확장성 문제와 도메인간 상호 동작성 문제 등으로 인해 인터넷에서 IP 멀티캐스트 기능의 지원이 지연되고 있음에 따라 IPTV와 같은 실시간 멀티미디어의 멀티캐스트 응용을 P2P(Peer-to-Peer) 방식으로 지원하는 P2P 스트리밍 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 본 논문은 참여자간 상호 작용이 보다 활발한 개인 IPTV와 비디오 컨퍼런스 등과 같이 QoS(Quality of Service)에 민감한 멀티미디어 멀티캐스트 응용을 위한 P2P 스트리밍 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 P2P 스트리밍 기법은 응용이 자신의 신뢰성 요구에 부합되도록 백업 피어(Backup Peer)가 배치된 P2P 스트리밍 트리를 구축함으로써 피어 이탈에 따른 재연결 지연(Reconnection Delay)을 축소하여 그에 따른 스트리밍 데이터의 손실을 최소화한다. 그리고 피어의 대역폭 정보와 종단간 지연시간 정보를 분산 방식으로 유지함으로써 참여 피어가 연결될 목표 피어를 신속하게 결정할 수 있게 하여 피어의 참여 지연시간인 스타트업 지연시간(Startup Delay) 획기적으로 줄인다. 또한 본 논문에서 제시한 P2P 스트리밍 기법은 대역폭과 종단간 지연 시간에 따른 피어 수락 제어(Peer Admission Control) 기능을 제공함으로써 멀티캐스트 응용의 종단간 지연 시간 요구사항에 부합되는 스트리밍 서비스를 제공한다.
VOD 서비스는 전자프로그램가이드와 더불어 가장 성공한 데이터방송 서비스의 사례로 손꼽히고 있다. 특히, VOD 서비스는 기존 방송사의 수익모델 (가입자 기반 수신료, 광고료) 외에 추가 수익을 제공하기 때문에 각 방송사들은 고유의 VOD 서비스를 개발하고 매출 향상을 위해서 빈번한 개선 작업을 수행하고 있다. 이는 곧 새로운 VOD 서비스 개발로 이어지기 때문에 개발업체는 빈번한 개발 요구에 효과적으로 대응할 방법을 고민하고 있다. 이와 같은 배경 속에서 본 연구는 다수의 사례연구를 통해 그 효율성이 입증된 피처지향 분석모델을 VOD 서비스 개발에 적용하기 위한 기반연구를 수행하였다. 본 연구에서 사용한 피처지향 분석모델은 카네기멜론대학 SEI에서 개발한 FODA (Feature-Oriented Domain Analysis)로서 FODA는 특정 도메인에 속한 소프트웨어의 피처모델을 개발하고 그 피처모델을 기반으로 고객과 함께 소프트웨어의 형상을 결정하는 도구를 제공한다. 본 연구는 VOD 서비스의 피처모델을 개발하고 그 피처모델과 정합된 VOD 서비스의 기능과 테스트케이스를 개발하여 FODA의 활용 범위를 확장하였다. 또한, 피처지향 분석모델로 생성된 피처모델, 기능명세, 테스트 케이스를 활용할 때 가능한 VOD 개발 프로세스도 제안하였다.
생물학 도메인은 약어 표현이 빈번하며, 실제로 문서에서 중요한 의미를 지니는 개체명들이 약어로 표현되는 경우가 많다. 본 연구에서는 토픽과 링크 정보를 이용하여 약어 중의성을 해결하고 동일한 의미를 가지는 다양한 형태의 약어 원형들(variant forms)에 대한 그룹핑을 시도한다. 이를 위하여 LDA(latent Dirichlet allocation) 기반 의미적 의존 링크 토픽 모델(semantic dependency topic model)을 제안한다. 해당 모델은 생성 모델(generative model)의 일종으로 문서 집합의 각 문서에 등장하는 단어들은 문서에서 발생하는 토픽 분포와 토픽 당 단어 분포에 의해 생성되어 있는 것으로 가정하고, 관측 가능한 문서 집합의 단어들로부터 문서에 내재된 숨어있는 토픽 구조를 추론하여 단어 생성과 토픽 파라미터를 연결시킨다. 본 연구에서는 토픽 정보 외에 단어들 사이에 존재하는 의미적 의존성(semantic dependency)을 링크로 정의하고, 단어 간에 존재하는 링크 정보, 특히 원형과 문장에서 공기하는 단어들 사이의 링크를 파라미터화하여 중의성 해결에 이용하였다. 결과적으로 주어진 문서에 등장하는 약어에 대해 가장 가능성 있는 원형은 해당 모델을 이용하여 추론된 단어-토픽, 문서-토픽, 단어-링크 확률에 의해서 결정된다. 제안하는 모델은 MEDLINE 초록으로부터 Entrez 인터페이스를 이용해 22개의 약어 집합과 186개의 가능한 약어 원형을 이용하여 질의를 생성하고, 이를 이용해 검색된 문서들을 대상으로 학습과 테스트에 이용하였다. 실험은, 주어진 문서에 등장하는 해당 약어에 대한 원형이 무엇인지 예측하는 방식으로 98.3%의 정확률의 높은 성능을 보였다.
