헬스케어에서의 상황정보는 사용자와 관련된 정보를 추론하여 질 높은 서비스를 제공하기 위해서 사용자가 필요로 하는 능동적이고 지능적인 서비스를 제공하여야 한다. 본 논문에서는 상황인식을 이용한 보건기상지수 모니터링 방법론을 제안한다. 체온, 기온, 조도, 습도, 자외선에 따른 건강지수를 사용자의 현재 위치에 따라 실시간으로 제공하기 위해서, GPS와 기상청의 RSS로부터 추출한 XML를 활용한다. 보건기상지수는 천식지수, 뇌졸중지수, 피부질환지수, 폐질환지수, 꽃가루농도지수, 도시고온지수의 요소에 따라 분석하여 모니터링한다. 상황정보 수집과 추론 과정을 통해 장치간의 유동성을 보장하는 환경에서 서비스를 지원하기 위한 도메인 상황정보를 구성한다. 이기종 디바이스의 유동성이 보장되는 환경에서 새로운 상황이 존재하면 추가된 상황정보의 서비스를 지원하기 위해서 Naive Bayes 분류자를 이용한다. 상황정보 수집, 상황인식 추론, 상황정보 모델링에 따른 새로운 상황 분류하는 방법론에 대해서 논리적 타당성과 유효성을 검증한다.
Due to the explosive growth of online social network users, large numbers of users discover these social network sites are a place where they can be able to spend their spare time, share feelings, ideas freely, and to search for new friends or partners. These web sites give an opportunity for its users to socialize with new people and to keep in touch or reconnect with current or old friends and families across disperse continents via these web sites, which traditionally replace the traditional methods. These social network web sites need careful investigations and findings on the usability for effective interactivity and more usability. However, little research might have previously invested on the usability of these on social network web sites. Therefore, we propose a new framework to study the usability of these social network sites. We namely call our framework "Interactivity". This framework will enable us to assess the usability of the social network sites. It will provide an overview of the user's behavior while interacting in these social network web sites. Measurement of the interactivity will be measured using Camtasia software. This software will entirely capture the interactivity of users including the screen and the movements, which the screen and the motion of the user action will undergo to analysis at the end of our research.
본 논문에서는 SOA(Service-Oriented Architecture)를 기반으로 서비스간에 상호 작용하는 데이터의 품질 관리를 위한 오류 정제 서비스를 대상으로 데이터 제약조건 설정 시 인간 개입을 최소화하기 위한 기법을 제안한다. 단, 실세계에서 통용되는 일반적인 데이터를 모두 다루는 것은 불가능하므로 비즈니스 도메인에서 자주 사용되는 CRM(Customer Relationship Management)과 ERP(Enterprise Resource Planning) 서비스와 같이 고객 주문 정보 및 처리에 관련된 데이터를 대상으로 한다. 이를 위해, 컴포지션 되는 서비스간의 상호 작용하는 데이터를 의미적으로 확장하여 확장-엘리먼트 벡터를 생성하고 이를 기반으로 의사결정 트리(decision tree) 학습 방법을 적용하여 제약조건 설정을 자동화하기 위한 규칙 기반 시스템을 구축한다. 이 시스템을 오류정제 서비스에 삽입한 결과, 비즈니스 분야의 공개된 서비스로부터 데이터 학습을 통해 제약조건 설정을 41% 넘게 자동화 할 수 있음을 보였다.
SOA를 도입하는 하향식 (top-down) 방법은 온톨로지를 기반으로 서비스를 분석하고 설계하는 서비스 모델링 단계를 핵심으로 봄으로써 SOA의 장점을 가장 잘 반영할 수 있는 방법으로 권장되고 있다. 그러나 대부분의 기업들은 하향식 방법이 최상이라는 것을 알면서도 기업 이윤 창출에 단기적인 효과가 드러나지 않고 도입 초기에 개발시간과 비용이 증대되므로 이를 꺼리게 된다. 특히 잘 정의된 컴포넌트 시스템을 이미 사용하고 있는 경우에 더욱 그러하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 잘 정의된 컴포넌트시스템을 최대한 이용할 수 있는 상향식 (bottom-up) 서비스식별 방법을 제안한다. GUI는 직접 사용자의 입력을 받아 들여 이벤트를 발생시킨다는 점에 착안하여 이벤트의 경로를 연결하면 비즈니스 프로세스에 근사시킬 수 있다. 따라서 컴포넌트와 상호작용하는 GUI의 이벤트 수를 기준으로 핵심 GUI를 선정하고 핵심 GUI로부터 연결되는 이벤트 경로를 대상으로 기존의 순차패턴 마이닝 알고리즘을 변형하여 사용자의 서비스 사용 패턴을 추출한다. 실험결과 추출된 이벤트 패턴에 응집도를 적용하여 다양한 크기의 비즈니스 서비스를 식별할 수 있음을 보였다.
