본 연구에서는 보행자의 이동(Navigation)지원을 목적으로 한 감성검색시스템의 구축(Implementation)에 있어 시스템의 주요 구성요소 중의 하나인 보행자 감성모델을 사용자의 감성에 일치시키는 방법에 대해 제안하고, 평가실험을 통하여 모델의 타당성을 검증하였다. 가상의 목적지를 의미하는 인테리어 이미지 화상을 이용하여 데이터베이스를 작성한 후 10명의 실험 참가자를 대상으로 각각 5회에 걸쳐 목적지 검색과 만족도에 대한 평가실험을 실시하였다. 실험 참가자에게는 각 실험단계마다의 검색결과에 대해 만족도를 평가하도록 하였으며, 피험자로부터의 피드백 데이터를 이용하여 데이터베이스에 구축된 보행자 감성모델을 반복적으로 학습하도록 하였다. 평가실험 종료 후 보행자 감성모델의 학습효과를 확인하기 위하여 재현율(Recall ratio), 적합율(Precision ratio), 검색순위(Retrieval ranking), 만족도(Satisfaction level)를 비교하였다. 실험결과 5회의 학습을 통하여 재현율, 적합율, 검색순위, 만족도 등이 모두 유의미한 수준으로 상승된 것으로 나타나 본 논문에서 제안하는 보행자 감성모델의 학습방법이 개인의 감성을 획득하는 방법으로서 유효하다는 점을 확인하였다. 또한 본 연구에서 제안한 보행자 감성모델은 상업공간의 인테리어와 같은 시각적 이미지 화상을 대상으로 한 모바일 콘텐츠 제공시스템의 개발에 있어서도 유효하다는 점을 확인하였다. 향후 다양한 분야의 정보기기 콘텐츠의 개발에 있어 본 연구에서 제안한 보행자 감성모델이 사용자 개인의 감성을 획득하는 방법론으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
년 논문에서는 MPEG과 JPEG, H.26X 계열 등의 DCT-기반 영상/비디오 컨텐츠에 효과적인 암호화 방법을 제안하였고, 이를 최적화된 하드웨어로 구현하여 고속동작이 가능하도록 하였다. 영상/비디오의 압축, 복원 및 암호화로 인한 많은 연산량을 고려하여 영상의 중요한 정보(DC 및 DPCM계수)만을 암호화 대상 데이터로 선정하여 부분 암호화를 수행하였다. 그 결과 암호화에 소요되는 비용은 원 영상 전체를 암호화하는 비용이 감소하였다. 여기서 Nf는 GOP내의 프레임수이고 PI는 B와 P 프레임에 존재하는 인트라 매크로블록의 수이다. 암호화 알고리즘으로는 다중모드 AES, DES, 그리고 SEED를 선택적으로 사용할 수 있도록 하였다. 제안한 암호화 방법은 C++로 구현한 소프트웨어와 TM-5를 사용하여 약 1,000개의 영상을 대상으로 실험하였다 그 결과 부분 암호화된 영상으로부터 원 영상을 추측할 수 없어 암호화 효과가 충분함을 확인하였으며, 이 때 암호화에 의한 압축률 감소율은 $1.6\%$에 불과하였다. Verilog-HDL로 구현한 하드웨어 암호화 시스템은 하이닉스 $0.25{\mu}m$ CMOS 팬텀-셀 라이브러리를 사용하여 SynopsysTM의 디자인 컴파일러로 합성함으로써 게이트-수준 회로를 구하였다. 타이밍 시뮬레이션은 CadenceTM의 Verilog-XL을 이용해서 수행한 결과 100MHz 이상의 동자 주파수에서 안정적으로 동작함을 확인하였다. 따라서 제안된 암호화 방법 및 구현된 하드웨어는 현재 중요한 문제로 대두되고 있는 종단간(end-to-end) 보안에 대한 좋은 해결책으로 유용하게 사용될 수 있으리라 기대된다.
