온라인에서 유통되는 수많은 정보들은 데이터로 제작되어 전송되고 있으며 이들 정보들은 타인에 노출될 경우 큰 문제가 발생할 수 있는 정보들이 다수 차지하고 있다. 따라서 과거부터 최근까지 보호가 필요한 정보들의 안전한 유통채널 확보를 위해 다양한 방법들이 연구되고 있으며 그 대표적인 기술이 암호 시스템이다. 암호 시스템은 다양한 수학적 이론과 다양한 암호 알고리즘을 바탕으로 구현되므로 고속 연산의 중심을 두고 연구가 진행되어 지고 있다. 하지만 최근 들어 비공개키 암호 시스템에 비해 공개키 암호 시스템에 대한 연구는 지지부진한 형편이며 따라서 본 논문에서는 대표적인 공개키 암호 시스템인 ECC 암호 시스템에서 고속 공개키 생성을 위한 스칼라곱 연산 시스템을 연구하였다. 제안하는 시스템은 실제 구현을 통해 기존 이진 NAF 시스템과 이진 검색 시스템을 비교 분석 하였고 그 결과 본 논문에서 제안한 시스템이 기존 시스템보다 공개키 생성의 시간적 효율이 우수한 것을 확인하였다.
인간은 문서전체를 읽지 않고 대표적인 단어를 보는 것만으로 정치나 스포츠 등의 분야를 정확히 인지할 수 있다. 문서전체를 대상으로 하지 않고 부분텍스트에서 출현하는 소수의 단어정보에서 문서의 분야를 정확히 결정하기 위해 분야연상어의 구축은 중요한 연구과제이다. 인간이 미리 분야체계를 정의하고, 각 분야에 해당하는 문서를 인터넷이나 서적을 통해 수집한다. 본 논문은 수집문서의 분야를 정확히 지시하는 분야연상어를 수집하는 방법을 제안한다. 문서의 분야결정 시점을 고려하여 분야연상어의 수준과 안정성 랭크에 대하여 논의한다. 학습데이터에서 분야연상어 후보의 각 수준을 자동으로 결정하고, 컴퓨터가 제시하는 분야연상어의 수준, 안정성 랭크, 집중률, 빈도정보를 이용하여 단일 분야연상어를 수집하는 방법을 제안한다.
비디오 데이타에서 셧 경계 검출은 비디오 인덱싱 및 검색에 있어서 매우 중요한 단계이다. 셧 경계 검출 방법은 현재 많은 연구가 진행되어 왔으나 아직까지 셧에 존재하는 내용을 기반으로 한 일반적인 방법이 제시되지 못하고 있다. 주로 연속된 비디오 프레임 사이의 칼라 히스토그램 변화나 DCT 계수의 편차에 의해 검출하는 방식이 주로 사용되고 있다. 하지만, 이러한 방식들은 비디오 데이타의 내용이나 의미있는 특징들을 사용하고 있지 않아서 사용자가 원하는 고도의 정보를 처리하는데는 어려운 점이 많다. 더욱이, 이러한 내용 기반의 처리가 압축 데이타에서 직접 수행할 수 있다면, 시간 및 오버헤드를 줄일 수 있어 바람직하다. 본 논문에서는 중요한 특징인 영역 정보 및 칼라 정보를 이용하여 MPEG 데이타를 원 영상으로 복호화하지 않고, 셧 경계를 검출하는 방법을 제안한다. 먼저, 압축비디오 데이타로 부터 DC영상들을 복원하여 이 영상들에 존재하는 영역 정보 흐름 및 양자화 된 HSV 칼라 정보의 중요한 특징들을 추출하여, 영역 흐름의 불연속점이나 칼라 히스토그램의 값이 급격히 변화하는 프레임을 찾아 이를 제안된 알고리즘에 따라 비디오 데이타의 셧 경계로 검출한다.
