표준 중량 충격원의 실제 충격원 재현성에 대한 논란이 있음에도 현재 기준에서는 뱅머신 방식만 사용하고 있다. 현행 기준의 평가방법 및 등급 기준이 충격원 특성을 고려하지 못하고 있어 충격원의 선택에 따라 바닥충격음 차단 성능 등급에 차이가 발생하기 때문이다. 본 연구는 충격원 특성 외에 바닥 진동 거동 특성을 함께 고려한 현행 기준의 바닥충격음 평가 방법 고찰을 목적으로 한다. 공동주택 mock-up 실험동에서 표준 중량 충격원과 실충격원에 대하여 바닥충격음을 측정하고 이를 이용하여 해외 평가 방법과 우리나라의 평가 방법을 비교 검토하였다. 또한 현행 바닥충격음 평가 기준의 대상 주파수 범위를 벗어나는 저주파수 대역의 음압레벨은 네텔란드의 저주파 소음 인지 곡선과 국내 연구자가 제안한 저주파 소음 기준안을 이용하여 평가하였다. 그 결과 기준 및 평가 산정 방법에 따라 성능 평가 결과가 상이하며, 바닥 진동의 지배 주파수 범위에서 모든 충격원에 대한 바닥충격음 가청 소음으로 인식하여 성가시게 느낄 가능성이 매우 크다. 현행 평가 기준의 단일수치 평가량 산정 방법은 충격원에 따라 상이한 음압레벨 스펙트럼 특성을 제대로 반영하지 못하며, 바닥의 진동 거동 지배 주파수를 포함하는 저주파수 대역의 음압레벨을 고려하지 않고 있어 바닥충격음에 대한 평가 결과와 사람의 인지 수준에 차이가 발생할 수 있다. 따라서 충격원에 따른 음압레벨의 스펙트럼 특성과 저주파수 대역의 음압레벨을 반영할 수 있도록 현행 기준의 평가 방법을 보완할 필요가 있다.
Relevance Feedback(RF)은 사용자의 인지적 피드백(perceptual feedback)을 사용하는 영상 검색 기법 중의 하나로서, 사용자 피드백을 통해 얻게 되는 적합성 정보(relevance information)를 이용하여 사용자 질의(query)를 점진적으로 구체화하게 된다. 그러나, 기존 RF 기법에서는 이러한 적합성 정보가 매우 유용한 정보임에도 불구하고, 검객이 끝나는 순간 없애버리고 만다. 그래서, 본 논문에서는 사용자의 인지적 피드백 정보를 버리지 않고, 저장하는 새로운 개념의 RF를 제안한다. 새로 제안된 RF는 시간의 흐름에 따라 축적되어 저장된 상위 레벨의 적합성 정보(high-level relevance information)를 하위 레벨의 특징벡터(low-level feature vectors)와 동적으로(dynamically) 결합하여 사용함으로써, 검색의 효율성을 크게 향상시킨다. 제안 방법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 실험 결과도 제시한다.
FPS게임은 플레이어가 1인칭 캐릭터의 시점에서 게임레벨의 목표에 따라 상대방을 타격하는 전투형태를 주된 게임플레이 구조로 가진다. 이러한 플레이 상황에서 플레이어의 행동을 유도하는 의사결정은 시각적 인지정보와 이전의 플레이경험을 통한 직 간접적 정보 수집을 통해 이루어진다. 특히 플레이어와 게임레벨간의 즉각적인 상호작용을 주된 플레이로 하는 FPS게임에서 플레이어의 시각적 인지정보에 대한 분석은 특정 게임레벨을 설계하고 수정할 수 있는 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 FPS게임의 플레이 경험수준에 따라 플레이어를 초보자와 숙련자 그룹으로 나누고 아이트래킹 장비를 사용하여 대표적인 FPS게임 레벨에 대한 그룹별 시선경로 데이터를 수집하였다. 플레이어의 행동이 발생하는 시점인 전투시작 전후의 시선경로를 500개의 플레이영상으로 기록하고 그룹별 고유한 시선경로 패턴을 도출하였다. 이러한 결과를 통해 FPS게임 레벨의 난이도조절과 플레이가능성을 향상시킬 수 있는 방법을 모색하고자 한다.
