웰니스에 대한 관심이 대두되면서 웰니스와 IT 융합의 대표적인 연구로 웰니스를 위한 추천 시스템 등의 연구가 시도 되었다. 하지만 기존 연구들은 웰니스의 영역의 신체적, 정신적, 정서적, 사회적, 지적 영역 중 한 영역 또는 두 가지 이상의 영역에만 속하기 때문에 웰니스를 위한 추천에 적합하지 않다. 그렇기 때문에 웰니스 영역을 통합하여 관리할 수 있는 콘텐츠 분석 기법이 필요하다. 본 논문에서는 웰니스를 위한 콘텐츠 추천을 위해 웰니스 영역이 통합되어 반영될 수 있는 콘텐츠 메타데이터 구성을 제안한다. 이를 통해 콘텐츠의 웰니스적인 특징을 분석할 수 있고, 나아가 웰니스를 위한 맞춤화된 추천 서비스가 가능해질 것이다.
얼굴 영역을 검출하는 데 있어서 가장 기본적이면서도 중요한 정보가 컬러 정보이다. 하지만 컬러정보는 사용하는 컬러모델링 및 얼굴의 Skin Color를 평가하는 범위를 어떻게 정의하느냐에 따라 얼굴의 검출 성능에 많은 영향을 끼친다. 본 논문에서는 얼굴 영역을 검출하기 위한 첫 번째 조건으로 Skin color영역을 색상값과 다양한 데이터로부터 명암도에 따른 Skin color의 분포와 비율을 학습 함으로써 Skin color 영역을 검출 성능을 높이며, 퍼지 아트 알고리즘을 이용하여 얼굴과 비얼굴 데이터에 인증함으로써 얼굴 영역의 검출 성능을 높인다.
산림영역에서 획득된 라이다데이터는 산림영역의 DTM생성, 수고 및 산림생체량 추정과 같은 산림연구에 효과적으로 이용될 수 있다. 이를 위한 핵심적인 전처리 과정으로 본 연구는 라이다데이터로부터 산림영역을 효과적으로 탐지하기 위한 방법을 개발하고자 한다. 먼저 라이다데이터로부터 산림영역으로 판단하기에 효과적인 다반사 특성, 높이값 편차 및 공간적 분포에 기반한 세 가지 인지적 단서를 제시하였다. 각 단서들에 기반하여 산림후보영역을 탐지하고, 오분류를 제거하고 경계를 정제하기 위한 이진형태학적처리를 수행하여 최종산림영역을 결정하였다. 항공영상을 이용하여 생성한 기준데이터로 검증한 결과에 따르면 세 종류 단서에 의한 방법 모두 약 90% 이상의 정확도를 보이는 것으로 평가되었다. 특히 다반사 특성에 기반한 방법이 다른 방법에 비교하여 정확도 및 단순도 측면에서 보다 좋은 방법으로 판단된다. 또한, 각각의 단서에 기반한 개별적인 결과를 조합하면 분류 정확도가 개선되는 것을 확인하였다.
MOST는 동기식 데이터, 비동기식 데이터, 제어 데이터를 동시에 전송할 수 있는 차량용 멀티미디어 네트워크이며, 동영상이나 오디오를 버퍼링없이 전송할 수 있는 고 대역폭의 동기식 데이터 영역을 제공한다. 이러한 동기식영역을 통해 실시간 데이터를 전송하기 위해서는 소스 노드와 싱크 노드와의 커넥션 및 해당하는 채널의 할당이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 동기식 데이터 영역을 사용하기 위한 채널 할당 모듈을 설계 및 구현한 후 실제 MOST 네트워크를 구축하여 노드 간 동기식 데이터 전송을 위한 절차와 채널 할당 방안을 제시하였다.
센서 레지스트리 시스템은 이기종 센서 네트워크에 독립적으로 센서 데이터 의미를 해석하고 처리하기 위해 제안되었다. 그러나 기존 센서 레지스트리 시스템 구조는 정적 처리 방법을 제공한다. 즉, 이용할 데이터 영역을 고려하지 않고 불필요한 연산을 수행함으로써 전체적인 처리 성능을 저하시킨다. 이 논문에서는 기존 센서 레지스트리 시스템 구조의 문제점을 해결하기 위해 센서 메타데이터 영역화와 재사용성에 기반한 성능 개선 모델을 제안한다. 제안 모델은 센서 레지스트리 시스템에서 모바일 디바이스로 전송되는 센서 메타데이터의 영역을 상황 맞게 결정할 수 있는 기능을 제공한다. 또한 센서 메타데이터의 재사용성을 지원함으로써 전체적인 성능을 향상시킨다. 마지막으로 이 논문에서는 성능 비교 평가를 통해 제안 모델의 장점을 보인다.
