센서 네트워크는 스스로 감지하고 계산하고 무선으로 서로 통신할 수 있는 기능을 갖춘 센서들로 이루어진 네트워크이다. 센서 네트워크의 특징들로는 네트워크가 자체적으로 관리가 되어야 한다는 것과 배터리 전원이여서 전력의 효율성을 크게 고려해야 한다는 것이 있다. 센서 네트워크에서 생성되는 많은 양의 연속적인 데이터에 대하여 여러 개의 질의들을 동시에 처리해야 하는 경우에 전력의 효율성을 극대화시켜야 한다. 본 연구에서는 센서 네트워크에서 감시 목적의 미리 정의된 다중 질의들에 대해 색인을 두어 다중 질의 처리 성능을 높이고 메모리와 전력을 효율적으로 사용할 수 있는 기법을 제안한다. 공간 색인 기법 중에서 이진 탐색트리에 기반한 데이터 구조로서 각 레벨별로 차원이 반복되어 각 차원을 분할시키는 k-d 트리와, 공간을 계층적 구조로 자르며 겹침 관계를 줄인 R-트리의 변형인 R+-트리를 기반으로 하여 이들의 응용 및 융합을 통해 다중 질의를 색인하는 새로운 트리인 SMILE 트리를 제안한다. 질의들에 대한 SMILE 트리를 구성하여 센서 네트워크에서 생성되는 스트림 데이터에 대하여 관련된 질의를 탐색하도록 하면 질의를 순차 탐색하는 것과 비교하여 경우에 따라서는 평균 탐색시간을 약 50% 정도로 줄일 수 있다.

본 논문은 데이터 스트림의 하이브리드 질의를 위한 빠른 저장 방법을 제안한다. 빠르고 많은 입력을 가지는 데이터 스트림의 처리를 위해 DSMS(Data Stream Management System)란 새로운 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 현재 입력되고 있는 데이터 스트림과 과거에 발생했던 데이터 스트림를 동시에 검색하는 하이브리드 질의를 위해서는 데이터 스트림이 디스크에 저장되어져야 한다. 그러나 데이터 스트림의 빠른 입력 속도와 메모리와 디스크 공간의 한계 때문에 저장된 데이터 스트림에 대한 질의보다는, 현재 입력되고 있는 데이터 스트림에 대한 질의에 대한 연구들이 주로 이루어졌다. 본 논문에서는 데이터 스트림의 입력을 받을 때 순환버퍼를 이용하여 메모리 이용률을 최대화하고 블록킹 없는 데이터 스트림의 입력을 가능하게 한다. 또한 최대한 많은 양의 데이터를 디스크에 저장하기 위하여 디스크에 있는 데이터를 압축한다. 실험을 통하여 제안되는 기술이 대량으로 입력되는 데이터 스트림을 빠르게 저장시킬 수 있다는 것을 보인다.

최근 급격히 증대되고 있는 멀티미디어 데이터를 사용자에게 편하고 효과적으로 제공하는 것은 내용 기반 정보 시스템의 핵심적인 요소이다. 허밍을 이용한 음악 검색 시스템은 사용자가 찾고자 하는 음악의 선율 중 일부분을 직접 허밍으로 입력하여 데이터베이스로부터 음악을 검색할 수 있는 편리한 방법이다. 일반적인 음악 정보 검색 시스템은 고정도의 피치 검출 방법을 필요로 하고 있으나 허밍의 입력으로부터 정확한 피치 정보를 검출하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 시스템의 성능 향상을 위해 기본적인 고정도 피치 정보 추출을 위해 신뢰도가 적용된 YIN 파라미터의 이용을 제안하고, 이를 적응하여 개발한 허밍을 이용한 음악 정보 검색 시스템에 대해 소개한다. 개발된 시스템은 음고, 음장 정보 및 에너지에 가중치를 두어 연속 DP 매칭을 수행하여 시스템의 성능을 향상시켰다. 성능평가를 위해 실시한 검색 실험결과 기존의 음고 정보 추출방법 중 캡스트럼 기반 다중 피치 검출 방법에 비해 본 논문에서 제안한 신뢰도를 적용한 YIN 피치 검출방법이 1위 결과에서 9.1%, 10위 결과에서는 7.2% 성능 향상을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다. 또한 전체 시스템의 성능은 155곡을 대상으로 10위까지의 결과에서 92.8%의 성능을 나타내었다.

