수량 연관규칙은 대량의 데이터베이스에 존재하는 데이터 중 수량적 속성이 강한 데이터를 항목으로 만들어 이진 연관규칙에 적용한다. 만약 중요한 의미를 내포하는 수량 데이터의 정의역 범위가 넓을 경우 정의역을 최소지지도에 만족하는 적정 구간으로 분할하여 빈발구간 항목을 생성하는 작업이 필요하다. 이러한 빈발구간 항목은 어떻게 생성되었느냐에 따라 생성된 규칙의 신뢰도에 큰 영향을 미치게 된다. 따라서 본 논문에서는 빈발구간 항목을 효율적으로 생성하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 방법들에 비해 의미가 있는 구간을 분실하지 않고 최소지지도에 근접하는 세밀한 빈발구간을 생성하기 때문에 데이터가 가진 특성의 손실을 최소화할 수 있는 효율적인 방법이다. 또한 병합이 불필요한 곳에서는 병합을 시도하지 않고 빈도가 높은 구간만을 취해 병합하므로 수량의 정의역이 넓을 경우 기존 방법에 비해 실행속도가 월등히 빠른 효율적인 방법이다. 그리고 인구센서스와 같은 실제로 사용되는 데이터를 이용하여 클루닉스 HPC 시스템에서 병렬처리 수행을 통하여 제안 방법이 우수함을 보였다.

본 논문에서는 음질향상 알고리즘을 내장한 MPEG-1 오디오 디코더를 Embedded OS(Linux)기반 플랫폼에 구현하였다. 네트워크 대역폭과 저장 공간의 제한점을 고려한 MP3, AAC, OGG 등과 같은 손실 오디오 압축 코덱들은 공통적으로 고주파 대역의 정보가 손실되는데, 이러한 고주파 신호성분 손실은 결국 표준 CD음질을 가지는 오디오 신호보다 제한된 저주파 대역만을 재생할 수 있게 된다. 본 논문은 손실된 고주파 대역의 신호성분과 하모닉 성분을 효과적으로 추정 및 복원할 수 있는 음질 향상 알고리즘을 MPEG-1 오디오 디코더 내부에 각 계층 I, II, III 특성별로 최적화하여 Embedded Linux 플랫폼으로 구현하였다. 기존의 MPEG-1 오디오 디코더와의 비교 청취 실험을 통해 본 논문에서 구현된 시스템이 신호 스펙트럼 및 음질 면에서 향상되었음을 확인할 수 있었다.

동영상에서의 관심 객체를 추출하는 것은 비디오 내용 분석과 비디오 검색 및 압축의 성능을 개선시키는데 큰 역할을 한다. 관심 객체는 단순히 사람 눈의 시선을 끄는 대상물이 아니라 내용전개의 중심이 되거나 제작자가 표현하려고 하는 핵심 객체를 의미한다. 이러한 관심 객체는 움직이는 객체뿐만 아니라 정지해 있는 객체도 될 수 있으나, 사람의 관심을 절차적으로 표현하는 것이 어렵기 때문에 관심 객체를 명확하게 정의하기가 곤란하다. 이에, 본 논문에서는 동영상 샷에서의 움직이는 객체의 위치, 크기, 움직임 패턴의 변화에 대한 조건을 정의하여 필터링에 의해 사람의 관심을 끄는 움직임 관심 객체를 추출하는 방법을 제시하고, 아울러 동영상 샷에서 정지되어 있는 객체에 대해서도 컬러/텍스처 특이성, 위치, 크기, 출현 빈도 등에 대한 조건을 정의하여 정지 관심 객체도 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 50개의 동영상 샷에 대하여 실험한 결과, 사람이 선정한 움직임 및 정지 관심 객체를 84% 정도 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

본 논문에서는 연속적인 제스처 영상으로 부터 주 인자 분석을 통해 얻어진 동작 특징 정보를 이용하여 제스처를 인식하는 방법에 대해 기술한다. 제안된 방법은 먼저, 인간의 신체 영상이 포함된 연속적인 입력영상에서 2차원 실루엣 제스처 영역을 분할한 다음 전역특징정보와 지역특징정보를 추출한다. 여기서 전역특징정보는 요인 분석을 통하여 제스처를 효과적으로 표현하는 의미 있는 소수의 핵심 특징을 선택하여 이용한다. 추출 된 특징정보로 부터 제스처의 시간 변화를 나타내는 특징히스토리정보를 얻어 저 차원 제스처공간을 구성한다. 마지막으로 제스처 공간상에 투영된 모델 특징 값은 은닉마르코프 모델의 입력 기호로 이용되기 위해 군집화 알고리즘을 통해 특정한 상태 기호로 구성되며 임의의 입력 동작은 확률 값이 가장 높은 해당 제스처 모델로 인식된다. 주 인자 분석으로부터 제스처에 기여도가 높은 특징인자로 모델을 구성하기 때문에 외관기반방법에서 몸의 형상 정보만을 특징 값으로 이용하거나 직관적인 방법으로 특징을 추출하는 방법보다 복잡한 동작에서 비교적 우수한 인식률을 나타낸다.

