디지털 멀티미디어 데이터에 대한 소유권 문제가 근래에 중요한 문제로 대두되면서 이를 효율적으로 보호할 수 있는 기술적 해결책으로 디지털 워터마킹에 대한 연구가 활발히 진행되어져 왔다. 본 연구에서는 디지털 영상 데이터에 대해 다양한 공격에 강인한 웨이브릿 기반 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 웨이브릿 변환을 이용하여 워터마킹된 영상의 변화를 감지 못하도록 하면서 시각적으로 중요한 영역에 워터마크를 삽입하여 일반적인 영상 신호 처리에 강인한 워터마킹 방법을 제시한다. 웨이브릿 변환된 계수의 레벨과 각 부대역별 특성을 고려하고, 영상의 복잡도를 반영한 다중 임계치를 적용하여 원본영상과 워터마킹된 영상이 시각적으로 차이가 없도록 가우시안 랜덤 수열(Gaussian Random Sequence)을 워터마크로 삽입한다. 제안된 알고리즘의 성능을 여러 영상에 대하여 실험해 본 결과 워터마크가 삽입된 영상이 시각적으로 전혀 구별할 수 없을 정도의 비가시도를 보이면서 다양한 공격, 즉 JPEG 손실압축, 필터링, 잡음첨가, 리샘플링, 크로핑 등에 대하여 우수한 워터마크 검출결과와 강인함을 보였다.
본 연구에서는 3축 가속도 측정을 위한 LSM을 개발하고 가변 진폭을 이용하여 걸음수 검출 정확도를 향상시킨 가변 진폭 임계값 알고리즘을 설계하였다. 테스트 프로토콜에 따라 실험하여 수집한 x, y, z 값을 SVM(Signal Vector Magnitude) 알고리즘을 사용하여 하나의 에너지값($E_t$)으로 변환하고 Peak 데이터 검출 알고리즘과 고정 Peak 임계값을 사용하여 평균 99%이상의 정확도로 걸음수를 검출하였다. 그러나 검출한 걸음이 정확한 걸음임을 증명하기 위해 에너지값($E_t$)의 진폭 크기로부터 고정 진폭 임계값을 구하고 노이즈를 필터링 한 결과 걸음수 검출 오차율이 증가하였다. 따라서 본 연구에서는 오차율을 줄이기 위하여 고정 진폭 임계값이 아닌 데이터를 관찰하여 적응적으로 변화하는 가변 진폭 임계값 알고리즘을 설계하였다. 가변 진폭 임계값 알고리즘을 적용한 결과, 걸음수 검출의 평균 정확도는 샘플링 주기 10Hz에서 평균 98.9%, 20Hz에서는 99.6%로 높아졌다.
차세대 이동통신 시스템은 고속의 멀티미디어 데이터의 신뢰성있는 전송을 요구하고 다양한 전파환경에서 신뢰성 있는 음성, 데이터, 영상서비스 등의 다양한 서비스를 제공한다. 하지만 광대역 무선접속을 지원하는 다중접속기술은 CDMA(Direct Sequence Code Division Multiple Access) 시스템에서 시스템 성능을 저하시키는 심벌간 간섭(ISI) 혹은 다중접속간섭(MAI) 신호를 발생시킨다. 이러한 간섭 신호를 개선하기 위해 적응 블라인드 등화 방식을 사용하는데 적응 블라인드 등화 방식 중에서도 가장 많이 이용하는 Constant Modulus Algorithm(CMA)을 적절한 초기화 없이 사용하면 ill-convergence 현상이 나타난다. 본 논문에서는 채널의 효율을 높이기 위한 등화 방식으로 기존의 CMA 알고리듬을 이용한 새로운 블라인드 등화 방식을 제안하고, 이를 이동통신 시스템의 Time Varying Fading 채널환경에서 컴퓨터 모의실험 및 성능분석을 하였다. 따라서 Kalman 필터와 CMA를 결합한 새로운 등화 기법은 자승 오차와 Eye-Pattern의 성능 비교를 통해 기존의 방법 보다 우수함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 쿼드로터의 최단거리 복귀 시 위치인식을 위해 확장칼만필터를(EKF) 이용한 저가형 GPS/INS 융합시스템과 셀 분할 알고리즘이 결합된 위치추정시스템을 제안한다. 연구에서는 저가형 GPS가 가지는 위치오차와 INS가 가지는 가속도 값의 계속적인 적분으로 인한 누적 오차를 줄이기 위해 확장칼만필터를 이용하여 GPS/INS 융합시스템을 구성한다. 또한 쿼드로터는 원점 복귀 명령 시 최단거리의 경로 지점에 대한 위치 경로 측정이 가능하기 때문에 위치 경로를 기준으로 셀 분할 알고리즘을 적용하여 GPS/INS 결합 데이터 중 실제 위치와 근접한 데이터를 결정함으로써 위치오차를 더욱 줄인다. 본 논문에서 제안하는 기법의 성능은 실외에서 쿼드로터 복귀 중 GPS, GPS/INS 결합, 셀 분할 알고리즘 적용 각각의 실험 결과를 비교함으로써 평가된다.
