분산환경에서의 웹뷰 (WebView)는 기본적으로 3 단계 구조 (3-tier architecture)를 기본으로 하고 있으며, 이를 통하여 사용자가 요구하는 정보를 구체화시켜 제공하게 되나 현재 인터넷 환경에서는 사용자가 요구하는 정보가 한곳에만 있다고 볼 수 없다. 즉, 적절히 분산되어 있는 각 웹 서버의 정보를 다양하게 활용할 수 있는 환경을 제공하여야 사용자가 요구하는 정보를 얻을 수 있으며, 이를 위한 적합한 데이터 저장 및 웹뷰 유지 방법이 제시되어야 한다. 그러나 일반적인 3 단계 구조를 적절히 분산되어 있는 환경에 적응할 경우 사용자의 질의에 해당하는 정보를 추출할 수 있는 방법, 네트워크 연결시의 지연과 네트워크의 장애 등으로 인하여 많은 시간적인 문제와 상대방에서의 잘못된 정보의 전달 등으로 인하여 사용자가 요구하는 정보를 전달할 수 없으며, 이에 따른 추가적인 비용 모델이 산정하여야 한다. 이러한 이유로 본 논문에서는 기존의 단일 3 단계 모델을 확장한 분산환경에서의 사용자 서비스와 가장 관계가 있는 계층으로 OSI 7 레이어에서 응용 계층으로 사용자 서비스와 응용 계충의 사이에서는 제공하고 있는 분산 정보 서비스에 대한 조건의 확장을 통하여 추후 고려하여야 할 분산된 네트워크 웹뷰 모델에서의 성능 및 비용분석에 대비한다.
오차 신호의 확률분포 사이의 유클리드 거리 (Euclidean distance between error probability density functions, EDEP)는 충격성 잡음 환경의 적응 신호 처리를 위한 성능 지수로 사용되었다. 이 EDEP 알고리듬의 단점 중의 하나로 각 반복 시간마다 수행하는 이중적분에 의해 과다한 계산상의 복잡성이 있다. 이 논문에서는 EDEP 와 그 기울기 계산에서 계산상의 부담을 줄일 수 있는 반복적 추정 방법을 제안하였다. 데이터 블록 크기 N에 대하여, 기존의 추정 방식에 의한 EDEP와 그 기울기 계산량은 $O(N^2)$인 반면, 제안한 방식의 계산량은 O(N)이다. 성능 시험에서 제안한 방식의 EDEP와 그 기울기는 정상상태에서 기존의 블록 처리 방식과 동일한 추정결과를 나타냈다. 이러한 시뮬레이션 결과로부터, 제안한 방식이 실제 적응신호처리 분야에서 효과적인 방식임을 알 수 있다.
문서 교정기에서 문맥의존 철자오류를 교정하는 방법은 크게 규칙을 이용한 방법과 통계 정보를 이용한 방법으로 나뉜다. 한국어와 달리 영어는 오래전부터 통계 모형에 기반을 둔 문맥의존 철자오류 교정 연구가 활발히 이루어졌다. 그러나 대부분 연구가 문맥의존 철자오류 교정 문제를 특정 어휘 쌍을 이용한 분류 문제로 간주하기 때문에 실제 응용에는 한계가 있다. 또한, 대규모 말뭉치에서 추출한 통계 정보를 이용하지만, 통계 정보 자체에 오류가 있을 경우를 고려하지 않았다. 본 논문에서는 텍스트에 포함된 모든 단어에 대하여 문맥의존 철자오류 여부를 판단하고, 해당 단어가 오류일 경우 대치어를 제시하는 영어 문맥의존 철자오류 교정 기법을 제안한다. 또한, 통계 정보의 오류가 문맥의존 철자오류 교정에 미치는 영향과 오류 발생률의 변화가 철자오류 검색과 교정의 정확도와 재현율에 미치는 영향을 분석한다. 구글 웹데이터에서 추출한 통계 정보를 바탕으로 통계 모형을 구성하고 평가를 위해 브라운 말뭉치에서 무작위로 2,000문장을 추출하여 무작위로 문맥의존 철자오류를 생성하였다. 실험결과, 문맥의존 철자오류 검색의 정확도와 재현율은 각각 98.72%, 95.79%였으며, 문맥의존 철자오류 교정의 정확도와 재현률은 각각 71.94%, 69.81%였다.
