전자상거래는 여러 가지 종류의 교류와 예측하기 힘든 양의 데이터 변화를 필요로 한다. 따라서 많은 플랫폼과 시스템은 서로 중립적인 데이터 교류에 필요한 표준을 필요로 하는데, 이 요구를 만족시켜 줄 수 있는 기술 중 하나가 바로 XML이며, 이는 W3C에 의해 표준으로 자리잡았다. 또한 XML은 표준화와 운영체제 중립적이라는 특성 때문에 전자상거래에서 중요한 위치를 차지하며, 이미 많은 전자상거래 시스템에서 이용하고 있다. 본 논문에서는, 기업 간 거래에서 사용될 XML 문서를 설계하였고, 이 문서를 주고받아 거래를 완료하는 B2B 통합 시스템을 XML 저장시스템을 기반으로 구현하였다 또한 기업간의 이질적인 XML 문서의 교환을 위하여 XML문서의 형식을 변환 시켜 줄 수 있는 XSLT을 사용하였다. 이로써 본 논문에서 구축한 시스템을 이용하여 기업간의 XML 문서 교환을 형식에 제한을 받지 않고 원활하게 할 수 있을 것이다.

Recently, the volume of data is increasing rapidly in server for multimedia service, according to development of multimedia application environment. In recent research for storage technology the technology like of the SAN(Storage Area Network) advantages in scalibility of storage devices, and can read data from multiple disk arrays through RAID 0, 5. The RAID 0 and 5 translate to logical address to physical address using equation, but in case of adding disks at the system with equation -based mapping, the problem that we must rearrange the whole data in the previous disks happens. We use the mapping table to solve this problem in recent, but we can not load the whole mapping table in main memory because it occupies too large space. Therefore the extra I/Os are demanded to evaluate real physical address of data, so total performance of the system is degraded. In this paper, we propose the mapping method that supports the scalibility in RAID 0 or 5 system. The proposing method applies small metadata, so- called SZIT and simple equation, so it is possible that we make translate logical address to physical address rapidly and it is scalable in disk extending simultaneously Our suggesting method, if we add disks to the striping system for expanding of storage capacity, has an advantage of never stop service. So, SZlT-based mapping method can do online-disk-expanding in real-time service.

본 논문은 고해상도에 대한 멀티 스펙트럴 영상들에 대한 압축기술에 대한 연구입니다. 원래는 원격센싱 컨텍스트에 대한 개발로 이를 식품과 의료영상에 적용하였습니다마는 이러한 가능성을 여러 컨텍스트에서 처리하는 것을 목표로 두었으며 즉, 원격센싱, 식품모니터링 그리고 의료영상의 새로운 분야로 탐구 및 적용하였다. 압축은 한 화소와 관계한 이웃 간의 화소들 간의 간단한 추정에 기반하여 나타날 수 있도록 하였다. 멀티 스펙트럴 영상들은 화소들이 같은 밴드 안에서 가까이 이웃하여 있는 어떤 상접한 정도의 관계를 해석하였으며 하나의 발견된 상관관계는 어떠한 한 밴드 내에서의 계수에 기반 한다. 그 계수와의 관계는 다른 밴드에서 계산되어진 것과 유사하다. 두 번째의 관찰에서는 개발되어진 알고리즘이 화소당 비트수를 멀티 스펙트럴 위성원격영상에서 16비트에서 4비트로 감소할 수 있었다. 따라서 다른 방법론들과 속도 및 압축률에 대해서 비교 분석하였다. 보통 그래픽 포맷인 GIF, JPEG 그리고 PCX를 사용하였으며 참조와 같이 LZW Huffman과 RLE의 알고리즘을 행하였다. 소개되어진 방법들은 압축을 줄이는 것이 선상, 프로그램 안에서 혹은 관례적인 압축 알고리즘에서 속도와 압축률에서 유사한 결과를 가져왔다.

본 논문에서는 저해상도 대역에서의 움직임 벡터를 고려한 고해상도 대역의 영역에서 움직임 탐색을 행함으로써 밀-소 다중해상도 움직임 추정의 과도한 계산량을 줄일 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 또한 정확한 움직임을 찾아서 복원 영상의 화질을 높이기 위해 반화소 단위 움직임 추정을 사용하는데, 많은 계산량이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 인접 화소들간의 상관관계를 이용해 오차가 최소가 되는 방향을 예측하여 선택적 보간을 이용하여 계산량을 줄일 수 있었다.

