사람들이 보다 다양한 사회 활동에 참여함에 따라 적절한 수준에서 개인 정보를 서로가 공유하는 작업이 더욱 빈번해지고 중요해지고 있다. 스마트폰의 급속한 보급과 네트워크 기술의 발전을 통하여 정보공유를 위한 다양한 어플리케이션이 등장했음에도 불구하고, 이들 어플리케이션은 인접한 주위 사람들의 개인정보를 공유하기 위한 효과적인 메커니즘을 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 와이파이와 와이파이 다이렉트 환경에서 주위 사용자들의 개인정보를 공유하는 안드로이드 어플리케이션 WhoAmI를 소개한다. WhoAmI는 명함, 동호회, 친구로 미리 정의된 액세스 수준에 따라, 접근 가능한 주위 사람들에게 개인의 프로파일 정보를 자연스럽게 제공한다. 이와 더불어 음악, 사진, 동영상 같은 정보들 또한 개발된 어플리케이션을 통하여 효과적으로 공유될 수 있다.
이용자(利用者) 중심(中心)의 대화방식(對話方式) 시스팀을 개발(開發)하고 시험(試驗)하였다. 2년(年)동안 280개의 프로파일로 CA - Condensates 데이터 베이스내에서 정보(情報)를 검색(檢索)해 보았다. 그 시스팀의 작업능률(作業能率)을 사용(使用)한 데이터 베이스와 하드웨어의 구조(構造), 소프트웨어 패키지, 이용자(利用者)의 수(數), 그리고 정보(情報)센터에서 제공(提供)한 보조(補助)에 따라 평가(評價)하였다. 대화식(對話式) 검색방법(檢索方法)이나 이용자(利用者)의 요구(要求)를 양화(量化)하는 것, 그리고 여러가지 분야별(分野別)로 검색(檢索)하는 방법(方法) 등 이용자(利用者)의 요구(要求)를 보다 충실(充實)하게 만족(滿足)시킬 수 있는 여러가지 방법(方法)들을 논의(論議)하였다. 모든 정보(情報)시스팀의 목적(目的)은 적시(適時)에 올바른 정(情)보를 적자(適者)에게 제공(提供)하는 것이라고 잘 알려져 있다. 다시 말해서, 정보(情報)시스팀의 주요목적(主要目的)은 이용자(利用者)의 요구(要求)를 충족(充足)시켜 주는 것이다. 이러한 관념(觀念)의 변화(變化)는 정보처리(情報處理)에 큰 변화(變化)를 가져와 정보(情報)시스팀의 적응성(適應性)을 증가(增加)시키기 위해 여러 가지 새로운 방법(方法)들이 개발(開發)되었다. 정보(情報)시스팀들 사이의 상호작용(相互作用), 사람과 컴퓨터와의 대화(對話), 그리고 컴퓨터의 조력(助力)으로 이용자(利用者)의 프로파일을 작성(作成)하는 것 등은 이용자(利用者)의 요구(要求)를 존중(尊重)하고, 필요(必要)한 정보(情報)를 쉽게 찾기 위해서 고안(考案)된 것이다. 한편, 우리들은 이용자(利用者)의 특성(特性)이나 배경(背景), 그리고 문헌(文獻)에 대한 그의 습성(習性) 등에 대해서 얼마나 모르고 있는가를 깨닫게 된다. 상기(上記)의 내용(內容)을 요약(要略)하면, 근대정보(近代情報) 시스팀은 다음의 필요조건(必要條件)을 만족(滿足)해야 한다. 1) 이용자(利用者)의 요구(要求)에 호응(呼應)하기 위해서 적합(適合)한 일련(一連)의 정보(情報)를 제공(提供)해야 한다. 2) 이용자(利用者)와의 관계(關系)에서 시스팀은 적극적(積極的)이어야 한다. 즉, 프로파일 검색공식(檢索公式)에서 유발(誘發)되는 잘못을 지시(指示)하고 지적(指適)할 수 있어 야 한다. 나아가서 컴퓨터의 조력(助力)으로 프로파일을 작성(作成)하고 쉽게 수정(修正)할 수 있는 바람직하다. 우리들은 상기(上記)한 필수조건(必須條件)에 일치(一致)하도록 노력(努力) 하고 Bratislava에 위치(位置)하고 있는 슬로박 과학원(科學院)의 무기화학연구소(無機化學硏究所)와 화학공업경제연구소(化學工業經濟硏究所)가 공동(共同)으로 개발(開發)한 시스팀이 상기(上記)의 특수성(特殊性) 최소(最少)한 몇가지 도입(導入)하였다. 