본 논문에서는 먼저 음성과 데이터 트래픽의 혼합으로 해당 트래픽 채널간의 송/수신 전력 차이가 발생하게 되는 CDMA 순방향 링크 환경에 빠른 폐회로 전력제어 방식을 도입함으로써 발생하는 장단점을 분석하고, 시스템자원 할당 관점에서 기존의 빠른 전력제어 방식의 성능을 개선시킬 수 있는 Zone-based 전력제어 방식을 제안한다. 제안하는 Zone-based 전력제어 방식은 이동국의 위치 분포에 따라 데이터 트래픽의 전력과 전송률을 동시에 제어하는 메커니즘이다. 즉 제안하는 방식은 CDMA 시스템의 빠른 전력제어 방식에 기반을 두고 있으며 동시에 비실시간 데이터 트래픽의 전송률을 적응적으로 제어하여 전력 이득을 얻기 때문에 해당 채널에 소비되는 전력량 이득을 취할 수 있고 결과적으로는 간섭량 생성을 줄일 수 있는 방안이다. 제안하는 방식은 시스템에 유입되는 간섭량이 커지는 상황에서도 고속 트래픽의 서비스 영역을 셀의 전체 영역으로 확보해줌은 물론 저속 트래픽의 QoS도 지속적으로 유지해줄 수 있는 장점을 갖는다. 시뮬레이션을 통한 실험 결과들은 제안하는 방식이 기존 방식에 비하여 상당한 성능 개선이 있음을 보여주었다. 특별히 고속 데이터 트래픽의 수가 증가하는 상황에서 제안하는 전력제어 방식은 전력 소비량과 트래픽 처리율 관점에서 기존 전력제어 방식보다 훨씬 우수한 성능을 보였다.
장면 전환 검출은 비디오 분할의 주요 기술로서 하드웨어에서 구현하기 위해서는 실시간 및 자동적 처리가 만족되어야 한다. 현재까지 PMP나 핸드폰 같은 낮은 하드웨어 성능의 단말기에서 실시간으로 적용 가능한 장면 전환 검출 기술은 거의 없다. 이와 같은 단말기들에서 장면 전환 검출의 실시간 적용을 위하여, 본 논문에서는 가변 참조 구간의 적응적 임계값 설정 방법을 이용한 장면 전환 검출 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 현재 프레임의 특징값과 가변 참조 구간의 평균 특징값을 비교하여 장면 전환 유무를 결정한다. 제안하는 방법은 프레임의 특징값에 독립적으로 사용할 수 있으며, 가변 참조 구간 동안의 평균 특징값을 이용하여 자동적인 임계값 설정이 가능하다. 동일한 영상에 대한 실험을 통하여 기존의 방법들보다 최고 정확도(precision)에서 0.146, 회수도(recall)에서 0.083, F1에서 0.089 이상 결과가 향상된 것을 확인하였다. 제안한 실시간 SCD 모델을 H사의 PMP에 적용하여 실시간 장면 전환 검출이 가능한 것을 검증하였다. 제안한 방법은 PMP나 핸드폰 같은 휴대용 미디어 재생 장치에서 비디오 데이터를 검색할 때 유용하게 사용될 수 있다.
디지털 영상 데이터의 인증을 주장하기 위한 세미 프래자일 워터마크를 제안한다. 각 부대역들의 에너지 크기에 기반하는 적응적인 웨이블릿 패킷 분해된 디지털 영상의 특정 중간 주파수 영역의 변환 계수에 양자화 잡음의 형태로 워터마크 정보를 삽입한다. 워터마크의 강도는 인간의 시각인지 특성을 이용하여 조절함으로써, 쉽게 인지되지 않으면서도 영상의 정보/저장에 필요한 압축 등과 같은 비고의적 변형에 강인한 특성을 갖는다. 원본 영상에 공격이 가해진 경우, 공격 위치의 웨이블릿 변환 계수뿐 아니라 주위의 계수 값들도 변형될 가능성이 높다. 따라서 인증을 위한 방법으로는 현재 변환 계수와 주변의 계수들의 훼손 여부를 함께 고려하였다. 원본 영상의 훼손 여부를 효율적으로 판단할 수 있고 훼손된 위치도 정밀하게 파악할 수 있다. 응용 분야에 따라 판단 임계값은 사용자가 필요에 따라 설정할 수 있다.