H.264/AVC는 프레임 간 움직임 추정에서 새로운 인트라 모드(intra mode)와 인터 모드(inter mode) 방식을 도입하여 프레임 간 압축률을 높이고 있다. 이들 두 모드들은 가변 크기 블록 모드를 사용하고 있으며 H.264 인코더는 이들 새로운 예측 모드들을 사용하여 이전 표준안들에 비해 뛰어난 압축률과 유연성을 제공해 준다. 그러나 압축률과 유연성에서 이득을 보는 대신, 이들 두 예측으로 인해 복잡도가 증가하고 부호화 시간을 많이 요구하게 되었다. 본 논문에서는 결과 인트라 모드, 움직임 벡터와 모드 맵의 지역 통계를 사용하여 인터 모드를 예측하는 기법을 제안한다. 인트라와 인터 모드는 선택되는 블록 크기에서 연관성을 보이고 있으며, 영상 내용의 stationary에 따라 주변 매크로 블록의 결과 모드와 움직임 벡터를 이용하여 매크로 블록의 인터 모드를 예측할 수 있다. 본 논문의 결과에서는 다양한 비트율과 여덟 개의 영상 열에서 FMD와 비교하여 PSNR과 비트 율에서 거의 비슷하면서 평균 39.43%의 부호화 시간을 감소시키는 것을 보여 주고 있다.

본 논문에서는 기준신호를 획득하기 어려운 환경에서 환경소음이 정상적인 특성을 가질 경우 음성을 향상시킬 수 있는 가중치 갱신제어 적응소음제거기를 제안하였다. 일반적인 적응소음제거기의 경우 소음만의 기준신호를 획득하여야 한다. 그러나 다수의 기기에 의한 복합적인 소음과 작업자에 의한 음성이 혼합되는 공장 환경에서는 소음발생원들로 부터 순수한 소음신호를 획득하기가 어렵다. 따라서 기준신호를 이용할 수 없기 때문에 이러한 환경에서는 기존의 적응잡음제거기를 사용하기가 어렵다. 제안한 방법에서는 입력신호를 임의의 상수로 하고 기준신호에 마이크로폰의 신호를 입력한다. 그런 다음 음성이 없는 구간에서 적응필터의 가중치를 갱신하여 소음을 제거하고 음성이 발생한 구간에서는 가중치를 고정하여 소음이 제거된 변형 음성신호를 획득한다. 그리고 변형 음성신호를 복원 필터링하여 음성신호를 출력한다. 이것은 다수의 공장소음이 정상적이고 짧은 대화구간에서 소음이 변하지 않는 점을 고려하였다. 실험의 결과 제안한 소음제거기가 공장소음을 효과적으로 제거할 수 있었고 신호 대 잡음비 면에서도 우수함을 확인하였다.

본 논문에서는 비디오 스트림을 효과적으로 표현하고 저장하며, 저장된 비디오 스트림을 효율적으로 검색하는 기법을 제안한다. 각 비디오 프레임으로부터 특징(feature)들을 추출하고, 각 특징들의 수치값을 정규화 하여 [0,1] 사이의 값으로 표현하면, f 개의 특징으로 표현된 비디오 프레임은 f 차원의 공간 $[0,1]^f$ 상의 한 점으로 나타낼 수 있다. 따라서 비디오 스트림은 다차원 공간에서 점들의 궤적으로 표현될 수 있으며 이 궤적은 카메라 샷을 기준으로 비디오 세그먼트로 분할된다. 비디오 세그먼트는 세그먼트 내의 점들의 움직임 등의 정보를 나타내는 경향 벡터(trend vector)로 표현되며, 비디오 스트림 검색은 이러한 경향 벡터에 대하여 수행된다. 스포츠, 뉴스, 기록영화, 교육용 비디오 등의 비디오 스트림에 대하여 제안한 기법을 검증하였으며, 실험 결과 기존의 방법에 비하여 복원 오차율(reconstruction error rate)이 평균37% 감소되었고, 검색의 정밀도(precision)는 비슷한 수준의 재현율(recall) 및 응답 시간을 유지하면서 평균 2.1 배까지 향상되었음을 관찰할 수 있었다.

