최근 인터넷 미디어 스트리밍 수요의 증가로 인해 CDN(Content Delivery Network) 비용이 크게 증가하였으며 이를 절감하기 위한 방안의 필요성이 날로 증가하고 있다. 이러한 상황에 맞춰 최근 CDN 비용을 절감할 수 있는 WebRTC(Web Real-Time Communication) 표준 기반의 P2P(Peer-to-Peer) 통신을 병용하는 DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 기술이 등장하였다. 본 논문에서는, 전달 이력에 기반하여 피어(peer)를 선택하게 함으로써, 이 기술의 CDN 비용 절감 효과를 크게 개선할 수 있는 새로운 알고리듬을 제안하였다. 또한 실험실 내에서 실제 이 알고리듬을 구현하고 모바일 네트워크 환경과 유사한 환경 조건에서 실험을 시행하여 그 성능을 측정한 결과, 무작위로 피어를 선택하는 기존의 시스템과 비교하여 더 높은 CDN 비용 절감 효과를 달성할 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 현재까지 국내에서 진행된 '저작권침해 소송', '손해배상청구 소송' 중에서 음악저작물에 관한 판례들을 통해 법적인 측면에서 판단의 근거를 기반으로 표절여부 판단에 대한 명확한 기준을 정립하여 소송 이전에 논란이 되는 두 곡의 유사성 여부를 판단할 수 있게 하는데 목적이 있다. 연구는 문헌연구와 판례(음악저작물의 요소에 의한 표절 판결 1건, 현재 항소심 진행중인 사건 1건)를 통해 이루어졌다. 연구결과 '음악저작물 표절 판단 기준'은 크게 (1) 창작성, (2) 의거성, (3) 실질적 유사성으로 나타났다. 창작성과 실질적 유사성의 판단방법은 거의 동일하다. 음악저작물의 구성요소인 가락, 화성, 리듬으로 비교분석을 하는 것이다. 하지만 창작성의 경우 원작자의 곡과 또 다른 비교대상물을 분석하고, 실질적 유사성은 사건에 해당하는 두 곡을 분석하는데 차이가 있다. 현재 창작성의 판단기준은 유사성이 인정된 비교대상물의 수를 설정하는 것이 필요하다. 또한 의거성은 객관적인 기준을 수립하는데 한계가 있다. 마지막으로 실질적 유사성은 과거 공연윤리위원회의 사전심의제도를 기반으로 수치화된 기준을 수립해야 한다.
영상정합 기술은 두 개 이상의 영상을 서로 맞추어, 각각의 영상이 가지고 있는 단점을 보완하여, 새로운 정보를 획득하게 하는 기술이다. 본 논문은 의료 영상간의 2D 영상 정합을 통해 환자의 점진적 병세파악에 도움을 주는 것을 목적으로 하고 있다. 서로 다른 시점과 장비로부터 얻어진 CT와 PET/CT영상을 정합하기 위하여 정확한 해부학적 정보를 제공하는 CT영상간의 정합을 먼저 수행하고 이를 통하여 얻어진 기하학적 정합파라미터들을 PET 영상에 적용하여, 독립 CT영상 위에 PET영상을 중첩하였다. 정합작업을 위해 먼저 각각의 CT영상에 대해 전처리 작업을 실시하였고, 영상의 변형은 affine 좌표변환을 이용하였다. 정합할 영상간의 유사도 평가를 위해 mutual information을 이용하였으며, 빠르고 정확한 정합을 위하여 최적화 알고 리듬인 particle swarm optimization 방법을 이용하였다. 이를 통해 실제 환자의 독립 CT와 PET/CT영상을 이용하여 실험하였고, PET/CT의 영상에서 확인할 수 있었던 병소에 대한 해부학적 위치 정보가 영상정합 과정을 통해 독립 CT 영상에서도 동일한 위치에 표시됨을 확인하였다. 제안된 알고리듬은 PET/CT 뿐만 아니라 향후 도입될 SPECT/CT, MRI/PET 등 다중영상기기와 기존의 독립 CT 영상기기와의 정합에도 폭넓게 사용될 것으로 기대된다.
수치고도모형으로부터 산출된 지형변수는 지표면 프로세스와 관련된 공간모델의 개발에 있어 중요한 요소이다. 이 논문에서는 사면유역지수(upslope contributing area)가 토양성질의 공간적 분포를 예측하는 능력이, 사용한 알고리듬과 격자크기에 따라 어떻게 변하는지를 연구하였다. 상이한 환경조건을 지니는 여덟 군데의 연구지역에서 토양-경관 자료를 획득하여 이중 4개의 토양성질을 분석에 포함시켰다. 다섯 가지의 알고리듬을 통해 사면유역지수를 산출하여 이 지수들이 수치고도모형의 해상도에 얼마나 민감한지를 분석하였다. 다방향유수흐름 알고리듬(multiple flow algorithm)을 통해 계산된 지형변수가 대부분의 토양변수와 높은 상관관계를 보임과 동시에 격자크기의 변화에 낮은 민감도를 보였다. 지형변수와 토양변수 사이의 높은 상관관계는 15-50 m의 해상도에서 유사한 예측능력을보였다. 격자크기를 증가시켰을때 발생하는 미세지형정보의 손실을 감안한다면, 15-30 m 정도의 공간적 스케일이 토양경관 모델링에 적합할 것으로 판단된다.