최근 가상 휴먼은 국방, 의료, 산업, 유통, 문화, 엔터테인먼트 등 다양한 서비스 분야에서 교육, 훈련 정보 가이드, 홍보 전시 등 널리 활용되고 있다. 또한, 가상 휴먼을 통해 원격지에 접속한 사용자와 상호작용하기 위한 메타버스 서비스가 급속히 확대 적용될 것으로 전망하고 있다. 메타버스 환경 안에서 가상 휴먼(혹은 아바타)을 이용한 상호작용은 참여자가 현실 세계의 실제 친구와 대화하는 것처럼 자연스럽게 소통하는 방식으로 운용이 되고, 이를 위해서는 사용자의 음성, 동작, 감정 등 다양한 입력을 기반으로 반응하는 가상 휴먼 상호작용 매핑 관계를 제작하여야 한다. 또한, 현실 세계의 변화에 동작하는 가상 휴먼의 경우 현실의 환경에 기반한 상호작용 동작이 되도록 지원하여야 한다. 하지만, 기존 가상 휴먼 상호작용 방법은 미리 정해진 반응형 패턴을 제작하기 위해 수작업으로 동작 결과를 프로그래밍하여 구현되었다. 이러한 방법은 개발 기간이 상대적으로 많이 소요되고, 상호작용 수정이 쉽게 변경하지 못하는 단점이 있다. 또한, 실제 주변 환경의 영향에 의해 반응적으로 동작하는 상호작용을 지원하기가 어렵다고 할 수 있다. 본 논문에서는 가상 휴먼의 직관적인 상호작용을 위해 음성, 동작, 감정 등 사용자의 멀티모달 입력과 주변 환경에 대한 반응하는 가상 휴먼 제작 방법을 제시한다. 이를 위한 가상 휴먼 상호작용 저작도구를 통해 쉽고 빠르게 사용자와 반응하는 가상 휴먼의 표현을 생성하고, 가상 휴먼이 자동 적응 기반으로 사용자 입력 및 주변 환경에 변화에 동작할 수 있도록 하였다.
위성통신 채널에서 고출력 신호 발생을 위한 증폭기는 일반적으로 비선형성에 의한 왜곡이 존재하며, 이는 시스템의 성능을 크게 저하시킨다. 본 논문에서는 이러한 비선형 왜곡을 보상해 주기 위해 LMS 알고리듬을 이용한 새로운 데이타 predistortion 방법을 제안한다. 16-QAM 방식의 경우, constellation 각각의 심볼들에 predistorter를 개별적으로 달아 주어 처리했던 기존의 방식과는 달리, 같은 크기를 갖는 심볼들에 대해서는 동일 메모리를 사용하여 크기차와 위상차에 의해 고출력 증폭기의 입력을 사전왜곡 하므로써 적은 수의 디지탈 메모리(3개의 predistorter)와 빠른 수렴 속도를 갖는 보다 향상된 적응 데이터 predistorter를 제안하였다. 기존의 방법과 비교하므로써 본 논문에서 제안된 방법의 우수성을 보인다.
3차원 의료영상처리와 같은 볼륨 가시화 분야에서는 균등한 볼륨보다 비균등한 볼륨이 많이 사용된다. 비균등한 볼륨은 3차원 직교공간에서 세축방향의 공간 해상도가 같지 않은 것을 가리킨다. 본 논문에서는 인접한 두 슬라이스상에 있는 복셀에서의 광도를 보간하여 중간 복셀의 광도를 직접 계산하는 효율적인 비균등한 볼륨 렌더링 방법을 제안한다. 기존의 밀도 보간법과 달리 여기서는 중간 슬라이스를 만들기 위해 전처리 과정을 거치지 않으며, 생성된 중간 슬라이스를 저장하기 위한 기억공간도 필요 없다. 이와 더불어 광도 보간법으로 공간 주파수가 높은 영역을 렌더링 할 때 발생할 수 있는 과도한 흐려짐 현상을 막기위해 적응형 중간 복셀 삽입법을 제안한다. 이 방법을 활용하면 일정한 화질을 유지하면서 렌더링 속도를 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용하여 사람이 보행 시 발생하는 센서 데이터를 획득하여 실시간 걸음 수 검출과 활동량으로 변환 가능한 웨어러블 디바이스를 개발하였다. 피험자 59명을 대상으로 트레드밀에서 호흡가스대사분석기(K4B2), Actical 그리고 본 연구에서 개발된 디바이스를 착용 후 36분 동안 테스트 프로토콜에 따라 느리게 걷기, 걷기, 빠르게 걷기, 천천히 뛰기, 뛰기, 빠르게 뛰기 등의 다양한 걸음 속력에서 테스트를 진행하였다. 3축 가속도 센서의 X, Y, Z축 출력 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude :SVM)를 사용하였다. 또한 정확한 걸음 수를 검출하기 위해 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm :HA)을 제안하고 적응적인 임계값 알고리즘(Adaptive Threshold Algorithm :ATA), 적응적인 잠금 구간 알고리즘(Adaptive Locking Period Algorithm :ALPA)을 제안한다. 그리고 인체 활동량 측정을 위하여 가속도 센서 출력 데이터와 피험자 정보를 이용하여 에너지소비량(Energy Expenditure :EE)을 추정하는 회귀식을 도출하였다. 실험결과 제안하는 알고리즘의 걸음 수 인식률은 97.34%를 보였으며 활동량 변환 알고리즘도 Actical의 성능보다 1.61% 향상 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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