기존 멀티모달 학습 기법의 대부분은 데이터에 포함된 컨텐츠 모델링을 통한 지식획득보다는 이미지나 비디오 검색 및 태깅 등 구체적 문제 해결에 집중되어 있었다. 본 논문에서는 멀티모달 개념계층모델을 이용하여 만화 비디오로부터 컨텐츠를 학습하는 기법을 제안하고 학습된 모델로부터 등장인물의 특성을 고려한 자막을 생성하는 방법을 제시한다. 멀티모달 개념계층 모델은 개념변수층과 단어와 이미지 패치의 고차 패턴을 표현하는 멀티모달 하이퍼네트워크층으로 구성되며 이러한 모델구조를 통해 각각의 개념변수는 단어와 이미지패치 변수들의 확률분포로 표현된다. 제안하는 모델은 비디오의 자막과 화면 이미지로부터 등장 인물의 특성을 개념으로서 학습하며 이는 순차적 베이지안 학습으로 설명된다. 그리고 학습된 개념을 기반으로 텍스트 질의가 주어질 때 등장인물의 특성을 고려한 비디오 자막을 생성한다. 실험을 위해 총 268분 상영시간의 유아용 비디오 '뽀로로'로부터 등장인물들의 개념이 학습되고 학습된 모델로부터 각각의 등장인물의 특성을 고려한 자막 문장을 생성했으며 이를 기존의 멀티모달 학습모델과 비교했다. 실험결과는 멀티모달 개념계층모델은 다른 모델들에 비해 더 정확한 자막 문장이 생성됨을 보여준다. 또한 동일한 질의어에 대해서도 등장인물의 특성을 반영하는 다양한 문장이 생성됨을 확인하였다.
본 논문에서는 접속 (connection)과 패킷의 두 레벨 (level)을 함께 고려하는 IEEE 802.16 망에서의 무선 자원 관리 큐잉 모델을 개발한다. 상위 레벨인 접속 레벨에서는 대역폭 가용여부와 서비스 클래스별 우선순위 큐를 사용하여 접속 수락제어를 모델링하고 하위 레벨인 패킷 전송은 서비스 클래스별 임계치와 현재 가용한 대역폭의 두 항목을 동시에 고려한 동적 대역폭 할당 방법을 모델링 한다. 계층 모델은 페트리 네트의 확장형인 SRN (Stochastic Reward Nets)을 이용하여 개발되며 802.16서비스 클래스별 트래픽에 대한 대역폭 활용률과 처리율을 성능지표로 모델에 대한 수치결과를 구한다.
8진트리 모델은 3차원 물체를 계층적으로 모델링할 수 있는 기법으로 임의의 시각 방향에서 투영영상을 생성할 수 있으므로 3차원 물체인식 등 다양한 분야에서 효율적인 데이터 베이스로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 8진트리 모델을 사용해 투영 영상을 만들어 보고 Multi level boundary search 알고리즘을 사용해 표면 영상을 생성해 본다. 또한 2D 영상과 3D 영상의 특징점을 구하는 방법과 2D 특징점, 3D 특징점의 기하학적 변환을 통하여 유사 특징점을 찾는 방법에 대하여 언급한다. 이 방법들은 3D 물체 모델링을 위한 효율적인 데이터 베이스 구축과 물체 특징점 응용을 위한 기본 자료로 활용될 수 있다.
본 연구는 패싯 이론을 기반으로 한 온톨로지 구축방법을 제안한다. 스마트폰 온톨로지를 설계하는 과정에서 패싯 분류체계를 적용하여 온톨로지 모델링에 있어서 패싯 분석의 활용가능성을 점검하였다. 랑가나단과 CRG의 패싯 분류 이론에 기반하여 '유형', '사양', '기능', '작업', '상품', '개인', '기업', '장소', '시간'의 스마트폰 기본 패싯을 설계하였다. 본 연구에서 제안한 패싯 구조 기반 온톨로지는 상품관련 다양한 클래스의 계층구조를 개념적으로 이해하고 클래스와 속성의 다각적 관계를 체계적으로 파악하는데 활용될 수 있을 것이다.