심실세동은 심장의 무질서한 전기적 활동으로 인해 심근 수축이 동시에 이뤄지지 않게 되어 급성심장사에 이르게 하는 부정맥이다. 본 연구에서는 이러한 심실세동 검출을 위해 적은 양의 학습 데이터만으로 좋은 분류 성능을 보이는 SVM(Support Vector Machine) 분류기 기반의 심실세동 검출 알고리즘을 제안하였다. 심전도 신호로부터 SVM 분류기에 입력할 입력 특징을 추출하기 위하여 웨이브렛 변환기반의 대역통과 필터링, R점 검출, 입력 특징 추출구간 설정의 전처리 과정을 수행하였으며 입력 특징으로는 리듬 기반의 정보 및 웨이브렛 변환 계수를 선택하였다. SVM 다원분류기는 정상리듬(NSR) 분류기, 심실 세동과 유사한 심실빈맥(VT) 분류기, 심실세동(VF) 분류기 그리고 그 외 부정맥 분류기로 구성하였다. SVM 분류기의 파라미터 C값과 ${\alpha}$값은 실험을 통하여 최고 성능을 나타내는 C=10, ${\alpha}=1$을 선택하였다. SVM 다원 분류기를 통한 정상리듬, 심실빈맥 심실세동의 검출 평균값은 98.39%, 96.92%, 99.88%의 우수한 검출 성능을 나타냈다. 본 연구에서 제안된 동일 입력특징을 사용하여 SVM 분류기의 심실세동 검출 결과와 다층퍼셉트론 신경망 및 퍼지추론 방법에 의한 결과를 비교하였으며 SVM 분류기가 비슷하거나 우수한 결과를 보였다. 또한 기존 다른 알고리즘에 비하여도 우수한 결과를 보임으로써 제안된 입력 특징을 통한 SVM 분류기 기반의 심실세동 검출이 유용함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 일차원 밀폐함 내의 광대역 소음을 제어하기 위한 에너지 밀도(energy density)제어 알고리듬의 성능을 평가한다. 주파수 영역에서 최적 능동 소음 제어 필터를 설계할 경우 종종 시간 영역에서 물리적으로 실현할 수 없는 결과를 얻게 된다. 이런 문제를 피하기 위해 본 논문에서는 시간 영역에서 문제를 해석한다. 이러한 접근 방법은 항상 물리적으로 실현 가능한 최적 제어기를 얻을 수 있게 해준다. 능동 소음 제어 시스템의 성능을 예측하기 위해 실시간 모의 실험 결과로부터 음압을 최소화 하는 것보다 에너지 밀도를 최소화 하는 것이 광대역 소음의 전역적인 감쇠(global attenuation)에 있어서 향상된 결과를 얻을 수 있음을 확인할 수 있다. 또한 특정 지점에서, 검출된 에너지 밀도를 최소화할 경우 밀폐함 내에 있는 위치 에너지를 최소화하는 방법에서 얻을 수 있는 결과와 유사한 정도의 소음 전역 감쇠를 얻을 수 있었다. 그리고 음압 자승 제어 방법과는 달리 에너지 밀도 제어 방법은 일차원 음장에서 사용하는 경우 오차 센서의 위치에 영향을 받지 않음을 알 수 있다. 본 논문은 또한 에너지 밀도 제어 알고리듬의 실제 구현시에 일반적으로 사용되는 두 개의 센서를 사용하는 구현 기술을 살펴보고, 이 기술이 큰 성능 저하 없이 에너지 밀도 제어 알고리듬을 구현할 수 있음을 보인다.
방송과 융합의 시대로 접어들면서 (IP)TV 단말에서 이용 가능한 프로그램 콘텐츠 수가 급격히 증가 하였다. 이로 인해, 사용자 (시청자)가 선호하는 방송 프로그램 콘텐츠로의 접근성이 주요한 사항이 되었다. 본 논문은 유사 사용자 선호도에 기반을 둔 협업 필터링을 이용하여(IP)TV 프로그램을 효율적으로 사용자에게 자동 추천하는 연구에 관한 내용이다. 개인의 시청 프로그램 선호도를 고려하여 방송 프로그램을 추천하기 위해서, 제안하는 추천 시스템의 구성은 오프라인과 온라인 연산으로 구성된다. 오프라인 연산과정에서 (IP)TV 프로그램, 장르, 채널에 대한 개인의 선호도를 묵시적으로 추론 하는 방법을 제시하고, 동적 퍼지 클러스터링 방법을 사용하여 각 개인의 선호도에 따라 사용자들을 그룹 짓되, 특징 벡터를 장르와 채널에 대한 선호도로 결합하여 사용하는 방법을 제시한다. 또한, (IP)TV 단말에 로그인 한 활동 사용자에게, 높은 정확도로 선호 프로그램을 추천하기 위해서, 활동 사용자와 관심 시청 프로그램이 유사한 사용자들을 유사도 측정 방법을 사용하여 한 번 더 추출하고, 이 추출된 유사 취향 사용자들의 선호 (IP)TV 프로그램들에 대해, EPG를 이용하여 현재 방송되지 않는 프로그램들을 제외시킨다. 마지막 단계에서는 추천 후보 프로그램들에 대해 본 논문에서 제안하는 순위 정렬 모델을 이용하여 추천 우선순위를 결정하여 제시한다. 특별히, 본 논문은 BM(Best Match) 알고리즘을 확장하여 개인 선호도를 고려한 순위 정렬 모델을 제시한다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 프로그램 자동 추천 알고리듬은 2,441명의 사용자에 대해 5개의 프로그램을 추천하였을 경우, 62.1%의 예측 정확도를 나타내었다.