본 연구는 hidden Markov model(HMM)과 유전알고리 즘을 갖는 MLP(multilayer perceptron) 합성 분류기를 이용한 근전 신호의 인식에 관한 연구이다. 제안된 기법에서 유전알고리즘은 전역적인 탐색으로 신경회로망의 최적의 초기 연결강도를 선택하는데, 이로 인하여 학습속도 및 인식률이 향상되게 된다. 근전 신호의 동적 특성은 연속 운동 인식처럼 신호의 길이 및 시작점과 끝점이 일정치 않고 시변성이 큰 경우에 반드시 고려되어야 하나, 일반 신경회로망에서는 이의 적용이 용이하지 않다. 따라서, 본 연구에서는 신호의 동적 특성에 대한 적응성을 갖는 HMM과 MLP 신경회로망을 결합시킨 구조를 갖는 인식기를 제안한다. 이러한 구조는 인식기의 입장에서 볼 때 HMM의 신호의 동적 특성에 대한 적응성과, MLP의 정적인 신호에 대한 우수한 분류력이 결합되어 동적인 신호에도 높은 인식율을 갖는 특성을 갖는다.

본 논문에서는 멀티웨이브릿 필터뱅크를 이용한 임베디드 제로 트리구조의 영상압축 기법을 제안한다. 멀티웨이브릿은 두 채널의 필터 뱅크를 갖는 새로운 방법의 DGHM스케일링 함수와 웨이브릿 함수를 사용한다. 임베디드 제로 트리 코딩은 영상압축을 위하여 사용한다. 각 스케일링 및 웨이브릿 함수는 두 개의 필터뱅크를 사용한다. DGHM 멀티웨이브릿의 중요한 특성은 직교성과 근사화 차수이다. 본 논문에서 사용한 DGHM 멀티웨이브릿은 근사화 차수가 2인 높은 에너지 압축성과 완전복원을 가진다. DGHM 멀티웨이브릿을 사용한 영상압축은 단일 Daubechies 웨이브릿(D4), 쌍직교 웨이브릿, 및 GHM 멀티웨이브릿 보다 압축율에 대한 우수한 PSNR을 가진다.

멀티미디어에 삽입된 워터마크의 검출은 저작권 보호 및 인증 분야에서 매우 중요한 역할을 한다. 최근 워터마크의 검출에 많이 사용되는 유사도 기반 알고리즘은 대상 영상의 분포 특성을 이용하지 않기 때문에 검출 성능이 떨어지는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 효율적인 워터마크 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 워터마크 검출 알고리즘은 통계적 판정법에 근거하여 Bayes판정 이론, Neyman-Pearson 정리, 및 웨이블릿 계수들의 분포 모델을 이용한다. 따라서 제안한 검출 알고리즘에서는 주어진 오류 검출 확률에 대하여 간과 검출 확률을 최소화할 수 있는 장점이 있다. 제안한 검출 알고리즘의 성능 평가는 견고성 측면에서 수행되었고, 실험 결과로부터 제안한 알고리즘이 유사도 기반 알고리즘에 비하여 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

본 논문에서는 연산 영역 가변 알고리즘을 적용한 MPEG-4 부호화 기반의 적응적 오류 은닉 (error concealment) 기법을 제안하였다. 이 알고리즘에서는 손실 블록을 그의 주변 정보를 이용하여 이들을 평탄블록 (flat block) 및 에지 블록 (edge block)으로 분류한다. 즉, 손실된 블록의 주변 블록들에 대해서 블록 경계 영역의 인접 화소들의 차를 이용하여 평탄 블록을 분류하고, 평탄 블록으로 분류되지 않은 블록들에 대해서는 인접 화소의 차가 정해진 임계값을 넘어서는 개수에 따라 가변적인 연산 영역 (variable operating region, VOR)을 설정한 후, Sobel 연산자를 적용하여 우세 에지 방향 성분을 추정한다. 이렇게 분류된 각 블록에 대하여 적응적 오류 은닉을 수행한다. 평탄 블록에 대해서는 시각적 성능 향상을 위해 평균값을 기반으로 한 가중치에 따른 양선형 보간(mean based weighted bilinear interpolation, MWBLI) 방법을 적용하고, 에지 블록에 대해서는 8가지 방향에 대하여 경계 픽셀을 이용한 방향성 보간 (boundary directional interpolation, BDI) 방법을 적용하여 오류 은닉을 수행한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.

본 논문은 카오스 이론의 프랙탈 차원과 수정된 에농 어트랙터를 이용하여 인쇄체 숫자를 인식하는 새로운 방법을 제안한다. 먼저 숫자 영상으로부터 망 특징 투영 특징, 교차거리 특징을 1차 구한 후, 이 특징들을 시계열 데이터로 변환한다. 그리고 본 논문에서 제안한 수정된 에농 시스템을 이용하여 프랙탈 차원을 나타내는 자연 척도 및 정보 비트값을 구한다. 마지막으로 표준패턴 데이터베이스와 비교하여, 최소 거리값을 이용하여 숫자 인식을 행한다. 실험 결과 10가지 숫자에 대하여 100%의 분류율을 나타내었고, 또한 실제 문서를 대상으로 실험한 결과 90%의 인식률과 초당 26자의 인식속도를 보임으로써 제안된 방법의 유효성을 보였다.

