본 연구에서는 민간기업들이 전체적인 보안관제 인프라를 구축 할 수 있도록 오픈소스 빅데이터 솔루션을 이용하여 보안관제 체계를 구축하는 방법을 기술한다. 특히, 보안관제 시스템을 구축할 때 비용·개발시간을 단축 할 수 있는 하나의 방법으로 무료 오픈소스 빅데이터 분석 솔루션 중 하나인 Elastic Stack을 활용하여 인프라를 구축했으며, 산업에 많이 도입되는 제품인 Splunk와 비교실험을 진행했다. Elastic Stack을 활용해 보안로그를 단계별로 수집-분석-시각화 하여 대시보드를 만들고 대용량 로그를 입력 후 검색속도를 측정하였다. 이를 통해 Elastic Stack이 Splunk를 대체 할 수 있는 빅데이터 분석 솔루션으로서의 가능성을 발견했다.
차량의 정확한 위치 추정을 위하여 GPS (global positioning system)와 영상 센서, 관성 센서 등을 결합한 복합 측위에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 복합 측위에 있어 중요한 요소 중 하나인 각 센서 간의 시각동기화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 GPS 시각 정보를 기준으로 시각동기화 된 영상 센서, 관성 센서와 OBD (on-board diagnostics) 측정치를 획득하는 기법이다. GPS로부터 시각 정보와 위치 정보를 획득하며, 관성 센서로부터 차량의 자세에 관련된 측정치와 OBD를 활용하여 차량의 속력을 획득한다. 영상 센서로부터 획득한 영상에 GPS 시각 정보와 위치 정보, 관성 센서와 OBD의 측정치를 색상으로 변환하여 영상 픽셀에 삽입하는 기법을 제안한다. 또한, 영상에 삽입된 시각동기화 된 센서 측정치들은 변환 과정을 통하여 추출할 수 있다. 각 센서들의 결합을 위하여 임베디드 리눅스 보드를 활용하였으며, 제안된 기법의 성능 평가를 위하여 실제 차량 주행을 통한 실험을 수행하였다.
건강관리 및 유지에 대한 현대인들의 관심이 증대되면서 삶의 질 향상을 추구하는 고령화 사회에서 성인병 및 만성질환은 매우 위험한 요인이 되고 있는 실정이다. 특히 심장 질환은 3대 사망률 중 한 부분을 차지하고 있을 정도로 위협적이며 비전염성 만성질환 중 하나이다. 그러나 모든 질환에 대한 대처 방법이 동일하듯이 조기 진단에 의한 질환 예방이 무엇보다 중요하다. 따라서 본 논문에서는 심장 질환자의 음성 신호를 획득하여 다양한 음성분석학적 요소 추출 및 분석을 통해 심장 질환과의 연관성을 파악하고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 기존의 음성 분석 요소에 대한 1차 실험을 검증하고 추가 음성 분석 요소들에 대한 2차 실험을 행하여 각각의 분석 요소들과 음성에 대한 형태학적 특징을 시각화하여 편리하게 심장 질환을 진단하는 기법들을 제시하고자 한다.
인간이 어떤 것에 대하여 경험을 할 때에, 그 경험은 지식이라고 하는 형식으로 뇌에 보존됨과 동시에, 상황에 따라서는 직관적인 판단을 위한 정보로서 역할을 수행한다. 이러한 관점에서 본 연구에서는, 디자인 컨셉 작성에 필요한 여러 가지 요소에 대하여 직관적인 판단을 하고, 시각적인 컨셉을 작성했을 때, 그것이 아이디어 발상에 미치는 영향의 특징을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 실험은 두 가지 단계로 진행하였다. 첫 번째는, '새로운 디지털 카메라의 디자인'이라는 과제 수행을 위하여, 디지털 카메라의 12가지 구성 요소의 관계를 직관적으로 판단하여 일정한 공간에 배치하도록 하였다. 그 다음, 배치된 각 구성요소의 관계를 고려하여 아이디어 스케치를 진행하도록 하였다. 실험 결과, 직관적인 판단에 의해서 시각화된 컨셉은, 구조적인 사고, 다양한 형태의 전개, 구체적인 조작 방법의 제안, 그리고 자신의 스케치를 설명하기 쉽게 표현하는 것에 많은 영향을 미치는 것이 확인되었다. 그러나, 인간의 자유로운 감성적인 발상은, 조건의 제약에 의한 구조화가 아닌 것도 알 수 있었다.
