현재 유비쿼터스 서비스를 제공하기 위해 GPS(Global Positioning System), RFID(Radio Frequency IDentification) 및 센서 네트워크를 이용한 개별 미들웨어 및 인터페이스를 개발하고 있다. GPS는 주로 위치기반 서비스에, RFID를 식별을 통한 유통 물류 서비스에, 센서 노드는 온도, 습도, 기압 등의 상황 정보 수집에 응용되고 있다. 최근에 2 또는 3개의 이들 요소들이 농축산, 건설, 의료 등의 다양한 분야에 응용하면서 GPS, RFID 및 센서 노드를 통합하는 인터페이스 요구가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 RFID, GPS, 센서 네트워크에서 수집된 상황데이터를 통합 처리하는 공통 인터페이스를 구현하고 실험을 통해 동작을 확인한다. 이 인터페이스는 필터링, 파싱, 인터페이스 관리, 큐잉, 하드웨어 및 미들웨어 접근 기능 등의 효율적인 데이터 처리 기능을 구현하고 동작을 검증한다. 그리고 GPS, RFID 및 센서 노드를 수집된 상황 데이터를 결합한 통합 프레임 구조를 제시하고, 복합형 유비쿼터스 응용 시스템에 제공되는 개방형 인터페이스를 제공하는 것을 확인한다. 이를 통하여 RFID, GPS, 센서 네트워크를 통해 얻어진 상황 데이터도 효과적으로 처리하여 다양한 유비쿼터스 응용 서비스에게 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
최근 센서네트워크에 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 센서의 전력 보전을 위한 많은 기술들이 개발되고 있는데, 본 논문에서는 센서 네트워크의 불필요한 전력 소비를 줄이는 다중 연속질의 최적화에 관련된 방법을 제시한다. 우리는 센서 네트워크에서 전송되는 데이터의 횟수나 전송량의 원천적 문제가 되는 다중 연속 질의의 중복성 문제를 해결하는 분할 알고리즘을 제안한다. 분할 알고리즘은 새롭게 생성된 사용자 질의와 기존의 질의 들 사이에 질의 중첩 질의 영역을 제거하기 위해, QR-트리 기반의 질의 인덱스를 통해 하나의 질의를 둘 이상의 질의로 분할하는 알고리즘이다. QR-트리는 효율적인 질의 분할을 위해, $R^*$-트리를 본 논문의 구조에 맞게 개량한 것이다.
이기종 보안제품을 통합관리하기위한 통합보안관리시스템은 보안관리를 위한 불필요한 중복을 피하고 제품들을 효율적으로 상호운용하기위해 제안된 보안관리 구조이다. 본 논문은 다양한 보안제품으로 구성된 보호대상 네트워크의 보호 상황을 모니터링하고, 보안제품들이 상호 유동적으로 결합하여 작동할 수 있는 통합보안관리시스템을 위한 웹 기반 인터페이스 구조를 소개한다. 보안제품들에 대한 통합보안관리를 인터넷상에서 이미 친숙한 웹 기반 관리 기술을 이용함으로써 보안관리자들에게 편의성과 일관성을 제공하였으며, 보안정책에 대한 지식이 부족한 일반 사용자도 쉽게 보안관리를 수행할 수 있도록 설계되었다. 또한, 자바 애플릿을 이용하여 구현된 보안관리 인터페이스는 통합보안관리를 위해 요구되는 정보들을 동적으로 원격지의 보안관리자에게 제공함으로써 보안관리의 공간적 제약을 제거하였다.
단편적인 의미를 지니는 각각의 영상들보다 이들 영상의 내용을 함축적으로 내포하는 하나의 영상으로 표현하는 것이 많은 효과를 제시하고 있다. 이 상황에 적용되는 기술이 ‘모자이크’이다. ‘모자이크’라고 하는 것은 여러 영상들 중에서 중복되는 영역들을 제거하여 각각의 영상들을 하나의 복합된 새로운 영상으로 생성하는 것이다. 본 연구는 다 영상에 의한 모자이크 시스템을 개발한다. 시스템은 장면분할, 모자이크 영상의 생성으로 구분된다. 장면분할에서는 동영상인 비디오 데이터들을 연속된 시간 내에서 유사한 영상들끼리의 묶음으로 구분하고, 모자이크 영상의 생성은 분할된 장면 안의 모든 프레임을 한 영상으로 구성한다
이 논문은 한국어 백과사전에 등장하는 질병에 대한 요약문 생성의 일환으로 내용을 비교하고 중복성을 제거하기 위해 논리표현으로의 변환과정에서 중요한 영대명사의 복원을 다룬다. 백과사전의적인 기술 특성상 자주 등장하는 영대명사의 복원을 위해 통사 의미적 혹은 담화적 언어지식에 의존하기보다는 질병에 관한 개념지도를 토대로 복원할 수 있다는 지식기반 방식을 제안한다.
