 확장된 온톨로지를 이용하여 온톨로지를 매칭 함으로써 정확한 매칭이 이루어지는 온톨로지 매칭 방법을 제안한다. 또한 제안 방법의 장점을 보이기 위해 기존 온톨로지 매칭 방법들과의 비교평가를 수행한다. 제안 방법은 매칭의 정확성을 보장하고 효율성을 높이며 메타데이터 레지스트리간 상호운용성을 높인다.

분산 파일시스템은 네트워크를 통해 여러 대의 서버들이 하나의 파일 시스템을 구성하여 높은 확장성과 고 가용성을 지원한다. 분산 파일 시스템에서는 신뢰성과 고성능이 중요하며 대부분의 분산 파일시스템은 이를 위해 데이터 복제에 의존한다. 그러나 이 방법은 저장 공간의 오버헤드를 증가시키는 단점을 가진다. 이 논문에서는 이 문제점을 해결하고자 대표적인 분산 파일 시스템인 HDFS에 분산 RAID에서의 erasure code로 데이터 복제본을 대체하는 방법으로 가용성과 신뢰성을 유지하면서 저장 공간을 절약하는 방법을 제안한다.

최근에 멀티 코어 환경의 출현으로 하드웨어 수준의 병렬 처리는 가능해졌으나, 기존 직렬 XML 스트림 필터링 알고리즘들은 그대로 병렬화하는데 문제가 있어 왔다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 질의 인덱스를 기반으로 공평한 병렬화를 수행하는 기법을 제안하며 실험을 통해 그 결과를 설명한다.

다양한 그래프 문제들은 대부분 NP-완전 문제로, 그 중 하나인 독립집합을 구하는 문제 또한 최적의 알고리즘이 존재하지 않는다. 따라서 규모가 큰 대용량 그래프 데이터로 독립집합 문제를 처리하기 위해서는 많은 시간과 비용이 소요된다. 이를 효율적으로 해결하기 위해 분산 환경에서 그래프 처리에 적합한 모델인 Pregel을 이용하여 독립집합 문제를 푼다. 이를 위해 정점 사이의 메시지 전달에 따른 정점 상태 변환 방법을 이용하여 분산 병렬 환경에 알맞은 알고리즘을 제안한다.

데이터 큐브는 다차원 데이터 분석에 널리 사용되는 방법이다. 이 큐브 분석 방법을 사용하기 위해서는 먼저 데이터 큐브를 생성해야 한다. 이 데이터 큐브를 생성하기 위한 여러가지 방법들이 존재한다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽 로그를 분석하는 시스템에서 다양한 큐브 생성 방법에 대하여 비교 평가한 사례를 제시한다.

온톨로지 통합을 위해 다양한 기법들이 연구되고 있다. 그러나 기존 통합 기법들은 컨셉 레벨만을 고려하고 인스턴스 레벨까지는 고려하지 않는다. 그로 인해 기존 통합 기법에서는 인스턴스가 중복되거나 인스턴스 간의 관계 해석이 불분명한 문제점이 있다. 이 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 XMDR+를 활용한 표준 스키마 기반의 온톨로지 통합 기법을 제안한다. 제안한 통합 기법은 인스턴스 레벨까지 통합하고 관리하므로 인스턴스가 중복되는 문제를 해결하고 인스턴스 간 의미 관계 유효성을 보장한다.

전사체(transcriptome) 분석이란 주어진 조건 하에서 현재 세포 내에 발현된 모든 트랜스크립트의 종류와 양을 밝히는 것을 의미하며, 분석 결과는 질병 관련성/유전적 요인 규명 등의 연구에 직접 활용한다. 우리는 선행 연구에서 RNA-Seq 데이터를 이용하여 선택 스플라이싱 과정에 의하여 생성되는 모든 트랜스크립트의 유형을 분류/추출하는 새로운 방법론을 제안한 바 있다. 그 후속 연구로서 본 연구에서는 시간/공간 효율적인 알고리즘 구현을 위한 최적화 방법론을 제안하고, 실용화를 위한 전사체 분석 도구 개발에 대하여 논한다. 개발된 전사체 분석 도구에서는 기존의 분석 도구와 달리 RNA-Seq 데이터의 단계적 분석 결과를 시각적 뷰어를 통하여 검색 가능하며, 이들 기능은 복잡한 전사체 분석 결과의 이해와 타당성 검증에 활용한다.

데이터의 결측치는 데이터 마이닝 알고리즘 성능에 많은 저하를 일으킨다. 따라서 본 논문에서는 멀티태스크 러닝을 이용하여 회귀 분석시에 결측치를 효율적으로 다루는 방법을 제안한다. 데이터를 데이터의 분포에 따라서 무결점 데이터와 결측 데이터를 구분하여 태스크를 나눈 후 각각의 결과를 종합하여 최적화하는 것을 목표로 한다.

정보의 홍수 속에서 콘텐츠를 효과적으로 관리하는 것은 어려운 문제이다. 하지만 효율적인 관리와 서비스를 위해서는 관리체계를 구조화하고 표준화하는 것이 반드시 필요하며, 이형적 이질적인 콘텐츠 간의 상호연계 문제도 추가적으로 해결해야 할 문제이다. 이에 본 논문에서는 다양하게 입수되는 콘텐츠 입수방식을 단일화하고, 이를 기초로 하여 각 콘텐츠 별 관리 프로세스를 표준화하였다. 이를 통해 서로 다른 형태의 콘텐츠에 대한 상호운용성을 유지할 수 있게 되었다.

정보의 상호운용성 확보를 위해서 여러 형태로 정의되어 있는 스키마들을 매칭하는 것은 반드시 필요한 작업이다. 워드넷은 영어의 의미 어휘목록으로 유의어 집단과 어휘 목록사이의 다양한 의미관계를 기록하여 자동화된 본문 분석과 인공지능 응용에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 워드넷을 이용하여 스키마 엘리먼트 이름의 의미 집합을 추출하고 대응하는 엘리먼트 의미 집합과의 유사도를 측정함으로써 스키마 엘리먼트를 매칭하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 다중매칭된 복잡한 관계를 간단한 방법으로 단일매칭화함으로써 사용자가 직관적이고 용이하게 사용할 수 있다. 이를 통하여 데이터 통합, 변환, 분산 검색 등 정보의 상호운용이 필요한 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

현재 이종 그래프에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 추천 및 검색 분야에서 이종 그래프를 활용하여 성능을 높이는 성과가 두드러진다. 이종 그래프는 다양한 정보를 갖고 있으며, 특히 2단계 랜덤 워크 확률은 여러 유용한 정보를 가지고 있다. "어떤 사용자가 많이 본 영화를 많이 본 사용자", "어떤 사용자의 이웃이 많이 구입한 상품" 등이 그예이다. 하지만 이러한 정보를 실시간에 계산하기는 어려우며, 미리 계산해두는 것도 시간이 많이 든다. 이에 따라, 본 연구에서는 모든 출발 노드-도착 노드 쌍에 대한 2단계 랜덤 워크를 빠르게 미리 계산하는 알고리듬을 제시한다. 동일한 이웃 노드를 다수 가진 두 노드에서 출발하는 랜덤 워크 확률 값은 서로 비슷하다는 사실을 이용하여, 이전 계산 결과를 활용하여 근접 노드 목록에 대한 임의 접근 횟수를 줄인다. 더불어 본 알고리듬과 관련된 현안을 몇 가지 소개한다.

본 논문은 추론 공격 가능성 범위를 확장하여 다수 제공자의 참여를 기반으로 개인에 관한 정보를 배포하는 환경에서의 추론공격 가능성을 고려한다. 환경의 특성상 참여자는 자신이 보유한 환자 데이터와 외부지식을 결합하여 개인의 민감한 정보를 추론할 수 있다. 또한 기존의 추론공격을 방지하는 익명화 기법은 다수 제공자 환경을 고려하지 않기 때문에 추가적인 추론 공격이 가능하다. 본 논문은 제공자에 의한 추론 공격을 보이고 이를 방지하는 기법으로 s-cohesion을 제안한다.

오늘날 세계적으로 많은 사용자들이 온라인 소셜 네트워크 서비스(online social network service)를 이용하고 있다. 소셜 네트워크 서비스에서 사용자들은 자신에 대한 정보를 지속적으로 업로드하고 갱신하기 때문에, 기존의 웹사이트에 비해 개개인의 프라이버시를 위협할 수 있는 소지가 더 크다. 본 연구는 사용자 본인의 프로필뿐만 아니라 주변 사용자의 정보에 의해 민감한 정보가 유출될 가능성을 증명하고, 이를 사전에 탐지하는 기법을 제안한다. 또한 실제 사용자에 대한 실험을 통해 제안 기법이 민감한 정보를 사전에 탐지해내는데 효과적임을 보인다.

u-City 환경에서 사용자 맞춤형 국토정보를 제공하기 위해 대용량의 데이터를 효과적으로 분석할 수 있는 데이터마이닝 기법이 적용되고 있다. 따라서 이 논문에서는 데이터마이닝 기법 중 연관분류기법을 적용하여 사용자 맞춤형 관광명소 추천 시스템을 개발하였다. 특히, CPFP-tree를 이용하여 빈발항목집합 탐사에 대한 시간을 단축하였으며, 연관분류를 통해 보다 높은 정확도로 결과를 예측 및 분류할 수 있게 하였다. 제시한 시스템은 공간정보에 대해 사용자 맞춤 서비스를 제공할 수 있음을 보였으며, 다양한 시나리오 적용을 통해 맞춤형 국토정보화 기술의 기반이 될 수 있다.

FRIS 표준정보는 농림수산식품분야 R&D정보의 체계적인 수집, 연계 및 공동활용을 위한 정보이다. 본 논문에서는 FRIS 표준정보와 그 데이터 모델링 결과를 제시함으로써, 농림수산식품분야의 R&D관리기관 업무 담당자들과 연구수행자들에게 FRIS에서 수집, 공유, 활용되는 R&D정보에 대한 이해와 활용을 증진 시키고자 한다.

이 논문에서는 한국인 급성심근경색증 환자에 대한 KAMIR 데이터를 기반으로 ST분절상승 심근경색이 처음 발병한 환자의 사망에 영향을 미치는 위험요소들을 찾고, 이를 기반으로 ST분절상승 급성심근경색환자의 1년 이내 사망을 예측하는 모델을 제시한다. 총 22개의 속성 중에서 속성 선택 알고리즘을 적용한 결과 나이, 심장박출계수, 크레아티닌, 고감도 C-반응성 단백질 등 4개의 속성이 선택되었고, 이 속성들을 이용하여 더욱 정확한 예측 모델을 구축할 수 있었다. 제시된 모델을 통해서 고위험군 환자의 위험성을 평가하고 예후를 추정할 수 있을 것으로 기대한다.

소셜 미디어가 확산되고 사용자가 증가하면서, 사용자들은 소셜 미디어를 통해 의견을 공유한다. 소셜 미디어는 실시간 정보에 대한 전달이 빠르며 데이터를 수집, 분석할 수 있다. 오피니언 마이닝은 텍스트로부터 사용자의 의견이 포함된 패턴을 추출하여 특정 제품이나 서비스에 대한 의견의 긍정, 부정 표현의 정도를 측정한다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝을 기반으로 소셜 미디어 데이터에서 기업의 제품, 서비스와 관련된 사용자의 의견을 분석하여 긍정, 부정인지를 판단한다. 그리고 부정 패턴의 빈도를 통해 기업의 위기 상황을 인지하며, 위기 대응을 위한 4단계의 위기관리 모델을 제시한다. 또한 소셜 미디어에서 기업의 위기관리 사례를 확인하고, 표본조사를 통하여 평가 및 분석을 수행한다. 이 모델을 이용하여 방대한 소셜 미디어 데이터에서 기업의 제품이나 서비스에 대한 부정적 의견을 초기에 감지하고, 체계적으로 대응 할 수 있다.

최근 데이터의 급증으로 인해 병렬 분산 처리 파일시스템의 사용이 증가되었으나 물리 자원 요구와 그에 따른 관리 자원 소모로 인해 가상화 환경에서의 병렬 분산 처리 파일 시스템이 활발히 연구되고 있다. 이의 성능 분석을 위해서는 프로파일러의 역할이 중요한데 현재 사용되고 있는 프로파일러들은 시스템 및 관리 프로파일러로써 가상화 환경에 적합하지 않아 가상화 환경에 적합하며 기존 프로파일러의 단점을 보완하는 새로운 프로파일러의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 기존 프로파일러의 장단점을 분석하고 기존 프로파일러들의 단점을 보완하는 가상화 환경에 적합한 새로운 프로파일러의 구조를 제안한다.

최근 대용량 스트림 데이터에 대한 요구사항이 발생하고 있다. 이때 모든 대용량 스트림을 실시간으로 좋은 서비스를 제공하는 것은 실제적으로 불가능하다. 즉 대용량 스트림 데이터에 대한 QoS(Quality of Service: 서비스 품질)이 중요한 이슈가 되고 있다. 이러한 QoS를 정의하기 위해서는 센서 스트림 데이터에 대한 우선순위 부여방법이 가장 원천적으로 중요한 사항이 된다. 현재 센서 네트워크상에서의 서비스 품질은 연구되고 있지만 미들웨어 레이어에서의 우선순위 부여 방법에 대한 연구가 미비하다. 센서 스트림은 자체적으로는 우선순위를 가질 수 없으므로 사용자 질의 우선순위와 센서 스트림의 발생 시간등을 고려하여 대용량 센서 스트림에 대한 우선순위를 부여하는 방법을 제안한다.

