네트워크와 모바일 기기의 확산으로 데이터가 폭발적으로 증가하고 있으며 기존의 추천 기법으로는 급증하는 데이터를 효율적으로 처리하는데 문제가 있다. 따라서 가장 널리 사용되는 추천 기법인 협업 필터링 기법의 확장성 문제를 어떻게 해결할 것에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 협업 필터링 기법에 분산 병렬처리 방식인 MapReduce를 적용하여 확장성 문제를 줄이고 정확성을 높이는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자 기반 협업 필터링 기법에 MapReduce와 색인기법을 적용하여 유사도 계산에 사용되는 이웃의 수와 이웃의 적합성을 개선하는 방식으로 확장성과 정확성을 개선하는 효과를 기대할 수 있다.
최근 대용량 의료영상 데이터로부터 인체 기관 또는 질환 부위 추출을 위한 영상 분할 기법이 매우 다양하게 제안되고 있으나, 뇌와 같이 다중 구조를 가지면서 구조간 경계 구분이 어려운 영상의 구조적 분할에는 한계를 가진다. 이를 위해 주로 복셀을 유한 개의 군집으로 분류하는 군집화 (clustering) 기법이 이용되나 이는 개별 복셀 단위의 연산을 수행함으로 인해 잡음의 영향을 받는 제한점이 있다. 그러므로 잡음의 영상을 최소화하고 영상 경계를 강화시키는 향상기법을 적용함으로써 보다 견고한 구조적 분할을 수행할 수 있다. 본 연구에스는 뇌 자기공명영상에 대하여 백질(white matter), 회백질(gray matter), 뇌척수액(cerebrospinal fluid)의 내부 구조를 효율적으로 추출하기 위한 필터링 기반 군집화에 의한 구조적 분할 기법을 제안한다. 우선 구조간 경계를 강화하고 구조 내 잡음을 약화시키기 위해 응집성 향상 확산 필터링(coherence enhancing diffusiion filtering)을 적용한다. 또한 이 과정을 통해 강화된 영상에 퍼지 c-means 군집화 기법을 적용하여 각 복셀이 속하는 구조에 해당하는 군집의 인덱스를 할당함으로써 구조적 분할을 수행한다. 제안된 구조적 분할기법은 기존의 가우시안 또는 일반적인 비등방성 확산 필터링과 군집화 기법을 적용한 기법에 비해 전문가의 수동분할 결과와의 일치 비율에 의한 분할 정확도를 향상시킴을 보였다. 또한 경계 부분에 있어서의 세밀한 분할을 통해 재생산 가긍하고 사용자 수동후 처리를 최소화할 수 있는 결과를 제시함으로써 형태적 뇌 이상 진단을 위한 효율적인 보조 수단을 제공한다.
본 논문에서는 트위터를 활용하여 이벤트를 실시간으로 탐지하는 시스템에서의 재난 키워드 필터링과 지명 검출 기법을 제안한다. 스마트폰의 보급이 SNS의 빠른 확산을 이끌었고, 최근 SNS를 활용하여 다양한 연구들이 진행되고 있다. SNS 중에서 트위터는 140자의 단문으로 작성되어 빠르게 확산되는 특성을 가지고 있다. 따라서 트윗 사용자들이 작성하는 트윗은 하나의 센서 역할을 수행할 수 있다. 이러한 특성들을 이용하여 발생한 이벤트를 탐지하는 연구가 진행되었다. 그러나 최근 개인 정보 유출 사례가 증가해 자신의 위치 정보를 공개하기 꺼려함에 따라 재난이 발생한 지역을 파악하는데 어려움이 있다. 또한 맞춤법을 따르지 않은 게시글의 내용을 분석하는 과정에서 정확성과 관련된 문제가 발생한다. 따라서 이벤트 발생 탐지 과정에 재난 관련 키워드 필터링과 지명 검출 기법이 추가적으로 적용되어야 한다. 본 논문에서는 재난 관련 키워드 필터링의 적용과 두 가지 지명 검출 기법을 제안한다. 지명을 검출하는 두 가지 기법은 지명 단어에서 발생되는 노이즈를 제거하는 지명 노이즈 제거 기법과 랜드 마크를 이용하여 지명 단어를 확정하는 지명 확정 기법이다. 재난 관련 키워드와 두 지명 검출 기법을 적용한 결과 기존 시스템의 정확도 49%에서 지명노이즈 제거기법은 78%, 지명확정기법은 89%로 향상되었다.
