본 연구는 협력적 필터링 기법을 이용한 선호도 예측 과정에서 발생하는 추가 정보를 이용하여 선호도 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 방안에 대하여 연구하였다. 본 연구에서는 특정 상품에 대한 목표 고객의 선호도 예측에 선정된 이웃의 수와 선호도 예측 정확도와의 관계를 분석하였다. 분석을 위하여 선호도 예측 과정에 선정된 이웃의 수를 4분위수로 4집단으로 구분하여 구분 집단 간 선호도 예측 정확도에 차이가 나타남을 알 수 있었으며 각 집단의 예측 오차들의 평균들을 이용하여 선형의 보정함수를 제안한다. 본 연구의 결과를 바탕으로 추천시스템에서 이웃 수를 이용한 보정함수를 이용하면 예측 정확도를 높일 수 있다.
추천시스템에서 널리 사용되고 있는 협력적 여과기법은 이웃의 정보를 추천대상 고객에게 적용하여 추천에 사용한다. 이 방법을 이용한 추천은 인터넷 사용자에게 알맞은 정보를 제공하여 보다 편리하게 자신이 원하는 정보에 접근하도록 한다. 따라서 추천시스템의 성능향상에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 본 논문은 추천시스템의 기능에 대한 정확성을 향상시키기 위한 것이다. 본 논문에서는 먼저, 협력적 여과기법에서 사용되는 고객의 선호도 평가 값에 대한 평균값을 조사하고, 이웃들이 평가한 선호도 평가 값을 분석하였다. 그리고 협력적 여과기법에 두 개의 분석 값을 변수로 적용하여 추천시스템의 예측 정확도를 계산하였다. 본 논문이 제안한 방법과 기존의 알고리즘을 비교한 결과 추천시스템의 성능이 향상됨을 알 수 있다.
센서 노드의 제한된 전력(power)으로 인해, 센서 네트워크에서의 통신은 에너지 소비를 최소로 하여 네트워크의 수명을 길게 하는 것이 가장 큰 목표 중 하나이다. 또한, 센서 네트워크에서는 일대일 통신보다는 하나의 노드에서 네트워크 상의 모든 노드로 패킷을 전달하는 브로드캐스트 통신이 빈번히 사용된다 이러한 이유들로 인해서 여러 에너지 효율적인 브로드캐스트 기법들이 제안되고 있다. 이 논문에서는 'Angle-Based' 브로트캐스트 알고리즘을 제안한다. 'Angle-Based' 기법은 각 센서 노드가 자신이 받은 패킷을 통해 이웃 노드와의 각도를 계산하고, 그것을 바탕으로 패킷의 재전송 여부를 결정하는 방식이다. 따라서 이웃 노드들의 정보를 미리 가지고 있지 않고도 재전송 노드의 수를 최소화할 수 있다. 그리고 무엇보다 'Angle-Based' 기법은 높은 신뢰성(reliability)을 제공하는데, 이는 각도 정보를 사용하여 소스의 전송범위 내의 모든 영역에서 골고루 재전송이 이루어지도록 하기 때문이다. 시뮬레이션 결과, 'Ang1e-Based' 방법은 에너지 효율적으로 재전송이 이루어졌으며 이웃 노드들의 정보를 사용하지 않는 다른 브로드캐스트 기법들보다 신뢰성 측면에서 특히 뛰어난 결과를 보였다.
영상회의 장치에서 눈맞춤 영상을 생성하기 위해 어파인 변환(affine transformation)을 이용하면 반올림 오차(round-off error) 때문에 홀이 발생한다. 이러한 홀을 채우려면 홀 영역을 가리키는 홀 채움 마스크가 필요하다. 홀 채움은 보통 홀 채움 마스크를 참조하여 홀이 아닌 이웃 화소값들을 기반으로 손상된 영상을 복원하는 작업이다. 따라서 홀 영역을 정확히 검출하고 적당한 개수의 이웃 화소값을 참조해야 자연스러운 홀 채움 영상을 생성할 수 있다. 한편, 눈맞춤 영상을 생성할 때 얼굴 특징점을 이용해 얼굴 변환 마스크를 만들고, 얼굴 변환 마스크에만 어파인 변환을 수행한다. 이 논문에서는 얼굴 특징점에도 어파인 변환을 수행하고 수정된 얼굴 변환 마스크를 획득하여 정확한 홀 채움 마스크를 구한다. 또한, 홀 채움 마스크에서 레이블링을 수행하여 큰 홀 영역을 제거한다. 마지막으로, 어파인 변환을 수행할 때 기존 영상의 좌표값을 이용하여 자연스러운 홀 채움 영상을 생성한다. 제안하는 방법으로 홀 채움을 수행한 결과, 연속적인 눈맞춤 동영상에서 이웃값들을 참조하여 홀 채움을 수행한 영상보다 자연스러움을 확인했다.
협력적 필터링을 이용한 추천시스템은 인터넷 기반 전자상거래에서 좋은 추천 도구로 사용되고 있다. 협력적 필터링 방식은 고객의 선호도를 조사하여 이를 바탕으로 이웃 고객을 선정하고 이들에 대한 선호도를 수집하여 고객이 좋아할 만한 상품을 추천하는 기법이다. 이웃 고객에 대한 정보를 이용하여 추천에 사용하므로 이웃고객이 적은 경우 추천시스템의 예측에 어려움이 생긴다. 본 논문은 추천시스템의 예측 정확도를 높이기 위한 방법으로 희소성이 있는 상품을 우선 선정하고 그들 상품에 대한 선호도를 조사하였다. 그리고 이들에 대한 선호를 나타낸 고객들을 선별하여 추천시스템의 예측 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다.