본 연구에서는 졸-겔 공법을 이용하여 가스 차단 특성을 갖는 $SiO_2/EVOH$(에틸렌 비닐알콜 공중합체) 하이브리드 물질을 제조하였다. 제조된 여러 조성의 하이브리드 졸을 표면 처리한 biaxially oriented polypropylene (BOPP) 기지재에 스핀 코팅 방식을 이용하여 코팅하였다. X선 회절 및 DSC 분석에 의해 하이브리드 내의 EVOH 상과 실리카 상 사이의 결합에 따른 결정화 거동의 변화를 조사하였다. 또한 $SiO_2/EVOH$ 하이브리드 겔의 모폴로지 관찰을 통하여, 100nm 이하의 실리카 입자들이 균열하게 분산된 매우 치밀한 상 미세구조를 갖는 하이브리드 물질을 제조하기 위해 필요한 Tetraethylorthosilicate (TEOS) 무기전구체의 최적 함량이 존재함을 알 수 있었다. 첨가된 TEOS 함량이 최적 함량보다 낮거나 높은 경우에는 큰 도메인의 입자 클러스터들이 형성되어 매우 불안정한 모폴로지를 나타내는 상분리 현상이 관찰되었다. 이러한 모폴로지 결과는 하이브리드 코팅 필름의 산소 투과도의 변화 결과와 일치하였는데, TEOS 함량이 0.01 - 0.02mol로 첨가되어 제조된 하이브리드로 코팅된 필름의 경우 매우 우수한 산소 차단 특성을 나타냈으며, 0.04mol 이상으로 첨가되었을 때는 상 분리 및 미세 균열 발생으로 인하여 그 차단 특성이 급격하게 감소하는 것으로 나타났다.
데이터로부터 의미있는 형태의 정보를 얻기 위한 여러 가지 기법들이 개발되어 왔지만, 최근 들어 가장 각광받는 분야 중 하나는 패턴인식과 기계학습 방법이다. 기존의 학습 알고리즘은 대부분 범주 형 속성에 기반 한 규칙 또는 의사 결정 모델을 생성한다. 그런데, 실세계의 데이터는 보통 범주 형 속성 외에도 수치 값을 갖는 속성을 포함하고, 또 많은 경우에 있어 수치 형 속성으로만 구성되기도 한다. 따라서 이러한 경우, 데이터를 학습에 사용하기 위해서는 수치형 속성에 대한 적절한 처리 과정이 필요하다. 본 논문에서는, 수치형 속성의 도메인을 여러 개의 분절된 부분으로 나누어 학습 알고리즘에 사용하는 방법인 이산화 기법을 설명하고 또한 데이터마이닝의 기법으로 사용되는 클러스터링(Clustering)을 사용한다. 클러스터란 대량의 데이터베이스로부터 유사한 레코드 특성을 지닌 작은 그룹으로 여러 개를 분할하는 것으로 패턴 공간에 주어진 유한 개의 패턴들이 서로 가깝게 모여서 무리를 이루고 있는 패턴 집합이다. 그 집합들 중에서 특정한 카테고리를 지정하지 않고 주어진 데이터들에서 어떤 패턴을 추출하여, 비슷한 데이터들을 묶어서 데이터를 분류하는 기법인 클러스터링에 대해 실험한다.
