Delay Tolerant Network (DTN)은 불안정한 네트워크 환경으로 인해 나타나는 문제들을 해결하기 위해 Store-Carry-Forward 방식의 메시지 전달을 기본으로 하는 네트워크 구조이다. 기존 네트워크와는 달리 DTN은 종단 간 연결을 보장하지 않아 긴 전송 지연, 불안정한 링크 연결성을 가진다. 이로 인해 DTN에서는 TCP/IP를 기반 한 프로토콜이 정상적으로 동작하기 어려우며, 목적지를 알 수 없는 상황에서도 메시지를 전달해야 하는 상황이 발생한다. 따라서 DTN에서 동작 가능한 라우팅 프로토콜이 요구되고 있으며 그에 따른 연구가 진행 되고 있다. 본 논문에서는 인접한 노드의 히스토리에 기록한 이동성 정보에 따라 에피데믹 알고리즘과 예측 기반 알고리즘을 사용하여 메시지를 전달할 중계 노드를 선출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 종단 간 연결성을 보완하고 DTN의 특성을 반영하여 목적지의 위치를 알 수 없는 상황에서의 전송률을 증가시키며 지연 시간과 오버헤드를 감소시킨다.
2D영상의 3D변환 기술은 3D 디스플레이 및 3DTV에 기본적으로 장착된 기술로 꾸준히 연구 및 상업화가 진행된 기술이다. 3D변환은 정지영상으로부터 다양한 깊이단서를 이용하여 깊이맵을 추출한 후에, DIBR(Depth Image Based Rendering)로 입체영상을 생성한다. 또한 비디오에서 추출할 수 있는 모션정보를 활용하여 모션 깊이맵을 얻기도 한다. 본 논문에서는 기존의 블록기반 모션예측, 광유 등의 모션 추출 방식이 아닌 운동 히스토리 영상(Motion History Image)를 활용하여 모션 깊이맵을 얻는 새로운 방법을 제안하고 실제 활용 가능성을 조사한다. 실험에서는 제안한 방법을 다양한 운동 유형을 가지는 8개의 2D 비디오 콘텐츠에 적용하였고, 생성된 모션 깊이맵의 정성적 평가 및 수행 속도의 비교를 통하여 MHI 기반 깊이맵의 실제 적용이 적합함을 증명하였다.
디지털 방송의 등장으로 다양한 TV 채널들이 시청자에게 제공되고 있지만, 이러한 환경 변화는 오히려 시청자들에게 자신들이 원하는 TV 프로그램을 찾는데 어려움을 겪도록 하고 있다. 이와 같은 어려움을 해소하기 위하여 효율적인 채널 네비게이션 기법(Channel Navigation Scheme)들이 제안되었다. 이 기법들은 시청자의 과거 시청 히스토리 정보를 분석하여 시청자가 선호하는 TV 채널을 예측하고, 시청자가 채널을 변경하고자 할 때 예측된 채널을 제공한다. 기존에 제안된 채널 네비게이션 기법으로는 시청자가 가장 자주 선택한 채널을 제공해 주는 기법인 MFS(Most Frequently Selected)와 가장 최근에 시청한 채널을 제공해주는 기법인 MRS(Most Recently Selected)가 있다. 하지만 MRS, MFS와 같이 시청자의 채널 시청정보에 기반한 방식은 한 채널에서 여러 가지 방송프로그램을 제공하는 현재의 TV 방송에 적합하지 않을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 시청자의 채널 시청 정보 대신에 방송프로그램의 시청 정보를 기반으로 채널을 제공해 주는 PMFS(Program Most Frequently Selected)를 제안한다. 또한, 시뮬레이션을 통해 기존의 채널 탐색 기법인 MFS, MRS과 비교하여 PMFS의 탐색 거리(Seek Distance)가 더 짧음을 보인다.
