2005년 발표된 애플사의 아이포드 셔플 디지털 음악 재생기는 오랫동안 잊혀지거나 제대로 사용되지 않았던 음악 재생 방법인 셔플(Shuffle)기능에 대한 재조명을 하고 이를 새로운 사용자 경험으로 만들어 냈다. 본 논문에서는 이와 같은iPod 셔플, 라디오등 음악 콘텐츠의 선곡과 플레이하는 방법에 대해 비교 분석하였으며 이를 통해 보다 향상된 방법으로서 컨텐츠 저장구조를 항해하는것이 가능하면서도 사용자의 특별한 의지에 의한 조종없이도 적절한 선곡을 제공하며 또한 특별한 그래픽 유저 인터페이스 장치를 필요로 하지 않는 방법이 필요함을 고찰하였다. 이러한 분석된 결과를 바탕으로 맥락적 컨텐츠 구성 방법에 관한 새로운 디자인안을 창출하였다. 이 디자인 안은 사용자 사용패턴 추출장치, 가상 채널 형성 장치, 환경 분석 장치로 구성된 지능화된 컴퓨터 시스템에 의해 사용자에게 맥락적인 무작위 음악 재생 방법을 제공하는 것이다.
본 논문은 작업일정계획에서 부하평준화 문제를 효율적으로 해결하기 위하여 tabu 탐색을 적용함에 있어서 확률적 선별에 기반하여 이웃해를 생성하는 방법을 제시한다. 이웃해 생성은 부하평준화를 위해 일정을 조정할 대상 작업을 선택하는 단계와 선택된 작업에 대해 일정 조정의 방향을 결정하는 단계로 구분된다. 확률적 선별에 기반한 이웃해 생성은 우선 무작위로 추출된 작업에 대해서 탐색의 질을 개선시킬 수 있는 가능성에 대한 추정치에 따라 확률을 부여하고, 이 확률에 기반하여 선택여부를 결정함으로써 이웃해를 선별하는 방법이다. 실제 현장의 부하평준화 문제를 대상으로 이웃해 생성 방법으로 무작위 방법, 그리디(greedy) 방법과의 비교 실험을 통해 확률적 선별에 기반한 이웃해 생성 방법의 성능을 검증하였다.
데이터 압축 기술은 대용량의 데이터를 효율적으로 저장하고 전송할 수 있게 해주는 기술로, 요구되는 데이터의 용량이 커지고 네트워크의 트래픽이 증가함에 따라 그 중요도가 점점 더 높아지고 있다. 특히 다양한 응용과학과 공학 분야에서 산출되는 볼륨 데이터는 컴퓨팅 기술의 발전에 힘입어 그 용량이 점점 더 증가하는 추세에 있다. 본 논문에서는 Daubechies 웨이블릿 변환을 적용해서 볼륨 데이터를 압축하는 기법을 제안한다. 구현된 D4 웨이블릿 필터 기반 압축 기법은 3차원 볼륨 데이터에 대한 손실 압축과 블록 단위의 무작위 추출 복원을 지원한다. 본 기법은 기존의 Harr 필터를 이용한 압축 방식에 비해 복원 데이터의 손실율이 낮기 때문에, 정밀한 복원 영상이 중요시되는 대용량 데이터의 압축 및 인터렉티브 가시화 응용에 유용하게 사용될 수 있다.
본 논문에서는 배전설비도면의 주요 기호인 전주와 전선인식 방법에 관하여 기술한다. 본 논문에서는 원형성에 근거하여 전주후보를 추출한 후 이들 사이의 연결성에 근거하여 전선을 인식한 다음, 전주후보들 중에서 전주를 확인함으로서 전주와 전선을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 한국전력공사의 배전설비도면들 중에서 무작위로 추출한 표본 약 30매를 대상으로 실험하고 그 결과를 제시한다.
