본 논문은 부산대 철자 검사/교정기의 기존 성능을 보완하고 기능을 추가하는데 중점을 두었다. 웹 문서, 신문 등을 통해서 사용자들이 자주 틀리는 오류 단어에 대해서 오류 유형을 분류했다. 이 결과를 철자 검사 및 교정 시스템에 적용하여 교정기법 개선을 통하여 띄어쓰기 교정 기능을 향상 시켰다. 이렇게 새로 구현한 시스템과 이전 시스템의 성능을 실험을 통해 비교 분석하였다. 본 연구를 진행하면서 발견한 문제점과 한계를 이후 더 발전 해야할 과제로 고찰하고 결론을 맺는다.
폭발적인 트래픽 양의 증가와 함께 ISM 대역과 같이 라이선스가 필요 없는 주파수 대역의 포화상태로 인하여 무선네트워크의 주파수 자원이 점점 부족해지고 있다. 그러나 반대로 라이선스 주파수 대역의 이용률은 극히 저조한 상태라는 것이 여러 실험결과를 통해 알려졌다. 이러한 라이선스 주파수의 비효율적인 측면을 완화하기 위해 최근 인지라디오 기술이 제안되고 있다. 인지라디오는 비록 라이선스가 없는 사용자라도 라이선스 사용자를 방해하지 않는 한에서 라이선스 주파수 대역을 사용할 수 있도록 하는 기술로써 라이선스 주파수 대역을 좀 더 효율적으로 사용할 수 있게 하는 기술이다. IEEE 802.22는 인지 라디오를 기반으로 하는 첫 번째 표준 무선네트워크이다. IEEE 802.22는 라이선스 사용자의 충분한 보호와 주파수 대역 사용의 효율성을 극대화 하기 위해 Two-Stage 채널 센싱 기법을 제안하고 있다. 본 논문에서는 Two-Stage 채널 센싱의 오버헤드를 분석하고 센싱에 사용되는 시간이 오버헤드에 미치는 영향을 알아보고자 한다.
Rendezvous는 인지통신에서 사용자간의 탐색을 지원하는 프로세스이다. 공통채널을 알 수 없고 채널의 숫자만 알려진 인지통신 환경에서 통신을 원하는 두 사용자가 상대방을 인식하는 것은 매우 중요한 과정이다. 본 논문에서는 시델니코프 수열을 채널 탐색 수열로 활용하여 두 사용자가 가용채널을 탐색하고 서로를 인지하는 방안을 제시하고 분석하였다. 또한, Rendezvous까지 소요시간의 기댓값을 수학적으로 분석하였다. 또한, 2명의 사용자 환경 하에서 모의실험을 통하여 기존의 알고리듬인 JS알고리듬과 GOS알고리듬과의 성능을 비교하여 새로 제안된 수열의 Rendezvous 성능을 TTR 관점에서 검증하였다. 새로 제안된 수열의 성능은 GOS 알고리듬보다 우수하고 JS 알고리듬과 비슷하였다. 그러나 M이 p보다 많이 작은 경우에 대해서는 새로 제안된 수열의 성능이 JS알고리듬보다 우수하였다.
CR 네트워크에서 비인가 사용자는 인가 사용자에게 간섭 영향을 주지 않기 위해 주기적인 센싱 결과를 기반으로 유휴 채널에 기회적으로 접근한다. 하지만 비인가 송신기의 간섭 범위 내에 숨겨진 인가 수신기들이 존재할 수 있기 때문에 지역적인 센싱만으로는 인가 사용자들에 대한 완전한 보호를 보장할 수 없게 된다. 또한 유휴 채널이 존재하지 않을 경우 비인가 시스템의 지속적인 서비스 수행이 불가능해진다. 따라서 동일 채널에서의 인가시스템들을 보호함과 동시에 비인가 사용자들의 채널 이용률을 최대화하기 위해서 다양한 네트워크 시나리오를 염두에 두고 적절한 공존 방안을 도출할 필요가 있다. 본 논문에서는 uplink/downlink 스케줄과 사용자 위치 정보를 사용하여 인가 사용자에게 간섭을 주지 않는 비인가 사용자의 공존 조건을 제안한다. 비인가 기지국으로 주어진 스케줄 정보와 인가 및 비인가 사용자의 위치 정보 획득 가능 여부에 따라 네 가지 시나리오로 분류하였고, 각 시나리오 별로 인가 사용자 및 비인가 사용자의 uplink/downlink 스케줄 조합을 고려하여 공존 상황에서의 비인가 사용자의 최대 가능한 처리량을 분석하였다. 컴퓨터 모의실험 결과는 비인가 장치들의 통신 가능성을 향상시키기 위해서 제안된 방식이 실제 무선 인지 시스템에 적용될 수 있음을 다양한 상황 하에서 보여준다.