시스팀은 CACS라는 작업명하(作業名下)에서 운영(運營)되었다. 대략 15개월동안 280여개의 프로파일로 CA- Condensates 데이터베이스에서 정보(情報)를 검색(檢索)하여 이용자(利用者)들에게 최신정보(最新情報) 주지사업(周知事業)을 해 보았다. 우리들은 시스팀의 작업능률(作業能率)을 평가(評價)하고 이용자(利用者)의 요구(要求)를 만족(滿足)시키는 최선(最善)의 방법(方法)을 모색(摸索)하였다. 우선 이용자(利用者)와 시스팀사이를 밀접(密接)하게 연결(連結)하는데 중점(重點)을 두었다. 작업능률(作業能率Z)을 분석(分折)해 보고 우리들은 효율(效率)에 영향(影響)을 주는 인자(因子)는 다음의 4가지 주요분류(主要分類)에 속한다는 결론(結論)을 얻었다. (1) 검색(檢索)하는 데이터 베이스 (2) 情報시스팀, 소프트웨어 패키지 그리고 하드웨어 구조(構造) (3) 이용자(利用者)의 특성(特性)과 그의 요구(要求) (4) 정보(情報)센터가 이용자(利用者)에게 제공(提供)하는 보조(補助)
추천 시스템들에 대한 여러 방법들이 연구되고 있다. 개인화와 추천 시스템 중에서 가장 성공적인 방법은 협업 필터링이다. 협업 필터링은 고객들의 프로파일 정보를 기반으로 추천을 하므로 데이터가 충분하지 않다면 항목을 추천하는데 있어서 희박성의 문제가 제기된다. 본 연구에서는 희박성의 문제를 해결하는 방법으로 가중치를 가진 개인 성향을 협업 필터링에 활용하는 방법을 제안한다. 본 연구에서 가중치를 가진 최적의 개인 성향을 찾기 위해 공개 데이터인 MovieLens Data를 이용하여 성능 평가하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 가중치를 가진 개인 성향들로 구축된 시스템이 기존의 개인 성향들을 이용한 시스템보다 향상된 성능을 보였다.
이 논문에서는, 화면내 예측기, CAVLC(구문기반 적응가변길이 부호화기), DDR2 메모리 제어모듈을 집적화한 H.264 하이프로파일 화면내 부호화기를 제안한다. 설계된 부호화기는 한 매크로블록당 440 cycle에 동작할 수 있으며, 부호화기의 기능을 검증하기 위하여, JM13.2으로부터 참조 C 코드를 개발하고, 참조 C코드로부터 생성된 테스트벡터를 이용하여 개발된 하드웨어를 검증하였다. 개발된 부호화기는 FPGA에서 검증하였으며, DMA 는 200MHz에서, 부호화기모듈은 50MHz에서, 영상입력모듈(VIM)은 25MHz에서 동작한다. 회로의 크기는 Virtex 5XC5VLX330을 사용시에 약 20%의 LUT(43099개)를 사용하였다.
본 논문에서는 3대의 광대역 레이다에서 얻어지는 각각의 고 분해능 거리 프로파일(high resolution range profile: HRRP)을 이용하여 유도탄의 위치를 추정하는 방법에 대하여 제시한다. 레이다는 유도탄의 레이다유효반사면적(radar cross section: RCS)이 큰 표면에 반사되어 돌아오는 신호를 이용하여 거리를 측정한다. 하지만, 레이다에서 유도탄의 표면과 원점 사이의 거리 획득은 어렵다. 이를 보완하기 위하여 유도탄의 이동방향과 레이다의 추적 방향 사이의 각도를 알아내고, 유도탄의 표면에서 원점까지의 거리를 계산하여 레이다 측정 거리에 보상하였다. 따라서 3대의 레이다로부터 유도탄 원점까지의 총 거리를 계산하여 유도탄의 위치를 추정하였다. 전자기 수치해석 프로그램을 이용하여 유도탄 자세 변화에 따른 레이다의 거리 보상을 시뮬레이션 검증하고, 500 MHz 대역폭의 고 분해능 레이다에서 계측한 거리 프로파일을 이용하여 유도탄의 위치를 추정하였다.
