유비쿼터스 환경에서는 수많은 정보들이 존재한다. 하지만 이 정보들은 너무 광범위하기 때문에 이로부터 필요에 따라 적절하게 사용 할 수 있는 정보를 얻기란 쉽지가 않다. 이로 인해 의사 결정 트리 알고리즘은 데이터 마이닝 분야 또는 기계 학습 시스템 분야에서 매우 유용하게 사용된다. 왜냐하면 빠르고 정확하게 정보를 분류하여 좋은 결과를 도출하기 때문이다. 하지만 때때로 의사 결정 트리가 매우 작은 데이터나 노이즈 데이터로 구성된 리프 노드들로 인해 좋은 정보를 제공하지 못하는 경우가 있다. 이 논문은 이러한 분류 문제를 해결하기 위해 분류기, UChoo를 사용할 것이고 노이즈 또는 노이즈 형태로 보이는 리프들을 제외하고 오직 중요한 리프들만을 검사하는 효과적인 방법을 제안한다. 그리고 실험을 통하여 의사 결정시 오직 중요한 리프들만을 의사 결정 트리에서 선택함으로써 효과적으로 에러가 줄어드는 것을 보일 것이다.
IT 기술이 급격히 발전함에 따라서 디지털 멀티미디어 장치 및 소프트웨어를 이용한 콘텐츠가 범람하고 있다. 그러나 불법적 목적을 가지고 있는 사용자가 활용함에 따라 이를 이용한 범죄가 증가되고 있고 멀티미디어 포렌식을 통한 콘텐츠의 보호 및 불법 사용 차단의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 센서 패턴 잡음을 이용하여 디지털 영상 획득 장치 판별을 위한 포렌식 기술에 대하여 제안한다. 먼저 광자 탐지기의 빛에 대한 민감도가 불완전해 생기는 센서 패턴 잡음을 검출하기 위한 기술에 대하여 제시한다. 그다음에 참조 영상들에 대하여 센서 패턴 잡음을 추정하고, 검사 영상에 대하여 센서 패턴 잡음을 추정한 후 두 잡음 사이의 유사성 계산을 통하여 디지털 영상을 획득한 장치에 대하여 판별하는 방법을 설명한다. 제안한 기술의 성능 분석을 위하여 DSLR 카메라, Compact 카메라, 스마트폰, 캠코더 등을 포함한 총 10대 장치에 대하여 개발한 알고리즘에 대한 정량적 성능의 분석을 수행하였고, 그 결과 99.6%의 판별 정확도를 달성하였다.
임베디드 소프트웨어의 적합성 테스트는 소프트웨어의 기능이 명세를 따라 정확히 구현되었는지 검사하는 것이다. 적합성 테스트에서 테스트 시나리오는 소프트웨어의 전체 기능을 테스트할 수 있도록 추출되어야 한다. 일반적으로 테스트 시나리오는 단순히 전체의 기능들을 한 번씩 테스트해 보는데 초점이 맞춰져 있다. 하지만 테스트 시나리오는 테스트 수행의 효율성을 고려할 필요가 있다. 이 연구에서는 각 함수들을 테스트하는데 걸리는 시간과 사용자 입력으로 인해 발생하는 대기 시간을 고려하여 최적화된 테스트 시나리오를 추출하는 기법을 제안한다. 테스트 시나리오를 추출하기 위해 상태 머신 다이어그램과 테스트 케이스를 바탕으로 그래프 형태의 테스트 모델을 생성한다. 테스트 모델에는 테스트 수행 시간과 사용자 입력에 대한 정보가 포함되어 있다. 최적화된 테스트 시나리오는 테스트 모델을 기반으로 수정된 최단거리 알고리즘을 이용하여 추출한다. 제안하는 테스트 시나리오 작성 기법을 이용하면 테스트 수행 시간을 줄일 수 있고, 테스트 자동화를 향상시킬 수 있다.
