소셜 네트워크 서비스의 발전과 함께 다양한 응용에서 객체 간의 관계를 표현하기 위한 그래프 자료구조가 자주 활용되고 있다. 최근에는 실시간 그래프 스트림에서 서브 그래프 매칭의 요구가 늘어나고 있다. 따라서 실시간 그래프 스트림에서 높은 응답성을 위한 효율적인 근사 Top-k 매칭 기술이 필요하다. 본 논문에서는 그래프 스트림 환경에서 데이터 재사용을 고려한 근사 Top-k 서브 그래프 매칭 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 대용량 스트림을 효율적으로 처리하기 위해서 기존 분산 스트림 처리 플랫폼인 스톰을 활용하고 스트림 처리 비용을 감소시키기 위한 기존 데이터 재사용 방법을 활용한다. Top-k 결과 생성을 위해서 거리 기반의 요약 색인 기법을 제안한다. 제안하는 요약 색인은 사전에 선택된 정점 간의 거리 값만을 저장하기 때문에 색인의 부하가 적다. 제안하는 요약 색인에서의 근사 Top-k를 수행하여 사용자에게 근사한 k개의 결과를 제공한다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 실세계 그래프 데이터 집합에서의 성능 평가를 수행한다.
V2X 통신이란 차량이 유무선망을 통해 다른 차량, 인프라, 네트워크, 보행자 등과 같은 객체들과 정보를 교환하는 기술이다. V2X 통신 기술은 최근 꾸준히 연구되어 왔으며 자율주행 차량 기술과 결합된 자율협력주행 기술에 중요한 역할을 수행해왔다. 자율주행 차량은 V2X 통신을 통해 외부 정보를 수신함으로써 차량 센서의 인식범위를 확장시키고 보다 안전하고 자연스런 자율주행을 지원할 수 있다. 이러한 자율협력주행 차량을 공공도로에서 운행하기 위해서는 V2X 보안통신의 신뢰성이 사전에 검증되어야 한다. 본 논문에서는 자율협력주행을 위한 V2X 보안통신에 대한 테스트 시나리오와 테스트 절차를 제안하고 검증 결과를 제시한다.
CNN은 객체의 특징을 추출하는 과정에서 많은 계산량과 메모리를 요구하고 있다. 또한 사용자에 의해 네트워크가 고정되어 학습되기 때문에 학습 도중에 네트워크의 형태를 수정할 수 없다는 것과 컴퓨팅 자원이 부족한 모바일 디바이스에서 사용하기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 우리는 사전 학습된 가중치 파일에 가지치기 방법을 적용하여 연산량과 메모리 요구량을 줄이고자 한다. 이 방법은 3단계로 이루어져 있다. 먼저, 기존에 학습된 네트워크 파일의 모든 가중치를 각 계층 별로 불러온다. 두 번째로, 각 계층의 가중치에 절댓값을 취한 후 평균을 구한다. 평균을 임계값으로 설정한 뒤, 임계 값 이하 가중치를 제거한다. 마지막으로 가지치기 방법을 적용한 네트워크 파일을 재학습한다. 우리는 LeNet-5와 AlexNet을 대상으로 실험을 하였으며, LeNet-5에서 31x, AlexNet에서 12x의 압축률을 달성 하였다
멀티터치 관련 연구는 전반사 장애 현상(FTIR: Frustrated Total Internal Reflection)의 원리를 기반으로 기존 방법을 이용하여 단지 구현하는 것이 대부분이다. 또한 멀티 터치점(Blob-Points) 검출이나 사용자 제스쳐 인식에 있어서 성능 향상을 위한 소프트웨어적 해법에 관한 연구는 드문 실정이다. 따라서 본 논문에서는 확산 투광(DI: Diffused Illumination) 방식을 기반으로 개선된 터치점 검출과 사용자 제스쳐 인식에 의한 멀티터치 테이블-탑 디스플레이를 구현한다. 제안된 방법은 실행 중인 어플리케이션 내의 객체들을 위한 동시 변형 멀티터치 명령을 지원하며, 제안한 사전 테스팅(Pre-Testing) 방법에 의해서 멀티 터치점 검출 과정에서 시스템 지연 시간의 감소가 가능하다. 구현된 멀티터치 테이블-탑 디스플레이 장치는 OSC(Open Sound Control) 프로토콜을 기반으로 하는 TUIO(Tangib1e User Interface Object) 환경에서 Flash AS3 어플리케이션을 제작하여 시뮬레이션 한 결과 최대 37% 시스템 지연 시간의 감소와 멀티터치 제스쳐 인식에서 성공적인 결과를 보였다.
