디지털 방송의 시작과 함께, 지상파, 위성, 케이블과 같은 다양한 매체를 통한 다채널 방송 시청 환경의 도래는 사용자에게 많은 방송 프로그램 시청 정보를 전달하게 되었다. 이와 더불어, 방송 단말에 전송된 다양한 방송 프로그램 정보를 탐색하고 선호 방송 프로그램을 선별하기 위해서는 사용자에게 많은 노력이 요구된다. 따라서, 사용자로 하여금 자신의 취향 및 자신이 원하는 방송 프로그램 정보에 자동적으로 근접할 수 있도록 하는 개인화된 방송 서비스가 요구되고 있다. 이러한 요구에 따라, 본 논문에서는 다채널 방송 시청 환경 하에서 사용자의 방송 프로그램 시청 히스토리를 분석하고, 특정 시간에 따른 사용자의 방송 프로그램 시청 패턴윽 추출하여 방송 프로그램 장르에 대한 사용자 선호도를 자동으로 계산하는 알고리즘을 제안하고. MPEG-7 MDS 구조에 따른 사응자 선호토 서술과 이를 이용하여 사용자의 선호도에 따라 방송 프로그램을 자동적으로 추천하는 TV 프로그램 추천 어플리케이션을 소개한다. 본 논룬의 실헐을 위해 AC Nielsen Korea에서 제공된 실제 연령대별, 성별, 시간대별로 사용자의 TV 시청 자료를 사용하였으며, 실험결과를 통해 본 논문에 제안된 베이시안 네트워크 기반 사용자 자동 학습 알고리즘이 효과적으로 사용자 선호도를 학습한 수 있음을 확인하였다.
360도 VR(Virtual Reality) 비디오 서비스에 대한 관심이 증가함에 따라서 대용량의 VR 비디오 데이터를 압축하여 전송하기 위한 기술이 빠르게 발전하고 있다. QER(Quality Emphasized Region) 기반의 전송 기법은 360도 VR 영상을 영역별로 나누고 차별화된 화질의 영상으로 전송함으로써 몰입감을 유지하고 대역폭의 낭비를 줄이는 뷰포트 적응적 360도 비디오 스트리밍 시스템(Viewport-Adaptive 360-Degree Video Streaming System)의 일종으로 개발되었다. 사용자 시점에 해당하는 특정 QER을 선택하기 위해서는 QEC(Quality Emphasis Center) 거리 계산 과정과 QER 전환을 요청하는 시그널링 과정이 필요하다. QEC 거리계산은 QER의 개수만큼 계산을 반복하기 때문에 클라이언트에게 높은 계산 복잡도를 요구한다. 또한 QER 전환 요청을 위한 시그널링 메시지의 전송 주기는 효율적 대역폭 사용과 원활한 QER 전환 사이에서 서로 절충적인(trade off) 관계를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 MMT 프로토콜 기반의 개선된 QER 선택 알고리듬을 제안한다. 개선된 QER 선택 알고리듬은 미리 준비된 QER_ID_MAP을 사용하여 시스템 계산 복잡도를 줄이는 동시에, 시그널링 주기를 적응적으로 수정하여 네트워크의 부담을 최소화하고 적시에 적절하게 QER 변환이 가능하도록 제안된 방법이다.
최근 들어 정보기술과 컴퓨터 네트워크가 급속도로 발전하면서 디지털콘텐트의 보급이 증가하고 있다. 디지털 콘텐트는 멀티미디어 형태의 2, 3차원 정보로 표현되며 이 가운데 인간의 몸을 촬영하여 데이터베이스를 구축한 인체영상 데이터베이스는 다양한 분야에 활용될 수 있는 주요한 디지털 콘텐트이다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 한국인의 인체영상, 골격형상, 인체물성, 인체모델 등 다양한 인체정보를 현재 구축 중에 있으며 이러한 정보들을 인터넷을 통해 공개하고 있다. 그러나 인체영상의 각 이미지에 관한 설명자료는 제공되고 있지 않아 의학영상 전문가가 아니면 각 이미지에 대한 세부내용을 알 수가 없다. 이에 본 논문에서는 인체영상 데이터의 정보접근 효율성을 향상시키고자 한국인의 인체영상 데이터베이스를 대상으로 하여 이미지에 관한 설명과 특이사항을 정리하여 이미지와 텍스트가 연계 가능한 어노테이션 데이터베이스 및 검색 인터페이스를 설계하였다. 이를 통해 보다 접근성이 좋은 인체영상 데이터베이스의 개발과 함께 데이터 활용이 더욱 촉진되리라 기대된다.