본 연구는 초등학생의 딥러닝 개념 학습을 위한 교육 프로그램을 개발하는 것이다. 교육 프로그램의 모델은 CT요소 중심 모델을 토대로 딥러닝 교수학습모델을 개발하였다. 개발한 프로그램의 주제는 인공지능의 이미지 인식 CNN알고리즘으로 정하고, 9개 차시 교육프로그램을 개발하였다. 프로그램은 6학년을 대상으로 2주간에 걸쳐 적용을 하였다. 프로그램에 대한 학습 적합도 검사는 전문가 타당도 분석 결과로 CVR이 타당하게 나왔다. 학습자 수준 적합도와 교사 지도 수준의 적합도 문항의 경우 .80이하로 나타났으며 .96이 넘은 학습 환경과 매체의 적합도 문항에서는 높게 나타났다. 학생들의 만족도 분석 결과 학습의 이해도와 유익성, 흥미도, 학습자료 등에 대해서 평균 4.0이상을 보여 긍정적인 평가를 하여 본 연구의 가치를 확인할 수 있었다.
광 pick-up용 비구면 대물 렌즈는 컴퓨터와 멀티미디어 기기 등의 발달로 수요가 급증하고 있으며 사출성형에 의하여 대량 생산되고 있다. 광 pick-up용 비구면 대물 렌즈의 생산성 향상을 위해서는 생산공정중의 전수검사를 요구하며 이는 측정환경에 강인한 측정기를 필요로 하고 있다. 본 연구에서는 생산공정중에 광 pick-up용 비구면 대물 렌즈를 측정할 수 있는 개선된 층밀리기 간섭계를 제안하고자 한다. 본 층밀리기 간섭계는 3개의 직각 프리즘과 1개의 광분할 코팅된 프리즘으로 구성되며 index matching oil에 의하여 상대이동이 가능하도록 조합되어 있다. 간섭무늬를 정확히 분석하기 위한 위상천이와 층밀림량의 조절은 프리즘 간의 상대 이동에 의하여 가능하며 이를 위한 구동 기구부를 제작하였다. 또한, 본 연구에서는 반복연산에 의한 일반 알고리즘을 도입하여 위상천이 시에 발생하는 index matching oil의 유막 두께변화에 의한 기준위상 오차를 보상하였다. 광 pick-up용 비구면 대물 렌즈의 수차량을 정량적으로 산출하기 위하여 Zernike 다항식 맞춤을 수행하였다. 본 간섭계는 측정환경에 매우 강인하며 방진과 밀폐가 없는 열악한 측정환경하에서 반복측정을 수행하였을 때 .lambda./100 이하의 반복능을 얻었다.
본 논문에서는 패칭 방식의 멀티캐스트 주문형 비디오 시스템에서 VCR 서비스를 지원하는 방법을 제시한다. 지원하는 VCR 서비스로는 점프와 일시 정지/해제가 있으며, 각 서비스에 대하여 채널 및 세션 관리에 대한 허용제어 알고리즘을 제안한다. VCR 서비스를 지원하는 과정에서 채널 조인이 필요한 경우, 서비스되고 있는 정규 채널을 공유하게 하고 공유 불가능한 부분에 대하여 패칭 채널을 할당하는 패칭 기법을 적용함으로써 서비스에 대한 대기시간을 줄였다. 이 방법은 VCR 서비스 지원을 위해 별도의 전용 채널을 사용하는 기존의 연구와 비교하여 공유 가능한 채널 크기만큼 네트워크 대역폭을 절약할 수 있다. 또한 패칭 과정에서 디스크에 저장된 데이타를 우선적으로 사용하여 불필요한 패칭 채널의 할당을 방지함으로써 네트워크 대역폭을 추가로 절감하였다. 이를 위하여 기존의 패칭 기법에서 관리해야 하는 정보를 확장하여 디스크 데이타의 유효성을 검사할 수 있는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 선착순 스케줄링을 사용하여 허용 제어 단계에서 VCR 동작에 필요한 대기시간을 클라이언트에게 즉시 알려주는 방식을 사용한다.