본 연구에서는 건축 실내음향 특성파악에 이용되는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비상경보설비의 음향장치에 공급되는 전압의 변동에 따른 비상경보설비음의 전달특성을 파악하였다. 현재 가장 널리 사용되고 있는 비상경보설비의 음향장치 음향파워레벨(정격전압 DC 24V)은 경종은 98.6dB, 전자식사이렌 스피커는 95.7dB 그리고 전자식사이렌 폰은 101.8dB로 측정되었다. 또한 경종은 주파수 증가에 따라 음항파워레벨이 증가하고 고주파 대역에서 피크 레벨을 보이는데 반해 전자사이렌의 폰형과 스피커형은 135~200Hz에서 최저음향파워레벨을 보이다가 이후 급격히 증가하는 패턴을 나타냈다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 비상경보설비와의 이격거리에 따른 전달특성을 살펴보면, 대상건물의 복도에서는 전체적으로 고른 분포를 보여주고 있다. 하지만 인접해 있는 강의실에서는 벽체 부분을 제외한 우회전달음의 영향으로 비상경보설비 음향장치의 주파수 특성에 따라 전달되는 음압레벨의 차가 크게 발생하였다. 향후 예측수법의 정확도와 타당성 검토을 통한 화재비상경보음의 전달특성을 건축물의 계획 시에 예측 비교한다면 화재 경보의 인지 가능성을 높일 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 기존 홈오토메이션 시스템보다 효율적이고 능동적인 시스템 모델을 제안하며, 기존 시스템의 한계점을 해결하기 위해서 지능형 이동 로봇을 사용한다. 제안된 시스템은 집안에서 사용하기에 적합하도록 특화된 로봇을 사용하며, 이 로봇은 사람 대신 집안을 돌아다닌다. 이 시스템 모델을 HAuPIRS (Home Automation system using PDA based Intelligent Robot System) 라고 부르기로 한다. HAuPIRS제어 구조는 사용자 레벨, 인지 레벨, 실행 레벨의 세 파트로 구성된다. 이 시스템은 사용하기 쉽고, 기술의 발전에 따른 새로운 가전기기가 나오더라도 확장이 가능하다 HAuPIRS제어 구조의 성능을 검증하기 위해서 HAuPIRS 제어 구조를 기반으로 한 PBMoRo System (PDA Based Mobile Robot System) 을 만들어 실험하였다.
W3C가 발표한 차세대 웹 표준 HTML5의 등장으로 자바스크립트의 기능이 대폭 향상 되었다. 별도의 플러그인 설치 없이 자바스크립트만으로 미디어 재생, 3D 그래픽 처리, 웹 소켓 통신 등을 제공함으로서 Active X와 같은 비표준 기술을 대체할 만큼 강력한 기능을 제공하고 있다. 이러한 흐름에 맞추어 HTML5 기능의 핵심이 되는 자바스크립트를 악용한 위험성을 인지하고 이와 관련된 연구도 활발히 이루어지고 있다. 하지만, 현재의 악성 스크립트를 탐지하는 기술은 대부분 시그니처를 기반으로 하는 패턴 매치이기 때문에 난독화 된 악성 스크립트를 탐지하기에는 많은 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이런 한계를 극복하기 위해 호스트레벨에서 난독화 된 악성 스크립트를 탐지 및 실행을 방지할 수 있는 난독화 된 악성 스크립트 대응 기술을 제안한다.
음성 및 문자를 통한 컴퓨터와의 정보 교환을 위한 통합 사용자 인터페이스 (Intelligent Man- Machine interface) 시스템의 일환으로 한국어 단모음의 인식을 위한 시스템을 인공 신경망 모델을 사용하여 구현하였으며 인식시스템의 상위 접속부에 필요한 단어 인식 모듈에 있어서의 인지 실험도 행하였다. 모음인식의 입력으로는 제1, 제2, 제3 포르만트가 사용되었으며 실험대상은 한국어의 [아, 어, 오, 우, 으, 이, 애, 에]의 8 개의 단모음으로 하였다. 사용한 인공 신경망 모델은 Multilayer Perceptron 이며, 학습 규칙은 Generalized Delta Rule 이다. 1 인의 남성 화자에 대하여 약 94%의 인식율을 나타내었다. 그리고 음성 인식시의 인지 현상 실험을 위하여 약 20개의 단어를 인공신경망의 어휘레벨에 저장하여 음성의 왜곡, 인지시의 lexical 영향, categorical percetion등을 실험하였다. 이때의 인공 신경망 모델은 Interactive Activation and Competition Model을 사용하였으며, 음성 입력으로는 가상의 음성 피쳐 데이타를 사용하였다.
