최근 소셜 네트워크 서비스가 급속히 증가함에 따라 많은 기업들과 사용자들은 자신들의 정보가 더욱 빠르게 확산되길 바란다. 이러한 소셜 네트워크에서의 정보 확산을 연구하기 위하여 많은 알고리즘들이 제안되었는데 그중 대표적인 알고리즘은 그리디 알고리즘(Greedy Algorithm)과 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm)이다. 하지만 그리디 알고리즘의 경우 복잡성으로 인하여 실제 소셜 네트워크에 사용이 제한적이며, 기존 휴리스틱 기반의 메시지 전파 기법의 경우 균일한 소셜 네트워크 환경을 고려하였기 때문에 현재 소셜 네트워크의 특성을 반영한 연구가 요구된다. 이에 본 논문에서는 휴리스틱 알고리즘 기반의 정보 확산 확률과 노드 연결성을 고려한 정보 확산 능력 최대화 알고리즘을 제안하고, 실제 소셜 네트워크 데이터베이스를 이용하여 제안 알고리즘의 성능을 분석하였다. 그 결과 기존 알고리즘이 비해 더 많은 노드를 활성화 시킬 수 있어 정보 확산 능력을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
중앙에 컨퍼런스 서버가 위치하여 컨퍼런스 전체를 제어하고 관리하는 SIP(Session Initiation Protocol) 기반의 밀결합 형태의 컨퍼런스 방식은 포커스(focus)와 믹서의 위치에 따라 중앙 집중형, 단말서버형, 미디어 서버 분리형, 믹서 분산형 등 여러 모델로 분류할 수 있는데 모두 각각의 장단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 서버와 참가자 사이에 오가는 SIP 시그널링 메시지 양을 줄일 수 있고 서버의 미디어 믹서 부하를 경감시킬 수 있으며 또한, 대규모 컨퍼런스로의 확장이 용이한 SIP 기반의 효율적인 혼성 형태의 컨퍼런스 모델을 제안하고 이를 설계 및 구현하였다. 이 모델에서는 참가자 수가 미리 정해진 일정한도를 넘으면 서버는 특정 기능을 가진 참가자들을 선택하여 이들로 하여금 컨퍼런스 상태 이벤트 패키지의 통지 기능 및 미디어 믹서 기능을 서버와 분담하도록 한다. 각 참가자는 서버에 컨퍼런스 상태 이벤트 패키지를 등록할 때 특정 헤더 메시지로 이와 같은 기능의 보유 여부를 알릴 수 있고 서버는 컨퍼런스 정보 데이터베이스에 이를 표시하여 나중에 기능을 분담할 참가자들을 선정할 수 있게 된다. 제안된 방식은 실험을 통하여 성능을 측정하였다.
본 논문에서는 저조도 및 음영이 생기는 조명 환경하에서 성능이 개선된 계량기 숫자 인식 방법을 제안한다. 저조도 및 음영 문제를 해결하기 위해 LN(Local Normalization) 처리 기법을 이용한 조명 정규화를 수행한 후, 계량기 숫자 영역 검출과 3단계 계량기 숫자 분할이 이루어진다. 마지막으로 분할된 숫자 데이터를 분류하기 위한 하이브리드 숫자 분류기가 적용된다. 제안된 하이브리드 숫자 분류기는 역전파 신경망과 템플레이트 매칭의 연속 결합으로 이루어지고, 계량기 숫자 분류에 보다 강인한 휴리스틱 규칙에 의해 최종적으로 숫자를 분류한다. 저조도 및 음영 조명 환경하의 다양한 계량기 종류에 대해 직접 촬영하여 자체 제작한 계량기 이미지 데이터베이스에 기반한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 숫자 인식 방법을 평가하고, 제안된 계량기 숫자 인식 방법이 효과적으로 잘 동작함을 확인하였다.
