장애인은 정보 접근 제한과 편의시설 부족의 요인 등으로 인하여 여행 참여율이 낮아 비장애인과 동일한 여행 서비스를 경험하기에 어려움이 있다. 본 연구에서는 장애 요소 조건을 기반으로 가중기반의 알고리즘에 따라 콘텐츠를 추천하는 서비스를 제안하고 이에 따른 애플리케이션을 구현한다. 기존의 흩어져있던 여행지에 관한 정보와 지도 Open API를 이용하여 여행지에 대해 추천을 하는 애플리케이션 개발을 기획한다. 비장애인은 가중 조건과 관계없이 장애인의 경우에는 장애의 분류, 그 경도에 따라 여행 시 고려해야 할 조건에 따른 가중치를 두어 여행콘텐츠를 상단에 띄어 추천해 주는 방식에 대한 연구 결과를 제공하여 누구든 비장애 여행이 가능해지도록 한다.
본 논문에서는 상황 인식 역할 기반 접근 제어에 기반한 유비쿼터스 환경 정책 기술 언어를 제시한다. 역할 기반 접근 제어는 권한을 사용자에게 부여하지 않고 역할에 부여함으로써 접근 제어를 효율적으로 관리할 수 있다. 유비쿼터스 환경에서는 빈번하게 변화하는 사용자들의 일치 정보와 같은 동적인 상황을 고려해야 할 필요성이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 동적으로 변화하는 상황을 고려하는 역할 기반 접근 제어 모델을 고안하고 이에 기반하여 정책 기술 언어를 설계하였다. 제안된 언어는 역할 기반 접근 제어의 장점을 활용하며, 동적인 상황 조건에 따라 사용자에게 역할을 할당하고 정적인 상황 조건을 이용하여 역할에 권한을 부여하는 방법을 기술함으로써 역할 기반 접근 제어에 기반한 상황 인식 유비쿼터스 환경의 특징을 효율적으로 구현할 수 있다.
실제적인 문제에서 신뢰성 기반 최적 설계(RBDO)를 구현하기 위해서는 유한요소 모델을 해석하기 위한 상용 프로그램과 설계한 것에 대한 신뢰성을 산정할 수 있는 프로그램을 통합하고 최적화 알고리듬을 적용하여야 최적화를 수행하여야만 한다. 또한 최적화 과정에서 최적상태에서 제약조건이 비활성 영역에서 놓이게 되는 것을 방지하기 위해서 제약조건 최적화 문제를 비제약 조건 최적화 문제로 바꾸어 주는 장애 함수를 사용하여 최적화를 수행하였다. 그리고 이 방법론을 기존의 신뢰성기반 최적화 방법론, 즉 신뢰도지수 접근방법과 목표성능치 접근방법과의 비교를 하였다.
본 논문에서는 3D 콘텐츠 제작에 있어 입체피로를 최소화하기 위한 영상의 수직시차 제거과정에 있어 사진측량기반의 강인기법을 제안하고자 한다. 영상의 수직시차 제거 과정은 크게 기하추정 단계와 에피폴라 변환 단계로 구성된다. 본 논문에서는 기하추정을 위해 사진측량에서 널리 활용되고 있는 공면조건 기반 상대표정 알고리즘을 적용한다. 이 때 상대표정 알고리즘에는 자동 정합점 추출에 따른 오정합과 위치오차에 강인성을 확보하기 위해 제약조건을 도입한 베이지안 접근방식을 적용하고자 하며, 이를 바탕으로 수행되는 에피폴라 변환에는 영상의 왜곡과 원 영상 대비 변형을 최소화하기 위해 공선조건기반의 중심투영변환기법을 적용하고자 한다. 알고리즘의 성능검증을 위한 비교 알고리즘으로, 기하추정에는 8점 알고리즘과 스테레오 캘리브레이션 기법이 사용되었으며 에피폴라 변환에는 Hartley 방법과 Bouguet 방법이 사용되었다. 실험결과는 제안알고리즘의 높은 정확도와 강인성, 그리고 활용적 가치를 보여주었다.
