본 논문에서는 이진 낮은 상관 구역 수열군의 새로운 생성법을 제안한다. 새로운 수열군은 Kim과 Jang, No, Chung이 제안한 4진 낮은 상관 구역 수열군에 Gray 사상을 적용하여 생성한다. 새로 생성된 이진 수열군의 주기는 생성에 사용한 4진 수열군의 주기의 2배이며, 낮은 상관구역 내 상관 값의 최대 크기 및 수열군의 크기는 생성에 사용한 수열군의 그것의 2배가 된다. 그러나 낮은 상관 구역의 크기는 그대로 유지된다. 생성에 사용한 4진 낮은 상관 구역 수열군의 최적인 경우 새로 생성된 이진 수열군은 높은 확률로 최적의 수열군이 된다.
개념 계층은 지식을 그룹화하여 다단계로 표현하며, 이는 자료의 분류, 저장 및 검색을 효율적으로 지원해 준다. 일반적으로 도메인 전문가의 수작업을 통해 개념 계층이 생성되었으며, 이는 생성과 유지에 많은 비용이 소요되면서도 일관성 유지가 어려운 단점이 있다. 본 논문은 미리 정의된 상위어 관계를 이용하여 문자형 자료의 개념 계층을 자동으로 생성하는 방법에 대한 연구이다. 개념 계층의 자동 생성을 위해서는, 다중 의미로 사용되는 단어에서 적절한 의미를 찾아 내어 모호성을 제거해야 하며, 외부 정보를 이용하여 모호성이 제거된 단어를 그룹화하고 계층을 생성하는 작업이 필요하다. 우리는 워드넷 (WordNet)의 다중 의미에 대한 설명 및 상위어 관계를 이용하여 모호성을 제거하고 개념 계층을 생성하는 방법을 제안 한다.
얼굴 표정은 상호간 의사소통에 있어 중요한 의미를 갖는 것으로, 인간이 사용하는 다양한 언어보다도 수많은 인간 내면의 감정을 표현할 수 있는 유일한 수단이다. 본 논문에서는 쉽고 자연스러운 얼굴 표정 생성을 위한 근육 모델 기반 3D 얼굴 표정 생성 시스템을 제안한다. 3D 얼굴 모델의 표정 생성을 위하여 Waters의 근육 모델을 기반으로 자연스러운 얼굴 표정 생성에 필요한 근육을 추가하여 사용하고, 표정 생성의 핵심적 요소인 눈썹, 눈, 코, 입, 볼 등의 특징요소들을 중심으로 얼굴 근육과 근육벡터를 이용하여 해부학적으로 서로 연결된 얼굴 근육 움직임의 그룹화를 통해 얼굴 표정 변화의 기본 단위인 AU를 단순화하고 재구성함으로써 쉽고 자연스러운 얼굴 표정을 생성할 수 있도록 하였다.
GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망)은 이미지 생성모델로서 생성기 네트워크와 판별기 네트워크로 구성되며 실제 같은 이미지를 생성한다. GAN에 의해 생성된 이미지는 실제 이미지와 유사해야 하므로 생성된 이미지와 실제 이미지의 손실 오차를 최소화하는 손실함수(loss function)를 사용한다. 그러나 GAN의 손실함수는 이미지를 생성하는 학습을 불안정하게 만들어 이미지의 품질을 떨어뜨린다는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 GAN 관련 연구를 분석하고 에지 검출(edge detection)을 이용한 eGAN(edge GAN)을 제안한다. 실험 결과 eGAN 모델이 기존의 GAN 모델보다 성능이 개선되었다.
오늘날 모바일 시장을 중심으로 다양한 플랫폼이 등장하면서 모바일 어플리케이션 개발 시 여러 플랫폼을 고려해야 하는 부담이 증대되고 있다. 이러한 상황에서 Model-Driven Development(MDD) 는 멀티플랫폼에 대응하는 어플리케이션 개발의 효율성을 높여줄 수 있다. 하지만 이 기법을 이용하는 대다수의 연구 결과들은 해당 방법론을 통해 생성된 결과물의 질을 객관적으로 평가할 수 없고, 이 때문에 해당 방법론의 성능 평가가 힘들다. 본 연구에서는 대상 플랫폼들이 제공하는 API 를 분석한 결과에 근거하여 공통 요소를 추출하고 이를 이용하여 MDD 기반으로 개발을 진행할 수 있는 개발 프로세스를 소개하고, 이를 통해 생성된 소스 코드의 기능적 유사도 및 코드 생성률과 기능적 유사도를 평가할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 코드를 AST 로 바꾸고 API 맵핑 테이블에 근거하여 동일한 키워드로 변환하고 유사도를 측정하여 설계 시 의도한 기능이 얼마나 잘 코드로 생성되었는 지 평가할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 이 방법을 이용하여 생성된 코드의 기능적 유사도와 코드 생성률을 측정하였다.