본 논문은 WDM(Wavelength Division Multiplexing) 망에서 서비스 품질에 따른 제약조건을 고려하였을 때 장애 복구에 적용될 수 있도록 개선된 p-cycle(preconfigured protection cycle) 기법을 제안한다. 기존의 p-cycle에서는 양방향으로 동일한 대역폭을 가지는 연결만을 고려하기 때문에 단방향 멀티캐스팅이나 양방향으로 서로 다른 대역폭을 사용하는 경우에는 적용하기 어려운 문제점이 있다. 또한 대체 경로의 서비스 품질은 고려하지 않으므로 장애 발생 시 대체 경로에서 서비스 품질을 만족시킬 수 없을 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 단방향 멀티캐스팅이나 양방향 비대칭 대역폭을 사용하는 광대역 멀티미디어 통신에서 사용되는 단방향 연결의 장애복구를 효율적으로 구현할 수 있도록 P-cycle 기법을 개선하였다. 또한 장애복구를 위한 대체 경로의 P-Cycle에서 서비스 품질을 보장할 수 있도록 하기 위해서 P-cycle 선정을 위한 새로운 절차를 제안한다. 단방향 연결 개념을 사용한 P-cycle을 적용함으로서 비대칭적인 대역폭을 사용하는 통신환경에서 장애 복구를 위해 요구되는 대역폭을 줄일 수 있었으며, 제안된 p-cycle 선정 절차에 의해 구성된 대체 경로가 서비스 품질을 보장할 수 있는지의 여부를 시험하기 위해서 미국 시험망에 적용하고 그 결과를 분석하였다.
웹은 전세계 규모의 네트워크로써 문자, 화상, 음성 등의 미디어 정보들을 페이지 단위로 관리되며, 링크를 이용하여 분산된 정보들을 연결하고 있다. 이러한 웹의 지속적인 발전으로 무수한 정보들을 축적하고 있으며, 그 중 텍스트로 구성된 문서들이 주를 이룬다. 사용자는 이렇게 많은 정보들 중에서 자신이 원하는 특정 정보를 찾기 위해 웹을 사용한다. 그래서 웹은 사용자 요구에 적합한 정보를 검색해 주기 위해 계속적인 시도와 많은 연구들로 발전되고 있다. 확률을 이용한 방법, 통계적인 기법을 이용한 방법, 벡터 유사도를 이용한 방법, 베이지안 자동문서 분류 방법 등 기존의 방법들은 문서의 의미적인 주제나 특징을 정확하게 처리 할 수 없어 사용자는 재검색을 해야 하는 문제점을 갖는다. 특히, 국내 문서 분류를 위한 연구는 많이 이루어지지 않아 검색에 더욱 어렵다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 본 논문에서는 국내문서의 효율적이고 의미적인 분류를 위해 출현 개념의 TF(Term Frequency)와 주변 개념들과의 관계된 정도(RV : Relation Value)를 추출한다. 그리고 추출된 키워드들을 국내 어휘 사전인 U-WIN에 매핑하여 문서의 주제를 선택하고 본문에서 제 시하는 분류방법에 의해 웹 문서를 분류한다. 이는 문서 내 개념들의 관계를 이용하여 문서의 주제를 선정하고 문서의 의미적인 분류를 가능하게 한다.