가상현실 기술은 3 차원 가상공간 및 물체를 시각화하는데 중점을 두고 있다. 이는 사용자가 3 차원으로 데이터를 충분히 활용하지 못하고, 시각자료로만 사용하게 되는 요인이 된다. 이를 보완하기 위해 시각 정보뿐만 아니라 구조 및 관계에 대한 정보까지도 효과적으로 활용 할 수 있는 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 외형뿐만 아니라 내부적인 구조와 관계에도 의미를 부여하기 위하여 3 차원 건축물에 XML 기반의 토픽맵을 적용하였다. 전통 건축물의 공포 부분을 모델링하고, 각각의 객체가 사용자에 의해 조작이 가능하도록 하였으며, 객체들의 구조와 연결관계를 분석하고, 정의된 구조 및 관계를 토대로 토픽맵을 작성하였다. 작성된 토픽맵은 모델링 데이터에 적용 가능하도록 DOM 을 이용하여 변환하였다. 이 연구를 통해 아무리 복잡한 구조물이라도 그에 대한 구조 정보를 쉽게 파악할 수 있었고, 계층적 연결 관계도 쉽게 파악 할 수 있었다.
이동통신 시스템에서 핸드오프호 차단확률을 줄이기 위한 전형적인 방법은 핸드오프호를 위하여 미리 정한 채널수만큼의 채널을 예약하는 것이다. 예약 채널수를 결정하는 문제는 최적화 문제로 계산의 복잡도를 가중시킨다. 본 논문에서는 미리 채널을 예약하지 않고 핸드오프호 차단확률을 줄일 수 있는 호 수락 제어기법을 제안한다. 제안한 호 수락 제어 기법은 신규호 도착에 따른 시스템 상태에 종속하는 gain을 새로운 성능지표로 정의하고, 신규호 도착 시 계산되는 gain 값에 의한 호 수락 결정을 수행한다. SRN은 추계적 페트리 네트의 확장형으로 모델에 적절한 reward를 부여함으로써 원하는 성능지표를 쉽게 계산할 수 있는 모델링 도구이다. 본 논문에서는 gain 계산에 의한 호 수락 제어를 수행할 수 있는 SRN 모델을 개발하고 성능분석을 수행한다. SRN 모델은 2 레벨의 계층 모델로 상위 계층은 멀티미디어 트래픽에서 QoS를 고려한 호 수락 제어와 채널 할당을 나타내는 상태 구조 모델이고 하위 계층은 주어지는 상위계층의 시스템 상태에 따른 gain 값 계산을 수행하는 모델이다.
신속하고 안전한 이동성 서비스는 유비쿼터스 환경에서 중요한 이슈가 되고 있다. IETF(Internet Engineering Task Force)는 이러한 이슈들에 대응하기 위하여 네트워크 자원의 사용을 안전하게 하고 법적으로 보장하는 핵심기술 같은 많은 의미있는 작업들을 해오고 있으며 기존의 MIPv6(Mobile IPv6)에서 핸드오버 지연과 시그널링 오버헤드 같은 문제를 보완하기 위하여 HMIPv6(Hierarchical Mobile IPv6)를 제안하였다. 현재 HMIPv6에 관한 연구의 대부분은 HMIPv6와 AAA(Authentication, Authorization, Accounting) 프로토콜 사이의 상호작용 절차를 최적화하기 위한 방법에 초점을 맞추고 있다. 해당 논문에서는 AAA 절차에서 인증대기를 최소화하는데 중점을 둔 비용 효율적인 계층 인증 기법을 제안한다. 이 기법에서는 MAP(Mobility Anchor Point)에 배포되어진 AAA 서버들, Root AAA 서버가 관리하는 몇몇의 Leaf AAA 서버들 그리고 홈 도메인 안에 있는 AAA 서버를 대신하는 브로커들의 계층적 AAA 아키텍처를 제안한다. 이 시뮬레이션 결과는 제안된 기법이 이전의 전통적인 인증 조합 모델링과 비교하여 핸드오프 지연과 인증대기 시간이 상당히 줄어들었음을 보여준다.
