이 논문은 기적음에 대한 선박 음향전달특성 측정기술에 관한 것이다. 실습선 ‘새누리호’를 대상으로 선교 내부에 전달되는 기적음을 선교문 개폐상태에 따라서 B&K 2260D으로 측정한 후, B&K 7830 소프트웨어를 이용하여 주파수특성을 추출하였다. 측정한 주파수 특성을 이용하여 주파수 샘플링에 의한 FIR 필터 설계법으로 128차 FIR 필터를 구축하였다. 그리고, 지적원음과 FIR 필터의 콘볼류션 연산으로 실험음을 생성한 후, 6단계 평가지표를 이용하여 측정한 음향전달특성을 평가하였다. 평가결과, 실험음이 실제 선교에서 듣는 음과 ‘유사함’을 나타내는 $A_S$=3.3∼4.7로 나타나서 본 연구에서 개발한 기법이 선교의 음향전달특성 측정기술로서 유효함을 확인하였다.
이 논문은 기적음이 선박 선교에 전달되는 음향전달특성의 측정기술에 관한 것이다. 실습선 ‘새누리호’를 대상으로 선교 내부에 전달되는 기적음을 선교문 개폐상태에 따라서 B&K 2260D으로 측정한 후, B&K 7830소프트웨어를 이용하여 주파수특성을 축출하였다. 측정한 주파수 특성을 이용하여 주파수 샘플링에 의한 FIR 필터 설계법으로 128차 FIR 필터를 구축하였다. 그리고, 기적원음과 FIR 필터의 콘볼류션 연산으로 실험음을 생성한 후, 6단계 평가지표를 이용하여 측정한 음향전달특성을 평가하였다. 평가결과, 실험음이 실제 선교에서 듣는 음과 '유사함'을 나타내는 A/sub s/=3.3∼4.7로 나타나서 본 연구에서 개발한 기법이 선교의 음향전달특성 측정기술로서 유효함을 확인하였다.
본 논문에서는 3차원 합성영상의 화질 개선을 위하여 깊이영상의 경계를 개선하는 방법을 제안한다. 깊이영상을 부호화할 때 객체의 경계부근에서 왜곡이 발생하게 되는데, 이러한 왜곡은 합성영상의 화질을 떨어뜨리는 원인이 된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 경계 주변만을 필터링하기 위해 에지 맵을 추출하고, 이를 이용하여 객체의 경계를 포함하는 매크로블록에만 제안하는 방법을 적용한다. 여기서 경계주변의 참조 화소의 빈도, 유사성, 거리 등 세 가지 요소를 고려하는 윈도우-기반의 경계 선명화 필터를 적용하여 중앙의 대상 화소를 최적의 화소값으로 대체한다. 제안한 방법은 다시점 비디오 부호화의 참조 소프트웨어인 JMVC 8.3에 디블록킹 필터의 후처리로 구현했다. 기존 방법들과 비교하여 평균 0.49 dB의 화질 개선과 16.58%의 비트율 감소가 있었고, 주관적으로도 개선된 부분을 확인하였다.
본 논문에서는 OFDM 시스템 기반의 유비쿼터스 무선 광대역 억세스를 위한 단일화된 시간영역 채널추정기(UTD-CE)를 제안하였다. 유비쿼터스 서비스를 위한 소프트웨어 라디오 플랫폼(Software Radio platform)의 요소기술로서, 제안된 UTD-CE는 IEEE802.11x WiFi, IEEE802.16x WiMAX, DMB, MediaFLO, DVB-H 등의 시스템 규격에 따라 다르게 적용되는 파일럿 심볼과 파일럿 부반송파의 할당을 주요가변 파라미터로 사용한다. 파일럿 정보가 주어지면 데이터 부반송파들의 채널 주파수 응답은 UTD-CE에서 위너 필터링과 DFT기반의 인터폴레이션에 의해 유사한 방법으로 예측된다. 시뮬레이션 결과, 파일럿 정보가 변할 때, 제안한 기법이 기존의 시간영역 채널추정기에 비해 성능이 우수함을 알 수 있다.