무선 멀티 홉 네트워크는 기지국 없이 중간의 무선 단말기를 경유해서 메세지를 전송하므로 무선 단말기의 전력 상태나 이동에 따라 그 토폴로지가 자주 변한다. 따라서 목적지까지 경로를 탐색하고 유지하기 위해 효율적인 경로 탐색 기법에 대한 연구가 필요하다. 그러나 경로 탐색 과정은 경로 탐색 메세지를 네트워크 전체로 전파하는 플러딩으로 인해 네트워크의 처리율을 크게 감소시킨다. 플러딩으로 발생하는 트래픽을 억제하기 위해 제안된 선별적인 플러딩 기법 중 이웃 노드 정보에 기반 한 접근 방식은 비교적 정확하게 재전송에 필요한 노드를 선별할 수 있으나 HELLO 패킷을 주기적으로 발생시켜야 한다. 본 논문은 이웃 노드의 맥(MAC) 계층에서 발생하는 제어 메세지를 청취해서 이웃 노드의 트래픽 정보를 수집하고 이것을 이용해서 재전송에 필요한 노드를 선별하는 기법을 제안 한다.
일반적으로 인증과 무결성 증명을 목적으로 하는 연성 워터마킹은 영상의 블록별로 워터마킹을 수행하게 된다. 블록별로 워터마킹을 수행하는 기법은 블록 cut-and-paste 공격 또는 collage 공격이 발생하게 되면 영상의 변조에도 워터마크가 깨어지지 않고 정상적으로 추출되는 문제점이 발생한다. 몇 몇 기법은 영상의 각 블록을 워터마킹 할 때에 이웃하는 블록들의 정보를 이용한 워터마킹으로 이러한 공격에 대응하고 있다. 하지만 이웃하는 블록을 이용하는 기법에도 변조된 위치 측정이 정확하지 않다는 단점이 있다. LIU[1]가 제안한 기법은 블록을 이등분하여 반은 이웃 블록의 정보와 해당 블록의 정보를, 나머지 반은 해당 블록의 정보를 삽입함으로서 위치 측정을 향상시키는 기법을 제안하였다 하지만, LIU의 기법에서 해당 블록의 이전 블록과 이후의 블록이 동시에 변조되면 해당 블록의 변조 여부가 정확해지지 않는다는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 블록을 3등분하여 해당 블록의 이전 블록과 이후 블록의 정보를 사용함으로 LIU 기법의 문제점을 해결하면서 위치 측정을 정확하게 하는 기법을 제안한다.
데이터 희소성 문제를 해결하기 위한 방법으로 신뢰 네트워크를 이용한 대치 방법이 제안되었다. 특정 유저로부터 신뢰 네트워크에서 직접 연결된 이웃들이 그 유저와 매우 유사한 취향을 지니고 있음에도 기존의 방법은 이를 간과하였다. 본 논문에서는 직접 연결된 이웃들이 부여한 평점을 통해 데이터 희소성 문제를 더욱 효과적으로 해결하는 방법을 제안한다.
무선 센서 네트워크는 제한된 에너지를 가진 센서 노드들로 구성되며, 센서 노드의 에너지를 효율적으로 활용하기 위해 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 균형 있는 클러스터 구성을 위해서는 클러스터 헤드의 선정이 중요하다. 기존의 연구는 확률, 노드의 잔여 에너지, 이웃 노드의 수, 이웃 노드와의 거리 등의 정보를 활용하여 클러스터 헤드를 선정하였다. 그러나 확률은 클러스터 헤드의 밀집으로 인한 에너지 소비의 불균형이 있을 수 있으며, 이웃 노드와의 정보 비교는 필요한 정보 수집을 위해 많은 에너지가 필요하다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문은 센서 노드를 베이스 스테이션과의 거리에 따라 2-레벨로 나누고 각 상위 레벨에 속한 동일한 하위 레벨을 순차적으로 변경해가며 클러스터를 구성하는 기법을 제안한다.
워터마킹은 소유권을 주장하기 위하여 '워터마크'라고 불리는 신호를 눈에 보이지 않게 영상에 첨가하는 것이다. 본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에서 이웃한 계수 쌍의 차이와 평균을 이용한 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 영상을 1계층의 웨이브릿 변환 영역으로 변환한 다음, 이진 도장 영상으로 된 워터마크를 첨가할 이웃한 계수 쌍을 기저 대역에서 선택한다. 워터마크 첨가를 위하여 도장 영상의 이름이 새겨진 부분에 대하여 해당 웨이브릿 계수 쌍의 대소 관계를 반전시킨다. 이러한 방법은 워터마크를 직접 첨가하는 방법에 비하여 손실 압축 및 다양한 영상 처리 등의 공격에 강인하다. 또한 대소 관계를 반전시키는 과정에서 이웃 계수 쌍의 평균과 차이를 구하여, 차이에 반비례하는 일정한 값을 평균에 더함으로써 주관적인 화질의 저하를 줄인다. 실험 결과 제안한 방법은 44 dB 정도의 우수한 화질에서 손실 JPEG 압축, 잡음 첨가, 클리핑, 블러링 등의 공격에 강인함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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