음악의 속도에 따라 운동하는 방법을 제공하는 기존의 연구에서는 사용자가 직접 재생되는 음악을 변경해주어야 하는 방법이 사용되었다. 그러나 사용자가 직접 음악 재생을 조절하는 방법에서 빠른 음악을 재생하고자 했을 때 사용자가 음악을 검색하다가 운동 흐름이 끊어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 웨어러블 스마트 신발의 사용자로부터 걸음 수를 측정하는 모듈을 아두이노 기반으로 설계하고 안드로이드 기반의 스마트폰으로 데이터를 전송하여 정확한 걸음 수를 측정 할 수 있도록 구현하였다. 그리고 GPS를 활용함으로써 걸음속도 및 이동 거리를 측정하여 보다 정확한 운동량을 측정할 수 있도록 하였다. 또한 이동거리에 따른 칼로리 소모량과 걸음 수에 따른 칼로리 소모량의 평균값을 측정해 기존의 제품보다 정확한 칼로리 소모를 측정하며, 걸음속도에 따라 음악 장르 변경 알고리즘을 적용시켜 사용자에게 운동 동기를 부여하고 동시에 운동효과를 증대시킬 수 있게 하였다.
최근 GPS, 이동 전화, 무선 네트워크 등의 발달로 인해 넓은 공간상에서 시간의 흐름에 따라 변화하는 이동 객체에 대한 위치 정보를 수집하여 실생활에 활용하는 다양한 위치 기반 서비스의 사용이 늘어나고 있다. 그와 함께 대용량의 이동 객체를 빠르게 검색하기 위한 효율적인 색인 방법의 필요성이 대두 됨에 따라 관련된 많은 연구가 현재 진행 중이다. 본 논문에서는 이동 객체의 궤적에 대한 색인 과정에서 필요한 개선된 궤적 분할 방법을 제안한다. 궤적의 적절한 분할 위치를 찾아 근사치 영역을 나타내는 최소 경계 사각형(MBR)을 만드는 과정에서 평균적인 질의의 크기를 고려하여 형성되는 확장된 최소 경계 사각형(EMBR)의 영역을 이용한다. 이에 따라 EMBR의 총면적이 최소에 가까운 분할을 만들어내어 색인 구성 후 질의 수행 과정 동안에 불필요한 탐색 공간을 감소시키는 이점을 보이게 된다. 본 논문에서 제안하는 궤적 분할방법의 우수성을 입증하기 위해 최적의 궤적 분할 방법과 기존의 궤적 분할 방법을 구현하여 각각의 EMBR 면적을 비교 분석한다. 비교 결과 제안하는 궤적 분할 방법이 기존의 방법보다 최적의 분할에 더 가까운 EMBR의 총면적을 나타내는 것을 알 수 있었다.
최근에 그래프 타입의 자료에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그 이유는 그래프가 지리정보시스템, 네트워크, WWW, 멀티미디어 프리젠테이션 등과 같은 영역의 문제들을 자연스럽게 표현할 수 있으며 자료 변화의 순서가 중요한 영역의 문제들도 자연스럽게 표현할 수 있기 때문이다. 이 논문에서는 방향 비순환 그래프로 표현되는 멀티미디어 프리젠테이션 그래프의 경로를 효과적으로 검색 처리하는 코드 시스템인 노드 코드 시스템을 제안한다. 노드 코스 시스템은 그래프의 각 노드마다 유일한 2진 문자열을 부여한다. 두 노드의 노드 코드를 비교하여 그래프 운행 없이 두 노드가 연결되어 있는지를 확인할 수 있다. 전통적인 그래프 운행을 이용한 방법보다 노드 코드 시스템의 이 특성을 이용하면 두 노드 사이의 경로의 건설을 효과적으로 할 수 있다. 노드 코드 시스템을 이용하여 경로를 건설할 수 있는 알고리즘을 제시한다.
