비디오 데이터의 효율적인 저장, 관리를 위해서는 장면전환 검출을 통한 비디오 분할 기술에 대한 연구가 필요하다. 기존의 장면전환 검출 알고리즘은 복호화에 의한 연산량 및 프레임들간의 비교에 의한 연산량이 많고 잡음에 의한 오검출 및 미검출이 발생하게 된다. 본 논문에서는 MPEG 압축 비디오에서 압축 영역에서의 타른 장면전환 검출을 위한 최적의 검색 간격을 유도하였고, 검색간격 내의 B 프레임의 방향성을 직접 추출하여 장면전환검출에 이용하므로 빠르고 정확한 장면전환 검출 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 사용자에게 보다 효율적이고 직관적인 비디오 브라우징 서비스를 제공하기 위하여 비디오 데이터의 종류와 특성에 제한받지 않고 강건하게 적용될 수 있는 장면전환 검출 알고리즘을 제안하고자 한다. 제한된 알고리즘은 명암 값의 급 변화나 객체의 빠른 움직임, 영상의 왜곡 등에 의한 장면전환 검출의 오류를 제거할 수 있으며, 특히 연속된 프레임사이의 강건한 차이 값 추출을 위한 개선된 식을 제안하고, 추출된 차이 값들로부터 변화패턴을 학습하고 특징을 추출함으로서 자동 임계치 결정에 활용하였다. 제안된 방법은 급진적인 장면변화가 많고 플래시라이트와 같은 조명의 변화가 많은 다양한 비디오 데이터를 가지고 실험되었으며, 실험결과 기존의 방법에 비교하여 효율적이고 신뢰할 수 있는 결과 값들을 보여주었다.
우리는 범주 불균형 분류 문제를 해결하기 위해 학습 과정 중 범주 크기 기반 배치 샘플링 방법 전환을 위한 스케줄링 방법을 제안한다. 범주별 샘플링 확률로 범주 크기의 역수(LWRS-Reciporcal)와 범주 비율의 반수(LWRS-Ratio)를 적용하여 각각 실험을 진행하였고, LWRS-Reciporcal 방법이 F1 성능 개선에 더 효과적인 것을 확인하였다. 더하여 고정된 샘플링 확률값으로 인해 발생할 수 있는 또 다른 편향 문제를 완화하기 위해 학습 과정 중 샘플링 방법을 전환하는 스케줄링 방법을 설계하였다. 결과적으로 검증 성능의 갱신 유무로 샘플링 방법을 전환하였을 때 naver shopping 데이터셋과 KLUE-TC에 대하여 f1 score와 accuracy의 성능 합이 베이스라인보다 각각 0.7%, 0.8% 향상된 가장 이상적인 성능을 보임을 확인하였다.
대용량 동영상 데이터의 효율적인 관리와 검색을 위해서는 장면 단위의 정확한 분할이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 동영상의 시각적인 내용에 기반한 장면 전환 검출 방법을 연구하였다. 본 논문에서는 프레임 단위의 특징과 프레임 내의 부분영역 단위의 특징을 결합한 다중 특징을 사용한 장면 전환 검출 방법을 제안한다. 실험을 통한 성능 평가에서는 기존의 방법들에 비해 Recall과 Precision에서 각각 7.7%, 10%의 향상을 보였다.
연결 지향적 데이터 경로 서비스는 운영중인 데이터 경로에 문제가 생겼을 경우, 이의 인지와 변경을 제한된 시간 내에 끝내야 한다. 서비스 중인 데이터 경로에 이상이 있을 경우 계속해서 데이터 유실이 발생하기 때문에, 경로 서비스를 제공하는 데이터 스위칭 시스템은 문제의 경로를 신속하게 정상 경로로 전환해야 한다. 시스템의 신속한 경로 전환을 위해서는 문제 (이벤트)의 인지와 공유와 처리 과정이 신속하게 끝나야 한다. 본 논문에서는 테라비트 광-회선-패킷 통합 스위칭 시스템에서 시간결정성 높은 이벤트 공유를 위한 제어프로세서 사이의 메시징 방법을 제안한다. 제안한 방법은 서비스 실행 중에 이벤트 공유를 단순화하고 이벤트 데이터에 의한 시간 가변성을 최소화하여, 글로벌 이벤트 처리의 지연 시간을 줄이고 시간결정성을 향상시킨다. 경로 이벤트 처리에 제안한 방법을 사용할 때, 738개의 경로 전환에서 일반적인 방법보다 최대 40% 의 지연 시간 감소 효과가 있다.
