디지털 음악상품의 유료화 서비스를 위해 P2P 서비스 업체들은 콘텐츠를 다운로드 할 때 주는 자와 받는 자간에 포인트를 주고받는 것이 일반화되어 있었다. 그러나 이러한 방식은 다운로드 건별로 사용료를 지급해야 할 권리자와 콘텐츠를 명확하게 연결할 수 있는 콘텐츠 식별 방법이 없는 상태에서 진행되는 것이다. 따라서 명확한 음악식별이 중요한데, 불특정 다수가 제공하는 콘텐츠는 일반적으로 정보가 부정확하고 일관성이 결여되어 있어 해시 기술이나 음악인식 기술 등의 신뢰할 수 있는 콘텐츠 식별 방법을 이용하여 저작권 관리를 하여야 한다. 본 연구에서는 해시 기술 및 콘텐츠 인식 기술을 융합하여 두 기술의 장점만을 활용함으로써 해시 기술의 빠른 속도와 콘텐츠 인식 기술의 편리함을 동시에 제공한다. 이를 바탕으로 저작권 DB 관리 방법, 요금 결제 및 정산 방법 등을 이용하여 P2P 서비스의 유료화를 구현하고자 한다.
개인화를 위한 협력적 추천의 대표적인 방법인 최근접 이웃 방법은 적용이 쉽지만, 사용자의 선호도 정보가 적을 경우 회소성(sparsity)문제와 사용자 수가 많은 경우 수행 속도가 느려지는 범위성(Scalability)문제 그리고 사용자간의 가중치가 결여되었다는 점에서 추천의 정확성이 떨어진다. 신경망 기반 추천은 자료의 유형에 상관없이 데이터의 처리가 용이하고, 사용자간의 가중치를 학습할 수 있으며, 내용 정보, 인구통계학적 정보 등을 입력 노드에 추가함으로써 희소성 문제를 해결할 수 있으나. 범위성 문제는 존재한다. 따라서 본 논문에서는 최근접 이웃 방법으로 클러스터링 한 유사한 사용자 또는 항목들을 고려한 신경망 기반 추천 방법을 제안하여 범위성 문제를 최소화시킴으로써 추천의 성능을 향상시키고 있다. 제안한 추천 방법의 타당성을 보이기 위해 EachMovie데이터를 이용하여 기존 신경망 추천과 비교 실험하여 성능을 분석한다.
본 고찰은 신경의 생리적 현상을 기능적 측면에서 아나로그 모델로 시뮬레이션 시켜가는 데 있어 모델화의 역사적 발달과정과 기존모델의 특성을 간략하게 요약하고 이들을 비교 검토한 것으로 초기의 모델화에 대한 철학적인 개념으로부터 TR, IC등의 전자부품을 사용한 최근의 모델에 이르기까지 많은 기존모델을 다루어 본 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 1. 역사적 발달과정에도 잘 나타난 것처럼 전기, 화학, 역학, 수학등 여러분야의 전문적 지식의 교환없이는 모델화의 정확성, 분석상의 신뢰도, 결과에 대한 보편성이 결여되기 쉽다. 2. 특히 생리적 특성 및 수학적인 면밀한 고찰과 분석이 요구되고 있다. 이는 모델의 특성 결과에 대한 디지탈 전자계산기를 이용한 통계적 처리와 시뮬레이션을 용이하게 할 수 있고, 임상에의 이용 가능성을 높여나가기 위해서이다. 3. 신경 전체에 대한 모델화에 앞서 신경의 구조별 모델화가 선행되어야 한다. 이는 신경의 구조중 수상돌기 및 soma에서의 synaptic inputs에 대한 위치변화에 따른 synaptic potential의 분포상태가 신경의 특성을 규명하는데 매우 유익하다는 사실이 밝혀졌기 때문이다. 4. 신경에서의 synaptic potential의 분포상태는 종전에는 temporal distribution 개념이 지배적이었으나 최근에 와서는 spatial distribution 개념이 우세하게 되었다.