적응 비트 레이트 (ABR) 스트리밍은, 이를 사용하는 넷플릭스나 아마존과 같은 콘텐츠 제공자와 더불어 대역폭 효율을 증가시키고, 채널 상태가 좋지 않은 경우에서도 최고의 사용자 실감을 제공한다는 측면에서, 많은 멀티미디어 전달 시스템 중에서 매우 중요한 기능이 되었다. 이러한 시스템에 의하여 대역폭 이용 효율의 개선이 이루어지는 분야는, 실시간 영상전송을 위한 인지형 폐루프 제어가 가능한 비디오 인코딩 분야이다. 본 연구에서는, 지능적으로 해상도를 결정하기 위하여, 사용자 선호도를 학습함으로써, 공간 및 시간적으로 채널 상태에 적응된 비디오 스트림을 제공하는 스트리밍 카메라 시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 비디오 압축을 위하여 하드웨어 H.264 / AVC 인코더를 사용한다. 대역폭이 변동할 때 인코딩 매개변수는 사용자 또는 사용자를 대신할 수 있는 인지형 시스템에 의해 구성될 수 있다. 본 연구에서 개발된 인지형 비디오 클라이언트는, 시간이 지남에 따라 프레임 전송률 대비 비디오 크기와 같은 사용자 선호도를 학습하고, 채널 상태가 변동할 때 지능적으로 인코딩 매개변수를 적응 구성하게 된다. 개발된 인지형 해상도 결정 시스템에서는, 공간 및 시간적 해상도를 적절히 선택하여 비디오 대역폭을 제어할 수 있을 뿐만 아니라, 학습을 통하여 그 해상도를 적응적으로 결정할 수 있다는 것을 실험을 통하여 입증하였다.
인지무선 기술을 사용하는 부 사용자는, 현재 동작중인 채널에서 주 사용자가 출현하는 경우, 해당 채널을 즉각적으로 비워주어야 한다. 인지무선 기지국과 같은 조정자가 존재하는 중앙적 인지우선 네트워크 환경에서는, 네트워크 내 부 사용자들의 센싱 결과를 수신하는 조정자가 동작 채널을 변경할 수 있다. 그러나, 각각의 채널에서 주 사용자의 출현 빈도가 잦은 경우에는 잦은 동작 채널의 변경이 요구됨에 따라 서비스 지연과 같은 성능 저하 현상이 발생할 수 있으며, 경우에 따라서는 변경할 유휴 채널이 고갈되는 현상으로 인해, 인지무선 네트워크 자체가 유지되기 어려운 상황이 발생할 수 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 중앙적 네트워크 환경에서 네트워크 내 일부 영역에서만 주 사용자가 출현하는 경우, 주 사용자에게 간섭을 줄 가능성이 있는 일부 부 사용자들만이 채널을 변경하도록 하고, 이들과 중앙의 조정자와의 연결은 적절한 스폰서 노드에 의한 릴레이 통신으로 유지되도록 하는 릴레이 기법을 제안한다. 제안된 방법은 상하향 링크의 채널이 서로 다른 주파수 분할방식의 중앙적 네트워크 환경에서 상향 링크 채널을 대상으로 한다. 모의실험을 통한 성능평가 결과는, 제안된 기법이 기존의 네트워크 전체적인 채널 변경 기법보다 주파수 사용 효율을 증가시키며, 동시에 유휴 채널의 고갈을 최대한 방지할 수 있음을 보인다.