본 연구에서는 웨이블릿 변환과 경계선 검출 필터를 이용하여 초음파영상의 다해상도 분해를 한 후 경계선 검출 필터링을 통해 초음파 영상의 화질을 개선하는 방안을 제안하였다. 제안된 방법에서는 잡음을 줄이고 에지를 강화하기 위해 웨이블릿 변환된 영상으로부터 얻어진 저해상도 영상에서 고해상도 영상으로 단계적으로 영역별 선택계수 조정과 방향성을 고려한 에지 필터링을 수행하였다. 이를 통해 반점영역의 픽셀은 웨이블릿 계수를 줄여 에지를 제외한 영역에서 선택적 저역통과 필터링 효과를 만들고, 에지에서는 접선 방향으로 평활화를 하여 연속성을 향상시키고, 법선 방향으로는 세선화를 하여 contrast를 높였다. 실험을 통해 단일해상도에서 비선형적 이방성의 확산모델을 이용한 필터링 방법과 웨이블릿 수축구조를 이용한 필터링 방법에 대해 비교하였다.
정보통신기술과 인터넷의 급속한 발전과 이동통신기기의 발전 및 보급이 확산됨에 따라 기존 유선상의 인터넷 서비스를 무선 환경으로 확대하는 무선 인터넷 서비스가 대두 되고 있다. 또한 이러한 이동통신기기는 통신 기능뿐만 아니라 다양한 정보기기 역할을 수행하며, 무선 인터넷 서비스 접속이 가능하여 일반인들의 필수품이 되어 있는 상황이다. 이동통신기기에서 위치정보를 이용한 서비스로는 길안내 서비스가 대표적이다. 본 논문에서는 기존 영화 예매 서비스의 문제점인 사용자의 위치 정보를 사용하지 않는 것과, 개인화 되지 않은 것을 해결하고자 한다. 제안하는 서비스는 사용자의 위치 정보로 현재 사용자의 위치와 가까운 극장 목록을 제시해 주며, 사용자 프로파일 정보를 협업 필터링과 규칙기반 필터링을 통해 개인화된 영화 목록 서비스와 극장 목록 서비스 방법을 제안한다. 이러한 개인화된 서비스는 무선 인터넷 환경의 제한된 네트워크 대역폭 사용 한계를 효과적으로 개선해 줄 수 있다.
대용량 모바일 기기의 발전과 보급이 확산됨에 따라 사용자들은 사진, 음악, 동영상과 같은 멀티미디어 콘텐츠를 대량으로 휴대하며 이용할 수 있게 되었다. 그러나, 이러한 대량의 멀티미디어 콘텐츠 관리는 사용자 각자에게 맡겨져 있어 콘텐츠 관리를 어렵게 하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 분산 모바일 환경에서 멀티미디어 콘텐츠의 공유와 추전을 통해 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천을 통해 제공하고, 제공된 콘텐츠는 모바일 동기화 서비스를 통해 모바일 기기로 저장하고 관리되는 '분산 모바일 환경에서 멀티미디어 콘텐츠 추전 및 검색 서비스'를 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 사용자의 선호 프로파일 정보로 협업 필터링을 통해 공유된 멀티미디어 콘텐츠 중에서 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천해 주고, 추천된 콘텐츠는 모바일 기기 사용자의 행동에 따라 모바일 동기화 서비스를 통해 모바일 기기에 저장과 관리, 검색이 된다. 본 논문에서 제안된 방법은 추천과 검색을 통해 사용자 모바일 기기의 멀티미디어 콘텐츠를 효율적으로 관리 할 수 있다. 이처럼 본 논문에서 제안된 서비스 방법은 멀티미디어 콘텐츠의 추천과 모바일 동기화 서비스로 능동적인 콘텐츠 관리를 제공하며, 사용자에게 효율적인 콘텐츠 검색 기법과 활용 방법을 제공 할 수 있다.