조기심실수축 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지 이론, SVM 등과 같은 비선형 방법이 주로 사용되어 왔다. 이러한 대부분의 방법들은 P-QRS-T 지점의 정확한 측정을 필요로 하며, 데이터의 가공 및 연산이 복잡하다. 연산의 복잡도를 줄이기 위한 여러 가지 방법들이 제안되어 왔지만, 분류의 정확도가 떨어지는 문제점이 있었다. 또한 PVC는 개인의 특징에 따라 다양한 QRS 패턴이 존재하기 때문에 정확도에 한계가 있다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 최소한의 특징점을 추출함으로써 연산의 복잡도를 줄이고, 개인마다 다른 QRS 패턴에 따라 PVC를 정확하게 분류할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 QRS 패턴에 따른 QS 간격과 R파 진폭 변화율을 이용한 PVC 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 R파, RR 간격, QRS 패턴을 추출한다. 이후 그 패턴에 따른 QS 간격과 R파의 진폭 변화율에 따라 PVC를 분류하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 PVC가 30개 이상 포함된 MIT-BIH 9개의 레코드를 대상으로 한 R파의 평균 검출율은 99.02%의 성능을 나타내었으며, PVC 부정맥은 각각 93.72%의 평균 분류율을 나타내었다.
디지털 통신은 통신시스템의 구현과 모바일 화를 위해 필요하다. 모바일 화를 위한 무선 데이터 송신 그리고 수신은 이동 중 언제든지 그리고 어디 곳이든지 가능해야 한다. 모바일 통신 시스템은 소형화, 경량화 그리고 적은 소비전력으로 운영이 되어야 한다. 이러한 기술은 유비쿼터스 시대에서 모바일용 통신기기의 필수이다. 모바일 통신의 적용에서 요구되는 사항들은 다음과 같다. 첫째, 간단한 명령으로 데이터를 주고받을 수 있어야 한다. 둘째로 저 전력으로 구동되는 핸디 헬드형으로 구현되어야 한다. 셋째로 데이터 통신에 신뢰성이 있어야 한다. 이 기본적인 요구조건으로 구현된 시스템의 활용분야은 매우 다양해진다. 최근 각광 받고 있는 Car to Car 시스템에서 적용이 그 한 예이다. 이 시스템은 도로의 모든 상황을 자동차끼리 연결하여 전달해 주며 이로 인해 일어 날수 있는 여러 사고들은 막아 준다. 이러한 시스템을 신뢰성있게 구현하기 위해서는 기본적으로 디지털 데이터 통신이 필요하다. 본 논문에서는 디지털 데이터 통신을 위해서 CC1020 칩을 사용하여 통신 모뎀을 구현하였다. 이 침의 사용으로 주파수의 선택이 간결하게 되었고, 송신에서 수신 상태로 변환도 간단히 레지스터의 설정으로 가능하였다. 송신 출력도 10dBm로 통신 거리는 약 100m이다. 또한 칩의 전원이 3v의 저 전력을 사용하고, 간단한 레지스트 설정으로 송신 및 수신 상태에서 쉽게 sleeping mode 상태로 전환할 수 있었다. 결론으로 CC1020칩의 프로그램 알고리즘, MCU(Atmega128)과의 연결 회로도를 보였다. MCU와 CC1020의 연결 핀에서 중요한 파형을 그림으로 보였다. 그리고 실험에 사용된 송신부 및 수신부를 사진으로 보였으며, 이것을 이용하여 통신 수신율을 분석하였다.
최근 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있는 XML 문서는 유연하고도 개방적인 특성으로 인해 정보교환이나 전송을 위한 수단으로 널리 이용되고 있다. 한편 XML 문서를 위한 시각적, 직관적 질의 언어인 XML-GL은 질의에 대한 의미와 결과 문서의 구조를 시각적으로 표현할 수 있기 때문에 XML 문서에 대한 구조 검색과 정보의 공유가 용이하다. 그리고 UML은 정해진 표기법과 다양한 다이어그램을 이용하여 객체지향 분석과 설계를 위한 도구로 사용되고 있다. 따라서 본 논문은 XML-GL의 데이터 모델인 XML-GDM을 기반으로 표현된 XML 문서를 UML 클래스 다이어그램으로 사상하기 위한 새로운 객체 모델링 방안을 제안한다. 이를 통해서 XML 문서를 직관적인 방법으로 객체지향데이터로 변환하고 저장/관리할 수 있다. 또한 객체지향 검색방법을 적용하면 보다 효율적으로 XML 문서를 검색할 수가 있다.
