안전성을 최우선시 해야 하는 자동차 환경에서 관심지 (POI, Point-Of-Interest) 도메인을 대상으로 하는 대용량 고려 단어 인식 시스템은 최적의 인간-기계 상호접속(HMI, Human-Machine Interface) 기술을 요구하고 있다. 하지만, 매우 제한된 연산처리 능력과 메모리를 가지는 텔레매틱스 단말기에서 10만 단어 이상을 일반적인 음성인식 방식으로 처리하기는 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 텔레매틱스 단말기의 관심지 인식을 위하여 다단계 구조의 대용량 고립단어 인식 시스템을 제안하였다. 이 관심지 인식 시스템의 성능향상을 위해 음소별 가우시안 혼합모델(GMM, Gaussian Mixture Model)을 사용한 음소 인식기와 음소별 거리 행렬(PDM, Phoneme-distance Matric) 레빈쉬타인(Levenshtein) 거리를 제안하였다. 제안한 방법은 낮은 처리속도와 적은 양의 메모리를 가지는 텔레매틱스 단말기에서도 대용량 고립단어에 대하여 우수한 인식 성능을 나타내었다. 본 논문에서 제안한 다단계 인식 시스템을 사용하였을 경우 실내에서 최대 94.8%, 자동차환경에서는 최대 92.4%의 인식 성능을 얻을 수 있었다.
본 논문은 멀티미디어 정보 검색을 위한 비디오 데이터 처리 기법에 관한 연구로서 뉴스 비디오 도메인에 기반하여 비디오 정보를 효과적으로 검색할 수 있는 비디오 검색 시스템이다. 효과적인 시스템을 구축하기 위하여 비디오 데이터의 생성과 구성에 관한 사전 지식을 이용하여 의미 정보와 특징 정보를 추출한다. 이를 바탕으로 뉴스 비디오를 내용별로 인덱싱하여 신속하게 뉴스 비디오를 검색하도록 한다. 본 논문에서는 실제 KBS 방송국에서 방송 중인 뉴스에 적용하여 실험하고 시스템 평가를 위하여 프리시즌과 리콜을 사용하였다.
최근 멀티미디어 데이터의 급속한 증가는 그를 대상으로 하는 다양한 컴퓨팅 기술의 발전을 가져왔다. 이러한 기술이 인간과의 상호 작용에서 그 양적 범위와 질적 깊이를 더해감에 따라, 멀티미디어 데이터 특히 그 중 가장 대표적이라 할 수 있는 이미지 데이터를 의미적으로 이해할 수 있는 방법의 필요성이 대두되고 있다. 이미지의 의미를 이해하기 위해 저수준(low level)의 시각 정보만을 이용하는 경우 인간과의 상호 작용에서 의미 격차(conceptual gap) 문제가 발생할 수 있다. 이미지 객체의 시각 정보들을 가공해서 온톨로지(ontology)와 같은 형태의 지식 베이스(knowledge base)와 연동하여 보다 고수준의 의미를 부여하는 경우에는 해당 도메인을 벗어난 새로운 환경에 대해 적응력과 강인함이 떨어진다. 이러한 문제를 근본적으로 해결하기 위해서는 지식 베이스가 없는 상태에서 이미지 데이터의 형태로 주어진 대상 객체로부터 의미를 부여할 수 있는 정보들을 추출해, 구조적으로 지식 베이스를 형성해 나가고 이를 토대로 대상 이미지 객체의 의미를 이해할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 발달 심리학 이론들을 바탕으로 시각과 관련된 인간의 생득적 능력을 찾고, 이를 기반으로 우선 주어진 이미지 객체로부터 의미 정보를 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다.
최근 전기 전력 도메인의 IT화 (전력 IT) 가 본격적으로 진행되면서 전기 데이터를 취득하기 위한 기기들 뿐만 아니라 전력 운영 환경이 변화를 도모하고 있다 본 논문에서는 이런 전력 IT 의 일환으로 개발된 지능형 전력 정보 모니터링 시스템 (K-WAMS)을 소개하고자 한다. 이 시스템은 이기종 분산 환경에서 전력 정보를 실시간으로 전송 받아 현재 전력계통의 상황을 직관적으로 판단할 수 있는 정보를 제공하여 광역 정전을 예방하고자 하는 조기경보시스템 (Early Warning System) 이다. 또한, 전력계통의 안정성 여부를 판단하는 지능형 에이전트의 구현을 통해 광역 정전을 예견하는 지수를 제공하고, 실시간 데이터 처리 및 이력 데이터 저장 에이전트들을 통해 현재 취득되고 있는 현장 데이터 모니터링 기능을 제공한다. K-WAMS 는 실시간으로 전송 처리되는 고속 대용량 데이터들의 처리 지연, 동적 환경으로 인한 네트워크의 부하문제를 해결하기 위해서 IPC Shared Memory 기법을 이용하였고, 동적 프로세스들의 작업 스케줄링을 관리하기 위한 IPC Message Queue 기법을 이용하였다. 또한 논리적 기능 기반으로 설계된 현재 중앙 급전소(GCC) 단위의 설계 모델은 향후 지역 급전소(RCC) 단위로 설치 될 경우 재사용 되어 개발 생산성을 향상시킬 것으로 예상된다.