최근에 데이터베이스 혹은 그 응용분야에서 이미지 데이터와 같은 멀티미디어 정보 처리에 대한 관심이 고조되고 있다. 따라서 이미지 데이터를 효율적으로 저장하고, 사용자가 원하는 질의 결과를 신속히 제공하는 것이 중요한 연구분야이다. 본 연구에서는 이미지 데이터에 대한 질의를 처리하기 이한 이미지 데이터로부터의 정보 추출과 데이터 인덱싱 방법에 관하여 논하고, 구축된 인덱싱 구조에 효율적인 질의 처리가 가능하도록 VP(Vantage Point)를 이용하여 영역질의를 처리하는 방법을 제시하였다. 또한 실험을 통하여 제안된 방법의 효율성을 나타내었다.
3 차원 산포 볼륨 데이터의 모델링(3-D Scattered Data Modeling)은 지질구조 조사, 환경가시화, 초음파 검사 등의 분야에 사용된다. 이러한 분야에 사용되는 데이터는 마칭큐브 알고리즘에서 사용하는 규칙적인 데이터와는 다르게 일반적으로 불규칙적으로 흩어진 데이터이다. 이 논문에서는 우선 불규칙적으로 흩어진 데이터에 적합한 사면체를 영역(domain)으로 하는 볼륨 모델링 기법에 대하여 고찰한다. 다음에 사면체 영역 결정에 애매성이 발생하였을 때 점근선 판정기(asymptotic decider critrion)로 애매성을 해결하는 방법을 제안하고 수식을 구한다. 마지막으로 제안한 방법을 이용하여 간단한 가시화 시스템을 구현하여 구 판정기(sphere criterion)와 비교한다. 사면체의 영역을 결정하는데 있어서 구 판 정기는 점의 좌표만을 이용하나 점근선 판정기는 점의 좌표와 그 점이 가지고 있는 함수 값을 이용하므로 보다 정확한 영역 분할이 가능하다.
차량 애드혹 네트워크(VANETs)은 사고 통지, 콘텐츠 사용 등과 같은 다양한 응용프로그램을 제공할 수 있다. 이러한 응용 프로그램은 속성에 따라 관심영역과 수명을 갖는 시공간 데이터를 가지고 있다. 그러나, 관심 영역에 데이터를 전달하는 지오캐스팅 프로토콜은 현재 시간에만 단일 전송을 통해 영역의 모든 차량에 데이터를 제공할 수 있지만, 데이터의 수명시간 동안 해당 영역을 이동하는 차량에는 데이터를 제공할 수 없다. 따라서 우리는 VANET에서 데이터의 수명시간동안 관심 영역의 차량에 데이터를 전송하기 위해 지역적 캐싱 기법을 사용하는 시공간 지오캐스팅 프로토콜을 제안한다. 효율적이고 신뢰성 있는 지역적 캐싱을 위해서, 제안된 프로토콜은 비콘 기반 데이터 공유, 잔여 캐싱 제거 및 거리 기반 캐싱 교환을 사용한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 프로토콜이 기존 프로토콜과 비교하여 보다 안정적이고 효율적인 데이터 전달을 달성하는지를 검증한다.
데이터 거버넌스는 연구초기 단계의 영역이므로 개념정의와 구성요소 정립에 연구가 집중되어 있다. 그러나 데이터 거버넌스의 도입에 대한 의사결정을 돕기 위해서 데이터 거버넌스의 평가에 관한 연구 또한 필요하다. 본 연구는 데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스를 평가하기 위한 속성지표에 관한 연구이다. 이를 위하여 RGT와 Laddering기법을 적용하여 전문가 인터뷰를 실시하였고, 이 결과를 제3자 차원의 검증을 위해서 설문과 통계적인 검증분석을 실시하였다. 통계적인 분석에는 크론바하 알파 계수, MANOVA, 상관분석을 실시하였다. 이를 통해서 데이터 거버넌스 속성지표를 데이터 통제영역에는 8개의 속성지표, 데이터 품질영역에 16개의 속성지표, 데이터 조직영역에 7개의 속성지표를 도출하였다. 또한 AHP기법을 적용하여 속성지표의 가중치와 우선순위를 선별하였다. 이 연구결과는 데이터 거버넌스의 개념정립과 구성요소의 명확한 이해 및 기업의 거버넌스 도입과 운영의 기초자료로 활용될 것이다.
본 논문에서는 비트 플래인 상에서 지역적인 복잡도를 이용하여 커버 이미지를 분할한 후 비밀 데이터를 삽입하는 스테가노그라피 방법을 연구하였다. 이 방법은 복잡도를 이용하여 비트 플래인 이미지를 informative 영역과 noise-like 영역으로 나누고, noise-like 영역에 데이터를 삽입한다. 삽입되는 데이터가 간단하다면 image conjugation을 적용하여 복잡한 형태로 만들어 커버 이미지에 삽입한다. 본 연구에서는 삽이 용량을 증가시키기 위해 복잡도를 모든 비트 플래인에 적용시키지 않고, 선택적으로 적용하여 46%의 최대 삽입용량과 화질의 증가를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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