최근 전자상거래에서 지능적인 소프트웨어 에이전트를 이용하여 사용자에게 더욱 능률적이고 효과적인 경매시스템으로 발전시키고자 하는 연구 및 개발이 주목을 받고 있다. 단순한 게시판 형식의 인터넷 경매 시스템에 인공지능 에이전트를 도입하여 해당 경매 상품에 대해 판매자에게 적정한 경매 시기와 초기값을 계산하고 예측하여 최대한의 이익을 남길 수 있도록 해주는 에이전트 시스템에 대한 연구가 본 논문의 목적이다. 상품을 인터넷 경매에 올리는 판매자가 판매하고자 하는 경매 상품에 대한 정보를 인터넷 경매 시스템의 에이전트에게 메일로 보내면 에이전트는 해당 상품과 유사한 상품에 대하여 필터링하여 이미 학습되고 있는 유사 상품에 대한 정보 즉, 데이터베이스에 저장되어 있는 경매상품에 대한 입찰 히스토리로부터 경매시간, 경매방법, 낙찰가격 등을 계산한다. 본 논문은 이를 통하여 해당 상품에 대하여 판매자가 어느 시기에 얼마의 초기 가격으로 경매를 시작하면 최대한의 이익을 남길 수 있는지에 대한 정보를 메일로 푸쉬하여 주는 시스템을 제안한다.
인터넷 기술이 급속도로 발전함에 따라서 다양한 소셜 네트워크 서비스들이 나타나고 있다. 특히 스마트 기기들이 발전함에 따라서 소셜 네트워크 상에는 멀티미디어 콘텐츠가 넘쳐나고 있다. 그러나 불법적 목적을 가진 사용자에 의해 발생하는 범죄도 증가하면서 멀티미디어 포렌식을 이용한 콘텐츠 보호 및 불법 사용 차단의 필요성이 사회적으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 포렌식 기술의 하나로 디지털 동영상 획득 장치 판별을 위한 포렌식 기술을 제안한다. 먼저 모폴로지 필터링을 이용한 센서 패턴 노이즈 추출하는 방법을 제안한다. 이를 이용하여 참조 장치에서 촬영한 참조 동영상의 센서 패턴 노이즈를 추정하고, 검사 동영상에서 센서 패턴 노이즈를 추출한다. 그리고 두 센서 패턴 노이즈 사이의 유사성 계산을 통하여 검사 동영상이 참조 장치로 촬영을 했는지 판별을 수행한다. 제안한 기술의 성능 분석을 위하여 DSLR 카메라, 콤팩트 카메라, 캠코더, 액션캠 및 스마트폰 등을 포함한 총 30대의 장치에 대하여 개발한 알고리즘에 대한 정량적 성능 분석을 수행하였고, 그 결과 96%의 판별 정확도를 달성하였다.
정보 검색에서 원하는 정보를 얻지 못하는 원인은 다양하다. 그 중에서도 표기의 다양성은 검색 시 불일치로 인한 정보 누락을 발생시키는 원인이 된다. 본 논문은 이러한 불일치에 의한 정보 누락을 최소화하기 위하여 검색 대체어 후보를 자동 생성하는 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 대체어 후보 자동 생성 방법은 문장 내에서 함께 쓰이는 단어들이 비슷한 두 단어는 서로 비슷한 의미를 지닐 것이다라는 직관적 가설을 전제로 한다. 이와 같은 가설을 기반으로 하여 본 연구에서는 분류별 집중도, 신뢰도를 이용한 연관단어 뭉치, 연관단어 뭉치 간 코사인 유사도 및 신뢰도를 이용한 필터링 기법 등을 이용한 대체어 후보 자동 생성 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 대체어 후보 자동 생성 방법의 성능은 대체어 유형별로 작성된 평가지표를 이용하여 정확도 및 재현율을 측정함으로써 평가되었으며, 제안 방법이 context window overlapping을 이용한 대체어 추출 방법보다 더 우수한 것으로 나타났다.
매쉬업은 공개된 Open API를 이용하여 두 가지 이상의 서로 다른 자원을 섞어서 완전히 새로운 서비스를 만드는 웹 애플리케이션이다. 지난 몇 년간 매쉬업에 대한 관심도가 매우 높아 졌지만 수많은 API들을 매쉬업 속으로 결합할 때 여러 가지 이슈들이 존재한다. 특히, 조합 가능한 API들이 매쉬업 개발자에 의해 수동으로 통합될 때 이는 더욱 심각해진다. 본 논문에서는 Open API 자동 조합을 위한 하나의 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 오퍼레이션 연결 그래프 구축 및 조합 후보군 탐색으로 구성되어 있다. 우리는 Open API 입출력 사이의 시맨틱 유사도를 기반으로 오퍼레이션 연결 그래프를 구축하고, 원하는 목표를 만족하는 출력을 산출할 수 있는 사이클 없는 방향성 그래프(DAG)를 생성한다. 또한, DAG들을 효율적으로 생성하기 위해 조합에 도움이 되지 않은 API들은 사전에 신속히 필터링되는 전략을 수립한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 ProgrammableWeb.com 사이트로부터 REST와 SOAP API 집합을 다운로드 받아 실험 분석을 수행하였다.
