본고에서는 현재 국내에서 이루어지고 있는 부가 통신서비스의 내용으로 전화기를 이용한 음성정보서비스와 PC나 비데오텍스서비스, 전자사서함 서비스, 팩스를 이용한 팩스정보서비스 들을 기술하고, 향후 통신망이 지능망으로의 진화에 따른 통신서비스의 발전방향에 대해서 기술하고자 한다.
최근 전화서비스의 수요 증가세 감소, 전화서비스의 다양한 제공 방식의 필요성, 통신기술의 발달 등으로 일반 전화서비스에 지능망의 기능이 결합된 전화부가서비스가 등장하 였다. 전화부가서비스의 도입 효과로는 이용자의 세분화된 욕구의 충족, 다양한 신규서비스의 신속한 도입 및 다양한 서비스의 제공 가능성 등을 들 수 있다. 본 고에서는 2000년 10월 개정된 상호접속기준에 따라 서비스제공사업자가 접속이용사업자로 규정되어 있는 5가지 전화부가서비스 즉, 전국대표번호서비스, 개인번호서비스, 카드계열서비스, 수신자요금부담서비스, 그리고 정보제공서비스에 대한 개념과 그 제공절차, 과금체계를 비교하였고, 나아가 전화부가서비스를 활성화시키기 위한 주요 이슈에 대하여 고찰하였다.
최근 들어 규제완화가 된 전력산업에는 전력시장과 수요자의 등장으로 전력시스템의 참여구성에서 큰 변화를 보이고 있다. 따라서 일방적인 에너지 공급이 주요 서비스였던 과거와는 달리 시장의 개설과 더불어 전력에너지 공급자가 다수 등장함에 따라 수요자에 대한 서비스의 개발이 필요한 실정이다. 이와 같은 수요자에 대한 서비스들은 전력공급이외에 수요자에게 제공할 수 있는 부가서비스를 의미한다. 따라서 수요자가 요구하는 전력 부가서비스의 개발은 다수가 존재하는 공급자에게 경쟁력 제고를 위한 필수요소가 될 수 있다. 현재 전력시장이 활성화된 해외의 경우에는 여러 가지의 부가서비스를 개발하고 있고 또한 운영도 하고 있다. 그러나 국내의 경우에는 아직 수요자를 위한 서비스의 제공보다는 전력시스템의 운영을 위한 신뢰도 기반의 공급자위주의 제한적인 서비스만이 이루어지고 있다. 따라서 수요자를 요구사항을 만족하고 또한 부가가치를 창출 할 수 있는 진정한 전력 부가서비스는 아직 개발되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 향후 전력서비스 제공시 경쟁력 제고의 필수 요소가 될 수 있는 부가서비스의 개발을 하기 위한 기반 구축을 위한 수요자의 서비스 관련 요구 및 필요사항을 조사 분석 하였다.
최근 추천 시스템 연구에서는 사용자와 아이템 간 상호 작용을 보다 잘 표현하고자 다양한 딥 러닝 모델을 적용하고 있다. ONCF(Outer product-based Neural Collaborative Filtering)는 사용자와 아이템의 행렬을 외적하고 합성곱 신경망을 거치는 구조로 2차원 상호작용 맵을 제작해 사용자와 아이템 간의 상호 작용을 더욱 잘 포착하고자 한 대표적인 딥러닝 기반 추천시스템이다. 하지만 합성곱 신경망을 이용하는 ONCF는 학습 데이터에 나타나지 않은 분포를 갖는 데이터의 경우 예측성능이 떨어지는 귀납적 편향을 가지는 한계가 있다. 본 연구에서는 먼저 NCF구조에 Transformer에 기반한 ViT(Vision Transformer)를 도입한 방법론을 제안한다. ViT는 NLP분야에서 주로 사용되던 트랜스포머를 이미지 분류에 적용하여 좋은 성과를 거둔 방법으로 귀납적 편향이 합성곱 신경망보다 약해 처음 보는 분포에도 robust한 특징이 있다. 다음으로, ONCF는 사용자와 아이템에 대한 단일 잠재 벡터를 사용하였지만 본 연구에서는 모델이 더욱 다채로운 표현을 학습하고 앙상블 효과도 얻기 위해 잠재 벡터를 여러 개 사용하여 채널을 구성한다. 마지막으로 ONCF와 달리 부가 정보(side information)를 추천에 반영할 수 있는 아키텍처를 제시한다. 단순한 입력 결합 방식을 활용하여 신경망에 부가 정보를 반영하는 기존 연구와 달리 본 연구에서는 독립적인 보조 분류기(auxiliary classifier)를 도입하여 추천 시스템에 부가정보를 보다 효율적으로 반영할 수 있도록 하였다. 결론적으로 본 논문에서는 ViT 의 적용, 임베딩 벡터의 채널화, 부가정보 분류기의 도입을 적용한 새로운 딥러닝 모델을 제안하였으며 실험 결과 ONCF보다 높은 성능을 보였다.