객체를 분류하기 위하여 유사한 특징을 기반으로 하는 다양한 클러스터해석은 데이터 마이닝에서 필수적이다. 그러나 많은 데이터베이스에 포함되어 있는 범주형 데이터의 경우에 기존의 분할접근방법은 객체간의 불확실성을 처리하는데 한계가 있다. 범주형 데이터의 분할과정에서 식별불가능에 의한 동치류의 불확실성에 대한 접근논리가 러프집합의 대수학적인 논리에만 국한되어서 알고리즘의 안정성과 효율성이 떨어지는 요인으로 작용하고 있다. 본 논문에서는 범주형 데이터에 존재하는 속성의 의존도를 고려하기 위하여 정보이론적인 척도를 기반으로 러프엔트로피를 정의하고 MMMR이라는 알고리즘을 제안하여 분할속성을 추출한다. 제안된 방법의 성능을 분석하고 비교하기 위하여 K-means, 퍼지에 의한 방법과 표준편차를 이용한 기존의 방법과 비교우위를 ZOO데이터에 국한하여 알아본다. ZOO데이터를 이용하여 기존의 범주형 알고리즘과의 비교우위를 살펴보고 제안된 알고리즘의 효율성을 검증한다.
본 논문은 웹하드, 토렌트 및 해외 웹사이트를 통해 불법적으로 유통되고 있는 웹툰 저작물에 대상으로 모니터링 및 식별 기술을 개발하여 불법 유통을 효과적으로 차단함으로서 웹툰 저작물의 저작권을 보호하고 건전한 시장을 조성하기 위한 연구이다. 본 논문에서는 웹툰 서비스 사이트로부터 웹툰 저작물을 자동으로 수집하고, 수집된 웹툰 저작물로부터 특징점을 추출하여 이를 데이터베이스에 저장하기 위한 기술을 다룬다. 이를 위하여 시스템의 성능 및 기능 요구사항을 분석하고 웹툰 서비스 사이트의 구조를 분석하여 웹툰 저작물 자동 수집 및 특징점 등록 시스템을 제시하고자 한다. 제시된 시스템을 통해 웹툰 저작물이 게시되어 특징점이 등록될 때까지 소요되는 시간 동안 발생하는 불법유통에서 매우 중요한 초기 차단도 가능해진다.
초고속 디지털 통신시스템의 성능은 빠른 에지율(edge rate), 클럭속도 및 디지털 정보전송방법 등에 영향을 받는다. 특히 고주파 통신시스템의 잡음원은 다수 전송선에서의 신호 간 동시 스위칭, 전원 공급, 신호 반사와 왜곡 등에 의해 발생하며, 다층(multilayer) PCB를 설계할 경우 신호의 충실성이 더욱 훼손된다. 따라서 시스템 H/W의 신호충실성을 얻기 위해 최적 임피던스 정합을 갖는 PCB 설계가 필요하다. 본 논문에서는 시스템 신호의 충실성을 위하여 다층 PCB 선로의 패턴에 따른 트랙계산 이론, 설계에 필요한 임피던스 및 특성 자동 분석 시뮬레이터를 개발한다. 특히 다층으로 PCB를 설계할 때 신호선과 접지부분 배치를 사전에 컴퓨터 모의실험을 통하여 최적조건의 임피던스에 맞는 설계가 가능하도록 시뮬레이터를 개발함은 물론 이를 데이터베이스화한다. 그리하여 제안된 시뮬레이션 툴은 PCB 설계 시 소요되는 시간을 단축하고 경제적인 PCB 개발을 가능케 한다.
본 논문에서는 그래프기반 문장랭킹 방식인 문장 상호 추천과 문장의 주관, 객관 성향을 이용하는 문장 성향 분석을 혼합한 새로운 요약문 추출 방법에 대해서 기술한다. 문장 상호 추천에서는 문장을 단어벡터로 변환한 후에 LSA를 이용하여 문장과 문장 사이의 유사도 점수를 계산하였다. 이렇게 얻어진 유사도와 각 단어의 희귀도(Rarity Score)를 기반으로 문장과 문장 사이의 연결 강도를 정의하여, 그래프 기반 문장 랭킹 방식을 적용 하였다. 한편, 문장성향 분석에서는 주관, 객관 성향을 결정하기 위해서 기존의 Golden Standard 단어 성향 분류를 기반으로 워드넷을 확장하여 데이터베이스를 구축하였다. 이를 통해 각 단어들의 성향을 판단하고 단어들의 평균 성향을 문장의 전체 성향에 반영하여, 주관적 성향을 띄는 문장들을 선택하였다. 최종적으로 문장 상호 추천 결과와 문장 성향 분석 결과를 혼합하여 주어진 문서로부터 요약문을 추출하였다. 요약문 추출 기능의 객관적인 성능 평가를 위하여 추출된 요약문 토대로 한 분류게임을 실시하였고, 그 결과를 MS-Word에 포함된 문서 요약 기능과 비교함으로써, 제안한 모델의 효과성을 확인하였다.
