단일 데이터로부터의 이동 객체에 대한 행동 인식 연구는 데이터 수집 과정에서 발생하는 노이즈의 영향을 크게 받는다. 본 논문은 영상 데이터와 센서 데이터를 이용하여 다중 융합 네트워크 기반 이동 객체 행동 인식 방법을 제안한다. 영상으로부터 객체가 감지된 영역의 추출과 센서 데이터의 이상치 제거 및 결측치 보간을 통해 전처리된 데이터들을 융합하여 시퀀스를 생성한다. 생성된 시퀀스는 CNN(Convolutional Neural Networks)과 LSTM(Long Short Term Memory)기반 다중 융합 네트워크 모델을 통해 시계열에 따른 행동 특징들을 추출하고, 깊은 FC(Fully Connected) 계층을 통해 특징들을 융합하여 행동을 예측한다. 본 연구에서 제시된 방법은 사람을 포함한 동물, 로봇 등의 다양한 객체에 적용될 수 있다.
시간에 따라 변화하는 자료들을 저장하는 시간지원 데이터베이스에서 집단 함수는 시간지원 그룹화를 통하여 집단 함수 값이 변하지 않는 시간 구간을 구하고 그 각각의 구간마다 집단 함수의 결과를 생성해야 하는 복잡한 연산이다. 기존의 시간지원 집단 함수 처리 기법들은 집단 함수를 포함하는 질의가 요구되었을 때, 불변 구간을 구하기 위해 트리와 같은 자료구조를 생성하고 이 트리의 노드들을 순회함으로써 집단 함수의 결과를 생성하였다. 이 논문에서는 미리 데이터베이스를 한 번 스캔하여 투플의 시작 시간과 종료 시간들의 정렬된 집합인 시점 시퀀스를 생성하고, 이를 이용하여 시간지원 집단 함수를 처리하는 방법을 제안한다. 또한 데이터베이스에서 저장된 데이터의 삭제나 새로운 데이터의 삽입에 따른 시점 시퀀스의 갱신 방법도 제시한다.
최근 동영상 데이터의 폭발적인 증가와 함께 이의 요약을 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 동영상 데이터 수집 과정에서 하나의 카메라가 아닌 멀티 카메라를 활용하는 경우도 늘고 있는데 이들 대부분은 실내에서 넓은 영역을 커버하거나 물체를 추적하기 위한 목적으로 멀티 카메라 시스템을 사용하였다. 본 논문에서는 하나의 이벤트를 여러 방향으로부터 입력하여 하나의 대상에 대한 다양한 시각과 정보에 초점을 맞추며, 이를 바탕으로 수집된 이벤트 시퀀스에 대한 문제를 다룬다. 과정은 여러 개의 카메라 뷰 가운데 최적의 뷰를 선택하는 카메라 뷰 선택과정과, 그렇게 만들어진 하나의 전체 시퀀스를 요약하는 과정으로 나누어진다. 본 논문에서는 사용자 조사 및 분석을 통해 얻은 사용자 선호도 통계 정보로부터 카메라 뷰 선택을 위한 규칙을 획득하였고, 사람의 의사결정과정을 모방하고자 퍼지 규칙기반 시스템을 사용하여 이벤트를 평가한 후 그 점수에 근거한 요약을 수행하였다.
본 논문에서는 영상의 지역성과 인접 픽셀 차분시퀀스를 이용하는 가역 데이터 임베딩 기법을 제안하였다. 자연영상에는 일반적으로 지역성이 존재한다. 영상의 지역성을 이용하여 인접한 픽셀 값을 예측하는 기법을 기존의 기법인 APD(Adjacent Pixel Difference) 기법에 적용하여 임베딩 가능한 데이터 량을 증가 시키고 다양한 레벨로 데이터 임베딩을 가능하게 하는 가역 데이터 임베딩 기법을 제안하였다. 실험결과를 통하여 제안된 기법의 우수성을 확인하였다.