본 논문에서는 생리신호를 이용한 감성인식의 정확도를 높이기 위한 개인화 방안에 대해 연구하였다. 이전연구 결과인 TDP(Time Dependent Parameters)를 이용한 감성인식방법은 자율신경계 반응을 4 단계로 세분화하여 감성인식의 정확도를 높일 수 있었다. 하지만 평균 정확도는 향상된 반면 개인별로 정확도의 개인차가 발생하였다. 본 연구는 개인차를 줄이기 위해서, 개인의 반응에 따라 감성인식을 위한 룰베이스가 변화하는 적응적 TDP 알고리즘을 개발하였다. 시각자극을 이용한 감성유발 실험결과를 분석하여 감성인식 개인차가 감소하였는지 확인하였다. 실험은 4 명을 대상으로 하였으며 한 명당 24번의 시각 자극을 제시하여 96개의 데이터가 수집되었다. 데이터는 자율신경계 반응과 주관적 감성을 측정하였나 TDP 를 이용한 분석과 적응적 TDP 분석방법으로 감성을 인식한 결과를 비교한 결과 평균 정확도는 증가하지 않았지만 전반적인 정확도 수준은 상승하는 것을 확인하였다. 그러므로 적응적 TDP를 이용할 경우 개인차를 줄일 수 있다는 것을 확인하였다.
게놈 데이터의 지속적인 증가로 인해 생물정보학에서 유전체 정보를 체계적으로 저장하고 열람하는 효과적이고 효율적인 시스템을 확립하는 것은 중요한 일이다. 잘 알려진 게놈 정보의 계층적 구조처럼 우리는 게놈의 내부 구조를 연구하기 위한 우수한 툴도 필요하다. 게놈 연구에 있어서 한 가지 문제는 유전체 정보는 너무 거대해서 표준적인 정보 처리를 이용하는 간단한 툴로는 작업하기 어려운 점이다. 예를 들어 특정 게놈 데이터 크기는 100메가 바이트를 넘는다. 추가적으로 유전자, promoters, retro-elements(HERV), operons, exon-introns와 같은 많은 게놈 요소들이 있다. 전통적으로 생물학자 들은 게놈 연구를 위해 툴을 아무거나 사용하지 않고, 보통 그들의 연구에 좋은 툴을 채택하려 노력했다. 게놈 연구에서 기본적이고 주시할만한 단계는 다른 종과 유전체 요소를 비교하기 위해 위치를 인식할 수 있도록 하나의 화면에 모든 게놈 데이터를 시각화하는 것이다. 생물학자에게 툴의 개발은 많은 시간이 걸리고 시행착오를 겪기 쉬운 일이다. 이 논문에서 우리는 전체 게놈 중 어떤 게놈 요소를 시각화하는 컴포넌트 웨어의 셋을 제안한다. 그리하여 실험을 목적으로 생물학자를 만나서 우리의 셋을 이용하여 컴포넌트를 조합하여 소프트웨어를 만드는 것은 비교적 간단한 작업이다. 이 실험에서 우리는 HERV와 연동되는 게놈 요소를 보여주는 툴을 어떻게 우리의 컴포넌트 웨어를 간단히 조합하여 구축하는지를 보여주겠다.
인간의 시각 시스템은 선택적 주의 집중에 의해 시각 수용체로 도달되는 많은 물체들 중에서 필요한 정보만을 추출하여 원하는 작업을 수행한다. Itti와 Koch는 시각적 주의를 제어할 수 있는, 신경계를 모방한 계산적 모델을 제안하였으나 조명환경에 고정적인 saliency map을 구성하였다. 따라서, 본 논문에서는 영상에서 ROI(region of interest)을 탐지하기 위한 조명환경에 적응적인 saliency map 모델을 구성하는 기법을 제시한다. 변화하는 환경에서 원하는 특징을 부각시키기 위하여 상황에 적응적인 동적 가중치를 부여한다. 동적 가중치는 conspicuity map에 S.K. Chang이 제안한 PIM(Picture Information Measure)을 적용시켜 정보량을 측정한 후, 이에 따라 정규화된 값을 부여함으로써 구현한다. 제안하는 조명환경에 강인한 적응적인 saliency map 모델 구현의 성능을 얼굴검출 실험을 통하여 검증하였다.
