움직임 추정과 움직임 보상기법은 연속한 비디오 프레임간의 시간적 중복성을 이용하여 동영상내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 비디오 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 많은 계산량으로 인하여 실시간 응용 및 고해상도 응용에 많은 어려움을 가지고 있다. 만일 움직임 추정을 하기 전에 블록의 움직임을 예측할 수 있다면 이를 바탕으로 탐색영역에서 초기 탐색점 위치와 탐색 패턴을 결정할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 움직임의 높은 시간적 상관성을 이용하여 초기 탐색점 위치와 탐색 패턴을 결정함으로써 적응적으로 움직임을 추정하는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘을 다이아몬드 탐색 기법과 비교하였을 경우, 제안된 알고리즘은 움직임 보상 예측된 화질에 있어서 약 0.1∼0.5(dB)정도 성능을 향상시켰으며 움직임 벡터 추정의 속도에 있어서 약 50% 이상 높은 성능 향상을 보였다.
유동적으로 변화하는 환경에서 사용자의 요구에 따라 서비스를 제공하는 서비스 로봇은 클라우드 서비스와 같은 외부 서비스를 이용할 수 있어야 한다. 그러나 클라우드 서비스는 지속해서 변화하고 확장되므로 서비스의 기능 및 데이터 변경에 적응할 수 있는 일반적이고 유연한 인터페이스가 필요하다. 이를 위해 다양한 클라우드 서비스에 대한 모델 기반의 일반적인 인터페이스를 활용하여야 한다. 이러한 접근 방법을 통해 변경된 서비스에 접근할 수 있는 표준 서비스 프로파일을 정의함으로써 일반적이고 확장 가능한 인터페이스를 구현하였다. 또한, 지능형 서비스 로봇을 활용한 실험을 통해 새로운, 혹은 변경된 외부 서비스에 대해 유연하게 적응하는 결과를 검증하였다.
모바일 단말기를 사용하여 모바일 웹 서비스를 제공하는 과정에서 고려해야 할 사항은 끊김없는 서비스와 품질 보장형 서비스 이다. HMIIPv6는 끊김으로 인해 발생되는 패킷 손실과 지연 현상을 개선하기 위하여 MAP을 둔다. 하지만 MN을 위하여 패킷을 수신하고 전달하기 때문에 부하가 집중된다. 이는 보다 빨리 처리해야 할 실시간 데이터를 빨리 처리하지 못하는 결과는 낳는다. 뿐만 아니라 품질 보장 서비스를 위해서는 적응적 모바일 서비스 방법이 필요하다. 하지만 이 방법은 다양한 단말기의 하드웨어적인 차이점으로 인한 컨텐츠의 서비스 응답시간비용이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 끊김없는 서비스를 위하여 MAP에 큐를 두어 실시간 데이타 처리 성능을 향상시켰다. 또한 응답시간비용을 줄이기 위하여 컨텐츠의 구성요소를 이용하여 컨텐츠를 재사용할 수 있는 캐시를 갖는 모바일 웹서비스 방법을 제안한다. 수식 분석과 시뮬레이션 결과, 제안방법인MAP에 큐를 두는 방식과 모바일 노드의 이동성을 고려한 캐시 방법이 다른 다양한 시스템 조건에서 우수함을 알수 있었다.
검사점 기법은 시스템이 장애를 내재한 경우에 효과적으로 프로세스가 장애 지점으로부터 다시 시작 할 수 있게 하는 결함 허용 방법이다. 특히, 페이지 단위 점진적 검사점 기법은 검사점 사이에서 변경된 페이지 데이터만을 저장함으로써 검사정 기록 오버헤드를 감소시킨다. 이 기법은 매 검사점 사이에서 변화하는 데이터의 크기가 가변적이므로 검사점 수행 시간도 매번 변하는 성질을 갖고 있다. 기존의 연구로 고정적인 검사점 수행 시간을 갖는 경우에 대한 효율적인 검사점 작성 시점 결정 방법이 제시된 바 있다. 그러나 매 검사점 마다 가변적인 시간을 필요로 하는 페이지 단위 점진적 검사점 기법에 대한 효율적인 작성 시점 결정 방법은 아직 연구되지 않은 분야이다. 본 논문에서는 효율적이고 적응성 있는 검사점 작성 시점 결정 방법을 제안하고, 이 방법에 기반을 둔 적응성 있는 페이지 단위 점진적 검사점 기법을 보인다. 여러 가지 용용 프로그램의 실험 결과를 통하여, 제안한 방법을 사용하는 것이 기존의 고정적인 인터벌을 갖는 페이지 단위 점진적 검사점을 사용하는 경우보다 프로세스의 평균 수행 시간을 현저히 줄임을 알 수 있다.
한국어 의미역 결정(Semantic Role Labeling)은 주로 기계 학습에 의해 이루어지며 많은 말뭉치 자원을 필요로 한다. 그러나 한국어 의미역 결정 시스템에서 사용되는 Korean PropBank는 의미역 부착 말뭉치와 동사 격틀이 영어 PropBank의 1/8 수준에 불과하다. 따라서 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 시스템을 위해 의미역 부착 말뭉치와 동사 격틀을 확장하여 Korean PropBank를 확장 시키고자 한다. 의미역 부착 말뭉치를 만드는 일은 많은 자원과 시간이 소비되는 작업이다. 본 논문에서는 도메인 적응 기술을 적용해보고 기존의 학습 데이터를 활용하여, 적은 양의 새로운 학습 말뭉치만을 가지고 성능 하락을 최소화 할 수 있는지 실험을 통해 알아보고자 한다.