기존의 자바카드 플랫폼이 탑재된 스마트 카드는 전원이 잠시 공급될 때 어플리케이션을 설치하고 실행한다. 또한 예기치 않은 전원 차단에 대비하여 어플리케이션의 실행 상태와 실행 시 변경되는 모든 데이터를 비휘발성 메모리(EEPROM/Flash)의 힙(Heap)영역에 저장하고 갱신한다. 이 같은 무절제한 EEPROM의 데이터 갱신은 스마트 카드의 생명을 단축시키는 중요한 원인이 된다. 이는 항상 전원이 공급되는 환경으로 발전할 것임을 고려하지 않는 상태에서 스마트 카드를 개발했고, 또한 그 구조를 계속 유지하고 있기 때문이다. 본 논문에서는 어플리케이션 저장 메커니즘과 메모리 구조를 개선하여, EEPROM은 어플리케이션 다운로드용, RAM은 애플릿 실행용으로 사용하는 일반적인 컴퓨터 시스템 구조로 개선하여 전원이 항상 공급되는 환경에서 운용되는 고성능 자바카드 시스템을 개발한다. 제안된 기법이 적용된 자바카드 시스템을 통해 애플릿의 생성 속도가 58%, 메소드 실행속도가 33% 정도 빨라진다는 것을 알 수 있었다.

본 논문은 비디오통신 시스템에서 초저지연을 달성하면서 립싱크 제어하는 방법을 제안한다. 초저지연 비디오 통신에서 핵심적인 기술은 종단간 지연시간을 줄이는 기술과 립싱크 제어 기술이다. 특히 서비스관점에서 립싱크 제어 기술이 중요한 요인으로 작용하고 있다. 오디오와 비디오의 데이터를 RTP/RTCP 기반으로 패킷을 구성하여 전송하고, 이 패킷을 이용하여 오디오와 비디오의 재생시간을 계산한 후 립싱크 제어를 한다. 본 논문에서는 오디오 데이터가 일정한 간격으로 재생되도록 하고, 오디오가 재생되는 시점에서 가장 근접한 재생시간을 가진 비디오 데이터를 찾아서 재생하는 방법으로 오디오와 비디오간의 립싱크 제어하는 방법을 제안한다. 그리고 종단간 지연시간이 100 ms이하인 초저지연 비디오 통신을 하기 위해서는 송신단의 인코딩 버퍼 제거하여 지연시간을 줄이고, 수신단의 재정렬버퍼 (Reordering Buffer)와 립싱크 버퍼의 크기를 3 프레임으로 처리하여 종단간 지연시간을 최소로 하였다. 실험결과에서 종단간 지연시간이 100 ms이하를 유지하고 오디오와 비디오의 립싱크 제어를 하였다.

현재 대규모 네트워크상에서 사용되는 네트워크 보안시스템은 자기도메인만을 보호하는 개별 보안시스템으로 구성되어있다. 개별 보안시스템의 문제점은 백본 네트워크를 보호할 수 없고, 체계적이며 실시간적인 대응이 힘들다는 것이다. 이 문제 해결을 위해 본 논문에서는 백본 네트워크의 접속점에 존재하는 라우터와 액세스포인터에 보안 기능을 추가한 보안시스템을 설계하였다. 제안한 보안시스템은 침입을 탐지하여 통합 보안 관리시스템에 경보메시지를 보낸다. 통합보안 관리시스템에서 경보메시지의 내용을 분석하여 대응방안을 마련하고, 각 보안시스템에 배포함으로서 체계적이고, 즉각적인 대응을 할 수 있다. 본 논문에서는 제안한 보안시스템과 통합보안 관리시스템을 네트워크 시뮬레이션을 사용해 모델링하고, 기능 검증 및 성능을 분석하였다. 그 결과 체계적이고, 즉각적인 대응을 할 수 있는 통합 보안 관리시스템임을 확인 할 수 있었다.