소프트웨어 노화에 따른 시스템의 예기치 않은 장애 발생은 재활 기능을 주기적으로 수행함으로써 줄일 수 있다. 이 시스템 재활 기능은 주로 시스템이 가장 한가한 시간에 수행하는 것이 효과적이다. 이를 통해 시스템 가용도를 높일 수 있다. 재활 기법은 크게 시간 기반과 조건 기반의 두 가지 종류로 나눌 수 있다. 시간 기반 재활은 정해진 시간 간격마다 수행되고, 조건 기반 재활은 시스템 상태가 특정 조건을 만족할 때 수행된다. 조건 기반 방식은 시스템 감시와 정보의 수집 및 통계적 분석을 통해 재활 시점을 추정해야하기 때문에 추가적인 비용이 발생한다. 본 논문은 시간 기반 소프트웨어 재활 기법을 분석할 수 있는 확률 모형을 제시한다. 제시한 모형은 재활을 주기적으로 수행하는 시간 간격을 일정하게 유지할 수 있는 현실적인 상황을 반영한다. 해당 확률 모형을 수학적으로 분석하여, 정상 상태에서의 시스템 가용도와 사용자 인지 가용도 및 이에 따른 비용을 분석한다.
최근 데이터 표현 형식으로 XML 데이터가 많이 도입되면서 두 개의 XML 트리를 비교하여 차이를 구하는 것이 데이터 웨어하우징이나 XML 네이티브 데이터베이스 등에서 중요한 요소가 되었다. 기존의 XML 트리 비교 방법은 일반적으로 가격 모델 기반 노드 매핑을 도입하고 있다. 이러한 최소 가격 기반 노드 매핑을 통해 트리의 차이를 구하는 방식은 원래 데이터의 의미와 조건을 유지하지 못하는 경우가 생기는데, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 트리의 변경 과정에서 유지되는 불변 조건의 개념을 소개하고 이를 이용하여 트리 비교를 수행하기 위한 모델을 제시한다.
현대 웹 기반의 시스템에 대한 개발이 활발하게 이루어지고 있으나 아직까지 등식 추론을 위한 시스템은 개발되어 있지 않다. 본 논문에서는 웹에서 동작하는 조건 등식 추론 시스템 구현에 대해서 기술하였다. 개발된 시스템은 조건 등식 추론이 가능하며, 완료 프로시저, 다양한 개서 전략, 다양한 순서와 방법등을 지원한다.
시스템 이벤트들로부터 그 파급효과를 최소화하기 위해서는 실시간 조건에 기반한 규칙기반 전문가 시스템이 매우 효과적인데, 그 이벤트가 다양하고 부하조건이 매우 가변적이기 때문에 규칙 기반 전문가 시스템을 구축하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 CART 알고리즘 기반의 의사결정 트리 기법을 적용하여 상정사고 사례들로부터 규칙기반 전문가 시스템을 구축하는 방법론에 대해서 연구하고자 한다.
본 연구는 공간-기반 주의(space-based attention)와 대상-기반 주의(object-based attention)가 공간 및 시각 작업기억에 미치는 영향을 살펴보고자 두 가지 주의 자원 양상이 모두 관여하는 공간 스트룹 과제를 이용하여 작업기억의 재인율을 측정하였다. 작업기억과 공간 스트룹 과제의 자극 배열의 유사성 조건은 작업기억 과제 수행 시 공간 시연에 미치는 공간-기반 주의의 영향을 살펴보고자 구성되었으며, 스트룹 조건은 작업기억 과제 수행시 대상에 대한 시연에 미치는 대상-기반 주의의 영향을 살펴보고자 하였다. 그 결과, 공간 작업기억과 공간 스트룹 과제의 자극 배열의 유사성이 높은 조건에서 공간 작업기억의 재인율이 높은 것으로 나타났으며, 스트룹 조건에 따라서는 차이가 없는 것으로 나타났다. 반면, 시각 작업기억의 재인율은 스트룹 일치조건보다 불일치조건에서 더 저조한 것으로 나타났으며, 유사성 조건에 따라서는 차이가 없는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 작업기억에서 요구되는 자원의 양상과 선택적 주의 자원의 양상이 동일한 경우에만 선택적 주의가 작업기억에 영향을 준다는 것을 시사하는 것이다.
본 논문에서는 음성의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기 (voice activity detection, VAD)의 성능 향상을 위해 2차 조건 사후 최대 확률 (second-order conditional maximum a posteriori, second-order CMAP)기법을 적용한 우도비 테스트 (likelihood ratio test, LRT)를 제안한다. 제안된 알고리즘은, 기존의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기와 CMAP 기반의 음성 검출기를 분석한 다음, 직전 2 프레임에서 음성의 존재와 부재에 대한 조건부 확률에 따라 실시간으로 적응형 문턱값을 구하여 기하 평균한 우도비와 비교하는 음성검출 결정법 (decision rule)을 제시한다. 제안된 알고리즘을 비정상 (non-stationary) 잡음환경에서 기존의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기, CMAP 기반의 음성 검출기와 비교하였으며, 향상된 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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