본 논문에서는 피라미드 기반 광류 추정 방법과 이를 이용하여 영상 내 임의의 점 추적 알고리즘에 대해 설명한다. 본 논문에서는 Lucas-Kanade 광류 추정 방법을 기반으로 광류를 계산하였다. 작은 움직임에 민감하면서 큰 움직임까지 계산할 수 있도록 영상 피라미드를 사용하였고, 영상 피라미드와 Lucas-Kanade 광류 추정 방법을 혼합하는 과정에서 영상 피라미드의 하위수준으로 내려갈수록 증폭되는 광류 추정 오차를 줄이기 위한 정제방범을 제안하였다. 또한 광류의 제약조건과 부화소 보간을 이용하여 광류 추정의 정확도를 높였으며, 추적하고자 하는 영상내의 임의의 점 주변의 광류 값을 이용하여 테두리나 모퉁이 같은 특징이 없는 점들의 추적도 가능하도록 하였다. 본 논문에서는 웹 카메라를 이용하여 제안된 알고리즘의 광류 계산 결과와 임의의 점 추적 결과를 제시한다.

멀티미디어 콘텐츠를 보호하기 위해 연구되고 있는 방법 중에서 선택암호화(selective encryption) 방식은 멀티미디어 콘텐츠를 부분적으로 암호화하는 방법으로 AES와 같은 전통적인 암호방식을 적용하는 방법과 비교하여 보안성은 떨어지지만 높은 보안성을 요구하지 않는 멀티미디어 콘텐츠 응용 분야에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 DPSS(discrete prolate spheroidal sequence)를 이용하여 영상의 대역폭(bandwidth) 확장 없이 영상을 스크램블하는 Van De Ville의 방식과 이에 대한 보안성을 검증한 Shujun Li의 연구를 기초로 하여 영상을 보다 안전하게 스크램블하기 위한 개선 방법을 제안하였다. 제안 방식은 비밀행렬 구성 시에 Hadamard 행렬 대신에 랜덤행렬을 이용하고, 통계적 특성과 비밀 행렬에 대한 예측에 의한 통계적 공격이나 기지평문총격에 대해 랜덤행렬을 가산하여 영상에 대한 랜덤성을 증가시켜 공격에 대한 보안성을 높이고자 하였다. 실험 결과들로부터 기존의 방법에 비해 각 공격에 대해 MAE(mean absolute error)의 값이 각각 25, 13, 80 이상 증가되어 보안성이 증자됨을 확인하였다. 또한 제안 방식은 워터마크 응용에 적용하여 접근 제어나 복사 제어에 적용할 수 있음을 제시하였다.

비디오 워터마킹은 일반적으로 네 가지의 타입으로 분류되어진다. 첫 번째로는 원 비디오 신호에 워터마크를 삽입한 후 부호화하는 것으로 대부분의 비디오 워터마킹 기법이 이에 속한다. 두 번째로는 블록 DCT, 양자화 등의 부호화 과정에 워터마크를 삽입하는 것이고, 세 번째로는 부호화된 비트스트림에 워터마크를 삽입하는 것으로 이를 라벨링(labeling)이라고도 한다. 마지막으로 네 번째로는 움직임 벡터에 워터마크를 삽입하는 것으로, 이는 높은 복잡도가 요구되며 블록화 현상과 같은 화질 열화가 발생된다. 본 논문에서는 움직임 벡터 추정을 이용한 I 프레임 상에서 SPIHT 기반의 비디오 부호화에 워터마크를 삽입하는 방법을 제안한다. 이는 블록 DCT 기반의 부호화기에 발생되는 블록화 현상을 제거하고, 점진적 전송 특성을 가진다. 제안한 방법에서는 I 프레임 상에서 이전 P 또는 B 예측 프레임으로부터 움직임 벡터를 추정한 후에 이를 기반으로 워터마크 삽입 영역을 선택한다. 그리고 DWT를 수행하여 워터마크 삽입 영역 상에서 움직임 벡터의 방향과 동일한 부대역 상의 웨이브릿 계수를 HVS에 기반하여 워터마크를 삽입한다. 마지막으로 SPIHT 부호화기에 의하여 워터마크가 삽입된 비디오 비트스트림을 생성한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 객관적 및 주관적인 화질 측면에서 우수한 비가시성을 확인하였고, 다양한 압축률 및 MPEG 재부호화 등에 대하여 우수한 강인성을 확인하였다.