최근 고속 네트워크와 저장 기술의 발전으로 인하여 대용량 데이터 분산 처리 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 서버의 통합을 통해 시스템 자원의 효율적인 활용을 제공할 수 있는 시스템 가상화가 많은 주목을 받고 있다. 그러나 가상 머신 환경에서 대용량 데이터 분산처리 시스템을 구성할 경우 많은 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 가상 머신 환경에서 Hadoop 클러스터를 활용할 때 가상 데이터 노드의 개수에 따른 I/O 대역폭 최적화에 대한 실험을 하고 평가를 한다. 본 논문에서 수행한 실험 결과는 가상 머신 환경에서 I/O 대역폭 밸런싱(balancing)을 지원하는 Hadoop Scheduler의 개발 연구에 사용될 것이다.

암 분류를 위한 마이크로어레이 데이터로부터의 유전자 선택은 최근 각광을 받고 있는 연구분야이다. 마이크로어레이 데이터는 적은 샘플 수에 비해 대규모의 유전자로 구성된다. 그렇기 때문에 분류의 정확도를 높이기 위하여 대상 암과 관련된 유전자만 선택할 수 있는 차원 축소 기법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 Symmetrical Uncertainty와 Support Vector Machine (SVM)을 이용한 하이브리드 속성선택 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 실험 결과를 통해 다른 속성 선택 기법보다 좋은 성능을 보여주었다.

산업혁명 이후 현대사회의 급격한 발전과 화석에너지의 무분별한 사용으로 인해 화석자원이 고갈되고 있으며 환경오염 문제가 심각한 실정이다. 이러한 자원의 고갈과 환경오염 문제를 해결하기 위해 최근에 친환경적이며 자원량이 무한대에 가까운 신재생에너지 자원에 대한 개발이 많은 관심을 받고 있다. 신재생에너지 중에서 풍력에너지는 바람의 가변성으로 인해 짧은 시간 안에 전력 생산량이 급증하거나 급강하는 ramp 현상이 발생하여 풍력발전량의 예측이 어렵다. 따라서 안정적인 전력 공급을 위해서는 풍력발전량의 정확한 예측이 필요하다. 이 연구에서는 정확한 풍력발전량의 예측을 위하여 전력 생산 변화의 빠르기를 나타내는 PRR을 속성으로 사용하고 ANFIS기법을 적용하여 풍력발전량을 예측하였다. 실험 결과 기존의 ANFIS기법을 적용한 경우 보다 PRR속성을 이용하여 적용한 경우 더 정확한 풍력발전량의 결과를 얻을 수 있었다.

본 논문에서는 논문들 간의 유사도를 계산하는 기존 링크 기반 유사도 계산 방안의 정확도를 향상시키기는 방안을 제안한다. 제안하는 방안은 링크로 연결되어 있는 두 객체의 관련 정도를 경험적인 세 가지 방법(인기도 고려, 발행연도 고려, 내용 관련도 고려)을 이용해서 계산하고 계산된 값을 링크의 가중치로 사용한다. 실험을 통하여 기존 링크 기반 유사도 계산 방안보다 제안하는 방안을 적용한 기존 링크 기반 유사도 계산 방안의 정확도가 우수하다는 것을 보인다.

본 논문은 대용량 데이터를 분할하여 병렬 처리하는 경우 데이터간의 의존성성에 의해 발생할 수 있는 문제점을 회피하거나 극복하기 위한 방법에 대한 연구이다. 의존성 문제를 해소하기 위한 병렬 분산 처리 시스템을 개발하여, 대용량 파일 처리의 효율을 높이고자 한다. 분산처리의 성능 평가를 위하여 동영상 파일의 분산 저장 및 재인코딩 시간을 측정하여 성능의 지표로 활용한다.

바이오 문헌으로부터의 의미 있는 객체 추출 및 상호작용 관계 추출은 수 많은 바이오 문헌으로부터 유용한 정보를 얻기 위한 필수적인 과정이다. 특히 문헌으로부터 유전자 또는 단백질 이름과 같은 바이오 객체를 정확하게 인지하는 것은 새로운 객체인식의 어려움과 객체를 찾기 위한 특징 패턴의 다양성으로 인해 도전적인 과제로 남아있다. 본 논문에서는 전처리 과정을 거친 문헌 데이터로부터 12개의 의미 있는 속성들을 선택하였다. 선택된 속성에 데이터마이닝 기법중 하나인 속성 추출 기법을 적용하여 객체를 분류하는데 있어 의미 있는 속성들을 추출하였다. 특징 추출 방법과 분류 알고리즘이 분류 성능에 미치는 영향을 평가하기 위해 각 방법의 정확도를 사용하여 분류 성능을 비교였으며, Gain Ratio Attribute Evaluation과 Symmetrical Uncertainty Attribute Evaluation 기법에 의해 추출된 속성이 가장 정확한 분류 성능을 보여주었다.

일반적인 경로 생성 기법에서는 거리가 가장 짧은 최단경로 및 시간이 적게 소요되는 빠른 경로와 같이 사용자의 이동 성향을 고려하지 않고 경로를 생성하였다. 하지만 사용자들은 시간, 거리, 도로 혼잡도와 같은 속성들에 의해 선호하는 경로가 있기 때문에 사용자의 이동 성향에 맞는 경로를 생성하는 기법들이 필요하다. 기존의 기법들은 이동 성향을 고려하여 경로를 생성하기 위해서는 사용자의 이동 성향 정보를 추가적으로 입력하여야 한다. 하지만 네비게이션 및 모바일 장치의 불편한 인터페이스 특성상 이러한 정보 입력은 거의 하지 않고 출발지와 목적지만을 입력하여 경로를 추천 받는 경향이 있다. 따라서 본 논문에서는 추가적인 이동 성향에 대한 정보 입력 없이 과거 궤적 데이터를 통해 사용자의 이동 성향을 암시적으로 추출하고 이동 성향에 맞는 경로를 생성하는 기법을 제안한다. 성능평가를 통해 최소 시간 경로나 최단 거리 경로와 비교하여 제안하는 기법이 사용자의 이동 성향을 고려한 경로가 생성됨을 입증한다.

농 수산업 등 많은 신선 물류 환경에서는 저온저장고에 저장되는 물품을 신선하게 유지해야 한다. 신선도를 유지하기 위해 저온저장고 환경 모니터링 시스템을 이용하며, 센서를 이용하여 환경정보를 수집한다. 센서 데이터 수집의 목표는 저장되는 물품이 위치한 공간의 환경 정보를 모니터링 하는 것이지만, 물품에 센서를 부착하는 작업의 비효율성 또는 부착 불가능 등의 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 물리적 센서를 가상 센서로 대체하여 가상 센서 데이터를 생성하는 것을 제안하며, 가상 센서 데이터 생성을 위한 기법 및 센서 데이터 처리 시스템으로 적용 방법을 기술한다.

사용자의 위치 정보를 사용한 위치기반 서비스가 증가하면서 프라이버시 노출에 대한 위협도 증가하고 있다. 본 논문은 기존 기법에서 신뢰할 수 있는 익명화 서버를 통해 수행하던 익명화 과정을 가상 개인 서버를 통한 overlay 네트워크를 사용하여 신뢰할 수 있는 익명화 서버의 존재 없이 수행한다. 또한 질의의 주체가 익명화 서버가 아닌 사용자가 됨으로써 추가적인 정보의 노출을 방지한다.

최근, 빅데이터 등 대용량의 데이터가 등장함에 따라 SSD 안에 추가적인 프로세서를 장착하여 데이터 처리 능력을 부여한 Intelligent SSD (ISSD)의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 먼저, ISSD의 특징을 분석하고, ISSD가 대용량 처리에 적합함을 보인다. 더 나아가, ISSD를 위한 k-means 알고리즘을 제안하고, 비용 모델을 수립을 통해 제안한 알고리즘의 우수성을 검증한다.

플래시 메모리는 고성능, 저전력 등 많은 장점을 가지고 있어 PC를 비롯한 각종 단말에서 아주 많이 사용되고 있다. 하지만 기존의 시스템들은 디스크 기반 저장 장치의 특성을 고려하여 설계되었기 때문에 플래시 메모리 저장 장치에 맞게 수정한다면 더욱 좋은 성능을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 그 중에서도 파일 시스템 및 데이터베이스에서 많이 쓰이고 있는 해시 인덱스 기법을 플래시 메모리 저장 장치에 특성에 맞춘 원형 해시 인덱스 기법을 제안한다. 원형 해시 인덱스 기법은 New Dynamic Hashing 기법의 단점을 보완하여 보다 나은 성능을 제공한다.

행위 DB로부터 행위패턴 분석 및 마이닝을 위해서는 정교한 행위패턴 모델링 기술이 수반되어야 한다. 기존의 그래프기반 행위 패턴 모델링 방법은 하루 행위 시퀀스들의 동일한 행위 시퀀스 세그먼트를 찾아 하나의 행위 시퀀스로 결합시켜 행위 그래프를 생성하였다. 이 방법은 서로 다른 시간에 발생한 행위 시퀀스 세그먼트들이 하나의 행위 시퀀스로 결합되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 하루의 행위 시퀀스를 시간 세그먼트 단위로 분할하고, 각 시간 세그먼트별로 행위 그래프를 생성하여 정교한 행위 그래프 모델을 수립하는 방법을 제안한다. 그래프 마이닝 기법들을 활용한 실험을 통하여 제안하는 행위패턴 모델링 기법이 기존의 행위 그래프 모델 기법보다 더 유용함을 보인다.

2009년 말 아이폰의 국내출시부터 시작된 국내 스마트기기의 폭발적 증가세는 기존의 인터넷 커뮤니티와는 다른 개념의 새로운 인터넷 소통 공간의 탄생을 촉진시켰다. 사용자들이 매일 각종 스마트 기기로 SNS 공간에서 자신의 생각을 펼치면서, 대중의 생각을 파악하고 이를 자신의 목적에 사용하려고 하는 많은 이들이 SNS에 관심을 가지게 되었다. 그 중 정치인들은 여론의 흐름에 무척 민감한 만큼 SNS를 통해 국민의 요구와 의식을 읽으려고 하는데, 본 논문에서는 오피니언 마이닝을 통해 대표적인 SNS인 트위터에서 각 정치인들의 평판 및 정치인들 간에 순위를 간접적으로 알 수 있는 기법을 제안한다.

갈수록 심해지는 취업난과 대학생들의 취업에 대한 갈증은 해소되지 않고 있다. 취업에 있어서 다양한 경험과 본인의 지식 등도 물론 중요하겠지만 취업에 대한 정보 또한 간과할 수 없다. 취업 준비생들은 가고 싶은 기업의 채용 후기들을 찾아다니고 읽는데 에 많은 시간과 노력을 들인다. 더군다나 이러한 취업 후기들은 그 양이 너무나 방대하기 때문에 여간 수고로운 일이 아닐 수 없다. 그래서 본 논문에서는 인터넷 사이트, 카페, 블로그 등에서 얻을 수 있는 수많은 후기들을 수집하고 분석하여 자료들을 수치화하고 도표화할 것이다. 이를 통해 취업준비생들이 기업의 채용 프로세스 후기에 대한 평가를 한눈에 알아볼 수 있으며 효율적으로 정보를 얻을 수 있게 될 것이라 기대한다.

선거는 한 국가의 발전에 큰 영향을 미치는 중요한 행사이다. 국민들의 선거에 대한 관심은 해가 갈수록 증가하고 있고, 선거철마다 많은 여론이 형성되고 있다. 유권자들은 자신이 원하는 후보를 선정하기 위해 많은 후보자 정보를 살펴보아야한다. 올바른 판단을 위해서는 수많은 정치인과 정당에 대한 사전 분석이 필요할 것이다. 이는 시사나 정치에 대한 지속적인 관심이 요구되기 때문에 쉬운 일이 아니다. 그래서 후보자에 관한 기사나 공인된 온라인 토론에서의 정보를 검색하고 점수화하여, 투표자들이 후보를 결정하는데 도움을 줄 수 있는 방법을 제안한다.

현재 우리나라 대학생의 수는 전문 대학생 수를 포함하여 약 300만명이다. 그만큼 우리나라는 대학교 진학률이 높고 대학생 수가 많다. 하지만 많은 학생들은 수강신청을 할 때 강의에 대한 충분한 사전 지식없이 수강신청을 하여 본인이 생각했던 강의와 다른 강의를 수강 하는 학생들이 적지 않다. 이에 본 논문은 수강을 한 학생들의 수강평가를 대상으로 텍스트마이닝과 오피니언 마이닝을 적용하여, 키워드를 추출하고, 그것의 분석을 통해 본인에게 맞는 강의를 파악할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.