본 연구에서는 예기치 않는 화재 등의 재해가 돌발적으로 발생하였을 경우 소리 정보에 의해서 사람들을 적극적으로 올바른 방향으로 피난 유도시키려면 피난자가 유도 정보의 내용을 알아들을 뿐만 아니라 피난 방향도 지각할 수 있는 것이 필요하다. 이에 피난 유도음의 방향을 감지할 수 있는 선행음 효과를 이용하여 각 건물공간에서 선행음과 후속음에 대해서 음압레벨 변화와 지연시간 변화에 따른 청감실험 결과 즉, 최적의 음성 피난유도음을 도출하였다. 각 실내공간에서 최적의 음성 피난 유도음은 다음과 같다. 1) 강의실 공간에서 음성 피난 유도음의 최적의 조건은 선행음보다 후속음이 지연시간을 10ms~50ms 갖는 경우와 선행음과 후속음의 음압레벨 차이가 없거나 선행음이 높은 경우에 선행음 방향에 대하여 양호하게 인지하였다. 2) 복도 공간에서의 최적의 음성 피난 유도음은 선행음보다 후속음이 지연시간 20~60ms인 경우에 선행음에 대하여 양호하게 인지하였다. 3) 체육관에서는 최적의 음성 피난유도음은 선행음보다 후속음이 지연시간 10~40ms인 경우와 선행음이 후속음보다 음압레벨이 크거나 같은 경우에 선행음에 대하여 양호하게 인지하였다.
해상 인지 무선 네트워크에서는 선순위 선박이 미사용 중인 스펙트럼 자원을 차순위 선박이 기회주의적으로 사용함으로써 낮은 통신비용으로 높은 수율을 제공할 수 있다. 기존 육상 인지 무선 네트워크에서는 선순위 사용자의 사용과 유휴간의 동작상태 변화가 드물게 발생하므로 선순위 사용자의 동작상태가 차순위 사용자의 한 프레임 시간 내에서 변하지 않는다. 하지만 해상 인지 무선 네트워크에서는 육상 인지 무선 네트워크와 달리 선순위 선박의 동작상태 변화가 빈번히 발생하므로 차순위 선박의 한 프레임 시간 내에서 선순위 선박의 상태가 변할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 해상 인지 무선 네트워크에서 선순위 선박의 동작상태 변화를 고려한 시스템 레벨 시뮬레이션을 통해서 협력적 스펙트럼 센싱을 사용하는 해상 인지 무선 네트워크에서 선순위 선박과 차순위 선박의 수율 성능을 분석한다. 선순위 선박과 차순위 선박의 수율 분석을 통해서 선순위 선박과 차순위 선박의 수율이 파라미터 변화에 따라 서로 상호 배타적인 관계를 가지는 것을 확인할 수 있다.
내용 기반 영상 검색(CBIR)은 영상 내용의 특성 기술을 이용하여 영상을 저장하고 검색하는 기법이다. 좀더 정확한 영상 검색을 지원하기 위하여 영상 내용을 좀 더 효과적으로 기술할 수 있는 특성의 개발이 필요하게 되었다. 현재 주로 사용되고 있는 낮은 레벨의 색상, 질감, 형태 등의 특성은 인간의 인지와 직접적으로 연관이 되지 않으며, 여러 개의 객체가 포함되어 있는 영상은 잘 기술하지 못한다는 단점을 가진다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 영상 검색 분야의 연구는 높은 레벨의 특성에 대한 연구로 진행되게 되었다. 높은 레벨의 특성은 좀 더 인간의 인지와 유사한 형식으로 영상을 기술하며, 대표적인 특성으로는 객체간의 위치 관계 표현 등이 있다. 하지만 객체간의 위치 관계 표현에 대한 이전의 연구들은 회전된 영상은 검색하지 못한다는 단점이 있다. 하지만 회전 불변(rotation invariant)은 정확한 영상 검색을 위한 특성 기술에 있어 중요하다. 본 논문에서는 객체간의 위치 관계를 효과적으로 표현하기 위한 높은 레벨의 특성인 8AB(8 Angular Bin)라는 새로운 기법을 제안한다. 8AB 기법은 회전 불변을 지원한다. 제안한 기법을 이용한 유사도 계산 및 검색 기법 역시 제안되었다. 또한 본 논문에서는 검색 시간을 단축하기 위한 검색 공간 축소 기법을 제안하였다. 이러한 기법들을 이용하여 실제 데이타와 합성 데이타를 사용한 실험을 행하여 제안된 기법의 유효성 및 검색 공간 축소 기법의 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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