최근 들어 소리의 세기나 하모니, 템포, 리듬 등의 다양한 음악 신호 특성을 기반으로 한 음악 무드 분류에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 음악 무드 분류의 정확도를 높이기 위하여 음악 신호 특성과 더불어 노래 가사와 소셜 네트워크 상에서의 사용자 평가 등을 함께 고려하는 멀티 모달 음악 무드 분류 기법을 제안한다. 이를 위해, 우선 음악 신호 특성에 대해 퍼지 추론 기반의 음악 무드 추출 기법을 적용하여 다수의 가능한 음악 무드를 추출한다. 다음으로 음악 가사에 대해 TF-IDF 기법을 적용하여 대표 감정 키워드를 추출하고 학습시킨 가사 무드 분류기를 사용하여 가사 음악 무드를 추출한다. 마지막으로 소셜 네트워크 상에서의 사용자 태그 등 사용자 피드백을 통한 음악 무드를 추출한다. 특정 음악에 대해 이러한 다양한 경로를 통한 음악 무드를 교차 분석하여 최종적으로 음악 무드를 결정한다. 음악 분류를 기반한 자동 음악 추천을 수행하는 사용자 만족도 평가 실험을 통해서 제안하는 기법의 효율성을 검증한다.
2005년에 Chien과 Chen 은 Das et al. 구조의 문제점을 해결하고 사용자 익명성을 보장하기 위한 원격사용자 인증구조를 제안하였다. 2007년에 Hu et al.은 Chein과 Chen의 구조는 몇 가지 문제점을 가진다고 지적하였다. 그리고 그들은 새로운 구조를 제안하고 그들의 구조는 자신들이 Chien과 Chen 구조에 대해 지적한 모든 문제점을 극복하였다고 주장했다. 그러나 우리는 Hu et al. 구조도 여전히 서비스 거부공격과 사용자 익명성을 보장하지 못한다는 문제점을 가지고 있다는 것을 보여 줄 것이다. 그리고 우리는 우리의 구조를 제안하고 제안한 구조에 대한 안전성을 분석했다.
지능형 자동차의 최종 목표는 사고 위험이 전혀 없는 무인 자동차이다. 지능형 자동차의 구현을 위해서는 무선 네트워크 데이터 통신 기술이 중요하다. 본 논문에서는 데이터 통신 기술이 구현이 되었을 때를 가정하여 네트워크 침입 기술에 대해 알아보고, 사용자 인증 및 데이터 위 변조시 그에 따른 보안 취약점과 그에 따른 대응기법을 생체인식 알고리즘 통해 적용하고자 한다. 확실한 사용자 인증 기법과 데이터 전송 기술에 대한 암호화를 통해 더욱 더 안전한 대응 기법을 제안하고자 한다.
유비쿼터스 환경에서의 사용자의 위치인식 및 행동인식은 매우 중요하다. 인식을 하기위해 카메라를 쓰는 것은 센서를 이용하는 것에 비하여 여러 가지 장점들이 존재한다. 본 논문은 여러 대의 네트워크 카메라를 이용한 실내에서의 사용자의 위치인식 및 행동인식을 위한 시스템을 제안한다. 사용자의 위치인식, 행동인식을 위하여 시스템에서는 영상처리기법들이 사용된다. 또한 행동인식에서는 추가적으로 SVM을 이용한 학습 및 예측 방법이 사용된다.
인터넷 급속한 발전은 사용자들에게 웹을 통해서 다양한 설문조사를 하는 서비스를 제공한다. 일반 사용자가 웹을 통한 설문지 작성하기 위해서는 웹에 대한 많은 비용과 시간이 필요하고, 전문지식까지 요구된다. 사용자들은 사용하기 편하고 이해하기 쉬운 프로그램을 원하기 때문에 시각 프로그래밍 기법을 이용하는 WYSIWYG 방식의 저작도구가 필요하다. 시각 프로그래밍 기법은 프로그램에 대해서 구체적으로 표현하기 때문에 사용자가 프로그램을 이해하기와 배우기 쉽다. 본 논문에서는 설문지 저작도구로서 시각 프로그래밍기법을 이용한 WAST(Web Survey Authoring Tool)를 구현하였다. WAST는 설문지를 작성할 때 편의성과 신속성을 제공하여 설문지 작성의 효율성을 높이는 설문지 저작도구이다.