미지의 환경에서 이동로봇이 자율 주행을 할 수 있기 위해서는 경로 설정 및 장애물 회피가 필수적인 요소이다. 이를 위해 본 논문에서는 비전과 IR 센서로부터 획득한 데이터와 퍼지규칙을 이용하는 자율 주행 알고리즘을 구현하고자 한다. 로봇과 장애물과의 거리가 멀리 떨어져 있는 경우는 비전에서 얻은 2차원 이미지를 메디안 필터링, 에지 추출, 모폴로지, 세선화 과정을 거쳐 임시 목표물을 설정한 다음, 거리 변화율 기법과 퍼지 규칙을 이용하여 경로 설정을 한다. 로봇과 장애물과의 거리가 근접할 경우는 IR 센서를 이용하여 경로 설정 및 근접 장애물 회피를 하도록 한다. 그리고 본 논문에서는 제안된 퍼지규칙을 이용한 데이터 융합 알고리즘이 이동로봇을 미지의 환경에서 보다 효율적으로 주행하게 할 수 있음을 실제 실험을 통해 보여주고자 한다.
기존의 동적 추천 시스템에서 사용하는 개인화 기법은 주로 혈업 필터링 방식으로서 다른 사용자들에 대한 평가 정보를 이용하여 동적 링크를 제공하기 때문에 사용자가 고려하지 못한 아이템들을 추천한다는 장점을 갖고 있다. 그러나 협업필터링 과정은 현재 사용자와 가장 유사한 패턴을 보이는 사용자를 선택하기 위해 전체 사용자와의 유사도를 재 계산해야 한다는 계산의 복잡성과 사용자 프로화일의 정보가 현 사용자의 키워드 입력 시점에서 동적으로 갱신되지 않기 때문에 오류정보가 포함될 수 있다는 문제점이 있다. 보 논문에서는 유사한 선호도를 보이는 사용자를 대상으로 군집분석을 수행함으로서, 이웃 사용자를 선택하는 과정을 단순화할 수 있고 또한 베이지안 학습을 이용하여 사용자의 선호도를 동적으로 갱신할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 사용자의 키워드가 입력되는 순간 사전 데이터와 사후 데이터가 선호도 확률에 동적으로 반영됨으로써 오류정보를 최소화한다. 이렇게 설계된 시스템은 실험을 통해 웹 도서 추천시스템에 적용되어 사용자의 만족도를 증가시킬 수 있음을 보인다.
최근 선거캠페인에서 수집되는 유권자 모델링 및 맞춤형 커뮤니케이션에 관한 데이터는 양적 확장성과 질적 유용성 측면에서 새롭다. 본 연구는 지능정보기술을 활용한 고도의 데이터 분석 능력이 정치에 어떻게 활용되고 있는지에 주목한다. 그 중에서도 선거캠페인에서의 유권자 행동 타게팅이 다양한 측면에서 민주주의 과정과 충돌할 수 있다는 점에 초점을 맞춘다. 이를 위해 마이크로 타게팅과 정치 봇을 살펴본다. 본 연구는 이러한 기술 기반의 캠페인 기법들이 민주주의의 핵심인 자유로운 의견 표출과 논쟁을 방해하는 요인으로 작동하는 양상을 보여준다. 동시에 이에 영향을 미치는 알고리즘의 속성을 파악한다. 본 연구는 지능정보기술 기반의 정치와 민주주의에서 다음과 같은 문제가 발생할 수 있음을 제시한다. 첫째, 정치참여의 불평등이 심화된다. 둘째, 유권자 간 공적 논쟁이 어려워진다. 셋째, 피상적인 정치가 만연한다. 넷째, 단일 이슈 정치와 배제의 정치 현상이 증가한다. 마지막으로 정치적 프라이버시가 침해될 수 있다. 요컨대, 지능정보시대 우리의 역할은 점점 고도화되고 있는 지능정보기술과 민주주의가 공존할 수 있는 방법을 모색하는 것이다.
