최근 통신 환경의 진화와 고사양 모바일 단말기의 대중화로 인하여 모바일 통신 환경에서 동영상 서비스를 이용하는 사용자가 급증하고 있다. 사용자들은 제한적인 데이터 사용량을 이용하여 필요한 영상을 효율적으로 검색 및 탐색하기 위하여 미리보기 서비스 또는 Thumbnail을 이용한다. 이 중 Thumbnail은 동영상의 복호화 과정에서 제공되는 서비스이며, 이를 효과적으로 추출하는데 있어서 낮은 복잡도의 기술들이 사용되어야 한다. 본 논문에서는 영상의 히스토그램의 특징을 이용한 Thumbnail 추출 기법을 제안한다. 제안하는 추출 기법에서는 각 영상의 히스토그램을 비교 및 분석하여 하나의 video을 다수의 구간으로 분할하고, 각 구간의 대표 Thumbnail을 추출하는 방법을 사용한다. 다양한 영상을 이용한 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 효과적으로 Thumbnail을 추출함을 보여준다.
유사 특허를 검색하는 방법으로 기존에는 키워드 검색 방법을 사용하고 최근에는 머신러닝을 활용한 자동분류 방법을 사용하고 있다. 키워드 검색은 데이터 정제를 통해 정형화된 데이터 분석 방법으로 단문일 경우 검색에서는 정확도는 높지만 문서와 같이 여러 단어로 이루어진 장문일 경우 문장에 내포된 의미 분석을 할 수 없었다. 의미 분석 단계에서의 자동 분류 방법은 비정형 데이터 분석 방법으로 여러 단어로 이루어진 문장을 분류하는데 사용되고 있다. 그 동안 두 가지 방법을 결합하여 유사 문서 검색을 하려는 시도가 있었지만 비정형 데이터와 정형 데이터의 동시 사용에는 분석하는 방법이 다르기 때문에 동시 적용에는 알고리즘 상의 문제가 있었다. 이에 본 논문에서는 문서에서 함축된 키워드를 검출하고 잠재 의미 분석(LDA) 방식을 사용하여 사람이 개입하지 않고 문서를 효율적으로 자동분류하고 유사 특허를 검색할 수 있는 방법을 연구하였다.
웹 기술이 발전함에 따라 웹은 사용자의 요구에 맞는 맞춤 정보들을 제공하게 된다. 클릭 이벤트나 사용자의 질의어에 따라 정보가 제공되며 검색엔진으로는 검색이 어려운 정보가 제공되는 웹 서비스를 심층웹이라 한다. 이러한 심층웹은 표면웹보다 많은 정보를 포함하고 있지만, 방문 당시의 정보를 수집하는 일반적인 크롤링으로는 정보 수집이 어렵다. 심층웹은 javascript와 같은 스크립트언어를 브라우저에서 실행함으로 서버의 정보를 사용자에게 제공한다. 본 논문에서는 심층웹 수집을 위해 스크립트를 분석하여 동적으로 변화되는 웹사이트의 탐색 및 정보 수집이 가능한 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 실험을 위해 질병관리청의 게시판의 스크립트를 분석하였다.
위치 기반 장치의 발전과, GIS 기능의 확장 그리고 위치 정보기술들의 정확성과 가용성이 증가함에 따라서 위치 기반 서비스들의 새로운 영역에 대한 새로운 가능성이 나타나게 되었다. 데이터의 시간과 공간 형태에 따라서 정의되는 Relationship에 기인하여 시공간 데이터 마이닝 영역에서 공간에 대한 지식 검색이 증가할 경우 매우 큰 문제에 직면한다. 이 논문에서는 모바일 환경에서 시공간 패턴 마이닝을 위한 알고리즘들을 제안한다. 이동 패턴들은 All_MOP와 Max_MOP 두 개의 알고리즘을 활용하여 생성된다. 이 알고리즘들은 먼저 모든 빈발 패턴들을 탐사한 후 오직 최대의 빈발 패턴만을 탐사한다. 아울러, 제안한 기법과 기존의 DFS_MINE 기법의 수행 시간 비교를 통하여 제안한 기법이 수행시간에서 다소 우수한 것을 나타낸다. 이러한 제안접근법은 관광 서비스, 교통 서비스 등과 같은 위치 기반 서비스 등에 활용할 수 있다.
본 논문에서는 위치기반 서비스에서 도로 네트워크 상을 움직이는 객체들의 현재 위치를 효율적으로 갱신하는 색인기법을 제안한다. 효율적인 시공간 질의 처리를 위하여 도로를 적절하게 분할하여 색인하게 된다. 기존의 도로 분할 방식은 연결정보를 포함하지 않기 때문에 객체가 현재의 도로 영역을 벗어났을 때 색인구조를 처음부터 검색해야 하는 단점이 있다. 제안하는 기법은 도로를 분할할 때 교차점을 포함하도록 분할하여 연결 정보가 유지되도록 한다. 이로 인해 제안하는 알고리즘은 객체가 색인된 현재의 도로 영역을 벗어났을 때 연결 정보와 NN(Nearest Neighbor) 검색 기법을 이용하여 벗어난 도로를 바로 찾아갈 수 있으므로 향상된 갱신 성능을 보인다.