최근 경제성장과 더불어 삶의 질이 향상됨에 따라 야외활동이 증가되었으며, 야외활동의 진행여부 의사결정은 기상여건과 밀접한 관계를 갖고 있다. 현재 이러한 야외활동 의사결정은 기상청의 일기예보와 주관적인 경험에 의해 결정되어지고 있다. 따라서, 야외활동 의사결정을 위해 기상정보를 기반으로 객관적 근거를 제시할 수 있는 분석 방법이 필요하다. 논문에서는 데이터마이닝을 기반으로 기상정보를 분석하여 야외활동 의사결정을 지원할 수 있는 기상정보 분석 알고리즘을 제안한다. 또한, 프로야구 일정 히스토리와 자동기상관측장비의 관측 자료를 데이터마이닝의 분류 알고리즘을 적용하여 실험을 수행하고, 제안한 알고리즘의 향상된 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 이동에이전트 기반으로 구축된 P-그리드 환경에서, 그리드 서비스 에이전트가 각 피어에게 효율적으로 이주할 수 있는 방법에 대하여 연구한다. 서비스 요청에 따른, 서비스 에이전트를 전달하기 위한 이주방법은 피어의 논리적인 네트워크 위상에 기반한다. 본 시스템에서 사용되는 네트워크 위상은 스타형 위상, 링형 위상, 트리형 위상으로 구성되어, 마스터/슬레이브 방식과 직렬 및 병렬 전송방식으로 에이전트를 이주시킨다. 요청된 서비스의 수행범위 및 특성에 따라 서비스 에이전트의 이주방식을 선택한다. 또한 네트워크 위상을 구성하는 피어의 성능과 에이전트 이주 순서에 의해 서비스 전체 수행시간이 영향을 받는다. 따라서 피어의 성능을 모니터링하고, 히스토리를 분석 및 학습하여 에이전트의 이주 우선순위를 결정한다. 서비스 에이전트의 이주방식의 결정과 이주하려는 피어의 우선순위 결정을 통하여 효율적으로 서비스 수행시간을 절감할 수 있다.
거울 신경 세포는 동물이 어떤 동작을 할 때와 그 동물이 다른 동물의 동일한 동작을 하는 것을 관찰 할 때, 똑같은 세포 발화를 하는 신경세포이다. 본 논문에서는 거울 신경 세포의 발화 원리를 이용하여 비슷한 방법으로 보이지 않는 부분에 대한 객체의 움직임을 추적하는 방법을 3차원 재구축 방법을 통해 제안한다. 거울 신경 세포 시스템과 같은 발화 원리를 통해 의도 인지 시스템을 구축하기 위해, 스테레오 카메라를 통해 획득한 두 개의 이미지 데이터를 통해 깊이 정보를 계산하여 3차원으로 재구축한다. 3차원 재구축을 통해 만들어진 이미지 데이터를 옵티컬 플로우를 사용하여 3차원 이미지에서 객체의 움직임 방향을 추정한다. Estimation 알고리즘인 칼만 필터를 사용하여 객체의 움직임 추정을 잡음에 강인하게 한다. 객체의 움직임 추정을 통하여 객체의 움직임에 따라 구축된 이미지 데이터를 히스토리화 하여 데이터를 저장한다. 객체의 일부분 혹은 전체가 다른 물체로 인해 가려져 스테레오 카메라 시야에서 사라졌을 때, 과거에 저장된 히스토리로 부터 데이터를 가져와 가려진 부분에 대한 객체의 원래의 모습을 복원한다. 이 복원을 통하여 움직임 추정을 한다.
다매체 다채널 방송 환경의 도래로 사용자 방송 단말에 많은 방송 프로그램 정보가 전달되고 있다. 시청자는 방송 단말에 제공되는 수많은 방송 프로그램으로부터 자신이 원하는 방송 프로그램을 탐색하고 선별하게 되었으며 이는 기존의 제한된 수의 방송채널이 제공되는 환경에서는 문제가 되지 않았던 사용자의 프로그램 선별에 대한 노력이 수백개의 방송 프로그램 채널이 주어지는 방송시청 환경 하에서는 시청자로 하여금 프로그램 선별에 많은 노력을 요구하게 되는 문제점으로 등장하게 되였다. 멀티미디어 내용 기술에 대한 국제 표준인 MPEG-7 과 TV Anytime은 사용자의 컨텐츠 장르, 채널, 출연 배우, 키워드 등의 여러 선호도 정보를 기술 할 수 있는 사용자 선호도 기술 규격과 사용자의 컨텐츠 소비 정보 등을 기술 할 수 있는 사용자 히스토리 기술규격에 대해 기술하고 있다. 그러나 사용자의 선호도 값 추출 방법이나 응용 방법에 대해서는 표준화 대상으로 정해놓고 있지 않다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 추출하여 사용자 선호도에 적합한 프로그램을 선별하여 사용자에게 추천하고, 사용자의 프로그램 시청에 대한 액션을 모니터링하여 자동적으로 사용자의 변화하는 선호도를 갱신하는 알고리듬 연구에 대한 결과를 제시한다. 또한 사용자 선호도 기반 지능형 방송 프로그램 가이드 시스템에 대한 연구결과를 제시한다.