최근 많은 사용자들이 관광에 대한 정보검색을 위해 스마트폰기반의 어플리케이션을 이용하고 있다. 그럼에도 불구하고, 대다수의 관광 어플리케이션은 단순히 위치기반 서비스를 적용한 관광지 주변의 단편적인 정보만을 제공하고 있다. 이로 인해 사용자들은 제한된 여행 시간 내에 다양한 볼거리, 먹거리를 충분히 즐길 수 없어 많은 아쉬움을 느끼고 있다. 이러한 불편함을 해결하기 위해, 이 논문에서는 주변 관광지 및 관광코스를 연계하여 사용자가 원하는 다양한 경로 및 정보를 보여줄 수 있는 스마트폰기반의 어플리케이션을 개발하였다. 개발된 어플리케이션은 여행정보에 대한 사용자 맞춤형 관광서비스의 기반이 될 수 있다.

전 세계적으로 인터넷 보급률이 높아지고 소셜 미디어 등의 인기로 여러 사람의 의견을 한눈에 볼 수 있는 기회가 많아 졌다. 영화의 경우도 마찬가지다 관객들의 영화평은 다른 잠재적인 관객들의 동일 영화의 관람을 이끌어 내는데 큰 동기가 된다. 하지만 개개인이 영화에 대한 느낌이 다르기 때문에 관객이 영화의 결정을 위하여 수많은 영화평에 포함된 의견들을 효과적으로 검토하기 쉽지 않다. 따라서 관객들이 특정 장르에 대해 느끼는 정도를 여러 영화평 속에서 추출해 수치화하여 좀더 신뢰도가 높은 장르에 대한 정보를 얻고자 한다.

스마트폰 시장의 확대로 인한 스마트폰 고객의 증가와 스마트폰을 이용한 제품 구매 활동이 급격하게 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 스마트폰 고객 추천 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 스마트폰 고객 추천 시스템의 경우 고객들의 고차원 데이터를 효율적으로 처리하는데 어려움이 있다. 따라서 이 논문에서는 스마트폰 고객들의 고차원 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 부분 공간 군집화 기법과 순차 패턴 알고리즘을 이용한 제품 추천 시스템을 제안한다. 이 시스템은 스마트폰 고객들의 고차원 데이터를 기반으로 세분화된 고객들의 부분 군집화를 한다. 이들 군집화를 기반으로 순차적 패턴 알고리즘을 이용한 고객들의 제품 구매 패턴을 추출한다. 이 연구를 통해 스마트폰 고객들의 다양한 고차원 데이터를 이용한 제품 추천 시스템은 기업의 제품 판매 및 고객 마케팅에 긍정적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

B-Tree 인덱스는 삭제된 레코드에 대해 삭제 표시만을 하고, 기존 레코드를 재 조정하지 않아 인덱스가 너무 커지거나 빈 공간이 많이지는 경우, 인덱스 재 생성이나 압축이 필요하다. 플래시 SSD는 하드디스크와 다른 성능 특성을 가지므로 인덱스의 재 생성하는 비용 및 효과가 서로 다르다. 직관적으로 플래시 SSD는 랜덤 읽기 성능이 우수하므로 인덱스를 조정 할 필요가 적다고 생각할 수 있다. 이 논문에서는 상용 DBMS를 이용하여 인덱스를 재 생성 및 압축하고, 전후의 인덱스 탐색 비용을 비교한다.

본 논문에서는 N-Device 환경의 인증, 지불, 전자서명을 스마트폰에 탑재된 스마트지갑앱을 이용하여, 동일한 UX로 편리하게 이용할 수 있게 해주는 스마트채널 기술을 제안한다. 스마트채널 기술은 스마트 TV등 클라이언트 디바이스에서 스마트폰으로 인증, 지불 등의 트랜잭션을 이관하는 트랜잭션 트랜스밋 기술과 클라이언트 디바이스의 웹브라우저와 웹서버 간에 e2e 메시지 보안을 플러그인 없이 제공하는 메시지 보안 기술로 구성된다. 스마트채널 기술을 적용하면 서비스 제공자는 단일한 웹페이지를 이용해 모든 디바이스에 서비스할 수 있으며, 일체의 플러그인이 필요없게 된다. 이용자는 스마트지갑에만 크리덴셜을 저장 관리하고 이용하면 된다.

본 논문은 P2P(Peer-To-Peer) 환경이 가지는 장점과 DRM(Digital Rights Management) 기술이 가지는 장점을 결합하여, 서비스에 참여하는 사용자가 합법적으로 컨텐츠를 재판매 할 수 있는 방법을 제공 함으로써 컨텐츠 유통을 활성화 하는 방안을 제시한다. 사용자가 중앙 서버에서 구매한 컨텐츠나 이웃 피어(Peer)에게 구매한 컨텐츠를 재판매 할 경우, 실행권한 라이선스(Rights)를 중앙 서버의 권한 발급기(Rights Issuer)가 아닌, 판매하는 피어 측에서 권한을 위임 받아 직접 발급한다. 컨텐츠를 구매하면 결재가 진행되고, 해당 이익금은 판매한 피어와 해당 컨텐츠를 구매하기까지 참여한 피어의 경로를 분석하여 이익이 재분배 된다. 이러한 이익금 재분배 과정을 통해 합법적인 컨텐츠 유통의 활성화를 기대할 수 있고, P2P 네트워크 환경이 가지는 여러 장점과 DRM 기술의 장점을 융합하여 저비용의 신뢰할 수 있는 시스템 구축이 가능할 것으로 예상된다.

인터넷 사용이 보편화 되면서, 이를 악용하는 공격도 지속되고 있다. 이와 같이 네트워크를 통해 전파되는 다양한 공격으로부터 시스템을 보호하기위하여 DDoS 공격 대응 시스템과 스캐닝 공격 탐지 시스템, 스팸형 악성코드 탐지 시스템 등 다양한 보안 시스템들이 사용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 인터넷 침해사고에 대응하기 위한 이기종 보안 시스템에서 탐지한 공격 로그를 분석하여 각 시스템별 공격 IP의 공격 지속시간을 확인하고, 서로 다른 침해사고 모니터링 시스템에서 탐지된 공격 IP의 연관 관계를 분석한다.

최근 클라우드 컴퓨팅이 발전함에 따라 공간 데이터베이스의 아웃소싱(outsourcing)에 대한 관심이 급증하고 있다. 따라서 데이터베이스 아웃소싱에서의 위치 데이터 보호를 위한 공간 좌표 변환 기법이 활발히 연구되어 왔다. 그러나 기존 공간 좌표 변환 기법들은 근접(proximity) 공격에 취약하기 때문에, 데이터 베이스 아웃소싱을 통해 서비스를 제공받는 사용자의 프라이버시를 보호하지 못한다는 문제점이 존재한다. 따라서 사용자의 안전하고 편리한 서비스 사용을 위한 공간 좌표 변환 기법이 요구된다. 이를 위해, 본 논문에서는 선대칭 이동 기반 공간 좌표 변환 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 위치 데이터 보호를 위해 데이터 분포 변환 및 에러 삽입을 수행하고 근접 공격의 효율적인 방지를 위해 선대칭 이동을 이용한 공간 좌표 변환을 수행한다. 또한, 성능평가를 통해 제안하는 기법이 근접 공격에의 노출 확률을 크게 감소시키면서, 빠르게 공간 좌표 변환을 수행함을 검증한다.

안드로이드 모바일 플랫폼 환경에서 정보유출, 과금유발 그리고 피싱과 같은 행위를 하는 대부분의 악성코드는 안드로이드 환경에서 기본적으로 제공되는 API(Application Programming Interface)를 이용한 것으로, 이러한 악성코드 탐지 방법으로는 정적 분석과 동적 분석 방법이 있다. 현재까지 두 가지 분석 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며 두 가지 방식을 혼합한 형태의 검증 프로세스가 제안되고 있다. 그러나 본 논문에서 다루어지는 Radio Interface Layer 에서의 악성행위는 안드로이드 모바일 기기의 통신칩에 직접적으로 명령을 입력하는 방식으로, 그동안 악성코드 형태로 발견된 사례가 없으며, 이로 인해 발생 가능한 피해가 크므로 관련 내용을 살펴보고 대응 방안을 제시하고자 한다.

IT 기술의 발전과 정보화 사회로 인해 컴퓨터 관련범죄뿐 아니라 일반 범죄에서도 증거 및 단서가 디지털정보 기기에 보관되는 경우가 발생하고 있다. 이러한 맥락에서 본 논문에서는 디지털 포렌식 기술의 하나로서 녹음 데이터로부터 녹음기기를 판별하는 효과적인 방법을 제안한다. 녹음된 데이터에서 노이즈를 추출하고, 이 노이즈의 차이점을 이용하면 효율적인 기기판별 방법이 가능해진다. 본 논문에서는 위너 필터를 통한 기기 Noise를 추출하고, MirToolBox를 이용하여 특징들을 추출한다. 추출된 특징들과 WEKA의 다중 신경망을 이용하여 학습 및 판별하였다. 판별 결과 평균 99.8%의 성능을 보였다.

본 논문은 Android 프로그램의 정적 분석 방법을 논의한다. Android 프로그램 정적 분석의 목적은 오류발견, 개인정보 해킹 코드 발견, 바이러스 발견, 프로그램 분류 등등이다. 본 논문에서는 Android 프로그램의 분석을 위하여 구문 패턴 정적 분석과 프로그램으로부터 객체 다이아그람과 Flowchart 를 생성하여 프로그램 동적 실행을 추정하여 분석하는 통합된 정적 분석 방법을 논의한다. 프로그램 실행 추정 분석은 프로그램에서 객체 생성, 메소드 호출, 데이터 흐름, 실행 흐름, API 호출과 진행 과정 등을 추정하여, 구문 패턴 정적 분석만으로는 파악하지 못하는 프로그램 실행의 동적 분석이 가능하도록 한다.

악성코드인지의 가부가 나지 않은 실행 파일이 언제, 어떻게 동작하는지 여부를 판단과 수집을 위해 분석가들은 악성코드에 노출되기 쉬운 환경으로 조성된 PC를 이용하여 악성코드를 수집, 분석을 해왔다.이러한 PC를 악성코드의 인큐베이터라고도 할 수 있겠다. 이러한 PC를 두는 것은 시간 등에 큰 제약을 받게 되며, 분석이 쉬운 환경이 아니다. 이러한 환경 개선을 위해서 앞선 분석가들은 샌드박스 형태의 도구를 이용하고자 했다. 하지만 샌드박스 형태의 도구는 굉장히 제한적인 기능만을 제공하고 악성코드의 가부가 결정된 실행 파일에게만 적용시킬 수 있는 등의 단점을 가지고 있었다. 이 후 제안된 방법은 실제 PC와 근접한 수준의 환경을 제공하는 가상 PC이다. 이러한 가상 PC는 분석자에게 많은 편의를 제공하였으나 시간적인 부분에서 가지는 제한점은 기존과 동일하다. 본 논문에서는 가상 PC 분석 환경에서 시계를 가속하여 이러한 시간적인 부분에 대해 분석시간을 단축할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법을 적용할 경우 특정 시기 혹은 특정 시간 뒤에 동작하는 악성 코드의 활동시기와 조건을 가속한 시간만큼 단축하여 확인할 수 있다. 즉, PC를 감염시킨 뒤에 48시간이 지난 뒤에 공격 활동을 시작하는 악성코드가 시계를 2배로 가속하는 가상머신이라면 24시간 뒤에 행위를 탐지할 수 있다.

하둡 프레임워크는 현재 오픈소스 기반의 클라우드 인프라의 사실상 표준이다. 최초 하둡은 보안요소를 고려하지 않고 설계 되었지만 현재는 강력한 인증프로토콜인 커버로스를 사용하는 등의 보안 기능이 추가되었다. 하둡 보안은 꽤 안전해 보이지만, 클라우드 컴퓨팅의 범용적인 사용의 가장 중요한 요소는 보안인 것을 감안해보면 클라우드 제공자는 기존보다 더욱 강력한 보안 레벨을 고객에게 보장하여야 한다. 본 논문에서는 하둡 보안의 한계점을 제시하고 하드웨어 보안칩 TPM(Trusted Platform Module)을 이용한 해결방안을 제시한다.

Ad-hoc 네트워크에서 각 노드는 분산 및 협동을 통해 자체적으로 이웃노드와 무선네트워크를 구축하고 주고받게 된다. 그러나 Ad-hoc 네트워크에서 하위노드의 제한적인 저장/통신/계산 능력, 상호인증의 어려움 등으로 기존의 보안대책을 그대로 적용할 수 없어 Ad-hoc 네트워크 특성에 맞는 새로운 보안대책이 필요하다. 이를 위해 비밀분산기법 중의 일종인 (t,n) 임계치 기법을 통해 노드를 인증하는 방식이 제안되기도 하였으나, 이는 고정된 t개 노드의 분산정보가 모여야만 원래의 비밀을 복원할 수 있는 것으로 주로 적대적 환경에 배치되어야 하는 전술 Ad-hoc 네트워크의 요구사항과는 부합하지 않는다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 (t,n) 임계치 기법에 Newton의 보간 다항식을 최초로 적용하여 임계값 t를 동적으로 변경할 수 있는 공개키 인증방식을 제안하고, 그 유효성을 증명하고자 한다.