본 논문은 H.264/AVC에서 사용하는 기존의 SVC 알고리즘에 추가적으로 인간의 시각적 중요도 정보를 활용하는 기법을 제안한다. 이 접근방식에서 기존의 SVC 알고리즘을 수정하기 위해 사람의 시각 체계가 균일하지 않게 표본화를 하는 정보가 이용된다. 우리는 각각의 화질계층에서 가장 중요한 지역의 크기를 조절함으로써 효율성과 공정성 모두 강조하는 새로운 자원 할당 알고리즘을 제안하였다. 효율성은 제안하는 SVC의 낮은 화질계층에서, 공정성은 중요한 지역의 크기를 크게 하는 높은 화질계층에서 강조된다. 실험결과는 제안하는 SVC 알고리즘이 압축된 비디오의 주관적인 시각적 화질을 개선하는 것을 보여준다.
내용기반 영상검색시스템에서 객체 단위로 영상을 검색하기 위해서는 영상에서 의미있는 객체를 추출하는 과정이 필수적이며, 이를 위해 영역 분할을 효율적으로 수행하기 위한 양자화가 선행되어야 한다. 일반적인 칼라 양자화 기법은 칼라 수를 줄이되 양자화 된 영상이 원시 영상과 가능할 비슷해 보이도록 하는 것을 목적으로 하지만, 영역 분할을 위한 칼라 양자화에서는 칼라의 표현보나는 의미있는 객체를 용이하게 추출할 수 있도록 양자화 하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 기존의 Octree 양자화 방법과 K-means 알고리즘의 장점을 조합하여 영역 분할에 용이한 양자화 결과를 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, Octree 양자화 방법을 수행하여 얻어진 양자화 된 칼라들 중에서 시각적으로 유사한 칼라를 병합함으로써, Octree 양자화 방법의 단점인 강제 분할 문제점을 해결한다. 이어서, 병합 후의 양자화 된 칼라에 대해서만 K-means 알고리즘을 수행함으로써, 보다 빠른 시간 내에 영역 분할에 적합한 양자화 된 영상을 얻는다. 실험을 통해 제안한 방법의 효용성을 확인하였다.
변화탐지 과제를 사용한 최근의 시각작업기억 연구는 기억된 표상을 감각적 표상과 대조하는 비교처리 과정이 상대적으로 신속하게 수행될 가능성을 보고하였다[1]. 이러한 가설을 검증하기 위해, 본 연구에서는 기억항목에 대한 공고한 표상 형성이 요구되는 시점 또는 기억항목과 검사항목에 대한 비교 처리가 요구되는 시점에 역행패턴차폐 자극을 제시하여 두 처리 과정에서의 차폐 간섭 효과의 발현 유무를 비교하였다. 실험 1에서는 네 개의 기억항목 또는 검사항목의 제시에 뒤이어 64ms 또는 150ms의 차폐출현간격을 두고 차폐자극이 제시되었으며 피험자는 기억과 검사항목 간 차이 유무를 보고하는 변화탐지 과제를 수행하였다. 실험 결과, 기억항목에 뒤이어 차폐가 제시된 경우(기억차폐 시행)에는 차폐출현간격에 관계없이 변화탐지 정확도가 저조했으나 검사항목에 뒤이어 차폐가 제시된 경우(검사차폐시행)에는 차폐출현간격 64ms 조건에 비해 150ms 조건에서 변화탐지 정확도가 상대적으로 높았다. 실험 2에서는 항목의 개수를 변화시키고(1, 2, 3, 4개) 차폐출현간격을 세분화(117ms, 234ms, 350ms, 584ms)시켜 항목 개수의 증가와 차폐출현간격의 감소에 따른 간섭 효과의 증감패턴을 조사하였다. 기억차폐시행에서는 항목의 개수가 늘어나고 차폐출현간격이 짧아 질수록 점차 증가하는 간섭패턴이 관찰되었으나, 검사차폐시행에서는 이러한 패턴이 상대적으로 미미하였다. 이러한 결과는 시각작업기억의 비교처리과정이 공고화 과정에 비해 상대적으로 신속하고 정확하게 수행된다는 기존 연구의 제안을 지지한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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