본 논문에서 제안되는 워터마크(Watermark) 삽입 알고리즘은 웨이블릿 변환 영역에서 구성되는 부대역간의 트리구조(Tree structure)와 공간 영역에서의 윤곽선 정보를 이용하여 워터마크를 삽입할 영역을 결정하고 삽입한다. 먼저 생성되는 고주파 성분의 부대역으로부터 저주파 부대역으로 중요 주파수 영역을 예측하게 되는데 웨이블릿 변환영역에서 구성된 트리구조에서 높은 주파수를 가지는 LHI 부대역을 4${\times}$4의 부행렬(Submatrix)로 나누고 행렬에 대한 평균과 이들에 의해 구성되는 블록 행렬(Block matrix)로부터 전체 평균 및 워터마크 삽입에 이용될 임계값을 얻는다. 또한 주파수 영역에서 구해진 에너지 특성에 대한 블록 행렬과 공간 영역에서 얻어진 영상의 윤곽선 정보에 의해 워터마크가 삽입될 위치인 키맵(Keymap)이 구해진다. 구해진 키맵에 따라서 LFSR(Linear feedback shift register)을 이용하여 발생된 무작위 순열(Random sequence)를 웨이블릿 도메인에서 이웃 웨이블릿 계수간의 관계를 이용하여 삽입한다. 최종적으로 역 웨이블릿 변환을 취함으로써 워터마크가 삽입된 영상을 생성한다. 제안된 워터마킹 알고리즘은 JPEG과 같은 압축과 Blurring, Sharpening, 그리고 가우시안(Gaussian) 잡음 등의 공격에 대해서도 기존의 방식에 비해 약 2㏈ 절도 높은 PSNR(Peak signal to noise ratio)를 보이면서 2%에서 8% 정도 높은 NR(Normalized correlation)를 가져서 좋은 특성을 나타냈다.
본 논문에서는 2차원 웨이블릿 변환을 이용한 영상 압축방식에 적합한 블라인드 워터마킹 방식을 제안하고 VHDL(VHSIC Hardware Description Language)을 이용해서 하드웨어로 구현하였다. 워터마킹 알고리즘의 목적은 영상의 조작에 대해 영상의 무결성을 인증하고 조작이 가해졌을 경우에 조작 위치를 판별하는 것이다. 제안된 워터마크 방식은 동영상 압축 시 적용되는 것으로 가정하였으며, 따라서 양자화에 무관하고 실시간으로 삽입 및 추출이 가능하도록 하였다. 웨이블릿 도메인에서 주파수 특성상 최저파수 대역(LL4)은 공간영역의 변화에 대해 민감하지 않다는 것을 실험적으로 검증하여 LL4를 워터마크의 삽입영역으로 설정하였다. 워터마크 삽입 시 압축된 영상의 화질을 최대한 저하시키지 않으면서 강인성을 지닐 수 있는 비트평면 조합을 LL4 부대역에서 선택하고 이를 워터마크 삽입 포인트로 결정한다. 비트평면에서 워터마크의 삽입위치를 알고 있고 값 변환이 아닌 값의 치환방식으로 워터마크를 삽입하므로 워터마크를 추출할 때에 원 영상이 필요하지 않다. 또한 삽입위치가 노출되었을 때의 안전성을 고려하여 워터마크를 블록암호화 알고리즘을 이용하여 암호화한 후 삽입하도록 하였다. 실험결과 제안된 워터마킹 알고리즘은 일반적인 영상의 조작에 대해 강인성을 보였고 영상 및 비디오 압축기에서 전체 동작과 구조에 큰 변화를 주지 않으면서 이식이 가능하였다. 구현된 영상압축기와 워터마킹 하드웨어는 Altera의 APEX20KC EP20K400CF672-7 FPGA 디바이스에서 약 40%의 LSB를 사용하고 최대 약 60MHz에서 동작이 가능하였다.