최근 스마트폰의 사용이 보편화되면서 많은 양의 온라인 뉴스가 다양한 경로를 통하여 서비스되고 있다. 한편, 실시간으로 제공되는 뉴스의 양이 방대해지면서, 언론사에서 톱 뉴스로 제공하는 토픽과 달리, 실제 사용자들에게 화제가 되고 있는 토픽을 선별하는 데 어려움이 있다. 많은 사용자들이 실생활에서 작성하고 공유하는 트위터는 실제 사람들 사이에 화제가 되고 있는 토픽을 담고 있는 경우가 많다. 이러한 트렌드를 뉴스와 연계시키면 화제가 되는 트렌드 뉴스를 사용자에게 제공할 수 있다. 본 논문에서는 클라이언트-서버 모델을 기반으로 실시간으로 사용자 트위터를 분석하여 추출된 트렌드를 기반으로 관련 뉴스를 검색하여 제공하는 시스템을 제안한다. 클라이언트를 통해 수집한 트위터 단문에서 서버는 화제가 되고 있는 트렌드를 추출하고, 이를 기반으로 Google 등을 통해 관련 뉴스를 검색하여 클라이언트에게 전달한다. 이 모든 과정을 실시간으로 제공하기 위한 알고리즘을 제안하고 프로토타입 시스템을 통하여 그 성능을 평가한다.
방송&통신 융합과 무선 인지기술 발전으로 차세대 이동통신 서비스 기술이 다양한 분야에서 중요한 기술로 인정받고 있으며, 이를 이용한 실용 서비스 시스템 구축이 요구되고 있다. 본 논문은 무선인식 기술을 이용 차세대 이동통신의 주요 기술인 제약된 주파수 자원의 활용 효율을 증대시키고, 기존의 주파수 사용자에게 간섭 신호를 발생시키지 않고 비어 있는 주파수를 검색하고, 서비스 간 융 복합 형태의 발전을 고려한 멀티미디어 플랫폼을 설계 한다. 이를 실현하기 위해 서비스 시스템의 성능을 극대화 시킬 수 있고 신뢰도를 향상시키기 위해 연구 모델로 STI를 적용하고 플랫폼 구성 시 요구되는 정보의 지능화 판정 알고리즘(IDMA)을 새롭게 제안함으로 서비스 시스템의 성능을 극대화 시킬 수 있는 방안을 제시한다.
모바일 환경에서 벡터 지도 서비스를 위해서는 지도 일반화(map generalization) 과정을 통한 지도 간소화 작업이 지도 인지도를 높이는데 큰 도움이 된다. 일반화 연산은 selection, aggregation, simplification, displacement 등 다양하지만 아직 정형화된 연산 알고리즘이 확립되지 못하고 있다. 그 이유는 지도 일반화 알고리즘을 위해서는 자동화되기 어려운 상당한 전문적 지식과 판단이 필요하기 때문이다. 본 논문은 기존의 시도된 일반화 연산 알고리즘들에 기초하여 모바일 환경에 적합한 알고리즘을 고찰하고 제시한다. 복잡한 공간 객체를 제한된 자원의 모바일 기기에 효율적으로 출력하기 위한 다양한 접근 방법을 모바일 환경에 적용하는 과정을 보인다.
최근 POC (Point of care)와 같은 의료서비스의 질을 높이기 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 서비스의 질을 높이기 위해서는 장비뿐만 아니라 간호사 인력의 확충이 매우 중요하다. 그러나 현재 대한민국의 간호사 인력은 매우 부족하며, OECD 국가 중 최하위를 기록하고 있다. 많은 간호사의 업무중 단순 반복적인 업무를 대체할 경우, 추가적인 인건비 없이도 고급의 간호 인력을 다른 업무에 사용할 수 있다. 수많은 단순 반복적인 간호사 업무 중에는, 본 논문에서는 링거액을 교체하는 업무에 초점을 맞추었다. 그러므로 본 논문에서는 링거의 자동 교체를 위하여, 먼저 링거의 잔량을 검출하는 알고리즘을 구현하였다. 구현된 알고리즘은 실제 현장에 사용할 때 많이 발생할 수 있는 조명 문제의 해결을 위하여 수정된 SQI 알고리즘을 사용하였으며, 이후 간단한 히스토그램 누적 방법을 이용하여 링거의 잔량을 검색하였다. 구현된 알고리즘은 링거 교체에 사용될 수도 있으며, 간호사들에게 경보를 주는 곳에도 사용할 수 있다.
급변하는 모바일 환경에서 스마트폰을 비롯한 모바일 기기는 엔터테인먼트, 비즈니스, 정보서비스 등 사용자들의 삶의 방식을 직접적으로 변화시키는 핵심 도구로써의 역할을 하고 있다. 모바일 서비스 중 특히 사용자의 위치정보를 활용하여 서비스를 제공하는 위치기반 서비스(Location Based Service)는 검색, 증강현실, 모바일 SNS(Social Network Service), 게임 등의 다른 서비스 및 콘텐츠와 결합하여 사용자의 다양한 요구를 충족시키며 주요 서비스로 자리 잡아 가고 있다. 본 논문에서는 모바일 서비스가 갖는 잠재적 가능성을 이용하여 모바일 기기의 사용성을 증대시키며, 서비스의 복잡성을 해결하기 위하여 복잡한 태스크를 숨기고 사용자를 대신하여 프로세스를 수행시킬 수 있는 방안에 중점을 둔다. 사용자의 의도 혹은 선호도를 파악하여 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하는 PA(Personal Assistant) 에이전트의 개념을 모바일 환경에 적용하기 위한 기법을 제시한다. 사용자의 선호도를 파악하고 개인화된 서비스를 제공하기 위하여 클러스터링 알고리즘과 데이터 분류 알고리즘을 사용하였다. 실험을 통하여 사용자 패턴별로 생성한 클러스터에 분류 알고리즘을 적용한 결과에 대한 분류정확도를 측정하였으며, 제안한 기법의 클러스터별 분류 정확도는 기존의 기법과 비교하여 17.42% 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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