증강현실에서 3차원적 증강은 입력 비디오나 이미지로부터 3차원 구조 복원 및 추적을 필요로 한다. 이를 위해 제안된 기존의 방법들은 대개 정확한 3차원 모델을 사전에 구축해두고 실시간에 대조하는 방식을 취하였는데, 이 방식은 정확한 측정에 기반한 모델이 있어야 한다는 점과 대상물을 일일이 모델링해야 하는 문제점이 있다. 본 논문은 각 대상물별 정밀한 모델 없이 유형별로 일반화된(generic) 모델만을 사용하는 방식을 제안함으로써 층간 이동 등을 허용하는 광범위 이동형 실내 증강현실 응용 가능성을 제시하고자 하였다. 제안한 방법은 일반화된(generic) 모델을 변형(affine transformation)하여 주어진 장면에서 오류 임계치 이내의 정합을 이루는 모델 변형 값인 스케일, 위치, 회전 값을 찾아냄으로써, 그에 따라 정합된 3차원 공간구조에 관해 일관성 있게 증강객체가 배치될 수 있도록 하는 것이다. 이 방법은 정밀 모델링에 드는 시간과 노력 비용을 줄이며, 실험을 통해 크기나 디테일은 다르지만 유사 패턴이 반복되는 통로구조의 복원과 추적에 사용될 수 있음을 보였다.
최근의 네트워크 침입탐지 시스템은 기존의 시그너처(또는 패턴) 기반 탐지 기법에 비정상행위 탐지 기법이 새롭게 결합되면서 더욱 발전되고 있다. 일반적으로 시그너처 기반 침입 탐지 시스템들은 기계학습 알고리즘을 활용함에도 불구하고 사전에 이미 알려진 침입 패턴만을 탐지할 수 있었다. 이상적인 네트워크 침입탐지 시스템을 구축하기 위해서는 침입 패턴이 저장된 시그너처 데이터베이스를 항상 최신의 정보로 유지해야 한다. 따라서 시스템은 유입되는 네트워크 데이터를 모니터링하고 분석하는 과정에서 새로운 공격에 대한 시그너처를 생성할 수 있는 기능이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 밀도(또는 영향력) 함수를 이용한 새로운 아웃라이어 클러스터 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 네트워크 침입 패턴을 하나의 객체가 아닌 유사 인스턴스들의 집합 형태인 아웃라이어 클러스터로 가정하였다. 본 논문에서는 KDD 1999 Cup 침입탐지 데이터 집합을 이용한 실험을 수행하여, 침입이 자주 발생하는 상황에서 본 논문의 방법이 유클리디언 거리를 이용한 기존의 아웃라이어 탐지 기법에 비해서 좋은 성능을 보임을 증명하였다.
동형이의어는 여러 가지 의미를 가진 단어를 의미한다. 문장의 의미를 이해하기 위해서는 필수적으로 문장에 포함된 동형이의어의 의미를 결정해야 한다. 기존의 단어 의미 중의성 연구들은 공기 빈도를 기반으로 해결하였다. 하지만, 동사의 경우에는 정확도 향상을 위해서 격 정보가 중요하다. 왜냐하면, 동사 동형이의어의 의미는 행위의 주체나 객체에 따라 결정되어서 종속격(목적격, 부사격, 보격) 정보가 필요하며, 동사동형이의어 의미마다 서로 다른 격 정보가 필요하기 때문이다. 본 논문에서는 한국어 격 정보를 적용한 동사 의미 중의성 해소를 제안한다. 격정보는 표준국어대사전에 명시된 조사 정보를 이용하였다. 실험은 고빈도 동형이의어 12개를 대상으로 하였으며, 실험결과 정확도가 기존의 97.3%에서 98.7%로 1.34% 향상되었다. 이는 원래의 오류율을 2.7%에서 1.3%으로 절반정도 줄였다.