최근 네트워크와 연동된 스마트 단말들의 개발과 보급이 거세다. 이런 트렌드는 홈 가전 디바이스들에도 반영되어 스마트 기능을 탑재한 TV, 오디오, 전등, 냉장고, 세탁기 등이 속속 출시되고 있다. 이를 통해 미디어 콘텐츠들의 공유와 소비가 그 어느 때보다 편리하고 유연해지고 있다. 본 논문은 이러한 홈 내 스마트 디바이스들의 기능들이 상호공유되고 협력적으로 제어됨으로써 더욱 창의적이고 혁신적인 서비스 구성이 가능한 클라우드 기반 디바이스 가상화 프레임워크 기술을 제시한다. 본 논문에서는 홈 내에서 UPnP 통신 프로토콜을 사용하는 디바이스들의 서비스 정보 및 제공하는 기능정보를 클라우드 서버에서 자동으로 분석 및 처리하여 동적으로 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 제공할 수 있도록 한다. 이를 위한 디바이스 서비스 및 제공 기능정보를 분류하고 정의된 규칙에 의해 홈 내 스마트 디바이스들을 가상화된 자원으로 등록하고 검색 가능한 형태로 변환하는 기술을 제안한다. 디바이스 가상화 처리를 통해 독립적으로 제공되었던 스마트 디바이스들의 기능들이 상호 협업이 가능한 단위 기능들로 분해되고 이를 조합하여 클라우드 기반 신규 서비스 개발이 가능하게 된다. 본 논문에서는 이러한 디바이스 가상화 프레임워크와 이를 기반으로 하는 다양한 클라우드 서비스들을 제시하여 그 실효성을 검증한다.
본 논문에서는 종래의 방송통신 구획별 이용자보호 제도를 통합하여 하나의 통합 이용자보호법을 제정하기 위한 목적에서 현황과 문제점 및 개선방안으로 통합법 제정의 방향을 모색하는 것을 내용으로 작성되었다. 종래 방송과 통신은 완전히 구별된 영역으로 칸막이화 되어 생성 및 발전해온 결과 서로 현격히 다른 사상과 내용으로 구축되어 체계화되어 왔다. 이렇듯 상이한 모습에 기초하여 각각의 서비스 사용자에 대한 보호도, '시청자'와 '이용자'라는 명칭으로 방송과 통신의 각각의 영역에서 별개의 제도를 구축해왔다. 그러나 현대에 이르러 ICT 기술의 발전, 특히 네트워크의 확장과 스마트 기기의 등장으로 기존의 방송 통신의 체계가 흔들릴만한 변화가 이루어지고 있다. 방송 통신의 융합현상이 가속화됨에 따라 기존의 법제도가 예상하지 못했던 결합서비스와 신규서비스가 등장하게 되었고, 방송통신시장이 날로 복잡해지고 있는 것이 현실이다. 이러한 방송 통신시장의 변화는 이용자로 하여금 합리적인 선택을 어렵게 하고, 이에 따라 이용자의 권익침해가 지속적으로 증가하고 있는 추세이다. 방송과 통신의 융합 환경에 따라 미디어나 통신을 둘러싼 패러다임이 점차 이용자 중심으로 변화하고 있다는 점도 특징으로 볼 수 있다. 이에 따라 전통적으로 공급자 중심으로 이루어지던 지원 및 규제 행정 역시 변화의 필요성이 있는 것이다. 오늘날 이용자보호는 법익의 침해 후 사후적 권리구제절차를 강구하는 것보다 사전적으로 이용자권익저해행위가 발생하지 않도록 하는 것이 중요하다 할 것이다. 이를 위해서는 우선적으로 이용자보호계획의 수립 시행이 중요하고 이용자의 높은 권리의식에 상응한 이용자 교육이 이루어져야 할 것이다. 이는 실질적 법치주의에 부합하는 이용자보호 제도로 의미가 있다고 볼 것이다. 방송 통신 분야에 다양하게 존재하는 피해구제절차를 통일성 있게 법제화하는 것이 필요할 것이며, 복잡하고 다양하게 등장하는 이용자에 대한 피해를 최소화하고 실효적인 권리구제가 가능하도록 하기 위해 기존의 규제기관과 분리되어 전문성을 발휘할 수 있는 민원처리 분쟁조정 전담기구의 설치를 고려해볼 수 있을 것이다.