우리 군은 미래전을 대비하기 위해 각종 전술 응용정보체계의 막힘없는 전송과 통신망간 연동 요구를 충족시키고 미래 전장을 주도할 통신체계 구축을 목표로 전술정보통신체계(TICN) 개발을 추진 중이다. Ad-hoc 네트워크 기술을 사용하는 전술정보통신체계의 부체계인 전투무선체계는 전장 환경에서 운영되는 특수성으로 인해 기존의 전통적인 플랫한 Ad-hoc 네트워크와는 차별화된 계층형 Ad-hoc 네트워크 구조를 가진다. 또한 Ad-hoc 네트워크를 운용하는 환경이 보안성이 극도로 요구되는 전장 환경임을 고려할 때 군 작전의 성공적인 목표 달성을 위한 보안대책은 반드시 필요하다. 특히 전장상황 하에서 유통될 각종 민감 정보들에 대한 기밀성, 무결성 등을 보장하기 위해 정당한 권한을 가진 노드들만이 네트워크에 참여할 수 있는 보안 매커니즘이 적용되어야 하며, 이를 위해선 효율적인 키 관리 기법을 적용해야 한다. 본 논문에서는 비밀키, 노드위치, 해시인증 등의 정보를 이용한 3단계 인증절차 적용으로 Ad-hoc 네트워크 참여 노드의 인증을 강화하고, 통신환경에 따라 3가지 비밀키를 구분 사용하여 계층형 Ad-hoc 네트워크 구조에서 기밀성 보장을 강화하기 위한 키 관리 기법을 제안한다.

최근 네트워크와 컴퓨팅 기술의 발전에 힘입어 대규모 시스템에 의해 다양한 서비스가 제공되고 있다. 하지만 이러한 시스템들의 긍정적인 효과에 반하여 악의적인 목적으로 시스템의 취약성을 이용한 보안을 위협하는 많은 공격들이 시도되고 있다. 본 논문에서는 이런 공격들에 대한 효과적인 대응책 중 하나인 침입감내 시스템의 연구 동향을 살펴보고, 그 방향성을 제시한다. 세부적으로는 효과적인 침입감내 시스템 설계를 위한 방법과 그에 관한 연구 실태에 대해서 기술한다.

We know that JPEG image format is one of the most popular image formats in the digital area and distribution of digital photographic drawing it is interested frequently in certain types of forensic investigation. In most case, corrupted images are shown gaudiness with the boundary of the corrupted parts. In the paper, we propose a technique to carve correct JPEG images using transformation method and the approach can be used for JPEG image file carving tool development.

사이버 공격이 다양해지면서 침입 탐지 시스템이 탐지 못하는 공격들이 늘어가고 그에 따라서 침입 감내 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 기존의 가상화 기반 침입 감내 시스템들은 같은 가상 이미지를 정화해서 사용하므로 항상 같은 취약점을 가지고 있게 된다. 이 논문에서는 기존의 가상화 기반 침입 감내 시스템의 보안상 문제점을 지적하고 해결하기 위한 아이디어를 제시한다. 그리고 각 가상 이미지에 부여된 점수를 기반으로 노출 우선 순위를 배정하는 정책을 제안한다.

최근 스마트폰에 탑재된 NFC를 통한 결제 서비스의 시장이 각광을 받고 있다. 사용자는 자신의 신용카드 정보와 같은 지불 수단을 스마트폰에 탑재된 NFC 장치에 기록하여 리더기에 그 정보를 보냄으로써 간편하게 결제를 할 수 있게 되었다. 하지만 무선 신호의 특성상 사용자의 정보가 외부로 노출될 가능성도 배제할 수 없으며, NFC 데이터를 읽는 리더기가 신뢰 가능한 리더기인지 알 수 없는 보안 취약성이 존재한다. 본 논문에서는 NFC를 통해 안전하게 데이터 통신을 할 수 있도록 정의된 NFC-SEC 표준에 대해서 살펴보고, NFC-SEC 프로토콜에서 피어 간의 상호 인증의 필요성에 대해서 말한다.

스마트폰의 보급이 증가하게 됨에 따라 많은 사람들이 이를 활용하고 있지만 스마트폰 활용에 따른 보안에 대한 인식은 낮다. 기업에서도 스마트폰을 활용한 업무가 증가함에 따라 각 기업의 내부 자료가 외부에 유출될 수 있는 보안 위협이 증가하고 있으며 이를 막기 위하여 Data Loss Prevention(DLP) 기술의 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반의 DLP를 위한 기반 기술이 되는 데이터의 이동을 모니터링 하는 기술을 제안한다.

Peer-to-peer(P2P) 정보보호는 가용성, 신뢰성이 뛰어난 파일 공유 시스템 제공을 목적으로 P2P기반 분산 컴퓨팅, 스트리밍, VoIP 등을 안전하게 제공하는 목적이 있다. 하지만 P2P/IPTV 트래픽이 전체 네트워크 트래픽의 50% 이상을 차지하는 상황에서 만약 악성 사용자가 신뢰할 수 없는 자원을 확산시킨다면 네트워크에 지장을 초래하고 이는 서비스 품질을 감소시키는 원인이 된다. 이를 방지 위하여 본 논문에서는 개방된 P2P 환경에서 악의적인 노드의 공격을 효과적으로 대처하고 정확한 파일 공유를 위한 신뢰평가 기법을 제안한다. 제안된 기법은 시간의 흐름에 따라 사용자의 신뢰도를 평가하고 이웃노드에게 제공받은 신뢰도에 대해 상대적 차이를 활용하여 사용자 주관적인 신뢰도를 판단한다.

최근 홈 엔터테인먼트 기기에서 생성되는 대용량 멀티미디어 콘텐츠의 전송요구가 증가하면서 UWB(Ultra Wideband) 무선통신을 사용하는 WUSB(Wireless Universal Serial Bus)가 홈 네트워크의 구축을 위한 기술로 주목 받고 있다. 케이블 없이 통신하는 WUSB의 통신 환경은 호스트와 디바이스 사이에 데이터 전송 전에 반드시 서로가 원하는 정당한 상대임을 인증하는 과정이 필요하다. 하지만 기존의 호스트와 디바이스 사이에 인증과정 시 전달되는 메시지의 무결성, 도청, 프라이버시 문제 등 여러 가지 보안 위협에 쉽게 노출될 수 있는 가능성이 존재하기 때문에 안전한 인증 스킴 개발이 중요하다. 본 논문에서는 WUSB 호스트와 디바이스가 서로 인증하는 과정에서 Tamper-Resistance 메커니즘을 제공하고, 도청 위협과 Man-in-the-Middle 공격을 방지 할 수 있는 상호 인증 스킴을 제안한다.

컴퓨터나 스마트폰과 같은 디지털 장비로부터 범죄와 관련된 디지털 정보를 발견하거나 복구해내는 디지털 포렌식 기술은 컴퓨터 공학 기술뿐만 아니라 암호학과 같은 다양한 자연과학적 분야들이 적용되는 분야이다. 특히, 용의자가 암호화한 파일을 복호화하거나, 암호화에 사용한 패스워드를 발견해내는 기술은 수사에 결정적인 역할을 하는 경우가 빈번하여, 포렌식 수사관들의 의존도가 높은 기술분야로 인식되고 있다. 대부분은 직접적인 복호화보다 패스워드를 유추하거나 발견해내는 기술들이 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 이러한 패스워드 검사작업을 위한 다양한 기능들을 소개하고 이를 웹기반의 분산처리 방식을 통해 고속으로 수행할 수 있는 시스템의 설계 내용에 대해 기술한다.

부채널 분석 공격은 하드웨어 또는 소프트웨어로 구성된 암호모듈이 동작 시에 발생되는 전력 또는 전자파 등의 부가 정보들을 수집하고 통계적으로 처리하여 해당 암호모듈의 키를 찾아내는 공격방법이다. 부채널 분석 공격을 막기 위해 암호모듈 개발자들은 부채널 분석 공격에 안전한지 미리 점검하고 시험할 수 있는 시스템이 필요하며, 부채널 안전성 평가 기관에서는 해당 암호모듈이 안전한지 평가하기 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 부채널 안전성 평가 및 시험을 하기 위해 개발한 부채널 안전성 검증 시스템인 SCARF를 소개한다.

무선 네트워크의 급속한 성장과 더불어 스마트폰(Smart Phone) 사용자들이 급증함에 따라 카페나 지하철역 등 곳곳에서 무선LAN을 이용할 수 있게 되었다. 그러나, 무선LAN 이용자의 증가는 심각한 보안 문제를 야기시킨다. 공격자 AP(Access Point)의 SSID를 합법적인 무선 AP의 SSID와 동일하게 설정한 후, 클라이언트의 접속을 유도하여 공격할 수 있는데, 이러한 공격을 에빌 트윈(evil twin)공격이라고도 한다. 에빌 트윈 공격을 함으로써 공격자의 무선 AP를 이용하는 사용자들의 비밀번호를 스니핑 하거나, 피싱등의 공격을 할 수 있게 된다. 특히, 모바일 AP기능이 가능한 스마트폰 사용자들이 급증하고 있는 가운데, 스마트폰을 이용하면 이러한 공격을 더욱 은밀하고 간편하게 수행할 수 있다. 본 논문에서는 IP주소를 이용하여, 스마트폰을 이용한 에빌 트윈 공격 탐지 방법을 제안하였다.

본 논문에서는 이동 객체가 다중 공간을 이동할 때 초기 인증 정보를 기반으로 연속적으로 인증 서비스를 제공받기 위한 방식을 제안한다. 이는 객체의 이동 경로에 설치되어 있는 스마트 카메라의 연속 추적 기능을 사용함으로써 가능하다.

최근 이미지들이 의료, 군사, 산업등 많은 분야에서 사용되고, 다양한 정보를 담고 있다. 하지만 유출시 많은 문제를 야기 시킬 수가 있으며, 컴퓨팅의 발전으로 이미지의 해상도는 점점 향상되고 있어서 예전보다 정확하고 많은 정보가 노출될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이미지 암호화에 관한 다양한 기법들이 소개 되었다. 하지만 이러한 기법들은 작은 크기나 적은 색 정보에서 가능한 기법들이 대부분이었다. 그리고 현재 많이 사용되는 다중코어나 클라우드 컴퓨팅 환경에서 효과적으로 사용할 수 있는 기법들에 대한 연구가 활발히 이루지지 않았다. 본 논문에서는 다중코어나 클라우드 컴퓨팅 환경에서 효과적으로 사용될 수 있는 병렬 이미지 암호화 기법을 제안한다. 병렬 연산을 위해 이미지를 작은 이미지 단위로 나눌 때 발생할 수 있는 Jigsaw puzzle 공격에 취약점을 노출하지 않도록 일정한 크기로 나누어서 처리하는 기법대신에 다양한 크기로 나눠서 처리하는 기법을 제안하고 구현 및 검증하고자 한다.

사용자 기기가 다양해지고, 기기 간 데이터 동기화 필요성이 증대되면서, 클라우드 스토리지 서비스에 대한 수요가 증가되고 있다. 이러한 클라우드 스토리지 서비스는 클라우드 서버의 보안 취약점을 공격하거나, 악의적인 목적을 가진 관리자에 의한 데이터 유출 위협이 항상 내포되어 있다. 따라서, 본 논문에서는 TPM을 기반으로 한 클라이언트에서의 데이터 암호화를 통해 이러한 문제점을 해결하고, 사용자의 다양한 기기들간의 데이터 이용을 안전하고 편리하게 할 수 있는 클라우드 스토리지 시스템을 제시한다.

스마트폰 사용자가 증가함에 따라 스마트폰 사용자를 노리는 악성코드 또한 증가하고 있다. 국내의 다양한 스마트폰 운영체제 중 특히 안드로이드의 경우 오픈소스 정책 및 다양한 기기의 보급을 통해 사용자가 증가함에 따라 악성코드 또한 증가하고 있다. 현재 대부분의 악성코드 탐지 프로그램의 경우 위변조 혹은 새로운 악성코드에 대응이 어렵다는 문제점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 행위기반 탐지 및 머신러닝 기법 적용을 통한 악성코드 탐지 방법을 제시하고자 한다.

2009년 7.7 DDoS 공격을 기점으로 DDOS 공격에 HTTP-GET 프로토콜이 공격에 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 클라이언트에서 개인사용자의 웹 브라우징 패턴을 분석함으로써 HTTP-GET 공격을 탐지하는 방법을 제안한다. 웹 브라우징 패턴 분석에는 Markov Model을 사용하여 사용자의 정상적인 행동패턴을 계산하고, 공격을 탐지하는데 사용한다. 제안한 방법은 클라이언트에서 개인사용자에 대한 개별적인 웹 브라우징 패턴을 분석하기 때문에 서버에서보다 계산량이 적으며, 클라이언트 레벨에서 DDoS 공격을 조기에 탐지/차단함으로써 서버에서의 DDoS 공격 탐지에 의한 부하를 줄일 수 있다.

Facing the counterfeiting acts towards various products, many manufacturers implement ePedigree system to secure their supply chain. Using ePedigree, a distribution history including a valid product identifier from the manufacturer until the final retailer is recorded. And this ePedigree is signed by each involved supply chain party using digital signature. With this digital signature, any unauthorized alteration to the ePedigree document would generate a failed verification process. If there is a counterfeit product using a fake ePedigree document, it wouldn't be able to pass the verification process either. Hence, there wouldn't be any counterfeit product that could enter the legal supply chain and bought by the consumer. We are proposing to use ECDSA instead of RSA since it has faster performance and shorter key size. At a certain same security level, ECDSA only needs 163 bits, while RSA needs 1024 bits.