복합, 대형화되는 건설현장에서 사용되는 건설정보들의 양은 방대해지고 이에 따라 효율적인 건설현장 관리의 중요성이 대두되기 시작하였다. 따라서 본 연구에서는 BIM의 이론적 고찰과 국내외 사례조사를 통해서 BIM의 적용 현황 및 가능성을 파악하고 건설현장의 수행단계별, 협업주체별 중심의 분석을 통해서 효율적인 건설현장 관리모델의 구축 방향을 제시하고자 한다. BIM을 적용하여 목적 건축물의 3D Modeling을 통한 2D 도면의 시각화, 도면 오류의 사전 발췌로 시간적, 금전적 손실을 최소화, 3D 모델의 물량정보로 예산 작성의 정확성을 향상, 정확한 도면의 건축정보와 물량정보로 공사 진행 방향 설정에 확실성을 부여 및 부위별 객체 정보를 포함한 BIM기반의 건설정보를 바탕으로 공정관리를 통한 원가관리, 품질관리가 가능함을 알 수 있었다. 이 과정을 통해 BIM정보를 통합하고 연계함으로써 현장과 각 협업주체들 간의 건설현장 관리의 효율성을 향상이 가능하다고 판단된다. 추후에는 실제 건설현장 관리모델을 구축하고 실제 건설현장에 적용하여 검증을 하는 연구가 필요하다.
u-공장이나 u-물류와 같은 유비쿼터스 지능공간에서의 서비스 선택 및 제공을 위해서는 자연스러운 인터페이스가 중요하다. 자연스러운 인터페이스의 실현을 위한 유력한 방법으로 증강현실 기술이 주목받고 있다. 증강현실은 가상현실과 다르게 실제 환경 위에 가상객체를 증강시켜 제공해주는 기술이다. 증강현실을 이용하면 사용자에게 정보를 직관적이고 협력적으로 제공해 줄 수 있는 이점이 있다. 하지만 현재 유비쿼터스 지능공간에서 구동될 전자상거래 도메인에서 활용되는 증강현실 기술은 거의 존재하지 않으며, 있더라도 등록된 마커에 해당하는 사전 정의된 정보와 서비스를 정적으로 제공하는 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 사용자의 동적 상황을 고려한 증강현실형 전자상거래 방법론을 제안하는 것이다. 이를 실현하기 위해 인지심리학 모형인 Rescorla-Wagner Model과 Galton 자유연상 실험을 기반으로 한 연상 알고리즘을 개발하였으며 개인의 상황에 따라 연상된 서비스와 이미지가 증강현실을 통해 동적으로 제공되도록 하였다.
스마트폰이 널리 보급되고 수많은 애플리케이션들이 개발됨에 따라서 소프트웨어 저작권 관련하여 사회적인 이슈가 발생하고 있다. 소프트웨어 워터마킹은 디지털 워터마킹 기술을 소프트웨어에 적용한 것으로서 소프트웨어 원저작권자를 판별하는데 사용될 수 있는 기술이다. 안드로이드 환경에서 앱을 개발하기 위해서 일반적으로 자바 언어를 사용한다. 자바는 객체지향 언어로서 메소드 오버로딩과 오버라이딩을 지원한다. 본 논문에서는 메소드 생성 기반 워터마킹 기법을 제안하고 구현하였다. 워터마크로 인한 오버헤드를 평가한 결과, 실행 파일 크기의 증가와 실행 속도의 저하가 크지 않다는 것을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 워터마킹 기법을 사용하면 불법 복제가 의심되거나 실제로 프로그램이 도용되었을 때 저작권 정보를 확인할 수 있으며 불법 복제 시도를 사전에 예방하는 효과도 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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