개인을 고객으로 하는 각종 포탈 사이트들이 많이 생성됨에 따라 고객 개인을 위한 고객화된 정보가 매우 중요한 하나의 컨텐츠로 자용하고 있다. 하지만, 현재 국내외 전자상거래를 주목적으로 하는 포탈 사이트의 시스템들은 고객에 관한 정보를 단순한 개인 프로파일로 활용하고 있을 뿐 고객 정보를 이용하여 더 많은 개인화된 새로운 정보를 창출하지 못하고 있다. 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석하여 제3의 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개댈 고객에게 개인화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 호객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 개인화 메일 자동 생성 에이전트 시스템을 개발하고자 함이 본 논문의 목적이다.

CDMA 셀룰러 시스템 내에서 고속이동체에 대한 비효율적인 채널할당으로 호 블록킹 확률이 높아진다. 이를 위하여 고속이동체의 속도에 따른 전용 채널과 큐를 할당하여 계층셀에 적용해 속도에 따른 QoS를 보장하는 방식이 제안되었다. 본 논문에서는 현재 위치한 셀에서의 이동체의 수신 신호세기에 따라 HA에 트래픽이 적을 때에 FA 내에 고속 핸드오프 전용 채널을 할당하였다 또한 FA 내 신호세기가 약한 고속 핸드오프 호에 대하여 새로운 환형 큐 LiFA를 생성하여 고속 핸드오프 호를 LiFA에 호 지속시간 동안 대기시켜 호 강제종료율을 개선하였다.

블라인드 채널 추정은 매우 중요한 문제이다 기존의 방법들은 대부분 고차통계를 이용한 방법들이었으나 최근에 안테나 어레이를 통과한 수신신호나 수신신호를 오버샘플링한 신호의 2차통계를 이용한 방법들에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 다채널 선형예측 방법을 이용한 블라인드 적응 채널 추정 방법을 제안하고 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안한 방법과 기존의 방법의 성능을 비교 분석한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 방법들보다 우수한 성능을 보였으며 채널의 정확한 차수를 모르는 경우에도 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

본 논문에서는 대규모 네트워크에서의 부하분산을 고려한 QoS 라우팅을 제안한다. 이를 위해 경로설정을 위한 비용 산정 방식을 선계산 방식의 경로계산에서 제안하고 선계산된 다중경로들 중에서 경로를 선택하는 방안을 제안한다. 제안한 비용산정 방식은 도메인으로 분할된 대규모 네트워크의 QoS 라우팅에서 선계산 방식으로 경로를 설정하고, 이들 경로들의 예약 가능성을 높이기 위해 자원 예약 측면에서 가장 좋은 K개의 경로들을 부하분산을 고려하여 계산한다. 또한 이러한 다중 경로들 중에서 비용산정에 근거한 경로선택확률 에 따라 경로를 선택한다. 그리고 제안한 QoS 라우팅 방식을 transit traffic과 intra traffic에 모두 적용하여 도메인간 라우팅과 도메인내 라우팅을 무리 없이 연계하면서 transit traffic을 우선으로 하는 방식 을 제안한다. 따라서 본 논문에서 제안한 부하분산 QoS 라우팅은 전체 네트워크 자원의 최적사용 뿐만 아니라 자원의 부하 분산을 가능하게 할 것으로 기대된다.

지금까지 분산-큐 이중-버스(DQDB)의 공정성을 위한 제어는 대부분 평형 트래픽, 대칭형 트래픽, 역대칭형 트래픽 같은 특정 트래픽를 대상으로 연구하였다. 본 논문에서는 이러한 특정 트래픽이 아닌 일반적인 트래픽 형태인 클라이언트-서버 트래픽 환경에서 DQDB 네트워크의 대역폭을 모든 스테이션에 공평하게 분배 할 수 있는 효율적인 제어 방식을 제안한다. 제안한 방식은 접근 임계값을 기준으로 서버에게는 APS(Access Protection Scheme)를 적용하고, 클라이언트에게는 접근 임계값만으로 대역 폭 할당을 제어한다. 시뮬레이션을 통하여 다른 방식보다 제안한 방식이 더 우수하다는 것을 확인하였다.