최근 신종/변종 악성코드 유포가 급증하고 있어 대량의 악성코드 수집/분석 및 경유/유포지 탐지를 위한 자동화 기술 연구가 활발하다. 대표적인 연구로서 웹과 SNS를 통해 유포되는 악성코드에 대한 자동수집 시스템, 대량의 악성코드에 대한 자동 동적/정적 분석 시스템, 시그니처 기반 악성코드 경유/유포지 탐지 시스템이 있다. 이들 연구에서 개발된 시스템들은 상호 독립적으로 관리가 가능하지만 악성코드에 대한 체계적이고 종합적인 분석 및 현황 파악을 위해서는 악성코드 정보를 통합 관리할 수 있는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 기존 연구에서 개발된 악성코드 자동 수집 시스템, 악성코드 자동 분석 시스템, 악성코드 경유/유포지 탐지 시스템에서 생성된 악성코드 정보를 통합 관리할 수 있는 악성코드 통합 관리 시스템을 제안한다.

최근 모바일과 테블릿 등의 휴대용 디바이스들 활성화로 인해서 어플리케이션의 종류가 확대되고 누구나 어플리케이션 개발에 쉽게 어플리케이션 제작을 할 수 있어짐에 따라서 개발 조직의 소규모와 개인 개발자들의 활동이 늘어가고 있다. 하지만 현재 앱에 관련된 소프트웨어의 개발 방법론은 많지 않다. 그래서 이 논문에서는 1)소프트웨어의 보안개발주기의 최소화를 통해 개발자들에게는 보안가이드 라인을 제공하고 2)소규모의 개발자들이 주어진 보안개발 방법론을 따라 품질과 보안성을 향상하고 3)정부나 앱스토어의 검증성을 높여서 고객이 신뢰하고 검증된 모바일 어플리케이션을 사용할 수 있게 하는 것이다.

내부자에 의한 위협이 증가됨에 따라, 기업 내 핵심기술이 유출되어 큰 피해가 발생하고 있다. 내부자들이 합법적인 권한을 통한 불법적인 정보유출을 시도하는 위험을 예측 관리하기 위하여, 본 논문에서는 내부자들의 위험도를 평가하기 적합한 위험분석 방법론 ISMS-AIR(ISMS - Against Insider Risk)을 제안하였다. 내부자 위협의 정의와 위험도 평가를 위한 기존 위험분석 방법론들을 연구하였으며, 기존 자산 중심의 위험분석 방법론인 ISMS에 사용자 중심의 행위 모니터링을 강화하여 위험도 산출하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여 사용자 행위에 따른 프로파일링 데이터와 이상징후 시나리오를 적용하여 내부자들의 위험도를 산출하고, 주요 모니터링 대상을 선정하여 내부자들의 불법적인 정보유출 시도행위를 모니터링 할 수 있다.

세계적으로 스마트폰 이용인구가 증가함에 따라 모바일 악성코드를 통한 정보유출이 빈번히 발생되고 있다. 유출된 정보는 금전적 이득을 얻기 위해 악의적으로 사용되고 있으며, 피해 사례는 지속적으로 증가하고 있다. 제안하는 모바일 악성코드 탐지 모듈은 모바일 사용자의 정보유출을 방지하기 위해 Signature 방법을 사용한다. 또한, 새로운 애플리케이션의 설치 전과 설치 후의 정보를 DB로 저장하여 악성코드 감염 여부를 모니터링한다. 정보유출을 방지하기 위한 모바일 악성코드 탐지 모듈은 사용자의 정보를 안전하게 보호하여 신뢰할 수 있는 스마트폰 사용 환경을 마련해준다.

본 논문에서는 알려진 악성코드로부터 악의적인 행위 패턴을 정의하는 방법을 제안하고, 이를 기반으로 변형된 악성코드의 검출 방법을 제안한다. 악의적인 행위 패턴에 대한 정의는 Cross Reference를 기반으로 블록화 한 후 실행코드 블록의 호출 관계에 따른 그래프를 이용하여 정의하였다. 그리고 변형된 악성코드에 대한 검출은 실행코드 내부에서 악의적인 행동 패턴을 찾음으로써 판단한다. 제안된 방법에 대한 실험결과 변형된 악성코드의 검출이 가능함을 확인하였다.

IDS는 네트워크를 통해 외부에서 들어오는 공격을 감지하고 차단하는 시스템으로 Snort는 대표적으로 널리 이용되고 있는 비상업적 IDS이다. Snort는 서버로 들어오는 패킷과 침입탐지 규칙을 비교하여 네트워크 공격을 탐지한다. 네트워크 공격이 다양해지고 인터넷 사용이 증가하면서 탐지할 대상이 많아졌기 때문에 Snort의 성능을 유지하기 어려워지고 있다. 따라서 소프트웨어적으로 탐지엔진의 알고리즘을 성능을 향상시키거나 하드웨어적으로 패킷처리 능력을 향상시키는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 소프트웨어나 하드웨어적인 성능 향상과는 달리 침입탐지 규칙에 기반하여 이를 좀 더 명확하고 효율적으로 정하고 관리하여 Snort의 성능을 향상시키는 접근방법을 제안하였다. 이를 위해 우선적으로 Snort의 침입탐지 규칙에 대해 분석하였고 그 중 개선할 수 있는 Snort 규칙에 대해서 새로운 침입탐지 규칙을 제안을 하였다.

본 논문에서는 다중 입력 방식과 터치의 길이 인지 방식을 결합한 패스워드 인증기법을 제안하고 분석한다. 이 기법은 기존의 패스워드 인증기법보다 경우의 수가 굉장히 크다는 점에서 여러 스마트폰 공격으로부터 안전하며, 해결하기 까다로운 엿보기 공격으로부터 안정성이 강화되면서도 동시에 사용자 편리성이 떨어지지 않는다는 점에서 효율적인 패스워드 인증기법임을 확인하였다.

이 논문에서는 피아노 건반을 연주하거나 악보 위의 음을 누르는 방식의 새로운 멜로디 패스워드 인증기법을 제안한다. 등록단계에서 사용자는 피아노 건반을 치거나, 악보 위를 터치하는 방법을 통해 사용자의 멜로디를 생성하여 이를 암호로 설정한다. 인증단계에서는 등록한 멜로디를 다시 생성하면 암호가 해제된다. 이 기법은 암호공간의 확대를 통하여 안전성을 강화하고, 피아노를 연주하는 재미를 유발하여 인증방법의 친화성을 향상시킬 수 있다.

요즈음 스마트폰의 사용이 증가함에 따라 스마트폰 보안이 매우 중요한 주제가 되었다. 이 논문에서는 여러 가지 공격에 안전한 스마트폰의 회전식 그래픽 패스워드를 제안한다. 제안된 그래픽 패스워드 방식은 사용자의 편의성을 증대시키고 스머지(Smudge) 공격, 무작위 공격, 훔쳐보기 공격 등에 안전하기 때문에 스마트폰의 보안성을 높일 수 있다.

대용량 지형 데이터를 실시간에 렌더링 하기 위해 여러 가지 연속상세단계 기법들이 연구되었다. 하지만 이러한 방법을 적용해도 지형 데이터가 하드웨어에서 처리할 수 있는 크기보다 클 경우 과도한 간략화로 인한 기하오차가 발생하거나 프레임률이 저하된다. 또한 기존 연속상세단계 기법을 수행하기 위해 만들어진 자료구조들 또한 지형 데이터의 크기에 비례하여 커지므로 메모리와 전처리 시간이 많이 소요된다. 본 논문에서는 적은 개수의 정점으로 효과적인 지형 렌더링이 가능한 편향맵을 다해상도로 확장하여 별도의 자료구조가 따로 필요 없는 간단한 연속상세단계 기법을 제안한다. 이 방법은 적은 메모리 용량으로 높은 정확도의 지형을 실시간에 렌더링 할 수 있다. 연속상세단계 선택은 보다 빠른 처리를 위해 GPU에서 패치 단위의 테셀레이션을 통해서 단일 패스로 수행된다. 상세단계가 선택으로 세분화 된 지형의 각 정점들은 화면 공간상의 오차를 참조하여 각각의 상세단계를 선택한 후 해당되는 편향맵에 저장된 이동벡터만큼 이동하여 최종 지형 메쉬를 생성한다. 제안한 방법은 전처리 단계를 포함한 모든 처리가 GPU에서 수행되므로 속도가 빠르고 적은 정점으로 보다 정확한 지형을 렌더링 할 수 있다.

본 논문에서는 아웃라이어 처리를 통한 강인한 HDR 영상 복원 방법을 제시한다. 기존의 방법들은 LDR 영상들에서 흔히 발생하는 긴 노출시간으로 인한 블러 현상이나 저노출/과노출로 인한 포화 픽셀(아웃라이어)을 고려하지 않았다. 본 논문이 제시하는 방법은 MAP(Maximum a priori)을 이용하여 블러 및 아웃라이어를 반영하여 HDR 영상 복원 문제를 정확히 모델링하고, 블러 추정 및 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘 기반의 아웃라이어 추정을 통해 품질 저하가 없는 선명한 HDR 영상을 복원한다. 실험 결과를 통해 본 논문이 제시하는 방법이 블러 및 아웃라이어를 포함하는 LDR 영상들로부터 우수한 품질의 HDR 영상을 효과적으로 복원할 수 있음을 보이며, 최근에 개발된 방법들과 비교해서도 더 우수한 품질을 갖는 것을 볼 수 있다.

코 내부의 복잡한 기하학적 형상으로 인해 nasal airway의 분리는 많은 어려움을 겪고 있다. 본 논문은 velocimetry of nasal airflow 와 코 수술 계획을 위하여 3차원 공간에서 nasal airway를 interactive semiautomatic으로 분리하고 시각화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 ROI(Region-Of-Interest)와 multi-seed 3d region growing(MS3RG)기법을 적용하여 비강을 분리하며 볼륨렌더링 기법을 이용하여 분리된 영역을 3차원 공간에서 직관적으로 확인 할 수 있다. 또한 분리된 3차원 비강 모델은 유동흐름 실험을 위하여 3차원 프린터를 통해 실제 모형으로 제작 가능하다. 그리하여 CT dataset(512*512*175)을 가지고 매뉴얼 세그멘테이션에서 5시간 정도 걸리던 작업을 반자동 세그멘테이션 방법을 이용할 경우 최대 3분 이내에 분리 작업을 완료할 수 있으며 수치해석 실험 및 물리 실험에 이용할 수 있다.

스마트폰 기반 3D 아바타를 이용하여 임의의 표정을 합성 및 제어하여 애니메이션 할 수 있는 방법과 응용을 제안한다. 사용될 아바타에 표현되는 임의의 표정 Data Set을 PCA로 처리 후, 인간의 가장 기본적인 6 표정으로 컨트롤러 축을 생성한다. 만들어진 제어기에, 임의의 연속 표정을 유저에 의해 정해진 시간에 생성하여 애니메이션 할 수 있는 방법을 시스템을 제안하다. 빠른 계산을 장점으로 하는 본 제어기는 스마트폰 환경에 맞게 탑재 되었으며, 이 제어기를 활용하여 모델워킹 모션에 다양한 표정을 적용할 수 있는 시스템을 구현하였다.

나무, 숲과 같은 자연물의 사실적인 묘사는 게임이나 가상현실 시뮬레이션을 위해 중요한 요소 중 하나이다. 하지만 복잡하고 다양한 형태를 갖는 나무를 사용자가 원하는 형태로 자연스럽게 모델링하는 것은 현실적으로 어려움이 따른다. 본 논문에서는 간결하고 직관적으로 나무 모델을 생성 할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 생성된 나무를 사용자가 조금 더 원하는 형태로 수정, 보완할 수 있도록 직관적이고 인터랙티브한 인터페이스를 제시한다. 나무 외형의 복잡한 여러 가지 요소들을 몇 가지 규칙으로 단순화하면서 사용자가 최대한 다양한 형태의 나무 모델을 탐색하여 원하는 결과 모델을 얻을 수 있도록 한다.

본 논문에서는 영상에서의 시각적 자극의 특징에 의한 돌출과 특정 대상에 관련한 단서들간의 상호작용에 기반하여 얼굴을 검출하는 주의집중모델을 제안한다. 제안하는 모델은 얼굴에 대한 하향식 다중 단서로 모양(shape), 피부색(skin color), 밝기(luminance), 거리에 대응하는 크기, 깊이 등을 사용하며 이들 단서들이 상향식 프로세스와의 상호작용을 통해 목표하는 얼굴을 검출하도록 유도하는 상향식/하향식 결합에 기반한다. 제안하는 방법은 크기 및 회전변화를 갖는 다수의 얼굴을 포함한 영상에서 얼굴검출을 수행함으로써 성능을 검증하였다.

