아이디어로 승부한다. 음료자판기로 대표되었던 국내 자판기 시장에 있어 아이디어 번뜩이는 어뮤즈먼트 자판기 시장이 최근들어 크게 확대되고 있다. 단순한 제품판매에 한정되었던 자판기 컨셉에 있어 재미와 정보까지 부여하는 어뮤즈먼트 자판기군. 더욱이 인터넷을 근저로 한 정보통신 기술발달과 더불어 그 응용분야의 무한대 확산이 예상되고 있다. 그렇다면 과연 어뮤즈먼트자판기 시장이 자판산업의 엘로라도 같은 영역으로 산업발전의 새로운 전기를 마련해 줄 수 있을 것인가? 금호에서는 최근 활발히 불붙고 있는 어뮤즈먼트 자판기 시장동향을 집중 조명하는 시간을 마련했다.
주요 검색엔진들은 확장 및 연관검색어를 추천하는 서비스를 제공함으로써 질의어 확장에 대한 사용자의 검색 편의성을 제공하고 있다. 하지만 많은 수의 사용자가 많이 찾는 검색어 즉, 대중성을 근거하여 제공되는 확장 및 연관검색어 추천 서비스는 사용자의 만족도를 높이는데 한계가 있다. 왜냐하면 사용자마다 생각하는 차이가 존재하며 선호하는 질의 및 관심 분야도 다르기 때문이다. 본 논문에서는 사용자의 정보요구에 적합한 효율적인 확장검색어를 추천하는 시스템을 설계 및 구현하고 웹 사용자의 정보검색 과정에서 최초 질의어 입력 후 질의어 확장 과정에서 사용자의 편의성을 향상시키고자 하였다. 평가결과 제안시스템은 검색엔진에서 추천하지 못한 구글 41% 및 야후 48%의 확장검색어를 추천할 수 있었으며 사용자의 편의성을 위하여 대중성 기반으로 추천되고 있는 확장 및 연관검색어 추천 서비스의 한계를 보완하여 사용자의 편의성을 향상시킬 수 있었다.
최근 중소 테마파크들은 방문객의 감소로 인한 운영의 어려움을 겪고 있다. 새로운 어트랙션의 도입 및 테마파크의 리뉴얼을 통해 방문객 증가를 유도하기에는 천문학적인 비용이 소요된다. 이런 비용 소모는 운영 업체의 입장에서 부담하기 쉽지 않은 구조로 새로운 방법으로 방문객의 재방문률을 높일 수 있는 방안이 필요하다. 대표적인 방안으로 최근 높은 관심으로 인해 관련 기술 및 연구가 활발히 진행되고 있는 VR 시스템의 어트랙션 적용이 있다. 많은 움직임이 없고 안정적인 속도로 운영되는 어트랙션에 VR의 콘텐츠를 적용하여 사용자의 탑승률을 높이고 이로 인해 재방문률 또한 증가 시킬 수 있을 것으로 사료되어 많은 접근이 시도되고 있다. 이 논문에서는 어트랙션의 탑승자에게 몰입감 높은 VR 콘텐츠 제공을 위해 탑승한 어트랙션의 움직임과 VR영상을 동기화 하는 매칭 모듈에 대해 제안한다. 제안하는 모듈은 가속도 센서의 움직임에 따라 1차 적분하여 속도를 산출하고 이를 2차 적분하여 거리를 산출한다. 기존의 가속도 센서를 통한 이동거리 판단에는 칼만 필터를 적용한 오차 보정, 다분화 사다리꼴 적분 등의 연산이 필요하지만 본 논문의 고정 어트랙션에서는 탑승체의 방향이 결정되어 있어 최소화된 연산으로 정확한 이동거리를 판단할 수 있을 것으로 사료된다.
어라운드 뷰 시스템은 승용차의 앞뒤와 좌우 사이드 미러 하단에 1개씩 4개의 카메라를 이용해, 내비게이션 화면에 마치 차를 위에서 찍은 듯한 화면을 만들어 주는 기술이다. 최근 차량의 증가로 인해 사용자의 편의 및 안전에 대한 요구와 의존도가 증가함에 따라 운전자를 위한 보조 시스템이 구축되고 있다. 현재 운전자를 위한 보조 시스템으로 AVM(Around View Monitoring)기술이 개발되었다. 본 논문에서는 현재 시중에 제공되고 있는 다양한 어라운드 뷰 시스템들마다 인터페이스가 다르기 때문에 이를 어떻게 적용되었는지를 각 시스템들마다 비교분석하여 장점들을 알아보고, 이를 통해 각 인터페이스들의 장점들을 종합하여 효율적인 인터페이스를 제시하였다.
