본 논문에서는 generative adversarial network (GAN)을 이용한 비감독 학습을 통해 깊이 카메라로 깊이 영상을 취득할 때 발생한 손실된 부분을 복원하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 3D morphable model convolutional neural network (3DMM CNN)와 large-scale CelebFaces Attribute (CelebA) 데이터 셋 그리고 FaceWarehouse 데이터 셋을 이용하여 학습용 얼굴 깊이 영상을 생성하고 deep convolutional GAN (DCGAN)의 생성자(generator)와 Wasserstein distance를 손실함수로 적용한 구별자(discriminator)를 미니맥스 게임기법을 통해 학습시킨다. 이후 학습된 생성자와 손실 부분을 복원해주기 위한 새로운 손실함수를 이용하여 또 다른 학습을 통해 최종적으로 깊이 카메라로 취득된 얼굴 깊이 영상의 손실 부분을 복원한다.
IT기술의 발달로 인해 최근 IoT 장비에 적용되는 하드웨어 기술이 저비용, 고성능 RF 및 연산장치를 사용한 스마트 시스템들로 변화되고 있다. 그러나 방대한 양의 IoT 장비들이 설치된 인프라 환경에서 빅데이터 수집은 전송되는 데이터간 병목현상으로 인해 수집 서버의 부하가 발생한다. 이로인해 데이터수집 서버로 전송되는 데이터는 패킷 손실 및 데이터 처리율 감소 현상이 발생한다. 따라서 방대한 양의 IoT 장비들이 설치된 인프라 환경에서 효율적인 빅데이터 수집 기법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 방대한 양의 IoT 장비들이 설치된 인프라 환경에서 효율적인 빅데이터 수집 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법의 패킷 손실 및 데이터 처리율은 전송되는 파일의 손실없이 전송이 완료된다. 향후 본 설계를 기반으로 시스템이 구현이 필요하다.
광 버스트 스위칭 방식은 제어 채널과 데이터 채널을 분리하여 버스트 제어 패킷을 제어 채널로 먼저 전송하고 Offset 시간 후에 도착할 데이터 버스트에 대한 데이터 채널을 예약하는 단방향 예약 특성을 가지고 있다. 그러나 이러한 특성 때문에 버스트 간에 데이터 채널을 예약하기 위한 경합이 발생하게 되며 경합에 실패한 버스트는 손실되어 심각한 QoS (Quality of Service) 저하를 초래한다. 따라서 본 논문에서는 버스트 손실을 최소화하기 위해 노드에서 발생되는 버스트 손실이 임계값을 초과할 경우 버스트 우선순위와 버스트가 생성된 근원지 정보에 따라 유동적으로 경로를 재설정하는 동적 경로 설정 기법을 제안하였다. 이와 같이 제안된 기법은 기존 경로로 전송되고 있는 버스트 흐름에 영향을 최소화하기 위하여 링크 비용을 고려한 최소 경로 비용을 기반으로 하고 있다. 또한, 제안된 기법의 성능 평가를 위하여 버스트 손실률, 버스트 처리율 및 평균 흡수 관점에서 기존의 기법과 비교 평가하였다.
스마트폰에 탑재된 다양한 종류의 센서들을 활용하여 사용자의 상태나 사회활동 및 주변 환경을 모니터링하는 스마트폰 센싱 시스템에서 특정 지역의 데이터가 손실되는 문제는 피할 수 없다. 다수의 사용자를 대상으로 사전에 정의해 놓은 조건이 만족할 때 센서로부터 측정된 값을 서버로 전송하는 기회기반 센싱 기법에서는 이러한 데이터 손실 문제가 더 심화된다. 본 논문에서는 수집된 데이터의 품질 저하 문제를 해결하기 위해 스마트폰 센싱의 특성을 고려한 손실 데이터 추정 모델을 제안한다. 제안된 추정 모델에서는 데이터의 시공간적 상관관계를 고려할 뿐만 아니라 신뢰도가 높은 데이터를 제공하는 참여자의 우선순위를 높임으로써 향상된 추정 값을 도출하도록 설계하였다. 또한 실험결과를 통해 본 논문에서 제안한 기법이 기존의 기법들에 비해 높은 신뢰도를 보이는 것을 알 수 있었다.
최근 센서네트워크에서는 코드 분배과 같이 신뢰성 있는 전송을 요구하는 새로운 기능들이 추가 되고 있다. 이를 위한 기존의 프로토콜은 센서노드 간의 높은 전송 실패율 때문에 홉간 손실 복구 기법을 제안하였다. 하지만 기존 프로토콜은 홉간 손실 복구를 위해 종단간 세션의 정보를 사용하기 때문에 모든 중간 노드들이 최근 받은 패킷의 순서 번호 같은 정보를 알고 있어야만 한다. 만약, 세션 중간에 경로가 바뀌어서 새로운 노드가 참가하게 된다면 기존 프로토콜은 잘 동작할 수가 없다. 본 논문은 홉간 순서 번호 기반의 손실 복구 기법인 HRS를 제안한다. 홉간 손실 복구에서는 종단간 세션의 순서 번호 대신에 홉간 순서 번호가 사용되기 때문에 중간 노드는 종단간 세션의 정보 없이도 손실복구에 바로 참가 할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법이 세션 중간에 경로 변화와 상관없이 잘 동작하고 경로 변화가 없더라도 기존의 프로토콜보다 대부분의 기준에서 우수하다는 것을 보였다.
