본 논문에서는 기업 이미지에 타격을 줄 수 있는 부정적인 SNS와 Web 데이터를 빠르게 분석하여 기업 마케팅 전략에 활용할 수 있는 SNS 및 Web 데이터 분석 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 SNS 및 Web Data를 수집하는 데이터 수집 모듈(Data Collection Module), 수집된 데이터를 저장하는 HBase 모듈(Hbase Module), 수집된 데이터의 의미 분석을 수행한 후 데이터의 의미를 평가 및 분류하는 데이터 분석 모듈(Data Analysis Module) 그리고 관리자에 의해 요청된 질의어에 따라 기업과 관련된 SNS와 Web데이터를 이용하여 최적화된 Map Reduce 과정을 수행하는 PSH 모듈(Priority Scheduling Hadoop Module)로 구성된다. 본 논문은 이런 모듈들을 통하여 SNS와 Web 데이터를 보다 효율적으로 관리하여 이 분석 결과를 기업 마케팅 전략에 활용할 수 있다.

음성인식에 관한 연구는 꾸준히 발전되어 다양한 분야에서 제품에 적용되고 있으며, 특히 스마트폰과 차량의 내비게이션 시스템과 같은 정보기기에서의 적용은 매우 활발히 이루어지고 있는 것이 현실임에도 불구하고 음성인식 연구에서 한국어의 음운 특성을 고려한 연구는 미흡한 것도 현실이다. 디지털 콘텐츠에서 일반적으로 립 싱크의 제작은 애니메이터의 수작업을 반드시 필요로 하며, 이는 시간의 투입을 요하는 지루한 작업이다. 립 싱크를 자동 생성하는 응용 소프트웨어를 사용하기도 하나 반드시 수작업으로 수정과 보정 단계가 요구될 뿐만 아니라 영어 기반으로 제작된 립 싱크 자동생성 소프트웨어를 적용하므로 한국어 음운체계가 달라 자연스러운 립 싱크를 얻기 위하여 많은 시간과 노력이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 한국어 음운체계를 고려한 가상 오브젝트들의 립 싱크를 자동 생성하기 위한 화자 독립 기반 한국어 단모음 실시간 인식 알고리즘을 개발을 목표로 하며, 그 인식 결과는 립 싱크의 애니메이션 키로 활용하고자 한다.

최근 센서의 응용 분야가 다양해지면서, 센서 네트워크의 신뢰성에 관한 관심이 증대되어왔다. 본 논문에서는 송신 센서노드로부터 싱크노드까지의 데이터 전송에 있어 신뢰성을 보장하며 에너지 효율을 극대화하는 방법을 제안한다. 제안 기법은 전송 경로에 있는 노드들을 임시적으로 그룹화 하여 그룹 내에서는 end-to-end ACK 시스템을 사용하고, 그룹 간 통신에는 Hop-by-Hop ACK 시스템을 사용한다. 제안된 기법은 기존에 제안된 다양한 라우팅을 기법들에 추가적으로 적용 할 수 있는 방법으로, 네트워크 수명을 연장시키며 신뢰성을 보장한다.

서버의 성능 평가를 위해 확장 가능한 클라이언트를 생성한 후, UDP 프로토콜을 이용하여 서버로 패킷을 전송한다. 전송된 패킷 중에 네트워크 손실을 제외하고 실제적으로 서버에 전달된 패킷에 대한 응답을 TCP 프로토콜을 이용하여 클라이언트로 보내는 구조를 제안한다. 또한, POSIX Thread를 이용해 생성한 확장 가능한 클라이언트는 서버의 용량을 뛰어넘는 클라이언트의 수를 생성할 수 있다. 그러므로 기존의 방법에 비교하여 실제적으로 서버에 적용되는 트래픽를 이용하여 서버를 대한 성능평가를 한다.

본 연구에서는 이동 수신 디지털 멀티미디어 방송기술인 DVB-H 시스템 기술적 특징을 이해하고, DVB-H 시스템 적합한 고속 이동 수신을 위한 동기 및 채널 추정 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 하였다. 이를 위하여 고속 이동 수신 환경에서 우수한 수신 성능을 가지는 DVB-H 시스템에 최적화된 동기 알고리즘과 채널 추정 기법을 연구 개발하고, 다양한 환경에서 성능 분석하였다.

This paper presents image database retrieval based on maximum color occurrenceusing Hue, Saturation and Value (HSV) color space. Our system is based on color segmentation. We dividedthe image into n number of areas based on different selected ranges of hue and value, then each area is partitioned into m number of segments based on the number of pixels it contains, after this we calculated the maximumcolor occurrence in each segment and used its HSV value. This is used as a feature vector.