가상현실 시스템에서의 가장 기본적인 상호작용은 사용자가 원하는 위치와 방향으로 시야를 이동하는 네비게이션이다. 기존의 관련 연구들은 가상환경 네비게이션의 고전적인 문제인 'lost-in-cyberspace'에 대한 명확한 해결책을 제시하지 못하고 있다. 또한, 직관적이고 사용방법이 쉬운 상호작용에 대한 연구가 충분히 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 증강현실 기반의 감각형 오브젝트를 이용한 네비게이션 인터페이스 시스템과, 사용자의 컨텍스트를 활용한 네비게이션 방법을 제안한다. 테이블의 표면에는 프로젝터를 이용한 후면 영사를 통해 가상환경의 지도와 사용자를 위한 네비게이션 정보가 보여진다. 사용자는 테이블 공간에서 카메라를 이용해 추적되는 감각형 오브젝트를 조작함으로써 가상환경을 네비게이션 할 수 있다. 또한, 사용자의 관심 지역 및 가상공간의 중요 지역 등의 컨텍스트는 사용자의 간단한 오브젝트 조작 정보와 결합되어 이동 경로 생성에 이용된다. 제안된 시스템은 본 연구실에서 제작된 Responsive Multimedia System (RMS) 의 인터페이스 시스템으로 연동되어 실험을 수행하였다. 제안된 시스템 및 네비게이션 기법은 사용자에게 전체 가상환경에 대한 인지력을 향상시키고, 직관적인 인터페이스를 제공하며, 최소한의 조작으로 만족스러운 네비게이션을 제공한다.
Relevance Feedback(RF)은 사용자의 인지적 피드백(perceptual feedback)을 사용하는 영상 검색 기법 중의 하나로서, 사용자 피드백을 통해 얻게 되는 적합성 정보(relevance information)를 이용하여 사용자 질의(query)를 점진적으로 구체화하게 된다. 그러나, 기존 RF 기법에서는 이러한 적합성 정보가 매우 유용한 정보임에도 불구하고, 검객이 끝나는 순간 없애버리고 만다. 그래서, 본 논문에서는 사용자의 인지적 피드백 정보를 버리지 않고, 저장하는 새로운 개념의 RF를 제안한다. 새로 제안된 RF는 시간의 흐름에 따라 축적되어 저장된 상위 레벨의 적합성 정보(high-level relevance information)를 하위 레벨의 특징벡터(low-level feature vectors)와 동적으로(dynamically) 결합하여 사용함으로써, 검색의 효율성을 크게 향상시킨다. 제안 방법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 실험 결과도 제시한다.
인터넷 쇼핑이 점차 대중화되어가면서 다양한 형태의 인터넷 쇼핑몰이 등장하고 있다. 현재 인터넷 쇼핑몰에 사용되는 상품이미지는 움직임이 없는 정적인 JPEG 이미지부터 빠르게 움직이는 동적인 GIF 이미지까지 다양한 형태를 이루고 있다. 이러한 상품이미지의 움직임 속도에 따라 사용자가 인지하는 쇼핑몰 사이트의 가격대와 상품의 가격대가 다를 것으로 예상했으며 사이트의 상품이미지의 지배적인 움직임 속도가 오프라인 상점을 연상하는데 영향을 미칠 것으로 추측하였다. 실험은 같은 상품 이미지를 동적인 움직임 정도에 따라 세 가지로 분류하여 사용자로 하여금 예상되는 쇼핑몰의 가격대를 매기도록 하였고, 어떤 오프라인 상점을 연상하는지 조사한 결과 사용자들은 정적인 상품 이미지를 사용하는 쇼핑몰 페이지를 고가의 인터넷 쇼핑몰로, 동적인 상품이미지를 사용하는 쇼핑몰 페이지를 저가의 인터넷 쇼핑몰로 인식하였다. 또한 상품 이미지의 움직임과 오프라인 상점의 가격대별 연상이 어느 정도 상관관계가 있는 것으로 밝혀졌다. 이 연구를 통해 동적인 상품이미지와 정적인 상품이미지가 쇼핑몰의 가격대인지 형성에 미치는 역할을 알아보고 가격 관련 사용자 경험에 시사하는 바를 살펴보았다.
최근 고속 데이터 서비스의 보급으로 데이터 사용량이 급증함에 따라 이를 수용하기 위한 주파수 자원의 효율적 사용 방법에 대한 연구가 주목받고 있다. 따라서 주파수 효율성을 향상시키기 위해 주파수 사용에 대한 우선권을 가진 사용자와 후순위에 있는 사용자가 해당 주파수 대역을 공유하는 기술인 인지 무선 기술(Cognitive Radio, CR)이 제안되었다. 본 논문에서는 CR 시스템에서 직교하는 채널 벡터를 이용하여 선순위 시스템에게 미치는 간섭을 줄이면서 후순위 시스템의 성능 향상을 동시에 고려한 사용자 선택 기법을 제안한다. 모의실험 결과 제안 기법을 적용했을 때 전체 시스템의 합 용량이 기존 기법보다 약 1.62bps/Hz의 이득을 가지는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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