최근에 스마트폰, CCTV, 블랙박스, 고화질 카메라 등으로부터 수집되는 영상 데이터의 양이 급격히 증가하고 있어 이에 따른 비정형 영상 빅데이터를 기반으로 인물이나 사물 등을 인식하여 의미있는 정보를 추출하고 내용을 시각적으로 분석하고 활용하기 위한 요구사항이 증대되고 있다. 영상 빅데이터 분석기술은 이러한 대규모 영상들에 대해 학습 및 분석을 수행하여 원하는 영상을 검색하거나 이벤트 발생 등의 상황인식을 위한 제반 기술들을 말한다. 본고에서는 영상인식을 위한 학습기술 및 영상 빅데이터 분석기술의 현황 및 관련 이슈들에 관하여 살펴보고자 한다.
World-Wide Web(WWW)이 발전하면서 웹으로부터 사용자가 원하는 정보를 효과적으로 찾기 위한 정보검색 방법론이 연구가들로부터 중요한 이슈로서 대두되었고 이에 기반하여 여러 상용 정보검색 시스템들이 등장하게 되었다. 그러나, 이러한 정보검색 시스템들은 웹에 존재하는 데이터의 비구조화와 다양성, 사용자의 다양성, 그리고 정보의 질과 양이 문제로 인하여 사용자의 의도와 요구에 맞는 정보를 구하기 어렵다. 또한, 웹 상의 많은 데이터들로부터 단순히 일반적인 정보만을 얻어 이용할 뿐 효과적인 지식의 탐사나 관리 기능을 갖고 있지 않다. 본 논문에서는 이전의 정보검색 시스템들이 갖는 문제점을 분석하고 이를 보완하고자 웹에 대한 지식 발견(Knowledge Discovery)의 새로운 시도인 웹 마이닝(Web Mining)에 대한 관련 연구를 토대로 웹 마이닝 시스템을 설계 및 구현한다. 특히, 사용자의 의도를 정확히 전달하기 위하여 기존의 SQL 과 유사한 형태의 질의어인 WMSQL을 사용하여 웹 문서의 내용에 직접적인 웹 마이닝을 수행하는 Web Content Mining을 개발함으로서 웹의 비구조화된 데이터로부터 의미있고 함축적인 지식을 추출할 수 있도록 한다.
최근에 사용자 행태 분석 개념이 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 하지만 SE(Software Engineering)와 HCI(Human-Computer Interaction) 두 분야의 틈으로 HCI 관점의 시스템 모델링을 위한 적절한 모델링 언어나 도구가 부족하다. 그리고 원시 데이터를 분석하여 사용자 행위를 모델링하는 것은 실제로 어려운 작업이다. 이 논문에서는 목적(Goal)지향의 사용자 행위 분석을 통해 객체를 식별하고, 추출한 공통/비공통 행위를 기반으로 시스템을 모델링 하고자 UBA(User Behavior Analysis)방법론을 제안한다. 그리고 유비쿼터스 환경의 홈 네트워크 인터페이스 모델을 적용 사례로 언급하였다.
인터넷 뱅킹, 전자 상거래 등의 도래에 따라 생체 인식이 중요한 이슈가 되고 있다. 이에 따라 뇌전도(Electro Encephalo Graphy: EEG)로 측정되는 생체 신호를 통하여 기존 생체 인식의 단점을 보완하는 새로운 연구가 시도되고 있다. 본 논문에서는 인간 본인의 얼굴 사진에 특별한 반응을 보인다는 신경 생리학적 지식을 기반으로 한, 새로운 개인 인증 기술을 제안한다. 구체적으로는 뇌 신호 반응 유도를 위한 시각 자극 제시 패러다임의 설계 EEG신호의 특징을 추출을 위한 개인-의존적인 시간 영역 및 채널 선택 및 효율적인 분류기 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법을 이용한 실험 결과는 EEG 기반의 개인 인증 및 인식의 가능성을 제시한다.
데이터는 살아 움직이고 있다. 10년 전만 해도 10GB 정도의 데이터라면 대용량 데이터라고 불리던 시절이 있었다. 하지만 지금은 10TB보다 큰 데이터베이스도 흔하다. 결국, 대용량 데이터베이스(VLDB)의 시대가 개막된 것이다. VLDB로 변한 데이터베이스에는 백업, 복구, 관리와 같은 문제점이 있지만 그 중에서도 성능 문제를 빼놓을 수 없다. 데이터베이스에 많은 데이터가 있고 그렇게 많은 데이터 중에서 필요한 몇 건의 데이터만 추출하는 것이 쉬운 일이 아니다. 과거에는 데이터가 적었기 때문에 이러한 것이 큰 문제가 아니었지만 이제는 VLDB가 되면서 성능 최적화는 일상적이고도 중요한 이슈가 되었다. 따라서 VLDB가 된 데이터베이스나 VLDB로 변하고 있는 데이터베이스에서 성능 관리를 하고 최적화할 수 있는 전문기술이 필요하다.
