본 논문에서는 기존의 Minima Controlled Recursive Averaging (MCRA)에 2차 조건 사후 최대 확률기법을 적용한 음성 향상 기법을 제안한다. 기존의 MCRA 방법은 현제 프레임의 음성 신호 존재 확률로 잡음 추정을 조정하기 때문에 음성 활동의 프레임간의 상호 연관성을 배제 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 직전 2 프레임에서의 음성의 존재와 부재에 대한 조건을 부여해 주어 현제 프레임의 음성 신호 존재 확률을 수정하는 음성향상 기법을 적용한다. 제안된 2차 조건 사후 최대 확률기법을 적용한 MCRA 방법이 기존의 MCRA 방법보다 향상된 음성향상 결과를 나타내었다.
H.264/AVC는 프레임 간 움직임 추정에서 새로운 인트라 모드(intra mode)와 인터 모드(inter mode) 방식을 도입하여 프레임 간 압축률을 높이고 있다. 이들 두 모드들은 가변 크기 블록 모드를 사용하고 있으며 H.264 인코더는 이들 새로운 예측 모드들을 사용하여 이전 표준안들에 비해 뛰어난 압축률과 유연성을 제공해 준다. 그러나 압축률과 유연성에서 이득을 보는 대신, 이들 두 예측으로 인해 복잡도가 증가하고 부호화 시간을 많이 요구하게 되었다. 본 논문에서는 결과 인트라 모드, 움직임 벡터와 모드 맵의 지역 통계를 사용하여 인터 모드를 예측하는 기법을 제안한다. 인트라와 인터 모드는 선택되는 블록 크기에서 연관성을 보이고 있으며, 영상 내용의 stationary에 따라 주변 매크로 블록의 결과 모드와 움직임 벡터를 이용하여 매크로 블록의 인터 모드를 예측할 수 있다. 본 논문의 결과에서는 다양한 비트율과 여덟 개의 영상 열에서 FMD와 비교하여 PSNR과 비트 율에서 거의 비슷하면서 평균 39.43%의 부호화 시간을 감소시키는 것을 보여 주고 있다.
범죄수사 과정에서 많은 양의 데이터를 시간 내에 분석하는 것은 성공적인 포렌식의 필수 요소이다. 컴퓨터와 사람 모두에게 있어, 시간과 자원의 제한은 수사 결과에 부정적인 영향을 가져온다. 그러므로 현재 사용되고 있는 다양한 포렌식 도구에는 시간과 자원의 효율적인 사용이 필요하다. 사례기반추론 및 멀티에이전트 시스템과 같은 인공지능 기반의 도구를 통해 디지털 포렌식 수사를 효과적으로 도울 수 있다. 본 논문에서는 인공지능을 활용한 지능형 포렌식 도구 및 프레임워크를 분석하고, 오늘날의 프레임워크의 한계점과 미래에 관해 논의한다. 인공지능 기반 시스템의 목적은 수사에서의 증거를 포함한 데이터를 분석하고 연관성을 밝힘으로서 포렌식 전문가에게 중요한 단서를 제공하고 직접 분석해야하는 데이터의 양을 줄이는 것에 있다. 이러한 인공지능의 활용은 많은 양의 데이터를 수사할 때 사람이 간과할 수 있는 증거들을 연결시켜주는 데에 큰 도움이 된다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자에게 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 객체 그리고 사용자의 행위와 밀접한 연관이 있는 시공간 정보를 고려하는 것이 중요하다. 이를 위해 이 논문에서는 사용자의 상황을 고려하기 위한 시공간 온톨로지를 설계하고 이를 이용하여 사용자의 행동 및 서비스 패턴을 능동적으로 마이닝할 수 있는 시스템 구조를 제안한다. 제안된 시스템은 사용자의 시간에 따른 위치 및 객체와의 연관성을 고려하여 사용자의 행동과 서비스 패턴을 지능적으로 마이닝 하기 위한 프레임워크이고 트리거 시스템을 기반으로 한다.
본 논문에서는 현재 증가하고 있는 웹 서비스 공격을 정확하고 빠르게 탐지할 수 있고, 잘못된 공격탐지를 줄여줄 수 있는 웹서버 보안관리시스템을 제안한다. 이 시스템은 여러 단위보안모듈들의 결과를 실시간으로 수집하고 상호연관성 분석과정을 통해 탐지의 정확성을 향상시킨다. 단위보안모듈은 네트웍기반 침입탐지시스템 모듈, 파일무결성 검사 모듈, 시스템로그분석 모듈 그리고 웹로그분석 모듈로 구성되며, 그리고 각각의 단위보안모듈들의 결과에 연관성을 부여하여 실시간으로 분석하는 상호연관성 분석 모듈이 있다. 제안한 시스템은 공격탐지의 정확성 뿐 아니라 단위보안모듈의 추가 그리고 상호연관성 분석의 범위확장이 용이한 프레임워크를 제공한다. 그리고 제안한 시스템의 단위보안모듈 중 침입탐지시스템 모듈은 다중 쓰레드 기반으로 Snort를 재구성하여 보다 빠른 공격 탐지 시간을 갖는다. 처리량이 많은 단위보안모듈의 처리시간을 단축함으로서 웹서버 보안관리시스템 처리 성능을 향상시킬 수 있다.
