보안 분야에서 악성코드나 이상 행위를 탐지하기 위한 보안 로그의 분석은 매우 중요하며, 악성코드를 탐지하기 위한 이미지 시각화 분석 기술은 많은 선행 연구를 통해 논의되어져 왔다. 이러한 분석 기술은 온라인 게임에도 적용될 수 있다. 최근 온라인 게임에서 악성코드나 게임 봇, 매크로 도구 등의 악용 사례가 증가하므로 인해 정상적으로 게임을 이용하려는 유저들의 이탈이 늘어나는 추세로 서비스의 운영자가 제시간에 필요한 조치를 하지 않을 경우 게임 산업 자체가 무너질 수 있다. 본 논문에서는 분석의 효율성을 향상시키기 위해 로그 파일을 PNG 이미지로 변환하는 방식을 사용한 새로운 이탈 예측 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 이미지 변환을 통해 기존의 로그 크기에 비해 52,849배 경량화된 분석이 가능하며 특성 분석이 별도로 필요하지 않은 방식으로 분석에 소요되는 시간을 단축시켰다. 모델의 유효성 검증을 위해서 엔씨소프트의 블레이드 앤 소울 게임의 실제 데이터를 사용하였고, 분석 결과 97%의 높은 정확도로 잠재적인 이탈 유저를 예측할 수 있었다.
본 논문은 Convolutional Neural Network(CNN) 모델을 이용하여 선박 소음의 로파그램 분석을 통한 선박 식별 시 허프 변환을 적용함으로써 성능을 향상시키는 방안을 제안한다. 수동소나에 수신된 신호를 처리하면 시간-주파수 영역인 로파그램이 생성된다. 로파그램에는 선박이 방사하는 기계류 소음이 토널 신호로 나타나고 이를 분석하면 선박의 클래스를 특정할 수 있다. 그러나 로파그램의 분석은 숙달된 인원에 의해 진행되는 전문적이고 오랜 시간이 소요되는 작업이다. 또한, 로파그램에는 수중환경 특성 상 다양한 배경소음이 같이 전시되기 때문에 표적 식별을 위한 분석이 매우 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 로파그램에 허프 변환을 적용하여 선을 추가함으로써 토널 신호를 강조하였다. 원본 로파그램과 허프 변환을 적용한 로파그램에 대해 CNN 모델을 이용해 식별을 시도한 결과, CNN 모델의 정확도와 매크로 F1 점수를 통해 허프 변환을 적용한 것이 로파그램 식별 성능을 향상시켰음을 보여주었다.
영재를 위한 수학교육은 우리의 당면과제 중 하나이다. 능력 있는 학생들의 학습이 속진에 한정되는 것 보다는 심화자료 및 수학적 소프트웨어와 함께 하는 것이 더 의미 있을 것으로 기대된다. 본 연구는 스프레트쉬트를 사용한 수학적 아이디어의 탐구에 관한 것이다. 다음에 대해 논의하기로 하겠다. i) 스프레드쉬트는 비전통적이면서도 이용이 용이하며, 수학적 통찰을 위한 매개물이다. ii) 풍부하고, 흥미릅고, 가치있는 수학적 주제에 대해 스프레드쉬트를 이용할 수 있다. iii) 스프레드쉬트를 사용하여 학생들이 수학적 아이디어에 대한 흥미를 고취시킬 수 있다. iv) 스프레드쉬트는 학생들에게 그들의 창의적인 시각화 기술을 공개할 기회를 줌으로써 수학에 대한 폭넓은 도식적 이해를 제공한다. v) animation을 포함한 스프레드쉬트 도식들의 적절한 사용은 유익하면서도 흥미롭다. vi) 학생들은 일상생활에 나타나는 수학의 흥미로움을 발견할 것이다. vii) 교사는 지금의 지도방식에 스프레드쉬트를 통합할 수 있다. 