본 논문은 3차원 얼굴영상으로부터 얼굴의 구성 요소 중의 하나인 코의 종단면과 횡단면을 이용한 특징값과 얼굴의 다를 구성 요소들로부터 구해진 특징값을 이용하여 얼굴을 인식하는 알고리듬을 제안한다. 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출 및 얼굴의 최고점인 코끝을 찾은 후, 3차원 영상으로부터 얼굴의 주요 특징영역인 코 정보와 얼굴의 종단면 및 횡단면의 정보를 이용하여 회전 보상 전, 후의 특징값을 구한다. 코의 최고점, 코와 이마 사이의 미간점, 코의 밑점, 그리고 코의 앙쪽 끝점을 탐색하여 코의 종단면과 횡단면을 기준으로 한 면적, 깊이, 각도, 체적, 그리고 눈과 입의 간격을 특징값으로 사용하였다. 제안된 방법을 이용한 유사도 비교는 입력과 데이타 베이스에 대하여 각각 두 개의 깊이 데이타에 대해 유클리드 거리를 사용하였으며, 실험결과 임계 순위 값 5위 이내의 인식률이 95.5%로 나타났다.
자동차 부품의 측정 시스템은 현재 고가의 장비가 대부분이다. 본 논문에서는 저가의 장비를 구현하려고 하였다. 자동차의 부품은 여러가지가 있으나, 이 중에서 현재 공장에서 측정에 어려움을 겪고있는 에어콘 스윗치인 마그네트 코일 하우징을 대상으로 하였다. 특히 측정 대상이 크고, 카메라의 화소수가 40만 이하일 경우, 측정의 중요한 포인트는 화소수이기 때문에 이를 정확히 알아 내는데, FCM(Fuzzy C-means) 알고리듬이 좋은 결과를 주지만 속성 공간에서 유사성만을 고려하고, 공간영역에서 유사성은 고려되지 않기 때문에 FCM은 "equal evidence"와 "ignorance"를 구분하지 못한다. 이를 개선하기 위해서 FCM를 수정하여 먼저 FCM로 처리하고 하고 이를 바탕으로 PCM(Possibilistic C-means)를 사용하였다. 길이를 측정하기 위해서는 표준이 되는 정확한 자가 필요하지만 실재로는 획득하기가 용이 하지 않기 때문에 이미 공장에서 수작업하여 얻은 합격 제품의 화소수들의 평균치를 표준값으로 하고 이를 표준 길이로 하였다. 결과를 모니터에 보여주고, RSC-232 포트를 통하여 신호를 마이크로프로세서에 전달하여 제품의 양호(good), 불량(bad)을 판별하는 신호를 발생하게 하였다.
자동차 부품의 측정 시스템은 현재 고가의 장비가 대부분이다. 본 논문에서는 저가의 장비를 구현하려고 하였다. 자동차의 부품은 여러가지가 있으나, 이 중에서 현재 공장에서 측정에 어려움을 겪고 있는 에어콘 스윗치인 마그네트 코일 하우징을 대상으로 하였다 특히 측정 대상이 크고, 카메라의 화소수가 40만 이하일 경우, 측정의 중요한 포인트는 화소수이기 때문에 이를 정확히 알아 내는데, FCM(Fuzzy C-means) 알고리듬이 좋은 결과를 주지만 속성 공간에서 유사성만을 고려하고, 공간영역에서 유사성은 고려되지 않기 때문에 FCM은 "equal evidence"와 "ignorance"를 구분하지 못한다. 이를 개선하기 위해서 FCM를 수정하여 먼저 FCM로 처리하고 하고 이를 바탕으로 PCM(Possibilistic C-means)를 사용하였다. 길이를 측정하기 위해서는 표준이 되는 정확한 자가 필요하지만 실재로는 획득하기가 용이 하지 않기 때문에 이미 공장에서 수작업하여 얻은 합격 제품의 화소수들의 평균치를 표준값으로 하고 이를 표준 길이로 하였다. 결과를 모니터에 보여주고, RSC-232 포트를 통하여 신호를 마이크로프로세서에 전달하여 제품의 양호(good), 분량(bad)을 판별하는 신호를 발생하게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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