최근 컴퓨터 그래픽 기술과 영상 처리 기술의 발달로 현실의 공간 및 물체 정보를 3차원 데이터로 표현하는 포인트 클라우드 기술에 관한 관심이 증대되고 있다. 특히, 포인트 클라우드 기술은 공간 정보를 정밀하게 제공할 수 있어 AR (Augmented Reality)/VR (Virtual Reality), 자율 주행 자동차 분야 등 높은 관심을 받고 있다. 그러나 기존의 2차원 영상보다 많은 데이터가 필요로 되는 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 사용자에게 서비스하기 위해서는 다양한 기술 개발이 요구된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 국제 표준화 기구인 MPEG (Moving Picture Experts Group)에서는 효율적인 압축 및 전송 방안에 대해 논의를 진행 중이다. 본 논문에서는 기존의 MPEG-DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)-SRD (Spatial Relationship Description) 기술의 확장을 통해 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠의 영역 분할 전송 방안을 제안하고, 네트워크 상황뿐 아니라 사용자의 요구에 따라 선택적으로 품질 파라미터를 결정할 수 있도록 MPEG-DASH 표준에서 정의한 시그널링 메시지에 품질 파라미터를 추가로 정의한다. 또한, ROUTE (Real time Object delivery Over Unidirectional Transport)/DASH 기반 이종망 환경의 검증플랫폼을 설계하고, 결과를 통해 제안한 기술의 타당성을 확인한다.
단일 영상 초해상도 (Single Image Super-Resolution - SISR)기법은 카메라로 획득된 저해상도 영상에 필터 기반의 연산을 적용하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근에 심층 합성곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여 주고 있다. 그 대표적인 방법으로 영상의 특징 맵 기반 웨이블릿 계수 학습을 통해 고해상도 영상을 복원하는 WaveletSRNet이 있다. 하지만 복잡한 알고리즘으로 인해 계산량이 증대되어 처리 속도가 늦고 특징 추출할 때 특징 맵을 효율적으로 활용하지 못 한다는 단점을 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 단일 영상 초해상도 RDB-WaveletSRNet 기법을 제안한다. 제안된 기법은 잔여밀집블록(Residual Dense Block)을 사용하여 저해상도의 특징 맵을 효과적으로 추출하여 초해상도의 성능을 향상시키고 적절한 성장률을 설정하여 복잡한 계산량 문제까지 해결하였다. 또한 웨이블릿 패킷 분해를 사용하여 확대율에 맞게 웨이블릿 계수를 획득하므로 높은 확대율의 단일 영상 초해상도를 얻게 하였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통하여, 제안하는 기법이 기존 기법보다 수행시간이 빠르며 영상 품질도 우수함을 입증하였다. 제안하는 방법은 기존 방법보다 화질은 PSNR 0.1813dB만큼 우수하며 속도는 1.17배 빠른 것을 실험을 통해 확인하였다.
밀폐된 작업현장에서는 현장의 환경데이터가 작업자의 안전에 큰 영향을 미치므로 작업 현장의 관리가 중요하다. 이에 오늘날의 산업현장은 공장 내 센서를 통해 데이터를 수집하고 분석하는 데이터 기반 공장 형태로 바뀌어 가고 있으며, 이를 안전하게 운영하기 위한 관리시스템을 필요로 한다. 일반적으로 안전관리시스템은 중앙 서버와 데이터베이스를 통해 데이터를 저장하고 관리하는 방식으로 데이터의 위변조 및 유실 가능성이 높아 신뢰성이 다소 부족하다. 본 논문에서는 3세대 블록체인 기술인 EOS 기반의 작업자 안전관리 시스템을 개발한다. 개발된 시스템은 EOS 블록체인을 이용하기 위한 스마트 컨트랙트와 블록체인 기반으로 동작하는 3가지의 분산 애플리케이션으로 구성된다. 사용자의 역할에 따라, 작업자 및 관리자 애플리케이션은 작업의 시작과 종료에 대한 요청과 그에 따른 승인 작업을 블록체인 트랜잭션으로 수행한다. 수행된 전체 트랜잭션 히스토리는 블록체인 네트워크에 참여한 모든 노드에 분산 저장되어 사실상 데이터 위변조가 불가능하다. 시스템 운영자 애플리케이션은 작업자와 관리자에게 기능 수행에 적합한 어카운트 권한을 부여하고 작업현장의 안전성을 확보하기 위한 IoT 데이터의 적절한 기준치를 설정한다. 현장센서 플랫폼에서 받은 IoT 데이터와 작업의 흐름에 따른 요청과 승인 정보는 EOS 스마트 컨트랙트에 명시적으로 저장되고 관리된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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