본 논문에서는 OFDM 시스템에서 최대전력 대 평균전력(Peak-to -average Power Ratio : PAPR) 및 계산량(computation)을 최소화하는 PAPR-최소화하는 시퀀스 매핑 기법을 제안한다. PAPR을 줄이기 위해, 낮은 신호 전력의 블락 지수(block index)와 심벌 패턴들에 관한 정보를 이용하여 사상(mapping table)을 작성한다. 입력 데이터 시퀀스는 목(quotient)과 나머지(remainder)을 찾기위해 블락 지수로 나눈다. 낮은 신호 전력의 심벌 패턴은 사상 표에서 음에 따른 블락 지수의 항으로 찾게되고, 수신기에서 최초의 데이터 시퀀스를 구별하고 복원하기 위한 추가정보처럼 나머지와 함께 전송된다. 본 논문에서는 두가지 방식의 사상(mapping) 기법을 제안한다. 하나는 OFDM 신호를 복원하기위해 송신기와 수신기 양쪽 다 사상 표를 갖는 기법이고, 다른 하나는 이동국(mobile) 시스템에서 부하와 복잡성을 줄이기 위해 단지 송신기만 사상 표를 사용하는 기법이다. 이들 알고리즘은 다중 캐리어 시스템에서 PAPR 경감, 단순 처리, 그리고 적은 계산량을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 레퍼런스 시퀀스에 기가 시퀀싱데이터를 매핑하여 얻어지는 커버리지 데이터를 이용한 모양 기반의 단위반복변이 영역 (CNVR) 추출 방식을 제안한다. 제안하는 CNVR 검색 알고리즘은 후보 영역 추출 단계와 후처리 단계로 이루어진다. 후보 영역 추출 단계에서는 추출하고자 하는 CNV의 모양을 입력 변수로 조절하여 다양한 높이 및 크기를 갖는 CNV 후보 영역을 추출한다. 다음, 후처리 단계에서는 레퍼런스 시퀀스와 기가 시퀀싱 데이터에 포함되어 있는 시퀀싱 에러 문제를 보완하기 위하여, 레퍼런스 시퀀스의 에러 영역 보정, GC-content 영역 보정 등의 정제 과정을 거친 후, 최종 CNVR을 추출한다. 제안된 방식의 유용성을 보이기 위하여 "1000 게놈 프로젝트"에 의하여 공개된 실 데이터를 이용한 다양한 실험을 수행하였으며, DGV를 이용하여 추출된 CNVR의 정확도를 검증하였다. 실험 결과에 의하면 제안된 방식은 HLA 영역에 존재하는 반복되거나 결실되는 다양한 모양의 CNV를 효율적으로 검출하였다.
OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 통신 시스템은 고속 무선 데이터 전송에 적합한 방식으로 널리 알려져 있지만, 높은 PAPR(peak-to-average power ratio)로 인하여 HPA(high power amplifier)에서 큰 비선형 왜곡을 겪는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 높은 PAPR을 저감하는 방법으로 더미 시퀀스(dummy sequence)를 삽입하는 새로운 SLM (selective mapping)방식을 제안하며, 이를 DSI-SLM기법이라 하기로 한다. 제안된DSI-SLM 기법은 각 브랜치(branch)에서 일정비율의 부반송파에 각기 다른 더미 시퀀스를 인가하고 IFFT(inverse Fourier transform) 후 가장 낮은 PAPR을 갖는 브랜치의 데이터를 전송한다. 이 방식에 사용된 더미 시퀀스는 송신단에서 PAPR 저감만을 위해 사용될 뿐 수신단에서의 데이터 복원 과정에는 필요로 하지 않으므로, 기존의 SLM및 PTS에서 나타나는 부가정보 전송의 필수성과 같은 단점을 해결하면서 실시간 데이터 처리를 가능케 한다.