색상 극화란 주어진 텍스트 영역에서 글자색이 무엇인지를 결정하는 과정으로서 텍스트 추출을 위해서 선행되야 하는 작업이다. 본 논문에서는 텍스트 영역이 주어졌을 때 글자 영역을 추출하기 위한 색상 극화 기법을 제안한다. 제안된 방법은 글자 영역과 배경 영역에 대한 관찰을 바탕으로 두 영역 사이의 면적 비율과 표준편차비율의 관계를 색상 극화에 이용한다. 이를 위하여 그레이 스케일로 주어진 텍스트 영역을 Otsu의 방법으로 이진화하고 이진화된 두 영역을 각각 4-CC 레이블링한다. 레이블링된 두 그룹의 영역에 대해 각각 면적과 영역 중심으로부터의 거리에 대한 표준편차를 계산한 다음 두 그룹에서 면적이 가장 넓은 영역을 갖는 영역 사이의 면적 비와 표준편차가 가장 작은 영역들 사이의 표준편차 비를 이용하여 색상 극화를 수행한다. 다양한 폰트와 크기를 갖는 텍스트 영역에 대한 실험을 통해 제안된 방법이 강건하게 색상 극화를 수행함을 확인하였다.
본 논문에서는 마이크로파 대역의 Two-path 채널 환경하에서 세 가지 형태의 적응 등화기를 적용한 OFDM 시스템을 분석하였다. 마이크로파 대역의 Two-path 채널은 Rummeler 채널 모델링을 통해 시뮬레이션 하였다. Two-path 채널 환경에서 세가지 형태의 적응 등화기를 적용한 OFDM 시스템에 대한 성능 분석 결과, 주파수 1-탭 적응 등화기를 적용한 경우에는 $E_{s}/N_0$가 18dB 이내인 심볼에너지대 잡음 전력비인 경우에는 Pre-FFT 11-탭 적응 등화기에 비해 높은 성능 향상을 확인할 수 있으며, 반면에 심볼 에너지 대 잡음 전력비 $E_{s}/N_0$가 18 dB 이상인 경우에는 Pre-FFT 11-탭 적응 등화기를 적용한 시스템이 주파수 1-탭 적응 등화기를 적용한 시스템에 비해 높은 성능 향상이 이루어짐을 확인 할 수 있다. �Z고 마지막으로, Dual 적응 등화기를 적용한 OFDM 시스템은 주파수 1-탭 적응 등화기를 사용한 시스템은 또는 Pre-FFT 11-tap 적응 등화기를 사용한 시스템에 비해서 보다 향상된 성능 개선을 확인할 수 있었다.
센서 웹은 무선 네트워크 환경의 기술 발전과 센서의 소형화로 물리적 환경에 대해 실질적인 모니터링이 가능하다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 센서와 원격 센싱 서버가 무선 연결을 통하여 데이터 저장소로 데이터를 전송하고, 센서 노드에 의해 수집된 정보에 대한 모바일 웹 서비스를 위해 지그비 (ZigBee) RF 기반의 프레임워크를 설계한다. 본 논문의 제안 시스템은 센서의 관리와 SOA 기반의 센서 웹 접근 제공을 위한 센서 네트워크의 통합 플랫폼이다. 본 논문은 SOA 기술과 센서 네트워크를 결합하고 센서 노드를 웹 관점으로 구성하고 센서 웹에 접근하는 사용자에게 높은 성능, 확장성, 신뢰성과 유용성을 제공한다. 본 논문에서 제안한 프레임워크의 성능 향상을 위해 모바일 메시지 변환 모듈, SOAP 메시지 처리 모듈, WSDL 메시지 생성기 그리고 모바일 웹 서비스 모듈을 센서 웹서버에 각각 구현하였다. 본 논문에서 제안한 근거리 무선 통신 시스템의 성능 평가는 NS-2 시뮬레이션을 통해서 분석하였다.