최근 영화나 드라마 같은 미디어 데어터가 폭발적으로 증가하면서, 다양한 언어로 번역된 자막 데이터도 증가하고 있다. 이러한 자막은 대부분 화면 하단이나 우측에 위치가 고정되어 나타내는 방식을 취하고 있다. 그러나 이 방식에는 몇 가지 한계점을 가지고 있다. 자막과 등장인물의 얼굴이 거리가 먼 경우, 시청자의 시선이 분산되어 영상에 집중하기 어렵다는 점과 청각장애를 가진 사람의 경우 자막만으로는 누가 말하고 있는 대사인지 혼동이 온다는 점이다. 본 논문에서는 만화에서 대사를 전달하기 위해 사용하던 말풍선을 동영상의 자막을 나타내는데 사용하는 새로운 자막 시스템을 제안한다. 말풍선을 사용하면 말꼬리로 화자의 위치를 가리키고, 시청자의 시선을 화자의 얼굴 근처에 집중시킴으로써 기존 자막이 갖는 한계점을 개선시킬 수 있다. 본 연구의 결과물을 검증하기 위해 사용자 평가를 실시했고, 기존의 자막 방식에 비해 시선의 안정성과 흥미성, 정확도에서 더 낫다는 결과를 얻을 수 있었다.

전투공간 시뮬레이션 결과를 가시화할 뿐 아니라 시나리오 가시화 중에 사용자가 선택한 엔티티의 상세한 관찰을 제공하기 위해 스테레오 3D 모델 뷰어를 개발하여 가시화 시스템의 프로토타입을 구성하였다. 전투공간 가시화를 위해서는 가시화 스프트웨어인 SIMDIS를 사용하였다. 사용자는 시뮬레이션 가시화 스크린 상에서 엔티티를 선택할 수 있으며, 이 엔티티의 자세한 관찰은 스테레오 3D 모델 뷰어에 가시화 된다. 모델 뷰어는 사용자에게 엔티티 관찰 시 몰입감과 인지도를 향상시키기 위하여 헤드 트래킹 기술을 적용하였다. 사용자의 위치를 추적하기 위해서는 깊이 카메라를 이용하였으며, 획득한 깊이 영상을 통해 실시간 사용자 헤드 트래킹을 적용하였다. 구현된 시스템은 SIMDIS를 이용한 전투공간 시뮬레이션 가시화와 스테레오 3D 뷰어를 각각 가시화하기 위하여 2D 디스플레이와 3D TV를 사용하였다.

본 논문은 기존에 데스크 탑 환경에서 개발된 이미지 처리 기반의 증강현실 시스템을 모바일 기기 환경에서 구동 가능한 형태로 개량하고, 성능을 향상시키는 연구에 관한 것이다. 평면 객체에만 국한되어 목표 객체를 선정하는 기존 증강 현실 모듈의 한계점을 극복하기 위하여 변형 가능한 객체에 대한 인식 및 추적이 가능하도록 개선하였다. 또한 해당 모듈을 실제 사용 가능한 어플리케이션 제작에 활용하고 모바일 증강 현실의 유용성 및 향후 상용 서비스에서의 이용 가능성을 보인다.

본 논문에서는 기존의 특징점 기반 객체 인식 방법의 확장으로 보완적 특징점 기반의 컬러 정보를 포함하는 기술자를 활용하는 객체 인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 무늬가 적은 객체에서도 에지의 위치를 샘플링함으로써 보완적 특징점을 생성해 낸다. 그리고 검출된 보완적 특징점으로부터 얻어지는 그레이 값 변화도방향 정보와 컬러 정보를 가지고 있는 기술자를 생성한다. 그리고 생성된 기술자를 객체 단위로 묶어 낼 수 있도록 하는 코드북(Codebook)을 학습함으로써 각 객체를 구분해 낼 수 있는 강건한 히스토그램를 생성한다. 생성된 코드북을 활용함으로써 제안하는 방법은 객체의 크기 및 환경 변화, 3차원 회전의 경우에도 기존의 방법보다 강건하게 인식한다. 실험 결과 제안하는 방법은 75.8% 인식률을 보이는 것을 확인하였다. 이 방법은 증강현실 응용에 정보 제시를 위해 가장 먼저 이루어지는 핵심 기술로써 활용될 수 있다.

스마트폰에서의 3D 게임/애플리케이션에 대한 사용자의 요구는 나날이 증가하고 있다. 3D 게임/애플리케이션은 내부적으로 $4{\times}4$ 행렬을 가지고 여러 가지 좌표 변환을 수행하기 때문에, 보다 빠른 3D 그래픽스 처리를 위해서는 $4{\times}4$ 행렬 연산의 최적화가 필수적이다. $4{\times}4$ 행렬 연산중에 역행렬 연산에 대해 살펴보고, ARM 프로세서에서 지원하는 Neon 연산자를 이용해서 $4{\times}4$ 행렬의 역행렬 연산을 개선할 수 있다.

최근, 스마트폰이 널리 보급됨에 따라, 모바일 어플리케이션의 UI에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그중 다수의 메뉴를 가진 어플리케이션의 경우는 메뉴의 배치를 통하여 사용자의 편의성과 심미성을 동시에 만족시켜야 한다. 본 논문은 어플리케이션 내의 여러 메뉴를 설계할 경우 몇 개의 메뉴를 어떻게 배치할 것인가에 대해 정보이론의 엔트로피에 기반을 둔 기법을 제안하고, 이를 국내 대표 포털 사이트인 네이버 어플리케이션에 적용하여 분석한 결과를 보인다.

최근 의료 분야 소프트웨어가 발전함에 따라 3차원 가상 모델을 이용한 의료 소프트웨어의 개발도 꾸준히 증가하는 추세이다. 치열 교정 분야는 이러한 3차원 가상 모델을 적용할 수 있는 분야 중 하나이다. 치열교정 분야에서는 3차원 가상 모델을 이용하여 부정 교합 환자의 치료 초기부터 끝까지 여러 단계의 치아이동 과정을 제공한다. 치아 이동의 각 단계별로 Stereolithographic Model이 만들어지는데, 이는 투명하고 얇은 Overlay 장치를 제작하는 기초가 된다. 투명한 재질의 Overlay 장치는 심미적이고 사용이 간편하여 많은 환자들이 선호하고 있다. Overlay 장치를 제작하는 시스템을 구축한 회사로는 Invisalign System이 가장 대표적이다. Invisalign System은 미국에 본사를 둔 회사로 한국에 지사를 두고 적극적인 마케팅을 통해 3D 치열 교정 분야의 국내시장을 거의 독점하고 있다. 독점적이다 보니 비용이 다른 교정 치료보다 2배 가까이 들고 있지만, 현재 한국에서는 개발이 적극적으로 이루어지지 않는 실정이다. 이에 본 논문에서는 환자 치아의 정확하고 과학적인 진단자료를 얻어 높은 치료비용에 대한 개선과 치료 전 과정에 대한 시뮬레이션 및 Stereolithographic Model을 미리 환자에게 제공하여 만족도를 높일 수 있는 3D치열 교정 시스템을 제안한다.

본 논문에서는 지능형 감시 시스템을 위한 3가지 이상행위 검출 방법을 제안한다. 단순히 직접 감시나 센서에 의존한 문제점 검출이 아닌 비전 기반 기술을 적용하여 특정지역 및 모든 감시구역에 대하여 객체의 이상 행동을 감지하는 방법들을 소개한다. 제안하는 이상행위의 분류는 배회, 도주, 특정 감시 지역 침입 3가지로 정의한다. 휘도 기반의 평균 배경 모델링 방법을 통하여 움직임 물체를 검출하고, 검출된 객체를 분석(위치, 크기, 방향, 속도) 및 정의한다. 이때 이상행위의 판단에 따라 정의된 시나리오 환경으로 구성하고 분석하였다. 제안하는 방법은 실험에 사용된 3가지 이상행위에 대해 1초 안에 검출되는 것을 보였다.

본 논문에서는 OpenCV를 이용한 영상처리 작업환경에서 영상처리 결과에 따라 마커를 기반으로 한 복잡한 형태의 3D 애니메이션 객체를 띄우기 위해 사용되는 증강현실 라이브러리(ARToolkit, OpenVRML)를 함께 사용하는 시스템을 제시하였다. OpenCV 라이브러리와 증강현실 라이브러리는 카메라로부터 이미지를 얻어오기 위한 함수 및 가져온 이미지 타입이 다르고 각각의 라이브러리에 맞게 이미지를 처리하기 위한 설정 및 최종적으로 디스플레이 하기 위한 일련의 과정에 있어서 호출되는 모듈들이 상이하였다. 또한 ARToolkit내에서도 보다 복잡한 3D객체의 렌더링을 수월하게 하기 위한 OpenVRML 기반 렌더링과 개발자가 원하는 렌더링을 손쉽게 수행할 수 있는 OpenGL 기반 렌더링과의 병렬적인 연동에 있어서 두 라이브러리를 사용하는 프로젝트의 카메라 및 렌더링 설정과 렌더링 처리 절차에 차이가 있어 두 프로젝트의 기능별 모듈을 하나로 통합하였다. 그리고 영상처리 라이브러리의 이미지 처리에 대한 모듈을 전체 시스템의 처리 순서에 맞게 알맞은 함수들로 배정하여 이 함수 내에서 추후 개발자가 개발한 시스템에 맞게 직접 편집하여 활용할 수 있도록 하였다.

본 논문은 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 강체 정합을 통해 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하여 자궁내막암의 위치를 자동으로 찾는 방법을 제안한다. 영상해상도와 밝기값 분포가 서로 다른 두 영상간 정합의 정확성을 향상시키기 위해 잡음을 제거하고 두 영상의 밝기값 신호 분포의 유사성을 강화시킨다. 유사성이 향상된 두 영상의 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하기 위해 정규화 상호정보를 최대화 하는 강체 정합을 반복적으로 수행한다. 정합된 영상에서 악성 종양을 쉽게 판별 할 수 있도록 현상확상계수지도를 컬러맵으로 생성하여 T2강조 MR 영상에서 얻은 종양의 후보군에 매핑하여 T2강조 MR 영상과 융합한다. 실험을 위하여 최적화 반복 과정에 따른 정규화 상호정보 수치 수렴 과정을 확인하고, 융합 후 종양 영역이 매핑되는 것을 육안평가를 통해 분석하였다. 제안방법을 통하여 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상을 융합함으로써 종양의 위치를 자동으로 파악하고 자궁내막암의 병기를 확정하는 용도로 활용할 수 있다.

본 논문에서는 한 장의 실제 나무 영상이 주어졌을 시, 사실적인 3차원 나무 모델링(modeling) 및 자가생장(self-growth) 표현을 위한 방법을 소개하도록 한다. 스켈레톤기반의 간략화(skeleton-based abstraction)를 이용하여 동일한 나무 몸통(trunk)을 갖는 다양한 나무 모델생성과 함께 나무의 다면체구조(manifold structure)를 고려한 지오데식 커널(geodesic kernel)을 이용하여 나무의 자가생장을 표현한다. 나무의 자가생장은 사전 정의된 나무 굵기, 전체 크기, 그리고 가지증식 순서정보와 같은 상대적 성장정보(allometric information)를 동시 이용하여 상대적인 나무 생장(allometric tree growth)을 표현하도록한다. 한편, 보여지지않는 나무 가지와 잎들에 대해선, 나무구조는 로컬하게 자기유사성(local self-similarity)을 갖는다라는 고전적인 절차적(conventional procedural) 가정을 이용하여 자동적으로 생성토록한다. 실제영상을 이용한 몇몇들의 실험을 통해 보다 효과적으로 나무 모델 및 생장 표현이 가능함을 보여주도록한다.

키네틱 타이포그래피는 오늘날 다양한 분야에서 문자 및 텍스트에 시각적 효과를 주는데 사용되고 있다. 현재 키네틱 타이포그래피 제작을 위한 기존의 저작 도구에서는 주로 키프레임 보간 방식을 이용하여 텍스트에 애니메이션 효과를 적용한다. 그러나 키네틱 타이포그래피에서 자주 쓰이는 효과 중 하나인 텍스트의 일부가 다른 텍스트보다 먼저 특정 위치로 이동한 뒤 나머지 텍스트가 순서대로 도달하는 효과는 기존의 방법으로는 각각의 텍스트를 따로 조작하게 되어 불편하고 저작 시간이 길어진다는 문제가 있다. 본 논문에서는 텍스트 내에서 사용자가 원하는 부분만을 스케치로 선택한 뒤, 선택된 부분을 먼저 이동시키고 나머지 부분은 선형 보간을 활용하여 이동시키는 기법을 제안함으로써 복수의 텍스트를 개별적으로 조작해야만 하는 기존의 문제를 해결할 수 있는 스케치 기반의 인터페이스 및 시스템을 제안한다.

최근 저가형 3D 동작인식 장치가 상용화되어 이를 이용한 다양한 시스템이 출시되고 있다. 본 논문에서는 3D 동작인식 장치를 이용하여, 원격지의 로봇을 제어하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 3D 동작인식 장치를 이용하여 사용자의 동작을 인식한 후, 원격지에 있는 로봇에 전송하여 동작을 실행하게 한다. 향후 제안된 시스템은 원격 제어가 필요한 응용 분야에 활용될 것으로 기대된다.

프로젝터를 이용하여 대형 화면을 투사할 경우, 밝기와 해상도 등으로 인하여 세세한 시각 정보 전달에 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 공간에 설치된 프로젝터가 투영한 낮은 해상도의 대형 화면에서 사용자의 관심 영역을 하이라이트하는 방식으로 이 문제를 해결하고자 한다. 이를 위해 사용자의 관심 영역을 제스쳐 인식을 통해 파악하고, 사용자와 상호작용할 수 있는 지능화 공간과 증강된 시각정보를 투영할 수 있는 프로젝터가 탑재된 모바일 로봇을 소개한다. 본 논문에서는 지능화 공간 내에서 프로젝터가 탑재된 로봇을 이용하여 상호작용이 가능한 다중해상도 디스플레이 방식을 기술하고, 실험을 통하여 이 시스템의 가능성 및 유용성을 확인하고자 한다.