본 논문에서는 기존의 PDE방법의 계산량을 줄이고 동시에 동일한 예측화질을 얻기 위해, 초기 매칭블록의 서브블록별 SAD값의 비교를 통한 고속 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 최초 매칭 블록의 서브블록별 매칭 에러의 복잡도의 비교를 통해 후보블록들의 매칭순서를 변경하여 불필요한 계산량을 줄이는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 예측 화질의 저하 없이 기존의 PDE(partial distortion elimination) 알고리즘을 이용한 전영역 탐색 방법에 비해 45%의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

본 논문에서는 소형 임베디드 시스템의 처리 성능 향상을 위하여 하드웨어 및 소프트웨어 모듈간의 동적 협업 SoC 플랫폼을 제안하고 성능을 분석하였다. 기존의 소형 임베디드 시스템은 낮은 사양의 하드웨어 자원을 가지고 있어 복잡한 처리 과정을 포함하고 있는 멀티태스킹 환경에 적용하기가 어렵다. 이에 본 논문에서 제안한 하드웨어 및 소프트웨어 모듈간의 동적 협업 플랫폼은 시스템의 기능을 태스크 단위로 모듈화하여 조립형 형태의 세분화된 소프트웨어 및 하드웨어 모듈로 설계 및 구현이 가능하다. 또한 동적 협업이 요구되는 하드웨어 및 소프트웨어 모듈 간의 통신 및 동기화 기법도 제안하였다. 제안한 하드웨어 및 소프트웨어 모듈간의 동적 협업을 지원하는 SoC 플랫폼의 성능을 분석한 결과, 메모리 접근과 계산 복잡도가 높을수록 소프트웨어 태스크로만 구성된 플랫폼보다 우수한 성능을 보여주었다.

휴대용 임베디드 기기에서의 삼차원 엔진은 크게 바이트 코드를 실시간으로 해석하며 실행하는 자바 기반의 JSR184와 C언어 기반의 OpenGL/ES가 있다. 이들 두 표준에서 자바 객체를 지원하는 JSR184는 OpenGL/ES에 비하여 상대적으로 많은 프로세서의 자원을 사용하여 제한된 연산능력을 보유하고 있는 임베디드 기기에 적용할 경우 제약이 따를 수 밖에 없다. 반면에 기존 개인용 컴퓨팅 환경에서 사용되는 삼차원 컨텐츠는 자바의 장점을 이용하여 제작되었기 때문에 유럽에서 많은 사용자 층을 확보하고 있고, 또한 그 컨텐츠의 품질이 우수하여 상용 통신망인 GSM 망에서 많이 서비스 되고 있다. 따라서 GSM 망에서 사용되는 휴대용 임베디드 기기에 기존의 자바 기반 삼차원 컨텐츠를 별도의 변환 과정 없이 지원할 수 있는 JSR184의 지원이 필요하지만, 현재 개발되어 사용되는 자바 기반 삼차원 엔진은 휴대용 기기가 보유한 연산능력에 비하여 상대적으로 많은 연산량을 필요로 하기 때문에 상용제품에 적용하기에 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 휴대용 임베디드 기기가 가지고 있는 충분하지 않은 연산능력을 바탕으로 자바 객체의 장점을 수용하면서 삼차원 컨텐츠의 처리속도를 향상 시킬 수 있는 바인딩 기법을 제안하였다. 제안된 바인딩 기법은 자바를 이용한 삼차원 컨텐츠를 지원하기 위하여, JSR184의 표준 인터페이스를 상위 계층에서 지원하고, OpenGL/ES와 JSR184를 서로 연결하기 위하여 이기종 코드 변환 언어인 KNI(Kilo Native Interface)를 중간 계층에서 사용하였고, 하위 계층에서 OpenGL/ES의 표준을 구현하였다. 제안하는 바인딩 기법은 모의실험을 통하여 기능을 검증하였고, ARM을 장착한 FPGA를 사용하여 그 성능을 평가하였다.