인터넷을 이용하는 다양한 게임 장르 중에서 대규모의 게임 유저들이 이용하는 게임 장르인 MMORPG(Massively Multi-player Online Role-Playing Game)를 개발하기위해서는 많은 기술들이 필요하다. 특히 분산 작업의 효율을 높이기 위해서 C++와 같은 객체지향언어가 사용되는데, 대규모의 게임을 만들 때 객체지향개념을 충분히 활용할 수 있는 설계기법이 유용하다. GoF(Gang of Four)의 디자인 패턴에는 소프트웨어 분산 설계에 응용할 수 있는 다양한 패턴이 있는데, 게임 유저들 사이에 커뮤니티를 형성하기 위한 파티 시스템 설계에 Observer 패턴을 이용하면, 필요한 새로운 클래스의 추가나 유지보수를 쉽게 할 수 있다. MMORPG 게임 내에서 파티 사냥 시스템은 게임 이용자들의 커뮤니티를 형성하기 위해 자주 이용되는 중요한 시스템이다. 파티 사냥 시스템에서 중요하게 고려해야 할 사항은 파티 사냥 결과로 얻어지는 획득물과 경험치를 다양한 레벨의 이용자들에게 공평하게 나누어 주는 것이다. 시스템의 유지보수적인 측면을 고려한 파티 사냥 시스템을 구현하기 위하여, 본 논문에서는 GoF의 디자인 패턴 중 Observer Pattern을 이용한 기법을 제안하고, 제안된 기법이 C++언어가 가지는 장점인 동적메모리 할당과 가상 메소드 호출을 이용하여 프로그램 실행 시에 실시간으로 객체를 변경하고 새로운 클래스를 추가하는데 효율적이며, 시스템을 유지 보수하는데 장점이 있음을 보인다.

본 논문에서는 콘크리트 표면 품질이 좋은 영상뿐만 아니라, 기존의 영상처리 기법에서 다루지 않았던 표면 품질이 좋지 않은 영상에 대해서도 효율적으로 균열을 추출하고, 추출된 균열의 특징인 길이, 방향, 폭을 자동으로 계산한 후, ART2 기반 RBF 네트워크를 적용하여 균열의 방향성($-45^{\circ}$방향, $45^{\circ}$방향, 횡방향, 종방향)을 인식하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 콘크리트 균열 추출 및 분석 알고리즘은 Roberts 연산자를 이용하여 균열을 강조하고, 강조된 균열을 Multiple 연산을 이용하여 균열과 배경간의 밝기 차이를 크게 한 후, 개선된 적응 이진화 기법을 이용하여 균열의 후보 영역을 추출한다. 추출된 균열 후보 영역을 형상 분석과 위치 및 방향 분석을 이용하여 3차례에 걸쳐 잡음을 제거하고, 잡음 제거 과정에서 잡음으로 분류된 균열을 복원하여 균열의 특징을 분석한다. 그리고 ART2 기반 RBF 네트워크를 균열의 방향성($-45^{\circ}$방향, $45^{\circ}$방향, 횡방향, 종방향)에 적용하여 인식한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 입력층과 중간층으로의 학습은 ART2을 적용하고 중간층과 출력층간의 학습은 Delta 학습 방법을 적용한다. 실제 콘크리트 표면 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법보다 균열의 검출 성능이 개선되었고 잡음으로 분류된 균열도 효율적으로 복원되었다. 또한 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크가 균열의 방향성 인식에 효율적임을 확인할 수 있었다.

본 논문에서는 콘텐츠 적응화 서비스를 위해 필요한 프로파일들을 효율적으로 통합 관리 해주는 시스템을 제안한다. 콘텐츠 적응화 서비스 제공을 위해서 제안된 프로파일들은 다양한 서비스에서 이용되고 있다. 그러나 현재 프로파일들은 서비스에 따라 다르게 구성되기 때문에 상호 호환성이 부족하고 이로 인하여 통합 관리의 어려움을 가지고 있다. 또한 서비스 업체에 따라 별도로 프로파일을 운영함으로써 많은 운영비용을 소비하고 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 다양한 종류의 프로파일을 통합하고 관리해주는 시스템이 필요하다. 제안된 프로파일 통합 관리 시스템은 프로파일 서비스 아키텍처와 기존 프로파일 연구를 기반으로 필요한 기능을 도출하였다. 프로파일 통합 관리 시스템은 CC/PP 명세를 준수하고 RDF 형태로 만들어진 프로파일을 지원하며, 프로파일 수신, 처리, 저장, 관리, 제공 기능 등을 지원한다. 또한 프로파일의 효율적인 운영을 위하여 메타데이터 구성 기법과 동적 기법을 적용하였다. 성능 평가 결과 프로파일 통합 관리 시스템에 제안된 기법들은 기존 기법에 비해 4% 향상된 결과를 나타냈다.