편미분 방정식을 도입하여 새로운 영상처리 기술을 개발하려는 연구가 활발히 진행 중이며, 특히 확산 방정식을 풀어 잡음 제거, 영상 복원, 에지 검출 및 영상 분할 등에 응용할 수 있는 이미지 확산 알고리즘에 관심이 높다. 본 논문에서는 기존의 비등방성 확산 방식이 결국은 커널 크기가 작은 적응 필터링 방식과 동일한 효과를 낸다는 것을 보이고, 확산 과정에서 선형 필터의 단점을 보완할 수 있도록 가중 미디언(WM, Weighted Median) 필터를 적용한 새로운 확산 기법을 제안하였다. 제안된 WM 필터가 비등방성 커널을 갖도록 필터계수에 대응하는 가중치들을 이미지의 국부적인 변화량에 따라 적응적으로 가변할 수 있는 기법을 제안하였다. 뿐만 아니라 반복 과정에서의 확산 속도를 증가할 수 있도록 커널의 크기를 증가시키기 위한 방안도 제시하였다. 실제 영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 방식이 기존의 방식에 비해 잡음 제거 (특히 임펄스성 잡음) 특성이나 에지 보존 특성이 더 우수하다는 것을 보였다. 또한 기존의 방식에 비해 확장된 크기를 갖는 커널을 이용함으로써 확산 속도를 높일 수 있다는 것을 보였다.
최근에 확산방정식을 영상처리에 응용하는 연구가 세계적으로 활발하다. 특히 이방성확산 방정식은 영상에서 잡음을 제거하면서도 경계선을 강화시키는 성질로 인하여 영상잡음제거의 알고리즘으로 각광을 받고있다. 그러나 2차원 이방성확산방정식을 그대로 동영상의 영상잡음제거에 적용할 경우, 각 프레임간의 밝기 차로 인한 깜빡임 현상(flickering artifact)과 프레임간 필터링으로 인한 고스트 현상(ghost artifact)이 나타난다 그러므로 본 논문에서는 2차원 이방성확산방정식을 시퀀스 축으로 확장시킨 3차원 이방성확산방정식을 제안한다. 제안한 3차원 이방성확산방정식은 2차원 이방성확산방정식보다 더 효율적으로 영상잡음을 제거할 뿐만 아니라, 깜빡임 현상과 고스트 현상도 효율적으로 제거한다는 것을 이론적으로 그리고 실험적으로 검증하였다.
본 연구에서는 최근 무선 네트워크 환경이 급속도로 확산되면서 발생하는 무선 네트워크 현황 및 보안 취약점을 분석하고, 센서 AP(Access Point) 기반의 무선 트래픽 필터링 및 침입탐지/차단 기술 동향을 분석하였다. 유선 네트워크를 대상으로 한 IDS/IPS 시스템에 추가적으로 무선 트래픽에 대한 모니터링 체계를 제공하기 위하여 최근에는 통합형 유무선 네트워크 침입탐지/차단 시스템을 구성하고 있으며, 이를 위해서 필수적인 센서 AP 구성 방안 및 시스템 설계 방안 등에 대한 고찰을 통해 무선 네트워크 환경에서의 침해대응 기술을 고찰해 보고자 한다.
본 논문에서는 디지털 영상 데이터에 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제시한다. 디지털 데이터를 주파수 공간으로 변환시켜 인간이 잘 감지 못하는 주파수 영역과 중요한 주파수를 선택하여 대역확산통신(Spread Spectrum Communication)에서 사용되는 유사한 방법으로 워터마크를 삽입하였다. Fourier 스펙트럼 공간에서 JPEG 압축의 다양한 양자화 단계를 거쳐도 변화가 덜 민감한 Phase에서 워터마크를 삽입할 주파수 영역을 찾았다. 원본과 워터마크가 삽입된 데이터를 가지고 워터마크는 자기상관관계 특성으로 추출하였다. 그리고 다양한 신호처리(손실 압축, 필터링, 양자화)에도 워터마크를 추출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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