기존 악성코드 탐지는 다형성 또는 난독화 기법이 적용된 변종 악성코드 탐지에 취약하다. 기계학습 알고리즘은 악성코드에 내재된 패턴을 학습시켜 유사 행위 탐지가 가능해 기존 탐지 방법을 대체할 수 있다. 시간에 따라 변화하는 악성코드 패턴을 학습시키기 위해 지속적으로 데이터를 수집해야한다. 그러나 대용량 악성코드 파일의 저장 및 처리 과정은 높은 공간과 시간 복잡도가 수반된다. 이 논문에서는 공간 복잡도를 완화하고 처리 시간을 가속화하기 위해 HDFS 기반 분산 처리 시스템을 설계한다. 분산 처리 시스템을 이용해 2-gram 특징과 필터링 기준에 따른 API 특징 2개, APICFG 특징을 추출하고 앙상블 학습 모델의 일반화 성능을 비교했다. 실험 결과로 특징 추출의 시간 복잡도는 컴퓨터 한 대의 처리 시간과 비교했을 때 약 3.75배 속도가 개선되었으며, 공간 복잡도는 약 5배의 효율성을 보였다. 특징 별 분류 성능을 비교했을 때 2-gram 특징이 가장 우수했으나 훈련 데이터 차원이 높아 학습 시간이 오래 소요되었다.
본 연구는 실생활에서 가장 많이 접할 수 있는 모바일 전면 카메라를 이용하여 심장박동, 심장박동 변이율, 산소포화도, 호흡도, 스트레스수치, 혈압을 측정할 수 있는 효과적인 방법론을 제시하는 것이 목적이다. Blaze Face를 이용하여 실시간으로 얼굴인식을 진행하여 안면 이미지 데이터를 취득하고 눈, 코 입, 귀의 특징 점을 이용하여 이마를 관심영역으로 지정하며 평균값을 시간 축으로 정렬한 후 생체징후 측정에 이용하였다. 생체징후 측정 기법은 fourier transform을 기본으로 이용하였으며, 측정하고자 하는 생체징후에 맞게 노이즈 제거 및 필터 처리함으로써 측정값의 정확도를 향상 시켰다. 결과를 검증하기 위해 접촉식 센서와 비접촉식 센서 비교를 진행하였다. 분석 결과 안면 이미지를 이용하여 심장박동, 심장 박동 변이율, 산소포화도, 호흡도, 스트레스, 혈압 총 여섯 가지 생체 징후를 추출 할 수 있는 가능성을 확인하였다.
송신 신호를 알지 못하는 경우에 대해 그린 함수는 간단한 배열 신호 처리 기반의 음선 기반 블라인드 디컨볼루션을 이용해 추정될 수 있다. 근거리 천해 환경에서의 음선 기반 블라인드 디컨볼루션은 선행 연구들에 의해 시뮬레이션 및 데이터를 기반으로 검증되었다. 본 논문에서는 30 km부터 90 km까지의 장거리 심해(1,000 m 이상의 깊이) 환경에서의 음선 기반 블라인드 디컨볼루션 기법의 가능성을 확인하였다. 이를 위해 2018년 포항 동방 해역에서 수행된 해상실험을 활용하였으며, 데이터 결과는 16개 수신기로 구성된 42 m 길이의 수직 선 배열 센서를 통해 수신된 통신 신호(2.2 kHz ~ 2.9 kHz) 의 그린 함수 추정을 입증하기 위해 도시하였다. 분석 결과로부터 정합 필터와 음선 기반 블라인드 디컨볼루션으로 추정한 그린 함수가 유사함을 확인하였다. 또한, 음선 기반 블라인드 디컨볼루션을 이용하여 최대 90 km 거리의 장거리 통신 신호의 성능 분석 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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