협업필터링(collaborative filtering) 추천은 효과적인 추천을 위해 가장 널리 활용되는 기법 가운데 하나로 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 협업필터링 추천과 관련하여 주요 이슈 가운데 하나는 왜 적용 도메인에 따라 추천 성과 간에 차이가 다르게 나타나는가이다. 이러한 추천 성과 간의 차이가 발생하는 원인에 대해 많은 연구들은 데이터의 특성에만 주목할 뿐 체계적인 설명을 제시하지 못하고 있는 것도 사실이다. 이러한 기존 연구의 문제점을 해결하기 위해 본 연구는 소셜네트워크의 구조적 측정 지표를 활용하여 추천 성과 간의 차이가 발생하는 원인을 보다 체계적으로 규명하고자 한다. 이를 위해 소셜네트워크의 구조적 측정지표와 협업필터링 추천 성과 간의 관계에 대한 가설을 수립하고 국내 H백화점의 거래데이터를 활용하여 이를 실증적으로 검증하였다. 검증 결과 밀도와 포괄성은 추천 성과에 긍정적인 영향을 미치는 반면 군집화계수는 부정적인 영향을 미치는 것을 파악하였다. 본 연구는 협업필터링 추천 성과를 이해할 수 있는 새로운 관점을 제시하였다. 또한 기업이 협업필터링 추천시스템을 도입하고자 할 때 그들의 의사결정에 도움을 줄 수 있는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있다.
모바일 클라우드 컴퓨팅에서 이동 노드는 이동 중에도 끊김없이 서비스를 요청하고 받을 수 있어야 한다. PMIPv6에서 이동 노드가 통신하고자 하는 상대 노드가 동일한 PMIPv6 도메인에 있는 또 다른 이동 노드인 경우에는, 두 이동 노드 간의 패킷이 각 노드가 접속해 있는 Mobile Access Gateway와 Local Mobility Anchor를 통과하여 전송되기 때문에 패킷 전송비용이 증가하는 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 몇 가지 경로 최적화 기법이 제안되었다. 그러나 제안된 기법들은 최적화된 경로를 결정하기 위해 많은 시그널 메시지가 필요하다. 본 논문은 PFMIPv6의 예측 알고리즘을 활용한 경로 최적화 핸드오버 기법을 제안한다. 이동 노드의 핸드오버가 임박할 경우 PFMIPv6의 예측 알고리즘을 활용하여 경로 최적화에 필요한 컨텍스트 메시지를 이동 노드가 접속할 MAG에 미리 전송한다. MAG는 컨텍스트 메시지를 활용해 최적화된 경로를 미리 성립함으로서 추가적인 경로 최적화 절차를 수행하지 않는다. 제안된 기법은 PFMIPv6의 예측 알고리즘을 활용하여 경로 최적화에 필요한 컨텍스트 메시지를 전송함으로서 시그널 메시지를 줄일 수 있다. 제안된 기법의 효율성을 보여주기 위해 수학적 성능 평가를 수행하였으며, 이를 통해 제안된 기법이 기존의 경로 최적화 기법보다 우수한 성능을 제공함을 보여준다.
연합인증은 소속기관에서 이용하는 사용자 ID와 비밀번호를 이용해 타 기관에서 제공하는 연구자원에 접근할 수 있는 멀티도메인 간 사용자 인증 및 인가체계이다. 사용자는 연합인증 서비스에 참여하고 있는 다수의 기관들 중에서 자신의 소속기관을 선택해 로그인해야 한다. 탐색서비스는 연합인증이 가능한 기관들을 목록화해 화면 표시함으로써 사용자가 자신의 소속기관을 쉽게 찾을 수 있게 하는 서비스이다. ID 연합에 참여하는 기관이 증가할수록 소속기관 검색이 어렵기 때문에 탐색시스템에서 참여기관들을 효과적으로 목록화하는 방법이 필요하다. 본 논문은 사용자와 기관의 위치정보를 이용해 근접도를 계산하고 근접도에 따라 기관들의 목록 순서를 결정하는 식별정보제공자 탐색시스템을 제안한다. 또한 탐색시스템의 무중단 서비스를 위한 서버 이중화 방안과 연합인증 서비스의 관리편의성 재고를 위해 서비스현황 모니터링 기능을 구현한다. 마지막으로 개발된 탐색시스템을 연합인증 서비스 환경에 적용하고 제안한 위치정보 기반 탐색, 서버 이중화, 현황 모니터링 방법의 성능과 기능을 검증했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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