기존의 스마트폰 음악 플레이어는 이어폰을 끼고 장소를 이동할 때 주변의 경고소리를 잘 듣지 못하는 위험함이 있고, 플레이어 컨트롤을 위해서는 화면을 보아야만 하는 불편함이 많았기 때문에 이를 해결하고자 멀티모달 자동제어 기법을 사용한 새로운 플레이어를 제안하였다. 주변의 dB(데시벨)을 입력받아 자동으로 볼륨을 제어해주며, 음성 명령과 터치 제스처 모드를 통해 화면을 보지 않고도 플레이어의 일부 기능을 제어할 수 있도록 하였다.

최근 독서 장애인을 위한 국제 디지털 음성 도서 표준인 DAISY를 통해 장애인의 고등 교육을 위한 연구가 활성화되고 있으나 그림이나 수식과 같은 특수요소는 음성도서로 만들어 활용하기 어렵다. 이를 위해, 본 연구에서는 중학교 교과과정에 포함된 내용 MathML 엘리먼트에 대한 한글 독음 규칙을 정의하였다. 또한, 정의한 한글 독음 규칙에 따라 내용 MathML로 표현된 수식을 독음 텍스트로 변환하는 프로그램을 XSLT로 구현하였다.

본 논문은 다공성 물체와 유체 간의 상호작용 기법을 제안한다. 다공성 물체는 구성 물질의 특성에 따라 물에 떠있다가 점차 물을 흡수하고 결국 가라앉는다. 제안하는 시뮬레이션 기법은 Eulerian 프레임워크를 이용하며, 다공성 물체의 물리적 속성을 복셀 안에 정의하여 시간에 따라 변화하는 흡수를 시뮬레이션 한다. 본 논문에서는 확산모델의 편미분 방정식을 이용해 풀어내어 흡수를 간단하게 시뮬레이션 할 수 있는 방법을 제안한다.

오늘날 정보화 시대에 접어들면서 사람들은 다양한 종류의 정보를 수집하고 관리하게 되었다. 본 연구는 사람들이 관리하는 다양한 종류의 정보 중, 개인의 연락처와 같은 개인 정보를 효율적으로 관리할 수 있는 스케치 기반의 인터페이스 및 시스템을 제안한다. 대부분의 사용자가 개인정보를 관리하는 기존의 방식은 문서도구를 이용하여 특별한 개연성 없이 일괄적으로 자료를 타이핑하여 저장하는 방식이다. 하지만 이런 기존의 방식은 간단한 입력만으로 자료를 보관할 수 있다는 장점을 가지고 있지만, 입력된 개인정보들 간의 연관성과 사용자와의 관계를 한눈에 보여주기에는 부족함을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 개인정보관리를 효과적으로 보여주기 위하여 그래프를 이용한 정보관리 시스템과 단순하게 보여주기만 하는 정보시각화에서 더 나아가 사용자가 직접 저작할 수 있는 스케치기반 인터페이스를 제안한다.

뉴럴 네트워크 구조를 이용하여 새로운 햅틱 질감 모델링 방법을 제시하고, 실제 측정한 데이터를 이용해 이 방법을 검증하였다. 제시된 방법은 높은 주파수의 가속도 성분까지 성공적으로 모델링 하기 위해서 여러 개의 뉴럴 네트워크를 병렬적으로 이용하여 구현되었으며, 기존 방법에 비해서 새로운 물체의 질감을 모델링 하기가 간편하였다. 실제로 측정한 데이터로 교차 검증을 실시한 결과 물체의 표면에서 생성되는 가속도를 약 75 %의 correlation으로 재생하는 결과를 얻을 수 있었다.

MR 영상에서 간의 인식은 간에 존재하는 질병을 파악하는 것뿐만 아니라 간에 대한 치료 방법이나 수술방법을 결정하는 중요한 정보를 제공한다. 이러한 일반적인 간의 인식 방법은 영역 분할 알고리즘을 기반으로 처리되어진다. IT분야에서의 영역 분할 알고리즘은 대부분 밝기 정보, 형태 정보, 패턴 분석 등 다양한 입력 정보의 컴퓨팅 처리를 통해 처리되어 진다. 그러나 이러한 컴퓨팅 방법으로는 앞서 언급된 입력정보들이 의미가 없을 경우, 영역 분할에 많은 제약이 따르게 된다. 따라서 본 논문은 이러한 컴퓨팅 처리의 근본적인 제약사항을 해결하고자, MR 이론의 R2-map정보 기반의 효과적인 영역 분할 방법은 제안하였다. 본 방법은 간 영역이 포함된 영상에서 실험하였으며, R2-map맵의 일부 특징점을 Region growing의 Seed point로 설정하여 경계가 모호하더라도 영역 분할이 가능하게끔 하였다. 해당 영상의 실험 결과 8.5%의 평균 오차로 일반적인 영역 분할 알고리즘에 비해 높은 정확도가 산출되었다.

도시 지역의 영상에서는 가로수, 행인, 자동차 등 3차원 대상이 아닌 전경 물체가 빈번하게 나타남에 따라 건물 모델의 텍스처 생성에 어려움이 있다. 따라서 본 논문은 건물 영상에서 전경 물체에 의한 가림이 제거된 정명평행 텍스처를 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자 조작을 이용하여 반자동으로 전경 물체에 의해 가려진 영역을 찾고, 이를 인페인팅 기법을 통해 채워넣음으로서 facade에 대한 텍스처를 생성한다.

색 테마(Color Theme)은 여러 가지 색의 구성을 뜻하며 디자인 등의 높은 활용성으로 인하여 최근 많은 사람들의 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 임의의 색 테마에서 색상의 배치에 따라서 사람이 느껴지는 조화로움이 차이가 있다는 사실을 보인다. 먼저 [Ou et al., 2011]을 이용한 색상 배치 방법을 소개하고, 이 방법에서 인접하지 않은 색상 부분을 변경한 방법을 제안한다. 또한 인접한 색상의 차이를 고려한 방법을 제안한다. 이 방법들에 대한 사용자 평가를 통하여 본 논문에서 제안하는 방법이 색 테마의 전체적인 조화로움을 더욱 증가시킴을 알 수 있었다.

파노라마 기반으로 가상정보가 통합될 실제 공간에 사용자가 수동으로 위치를 선택하고 그 값을 통해 3차원 위치를 추정한다. 이를 토대로 주변 파노라마를 선택하고 가상정보를 증강하는 방법에 대한 연구를 소개한다.

본 연구에서는 픽셀 값이 근소한 차이를 보이는 얼굴과 손이 겹쳤을 때 손을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 깊이 영상에서 연결요소를 찾음으로써 깊이 정보가 다른 손과 얼굴 영역을 분리하게 된다. 기존의 복잡한 방법을 생략하고, 이진화 영상에 적용하던 connected component labeling 기법을 gray 영상에 적용하여 깊이 영역이 비슷한 영역을 분리하였다. 이로 인하여, 손의 피부색상과 비슷한 색상을 가지는 얼굴과 손의 겹침 현상에서 강건한 손 추출 결과를 얻을 수 있었다. 그리고 보다 자연스러운 제스쳐 인식 시스템을 구축할 수 있다.

본 논문은 모바일 단말기에 장착된 센서를 이용한 QR코드 기반의 인터랙티브한 모바일 증강현실 시스템을 제안한다. QR코드는 많은 양의 정보를 담을 수 있는 2차원 바코드이다. 본 논문에서 활용한 QR코드는 QR코드 메타데이터와 콘텐츠 상세 메타데이터로 구성된다. 메타 데이터를 사용함으로써 기존의 프로그램을 수정하지 않고 사용자가 쉽게 콘텐츠를 작성할 수 있다. 또한 상세 메타데이터를 이용해 마커위에 증강하고자 하는 모델의 정보를 데이터 서버로부터 획득한다. 기존의 증강현실시스템은 영상처리 기반의 카메라 자세 추정을 사용한다. 하지만 모바일 단말기에서는 낮은 사양의 컴퓨팅 파워와 많은 양의 알고리즘 계산으로인해 실시간 카메라 자세 추정이 힘들다. 따라서 본 논문에서는 모바일 단말기에 장착된 센서를 사용하여 카메라의 포즈를 계산 하여 증강현실을 구현한다.

본 연구에서는 독서장애인을 위한 전자책용 어노테이션의 탐색 및 재생 기법을 제안하고 이를 음성 어노테이션 브라우징 시스템이라 칭하였다. 제안된 음성어노테이션 브라우징 시스템은 명령 입력, 중요도 분석 및 추천, 검색, 출력단계로 구성된다. 특히 본 연구에서는 대상 사용자가 청각 의존도가 높은 독서장애인들이기 때문에 완전히 청각에 의존해서 사용할 수 있도록 모든 단계에서 음성인식 기능을 제공한다. 제안된 음성 어노테이션 브라우징 시스템의 효율성을 검증하기 위해 안드로이드 환경에서 실행되는 전자책 소프트웨어와 음성 어노테이션 브라우징 시스템을 설계하고 구현하였다.

Texture transfer is a NPR technique for expressing various styles according to source (reference) image. By late 2000s, there are many texture transfer researches. But video base researchers are not active. Moreover, they didn't use important feature like directional information which need to express detail characteristics of target. So, we propose a new method to generate texture transfer animation (using video) with directional effect for maintaining temporal coherence and controlling coherence direction of texture. For maintaining temporal coherence, we use optical flow and confidence map to adapt for occlusion/disocclusion boundaries. And we control direction of texture for taking structure of input. For expressing various texture effects according to different regions, we calculate gradient based on directional weight. With these techniques, our algorithm can make animation result that maintain temporal coherence and express directional texture effect. It is reflect the characteristics of source and target image well. And our result can express various texture directions automatically.

본 논문에서 우리는 실시간 COI(Context-of-Interest) 등록에서의 증강현실 기반의 유기적 사용자 인터페이스를 제안한다. 먼저 동적으로 변하는 현실 공간의 사용자와 환경 정보를 반영한 증강형태(Augmented Form)의 변형을 가능하게하는 유기적 증강현실을 소개한다. 이를 사전에 정의된 증강현실 마커의 제약을 극복하는 실시간 삼차원 모델링 및 추적 기술에 적용하여 작업의 단계와 흐름에 따라 동적으로 변경되는 제공되는 증강 가이드를 구현하였다. 결과적으로 사용자는 응용 시스템에 대한 사전 학습이 부족하더라도 유기적인 가이드 정보에 따라 직관적인 작업 수행을 기대할 수 있다.

메이크업 시뮬레이션은 입력 장치와 디스플레이를 사용하여 가상의 얼굴에 다양한 화장법을 시험해 볼 수 있는 도구이다. 최근 다양한 환경을 고려한 여러 메이크업 시뮬레이션이 개발되었지만, 대부분의 시스템은 2차원 영상에서 이루어지며 제한된 조건에서의 시뮬레이션 결과만 확인할 수 있다. 본 연구에서는 측정된 피부의 거칠기와 반사도를 적용하고 적용된 반사도를 조절할 수 있는 사실적인 메이크업 시스템을 개발하였다. 개발된 시뮬레이션 방법을 사용시 3차원 스캐너로 획득한 고해상도의 얼굴 데이터 상에서 측정된 반사도를 사용하여 빛을 고려한 메이크업을 시뮬레이션 할 수 있다. 정점 기반 형상표현을 사용하여 3차원 모델의 렌더링 과정을 간단하고 유연하게 표현하였으며, 반사도를 얼굴 부위에 따라 달리 적용하여 보다 사실적인 메이크업 시뮬레이션을 가능하게 하였다. 또한 사용자에게 반사도를 직접 조절 가능하게 함으로서 보다 사실적인 3차원 메이크업을 가능하게 하였다.

Currently the amount and variety of data being generated is unprecedented and dramatically changes the way individuals, groups, and societies act and make decisions. Visualization is one of the most important commonly used methods of analyzing and interpreting digital assets and the interactive environments are necessary to enable effective discovery and decision making. In this paper we present several examples and approaches to scalable functional representations and interactive visualization and analysis. The functional representations provide us unified, compact, continuous, multi-scale, and compressed representations in the data domain.

본 논문에서는 산업용 CT 영상에서 다중 해상도 기반의 밝기값 정보와 형태 정보를 이용하여 내부 기공결함을 정확하고 빠르게 검출하는 기법을 제안한다. 첫째, 대용량 CT 데이터에서 계산량을 줄이기 위하여 1/2 해상도로 변환 후 관심영역을 자동 산정하고, 링 또는 금속 인공물 등의 잡음을 제거하기 위해 비등방성 확산 필터링을 수행한다. 둘째, 기공 결함 후보군을 검출하기 위해 밝기값 기반의 결함 검출 기법을 제안한다. 셋째, 결함 검출의 민감도를 향상시키기 위해 형태 정보를 이용한 기공 결함 검출 기법을 제안한다. 넷째, 수행시간 가속화를 위하여 다중 해상도 영상 처리 및 Open MP를 적용한다. 제안방법의 평가를 위하여 육안평가와 정확성 평가, 수행시간을 측정하였다. 정확성 평가는 실제 기공 결함과 제안방법 적용 후 결함 간 중복 픽셀 수로 측정하였다. 실험 결과 평균 중복 픽셀 비율은 91%로 측정되었고, 가장 큰 비율은 99%, 가장 작은 비율은 80%로 측정되었다. 다중 해상도 기법 및 Open MP를 적용함으로써 해상도 데이터 수행시간보다 90% 가속화되었다.