위치 기반 서비스(Location-Based Service)는 무선 통신에 기반 한 서비스로서 최근 그 중요성이 증대되고 있다. 차량, 선박과 같이 시간에 따라 위치를 변경하는 이동 객체(moving object)의 이동 경로는 궤적(trajectory)으로 표현된다. 이동 객체의 궤적 모니터링을 위한 데이터베이스에서는 이동객체의 위치를 추적할 뿐만 아니라 이동 경로를 감시하기 위한 궤적 질의를 효율적으로 지원해야 하므로 이동 객체의 궤적 정보를 효과적으로 관리하고, 빠른 검색을 제공하는 이동 객체 색인 방법이 필요하다. 이 논문에서는 먼저 기존 궤적 색인 구조에서 사장 영역 문제를 정의한다. 궤적 색인의 사장 영역은 궤적 보존 속성으로 인해 공간적 지역성을 고려되지 않기 때문에 발생한다. 이를 해결하기 위해 이 논문에서는 사장 영역 및 비단말 노드간의 중첩을 줄이기 위해 엔트리 재배치 기법을 제시하고, 제안된 색인과 기존 알고리즘을 사용하는 색인과의 성능비교를 통하여 제시한 색인의 우수성을 입증한다.
본 연구에서는 태그 공간에서 정보의 효율적 탐색을 위해 이용자에게 제공될 수 있는 연관 태그 클러스터의 생성을 위해 다양한 유사계수와 클러스터링 기법을 적용한 후 그 결과를 평가하고 비교 분석함으로써 연관 태그의 클러스터링에 가장 적합한 클러스터링 알고리즘을 확인하고자 하였다. Delicious에서 임의의 태그 10개를 대상으로 각각 300개의 문서에서 추출한 연관 태그를 대상으로 태그쌍 간의 연관성을 측정한 후 계층적 기법과 비계층적 기법을 적용하여 생성된 클러스터를 대상으로 클러스터 적합도를 측정한 결과, 일반적으로 용어 클러스터링에서 널리 활용되는 것으로 알려진 워드 기법이 코사인 유사계수와 결합했을 때 거의 모든 실험 대상에 대해 유사한 경향을 보이면서 가장 우수한 성능을 나타내는 것으로 나타났다. 연관 태그 클러스터는 정보관리 측면에서 유사한 합목적성을 갖는 태그끼리 군집을 이루면서 용어의 중의성을 해소함으로써 태그 공간에서의 이용자의 정보 탐색에 유용하게 활용될 것이다.
본 논문에서는 HOG 특정벡터와 영상분할을 이용한 부스팅 분류기반의 자동차영역 검출 알고리즘의 연구에 대해서 기술한다. 입력된 영상으로부터 차량을 검출하기위해 먼저 분할 후 합병(split-merge) 방법을 적용하여 영상을 분할한다. 그리고 가장 큰 두 영역을 검색 영역에서 제외하여 처리 속도를 향상 시킨다. 각 영역에 대해 HOG(histogram of oriented gradient) 특정을 추출한다. 분류기는 두 개의 모집단을 분류하는데 많이 사용되고 있는 AdaBoost 방법을 사용한다. 제안방법의 성능 평가를 위해 537개의 영상을 사용하여 분류기를 학습하였으며, 또한 학습에 사용하지 않은 비학습영상 500개를 사용하여 인식률을 구하였다. 실험결과 비학습영상에 대해 98.34%의 인식률을 얻었다. 결론적으로 제안된 방법이 지능형 자동차 제어 시스템에서 차량의 위치를 찾는 방법으로 활용될 수 있다.
Recently, due to the rapid development of multimedia technologies, as image data has been extensive and large-scaled, the problem of increasing the time needed to retrieve the desired image is gradually critical. Image retrieval system that allows users to quickly and accurately search for the desired image information has been researched for a long time. However, in the case of content-based image retrieval representative Color Histogram, Color Coherence Vectors (CCV), Scale Invariant Feature Transform (SIFT) used in sensitive to changes in brightness, rotation, there is a problem that can occur misrecognized division off the power. In this paper, in order to evaluate the video retrieval system proposed, no change in brightness, respectively 0°, 90°, 180°, 270° rotated brightness up based on the case of changing, when the brightness down the results were compared with the performance evaluation of the system is an average of about 2% to provide the difference in performance due to changes in brightness, color histogram is an average of about 12.5%, CCV is an average of about 12.25%, it appeared in the SIFT is an average of about 8.5%, Thus, the proposed system of the variation width of the smallest in average about 2%, was confirmed to be robust to changes in the brightness and rotation than the existing systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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