본 논문은 스프링 프레임워크 2.0과 2.5와 연관된 객체지향 소프트웨어 개발 생산성에 대한 지침과 평가 지표를 제공하는데 목적이 있다. 스프링 프레임워크는 경량 컨테이너 아키텍처로 성공적인 오픈 소스 표준 모델로 알려져 있다. 그러나 동일한 플랫폼 상에서 스프링 프레임워크 2.0과 2,5에 대한 성능 평가 연구는 부족하였다. 또한 정량적 분석도 일부분의 LoC(Line of Code) 분석만 시도함에 따라 새로운 사양이 발표됨에도 구체적인 평가 지표와 지침이 부족하여 소프트웨어 생산성의 평가와 프로젝트의 새로운 시도에 제한이 있었다. 따라서 본 연구에서는 동일한 플랫폼 상에서 스프링 프레임워크의 새로운 버전의 개발 생산성 평가하기 위한 특정 지침을 제시하고, 이전의 사양과의 객관적인 소프트웨어 개발 생산성 지침을 제공하고자 한다.
최근 각국은 복잡하고 변화가 많은 안보 환경 하에서 국방 예산의 효율성과 작전의 효과성을 극대화하기 위해 능력기반 전력 건설 및 운용에 집중하고 있다. EA는 엔터프라이즈 범위의 구성요소를 정의하고 그들 간의 관계를 제시함으로서, 엔터프라이즈 범위의 관점을 통합하고, 변화와 복잡도등을 관리한다. 따라서 전장의 변화와 복잡도 관리를 위해서 EA를 구축하고, 국방 예산의 효율성과 작전 효과성을 증대를 위해서 능력중심의 우선순위 결정 및 자원의 대안수립이 중요하다. EA 사상아래 조직, 업무(작전), 기능, 통합능력, 체계, 자원, 전략 등 주요 엔터프라이즈 구성요소들을 통합능력을 중심으로 프레임워크내에 정의하여 복잡한 그들간의 연관관계를 함께 산출물로 제시하므로서 구성요소간의 정렬, 통합 및 상호운용성이 가능하게 하고, 현재의 전력운용 관점과 미래의 전력개발 관점을 동시에 포함하여 전환계획이 가능한 RTM기반 EA2I프레임워크를 이미 개념적 수준으로 제안한바 있다. 그러나 통합능력을 중심으로 보다 정량적이고 적용 가능하도록 EA2I프레임워크의 구성요소와 구성요소간의 관계, 특히 능력 및 능력우선순위 방법론을 구체적인 수학적 모델로 제시하여 보다 정량적이고 적용 가능하게 하였다.
본 논문에서는 기존의 global soft decision 방법에서 음성부재확률의 고정 파라미터에 2차 조건 사후 최대 확률기법을 적용한 음성 향상 기법을 제안한다. 기존의 global soft decision 방법은 음성부재확률을 구하기 위해 가정한 가설에 따라 파라미터값을 고정하여 다양한 음성 환경 변화에 민감한 점을 고려하여 본 논문에서 제안한 알고리즘은 기존의 고정 파라미터 값에 직전 2 프레임에서의 음성 존재와 부재에 대한 조건을 부여해주어 음성과 음성사이의 상호 연관성을 고려해주고, 보다 유동적으로 현재 프레임의 음성부재확률을 추정하는 음성향상 기법이다. 제안된 방법의 성능평가를 위해 ITU-T P.862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)를 이용하여 평가하였고, 그 결과 제안된 2차 조건 사후 최대 확률기법을 적용한 global soft decision 방법은 기존의 Global soft decision 방법보다 향상된 결과를 나타내었다.
비디오 압축 기법에서 움직임 추정(Motion Estimation)은 매우 중요한 부분을 차지하는데, 그것은 움직임 추정이 화질과 인코딩 시간에 직접적으로 영향을 미치기 때문이다. 가장 기본적인 움직임 추정 기법은 전역 탐색 기법(Full Search)인데, 이는 가장 좋은 화질을 보여주긴 하지만 매우 많은 계산량이 필요하다는 단점이 있다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서도 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 알고리즘들이 제안되었다. 그 중 PMVFAST는 움직임 벡터간의 연관성을 이용하여 계산량을 낮추면서도 전역 탐색 기법에 거의 근접한 화질을 얻어낼 수 있었다. 이 논문에서는 현재 프레임과 이전 프레임의 움직임 벡터에 기초하여 현재 매크로블록의 움직임 벡터를 예측하는 새로운 예측방법을 제시한다. 실험결과에 따르면 제안한 알고리즘은 PMVFAST보다 빠르면서도 전역 탐색기법보다도 높은 평균 PSNR을 보여주었다.
'1+N'은 현재 복합형 서점의 경영 모드이다. 본 연구는 우선 고객의 기본적 상황과 수요를 조사하였고, 서점 내의 10가지 공간 중 고객의 4가지 기본적 행위를 검토하였다. 다음 서비스 디자인의 3가지 연구 도구와 실내 디자인의 3가지 디자인 요소를 상대적으로 대응하여 '복합형 서점 실내 디자인 기본 분석 프레임'을 수립하였다. 그리고 사례와 '복합형 서점 실내 디자인 기본 분석 프레임'과 결합하여, 고객과 서점이 상호작용하는 자세한 프로세스, 터치포인트와 실내 디자인 프로젝트를 찾아냈다. 디자인 맹점을 찾아 상응하는 해결책을 추출하고 이를 바탕으로, '서비스 디자인 개념에 기초한 복합형 서점 실내 디자인 연구 모델'을 제안하였다. 여기에는 복잡한 공간의 실내를 디자인할 때 주목해야할 요소 및 각 요소 간의 뚜렷한 연관성을 포함하고 있으며, 복합형 서점 실내 기능 구역의 디자인 내용과 서비스 품질검사, 디자인의 공백점을 찾을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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