본 논문에서는 H.264/AVC CAVLC 부호기의 성능 향상을 위해 변환계수의 재정렬 과정이 필요 없는 탐색기법을 제안한다. 기존의 CAVLC 부호기는 변환계수의 재정렬 과정이 포함되어 변환계수를 저장해야 할 버퍼와 버퍼제어를 위한 추가적인 사이클이 필요하므로 하드웨어 면적이 증가하고 불필요한 사이클이 수행된다. 제안한 탐색기법은 CAVLC의 파라미터 중에 Level을 역방향 탐색기법으로 계산하고 그 외 파라미터들은 순방향 탐색기법으로 계산하여 변환계수의 재정렬 과정을 수행하지 않는다. 또한, 제안한 CAVLC 부호기에 조기 종료 모드를 적용하고 3단 파이프라인 구조를 사용하여 CAVLC의 수행 사이클 수를 감소시켰다. 제안한 CAVLC의 하드웨어 구조를 매그나칩 공정 $0.18{\mu}m$ 셀라이브러리로 합성한 결과, 최대동작 주파수는 125MHz이며 게이트 수는 15.6k이다. 제안한 CAVLC의 하드웨어 구조를 H.264/AVC 표준 참조 소프트웨어 JM13.2에서 추출한 데이터를 이용하여 테스트한 결과, $16{\times}16$ 매크로블록을 처리하는데 평균적으로 66.6사이클이 소요되어 기존의 CAVLC 부호기보다 성능이 13.8% 향상됨을 확인하였다.
사물인터넷 환경에 대한 규모가 날이 갈수록 커지고 발전함에 따라서 사물인터넷 디바이스를 통해 수집하고 공유되는 정보들은 점점 다양해지고 더 많아지게 되었다. 하지만 사물인터넷 디바이스들은 소형화된 크기에 따라 연산능력의 한계점과 낮은 전력량을 가지고 있어 이전의 인터넷 환경에서 적용되어왔던 암호화, 인증 등의 보안 기술들을 사물인터넷에 직접적으로 적용하기 힘들어 취약점과 보안위협이 매우 크다. 이러한 문제점으로 인해 안전하고 정확하게 전달되어야 하는 필요성이 있는 중요한 정보들이 데이터 위변조나 개인정보 유출 및 침해 등 악의적으로 정보를 탈취하려는 위협들에 노출되었다. 이 위협을 극복하기 위해서 현재 사물인터넷 환경의 디바이스에 대하여 취약점들을 보완하고자 다양한 보안연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 사물인터넷 환경에서 다양한 디바이스들이 상호동작하며 수집된 정보들을 공유하고 전달하기 때문에 각각의 디바이스들이 신뢰성을 가지고 통신할 수 있어야 한다. 이에 따라 디바이스 인증을 위한 다양한 기법의 연구들이 진행이 되었는데, 본 연구에서는 기존의 사물인터넷 디바이스들을 인증하기 위해 연구되어 왔던 인증 기법에 대하여 한계 및 문제점을 알아보고 이를 해결하여 사물인터넷 환경에서 신뢰된 디바이스 간의 안전하게 통신을 할 수 있도록 사물인터넷 디바이스를 인증할 수 있는 기술을 제안한다.
사물인터넷 환경에서는 다양한 무선 통신 기술을 사용하는 기기들이 점점 증가하고 있다. 특히, 다양한 무선 신호 변조 유형을 정확하게 식별하기 위해 효율적인 특성 추출 기법을 설계하고 무선 신호의 종류를 분류하는 것이 필수적이다. 하지만, 실제 환경에서 레이블이 지정된 무선 신호 데이터를 수집하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 최근 무선 신호 분류를 위해 딥러닝 기반의 다양한 학습 기법들이 제안되어졌다. 딥러닝의 경우 훈련 데이터셋이 적을 경우 과대적합에 빠질 가능성이 높으며, 이는 딥러닝 모델을 활용한 무선 신호 분류 기법의 성능 저하를 유발한다. 본 연구에서는 다양한 무선 신호들이 존재할 때 분류 성능을 높이기 위해 생성적 적대 신경망 기반 데이터 증대 기법을 제안한다. 분류해야 하는 무선 신호의 종류가 다양할 때 특정 무선 신호를 나타내는 데이터의 양이 적거나 균형이 맞지 않는 경우 제안한 기법을 활용하여 필요한 무선 신호와 관련된 데이터의 양을 증가시킨다. 제안한 데이터 증강 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해 무선 신호의 데이터양을 증가시키고 균형을 맞춘 결과를 바탕으로 CNN 및 LSTM 기반 무선 신호 분류기를 구현하여 실험해본 결과 데이터 균형을 맞추지 않았을 때보다 분류 정확도가 높아지는 것을 확인하였다.