본 논문에서는 스마트 공간에서 모바일 사용자의 맥락 정보에 따라 개인화된 콘텐츠를 증강시키는 맥락 인식 모바일 증강 현실 시스템인 CAMAR Companion을 소개한다. 이는 모바일 기기에 부착된 카메라를 이용하여 스마트 공간의 오브젝트를 인식하고 인식된 오브젝트의 움직임을 추적한다. 그리고 여러 가지 센서들로부터 획득된 정보를 통합하여 모바일 사용자의 변화하는 맥락 정보를 실시간으로 인식한다. 또한 모바일 사용자의 맥락 정보 히스토리를 기반으로 해당 맥락에 대한 사용자의 프로파일, 특히 사용자가 선호하는 콘텐츠 혹은 맥락에 용이한 콘텐츠에 대한 정보를 추론한다. 그리고 모바일 기기를 통해 제공되는 콘텐츠를 사용자의 맥락에 적절한 형태로 디스플레이하거나 물리적 오브젝트에 증강시킴으로써 사용자에게 용이한 형태의 콘텐츠를 제공한다. 더 나아가 제안한 시스템을 기반으로 스마트 홈 환경에서의 사용자 맥락 정보에 따라 개인화된 콘텐츠를 증강 시켜주는 맥락 인식 모바일 증강 현실 정보 도우미를 구현하였다. 이는 사용자의 변화하는 맥락 정보를 실시간으로 인식하고 해당 맥락에 대한 사용자의 프로파일을 동적으로 추론하여 사용자로 하여금 개인화된 증강 콘텐츠를 경험할 수 있도록 하였다. 궁극적으로 이를 통하여 모바일 기기에서 개인화된 사용자 인터페이스를 개발하는 데 있어 제안한 맥락 인식 모바일 증강 현실 시스템의 응용 가능성을 확인하고자 한다.
다양한 UCC를 제작하기 위해서는 UCC 소비자들을 위한 추천 서비스와는 차별화된 UCC 제작자의 저작권과 제작 목적 등을 고려한 추천서비스가 필요하다. 본 논문에서 설계되어진 추천 시스템은, UCC 제작자의 UCC 뷰 히스토리와 제작 목록 등을 기반으로, UCC 제작자가 활용한 UCC와 유사도가 높은 UCC를 맞춤형으로 추천하여 제작할 때 사용가능 하도록 한다. 추천 시스템은 크게 선호태그 기반 필터링, 선호 UCC를 제작할 때 사용한 UCC 필터링, 피어슨 공식을 이용한 추천 UCC 생성과정으로 나눠진다. 본 논문의 추천시스템은 UCC를 제작할 때 활용한 UCC들의 정보가 필요하다. 이를 위해 기존의 메타데이터에 UCC를 제작할 때 활용한 UCC의 정보를 기재할 수 있도록 레퍼런스(Reference) 요소를 추가하였다. 본 논문에서 제안하는 추천시스템을 활용한다면, UCC 제작에 있어 보다 효율적이고 편이성 높은 제작자 맞춤형 UCC 추천 서비스를 제공할 수 있을 것이다.
본 논문은 IEEE 802.11 DCF가 잡음과 부하가 고려된 실제적인 환경에서 효과적으로 작동할 수 있도록 환경 변화에 따라 contention window를 동적으로 적응시키는 필터 기반의 메카니즘을 제안한다. 이는 이미지 프로세싱에서의 미디언 필터개념을 적용시킨 것으로 필터링의 결과에 따라 윈도우의 크기를 조정한다. 이를 통하여 잡음과 충돌에 의해 필연적으로 패킷 전달에 문제가 발생할 수밖에 없는 무선 환경에서 불필요한 윈도우의 조정을 제거하고, 성능을 최적화 할 수 있게 된다. 또한 제안하는 방법은 기존에 전송된 결과를 반영하는 히스토리 비트-패턴을 이용함으로써 기존 연구결과들을 거의 포함하는 일반적인 방법으로 쉽게 확장할 수 있는 장점을 가지고 있다. 제안된 방법은 시뮬레이션을 통해 성능과 지연 측면에서 기존의 연구결과보다 확실한 향상을 가져옴을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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