현재 우리나라의 전력 산업은 과거 공급자위주의 전력시장에서 점차적으로 수요자 선택권이 확대되고 다양한 형태의 새로운 부가서비스가 개발되는 시장으로 변화하고 있다. 이는 신기술 도입과 융합을 통하여 기존의 전력서비스에 통신기술이 융합된 전력정보기술의 도입으로 가능해진 것이다. 이러한 시장과 기술의 변화를 반영하여 우리나라에서도 광범위한 영역에서 전력 부가서비스에 대한 연구가 시작되고 있다. 다양한 방향으로 진화 가능한 전력부가서비스를 효율적으로 개발하기 위해서는 서비스 제공 대상을 명확하게 하고 소비자의 needs를 파악하는 과정이 필수적이다. 이러한 과정을 통하여 전력부가서비스 사업 초기에 집중적으로 개발, 보급하여야 할 부가서비스를 취사선택할 수 있을 것이다. 본 연구는 대수용가를 대상으로 하는 전력부가서비스의 형태를 파악하고 현재 진행 중인 선행연구를 분석하여 대수용가 전력부가서비스의 개발 방향을 제시하였다.
구현한 차량용 DARC 수신 전광판을 PC를 통해 제어하기 위해서 USB 통신 방식을 사용하였다. PC는 USB 통신방식을 통해 시스템의 외장 메모리에 사용자 메시지 내용과 위치 기반 정보 데이터들을 저장하고 이들 정보와 DARC 정보들의 출력 방법 및 순서를 결정한다. 각각의 표시 데이터는 다른 윈도우 프로그램을 통해 이미지, 음성 그리고 위치 정보 파일이 생성이 된다. 시스템의 정상적인 동작을 하기 위해 DARC, GPS, LED 모듈의 감시 프로그램을 사용한다. 이런 방식을 통해 효율적인 시스템 정보 관리를 할 수 있다.
본 논문에서는 고유 명사 출현 패턴 정보와 부가 정보를 이용한 미등록 고유 명사의 색인 방법을 제안한다. 정보 검색 시스템에서 고유 명사의 처리는 정확하고 의미 있는 색인을 위해 매우 중요하다. 본 논문은 형태소 분석 결과에 고유 명사 출현 패턴과 패턴 부가 정보를 사용하여 인명, 기관명, 회사명 등의 고유 명사 추출의 정확도를 높이는 방법을 제시한다. 총 827개의 인명과 기관 및 회사명을 포함하고 있는 조선일보 경제면 기사 100개 7416 어절에 대하여 본 시스템으로 실험한 결과, 인명의 경우 89%의 정확률을 보였다. 본 논문에서 제시한 출현 패턴과 고유 명사의 부가 정보를 적용했을 때 단순한 형태소 분석 결과에 비하여 고유 명사 추출 오류가 크게 개선되었다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환영역에서 개선된 모폴로지와 적응양자화를 이용한 영상부호화 방법을 제안한다 제안한 방법은 제로트리를 기반으로 한 기존의 방법들과 유사한 코딩성능을 가지면서 EZW, SFQ 등에서 나타나는 복잡성을 모폴로지를 사용하여 유효정보를 클러스터링 함으로써 복잡성을 줄일 수 있다. 그러나 클러스터의 개수가 많아지면 클러스터를 나타내는 부가정보의 양도 많아진다. 이러한 부가정보의 비율이 실제데이터에서 많은 비중을 차지하기 때문에 개선된 모폴로지를 적용하여 효율적으로 부호화 함으로써 영상의 화질을 개선하였다. 또한 고주파 대역에서의 유효계수를 효율적으로 코딩하기 위해 적응양자화를 적용하여 양자화 시 오차범위를 줄일 수 있다. 따라서 제안한 방법은 양자화 시 발생하는 많은 비교연산을 줄일 수 있으며, 기존의 방법에 비해 화질을 개선하였다.
오디오 워터마킹이란 오디오 신호에 귀에 들리지 않게 정보를 삽입하는 과정을 말하며, 주로 저작권 보호 목적에 이용되어 왔다. 본 연구에서는 오디오 워터마킹을 저작권 보호가 아닌 사용자 편의를 위한 부가 정보 전송이라는 목적에 이용하고자 하며, 이러한 목적에 적합한 오디오 워터마킹 알고리듬을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 오디오 워터마킹 알고리듬은 공기 중 음향 전송을 통해 스피커로부터 모바일 장치로 부가 정보를 전송하는 방식이며, 오디오 신호의 에너지 변조를 이용한 워터마크 삽입/추출 방법 및 2단계에 걸친 효율적인 동기화 방법을 포함한다. 제안된 알고리듬은 스피커 시스템과 휴대폰 단말기를 이용한 실험을 통해 그 성능을 평가하였으며, 실험 결과 5m 거리에서 성공적으로 부가 정보를 전송이 가능함을 확인하였다. 이는 기존의 방식보다 높은 성능이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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