멀티미디어 도메인의 응용 프로그램에는 풍부한 병렬성이 내재하기 때문에 VLIW (Very Long Instruction Word) 형식의 신호처리 프로세서가 많이 사용되고 있다. VLIW 프로세서를 구성하는 복수의 연산처리유닛 (processing unit, PU)의 사용률은 컴파일러의 명령어 스케쥴러의 성능에 의하여 결정된다. 명령어들 사이의 병렬성을 분석하여 동시 수행가능한 명령어들을 각기 다른 PU 에서 수행되도록 프로그램 코드를 최적화한다. 하지만 기존의 명령어 스케쥴러는 복잡한 데이터 디펜던스 그래프 (data dependence graph, DDG)를 구성하여 복수의 PU 를 충분히 사용하도록 하지 못하는 문제점을 내재하고 있다. 이는 명령어 스케쥴러가 각 레지스터 사용시간을 별도로 고려하지 않기 때문에 실제로 내재된 데이터 디펜던스 보다 복잡성이 높은 디펜던스 그래프를 구성하게 되어 스케쥴러가 올바르게 최적화된 코드 스케쥴링 결과를 제공하지 못하기 때문이다. 본 연구에서는 레지스터의 라이프타임을 다른 레지스터를 이용하여 적절히 끊어주는 것으로 데이터 디펜던스 복잡도 완화하여 시스템 성능 향상의 가능성을 보이고 있다.
최근에 웹이나 가상환경에서 아바타의 활용이 점차 증가하고 있으나, 아바타의 행위를 사용자가 직접 제어하는 수준의 서비스는 이루어지지 못하고 있다. 또한 아바타의 동작 제어를 위해 제공되었던 기존의 언어들에는 일반 사용자가 언어를 작성하는데 까다로움이 많다. 따라서 본 연구에서는 아바타의 행위언어를, 작업도메인별 아바타의 행위를 작성 할 수 있는 작업 수준의 행위 표현 언어(Task-Level Behavior Description Language)와 동작과 관련된 복잡한 데이터를 포함할 수 있는 동작 표현 언어(Motion Representation Language)로 각각 정의하였고, 시스템 내에 행위표현 언어를 동작 표현 언어로 자동변환 시킬 수 있는 인터프리터를 두어 사용자가 행위 표현 언어만으로 아바타의 행위를 쉽게 제어 할 수 있는 시스템을 구성하였다. 이러한 정의를 이용하여 쇼핑몰의 작업 수준 행위 표현 언어와 동작 표현 언어를 정의하였으며, 이때 정의한 행위 표현 언어와 기존의 언어들과 비교해 보고, 본 연구에서 정의한 작업 수준의 행위 표현 언어가 아바타의 행위를 얼마나 간단히 표현할 수 있는지 검토하였다.
멀티프로토콜 레이블 스위칭 (MPLS) 패러다임에서, 패킷에 전향 등치 클래스(FEC)가 할당되고 나면 이후 라우터들에서는 헤더에 대한 분석을 수행하지 않고 레이블로써 모든 포워딩이 가능하기 때문에 기존의 전통적인 방식인 네트워크 레이어에서 행해지는 포워딩 방식에 비해 많은 이점을 갖는다. 이러한 레이블 에지 라우터인 MPLS LER은 MPLS 도메인의 경계에 위치하여 인입 (ingress) 또는 출구 (egress) 라우터로서 동작하여 기존 인터넷과의 접속을 이루어 낸다 즉, MPLS 인입 라우터로 동작할 경우 인터넷에서 MPLS망으로 접수되는 패킷 헤더를 분석하여 입력 패킷에 해당 레이블 값을 할당하여 MPLS 영역내 연결할 다음 라우터로 함께 전송하는 기능을 수행하며, 출구 라우터로 동작할 경우에는 이와 동일하나 역순의 기능을 수행한다. 본 논문에서는 이러한 기능 수행을 위해 제시한 MPLS LER 시스템의 트래픽 성능을 큐잉 모델 및 시뮬레이션을 통해 분석하고 IP 패킷처리 용량을 추정한다. 제안 시스템에 대한 분석결과 최대 IP 패킷처리 용량이 초당 42만 46만 패킷으로 추정됨을 보인다.