We consider the problem of constructing observers for nonlinear systems with unknown inputs. Connectionist networks, also called neural networks, have been broadly applied to solve many different problems since McCulloch and Pitts had shown mathematically their information processing ability in 1943. In this thesis, we present a genetic neuro-control scheme for nonlinear systems. Our method is different from those using supervised learning algorithms, such as the backpropagation (BP) algorithm, that needs training information in each step. The contributions of this thesis are the new approach to constructing neural network architecture and its training.

In this thesis, we have designed the indirect adaptive controller using Dynamic Neural Units(DNU) for unknown nonlinear systems. Proposed indirect adaptive controller using Dynamic Neural Unit based upon the topology of a reverberating circuit in a neuronal pool of the central nervous system. In this thesis, we present a genetic DNU-control scheme for unknown nonlinear systems. Our method is different from those using supervised learning algorithms, such as the backpropagation (BP) algorithm, that needs training information in each step. The contributions of this thesis are the new approach to constructing neural network architecture and its training.

In the area of computer vision, face recognition is being intensively researched. It is generally known that before a face is recognized it must be localized. Skin-color information is an important feature to segment skin-color regions. To extract skin-color regions the skin-color model based on multi-layer perceptron has been proposed. Extracted regions are analyzed to emphasize ellipsoidal regions. The results from this study show good accuracy for our vehicle driver face detection system.

본 논문에서는 공간다중화 방식을 사용하는 다중 안테나 시스템의 수신부에서 연판정 값의 신뢰도 향상 기법 두 가지를 비교분석한다. 공간 다중화 MIMO 시스템의 수신기술 복잡도는 일반적으로 생성하는 후보 벡터의 수 에 비례하여 증가한다. 적은 수의 후보벡터를 발생하여 낮은 복잡도를 갖는 검출기법은 연판정 값의 신뢰도가 저하되는 단점을 갖는다. 이렇게 저하된 신뢰도를 향상시키는 방법으로써 절삭임계치를 사용하는 방법과 squared Euclidian 거리대신 Euclidian 거리를 사용하는 방법이 있다. 본 논문에서는 이 두가지 방법의 이론적 인 유사성을 보이고 하드웨어 구현관점에서의 장단점들을 분석한다.

직교 주파수 분할 다중 (OFDM) 시스템에서는 채널의 지연확산 특성의해 발생하는 심볼간의 간섭 (ISI)을 제거하기 위해, 채널의 길이보다 길거나 같은 cyclic prefix (CP)를 삽입한다. 그러나 긴 CP는 전송률을 감소시 킨다는 단점이 있다. 대안으로, CP로 인한 성능 열화를 줄이기 위해 수신부에서는 channel shortening 필터를 이용하여 유효 채널의 길이를 줄이는 방법이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 기존에 제안 된 채널 shortening 기 법인 minimum shortened signal to noise ratio (MSSNR), mimimum interblock interference (min-IBI)와 minimum intersymbol interference (min-ISI)을 비교분석한다.

PCS를 비롯하여 WLAN, DMB, UWB 등의 무선통신 서비스가 증가함에 따라, 다중 밴드 동작이가능한 광대역 안테나의 필요성이 더욱 요구되고 있다. 선형 모노폴 안테나는 구조가 간단하고 전방향 성을 갖는 복사특성으로 인하여 무선통신에서 가장 널리 사용되는 안테나 중의 하나이지만, 공진 대역 폭이 좁은 단점이 있다. 본 논문에서는 원통형 모노폴 안테나의 기저부 커플링 구조에 이중공진 구조 를 도입함으로써 모노폴 안테나를 광대역화 하는 기법과 공진 주파수를 결정하는 공식을 제시한다. 본 연구에서 제작된 이중 공진 안테나의 측정결과를 와이어 및 원통형 모노폴과 비교분석하였다.

In this paper the effect of instability and chaos in optical fiber networks based on the Internet is described. Nonlinear optical fiber effect especially Brillouin scattering in networks has emerged as the essential means for the construction of active optical devices used for all-optic in-line switching, channel selection, amplification, oscillation in optical communications and a host of other applications. The inherent optical feedback by the back-scattered Stokes wave in optical networks also leads to instabilities in the form of optical chaos. This paradigm of optical chaos in fiber Internet serves as a test for fundamental study of chaos and its suppression and exploitation in practical application in optical fiber communication. This paper attempts to present a survey and some of our research findings on the nature of Brillouin chaotic effect on Internet based optical communication.