무선 ATM 망에서, 이동 단말기들은 유선 ATM 망의 단말기와 같은 기능과 QoS를 제공해 야 한다. 그러므로, 기지국 스케줄러에게 이동 단말기들의 ATM 셀 도착에 대한 정보가 빠르게 전달되는 것이 중앙 집중방식으로 제어되는 ATM 기반 MAC 프로토콜의 중요한 항목이다. 그러나, 다수 개의 무선 단말기들이 상향 링크를 통해 상호 경쟁적인 방법으로 데이터 전송을 요구하는 과정에서 충돌이 발생되고, 충돌에 의한 재전송 때문에 처리율이 감소되고 전송 지연이 증가하게 된다. 본 논문에서는 예약을 요청하는 단말기 수를 통계적으로 예측하고 사후 처리율을 고려하여 최적화된 request mini-slot의 개수를 결정하는 MAC 프로토콜을 제안한다. 시뮬레이션 결과에서 제안한 프로토콜이 지연과 처리율에서 높은 성능을 보임을 알 수 있었다.
통신 기술의 발전으로 무선 채널을 이용한 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 방법이 활발히 연구되고 있다. 이에 따라 최근 무선망이나 인터넷과 같이 오류가 많이 발생하는 채널을 통한 비디오의 전송이 급격히 증가하면서 채널 상에서 발생하는 전송에러로 인한 데이터의 손실이 심각한 문제로 대두되고 있으며, 이에 따라 에러 은닉이 주된 관심사로 부각되었다. 에러 은닉 기법은 부가 정보가 필요 없으며, 부호화 기법의 변형 없이 적용이 가능하기 때문에 널리 연구되고 있다. 본 논문에서는, 손실된 블록 주위의 정상블록들 중 움직임 벡터들의 적응적 선택을 이용하여 중간 값을 취한 후, 손실된 블록의 새로운 움직임 벡터로 할당하고, OBMC(Overlapped Block Motion Compensation)을 통해 최종적으로 손실영역을 은닉하게 된다. 이 방법은 연속된 GOB(Group Of Block)의 손실에 있어서 효과적임을 알 수 있었다. 실험 결과 PSNR 성능평가 면에서 제안한 방법의 결과가 기존의 방법들 중 우수한 에러은닉 결과를 내는 MVRI(Motion Vector Rational Interpolation)이나 메디안$.$중첩 에러 은닉 기법에 비해 약 3db정도 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
최근 높은 휴대성과 이동성을 특징으로 하는 모바일 도메인에서 사용자의 상황정보를 이용한 모바일 상황인식 서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 모바일 상황인식 서비스들은 사용자의 상황정보를 모바일 기기로부터 수집 및 분석하여 추론 시스템을 통해 상황을 추론해야 한다. 그러나 모바일 도메인의 높은 이동성으로 인해 상황에 적합한 추론 결과를 얻기에 어려움이 있다. 또한, 잘못된 추론 결과를 수정 및 적응하기 위한 체계적인 방법에 대한 연구가 부족하다. 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해 소프트웨어 사이버네틱스 기반 피드백 개념을 적용한 체계적인 프로세스 모델을 제시한다. 또한 피드백 프로세스 모델을 적용, 설계 및 구현한 MADA(Monitoring, Analysis, Determinating, Adaptation) 프레임워크를 제시한다. 이를 통해 정확한 상황 추론이 가능한 적응적 모바일 상황인식 서비스 개발 환경을 구축할 수 있으며 추론 규칙의 체계적 관리가 가능하다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권3호
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pp.371-380
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2011
영상 구현 장치를 사용할 때, 여러가지 이유로 인하여 발생하는 잡음은 화질을 악화시키는 문제를 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하는 과정에서의 근본적인 어려움은 영상에서 보존해야 할 신호와 제거해야할 잡음을 구분하는 것이 쉽지않다는 것이다. 언샵 마스킹과 같은 대비증폭 과정은 영상을 개선하는데 사용되는 매우 중요한 방법이다. 이 방법을 사용하면 증폭된 고주파 성분이 원래의 영상에 더하여 영상이 개선되는 효과를 얻는데, 언샵 마스킹의 특성으로 인하여 잡음 성분도 강화되어 또렷하게 부각되는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 입력 영상에서 신호와 잡음을 효과적으로 구별하여 적응적으로 적절한 언샵 마스킹 처리를 할 수 있는 블럭방법을 제안한다. 모의실험 결과, 제안한 알고리즘을 적용함으로써 잡음 성분을 증폭시키지 않으면서 전체적인 영상의 질을 개선할 수 있는 것이 가능한 것을 확인하였다.
신경망 기반의 다국어 및 교차 언어 정보 검색 모델은 타겟 언어로 된 학습 데이터가 필요하지만, 이는 고자원 언어에 치중되어있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 영어 학습 데이터와 한국어-영어 병렬 말뭉치만을 이용한 효과적인 다국어 정보 검색 모델 학습 방법을 제안한다. 언어 예측 태스크와 경사 반전 계층을 활용하여 인코더가 언어에 구애 받지 않는 벡터 표현을 생성하도록 학습 방법을 고안하였고, 이를 한국어가 포함된 다국어 정보 검색 벤치마크에 대해 실험하였다. 본 실험 결과 제안 방법이 다국어 사전학습 모델과 영어 데이터만을 이용한 베이스라인보다 높은 성능을 보임을 실험적으로 확인하였다. 또한 교차 언어 정보 검색 실험을 통해 현재 검색 모델이 언어 편향성을 가지고 있으며, 성능에 직접적인 영향을 미치는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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