본 논문에서는 서비스 광고의 P2P 캐시 기법과 노드 ID를 기반으로 한 서비스 검색 기법을 혼합한 효율적인 서비스 디스커버리 기법을 제안한다. P2P 캐싱 광고 기법은 이웃 노드에 서비스 정보를 캐시 하기 때문에 빠르게 서비스 광고 정보를 확산시키며 서비스검색 평균 흡 수를 적게 한다. 또한 노드 ID를 기반으로 한 서비스 검색은 모든 이웃 노드에게 메시지를 브로드캐스트하지 않기 때문에 네트워크 부하를 감소시켜 네트워크 전송 지연이 거의 발생하지 않는다. 제안하는 기법은 중앙 서버나 저장소를 사용하지 않으며 많은 메시지를 생성하는 플러딩 방식도 사용하지 않는다. 실험 결과는 제안하는 방식이 전통적인 플러딩 방식과 비교하여 이웃 노드의 적절한 선택으로 많은 메시지 수를 줄이고 평균 탐색 거리를 줄임으로서 전체 네트워크 로드와 응답 시간을 향상시킴을 보인다.
그리드 서비스는 X.509 대칭키 기반의 GSI(Grid Security Infrastructure) 환경으로 통합 인증 하는 반면에 웹 환경에서는 계정 이름과 비밀번호를 사용한 인증 방식으로 통합 인증을 한다. 그리드 포털은 그리드 서비스를 포틀릿 콘텐츠로 통합하여, 웹 환경에서 그리드 서비스를 제공하는 시스템을 말하는 데, GAMA, PURSE와 같은 기존의 연구를보면 전면에서는 계정 이름과 비밀번호를 사용해서 인증하고, 후면에서는 GSI 기반으로 그리드 서비스를 호출하는 방식으로 통합 인증을 해결하였다. 기존의 연구에서는 포틀릿 프레임워크 안에서의 통합 인증만 다루고 있으므로 포틀릿 프레임워크를 벗어난 다른 형태의 어플리케이션으로는 그리드 서비스에 통합 인증으로 접근할 수 없다. 본 논문에서는 계정 이름과 비밀번호의 사용을 기본으로 하되, 인증된 정보와 그리드로 접근할 때 사용할 GSI 토큰을 포틀릿과 다른 웹 어플리케이션들 사이에 전달하는 방식의 통합 인증을 제안하였다. 본 논문에서 제시한 방안을 포틀릿 뿐만아니라 자바 웹 스타트, 애플릿 및 서블릿 등으로 구성된 MGrid에 통합 인증을 위하여 적용하였다.
본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 입력영상의 옵티컬 플로우(optical flow)와 그래디언트(gradient)를 이용하여 종단간 행동인식이 가능한 다중영역 기반 방사성 GCN(MRGCN: Multi-region based Radial Graph Convolutional Network) 알고리즘에 대해 기술한다. 이 방법은 데이터 취득이 어렵고 계산이 복잡한 스켈레톤 정보를 사용하지 않기 때문에 카메라만을 주로 사용하는 일반 CCTV 환경에도 활용이 가능하다. MRGCN의 특징은 입력영상의 옵티컬플로우와 그래디언트를 방향성 히스토그램으로 표현한 후 계산량 축소를 위해 6개의 특징 벡터로 변환하여 사용한다는 것과 시공간 영역에서 인체의 움직임과 형상변화를 계층적으로 전파시키기 위해 새롭게 고안한 방사형 구조의 네트워크 모델을 사용한다는 것이다. 또 데이터 입력 영역을 서로 겹치도록 배치하여 각 노드 간에 공간적으로 단절이 없는 정보를 입력으로 사용한 것도 중요한 특징이다. 30가지의 행동에 대해 성능평가 실험을 수행한 결과 스켈레톤 데이터를 입력으로 사용한 기존의 GCN기반 행동인식과 동등한 84.78%의 Top-1 정확도를 얻을 수 있었다. 이 결과로부터 취득이 어려운 스켈레톤 정보를 사용하지 않는 MRGCN이 복잡한 행동인식이 필요한 실제 상황에서 더욱 실용적인 방법임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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