웹서비스의 경쟁이 심화됨에 따라 고객 개개인의 특성을 반영한 맞춤형 서비스의 지원 필요성이 증가되었으며, 이러한 개인화 서비스를 지원하는 고객화 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 대부분 고객화 지원 시스템은 각종 수집 가능한 고객의 개별적인 특성을 위주로 하는 정량적으로 표현되는 자료의 분석을 통해 이루어지고 있다. 하지만 감성 정보의 경우 정서적인 데이터 특성으로 인해 이를 웹 시스템에 활용하기에는 어려움이 있다. 따라서 웹 환경이라는 기술적인 상황에서도 활용 가능한 감성정보의 활용에 관한 연구가 필요하다. 본 연구는 고객의 감성지수를 이용한 적응적 고객화 서비스를 지원하는 웹 시스템을 설계하고 실험을 통해 분석하였다.
본 논문에서는 효과적인 고해상도 비디오 데이터의 처리를 위하여 부호화기 내에서 참조 영상을 저장하는 프레임 메모리를 압축하는 방법을 제안한다. 프레임 메모리는 응용분야의 특성상 무손실 압축 및 저 복잡도를 갖는 방법이 요구되는데, 블록 단위의 PCT 를 이용하여 픽셀 사이의 상관도를 제거하고, 적응적 GR 부호기를 이용하여 최종 비트열을 구성하여 압축하는 방법을 제안한다. 다양한 테스트 영상을 대상으로 실험한 결과 제안하는 방법이 기존의 압축 방법에 비해 압축 성능이 우수하면서 실행 시간으로 측정한 복잡도 측면에서 유사한 성능을 나타냄을 확인하였다. 압축 성능과 복잡도의 두가지 측면을 종합적으로 판단한 결과 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 충분히 경쟁력이 있음을 알 수 있다.
처리지연이 적은 노이즈 캔슬러일수록 샘플링 주파수를 높일 수 있으므로 더 좋은 품질의 출력 신호를 얻을 수 있다. 단일 버퍼를 사용할 경우 프로세서가 입력된 데이터를 처리하는 동안 새로운 데이터를 버퍼에 쓰기가 불가능하므로 처리지연이 발생한다. 이러한 처리지연은 안티-노이즈와 출력 신호를 합성시킬 때 위상을 일치시키기 위한 추가적인 버퍼링 오버헤드를 발생시킨다. 본 논문에서는 대칭적 Even-Odd-buffer 구조를 사용하여 읽기와 쓰기 작업을 번갈아 가며 수행함으로써 처리지연을 최소화하고 처리속도를 높일 수 있는 가속기의 구조를 제안한다. 또한, Fast Fourier Transform 기반 노이즈 캔슬링과 적응 Least Mean Square 알고리즘을 사용한 노이즈 캔슬링의 구조적 차이를 비교한다. 그 결과로 대칭적 Even-Odd-buffer를 사용하였을 때 단일 버퍼 대비 처리지연이 29.2% 줄어들었다. 제안하는 대칭적 Even-Odd-buffer 구조는 다양한 노이즈 캔슬링 알고리즘에 적용될 수 있다는 장점이 있다.
사용자의 주변환경은 일정한 형태의 정보가 아닌 이질적인 형태의 정보들이 혼재되어 있다. 이동컴퓨팅에서 사용자는 다양한 경로를 통하여 여러 가지 다른 형태의 정보들을 획득하고, 다양한 방법으로 이를 처리하게 된다. 실생활의 정보는 디지털환경에서 처리하기 위하여 다양한 방법을 적용하여 디지털정보로 표현되어야 한다. 디지털정보는 표현방법에 따라서 다양한 포맷형식을 갖게되며, 적절한 응용프로그램과 연결되어 실행된다. 본 논문에서는 이동컴퓨팅환경에서 태그를 기반으로 하여 사용자에게 일관되고, 추상화된 정보획득방법을 제시한다. 또한, 태그를 실제 데이터를 표현하는 메타데이터에 대응시키며, 데이터를 처리할 수 있는 적절한 프로그램과 연결하는 과정을 내부적으로 처리하는 태그기반 이동정보서비스를 구현하였다. 제안된 방법론은 이동사용자에게 입 출력의 간편성을 제공하고, 주변환경에 대한 적응성을 향상시킬 것이다.
본 논문에서는 블록 변화된 영상의 블록 환상을 제거하기 위해 POCS(Projection Onto Convex Set) 이론을 바탕으로 하는 적응 양자화 체한 집합을 제안한다. POCS 이론을 바탕으로 하는 블록 현상 제기 기법은 크게 부드러움 제한 집합과 양자화 제한 집합으로의 반복적인 투영을 동해 이루어진다. 기존의 양자화 제한 집합은 원 영상의 데이터가 가질 수 있는 최대 구간을 지정해 주므로 반복이 계속될수록 over-blurring 현상이 심화된다. 제안한 양자화 제한 집합은 이산 여현 변환(DCT) 계수의 특성에 파라 적응적으로 제한 구간을 조절하므로 복호화된 영상의 선명도를 유지하면서 동시에 효과적으로 블록 현상을 제거할 수 있다. 기존의 후처리 알고리즘의 양자화 제한 집합을 제안한 적응적 양자화 제한 집합으로 대체하여 실험을 수행한 결과 적은 반복 횟수로도 수령에 도달하였고 후처리 된 영상 역시 선명도를 유지하면서 블록 현상이 효과적으로 제거되었음을 알 수 있었다.