본 논문에서는 최근이슈가 되고 있는 인공지능에 대한 많은 기술 가운데 인공신경망을 활용하여 자신이 가고자 하는곳의 여행정보를 스케줄링 하는 시스템을 제안한다. 인공신경망 중에서도 비지도 학습(unsupervised learning)방식을 이용하며 이용자의 가중치에 따라 여행의 나이, 기간, 장소, 종류, 날씨, 계절, 인원 등으로 여행에서의 요소들을 히든레이어로 구성하여 여행지의 스케줄을 구성하여 이용자에게 제공하는 형태이다. 가중치에 따른 여행지의 분류작업이 완료가 되면 기간과 장소의 위치정보에 따라 스케줄링 작업을 완료하게 된다. 기존의 여행지에 대한 정보를 검색에 의해서 이루어지던 환경에서 인공신경망을 활용하여 원하는 여행정보를 추출함으로써 이용자에게 여행정보에 대한 체계화된 정보를 제공할 수 있다.
본 논문은 최근 이슈가 되고 있는 대형 건축/토목구조물에 대한 동적계측, 시스템판별, 모델향상 등을 통한 건전도 평가기법에 대하여, 현재까지 개발된 혹은 개발되고 있는 기술사항 들을 소개한다. 특히, 가속도계를 사용하여 의도하는 진동기록을 획득하기 위한 합리적인 Hardware Chain 구성, 이로부터 신뢰성 있는 동적 구조성능치를 추출하기 위한 다양한 고급 모달해석기법 및 보다 자세한 구조정보 획득 및 손상감지 등을 위하여 실험치와 유한요소 해석치를 일치시키는 모델향상기법에 대하여 기술하였다. 또한 이러한 기술들을 실제 구조물인 고층건물 및 비닐하우스 아치구조에 적용하였으며, 이러한 경험에 근거하여 현 모니터링 기술의 문제점 및 향후 개선방향 등을 토의하였다.
최근 모바일 게임에 있어서 중요한 이슈는 게임상에서 존재하는 물체들이 사실감과 생동감을 유지하면서도 프로그램의 속도 감소 문제를 발생시키지 않는 방안을 찾는 것이다. 본 논문이 제시하는 내용은 모바일 환경에서의 지능형 물리엔진 아키텍쳐에 대한 것으로 물리엔진으로 구현 한 게임 안의 환경을 인지하고 수집한 수치를 이용, 학습하여 사용자가 컨트롤하는 게임 내의 물체가 최적화 된 움직임을 보일 수 있도록 하는 데 목표를 두고 있다. 이를 위해 모바일 환경에 적합하도록 구현된 물리엔진으로 자동차 주행 시스템 환경 내에서 속성을 추출, 인공지능 모듈에 입력하여 연산량이 비교적 적은 베이지안 네트워크 알고리즘을 통해 분석하며 이를 평가한다.
최근 많은 컴퓨팅 작업들이 모바일로 옮겨지기 시작하면서 존재하는 알고리즘을 하드웨어에 구현하여 속도를 높이는 것이 이슈가 되고 있다. 그 중 영상의 특징 점을 기반으로 두 개 이상의 영상을 매칭하는 기술을 중심으로 하는 기술이 다양한 분야에서 연구되고 있다. 본 논문에서는 다양한 분야에서 널리 활용되는 Scale Invariant Feature Transform(SIFT)라는 특징 점 추출 알고리즘의 성능을 분석하여 모바일 디바이스를 위한 비용대비 성능이 높은 최적의 매개변수를 찾는다.
본 논문은 소셜 네트워크 서비스 내에 존재하는 사용자간의 인맥 네트워크 정보와 사용자들 간에 주고받는 메시지의 긍정, 부정 성향 분석을 통하여 상대적으로 고립되거나 소외된 사용자를 발굴하는 방법에 대한 내용을 다룬다. 현재 소셜 네트워크 서비스를 이용하여 인맥 네트워크를 분석하거나 특정 인물의 영향력을 분석 또는 화두가 되는 이슈 및 트렌드를 추출하는 연구에 초점이 맞춰지고 있다. 사회적으로 크게 대두되고 있는 학교폭력, 자살, 왕따와 같은 문제점을 해결하기 위하여 소셜 네트워크 분석을 통한 고립 및 소외계층 발견 기법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 소셜 네트워크 분석기법으로 해결할 수 없는 소외계층 발견 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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