데이터 스트림 마이닝에서 대부분의 정보 중요성 차별화 기법들은 오래된 정보에 비해 최근에 발생한 정보에 보다 큰 가중치를 부여한다. 하지만, 오래 전에 발생한 정보 중에도 매우 중요한 의미를 갖는 정보들이 존재하기도 한다. 예를 들어, 도소매 상점에서 과거에는 단골 고객이었으나 일정 기간 동안 방문하지 않은 경우, 해당 고객의 구매 기록 등이 포함된 오래된 정보들은 집중 마케팅을 통한 판매실적 증대에 매우 중요한 자료가 될 수 있다. 본 논문에서는 하나의 데이터 스트림에서 최근에는 자주 발생되지 않으나 과거에 빈번히 발생했던 것으로서 관심도가 큰 항목집합을 의미하는 고관심 정보 HAI(Highly Attention Itemsets)를 정의하고, 이를 효율적으로 탐색하기 위한 양방향 감쇠 기법 및 데이터 스트림 마이닝 기법을 제안한다.

As the communication technology and mobile devices develop, the need for the efficient and secure remote storage is required. And recently, many companies support cloud storages to meet the requirements of the customers. Especially in the business field where various companies collaborate, data sharing is an essential functionality to enhance their work performance. However, existing researches have not fully satisfied the requirement either efficiency and security. This paper suggests efficient and secure data sharing scheme for cloud storage by using secret sharing scheme. Proposed scheme can be applied to business collaborations and team projects.

본 논문에서는 일반라벨 형태의 태그를 접어서 금속환경에 사용 가능한 RFID(Radio Frequency Identification) 태그 안테나를 설계 및 제작을 하였다. 일반 라벨 태그의 경우, 금속 환경에서 인식이 열화되는 단점을 보완하여 접힌 형태의 태그 안테나를 제안한다. Ansoft사(社)의 HFSS를 사용하여 칩 임피던스는 $52-j158{\Omega}$에 따라 910MHz에서 동작하도록 설계되었다. 태그의 크기는 $65{\times}23{\times}3(mm)$이며 실제 제작 후 테스트 결과 5.5M까지 인식되었다.

최근 디지털 사이니지 기술의 변화는 첨단 융합 기술 발전으로 인해 다양하게 발전해가고 있다. 컨버전스 기술들의 발전으로 디지털 사이니지는 사용자의 정보 입력이 아닌 환경 변화에 반응하여 정보를 전달할 수 있는 형태로 발전하기 위해 각 구성 요소들 간의 체계화된 구조를 통해 정보를 제공하도록 설계되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 디지털 사이니지 환경에서 사용자의 인터랙션과 환경 정보를 인지하여 효과적인 정보전달 및 게임, 광고 콘텐츠를 제공하는 스마트 콘텐츠 플랫폼을 제안한다. 본 플랫폼은 기본 하드웨어, 미들웨어, 미들디바이스로 구성되며, 각각의 구성모듈들은 스마트 콘텐츠 플랫폼을 기준으로 운용관리가 되도록 한다. 또한 다양한 센서와 디바이스의 연동으로 사용자와 환경 정보를 수집, 분석하여 콘텐츠를 경험할 수 있다. 이는 새로운 형태의 정보전달 매체의 수단으로 콘텐츠 제작 및 환경을 동시에 제공한다.

IEEE 802.11ah 무선랜 환경에서 Restricted Access Window는 단말간 충돌을 완화시켜 수면 동작의 효율성을 높이기 위하여 도입되었다. 모의실험을 통해 Restricted Access Window (RAW)의 길이에 영향을 주는 무선랜 단말의 동작 방식을 관찰하고 적정한 RAW의 값을 설정하기 위해 무선랜 단말의 동작을 어떻게 제어하는 것이 필요한지 알아본다.

본 논문에서는 스마트폰 카메라의 객체기반 자동초점 기능을 위해, 움직이는 물체의 고속 추적 방법을 제안한다. 사양이 낮은 플랫폼에서의 비-학습 제약을 고려하여 히스토그램 특징 기반의 슬라이딩 윈도우 검출 기법을 사용한다. 각 부분 윈도우에 대한 히스토그램의 계산 시간문제는 적분 히스토그램을 통해 해결한다. 본 논문에서는 지역적 후보 검출, 적응적 템플릿 크기 방법을 제안한다. 또한 추적 위치의 안정화를 위해 정합 함수에 안정화 항을 추가하는 기법을 제안한다. 자체 수집한 데이터에 대한 실험결과는 PC 환경에서 초당 100 프레임 수준의 높은 처리 속도 달성을 보여주었다.

얼굴 표정인식 기술은 다른 감정인식기술에 비해 비접촉성, 비강제성, 편리성의 특징을 가지고 있다. 비전 기술을 심리로봇에 적용하기 위해서는 표정인식을 하기 전 단계에서 얼굴 영역을 정확하고 빠르게 추출할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 성능이 향상된 얼굴영역 검출을 위해서 먼저 영상에서 YCbCr 피부색 색상 정보를 이용하여 배경을 제거하고 상태 기반 방법인 Haar-like Feature 방법을 이용하였다. 입력영상에 대하여 배경을 제거함으로써 처리속도가 향상된, 배경에 강건한 얼굴검출 결과를 얻을 수 있었다.