주차나 후진 시에 도움을 주기 위한 후방 카메라는 after-market을 통하여 많이 보급되어 있으나 좌우 측방과 전방의 차량 경계를 확인할 수 없어 많은 불편함이 있다. 차량의 주변을 한 눈에 감시할 수 있는 어라운드뷰 시스템은 자동차 벤더들에 의해 장착되고 있으나 이에 대한 체계적인 연구는 부족한 실정이다. 일본 닛산 자동차의 인피니티 차량에 적용된 AVM이 이에 적합한 제품이지만 아날로그 케이블을 사용하여 부가적인 케이블링 작업과 EMI에 대한 간섭에 따른 화질저하의 단점을 가진다. 본 논문에서 구현된 MOST150 네트워크 기반 어라운드뷰 시스템은 광 네트워크이므로 EMI/EMC 문제가 없으며 배선이 간단하다는 장점이 있으며, MOST150 네트워크가 구축된 환경에서는 plug-and-play 형태로 쉽게 장착할 수 있는 장점이 있다.
한국어 의존 파싱은 전이 기반 방식과 그래프 기반 방식의 두 갈래로 연구되어 왔으며 현재 가장 높은 성능을 보이고 있는 그래프 기반 파서인 Biaffine 어텐션 모델은 입력 시퀀스를 다층의 LSTM을 통해 인코딩 한 후 각각 별도의 MLP를 적용하여 의존소와 지배소에 대한 표상을 얻고 이를 Biaffine 어텐션을 통해 모든 의존소에 대한 지배소의 점수를 얻는 모델이다. 위의 Biaffine 어텐션 모델은 별도의 High-Order 정보를 활용하지 않는 first-order 파싱 모델이며 학습과정에서 어떠한 트리 관련 손실을 얻지 않는다. 본 연구에서는 같은 부모를 공유하는 형제 노드에 대한 점수를 모델링하고 정답 트리에 대한 조건부 확률을 모델링 하는 Second-Order TreeCRF 모델을 한국어 의존 파싱에 적용하여 실험 결과를 보인다.
본 논문에서는 한글 문서 검색 시스템에서 자연어 질의어로 검색할경우, 질의어를 주제어와 참조어로 나누어 재구성하여 검색하는 방법을 제시하였다. 먼저 주제어로 전문검색을 하여 후보 카드들을 추출한 후 비주제어로 다시 본문 탐색을 하여 추출된 카드의 가중치를 재조정함으로써 카드추출의 정확성을 높였다. 이 논문에 제시된 방법의 실험은 한국전자통신연구소 언어정보연구실에서 개발한 멀티미디어 전자 백과 사전의 자연어 검색모듈에서 행하여 졌다. 이 방법으로 별다른 검색속도의 저하나, 저장공간의 추가가 없이 기존의 검색 방법에서보다 약 58%정도의 검색의 정확성이 올라갔다. 본 논문에서 제시한 검색의 방법은 여러가지 응용의 자연어 인터페이스에서 데이타를 검색하는 정보검색의 분야에 적용되어 정확성을 높일 수 있을 것이다.
우리는 사용자의 행동을 관찰하고 학습하여 사용자 대신에 문서를 수집 분석함으로써 사용자에게 필요한 정보만을 추출하여 제공하는 웹 문서 추천 에이전트 시스템을 개발한다. 또한 우리는 이 시스템에 한국어 시소러스를 이용한 질의어 확장 방법의 적용을 제안한다. 한국어 시소러스를 이용한 질의어 확장을 위해, 새로운 웹 문서를 검색하기 위해 생성된 질의어를 한국어 시소러스를 통하여 그 하의어들을 찾아 후보 집합을 생성해 주고, TF-IDF와 상호 정보량을 이용하여 후보 집합 안에 있는 단어 들 중에서 질의어와 가장 많은 관련 정보를 가지고 있는 단어를 추출함으로써 질의어를 확장해 주었다. 확장되지 않은 질의어만으로 웹 문서를 추천하게 되면 추천된 웹 문서의 수는 극히 제한적이지만, 질의어를 확장함으로써 보다 더 많은 유용한 웹 문서를 사용자에게 추천 및 제공 할 수 있다.
본 논문에서는 H.264/AVC 엔트로피 부호화 방식에서 다중 부호어를 이용한 효율적인 동적 부호화 방법을 제안한다. H.264/AVC에서 사용된 Exp-Golomb 부호어는 정적 확률 분포 특성 때문에 (7)에서 제시한 일원화 구문요소의 심볼 분포를 충분히 반영하지 못한다. 그러나 본 논문에서 제시한 다중 부호어 들은 다양한 통계적 특성을 나타낸다. 따라서 주어진 동영상에 따라 일원화 구문 요소를 부호화하기 위해 다중 부호어 들을 선택적으로 사용하는 동적 부호화 방법이 제안된다. 실험 결과에서는 제안한 방식이 (7)방식에 비해 화질의 열화 없이 압축 효율의 우수성을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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