필적 감정은 개인의 고유한 필적 개성을 이용하여 임의의 두 필기 문장 또는 텍스트가 동일인에 의해 작성되었는지를 판별하는 기술로 유서대필 및 보안수사, 서명의 검증, 범죄 수사 등에 활용되어지고 있다. 이러한 작업은 감정 전문가의 판단기준에 의해 필적의 유사성을 판별하기 때문에 객관성 결여 및 과도한 소요 시간, 과도한 처리비용의 문제를 내포하게 된다. 이러한 문제를 해결하여 판별의 객관성과 업무의 신속한 처리를 가능하게 하기 본 논문에서는 컴퓨터를 통한 패턴 분석을 적용하여 두 필적의 유사성을 판별하는 방법을 본 논문에서는 제안한다. 이를 위하여 본 논문은 학습단계와 자동분석단계로 나뉘며, 학습단계에서는 입력된 문서영상에서 필적의 영역을 추출한 후, 특징을 추출하고 DTW연산을 통하여 학습을 한다. 자동분석단계에서는 대조할 문서영상에서의 특징을 추출하고 입력된 문서영상과 대조할 문서영상간의 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance)를 구하여 서명 및 필적에 대한 유사도를 도출한다. 실험은 4명의 필적을 이용하여 비교하였으며, 우수한 결과를 보였다.
해양사고는 선박운항 또는 기기작동에 대한 전문적 지식의 결여에서 기인되는 부분도 있으나, 사고의 많은 부분이 운항자의 정신적 해이 또는 주위상황 식별오류 등에 의해 발생되는 경우가 많다. 이에 따라 해기교육이 강화되고 교육 효과를 향상시키기 위해 선박조종시뮬레이션을 포함하는 다양한 교육훈련 과정이 개설되고 있지만 사고 발생율이 높은 하급면허를 소지한 항해사들은 영세한 선사들에 소속되어 시뮬레이션 교육의 기회가 많지 않다. 따라서 영세선사에서도 이용할 수 있는 초급 및 하급 항해사용 간이 시뮬레이터의 개발이 필요하다. 본 연구는 간이 시뮬레이터에 사용될 시나리오와 시뮬레이션 Debriefing에 이용하기 위한 자기평가서, 그리고 시뮬레이션 결과를 정량화 시킬 수 있는 평가 알고리즘을 항해사 및 해기교육 대상자들의 설문결과, 사고사례 통계조사를 기반으로 개발하였다.
본 논문에서는 감각형 오브젝트, 사용자의 컨텍스트를 이용한 테이블 기반 증강현실 상호작용 시스템을 제안한다. 기존의 테이블 기반 상호작용 시스템들은 2차원 GUI기반의 인터페이스를 사용하여 상호작용 시 직관성이 결여되었고, 고립된 시스템으로 동작하여 시스템의 활용성 측면에서 제한적이다. 제안된 시스템은 테이블 표면에 관련된 정보를 투영시키고, 일반적인 오브젝트에 마커를 부착하여 카메라를 통해 추적함으로써 일상생활의 오브젝트를 상호작용 도구로 활용한다. 동시에 측면의 디스플레이를 통해 테이블 위에 그래픽 객체를 증강시켜 상호작용의 직관성을 향상시킨다. 또한 vr-UCAM을 통해 사용자의 컨텍스트를 상호작용에 반영하고 (6),칼만 필터의 예측 기법에 기반하여 보정된 오브젝트의 추적 정보를 컨텍스트로써 공유하여 제안된 시스템이 범용적인 인터페이스로 활용될 수 있도록 한다. 실험에서는 제안된 시스템을 가상환경 네비게이션 시스템과 연동하여 유용성을 평가하였다. 제안된 인터페이스는 다양한 형태의 콘텐츠에 대한 사용자의 접근성을 향상시킴으로써 가상현실 및 증강현실 등 다양한 분야의 직관적인 사용자 인터페이스로 사용될 수 있다.