인터넷의 발전으로 방대해진 정보를 컴퓨터가 이해하고 효율적으로 관리하기 위해서는 시맨틱 웹 기반의 메타데이타가 반드시 필요하다. 그러나 메타데이타 생성 시 의미 중의성을 가진 정보가 존재하며 이 문제의 해결책이 필요하다. 본 논문에서는 순차적으로 존재할 수 있는 단어들의 확률 모델을 이용하여 문서와 같은 정보에 포함된 의미가 애매한 단어를 관련성이 높은 모델의 개념으로 메타데이타를 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 메타데이타를 생성 할 때, 온톨로지에 정의된 개념들 간의 중의성을 고려하고 명칭(named entity)의 일부 단어에 대한 인식을 위해 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 사용한다. 먼저 온톨로지에 정의된 각 클래스(class)의 인스턴스(instance)를 인식하기 위한 마르코프 모델을 생성한다. 다음으로 문서로부터 의미가 애매한 단어의 의미를 파악할 수 있는 상황정보(Context)를 생성하고, 상황정보에 포함된 단어들의 순서에 대응하는 최적의 마르코프 모델을 찾아 메타데이타 생성시의 중의성 문제를 해결한다. 제안한 방법으로 전산학관련 논문에 대해 의미가 애매한 7개의 단어를 추출하여 실험하였다. 그 결과 상황정보에 존재하는 개체(entity)의 의미부류들 중 가장 빈번한 의미 부류로 애매한 단어의 의미를 선정한 SemTag보다 정확도 면에서 38%정도의 나은 성능을 나타내었다.
시맨틱 웹 기반의 서비스를 제공하기 위해서는 특정 도메인 지식에 대한 명시적인 명세화 및 지식의 개념과 개념과의 관계를 정형화하는 온톨로지를 통해서 이루어진다. 그러므로 특정 도메인 지식의 명세화와 정형화를 위해서는 관심 있는 도메인내의 지식을 개념화하는 온톨로지의 생성이 필수적이다. 이 논문에서는 택배 마케팅의 잠재 고객에 대한 정보를 검색하기 위해, 시맨틱 웹 기반의 온톨로지 생성을 위한 구체적인 도메인을 설계하고, 생성된 온톨로지를 이용하는 정보 검색 방법을 제안하였다. 제안된 온톨로지를 기반으로 고객의 정보를 수집하는 데이터 검색 로봇을 구현 하였다. 아울러 온톨로지의 생성과 데이터 검색 로봇이 데이터 검색을 정확하게 수행함을 확인 하였다.
기존의 종이지도를 수치지도 처리과정으로 얻어진 등고선(contour line) 데이터는 원격탐사(Remote Sensing)와 지리정보시스템(GIS)의 응용분야에서 주로 사용되어지는 데이터이다. 이러한 등고선은 해당 지역의 DTM(Digital Terrain Model) 데이터 생성을 위해 보간(interpolation)하여 생성하는 데 연구가 집중되어 왔다. 본 논문에서는 DEM(Digital levation Model)으로부터 얻어진 등고선 데이터를 이용하여 사용자에게 3차원으로 가시화 해 줄 수 있는 기법을 소개한다. 등고선 추출을 위한 방법으로는 기존의 소개되어진 Marching Square 알고리즘을 적용하였고, 지역적인 최고점(local minimum)과 최소점(maximum)을 구하기 위해 등고선을 열린 등고선(open contour)과 닫힌 등고선(closed contour)으로 분류하게 된다. 지역적 최고, 최소점을 찾기 위한 탐색공간을 줄이기 위해 닫힌 등고선만을 닫힌 등고만을 대상으로 등고선 트리를 생성하였으며, 생성된 트리의 리프노드에 대해서 최고, 최소점에 대한 근사(approximation)를 수행하게 된다. 이렇게 구해진 근사된 장점들과 등고선 데이털 입력으로 하여 제한된 딜로니 삼각분할(Constrained Delaunay Triangulation)을 수행함으로써, 3차원 지형을 재구성할 수 있다. 실험에서 간단한 그리드 샘플데이터와 USGS로 획득한 데이터를 이용하여 속도 측정을 하였다. 결과적으로 저장공간 측면에서 적은 량의 데이터를 가지면서 등고선을 표현할 수 있는 3차원 지형을 랜더링할 수가 있음을 알 수 있다.
본 논문에서는 희소 패리티 검사 행열로부터 생성된 생성행열을 사용하여 에러 정정능력과 높은 부호율을 갖는 DC-free 다중 모드 부호를 구성하기 위한 새로운 부호화 기법을 제안 한다. 제안된 기법은 별개의 후보 부호워드들을 생성하기 위해 고속 생성행열들을 이용한다. 복호 과정의 복잡도는 수신된 부호워드의 신드롬이 ‘0’인지 아닌지에 따라 결정된다. 만약 신드롬이 ‘0’ 인 경우 복호는 수신된 부호워드의 잉여 비트들을 삭제하여 간단히 수행되고, ‘1’인 경우에는 합곱 (sum-product) 알고리즘으로 복호가 이루어진다. 제안된 기법은 DC 성분을 억압하면서도 낮은 비트 오율을 가질 수 있다.
최근에 사이버 보안에 대한 관심이 많이 증가함에도 불구하고 신기술들의 등장으로 사이버 보안을 효율적으로 수행할 전문적인 인력이 부족한 실정이다. 사이버 보안 전문인력 양성을 위해 사이버 레이지와 같은 다양한 방법이 활용하고 있음에도 가상훈련 시스템의 한계성, 시나리오 기반의 실습 콘텐츠 개발과 운용상, 단위 콘텐츠 중심 개발, 학습자 수준 고려 부족의 문제점이 있다. 본 논문에서는 사이버보안 훈련체계 사용자의 침해대응 능력을 향상하는 목적으로 퍼지 규칙 기반의 사용자 맞춤형 훈련 시나리오 자동 생성 시스템을 개발한다. 제안하는 시스템은 퍼지 규칙을 따라 지능형 지속 위협 기반으로 시나리오를 생성하고 제공한다. 그리하여 제안 시스템은 생성된 시나리오를 통해 훈련생의 침해 대응 능력을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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