이동통신망과 같이 제한된 대역폭에서 실시간 멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공하기 위해서는 보다 낮은 비트율로 비디오와 오디오 데이터를 압축하여야 한다. 또한 대부분의 대역이 비디오 데이터를 위해 할당되어 있으므로 제한된 대역폭만이 오디오에 할당되게 된다. 오디오 데이터를 낮은 비트율로 압축하기 위해서는 압축율이 높은 알고리즘을 사용하거나, 표본화 주파수 (sampling frequency)를 낮춤으로써 데이터 양을 줄여 낮은 비트율로 부호화하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해서 낮은 표본화 주파수로 오디오 신호를 압축하고, 낮은 표본화주파수를 사용함으로서 발생하는 대역폭의 손실은 소량의 부가정보를 이용하여 복원해 줌으로써 음질을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 높은 주파수의 스펙트럼을 복원하기 위하여 부호화단에서 낮은 주파수 대역과 다운 샘플링 과정 중에 손실되는 높은 주파수 대역간의 에너지비를 바크밴드에 구한 후 이를 부호화하여 복호화 단으로 전달하고 이를 이용하여 높은 주파수 성분을 복원하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 이용하면 10%∼20% 정도의 추가적인 비트를 사용하면서 기존의 방식보다 세그멘탈 신호대 잡음비는 1㏈∼3㏈의 성능 개선을 보였으며, 주관적인 MOS 듣기 평가를 수행한 결과 기존의 방식보다 음질이 향상됨을 확인하였다. 또한 본 논문에서 제안한 방법은 주파수 영역에서 압축을 수행하는 모든 오디오 부호화 방식에도 적용이 가능하다.
본 논문에서는 QAM (Quadrature Amplitude Modulation)을 시용하는 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiflexing)시스템에서 비이상적인 채널에 고속으로 데이터를 전송 시 발생하는 신호의 왜곡으로부터 보다 빠르고 효율적으로 등화를 하기 위한 등화기법을 제안하였다. 일반적으로 기존 OFDM 시스템 등화기법으로 주파수 영역에 단일 탭 선형 등화기를 사용하는 방법이 많이 사용 되었다. 이 경우 실제시스템에서 채널 환경이 시간에 따라 빠르게 변하게 될 경우 채널에 의한 왜곡을 완벽하게 보상해 줄 수없다. 그러므로 본 논문에서는 주파수 영역에 단일 탭 션형 등화기를 적용하는 대신 비선형 등화기를 적용하였으며 비선행 등화기의 단점인 낮은 SNR(Signal-to-Noise Ratio)에서의 급속한 성능 저하를 보완해주기 위하여 시간영역에 선형 등화기를 병행 사용하였다. 주파수 영역의 경우 비선형 등화기를 적용함에 있어 in-phase성분과 quadrature성분으로 구성되어 있는 QAM신호가 complex 채널 통과 시 fading에 의해 왜곡된 신호도 noise에 의해 왜곡된 신호처럼 in-phase성분과 quadrature 성분의 amplitude만이 변하므로 기존의 등화기 구조에서 cross성분을 제거하였고 이로 인하여 발생할 수 있는 약간의 오차를 보상해 주기위해 시간영역 등화가와 수렴 속도가 빠르고 오차가 적은 알고리즘을 사용하여 복잡도가 줄어든 등화기 구조를 제안하였다. 시간영역의 경우 채널왜곡에 강한 Goldcode를 trauung-sequence로 보호구간에 삽입하여 매 frame 마다 등화를 행하여 주파수영역 등화기의 성능을 보완해줌으로써 기존의 등화기법과 비교하여 보다 빠르고 효율적인 등화를 수행할 수 있는 등화기법을 제안 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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