대용량의 데이터 처리가 요구되는 내장형 시스템에서 메모리의 비중은 아주 중요하며, 특히 제한적인 메모리를 최적으로 이용하기 위하여 응용의 특성을 활용하는 온칩(on-chip) 메모리 구조의 설계가 필요하다. 본 논문에서는 멀티미디어 응용을 위한 내장형 시스템에서 저전력을 위하여 작은 용량으로 설계되었으나 우수한 성능을 보이는 데이터 캐쉬(data cache)가 제안된다. 제안되는 캐쉬는 컴파일러의 도움 없이 구조적인 특징과 간단한 동작 메커니즘만을 이용하여 해당 응용의 데이터 지역성(data locality)을 효과적으로 반영할 수 있도록 작은 블록 크기를 지원하는 4KB 용량의 직접사상 캐쉬(direct-mapped cache)와 큰 블록을 지원하는 1KB 용량의 완전연관 버퍼(fully-associative buffer)로 구성되어 진다. 전체 5KB의 작은 캐쉬 용량으로 인한 성능 저하를 보완하기 위하여 멀티미디어 응용의 알고리즘 특성을 기반으로 응용 적응적인 다중 블록 선인출(adaptive multi-block prefetching) 기법과 효과적 블록 필터링(effective block filtering) 기법이 제안되었다 시뮬레이션 결과에 따르면 제안된 5KB 캐쉬는 기존의 16KB 4-way 집합연관 캐쉬와 동등한 성능을 보이면서 소비 전력 면에서는 40% 이상의 감소를 보이고 있다.
통신망의 발전과 컴퓨터를 통한 멀티미디어 처리 기술의 발달로 인해 사용자들은 보다 나은 서비스를 원하게 되었다. 이로 인해 컴퓨터 통신망에서 다양한 분산 멀티미디어 응용을 실현하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 그 대표적인 응용으로 화상회의가 있다. 그러나 멀티미디어 데이터를 다루는 응용들은 몇 가지 어려운 문제가 있으며 그 중의 하나가 멀티미디어 데이터의 동기화(synchronization) 문제이다. 멀티미디어 동기화의 관련된 기존의 연구들은 특정 조건하에서는 잘 수행되지만 다른 환경에서는 한계를 나타내는 문제점을 보이고 있다. 본 논문에서는 응용의 동기화 요구사항과 사용자의 인지적 특성에 의해 유연한 동기화 서비스를 제공하는 새로운 동기화 기법을 제안한다. 본 기법은 유동적인 망환경의 변화에 적응적이고 시계속도 차이가 있는 시스템 환경에서도 영향을 받지 않는 동기화방식이다.
기존의 OFDMA 시스템에서의 자원할당 기술은 주로 완벽한 채널정보에 기반하여 송신 전력, 부반송파를 할당하였다. 하지만 실제 시스템에서는 사용자의 움직임이나 채널 피드백 지연에 의해 완전한 채널정보를 얻을 수 없다. 본 논문에서는 불완전한 채널 정보를 갖는 OFDMA 중계 네트워크를 위한 자원 할당 기법을 제안한다. 불완전한 채널 정보를 갖는 환경에서는 패킷 오류가 발생할 확률이 높기 때문에 이를 예측하여 적응적 데이터 전송률을 할당하는 기법이 필요하다. 제안된 알고리즘은 채널 정보를 예측하여 데이터 전송률, 그리고 부반송파 할당을 통해 유효처리율을 최대화시킨다. 모의 실험 결과 제안된 알고리즘은 채널정보를 예측하지 않는 단순한 알고리즘과 비교하여 더 높은 유효처리율을 갖음을 확인하였다.
유비쿼터스 센서 네트워크 환경에서 센서 운영체제 기술의 중요성은 날이 갈수록 높아져 가고 있으며 센서 하드웨어의 하드웨어 자원의 부족, 극소형의 크기, 저전력으로 운용되어야 하는 특성을 보충하기 위한 노력은 이미 많은 연구가 진행되었으며 진행되고 있다. 하지만 물리적인 세계와 디지털 세계를 연결하는 역할을 하는 센서에서 데이터의 신뢰성은 반드시 보장이 되어야 하는 요소임에도 많은 부분이 간과되어 왔다. 데이터의 신뢰성을 보장하기 위해서 센서는 안정성을 확립할 수 있어야 하며 다양한 환경에 동적으로 적응이 가능해야만 한다. 그리하여 본 논문에서는 센서에 안정성을 확립할 수 있는 방법과 동적인 환경에 적응이 쉬운 형태의 확장이 쉬운 구조를 가질 수 있는 방법을 제시함으로서 센서의 신뢰성에 기여할 수 있도록 한다.
최근 높은 관심과 기술적 이슈를 끌어내고 있는 빅 데이터는 과학기술 분야에도 무수히 존재한다. 위성사진, 동영상을 비롯하여 링크드 데이터 (Linked Data)에 이르기까지 데이터 유형과 무관하게 처리해야 할 대상은 계속 늘어가고 있는 실정이다. 최근 몇 년동안 과학기술 문헌을 대상으로 시맨틱 기술과 자연어처리 기술을 이용하여 기술 동향을 분석하고 예측하는 연구를 수행해 온 KISTI는 빅 데이터 환경에 맞추어 분석 플랫폼을 분산/병렬화하는 동시에 모바일 서비스 플랫폼을 통해 신속한 의사 결정을 지원하는 전략을 취하고 있다. 또한, 법무부, 국방기술품질원, 관세청에 적용한 분석 기술을 더욱 고도화하여 사용자 적응형 가이드 서비스를 개발하고 이를 통해 연구 개발 전략 수립을 실제적으로 지원할 수 있도록 노력하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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