현 그리드 정보검색 시스템은 그리드 환경에 구축이 되어 있지만, 그리드 컴퓨팅의 특징 중 하나인 가상조직을 이용한 자원 관리가 결여되어 있다. 이로 인해, 제공하는 서비스 중 한부분에서만 과부하가 발생을 하여도 시스템 전체에 영향을 미치게 된다. 이러한 문제에 대해 본 논문에서는 그리드라는 분산처리 환경에 정보검색 시스템을 구축하여 보다 안전하고, 유연한 확장성을 갖는 정보검색 서비스를 제공하려 한다. 대표적인 그리드 미들웨어인 글로버스 툴킷(Globus Toolkit)의 가상 조직(VO: Virtual Organization)을 이용하여 정보검색 시스템을 구성해 보고, 가상조직이 갖는 이점인 유연성을 그리드 정보검색에 적용하여, 유연한 그리드 정보 검색 시스템을 제안한다. 그리고 그리드 정보검색 가상 조직 관리 서비스(GIR-VOMS)를 구현하여 시스템 성능을 높여 줄수 있는지 알아본다.
본 연구에서는 과수원에서 사용되는 농약살포용 스피드 스프레이어기(SS기)의 자율주행을 위한 시스템을 개발하였다. 과거의 SS기의 자율주행을 실현한 시스템은 대부분 고가의 장비를 사용하거나 실용성이 결여된 점에 비추어 본 연구에서는 실용가능성에 역점을 두어서 저가의 실용 가능한 시스템을 구성하고자 하였다. 개발된 자율주행 시스템의 특징으로는 1) 하드웨어 시스템을 고성능 프로세서를 이용하여 중앙집중식으로 개발 하였으며 2) 초음파센서의 보정 및 보강을 통해서 오차를 최소화하는 알고리즘을 개발하였으며 3) 현장에서 사용시 진동등의 noise에 강한 robust 시스템을 구성하였으며 4) 자율주행을 제어하기 위해서 퍼지알고리즘을 도입한 지능제어를 실현하였다.
본 기술은 암반사면 보강공법에서 철근보강재인 네일(Nail)에 원추형콘(철근 규격에 따라 기울기 $19~23^{\circ}$, 높이 40~45mm, 아랫변 65~70mm)을 일정한 간격으로 다수 장착하여 그라우트재와 원 지반까지 방사입체형으로 힘을 미치게 하는 암반사면 보강공법이다. 본 신기술 공법은 네일링 공사 시 원추형 콘을 장착, 삽입함으로서 부착력과 인발력을 증가시켜 비탈면 보강공사 시에 안전성을 높인 공법이다. 따라서 네일링공법을 사면붕괴 방지공사에 적극 활용할 수 있으므로 네일링 공법의 사용을 활성화 하며, 지진이나 지반변형 등 외력에 의한 사면붕괴를 사전에 방지할 수 있어 사면재해를 미연에 방지하는 효과가 있다. 또한 현재가지 네일링공법은 인발톤수가 적고 네일에 대한 신빙성 결여로 아주 적은 인발톤수를 필요로 하는 현장이외에는 사용을 기피하는 일이 많았다. 그러나 본 원추형 콘네일 공법은 어스앙카, 록앵커, 보강토공법, 지지말뚝공법, 옹벽 등에 대한 대체공법으로 이용할 수 있는 여건이 충족됨으로 사면보강재로서의 사용 확산이 기대된다.
태권도 경기와 같이 동작의 정확한 기술을 판별하여 유효득점화하는 시스템에서는 점수 체계의 정확성과 전문성이 필요하다. 기존에 시행되었던 심판 판정은 객관성과 신뢰성의 결여 문제가 존재하여 이를 대체하기 위한 방법으로 전자호구가 도입되었다. 하지만 전자호구는 타격 강도에 따라 분류되는 문제로 인해 태권도 기술이 아닌 변칙 발차기 기술에서도 유효득점이 처리되는 문제가 발생하였다. 본 논문에서는 변칙 발차기와 일반 발차기를 분류하여 변칙 발차기에서의 유효득점을 무효 득점화 시키기 위한 분류 모델을 제안하였다. 순환 신경망 모델인 LSTM을 이용하여 변칙 발차기와 일반 발차기를 분류하였으며 94.90%의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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