초분광 영상은 넓은 범위의 파장 영역의 유용한 정보를 많은 수의 밴드를 통해 취득한다. 하지만, 인접 밴드 간의 상관관계, 계산량, 노이즈로 인해 전처리없이 활용할 경우 부정확한 결과를 도출한다. 따라서 영상에서 노이즈 밴드 추출하여 제거하는 작업이 반드시 필요하다. 기존의 연구들은 영상 전체에 대한 특성치 만을 이용하였기 때문에 영상의 국지적 특성을 고려해야 한다. 본 연구에서는 Hyperion 영상을 대상으로 하였으며, 자료구조 기법 중 하나인 Quadtree와 이용하여 노이즈 밴드를 추출하였다. Quadtree 구조로 분할된 영역의 프랙탈 차원을 계산하고 프랙탈 차원의 분산을 이용하였다. Hyperion 영상에 존재하는 노이즈 종류 중 무작위 노이즈를 포함하고 있는 밴드 추출에 초점을 맞추었으며, 시각적으로 판단하여 작성한 참조자료와 비교하였다. 제안된 알고리즘 적용 결과 무작위 노이즈가 포함된 밴드 대부분이 추출되었으며, 영상에 관계없이 30개 이상의 노이즈 밴드를 제거할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서 우리는 뇌 신호 측정 기술 중 하나인 뇌전도를 활용한 새로운 접근방식을 제안한다. 전통적으로 연구자들은 감정 상태의 분류성능을 향상시키기 위해 뇌전도 신호와 생체신호를 결합해왔다. 우리의 목표는 뇌전도와 결합된 생체신호의 상호작용 효과를 탐구하고, 뇌전도+생체신호의 조합이 뇌전도 단독사용 또는 임의로 생성된 의사 무작위 신호와 결합한 경우에 비해 감정 상태의 분류 정확도를 향상시킬 수 있는지를 확인한다. 네 가지 특징추출 방법을 사용하여 두 개의 공개 데이터셋에서 얻은 데이터 기반의 뇌전도, 뇌전도+생체신호, 뇌전도+생체신호+무작위신호, 및 뇌전도+무작위신호의 네 가지 조합을 조사했다. 감정 상태 (작업 대 휴식 상태)는 서포트 벡터 머신과 장단기 기억망 분류기를 사용하여 분류했다. 우리의 결과는 가장 높은 정확도를 가진 서포트 벡터 머신과 고속 퓨리에 변환을 사용할 때 뇌전도+생체신호의 평균 오류율이 뇌전도+무작위신호와 뇌전도 단독 신호만을 사용한 경우에 비해 각각 4.7% 및 6.5% 높았음을 보여주었다. 우리는 또한 다양한 무작위 신호를 결합하여 뇌전도+생체신호의 오류율을 철저하게 분석했다. 뇌전도+생체신호+무작위신호의 오류율 패턴은 초기에는 깊은 이중 감소 현상으로 인해 감소하다가 차원의 저주로 인해 증가하는 V자 모양을 나타냈다. 결과적으로, 우리의 연구 결과는 뇌파와 생체신호의 결합이 항상 유망한 분류성능을 보장할 수 없음을 시사한다.
CAPTCHA은 스팸이나 로봇에 의한 사이트 자동가입을 막는 계정 생성방지 도구로써, 특정 언어 또는 그림을 해독할 수 있는 인간의 우수한 가독성을 이용한 것으로 일반적으로 컴퓨터 프로그램이 해독하기 어려운 기호, 글자 등을 입력하도록 하여 스팸 또는 자동화 도구 등을 무력화 시키는 보안 기술이다. 하지만 기존에 사용되었던 CAPTCHA 방식은 웹봇 또는 이미지프로세싱, 머신 러닝을 통하여 쉽게 통과할 수 있는 것으로 알려졌다. 본 논문에서는 기존에 사용되었던 Text 기반의 CAPTCHA 시스템과는 달리 이미지 기반의 새로운 CAPTCHA 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제공되는 시스템은 일반적으로 현상된 사진의 부분적인 이미지를 추출하여 추출된 이미지의 회전을 통하여 CAPTCHA 시스템을 제공하는 것이다. 사용자 인증은 다음과 같이 검증한다. 먼저 총 8장의 사진에서 각각 서브 이미지를 추출하여, 추출된 서브 이미지를 무작위로 회전시킨다. 무작위로 회전된 서브 이미지를 사용자가 올바르게 교정하면 사용자가 인증된다.