2D 또는 3D 아바타는 웹환경에서 효과적인 정보 전달 및 사용자의 흥미 유발등 많은 장점이 있다. 아바타의 다양한 장점을 살려 사이버 교육, 의료, 군사등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 아바타를 스크립트 언어를 사용하여 아바타를 제어하고자 하는 연구는 일본 NHK사의 TVML를 비롯하여 AML, CML등 다양한 스크립트 언어가 개발되고 있다. 그러나 기존의 아바타 제어를 위해 개발된 스크립트 언어들은 주로 개발자를 대상으로 개발되어 있어 가상환경이나 스크립트 언어에 익숙하지 않은 최종사용자들이 스크립트 언어를 사용하여 아바타를 제어하는 데는 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 직관적인 인터페이스에 의해 생성된 사용자 정보에 기반하여 자동적으로 스크립트 언어가 생성될 수 있는 기법을 제안 한다.
발전소 시뮬레이터는 발전소 설계의 검증, 제어 시스템의 성능 시험, 제어 시스템 상수 최적화, 새로운 제어 기법의 사전 검증 및 운전요원 훈련과 같은 다양한 목적으로 사용되어진다. 본 논문에서는 발전소 운전요원들의 운영 능력 향상을 위하여 사용자의 이벤트들을 저장하여 사용자 요구 시에 일정 시간 주기로 도면에 설계하는 스크립트 기능과 그래픽 기반의 시뮬레이션을 위한 두 종류의 결과 모니터링 윈도우 그리고 사용자의 다양한 시뮬레이션을 위한 시뮬레이션 속도 변경 기능을 기존의 발전소 시뮬레이터에 설계, 구현한다. 또한 시뮬레이션 속도 변경 기능 확장에 따른 시뮬레이션의 정확성을 판단하기 위하여 수행 결과 데이터를 추출하여 시뮬레이션의 정확성을 검증한다.
사용자-객체 상호작용을 위해서는 영상 내 객체의 종류와 위치를 정확하게 파악하여 사용자가 객체에 관련된 행동을 취할 경우, 그에 맞는 상호작용을 수행해야 한다. 이러한 객체인식에 널리 사용되는 지역 불변 특징량 기반의 방법론은 복잡한 배경이나 균일 물체에 대하여 잘못된 매칭으로 인식률이 저하된다. 본고에서는 이를 해결하기 위해, 컬러와 깊이 근접도 기반 깊이 계층을 나누고, 복잡 배경으로부터 생기는 잘못된 특징점 대응을 최소화 하기 위해 각 깊이 계층과 인식 물체 영상간의 특징점 대응을 수행한다. 또한, 각 깊이 계층영역에서 색상 히스토그램 재투영으로 객체의 위치를 추정하고 추정 영역과 인식 물체 영상간의 생상 및 깊이 유사도를 판단한다. 최종적으로, 복잡 배경 효과를 최소화한 특징점 대응의 수, 색상 및 컬러 유사도를 고려하여 신뢰도를 측정하여 객체를 인식하게 되며, 이를 통해 복잡한 배경에서도 사용자와 객체간의 유연한 상호작용이 가능해진다.
전자상거래가 대중화되면서 다양한 아이템을 손쉽게 구매할 수 있는 환경이 조성되었다. 전자상거래에서 소비자의 구매율을 향상시키기 위해 개인 맞춤 추천 서비스가 요구되고 있다. 본 논문에서는 사용자 성향과 제품의 신뢰성을 고려한 상품 추천 기법을 제안한다. 사용자의 성향은 찜하기, 리뷰, 클릭 등과 같은 다양한 사용자의 행위 분석을 통해 추출하고 상품의 신뢰성은 SNS에서의 언급 수와 서비스내의 사용자 행위를 통해 계산한다. 계산된 성향을 기반으로 협업 필터링을 수행하여 상품별 예측 점수를 생성하고 상품의 신뢰성을 고려하여 최종적인 추천 목록을 생성한다.
상황인지 기술은 사용자 주변의 정보를 이용하여 사용자의 현재 상황을 판단하는 기술로써 사용자의 요청 없이 최적화된 시점에 서비스를 제공하기 위한 것이다. 이러한 상황인지 기술은 일반적으로 별도의 추론 과정을 거쳐 응용 서비스에 적용된다. 본 논문에서는 서비스를 제공하기 위한 상황정보 비교 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 상황인지 워크플로우 언어로 표현한 상황정보와 센서로부터 발생한 컨텍스트에 바탕을 둔 상황정보를 비교한다. 이를 통해 사용자 주변의 상황을 판단할 수 있으며 적합한 응용 서비스를 제공할 수 있다. 실험에서는 RDF 기반의 고수준 상황정보를 포함하고 있는 제약조건 테이블을 이용하여 상황정보의 비교 과정을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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