본 논문은 센서 데이터를 수집하고 효과적으로 처리하는 IoT 서비스를 위한 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템을 소개한다. IoT 분야의 발전으로 센서 데이터를 수집하고 이를 네트워크로 송·수신하는 기술을 바탕으로 하는 스마트 홈, 자율주행 자동차 등의 다양한 프로젝트가 진행됨에 따라 센서 데이터를 처리하고 효과적으로 활용하기 위한 자율제어 시스템이 이슈가 되고 있다. 그러나 자율제어 시스템의 모니터링을 위한 센서 데이터 형식은 도메인에 따라 다르기 때문에 각기 다른 다양한 도메인에 자율제어 시스템을 적용하는 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템을 소개하고, 이를 적용시켜 창문을 기준으로 내부와 외부의 센서 데이터를 처리하기 위해 1) receiveData, 2) parseData, 3) addToDatabase의 3단계 프로세스를 가지고, 자율제어 시스템에 의하여 쾌적한 실내 환경을 조성하기 위해 환기를 하는 자동 창문 개폐 시스템 'Smart Window'를 제안하고 구현한다. 이를 통해 대기 정보를 수집해 모니터링하며, 저장된 데이터를 토대로 통계 분석 및 더 나은 자율제어 수행을 위한 기계학습을 가능하게 한다.
데이터 웨어하우스의 다차원 온라인 분석처리 시스템(MOLAP)에서 집계 연산은 중요한 기본 연산이다. 기존의 MOLAP 집계 연산은 다차원 배열구조를 기반으로 한 파일구조에 대해서 연구되어 왔다. 다차원 배열구조는 편중된 분포를 갖는 데이터에서는 잘 동작하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 편중된 분포에도 잘 동작하는 다차원 파일구조를 사용한 MOLAP 저장구조의 물리적 설계기법을 제안한다. 먼저, 균일분포를 갖는 데이터에 대해서 집계 연산처리 성능이 다차원 파일구조상의 질의 영역의 모양과 다차원 파일구조의 도메인 공간을 이루는 페이지 영역의 모양 사이의 유사성에 따라 크게 영향 받음을 보이고, 이러한 특성을 이용하여 다차원 파일구조를 설계함으로써 다차원 온라인 분석처리의 성능을 향상시킨다. 그리고 편중된 분포에 대해서는 질의 영역별로 가중치를 부여한 정규화된 질의 영역의 모양을 이용함으로써 데이터의 분포에 따른 영향을 설계에 반영한다. 또한 본 논문에서는 실험을 통하여 이론적으로 제안한 MOLAP 저장구조의 물리적 설계기법이 실제 환경에서 정확히 동작함을 보인다. 실험결과에 의하면 이차원 파일구조의 경우 집계 연산처리를 위한 저장구조의 성능이 일곱 배 이상으로 향상됨을 확인하였다. 삼차원 이상의 파일구조에 대해서는 더욱더 큰 성능향상이 예상된다. 이러한 성능의 향상은 제안된 MOLAP 저장구조의 물리적 설계기법이 매우 유용함을 나타내는 것이다.
인터넷이 확산과 더불어 보안의 문제도 증가하고 있다. 이로 인해 네트워크 보안과 서비스에 대한 관리자의 책임 또한 더욱더 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 서비스 로그를 분석하여 멀티 도메인 환경에서 장시간 사용되지 않는 사용자 계정에 초점을 맞추어 관리자로 하여금 시스템 보안의 틈새를 찾고 이를 해결 할 수 있는 방안을 제시하였다. 이를 위해 SLA(Service Log Analyzer)를 구현하여 각 서비스들이 수행될 때 기록되는 각각의 로그를 분석한다. 그 결과 서비스를 사용한 계정 이름의 수를 포함한 UUL(Used User List)를 구축하고 일정기간 사용하지 않는 게정을 찾아내고 계정정보의 종료 시한을 수정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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