로더/링커는 자바 클래스 파일 또는 .NET 환경의 중간 표현인 PE 파일을 입력으로 받아 검증, 레졸루션, 초기화, 실행에 필요한 최적화된 정보 저장 등 실질적인 실행에 필요한 모든 정보 생성 및 무결성을 보장하는 아주 중요한 부분이다. 본 논문에서는 자바 클래스 파일과 .NET 환경의 PE 파일에 대한 통합 로더/링커 시스템을 개발하고자 한다. 이를 위해, 자바 클래스 파일과 .NET PE 파일 정보를 모두 저장할 수 있는 새로운 실행 파일 포맷(*.evm) 및 메모리 포맷을 설계했으며 저장된 실행 정보를 활용하여 JVM 또는 .NET 환경에서 실행할 수 있도록 링커/로더 시스템을 구현하였다.

IEEE 802.11 기술 덕분에 학교와 대형 쇼핑몰을 비롯한 사무실, 병원, 역 등지에서도 무선 LAN을 통한 인터넷 접속이 가능하다. 본 논문은 무선 LAN에 현재 가장 많이 사용되는 2.4GHz 대역의 802.11b와 802.11g 프로토콜이 탑재된 액세스포인트(AP: Access Point)로부터 수신한 신호의 세기(RSSI: Received Signal Strength Indicator)를 판독할 수 있는 C# 라이브러리 함수를 제안한다. 위치기반서비스는 사용자의 현재 위치를 실시간으로 측정하여 현재 위치를 기반으로 길을 안내하거나, 현재 위치와 관련한 콘텐츠를 제공하는 등의 유용한 서비스를 제공한다. 옥내에서 위치기반서비스를 제공하려면 옥내에 있는 사용자의 위치를 판정하는 옥내측위가 반드시 선결되어야 한다. 옥내측위 기술로 적외선, 초음파, UDP 패킷의 신호세기 등을 이용하는 방법들이 소개된 바 있다. 이러한 방법들은 측위를 위한 특수 장비를 설비해야만 한다는 단점이 있다. 본 논문은 RSSI를 판독하는 라이브러리 함수를 제공할 뿐만 아니라 제공하는 함수를 이용한 옥내 측위 구현 예도 소개한다. 구현에 적용된 방법들은 이미 널리 알려진 K-NN(K Nearest Neighbors), 베이시안 방법 그리고 삼각측량법이다. K-NN 방법과 베이시안 방법은 일종의 지문방식인데, 지문방식은 준비단계와 실시간단계로 구성되며, 실시간 단계의 처리 과정은 처리속도가 빨라야만 한다. 본 논문은 실시간 단계의 속도를 개선하는 방법으로 판단나무 방법(Decision Tree Method)을 제안하고, 이러한 방법들의 성능을 실험적으로 평가한 결과를 소개한다.

기존의 웹 서비스가 정적이고 수동적인데 반해 최근의 웹 서비스는 점차 동적이고 능동적으로 변화하고 있는데, 이러한 웹 서비스 변화의 흐름을 잘 반영하는 것이 웹 2.0이다. 웹 2.0의 특징은 사용자가 능동적으로 참여하여 정보를 생산하는 것인데, 이렇게 되면, 생산되는 정보의 양이 지속적으로 증가하게 되므로 더 빠르고 정확한 정보를 공유할 필요가 있다. 이러한 필요성을 충족시키는 기술이 웹 2.0의 웹 신디케이션 기술과 태그 기술이다. 웹 신디케이션은 웹 사이트의 내용을 다른 사이트나 사용자가 받아볼 수 있도록 피드를 만든다. 태그는 정보의 핵심이 되는 단어로, 여러 인터넷 사용자들이 태그를 통한 검색으로 좀 더 빠른 정보의 공유를 가능하게 한다. 이 논문에서는 웹 2.0의 핵심 기술인 웹 신디케이션과 태그의 활용을 높이기 위한 방법으로 데이터 수집 엔진을 만들어 데이터를 효율적으로 관리하는 기법을 제안하였다. 데이터 수집 엔진은 데이터베이스에 저장된 사용자의 웹 사이트 정보를 이용하여 사용자의 웹 사이트에 접속하여 업데이트된 데이터를 수집한다. 이 논문에서 제안한 데이터 수집 엔진을 사용하여 실험한 결과 기존의 기법에 비해 검색 속도가 최대 3.14배 향상되었고, 연관 태그를 구성하는데 사용되는 데이터 건수가 최대 66%까지 감소함을 확인할 수 있었다.