주어진 문제에 대하여 최적의 성능을 가지는 신경회로망을 얻기 위해서는 학습을 통한 매개변수의 최적화 (parameter optimization)와 모델 선택을 통한 구조 최적화(structure optimization )의 통합적인 과정이 필요하다. 본 논문에서는, 각 세부 방법들의 특성을 고려하여, 공통의 특성을 갖는 방법들을 결합함으로써 효율적이면서도 일반화 성능을 높이는 총체적인 신경회로망 최적화 방법을 제안한다. 먼저 다양한 오차 함수를 사용할 수 있는 자연 기울기 강하 학습에 적응적 정규화 방법을 도입함으로써 가중치 매개변수(weight parameter)들을 최적화한다. 그리고 이렇게 최적화된 매개변수(parameter)들에 자연 프루닝(natural pruning)을 적용하여 불필요한 요소들을 제저하여 최적화 된 구조를 생성한다. 반복적인 과정에 의하여 후보 모델들을 구성하고 베이시안 정보 기준(Bayesian Information Criterion: BIC )을 이 용하여 최적의 모델을 평가하여 선택하는 방법을 제안하였다. 벤치마크 데이터에 대한 실험을 통하여 제안하는 방법의 구조 최적화 능력과 일반화 성능의 우수성을 보였다.

현재 세계 48개국의 의료기관에서 임상을 위해 널리 사용 중인 모발분석(TMA)은 중요 미네랄 비율을 분석하여 체내에 과잉, 결핍 및 불균형 상태를 평가하고 인체에 미치는 영향을 예측하여 건강유지 방향을 제시하는 임상 영양학 및 독성학 검사방법을 말한다. 그러나 국내 모발분석방법에는 몇 가지 문제점이 있다. 즉, 모발분석결과를 처리하고 해석할 수 있는 한국형 의료정보 데이터베이스가 없으므로 미국에 의뢰하고 있는데, 외화낭비는 물론 보내오는 모발분석 검사결과지가 영문이고 철저한 보안 위주파일이므로 국내의료 기관에서의 활용도가 매우 낮다. 또한 모발분석 결과가 서구식 데이터베이스로부터 분석된 것이므로 검사결과의 신뢰성 문제도 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 국내 최초로 TMA 기반 한국형 의료정보시스템을 구축하였다. 이 시스템은 복잡한 모발분석 자료의 분류를 다단계 통계분석 방법에 의한 결정트리 분류기를 통해 수행하고, 다중 퍼지 규칙방식의 데이터베이스를 구축하여 지능형 퍼지추론 방법에 의해 모발분석 자료를 분석한다. 본 시스템의 성능을 실제 작업 환경에서 측정한 결과, 시스템을 사용하는 경우가 사용하지 않았을 경우보다 업무능률과 사용자 만족도가 각각 86%, 92% 증가하였다.

본 논문에서는 블루투스에서 사용할 0.25$\mu\textrm{m}$ CMOS 공정을 이용한 고이득 저잡음 증폭기를 설계하였다. 설계한 저잡음 증폭기는 캐스코드 인버터를 이용하였으며, 레퍼런스 전압원을 가지고 쵸크 인덕터를 사용하지 않는 1단으로 설계하였다. 기존 1단으로 설계된 저잡음 증폭기의 10~15dB의 낮은 전력이득을 개선한 구조이다. 설계된 2.4GHz 저잡음 증폭기는 2.2dB의 NF값과 21dB의 높은 전력이득을 가지고 있으며, 2.5V 공급 전원에서 255mW 소모전력을 갖는다

본 논문에서는 전두엽에서의 뇌파 측정시 안전도를 제거할 수 있는 새로운 전극배치법과 제거방법을 제안하였다. 제안한 방식에서는 전두엽에서의 4개의 신호전극과 1개의 접지전극 및 좌측 귓불의 기준전극을 이용하여 뇌파를 측정하였다. 그리고 제안한 전극방식을 통하여 뇌파 측정시 안전도를 제거하기 위하여 ICA를 이용하는 분리방법을 제안하였다. 뇌파 측정실험을 통하여 피험자가 다른 사람의 도움 없이 손쉽게 전극을 사용하여 자신의 뇌파를 측정할 수 있음을 알 수 있었으며 제안한 방법이 뇌파신호로부터 안전도를 제거하는데 유효함을 확인하였다.

게임지도상에서 에이젼트 이동을 위한 경로탐색에 A*를 이용하는 경우는 실시간 게임진행 에 지장을 주고있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 2차원 게임에서 사용될 수 있는 경로표가 제안된 바 있다. 이 경로표를 게임 개발시에 미리 작성하여 게임 진행시에 이를 이용한다. 본 논문에서는 2차원게임을 위하여 설계된 경로표를 3차원 게임에서 사용할 수 있도록 이를 확장하였다. 이러한 경로표를 이용하는 경우 메모리를 많이 필요로 하는데 같은 경로표를 생략하는 방법을 이용해 데이터압축효과를 얻을 수 있음도 보여주었다.