여러 영상 변환들은 영상을 압축하고, 영상 속에 존재하는 잡음을 제거하고, 유용한 특징을 추출하기 위해서 사용될 수 있다. DCT와 DWT 변환은 멀티미디어의 확산으로 워터마킹 기법에 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인간시각필터로 고려되는 Gabor 코사인과 사인 함수를 이용한 변환을 디지털 영상의 워터마크 삽입과 추출에 사용하였다. 15가지 공격에 대해서 제안한 변환 방법을 워터마킹에 적용한다. 삽입한 워터마크는 무작위 정규분포 잡음이고, 삽입한 워터마크와 추출한 워터마크 사이의 유사성을 측정하기 위하여 상관값을 계산하였으며, 기존의 DCT 방법과 성능을 비교하였다. 추출된 워터마크는 무작위 정규분포 시퀀스와 상관값을 계산하여 가장 큰 값을 갖는 시퀀스를 삽입된 워터마크로 선언하였다. 주파수 성분을 여러 대역으로 구분하여, 저주파와 중간 주파수 대역에서 실험한 결과는 제안한 방법이 좋은 워터마킹 방법으로 사용할 수 있음을 나타내며, 아울러 DCT보다 더 좋은 성능을 보여준다.
퍼지관계 개념을 응용한 BK-퍼지정보검색기법은 형태론에 입각하는 기존의 정보검색기법과는 달리 문서와 용어의 상대적 의미에 근거한 정보검색 기법이다. 그러나 BK-퍼지정보검색기법은 높은 시간복잡도(time complexity)의 검색 연산을 내재하고 있어 실제 대용량의 정보 검색은 사실상 불가능하다. 본 논문에서는 BK-퍼지검색정보모델의 시간복잡도를 낮추기 위해, 축소용어집합(reduced term set)을 이용한 개선된 BK-퍼지정보검색모델(A-FIRM)을 제안한다. 개선된 BK-FIRM은 시스템 처리시간과 신뢰도 간 상층점(trade-off)을 제공한다. 축소용어집합은 용어집합의 부분집합으로서 검색결과의 신뢰도와 밀접한 관계를 가진다. 동일한 크기의 축소용어집합이 주어질 때, 보다 적절한 용어들로 구성된 축소용어집합이 보다 나은 검색 신뢰도를 이끈다. 따라서 보다 적절한 축소용어집합 구성을 위한 축소용어집합 추출방법이 요구된다. 본 논문에서는 축소용어집합 추출방법을 크게 무작위 추출, 규칙에 의한 추출, 인간에 의한 직관적 추출 방법으로 구분하고 검색결과의 신뢰도 변화 형태를 분석한다.
정보보안 응용을 위한 참난수 발생기(true random number generator; TRNG)의 하드웨어적 구현에 대하여 기술한다. 셀룰러 오토마타에 무작위 천이규칙을 도입하고, 매 시간단계마다 다른 천이규칙이 적용되는 새로운 방법을 제안하였다. 설계된 참난수 발생기를 Spartan-6 FPGA 소자에 구현하고, 100 MHz 동작 주파수에서 난수 생성동작을 검증하였다. FPGA 소자에 구현된 참난수 발생기로부터 2×107 비트의 난수 데이터를 추출하여 NIST SP 800-22 테스트를 통해 생성된 난수 데이터의 무작위 성능을 검증하였으며, 15개의 테스트 항목 모두 기준을 충족하는 것으로 확인되었다. 본 논문의 참난수 발생기는 Spartan-6 FPGA 소자의 139 슬라이스로 구현되었고, 100 MHz 동작 주파수에서 600 Mbps의 참난수 생성 성능을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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