MPEG-4와 같은 객체 기반 부호화는 멀티미디어 응용을 위한 다양한 내용 기반 기능들을 제공한다. 압축 효율의 향상과 더불어 이러한 기능들이 지원되도록 하기 위해서는 비디오 데이터의 각 프레임은 비디오 객체로 분할되어야 한다. 본 논문에서는 비선형 다중스케일 필터링과 시공간 정보를 사용한 효과적인 비디오 객체 분할 기법을 제안한다. 제안된 방법은 안정화된 역 확산 방정식(Stabilized Inverse Diffusion Equation : SIDE)에 기반한 비선형 다중스케일 필터링을 사용하여 공간적 분할을 수행한다. 또한 구해진 초기 분할된 영역들은 인접 영역 그래프 (Region Adjacency Graph : RAG)를 사용하여 병합된다. 본 논문에서는 통계적 유의성 검사(Statistical significance test)와 시변 메모리(Time-variant memory)를 시간적 분할 방법으로 사용하며 구해진 공간적 분할과 시간적 분할을 결합하여 최종 객체 영역을 효과적으로 분할한다. 본 논문에서 제안된 공간적 분할 방법은 기존의 형태학적 Watershed 알고리즘에 비해 잡음에 강인한 분할 특성을 나타내었으며 기존의 A. Neri의 방법과 비교하였을 때, 최종 분할된 객체 영역의 정확도 비율이 Akiyo는 43%, Claire는 29% 정도 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문의 목적은 열화상 비파괴 검사기법을 적용시 손상된 콘크리트 구조물의 표면온도를 증폭시키기 위해 사용되는 외부 열원의 효율성을 알아보기 위함이다. 원적외선램프와 할로겐램프의 적용성과 효율성을 서로 비교하였다. 이를 위해 전술한 두 개의 열원을 콘크리트의 내부공극과 FRP쉬트의 비부착 결함 시험체에 적용하였다. 본 연구결과, 원적외선램프가 할로겐램프보다 더 효율적인 것으로 파악되었다. 또한, 손상영역을 효과적으로 검출하기위해서 가우스 필터와 프리윗 마스크 화상처리기법을 혼합한 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 지연시간에 민감한 데이터를 빠르게 전송하기 위하여 채널 상태를 고려하여 경로를 선택하는 라우팅 기법을 제안하였다. 실시간 전송을 위한 기존의 방식들은 단순히 전파 지연시간이 짧은 경로 혹은 홉 수가 적은 경로를 선택한다. 또한, 무선 매체의 특성에 따라 링크 에러율을 기반으로 하여 실시간 전송 경로를 선정하는 알고리즘도 제안되었다. 하지만, 링크 에러율이 영향을 미치는 전파 지연시간과 재전송 타임아웃 시간은 채널을 검사하고 백오프하는 시간 보다 짧다. 따라서, 본 논문에서 제안하는 기법은 채널 백오프 비율을 기반으로 하여 채널 사용과 패킷 송신에 소요되는 시간을 추정하였다. 소스 노드는 가장 짧은 지연시간을 가진 경로를 실시간 트래픽을 위한 전송 경로로 선택하였다. 링크 에러율과 채널 백오프 비율에 따른 실험을 통하여 제안 방식이 종단 간의 데이터 전달 속도를 향상시킨다는 사실을 확인하였다.
악성코드는 임의의 프로그램을 대상으로 정확하게 식별할 수 있어야 하지만, 분류 기법을 이용하는 기존 연구들은 제한된 샘플에만 적용할 수 있다는 한계가 있다. 본 논문은 임의의 프로그램으로부터 악성코드 패밀리를 탐지하고 분류하기 위해 API 호출 빈도를 이용하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 특정 API에 대한 호출 빈도가 임계값을 넘는지 검사하는 규칙을 정의하고, 해당하는 규칙에 의한 비율 정보를 활용하여 특정 패밀리를 식별하는 것이다. 본 논문에서는 결정트리 알고리즘을 응용하여 학습셋으로부터 특정 패밀리를 가장 잘 식별할 수 있는 값으로 임계값을 결정하였다. 4,443개의 샘플을 이용해 학습셋과 시험셋을 나눠 성능을 측정한 결과 패밀리 탐지의 경우 85.1%의 정밀도와 91.3%의 재현율을 보이고, 분류의 경우 97.7%의 정밀도와 98.1%의 재현율을 보여 악성코드 패밀리를 효과적으로 식별할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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