본 논문에서는 MPEG-4 LASeR (Lightweight Application Scene Representation) 장면기술을 활용하여 효과적인 EPG(Electronic Program Guide) 서비스를 제공하는 방안을 제안한다. EPG는 텔레비전 방송 프로그램의 편성표를 텔레비전 화면상에 표시하는 것으로, 텔레비전을 시청하는 사람은 이 편성표를 통해 원하는 프로그램을 선택하거나 시간, 제목, 채널, 장르 등을 기준으로 원하는 프로그램을 검색할 수 있는 서비스를 말한다. 국제 표준 규격인 MPEG-4에는 장면의 동적인 업데이트를 위해 다양한 명령을 포함한 장면 서술정보를 제공 할 수 있는 LASeR 기술을 제공하고 있다. 특히, LASeR 표준은 구조화된 정보의 표현 및 수정 방법을 제공하기 위한 방법으로 PMSI (Presentation Method & Structured Information)를 제정하였으며, 해당 기술은 장면 서술정보에서 구조화된 정보의 일부분을 참조하여 장면에 효과적으로 표현하는 것을 가능하게 해 준다. 본 논문에서는 MPEG-4 LASeR PMSI를 기존의 텍스트 중심의 단순 EPG에 적용하여 텍스트 뿐만이 아닌 이미지 비디오 등의 멀티미디어 데이터를 활용하여 보다 동적으로 EPG 서비스를 제공하는 방법에 대하여 제안한다.
보안관리 분야는 최근 전문적이고 세분화되는 보안 제품과 어플리케이션의 유지 관리 문제로 어려움을 겪고 있다. 현재 보안 관리 분야의 연구들은 정보보호관리체계 지침이나 표준 문서 그리고 보안 툴의 일괄적인 관리에 대해서는 수행되고 어플리케이션과 보안 정책을 함께 관리하는 연구는 없었다. 본 논문에서는 리눅스 서버에서 작동하는 어플리케이션을 통괄하면서 각 어플리케이션에 필요한 지속적인 업데이트와 어플리케이션과 서버에 맞는 적절한 보안 정책을 신속히 관리할 수 있는 원격통합관리시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 통하여 시스템관리자가 보안전문가가 아니더라도 효율적인 시스템 보안을 제공 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 말뭉치로부터 추출된 정보를 사용하여 대화 시스템에 필요한 과정들을 통합 처리하는 시스템을 제안한다. 기존 연구는 영역 확장 시 대화 시스템의 각 과정들을 위해 많은 노력이 필요하였지만, 제안하는 방법은 말뭉치를 사용하여 각 과정들을 통합적으로 업데이트함으로서 이 문제를 해결하고자 한다. 사용자 입력문장과 말뭉치의 각 문장들 간의 유사도 계산을 통하여 의미적으로 가장 유사한 말뭉치 문장의 정보를 이용하고, 시스템 응답에 필요한 정보를 선택한다. 또한, 문맥에 관련된 정보를 자동으로 추출하여 대화 관리를 위한 대화 전이 네트워크(network)를 생성한다. 따라서, 제안 시스템은 말뭉치의 추가 및 수정만으로 새로운 영역 확장과 관리에 용이한 구조를 갖는다. 실험으로 관찰한 제안된 시스템의 성능은 유사도 계산 만족도 약 77%, 시스템 응답의 적절성 약 84%로 충분히 작업 수행이 가능한 점수를 보여주었다.
본 논문에서는, 00:00~00:30까지 온라인 영업일자변경 작업 등으로, 일시적으로 중단되는 금융권 온라인 계정계 업무에 대하여, 고객원장의 복제보정 적용으로 서비스가 가능토록하며, 배치작업은 별도의 배치서버에서 수행하고, 원장 업데이트는 Center Cut 또는 온라인 서버로 전송해서 처리된다. 따라서, 온라인 업무를 포함한 모든 금융전산업무의 시뮬레이션 결과, 단 1초도 중단 없이, 각 계정 과목별 온라인 원장의 중요한 시점정보인 00:00분 (전영업일자 원장)에 대하여 배치원장과 백업원장을 안전하게 확보하였다.
캐릭터를 꾸미는 일련의 과정들을 캐릭터 커스터마이징이라 부르는데 현재 온라인 RPG게임보다 모바일 RPG게임의 커스터 마이징 시스템이 질적으로나 양적으로도 매우 부족한 상황이다. 그래서 본 논문은 모바일 환경에 적합한 게임 DIY 캐릭터 시스템을 위한 효율적인 제안을 하고자 한다. 선택 시스템(Select System)이 RPG장르의 주 커스터마이징 시스템으로 사용되는 이유는 첫 번째, 모바일 기기의 화면이 작다는 점이다. 두 번째로 모바일 게임을 하는 시간과 공간의 특징 때문이다. 게임의 중간 부분에서도 커스터마이징 할 수 있도록 하는 '성형 시스템'을 도입해서 플레이어들이 지루함을 느끼지 않고 색다른 변화를 추구할 수 있도록 해야 한다. 더불어 기존에 하고 있던 아바타 코스튬 또한 지속적인 업데이트가 필요하다.
본 논문은 심각한 문제를 일으키고 있는 유해 정보들이 인터넷을 통해 무분별하게 제공되기 때문에 우리의 청소년들이 접근을 차단할 수 있는 시스템의 설계와 구현에 관한 연구이다. 유해 정보를 차단하기 위해 여러 차단 소프트웨어들이 개발되어서 기존의 차단 소프트웨어들은 차단 목록 데이터베이스를 사용해서 목록에 있는 경우 차단을 하거나 등급 표시에 따르도록 한다. 차단 목록 데이터베이스의 지속적인 업 데이트, 등급 표시에 따른 오류나 사전 검열 둥이 문제점으로 나타났다. 이 문제점 해결을 위해 본 논문에서는 사이트 상에서 제공되어지는 내용을 AC 머신을 이용하여 유해 단어를 추출하고 유해 정보 데이터베이스를 이용해서 유해 단어에 가중치를 부여했다. 그 결과로 유해 정보를 포함한 사이트는 90%의 차단 율을 보여 효율적인 시스템으로 판명되었다.