무선 LAN 시스템에서 고속 핸드오프를 위한 계층 2 트리거는 정확한 핸드오프 예측 모델을 요구한다. 이에 따라 본 논문은 계층 2 트리거 발생기 설계를 위한 단말의 이동성 모델로 수신 신호 강도 (received signal strength: RSS) 예측 모델을 제안한다. 제안 모델은 짧은 시간 동안 사용자 단말과 억세스 포인트 (AP) 사이의 거리 변화양은 물리적으로 제한된다는 사실을 이용하여 일정 시간 동안 측정된 RSS 값들에 대해 적응성 있게 동작한다. 제안 모델 설계를 위해 우선 ns 2 모의 실험을 통해 측정된 RSS 데이터를 통계적으로 분석하여 일정 시간 측정된 RSS 데이터는 차수 1인 자기 회기 (autoregressive: AR(1)) 프로세스로 모델링 할 수 있다는 것을 검증하였다. 이후 AR(1) 프로세스를 이용하여 향후 RSS 값을 예측하는 방법을 제시하고 예측 오류를 확률적으로 정량화 하였으며 모의 실험을 통해 현재까지 측정된 RSS 값들을 이용하여 적어도 1-step 이후의 RSS 값을 예측할 수 있다는 것을 검증하였다.
축대칭(軸對稱) 선형강성(線形彈性) 응력해석을 위해 p-version 유한요소법에 기초한 계층적(階層的) 정식화 과정이 제안되었다. 이 방식은 적분형 르장드르 다항식을 사용하여 절점좌표값을 갖지 않는 절점을 추가하여 형상함수의 조합형태로 변위함수(變位)를 근사시키는 방법이다. 형상함수(形狀函數)가 계층적 성질을 갖기 때문에 강성도(剛性度)행렬과 하중벡터도 계층적이 된다. 본 연구에서 제안된 요소(要所)의 장점(長點)은 다음과 같다. 첫째, 개선된 수치연산의 효율성이며 둘째, 요소간에 서로 다른 차수(次數)의 형상함수를 사용할 수 있고 셋째, p-세분화를 할 때 저차(低次)일 때 계산된 값을 그대로 사용할 수 있다. 수치예제를 통해 제안된 요소의 정확도(正確度), 효율성(效率性), 모델링의 간편성(簡便性), 적용성(適用性) 및 변위와 응력 그리고 에너지 Norm등을 사용하여 그 우월성을 입증하고 있다. 몇 가지 예제의 해석결과는 이미 발표된 논문과 아울러 해석적 방법에 의한 결과와 비교되었다.
본 논문에서는 비정형, 대용량의 비디오데이터의 특징기반 검색과 주석기반 검색을 통합하여 다양한 사용자의 의미검색을 지원하고, 유사성 질의를 지원하는 통합비디오정보시스템(Hybrid Video Information System : HVIS)을 제안한다. HVIS는 메타데이터 모델링을 위해 한편의 비디오를 비디오 다큐먼트, 시퀸스, 장면, 객체로 나누고 물리적인 비디오스트림을 위한 원시데이터계층(raw_data layer)과 주석기반 검색, 특징기반 검색, 유사성 검색을 지원하기 위한 메타데이터계층(meta_data layer)의 두 개의 계층을 가진 통합 계층지향 메타데이터모델(Two layered Hybrid Object-oriented Metadata Model : THOMM)과 이 모델을 기반으로 주석기반 질의, 특징기반 질의, 유사질의가 가능한 비디오질의언어 (Video Query Language)와 질의를 처리하기 위한 비디오질의처리기 (Video Query Processor : VQP)와 질의처리알고리즘을 제안한다. 특히 유사한 장면, 객체를 찾는 유사질의시 사용자의 관심을 고려한 유사성 정도를 나타내는 식을 제시한다. 제안된 시스템은 Visual C++, ActiveX와 ORACLE를 이용하여 구현되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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