스테레오 매칭의 지역적 방법은 구현의 용이성과 낮은 계산복잡도로 인하여 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 대부분의 지역적 방법들은 영상이 외부환경에 변형되었을 때의 경우를 고려하지 않고 있기 때문에, 외부환경에 의해 많이 변형된 영상에 대해서는 제대로 된 변이 정보를 추출해내지 못한다. 본 논문에서는 양쪽 영상에서 곡선접합을 이용하여 서로 대응되는 영역을 찾는 스테레오 매칭 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 조명과 같은 외부요소에 강인한 특징을 가진다. 이 기법은 전 처리나 후처리 과정에서 부가적인 작업의 수행 없이 기법 자체만으로 외부요소에 대한 보상을 실행한다는 면에서 장점을 가진다. 비록 다양한 영상에서 변이를 추출하는 실험 결과, 거시적인 특성을 반영하는 곡선접합만으로도 조명에 의해 변형된 영상에 대해서 변이결과를 추출해내었다. 차후 미시적인 방법과의 결합을 통해, 변이정보의 추출의 정확도를 올릴 수 있을 것 이라고 기대된다.

본 논문에서는 빠르게 회전하는 공에 대한 바운싱 모델을 제시한다. 제안하는 바운싱 모델은 충격량을 기반으로 공의 회전력, 지면의 탄성 및 마찰력을 고려한다. 제안된 모델의 정확도를 측정하기 위해 그린, 페어웨이 및 러프 지형에서 공의 궤적을 촬영하고, 영상으로부터 공의 실제 궤적을 추출하여 비교한다. 시뮬레이션 모델은 실제 궤적을 기반으로 튜닝함으로써 정확도를 향상시킨다. 본 바운싱 모델은 실감형 스포츠 게임에서 보다 사실감을 높일 수 있다.

본 논문에서는 컬러영상 기반에서 배경과 잡음에 강인한 적응적 임계값 기반의 피부영역 기법을 제안하고 이를 활용한 응용프로그램을 제안한다. 배경과 전경을 분리시키는 코드북 알고리즘을 사용하여 배경을 제거하고, 분리된 영역에서 매 프레임 임계값과 모션에 따른 화소값을 검사하여 피부영역의 임계값을 갱신한다. 결과적으로 조명과 배경에 강인한 피부 영역 검출이 가능하며 이를 응용하여 사용자 인터페이스에 적용이 가능하다.

개인이 사용할 수 있는 스마트 기기가 다양해지면서 여러 기기로 생산된 사진 콘텐츠가 어떤 기준이나 규칙 없이 분산되어 있어 콘텐츠를 관리하고 원하는 콘텐츠를 검색하는 것이 어려워졌다. 따라서 본 논문에서는 개인 사진 콘텐츠를 효과적으로 분류하기 위하여 의미적 유사도를 기반으로 한 태그 클러스터링 기법을 제안한다. 태그들 사이의 유사도를 계산하여 서로 관련이 있다고 판단되는 태그들을 클러스터링 하는데, 태그가 같은 클러스터에 포함되어 있으면 그 태그를 가진 사진들도 유사성을 가진다고 볼 수 있으므로 개인 사진들을 의미에 따라 분류하는데 이용할 수 있다.

본 논문은 깊이영상의 화면 내 예측 부호화 과정에서 속도를 개선하는 기법을 제안한다. 부호화 과정 중 최적 모드 결정에 중요한 역할을 하는 율-왜곡 비용은 부호화 모드와 밀접한 관련이 있다. 영상을 분석한 결과, 컬러 영상의 최적 모드의 블록 크기에 따라 울-왜곡 비용이 차이나는 특징이 있다. 따라서 깊이 영상의 화면 내 예측 시 먼저 부호화 된 컬러 영상의 율-왜곡 비용에 따라 $16{\times}16$ 블록 크기를 결정한다. 제안한 기법을 참조 소프트웨어에 적용하여 실험한 결과 PSNR 차이는 거의 없었고, 부호화 시간은 평균 60% 이상의 속도를 개선하였다.

웨어러블 증강현실 환경은 동적으로 움직이는 HMD와 ARWand로 인한 시스템 오차와 사용자 오차가 발생하기 때문에, 3차원 공간 상에 다양한 위치에 존재하는 3D 객체를 효과적으로 선택하고 6 DOF 조작하는 것이 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, HMD, ARWand, 3D 객체간의 기하정보를 기반으로 3D 객체의 선택 확률을 모델링하고, 통합적으로 해석하여 최고의 선택 확률을 가지는 3D 객체를 선택할 수 있도록 한다. 그리고 근/원거리에 위치한 3D 객체를 효율적으로 조작하기 위해서 ARWand의 조작-디스플레이 맵핑 방법을 제안한다. 이는 3D 객체의 자연스러운 6 DOF 직접-간접 조작을 가능하게 한다.

본 연구는 최근 혁신적인 영상 기술 발전에 따른 3D 디스플레이 환경에 활용 가능한 3차원 기반의 다양한 입체 콘텐츠 제작을 위한 다시점(Multi-View)카메라 기반의 3D콘텐츠 저작도구 개발에 대한 연구 결과 및 활용사례를 소개한다. 3D입체 콘텐츠 저작기술은 양안시차를 고려한 다시점(Multi-View) 카메라 배치 및 렌더링 기술을 적용한 방식으로 전문가뿐만 아니라, 일반 사용자도 일정품질 이상의 생동감 있는 3D 입체 콘텐츠를 쉽게 제작 및 활용 가능하도록 사용자 편의를 고려한 직관적인 인터페이스로 구현하였다.

오늘날 소셜미디어를 통한 일반인들의 콘텐츠 제작 및 공유가 활발해지면서 콘텐츠 재활용이나 재구성을 통한 콘텐츠 제작의 필요성이 늘어나고 있다. 하지만 필요한 다른 콘텐츠를 수집하고 재구성 할 때, 사용자가 직접 웹에서 반복적으로 복사하고 컴퓨터에서 직접 관리 및 수정해야 하는 등 콘텐츠의 수집, 재활용 작업은 모두 사용자의 부담으로 남겨져 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자에게 자율성과 편리성을 동시에 제공해주는 웹 콘텐츠 재활용에 적합한 콘텐츠 제작 시스템을 제안한다. 시스템은 스케치 기법을 활용한 웹 콘텐츠 수집 모듈과 레이아웃 생성을 통한 콘텐츠 제작 모듈로 구성되어 있다.

소셜 미디어 환경의 도래로 다수의 사용자들이 자신만의 콘텐츠를 생성하고 공유하는 일이 많아졌다. 특히 여행이 대중적 취미로 자리잡으면서 여행에 관련된 콘텐츠도 늘어나고 있다. 하지만 여행 콘텐츠를 위한 효율적 시스템은 많지 않으며 기능이 미약하거나 복잡한 인터페이스로 인해 사용률이 낮은 편이다. 따라서 본 논문에서는 이를 보완하기 위하여 스케치 기반의 비주얼 북마킹을 이용한 여행 플래너 시스템을 제안한다. 사용자가 스케치와 제스처를 사용한 비주얼 북마킹을 이용하여 여행지에 관련한 자료를 간단한 태그를 붙여 북마크를 생성하면 지도 위에 자동으로 북마크가 생성되어 사용자는 북마크의 위치를 보고 루트를 정할 수 있다. 이를 이용하여 사용자는 여행의 목적을 잘 표현할 수 있는 여행 일정을 쉽고 다양하게 작성할 수 있다. 또한 사용자가 자신만의 여행 후기를 정리하여 다른 사람들과 쉽게 공유할 수 있는 도구로 활용될 수 있다.

현재 증강현실 인터페이스 상의 정보시각화는 공간과 사용자 그리고, 구조를 적절히 반영하여 제공되고 있지 못한 실정이다. 증강현실이 만들어낸 현실과 가상의 병치된 공간 안에서, 인터페이스는 우리가 생활하는 물리적 공간 그 자체가 된다. 따라서 증강현실을 위한 UI를 구조화 할 때, 기존 인터페이스가 가진 특성을 AR공간안에서 재해석 할 필요가 있다. 본 연구에서는 증강현실 상 지능적 정보 시각화에 있어 고려해야 할 요소를 정보디자인의 설계 과정을 토대로 추출하여 AR공간에 특화된 UI구축의 방법론으로 제안하고자 한다.

본 논문에서는 Kinect 방식의 RGB-D 영상센서를 사용하여, 깊이(Depth) 영상으로부터 3차원 객체의 기하정보를 표현하는 표면 정규 벡터(Surface Normal Vector)를 추출하고, 그 결과를 영상화하는 방법을 제안하며, 제안된 방법으로 생성된 영상으로부터 깊이 영상의 특징점 및 특징 기술자를 추출하여 3차원 객체 인식 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 또한 생성된 RGB-D 특징 기술자들을 객체 단위로 구분 가능한 코드북(CodeBook) 학습을 통한 인식방법을 제안하여 객체의 인식 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 RGB-D 기반의 특징 추출 및 학습 방법은 텍스쳐 유무, 카메라 회전 및 이동 변화 등의 환경변화에 강건함을 실험적으로 증명하였으며, 이 방법은 Kinect 방식의 RGB-D 영상을 사용하는 3차원 객체/공간 인식 및 추적, 혹은 이를 응용하는 증강현실 시스템에 적용하여 사용될 수 있다.

2D영상을 3D영상으로 변환하기 위해서는 영상 내의 깊이 정보를 알 수 있는 깊이지도(depth map)가 필요하다. 깊이지도를 획득하기 위해 다양한 시각적 특성들이 이용되는데, 본 논문에서는 영상에서 아래는 가깝고 위는 멀다는 가정을 기반으로 하는 상대적 높이(relative height) 특성을 이용하여 깊이지도를 생성하는 방법을 제안한다. 기존의 상대적 높이 특성을 이용한 방법들은 왼쪽이나 오른쪽으로 거리가 멀어지는 영상에 대해서 부정확한 깊이지도를 생성한다. 따라서 제안하는 방법에서는 문제점을 개선하기 위해 입력 영상을 소실점 위치에 따라 분류하여 깊이지도를 생성한다. 소실점이 왼쪽이나 오른쪽에 위치할 때는 영상을 회전시켜 소실점을 상단으로 보내 상대적 높이 가정에 맞도록 영상을 변환하고 소실점이 중앙에 위치할 때는 하늘 검출 방법을 통해 실내, 실외를 판별한 후 각 특성에 맞는 초기 깊이 모델을 적용한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 상대적 높이 가정을 만족하지 않는 영상도 적합한 깊이지도를 생성할 수 있음을 확인하였다.

깊이 카메라에서 입력 받은 사용자의 얼굴 데이터에 morphable 모델을 fitting하여 실제 얼굴과 가까운 3D 얼굴 모델을 생성하기 위해서는 먼저 깊이 영상으로부터의 정확한 얼굴 영역 추출이 필요하다. 이를 위해 얼굴의 특징점을 기반으로 얼굴 영역 추출을 시도한다. 먼저 원본 깊이 영상을 보정하고, 컬러 영상으로부터 얼굴과 눈, 코의 영역을 탐색한 후 이를 깊이 영상에 대응시켜 눈, 코, 턱의 3차원 위치를 계산한다. 이렇게 결정된 얼굴의 주요 특징점들을 시작으로 영역을 확장함으로써 영상의 배경으로부터 얼굴 영역을 분리한다.

운전 중 휴대전화의 사용은 교통사고 유발의 주요한 원인이며 운전자들은 운전 중 안전한 휴대전화 이용을 위해 핸즈프리, 블루투스 등의 다양한 방법을 이용해왔다. 하지만 이 방법들은 직접적인 접촉을 한번 이상 요구하기 때문에 이 과정에서 운전자의 주의 집중이 흐트러질 소지가 있다. 본 연구에서는 운전 중 안전한 스마트폰 사용을 위하여 전자기기에서 광범위하게 적용이 증가하고 있는 모션인식에 기반한 모션 디자인을 제안한다. 먼저 대상 모션을 선정하기 위하여 운전 중 발생할 가능성이 많은 모션을 정의하여 설문 조사를 시행하고, 설문 결과를 바탕으로 5 가지의 모션을 선정하였다. 다음으로, 선정된 모션에 대하여 모션과 그 모션의 동작 수행이 연관성을 가지도록 디자인하고, 이를 위한 기술적 고려 사항을 제시하였으며, 마지막으로 이들 모션에 대하여 사용자의 편의성과 기억의 용이성을 실험적으로 검증하였다. 실험 결과, 제시한 모션 디자인은 기억의 용이성 부분에서 적절한 결과를 보였으며 모션과 행위의 연계성과 편의성에 대하여도 긍정적인 평가를 이끌어냈다. 이러한 결과는 향후 구현되는 모션 디자인의 방향을 제시할 수 있으리라 기대된다.