실제 항공기의 비행 역학 특성 및 무장 시스템이 고려된 게임 개발을 위한 소프트웨어 플랫폼 기반을 개발관점에서 공기역학모의 소프트웨어 컴포넌트에 대하여 중점적으로 기능을 식별하고 해당 기능에 대한 활동 다이어그램, 개념설계 다이어그램, 기능별 설계 내용을 자세하게 다루었다. 본 논문은 향후 항공기 게임 플랫폼이 갖추어야할 주요기능 및 방향성을 제시하고, 새로운 기종에 대한 업데이트가 가능한 플랫폼을 통하여 조종사가 되고 싶은 학생들의 다양한 항공기에 대한 정확한 이해를 돕기 위함이며, 이 연구에서는 실행 개념으로 공기 역학모의 CSU를 기반으로 한 설계개념을 제시하였다.
최근 차량의 증가와 주차공간의 부족으로 주차를 이용한 사업이 늘어나고 있다. 주차사업에서 주차관제가 필수적인 요소가 되고 있고, 주차관제업체가 점점 늘어나는 계기가 되었다. 그러나 업체수가 점점 늘어나고 경쟁이 치열해 짐에 따라, 새로운 서비스를 창출하거나, 기술적 우수성을 가지거나, 현재 시스템 개선을 통해서 비용을 절감하려는 노력이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 효과적인 주차산업을 위한 클라우드 기반의 자동차번호인식(LPR) 서비스를 이용한 주차관제시스템을 구현하였다. 제안하는 시스템은 구조적인 개선을 통해 비용을 절감하고, 설치를 간소화 하며, 장애나 업데이트시 빠르게 대응 가능하다.
본 연구에서는 현장 조사를 통해 얻어지는 피해정보를 광역적 무선통신을 이용해 전송하고 웹GIS의 지도상에 실시간으로 업데이트하여 보다 신속하고 효율적으로 관련 정보를 제공하는 실시간 피해정보제공시스템을 개하였다. 연구 대상지역은 매년 대형 태풍과 집중호우로 인한 피해가 발생하고 있는 부산시 강서구를 선정하였다. 도형 데이터베이스는 대상지역 $179.05km^2$에 대하여 1:5,000 및 1:1,000 수치지도를 기반으로 행정경계 등 7개의 주제도로 구축하였다. 또한, IKONOS위성의 1m급 고해상도 위성영상을 스트리밍 방식으로 구축하여 실제 피해현장과 주변 환경에 관한 정보들을 함께 제공할 수 있는 방안을 연구하였다. 웹GIS 시스템의 웹 프레임은 HTML과 ASP언어를 이용하여 개발되었으며, 맵 서비스 프레임은 ArcIMS를 이용하여 개발되었다. 현장에서 조사된 피해정보는 좌표를 기반으로 하여 웹GIS 시스템에 점으로 표출되며 재해대장 웹 페이지를 통해 피해지역의 영상 및 피해추정액등 세부적인 피해정보를 함께 제공하도록 하였다. 웹GIS 시스템은 피해현황을 GIS 데이터와 함께 실시간으로 제공함으로써 신속한 현장파악, 대응책 마련 및 복구계획 수립을 위한 의사결정에 활용 가능할 것이라 예상되며, 소방방재청에서 구축하고 있는 NDMS와 연계를 통하여 여러 국가기관에서 얻어지는 다양한 피해정보의 제공 또한 가능할 것이라 사료된다.
레스토랑 리뷰 분석을 위해서는 음식메뉴 개체명 인식이 매우 중요하다. 그러나 현재의 개체명 사전을 이용하여 리뷰 분석을 할 경우 구체적이고 복잡한 음식메뉴명을 표현하는데 충분하지 않으며 지속적인 업데이트가 힘들어 새로운 트렌드의 음식 메뉴명 등이 반영되지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 레스토랑 전문 사이트와 레시피 제공 사이트에서 각 레스토랑의 메뉴 정보와 음식명 등을 래퍼기반 웹 크롤러로 수집하였다. 그런 다음 빈도수가 낮은 음식메뉴와 레스토랑 온라인 리뷰에서 쓰이지 않는 음식메뉴를 제거하여 레스토랑 음식 메뉴 사전을 자동으로 구축하였다. 그리고 레스토랑 온라인 리뷰 문서를 이용해 음식 메뉴 사전의 엔티티들이 어느 유형의 레스토랑 리뷰에서 발견되는지를 찾아 빈도수를 구하고 분류 정보에 따른 비율을 사전에 추가하였다. 이 정보를 이용해 여러 분류 유형에 해당되는 음식메뉴를 구분할 수 있다. 실험 결과 한국관광공사 외국어 용례사전의 음식 메뉴명은 1,104개의 메뉴가 실제 레스토랑 리뷰에서 쓰인데 비해 본 논문에서 구축한 사전은 1,602개의 메뉴가 실제 레스토랑 리뷰에서 쓰여 498개의 어휘가 더 구성되어 있는 것을 확인 할 수 있었다. 이와 아울러, 자동으로 수집한 메뉴의 정확도와 재현율을 분석한다. 실험 결과 정확률은 96.2였고 재현율은 78.4, F-Score는 86.4였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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