이 논문은 사람 눈의 공막컬러코드와 공막혈관징후패턴코드 생성에 의한 공막진단시스템 구현에 관한 연구이다. 시스템은 고성능 DSP 영상처리 프로세서를 기반으로 PGC 프로그램어불 게인제어 선처리 및 RISC SD프레임저장 메모리 등으로 구성된다. PGC는 RGB신호를 최적화하고 그래리 영상에서 에지가 검출된다. 판별 및 매칭 처리알고리듬은 공막컬러코드화 및 혈관징후패턴코드 생성을 실행된다. 공막컬러코드는 메모리 맵의 위치에서 YCbCr값을 구하고 허용오차 범위를 적용하여 생성된다. 혈관징후패턴코드는 24시간등분과 13환형등분 구역에 의해 디지털화 되고 중첩매칭과 허용오차 적용에 의해 코드화된다. 실험결과 성능에서 시스템은 40ms로 동작하고 진단오차는 컬러판별이 평균 약20%, 혈관징후패턴 매칭이 약 24%이다. 이 시스템 및 기술은 세분화와 환자데이터베이스화 하면 공막진단 의용시스템으로 사용 할 수 있다.
바이오정보학(bioinformatic)은 생물학 분야 특히 분자 수준의 유전체 연구에서 발생하는 데이터를 저장, 관리, 분석하여 실험 프로젝트를 지원함은 물론, 기능 예측 및 조절에 대한 실험 설계를 가능하게 하는 제반 컴퓨터 기술을 의미한다. 유전체 연구의 다양한 접근 방식 중 단백체학(proteomics)는 유전체의 최종 산물인 단백질을 직접적으로 다룬다는 측면에서 그 효용성에 대해 많은 기대를 모으고 있다. 본 논문에서는 단백질의 기능을 결정하는 가장 중요한 요소 중 하나인 단백질의 구조를 예측하기 위한 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 단백질의 일차 구조인 아미노산 서열에 타나나는 부서열간의 연관성이 해당 단백질의 이차 혹은 삼차 구조를 결정하는 중요한 단서임을 설명하고, 아미노산 부서열간의 연관성을 표현하기 위한 모델로서 서열 연관 규직을 정의한다. 서열 연관 규칙의 유용성을 평가하기 위한 지지도와 신뢰도를 새롭게 정의하고, 주어진 단백질 집단으로부터 유용한 서열 연관 규칙을 발견하기 위한 기법을 제안한다. 아울러, SWISS-PROT 단백질 데이터베이스로부터 입수한 단백질 서열 데이터를 이용하여 제안한 기법의 성능을 평가한다.
이동 통신 기술의 급속한 발전으로, 이동 컴퓨팅 환경에서 데이타 서비스에 대한 수요가 증가하고있다. 이동 틀라이언트 내에 캐쉬가 존재하면, 대역폭의 절약 및 질의에 대한 빠른 응답을 제공할 수 있지만, 캐쉬일관성을 유지해야하는 부담이 생긴다. 한 셀 내에 존재하는 이동 클라이언트들의 캐쉬 일관성 유지를 위해서 서버가 캐쉬 무효화 보고를 일정 시간마다 주기적으로 방송하는 방법은 효율적일 수 있다. 그런데 아동 클라이언트가 오랜 시간 동안의 접속 단절로 인해 무효화 보고만으로 자신의 캐쉬유효성 여부를 판단하지 못할 경우에는, 서버에게 캐쉬유효성 여부레 대한 확인을 요청함으로써 캐쉬일관성을 유지할 수 있다. 이때, 할당 가능한 채널의 수와 이동클라이언트 수의 관계에 따라서 서로 다른 기법이 각각의 경우에 더 효율적일 수 있다. 본 논문에서는 (1) 할당 가능한 채널의 수가 이동 클라이언트 수보다 많거나 비슷한 경우와 (2) 채널의 수가 이동 클라이언트의 수보다 훨씬 적을 경우 각각에 대하여 효율적인 새로운 캐쉬 일관성 유지 기법을 제안하고 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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