u-Health에 대한 관심과 IT 기술의 발전에 따라 의료 정보를 적극적으로 활용하고자 하는 요구가 커지고 있으며, 이에 대해 텍스트 형태의 의료 정보 데이터에 연관규칙 기법을 적용하여 질병과 증상과의 관계를 추론하는 시스템에 대한 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 일반적인 연관규칙 기법을 의료 정보 데이터에 그대로 적용할 경우, 이전에는 새로운 연관규칙들보다 일반적이며 의미없는 연관규칙들이 많이 생성되는 문제가 발생한다. 또한 필터링으로 인해 빈번하게 함께 발생하지는 않지만 의학적으로 의미있는 항목들의 연관 규칙을 발견할 수 없다는 한계점을 가지게 된다. 본 논문에서는 의료데이터 특성을 고려하여 빈번한 항목과 빈번하지 않지만 의학적으로 의미 있는 항목들을 대상으로 연관규칙을 구성하여 의료 전문가의 의사 결정에 도움을 주기 위한 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 의료 기록 데이터에서 용어들을 TF-IDF기반으로 가중치를 부여하고 기존 FP-Growth 알고리즘을 확장하여 TF-IDF 가중치를 고려한 빈번하게 발생하거나 빈번하지 않지만 의미 있는 연관규칙을 구성한다. 특정 질의 데이터가 입력되면 해당 데이터에 나타난 연관 규칙들의 유사도를 의학분야 온톨로지를 이용하여 평가하여 해당 데이터의 내용과 관련된 후보 질병들을 추론한다. 추론된 후보 질병명은 의료 전문가에게 의사 결정의 참고 자료로 제공된다. 실제 임상 진료 및 처방 기록 데이터에 대해 제안 시스템을 적용해 본 결과, 본 제안 시스템을 통해 도출한 연관 규칙이 기존 FP-Growth 알고리즘을 적용했을 때 보다 더 구체적인 질병과 증상과의 관계들을 포함함을 확인할 수 있었다. 또한 본 제안 시스템은 자유형식의 의료 및 병리데이터를 마이닝하고 후보 질병들을 가중치 기반으로 보여주므로, 의료 기록 정보로부터 질병 관련 새로운 정보를 획득하고 의료진의 의사 결정에 도움을 주는 시스템으로 활용될 수 있다.
첨단 운전자 보조 시스템(advanced driver assistance system)의 주요 기능 중 하나인 주행 가능 영역 검출은 차량이 안전하게 주행할 수 있는 영역을 검출하는 것을 의미한다. 주행 가능 영역 검출은 운전자의 안전과 밀접한 연관이 있으며 실시간 동작과 높은 정확도 성능을 요구한다. 이러한 조건들을 충족하기 위해, 영상의 각 행에서 도로 시차 값을 계산하여 주행 가능 영역을 검출하는 V-시차 기반 방법이 폭넓게 사용된다. 그러나 V-시차 기반 방법은 시차 값이 정확하지 않거나 객체의 시차 값이 도로의 시차 값과 동일한 경우, 도로가 아닌 영역을 도로로 오검출할 수 있다. 또한, 고속도로 및 시골길과 같이, 초목을 포함한 도로 환경에서 초목의 시차는 도로의 시차 특성과 매우 유사하기 때문에 초목 영역이 주행 가능 영역으로 오검출될 수 있다. 이에 본 논문에서는 V-시차의 특성으로 인한 오검출 횟수를 감소시킴으로써 초목 영역을 포함한 도로 환경에서 높은 정확도를 갖는 주행 가능 영역 검출 방법 및 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 KITTI road dataset의 289장 영상을 사용하였을 때, 제안하는 방법은 90.12%의 정확도와 97.96%의 재현율을 보인다. 또한, 제안하는 하드웨어 구조를 FPGA 플랫폼에 구현하였을 때, 제안하는 하드웨어 구조는 8925개의 slice registers와 7066개의 slice LUTs를 사용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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