영상이 일상화되어 있는 오늘날 비디오 영상은 특별할 것이 아니다. 비디오 영상에 대해서 거론하는 것 또한 새로운 것이 아닐 수도 있다. 하지만 요즘 대표적 영상작가인 백남준의 타계 후 그의 작업을 제대로 재분석하자는 목소리들이 높아지고 있다. 이는 많은 사람들에 의해서 연구되어 온 것을 또 다시 안일하게 답습하지는 않아야 한다는 의미로 해석될 수 있다 할 것이다. 본 연구는 선행 연구자들이 많이 관심을 두지 않았던 색채학의 입장에서 백남준의 작품에 접근함으로써 차원에서 비디오 이미지를 나타내는데 사용된 색의 의미를 재조명해 보고 그것이 교육적으로 어떠한 의미를 가져오게 되는 것인가를 살펴보고자 한다. 특히 색의 심리학적 분석과 주관적 분석에 초점을 맞추어 영상의 의미를 체계화하고자 한다. 비디오영상이 특별하지 않은 보편적 예술이 된 현시대이지만, 영상의 대표적인 작가인 백남준은 자신만의 시각으로 비디오 영상 예술의 세계를 구축하였다고 하였다. 그는 현시대에서 자신만의 개성적 시각으로 색채언어를 창조하였던 것이다. 이러한 관점예서 백남준의 작품들을 새롭게 분석해 봄으로써 테크놀로지를 통한 '자연의 확장'을 발견하고 이를 교육적 의미로 활용하고자 하는 것이 본 연구의 중심 과제인 것이다.

FPA(Fixed Partition Averaging) 기법은 기억공간의 효율적인 사용과 분류성능의 향상을 위하여 제안되었던 메모리 기반 추론 기법으로 대상 패턴 공간을 분할 한 후 대표 패턴을 추출하여 분류 기준 패턴으로 사용한다. 이 기법은 메모리 사용 효율과 분류 성능 면에서 우수한 결과를 보인다. 그러나 여러 클래스가 혼합된 분할패턴공간의 경우에 원래의 패턴들을 그대로 저장하여 메모리와 분류성능에 부담으로 작용하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 여러 클래스가 혼합된 분할공간에서 패턴비율을 고려하여 고정분할을 반복적으로 실행하여 초월평면을 생성하고 분류하는 반복적 고정분할평균기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 기존의 k-NN 기법과 비교하여 현저하게 줄어든 대표패턴을 이용하여 유사한 분류 성능을 보여주며, NGE 이론을 구현한 EACH 시스템과 FPA 기법 등과 비교하여 탁월한 분류 성능을 보여준다.

본 논문에서는 DVB 방식의 EPG 정보를 재사용하여 ATSC 방식의 EPG를 생성하는 방법을 기술한다. 효율적인 EPG 정보의 재사용을 위해 ATSC와 DVB 방식의 EPG 정보의 차이점과 유사점들을 분석하고 재사용 가능한 정보들을 각 항목 별로 추출하고 DVB SI 정보를 ATSC PSIP으로 변환한다. 본 연구에서는 DVB 방식의 EPG를 ATSC 방식의 EPG로 변환하는 시스템을 구현하였고, 실제 방송장비를 통해 EPG정보를 변환하는 실험을 수행하여 변환된 EPG 정보의 활용 가능성을 검증하였다.

본 논문은 마이크로폰을 통해 실시간으로 습득된 음성으로부터 사람의 음성 감성상태를 평상, 기쁨, 슬픔, 화남 등 4가지로 구별할 수 있는 ARM 플랫폼 기반의 음성 감성인식 시스템 구현에 관한 것이다. 일반적으로 마이크로폰으로 수신된 음성은 화자 주변의 환경 잡음과 마이크로폰의 시스템 특성 때문에 입력 음성 신호가 왜곡되고 이로 인해 시스템의 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 잡음 영향을 최소화하기 위해 비교적 단순한 구조와 적은 연산 량을 가진 이동평균(MA, Moving Average) 필터를 입력 음성의 특징벡터 열에 적용하였다. 또한, 효율적으로 감성 특징벡터를 최적화할 수 있는 SFS(Sequential Forward Selection)기법을 적용해 제안 시스템의 성능을 최적화하였으며 감성 패턴 분류기로는 SVM(Support Vector Machine)을 사용하였다. 실험 결과 제안 감성인식 시스템은 모의실험에서 약 65%, ARM 플랫폼에서 약 62%의 인식률을 보였다.