디지털 전환(digital transformation)이란 기업이나 조직이 기존의 비즈니스 모델이나 영업 활동을 디지털 기술을 활용하여 변화시키거나 새롭게 혁신하는 과정을 말한다. 이는 시장에서의 경쟁력 강화, 고객 경험 개선 그리고 새로운 사업의 발굴 등을 위하여 다양한 디지털 기술들 - 클라우드 컴퓨팅, IoT, 인공 지능 등 - 의 활용이 요구된다. 또한 시장, 고객 그리고 생산 환경에 대한 지식과 통찰을 도출할 수 있도록 올바른 데이터의 선택, 분석 가능한 상태로의 데이터 전처리(preprocessing) 그리고 목적에 적합한 체계적인 분석들에 대한 올바른 프로세스 정립을 필요로 한다. 이러한 디지털 빅 데이터의 유용성은 적합한 전처리와 함께 정보 및 가설 탐색 그리고 지식과 통찰의 시각화를 위한 탐색적 데이터 분석(exploratory data analysis; EDA)의 올바른 적용이 결정한다. 본 논문에서는 EDA의 철학과 기본 개념에 대하여 재고찰과 함께 효과적인 시각화를 위하여 시각화 핵심 정보, 그래프 문법(grammar of graphics)에 기초한 정보 표현 방법 그리고 최종 시각화 검토 기준인 ACCENT 원칙을 논의한다.
국내통신서비스 산업의 시장구조가 데이터통신 중심으로 급격히 전환되고 있다. 국내 통신서비스 산업은 2001년 14%대의 성장을 시현했으며,2002년에도 13%정도의 양호한 성장세를 이어나갈 전망이다. 유무선을 망라한 음성서비스 분야의 성장세 둔화에도 불구하고, 통신서비스 산업이 이러한 성장세를 유지할 수 있는 것은 정보화의 열기를 바탕으로 한 데이터통신 수요릐 급증에 힘입은 바 크다
기업들은 트랜잭션 정보와 메타데이터 확보하기 위해 해마다 수십억 달러를 지출하고 있다.전자상거래 물결은 각종 트랜잭션을 자동화된 전자 프로세스로 전환시켜 이러한 비용의 상당부분을 절감할 수 있도록 하고 있다. 하지만 대부분의 기업들은 여전히 종이로 문서들을 교환하고 있다. 결과적으로 이들은 데이터 입력, 분류보관, 문서검색, 복사, 팩스, 다른 형태로의 문서 재구성에 아직도 수십억 달러를 지출하고 있다는 것이다.
본 연구에서는 Li 환원법에 의한 PWR 사용후핵연료의 금속전환과정을 모사하는 프로그램을 개발하였고 이를 이용하여 Li의 양에 따른 사용후핵연료 산화물의 금속 및 염화물 전환량을 계산하였다. 이 프로그램에서는 Li 환원과정의 화학반응에 관련된 특성치와 열역학데이터를 데이터 베이스화하고 이를 입력 데이터로 사용하여 특정 Li 양에 의한 산화물의 반응결과를 전환률로 계산한다. 개발 프로그램의 성능을 평가한 결과, $Eu_2O_3$와 $Sm_2O_3$를 제외한 나머지 산화물은 기존 코드 결과값과 6 % 이내의 상대오차로 잘 일치하고 각 산화물의 개별반응에서 산화물의 완전 전환에 필요한 Li 양의 계산값도 이론적 계산값과 정확히 일치함을 확인하였다. 또한 검증된 개발 프로그램을 이용하여 산화물별 Li과 금속전환률의 관계를 분석한 결과, 그 중에서 Li이 250 몰로 주어졌을 때 $UO_2$의 83.73%는 U로 전환된 반면 나머지는 산화물로 잔존하였고, 100% U로 전환시키는데 필요한 Li의 양은 297 몰로 나타났다.
스마트폰은 우리의 생활에 필수적인 상품으로 자리잡았다. 기술이 개발되고 이동통신 시장이 포화상태로 접어듬에 따라, 고객이 스마트폰을 구매하는데 있어서 이동통신사 선정 요인을 이해하는 것은 중요해졌다. 이러한 선정요인을 파악하기 위하여 본 연구에서는 요인 분석과, 이항 로지스틱스 회귀분석을 사용하여 분석을 실시하였다. 본 연구에서는 우선 이동통신사 선정에 영향을 미치는 요인을 기존의 연구문헌을 참고하여 고객만족, 전환장벽, 전환유인의 3가지 범주로 구분하였다. 본 논문에서는 이 주제와 관련한 9가지의 가설을 제시하고 수집된 설문데이터에 대하여 요인 분석 및 이항 로지스틱스 회귀분석을 이용하여 가설을 검정하고자 하였다, 분석결과 데이터품질, 요금만족도, 기업이미지, 신규계약부담, 단말기 유인, 타사업자 매력의 6가지 요인이 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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