특히 스프레드쉬트는 다음과 같은 면모도 가지고 있다. i) 창의적인 수학적 스프레드쉬트 모델들의 실제 과정들이 그 자체로써 수학적 개념발달에 이용될수 있다. ii) 스프레드쉬트 모델은 심화된 주제의 탐색을 위한 의미 있는 탐구과제를 제공한다. iii) 스프레드쉬트는 현장에서 사용되는 실제적 수학 도구이다. - 과학자나 공학도들의 사용도 증가되고 있다. 이것의 사용은 학생들이 현장에서 사용할 기술을 취득하게 할 수 있고, 같은 컴퓨터의 소프트웨어를 사용하는 가족의 대화 수단이 되기도 한다. 본 연구에서 우리는 스프레드쉬트의 4가지 실증적 예를 들어 보겠다. 또한 다른 영역에서 발전된 스프레드쉬트 모델의 몇 가지 도식적 산출물도 포함 할 것이다. 우리는 가장 대중적인 스프레드 쉬트인 Microsoft Excel 프로그램을 사용하였다. Excel의 수행과 Excel 연산의 설명을 담은 CD와 함께 다양한 사례들에 대한 논의는 (8)을 참고하기 바란다. 본고에서는 graphic animation 기술, 스크롤바의 사용을 간단하게 개괄하겠다. '동적형상들(movies)'를 만들 수 있는 간단한 매크로의 사용 등의 내용들은 각 자료를 사용할 수 있는 Excel 파일의 예와 함께 [1]과 [8]에 설명하였었다. 많은 인쇄물과 on-line 참고문헌, 매체자료들도 함께 제공하였다.
MPEG-4 Visual은 객체 기반의 동영상 압축 국제 표준으로서 멀티미디어 통신에서부터 HDTV에 이르는 광범위한 응용 분야를 지원하기 위해 설계되었다. MPEG-4 표준안은 디코더에서 처리 가능한 디코딩 복잡도를 제한하기 위해 3가지 Video Buffering Verifier 모델을 정의하고 있다. 그 중 VCV 모델은 비트스트림을 매크로블록 단위로 디코딩하는 처리 속도에 대한 제한을 정의하고 있으며, 경계와 비경계 MB 두 가지만을 구별하는 VCV와 B-VCV 모델이 있다. 본 논문에서는 최적화된 MPEG-4 Reference Software를 이용하여 직사각형 객체와 임의 형상 객체 그리고 HDTV 해상도를 지원하는 다양한 코딩 타입에 대한 MB 디코딩 시간을 측정하여 디코딩 복잡도를 평가하였다. 실험결과 디코딩 복잡도가 코딩 타입에 따라 많은 차이가 있으며 디코더에서 이용 가능한 리소스의 더욱 효율적인 사용이 가능함을 보여주었다.
본 논문은 멀티스케일 공정-구조 해석의 방법론을 제안하고 단섬유층과 직물층으로 이루어진 배터리 하우징 파트에 적용한다. 특별히 마이크로스케일 대표체적요소(RVE: Representative Volume Element)안 기지의 불확정성을 고려하였다. 마이크로스케일의 RVE내 기지 물성의 랜덤한 공간내 분포는 KLE(Karhunen-Loeve Expansion)을 통해 구현하였다. 공간상 랜덤분포된 기지 물성을 갖는 RVE의 유효 물성을 전산균질화를 통해 얻어 매크로스케일 유한요소 모델에 매핑하였다. 또한 하이브리드 공정해석을 통해 압축 성형 해석으로부터 얻은 잔류응력과 섬유배향을 매핑한 유한요소 모델과 드레이핑 공정 해석결과로부터 얻어진 섬유배향을 매핑한 모델을 결합하였다. 본 연구에 제안된 방법은 배터리 하우징 뿐만 아니라 다양한 재료 구성을 갖는 복합재료의 공정-구조해석을 통해 설계요구도를 엄밀하게 평가할 수 있을 것이라 기대된다.