본 논문에서는 인쇄체 텍스트 영상에 대한 문자열 분리 방법과 어절 분리 방법을 제안한다. 문자열 분리 방법은 수평 투영 프로파일을 분석하고, 오분리된 문자열에 대하여 재귀적 투영 프로파일 (Recursive Projection Profile) 분석을 수행한다. 어절 단위 분리는 문자열에 대한 연결요소 분석을 통하여 gap을 검출한 후, 계층적 군집화 기법에 의해 어절과 어절 사이에 존재하는 gap을 판별하여 어절 분리점을 결정한다. 또한 어절과 어절 사이에 존재하는 특수기호를 검출하여 어절 분리점을 추가하기 위해서, 연결요소의 종횡비와 골격선(skeleton)의 형태적 특징을 고려한다. 제안 방법의 성능 평가를 위하여 총 84 개의 텍스트 영상에 대하여 실험하였고, 국내 상용 OCR 소프트웨어인 아르미와 성능 비교하였다. 최종 어절 분리에 대하여 제안 방법과 아르미가 각각 99.92%와 97.58%의 성능으로 측정됨으로써 제안 방법이 아르미에 비해 우수함을 보였다.
파장 분할 다중 (WDM; wavelength division multiplexed)과 같은 다중 전송 신호의 장거리 전송은 전송 링크에 분산 제어와 광 위상 공액의 적용, 그리고 이 둘의 결합을 통해 색 분산과 비선형성에 의한 왜곡을 보상할 수 있기 때문에 가능해졌다. 광 위상 공액을 광 전송 링크에 적용하는 데 있어 가장 큰 장애 요소는 핵심 소자인 광 위상 공액기의 위치가 전체 전송 라인 중간에만 위치해야 한다는 것이다. 본 논문은 이러한 OPC의 위치 제약성을 비대칭 분산 맵의 적용을 통해 극복할 수 있다는 것을 보이고 있다. 본 논문에서 고려한 OPC의 위치는 전체 48개의 광섬유 스팬 중 8번째와 9번째 광섬유 스팬 사이에 존재한다. 또한 분산 맵은 OPC를 중심으로 비대칭한 누적 분산 프로파일을 갖는다. 시뮬레이션 결과 제안한 비대칭 분산 맵의 누적 분산 프로파일 분포의 전체적 모양과 프로파일 기울기의 선택에 따라 WDM 채널의 왜곡 보상 효과를 전통적 분산 맵이 적용된 링크에서보다 늘릴 수 있는 것을 확인하였다.
In this paper, we propose a new customer profile model based on customer behavior in Internet shopping mall. The proposed technique defines customer profile model based on customer behavior information such as click data, buy data, and interest categories. We also implement CBCPM(Customer Behavior-based Customer Profile Model) and perform extensive experiments. The experimental results show that CBCPM has higher precision, recall, and F1 than the existing customer profile model.
In this paper, we intend to find user's TV program choosing pattern and, recommend programs that he/she wants. So we suggest item dependency map which express relation between chosen program. Using an algorithm that we suggest, we can recommend an program, which a user has not saw yet but maybe is likely to interested in. Item dependency map is used as patterns for association in hopfield network so we can extract users global program choosing pattern only using users partial information. Hopfield network can extract global information from sub-information. Our algorithm can predict user's inclination and recommend an user necessary information.
웹 에이전트는 사용자가 좀 더 손쉽게 웹 상의 정보를 얻을 수 있게 하는 것을 목표로 하는 인터넷 정보 검색 도구이다. 본 논문에서는 개인용 웹 에이전트 시스템에서 적합성 피드백(Relevance Feedback)에 의해 사용자의 취향을 학습하는 방법을 제시하고, 실험을 통하여 제시된 적합성 피드백에 의한 학습 방법이 사용자의 취향을 성공적으로 학습함을 보였다. 적합성 피드백을 혼용할 때와 각각 한가지만 사용할 때로 나누어 실험하였으며, 피드백이 진행되면서 검색결과의 정확도가 변화하는 정도를 관찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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