디지털 미디어와 처리기술의 발전으로 여러 교육 분야에서 학습자의 문맥 데이터에 기반한 맞춤형 교육의 수요가 증가하고 있다. 음악 교육에서도 학습자의 숙련도와 연습량, 능력치 등을 고려하여 학습자에게 적합한 교육 컨텐츠를 제공해주는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 코드를 습득하려는 학습자에게 적합한 악보를 추천하는데 도움을 주기 위하여 연습 데이터와 악보의 코드 데이터를 추출하고 분석하는 기법을 정의하였다. 구체적으로, 학습자의 숙련도 프로파일을 구축하고, 악보로부터 코드 시퀀스 패턴을 추출하여 이들의 관계를 분석하고 시각화하였다. 그리고 악보 유사도, 학습자의 숙련도 유사도, 학습자의 악보 및 코드 숙련도, 학습자별 마스터된 코드와 코드 시퀀스 패턴에 대한 분석을 수행하여 맞춤형 교육에 활용 가능성을 보였다. 이후 사용자가 선택한 악보 리스트를 대상으로 통합 요약된 코드 시퀀스 그래프를 생성하면 여러 악보를 동시에 고려한 코드 연습 프로그램을 효과적으로 만들 수 있다.
이 논문에서는 침입 탐지 시스템의 탐지 효율을 높이기 위해 데이터 마이닝의 클러스터링 기법을 이용하여 경보 데이터를 그룹화하고 그 결과를 이용하여 경보 데이터의 상관 관계를 분석하는 방법을 제안하였다. 즉 클러스터링 기법을 이용하여 경보데이터를 사용자가 원하는 개수의 그룹으로 분류하고, 생성된 경보 데이터 클러스터 모델을 이용하여 새로운 경보 데이터을 분류할 수 있도록 하였다. 또한, 결과 클러스터의 생성 원인이 되는 이전의 경보의 분포 데이터를 저장 관리하여 클러스터 간의 시퀀스를 생성하였고, 생성된 각각의 클러스터 시퀀스를 통합하여 클러스터들의 시퀀스를 추출하여 발생한 경보 이후의 향후 발생 가능한 경보 타입을 예측하기 위한방법을 제공하였다. 이는 과거에 탐지된 공격의 형태 뿐만 아니라 새로운 혹은 변형된 경보의 분류나 분석에도 이용 가능하다. 또한 생성된 클러스터간의 생성 원인의 분석에 의한 클러스터 간의 순차적인 관계의 추출을 통해 사용자가 공격의 순차적 구조나 탐지된 각 공격 이면에 감추어진 전략을 이해하는데 도움을 주며 현재의 경보 이후에 발생 가능한 경보들을 얘측할 수 있다.
본 논문은 FPGA를 이용하여 시퀀스 제어용 32비트 마이크로프로세서를 설계하였다. 이를 위해 VHDL을 이용하여 톱-다운 방식으로 마이크로프로세서를 설계하였으며, 고속처리의 문제점을 해결하기 위해 프로그램 메모리부와 데이터 메모리부를 분리하여 설계함으로써 인스트럭션을 페치 하는 도중에 시퀀스 명령을 실행할 수 있는 Harvard 구조로 설계하였다. 또한 마이크로프로세서의 명령어들을 시퀀스제어에 적합하도록 RISC형태의 32 비트 명령어로 고정하여 명령어의 디코딩 시간과 데이터 메모리의 인터페이스 시간을 줄였다. 특히 설계된 마이크로프로세서의 실시간 디버깅 기능을 구현하기 위해 싱글 스텝 런, 일정 프로그램 카운터 브레이크, 데이터 메모리와 일치시 정지 기능 등을 구현함으로써 구현된 프로세서의 디버깅을 쉽게 하였다. 또한, 시퀀스제어에 적합한 펄스명령, 스텝 콘트롤 명령, 마스터 콘트롤 명령 등과 같은 비트 조작 명령과, BIN형과 BCD형 산술명령, 배럴 쉬프트명령 등을 구현하였다. 이와 같은 기능들을 FPGA로 구현하기 위하여 자이링스(Xilinx)사의 V600EHQ240(60만 게이트)과 Foundation 4.2i를 사용하여 로직을 합성하였다. Foundation 합성툴 환경에서 시뮬레이션과 실험에서 성공적으로 수행되었다. 본 논문에서 구현된 시퀀스 제어용 마이크로프로세서의 우수성을 보이기 위해 시퀀스제어용 명령어를 많이 가지고 있는 Hitachi사의 마이크로프로세서인 H8S/2148과 성능을 비교하여 본 논문에서 설계된 시퀀스 제어용 프로세서가 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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