안티바이러스는 단말에서 악성소프트웨어를 탐지하는데 있어 널리 사용되는 솔루션이다. 이 중 시그니처 기반 안티바이러스는 가장 기본적인 탐지방법으로 파일과 악성소프트웨어의 시그니처를 비교하여 탐지한다. 최근 악성소프트웨어의 수가 급격히 증가함에 따라 시그니처 기반 안티바이러스의 탐지 시간이 증가하고 시간당 처리량이 줄어들면서 성능 저하 문제가 발생되고 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 제시된 주요 연구 결과를 살펴보고 이를 개선한 새로운 성능향상 솔루션을 제시한다. 특히, 본 논문의 솔루션은 성능향상 수준이 가장 높은 솔루션으로 알려진 SplitScreen과 비교하여, 클라이언트의 작업을 줄이고, 시그니처 서버와의 통신비용을 줄여 안티바이러스 솔루션의 성능향상에 기여하였다.

본 논문에서는 순차적 결함 검출 방법을 이용하여 TFT-LCD의 결함 영역(Blob)을 효과적으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 결함과 배경 간의 휘도 차를 이용하여 영상의 각 화소들에 대한 결함 확률을 판단하고, 결함 확률에 따른 순차적 결함 검출 방법을 이용하여 결함 후보 화소를 검출한다. 여기서 결함 확률이란 결함 후보 화소가 검출된 단계에 따라 결함 영역에 포함될 가능성을 나타내다. 형태학 연산을 적용함으로써 검출된 후보 화소들을 후보 결함 영역으로 형성하고, 각 후보 결함 영역에 대한 결함 가능성을 계산하여 결함 영역을 검출한다. 모의 TFT-LCD 영상을 생성하여 제안 방법의 타당성을 검증하고, 실제 TFT-LCD 영상에 적용함으로서 제안 알고리즘의 우수한 결함 검출 성능을 확인하였다.

외모와 신체에 대한 관심 증가로 인한 관련 산업들의 폭발적인 성장에도 불구하고 기존 연구들은 신체 존중감과 소비자의 구매의도 사이의 관계에 대한 일관적 결론에 도달하지 못하고 있다. 본 연구에서는 온라인 패션제품을 대상으로 신체 존중감과 소비자 구매의도 사이의 관계를 검토하고 이들 관계에서 존재하는 자기 감시성의 조절적 역할에 대해 살펴보았다. 172명의 소비자를 대상으로 위계적 조절 회귀분석을 실시한 결과, 신체 존중감은 온라인 패션상품에 대한 소비자의 구매의도 형성에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 자기 감시성은 신체 존중감과 온라인 패션제품에 대한 소비자의 구매의도와의 관계에서 긍정적인 조절 역할을 하는 것으로 나타났다.

본 연구에서는 특정 D 광역시를 대상으로 생활폐기물 처리과정에 대한 역물류(Reverse logistics: RL)네트워크를 구성하고 이를 효율화하기 위한 방법론을 개발했다. 현재 D 광역시에 속한 8개 기초자치단체들은 각 기초자치단체별로 자체적인 RL네트워크를 구성하여 생활폐기물을 처리하고 있다. 그러나 현재와 같은 방법은 운영상의 비효율적인 측면이 있으며, 이를 개선하기 위해 새로운 개선방안을 마련했다. 사례연구에서는 D 광역시 8개 기초자치단체에서의 운영자료를 기초로 하여 기존운영방식과 개선방안에 대한 비교분석을 실시하였으며, 그 결과 개선방안이 기존운영방식보다 더 효율적이라고 분석되었다.

미리 선언된 구조를 이용하여 수집 저장된 정형적 데이터와는 달리 웹 2.0의 시대에서 일반 사용자들이 평상시에 사용하는 자연어 형태로 작성된 비정형 데이터 분석은 과거보다 훨씬 더 넓은 응용범위를 가지고 있다. 데이터 양이 폭발적으로 증가하고 있다는 특성뿐 만 아니라 인간의 감성이 그대로 표현된 특성을 가진 텍스트에서 의미 있는 정보를 추출하는 빅데이터 분석 기법을 텍스트마이닝(Text Mining)이라 하며 본 연구는 이를 주제로 하고 있다. 본 연구를 위해 오픈 소스인 통계분석용 소프트웨어 R 프로그램을 이용하였으며, 비정형 텍스트 문서를 웹 환경에서 수집, 저장, 전처리, 분석 작업과 시각화(Frequency Analysis, Cluster Analysis, Word Cloud, Social Network Analysis)작업 등의 과정에 관한 알고리즘 구현을 연구하였다. 특히, 연구자의 연구 영역 분석에 초점을 더욱 높이기 위해 Data Dictionary를 참조한 키워드 추출 기법을 사용하였다. 실제 사례에 적용한 R은 다양한 OS 구동, 일반적 언어와의 인터페이스 지원 등 통계 분석용 소프트웨어로써 매우 유용하다는 점을 발견할 수 있었다.

본 연구의 목적은 실버세대의 정보 활용능력, 생활 만족도, 그리고 삶의 행복감 간의 인과 관계를 밝히고, 아울러 고령화와 정보화 시대에서 실버세대가 행복한 삶을 영위할 수 있는 방향을 제시하는데 있다. 이를 위해 대구 경북지역의 인터넷 정보활동을 하고 있는 노인을 대상으로 설문조사를 실시한 후 238개의 유효표본을 분석하였다. 실버세대의 정보 활용능력과 삶의 행복감의 관계 및 생활만족도의 매개효과를 분석한 결과, 생활만족도가 정보 활용능력과 삶의 행복감 관계를 완전 매개하는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 연구에 고려되어야 하는 시사점들에 대해 논의하였다.