인터넷과 WWW 이용의 급속한 증가로 인하여 인터넷 지리정보시스템의 보급이 확산되었다. 따라서 국내외의 분산된 다양한 데이터에 대한 접근이 가능하게 되었다. 하지만 웹을 통해 제공되어지는 지리정보 데이터의 이질성 때문에 지리정보를 공유하기가 어렵다. 그러므로 발생하는 데이터 구축에 대한 중복투자를 제거하고 지리정보 데이터의 상호 운용성(Interoperability)을 위해 본 논문에서 OGC(OpenGIS Consortium)의 웹 매핑 표준 기술인 WMT(Web Mapping Testbed)의 OWS(OGC Web Service)에 기반 하여 Web 매핑 서버를 설계 및 구현하였다. 이는 인터넷상에서 데이터 공유 및 교환의 포맷인 XML 에 근간을 둔 GML 을 통해서 Web GIS환경에서의 상호운용성을 제공하고자 한다.
테스터의 간섭없이 테스트를 수행할 수 있는 새로운 테스트 도구인 테스트 에이전트 시스템을 구현하였다. 이 시스템에서 테스터는 테스터 이름, 테스트 시간을 입력하고, 테스트 대상을 선택 후, 그 밖에 테스트에 필요한 정보를 입력하고 나면 테스트 에이전트 시스템이 스스로 테스트를 수행한 후 각 테스트 레벨에 대한 테스트 항목의 테스트케이스와 Quality 측정치를 테스트결과로 받아 볼 수 있다. 이 테스트 에이전트 시스템은 3개의 에이전트로 구성이 되어 있고 각 에이전트들은 에이전트의 특성인 자율성, 사회성, 지능성을 가지고 있다. 특히 지능성을 나타내 주는 것을 규칙 기반 시스템을 이용하여 구현하였다. 'User Interface Agent'에는 '리그래션 테스트 대상 판단 규칙'과 'Test History 크기 관리 규칙'이 있고, 'Test Case Selection '||'&'||' Testing Agent'에는 테스트케이스를 선택하는 데에 적용하는 '중복성 제거 규칙'과 '일관성 있는 테스트케이스 선택 규칙'이 있다. "Regression Test Agent'에서는 리그래션 테스트 관련 항목 찾는 규칙'이 있어 각 에이전트들의 지능성을 뒷받침해 준다. 본 논문에서는 각 규칙들을 술어 논리로 표현하여 제시하였고, 구현한 테스트 에이전트 시스템의 Prototype을 기술한다.
최근 자연어 처리 기술에 대한 중요도가 높아지고, 발전 속도가 빨라지면서, 산업 전반에 걸쳐 챗봇에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 논문은 챗봇을 이용한 소셜 매거진 생성 및 배포, 그리고 이를 활용하여 사용자에게 텍스트를 음성으로 변환하여 동영상의 형태로 전달해 주는 시스템을 다루고 있다. 챗봇이 사용자 대화를 수집, 분석하여 상황에 맞는 키워드를 추출하고, 중복 콘텐츠 제거, 텍스트 요약 등 일련의 과정을 거쳐 소셜 매거진을 생성 및 배포하는 서비스와, 매거진의 각 콘텐츠를 구성하는 이미지, 텍스트 정보를 가지고 음성 합성, 자막 생성, 영상 효과 등을 이용하여 영상을 합성하는 서비스에 관한 것이다. 본 논문에서 제안한 시스템에 대한 성능은 실험을 통하여 검증하였다.
페타 바이트 이상의 규모의 빅 데이터 분석은 다양한 분야에서 연구되고 있다. 최근 소셜 네트워크, XML 등과 같은 구조적인 정보를 갖는 대용량의 그래프들을 분석하는 기술이 활발히 연구되고 있다. 이러한 대용량의 그래프를 분석하기 위한 연산중의 하나로 순환 그래프가 사용되고 있다. 대용량의 그래프 환경에서 순환을 검출하는 연산은 단일 컴퓨팅 시스템에서 처리가 불가능하거나 많은 시간 비용이 발생하여 분산처리가 필요하다. 본 논문에서는 그래프 처리에 효율적인 프리겔 프레임워크를 이용하여 효율적으로 순환을 검출하고, 중복 순환을 제거하기 위해 정규 순환 코드를 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 대용량 그래프에서 효율적으로 순환을 찾을 수 있음을 보인다.
최근 기존의 영상 압축 파이프라인 대신 신경망의 종단 간 학습을 통해 압축을 수행하는 알고리즘의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 종단 간 학습 기반 공간적 스케일러블 압축 기술을 제안한다. 보다 구체적으로 본 논문은 신경망의 각 계층에서 하위 계층의 학습된 특징 (feature)을 융합하여 상위 계층으로 전달하는 다중 스케일 특징 융합 (multi-scale feature fusion) 모듈을 도입해 상위 계층이 더욱 풍부한 특징 정보를 학습하고 계층 사이의 특징 중복성을 더욱 잘 제거할 수 있도록 한다. 기존 방법 대비 향상 계층(enhancement layer)에서 1.37%의 BD-rate가 향상된 결과를 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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