암의 치료법은 같은 종류의 암이라 해도 그 하부 클래스에 따라 매우 다르기 때문에 암의 클래스를 예측하는 것은 그 정확한 치료를 위하여 매우 중요하다. 유전자 발현 데이터를 이용한 암의 분류에 있어 기존의 연구들은 각 데이터를 하나의 클러스터에 소속시키는 하드 분할(hard partition)에 의한 분할 방식을 사용하는 하드 클러스터링을 사용하였다. 하지만 일반적으로 유전자 발현 암 데이터와 같은 실세계의 데이터는 쉽게 나뉘어지기 힘들거나 클러스터 간의 경계가 분명하지 않기 때문에 하드 클러스터링 기법은 주어진 데이터의 성질을 손실시킬 수 있는데 반해, 퍼지 클러스터링 기법은 각 데이터가 소속 정도에 따라 여러 개의 클러스터에 속할 수 있도록 분할하기 때문에 이러한 손실을 최소화할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 클러스터링의 대표적인 방법인 fuzzy c-means 클러스터링을 적용하여 암의 클래스를 예측하고, 다양한 하드 클러스터링 방법과 비교함으로써 퍼지 클러스터링의 성능을 검증하였다.
본 논문은 입력 영상 데이터를 블록 적응적으로 Context Tree Weighting을 사용하여 산술 부호 기반의 무손실 영상 압축 방법을 제안한다. CTW 기법은 입력 데이터를 비트 단위로 예측 및 압축을 하는 특성을 가진다. 또한, CTW 기법은 미지의 모델 및 파라미터에 대해서도 효율적인 압축을 한다는 점에서 장점을 보여준다. 본 연구에서는 무손실 압축이 필요한 항공 및 위성 사진을 옵션 정보에 따라 분할한 다음 각각 CTW 기반의 산술 부호기를 적용하여 압축의 효율을 증대하고자 한다. 항공 및 위성 사진은 영상 내 정보의 가치가 높으므로 무손실 압축이 불가피하다. 또한, 영상 크기가 일반적인 영상에 비해 크기 때문에 고압축 역시 필요하다. 기존의 무손실 압축 기법으로는 대용량의 중요 영상을 압축하는 데에 어려움이 존재한다. 이러한 이유로, 본 논문에서는 분할하지 않은 영상을 압축할 때 보다 제안하는 방법을 통해 영상을 압축했을 때 더 높은 압축률을 보여주기 위한 실험을 제공한다. 실험을 통해 기존의 무손실 압축 기법을 사용하여 압축을 진행했을 때 보다 CTW 기법을 이용하여 분할한 영상을 압축했을 때의 압축률이 더 높음을 확인할 수 있다.
주요 멀티미디어 자료인 이미지는 데이터 특성을 표현하기가 어렵고, 특성추출에서 얻은 데이터가 너무 고차원적이라 이를 저차원의 처리가능한 데이터로 변환하는 과정에서 많은 손실이 있다. 이미지의 특성값을 전체 이미지의 평균값으로 변경하여 저차원 데이터를 얻는 기존의 이미지 전체 특성추출기법이나 고정된 블록의 평균값으로 변경하여 저차원 데이터를 얻는 이미지 블록 특성추출기법은 유사 이미지의 검색이 부정확하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이미지를 가변적인 영역으로 나누어 특성값을 얻고, 히스토그램을 이용하여 효율적으로 유사 이미지를 찾는 영역기반 유사 이미지 검색기법을 제안하고 이를 구현하였다.
인터넷 화상 전화와 같이 비디오 데이터를 압축하여 실시간 전송하는 응용 프로그램의 사용 시 일어날 수 있는 비디오 데이터 오류 전파를 방지하기 위한 대표적인 기법으로 FEC를 향상시킨 Periodic FEC가 있다. 본 논문에서는 ACK 메시지를 기반으로 연속적인 패킷 손실을 예측하여 PFEC의 중복 정보(redundant information)외 전송량 조절이 가능한ACK기반 중복 정보 제어 기법을 제안한다. 또한 대용량의 멀티미디어 데이터 전송 시 발생할 수 있는 congestion을 제어하기 위해 TCP와 공정하게 대역폭을 공유하는 TCP-friendly rate control 기법을 고려하여 PFEC의 중복 정보의 양을 네트워크 상태에 적응적으로 조절하는 기법을 제안한다.
현재 이동 클라이언트의 발전과 무선 이동 데이터 통신의 발달에 의해 보다 정학한 공간 데이터 수정을 현장에서 수행 할 수 있게 되었다. 이러한 환경을 고려하여, 이 논문에서는 무선 이동 클라언트에서의 공간데이터 변경을 위해서 2-tier 트랜잭션 모델(2)을 이용한다. 이동 트랜잭션은 완료 즉시 서버에 재 접속할 필요가 없기 때문에 이동 트랜잭션의 완료 시점과 재 접속 후 베이스 트랜잭션으로 재 수행하는 시점 사이에 간격이 존재하게 된다. 그리고 고안 데이터 변경 트랜잭션은 교환가능한 트랜잭션이 아니며, 완전히 직렬가능(fully serializerability)해야 한다. 이러한 이유로 갱신 손실 문제(lost update problem)가 발생한다. 이 논문에서는 갱신 손실 문제를 해결하기 위하여 영역 잠금의 타입스탬프 값과 영역 잠금의 영역의 겹침을 이용하여 갱신 손실 가능한 공간객체 집합을 검출해내는 방법을 제시한다. 검출된 갱신 손실 가능한 공간 객체 집합의 완료 시점을 뒤로 연기(postpone)하는 프로토콜도 함께 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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