본 논문에서는 적응적 임계값과 반화소 움직임 벡터를 이용한 비디오 워터마킹 방법을 제안한다. 기존의 방법은 모든 매크로블록에 대해 워터마크삽입 조건을 검색하고, 임의의 움직임 벡터에 워터마크가 삽입되므로 움직임 벡터 변경이 많고, 비가시성이 떨어진다. 제안한 방법은 PMV를 이용하여 임계값을 생성하고, 임계값보다 큰 움직임 벡터에 워터마크를삽입하므로 움직임 벡터 변경 횟수가 적고, 비가시성이 향상된다. 실험결과 제안한 방법은 바디오 비트스트림에 따라 평균 5.4 dB ~ 9.3 dB 의 비가시성 특성이 향상됨을 알 수 있었다.
Internet Engineering Task Force(IETF)는 효율적인 이동성 지원을 위해 Hierarchical Mobile IPv6(HMIPv6)를 제안하였다. HMIPv6는 Mobility Anchor Point(MAP) 도메인 내에서 기존 Mobile IP(MIP)에서 모바일 노드의 이동시 마다 필수적이었던 시그널링 오버헤드와 Binding Update(BU)로 인한 지연을 줄 일수 있는 방법을 제공한다 하지만 MAP과 MAP사이를 이동하는 사용자에 대해서는 아무런 대비책을 제시하지 않고 있기 때문에 실시간 응용프로그램의 사용에 있어서 이 경우 상당한 지연이 발생한다. 본 논문은 MAP과 MAP사이를 이동하는 사용자에 대해서도 사용자의 통신에 대한 영향을 최소화할 수 있도록 핸드오프 지연시간을 단축할 수 있는 고속 핸드오프를 제안하고 수학적 모델을 통하며 기존의 HMIPv6와 비교하였다.
본 논문에서는 효율적인 비디오 데이터베이스를 구축하기 위하여 카메라와 객체 파라미터를 이용한 트리-기반 계층형 영상 모자이크 시스템을 제시한다. 장면 전환 검출을 위하여 그레이-레벨 히스토그램 차이와 평균 명암도 차이를 이용한 방법을 제시하였다. 카메라 파라미터는 최소 사각형 오류 기법과 어파인 모델을 이용하여 측정하고, 두 입력 영상의 유사성을 측정하기 위하여 차영상을 이용한다. 또한 동적 객체는 매크로 블록 설정에 의하여 검색되고 영역 분할과 4-분할 탐색에 의하여 추출한다. 동적 객체의 표현은 동적 궤도 평가 함수에 의하여 수행되고 블러링을 통하여 부드럽고 완만한 모자이크 영상을 구축한다.
H.264/AVC는 부호화 효율을 크게 향상시킨 비디오 부호화에 대한 표준이다. ITU-T와 MPEG는 가변블록의 움직임, 다중참조화면, l/4 화소 움직임 추정/보상기법과 비트율-왜곡 최적화 기법 등 다양하고 복잡한 부호화 기법들을 적용했다. H.264 참조 모델은 비트율-왜곡 최적화 기법에 기반을 둔 복잡한 부호화 모드 결정 기법을 채택했는데, 이는 부호화기의 높은 복잡성을 요구한다. 본 논문에서는 매크로 블록 부호화 모드의 순서에 대한 비트율-왜곡의 비용 값의 분포에 기초한 효율적인 부호화 모드 결정 기법을 제안하였다. 실험결과는 제안한 방법이 부호화 시간에 있어 34%를 감소시켰으며, 비트율-왜곡의 계산 량을 82% 줄였음을 보여준다.
본 논문은 동영상 통신을 함에 있어 목표 전송률이 주어졌을 때 왜곡이 최소가 되도록 양자화하는 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하게 되면 같은 발생 비트량이라 할지라도 기존의 R-D 모델기반 비트율 제어 방법에 비해 재구성된 영상의 화질을 향상시킬 수 있다. 문제는 하나의 양자화 집합이 주어졌을 때 전체 왜곡이 최소가 되고 버퍼 오버플로우가 발생하지 않은범위 내에서 매크로 블록 당 양자화 집합에 존재하는 최적의 양자화 계수를 선택하려는 것인데, 이러한 문제를 해결하기 위해 동작 왜곡 비트율 이론을 이용한 라그랑즈 승수 기법을 도입하였으며, 양자화 방법은 H.263의 권고를 따랐다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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