모바일 데이터 캐슁 기법은 로컬 데이터 전송 과정에서 속도를 향상시키거나 서버의 오버로드를 줄이기 위한 효과적인 기법으로 많이 사용되었고 모바일 컴퓨팅 환경의 저전력, 접속지연 및 간헐적인 인터넷 연결 등의 제약 사항의 해결을 위해 캐싱 기법을 사용하는 다수의연구가 진행되었다. 그러나 최근 스마트폰이 대량 보급되면서 서버 기반 어플리케이션 등 다양한 어플리케이션들에서 모바일 데이터베이스에서 전송해야 되는 데이터 량이 급증하는 등 문제가 발생하고 있으며, 이런 환경에서는 기존 기법들의 사용이 적합하지 않아 어플리케이션의 서버 대기 시간이 길어지는 등 서비스 품질 저하로 연결된다. 본 논문에서는 데이터 캐쉬의 사용률을 높이고 통신횟수를 줄이고 무선 통신망에서의 데이터 전송량을 줄이고 모바일 데이터베이스 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 수요에 따른 교체 우선순위기반모바일동기화정책을제안한다. 또한성능평가를통하여제안기법이데이터전송량을줄이고데이터 전송 성공 확률을 향상시켜 모바일 클라이언트가 대량의 데이터의 전송을 요청할 때 데이터 전송 효율이 향상됨을 보인다.
산업정보화 사회의 진전과 이에 따른 산업디자인의 개발 방법과 프로세스는 시대적 흐름에 따라서 많은 방법의 변화를 가져왔다. 최근에 와서는 기존의 방법론과 가치 평가가 시대 오류 적 상황을 발생시키기도 하였으며, 많은 시간적 혹은 경제적인 총체적 문제들이 거론되게 되었다. 디자인 프로세스의 개발은 문제인식과 해결하려는 도구의 발전에 의해 많은 변화를 가져왔고, 디자인 테크놀로지가 컴퓨터 테크놀로지로 상당부분 대체 되어 가는 상황을 직시할 수 있다. 따라서, 관념적인 것(Thought ware)과 현실적인 것(Hard ware)을 연결시키는 웨어 적 디자인 프로세스가 많은 부분의 디자인 문제를 담당하게 되었다. 이에 본 연구는 컴퓨터를 응용한 제품 디자인 개발 단계에서 아이디어를 3차원 가상 실물 화시킬 수 있는 3차원 모델 링을 독자적으로 구현할 수 있는 방법을 사례를 통해 제시하는데 있으며, 이 효과와 가치는 디자인 문제 협의-평가-해결의 과정에 있어 결정적 요인으로 작용할 수 있다. 실질적인 모델 링과 렌더링의 프로세스는 다음과 같이 이루어지고 있다. 평면 화 간이 도면 상태의 구성과 이에 대한 입체물의 형성과정을 통하여 3차원 솔리드 모델을 제작하는 것이다. 연출효과를 높이기 위하여 카메라, 조명, 재질감, 색상을 첨부하여 하나의 디자인 시안 물을 작성하게 되며, 이 시안 물은 다양한 방법의 구성과 퍼트에 의하여 대상물을 평가할 수 있다. 이렇게 구체적으로 얻어진 시안 물은 디자인 평가에 의해서 완벽한 캐드시스템(CAD SYSTEM)으로 옮겨지며, 정선된 자료와 데이터로 양산 적 개념의 디자인 플로우 챠트에 돌입하게 되고, 현실적으로 요구되는 디자인 욕구를 최대한 만족시킬 수 있게 되는 것이다. 결국 이러한 디자인 프로세스는 기존 방법에 대한 새로운 제안 방법으로 제시되며, 여러 요인의 평가요소에서 효율적 가치 평가가 이루어 질 수 있도록 한 것이 본 논문의 목적이라고 하겠다.
영상검색은 컴퓨터 비전과 데이터 마이닝 분야의 주요한 주제 중 하나이다. 현재 상용화된 영상 검색 시스템이 놀라운 성능을 보여주고 있음에도 불구하고, 폭발적으로 증가하는 웹상의 영상정보를 효율적으로 검색하기 위하여, 영상 검색 기술의 성능향상이 꾸준히 요구되고 있다. 재순위화는, 이런 요구를 만족시키기 위한 방법 중 하나로서, 영상 검색 시스템이 도출한 초기 결과를, 독자적인 알고리즘을 통해 연관도를 한 번 더 계산하고, 그에 따라 검색 결과의 성능을 향상시키는 방법이다. 지금까지 제안된 많은 재순위화 알고리즘이, 영상 검색 시스템이 영상의 시각적 정보를 사용하지 않는다는 가정하에 개발되어 왔지만, 현재 Google 과 Baidu 등 많은 상업적 영상 검색 시스템이 영상의 시각적 패턴에 대한 정보를 사용하기 시작함에 따라 이러한 가정이 어긋나고 있다. 또한, 영상 검색 시스템들이 독자적인 환경에서 개발되었기 때문에, 다수의 영상 검색 시스템의 협력으로 성능을 향상시킬 수 있을 것이라 예측되는 상황에도 불구하고, 이에 대한 연구가 부족했다. 본 논문에서는 이 두 가지 문제를 해결하기 위하여, 두 영상 검색 시스템이 사용하는 시각적 특징을 바탕으로, 두 시스템의 상보적인 정보를 이용하는 방법에 대하여 제안한다. 성능에 대한 평가는 가상 모형에서 이루어졌으며, 제안된 방법을 통하여 성능향상이 가능하다는 것을 보여준다.
클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)은 네트워크 환경이라는 구름 속에서 원하는 작업을 요청하여 실행한다는 데서 기원하였으며, 인터넷 기술을 활용하여 IT 자원을 서비스로 제공하는 컴퓨팅을 뜻하고 오늘날 IT 트렌드의 하나로 가장 주목 받고 있다. 클라우드 컴퓨팅 네트워크는 데이터 센터에 서버, 스토리지와 응용 프로그램들을 구성요소로 하여 네트워크를 통해 데이터 센터와 단말기가 연결되는 형태로 구성된다. 즉 클라우드 컴퓨팅에서는 물리적으로 서로 다른 위치에 있는 컴퓨터의 데이터들을 가상화 기술을 사용하여 통합하고 서비스를 제공한다. 따라서 클라우드 컴퓨팅 시스템은 핵심적인 정보자원이며, 이에 대한 표준화된 기술검증 방안 및 평가 체계가 요구되고 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 장비 평가체계 구축을 위하여 다양한 클라우드 컴퓨팅 장비들과 관련된 기술기준 연구와 안정성 평가방법을 위한 파라미터와 내용을 도출하는 것을 목적으로 한다.
음성 인식 시스템의 지속적인 발전으로 음성에 대한 인식율은 급속도로 발전되었지만 사용 환경에서의 잡음과 여러 음성이 혼합되어 발생하는 잡음으로 정확한 음성을 인식할 수 없는 단점을 가진다. 환경 잡음이 있는 음성을 처리할 때 음성 인식률을 높이기 위해서는 잡음을 제거해야 하며, 기존의 HMM, CHMM, GMM, 그리고 AI 모델이 적용된 DNN에서도 예상치 못한 잡음이 발생하거나 기본적으로 디지털 신호에 양자화 잡음이 추가되면 소스 신호가 변경되거나 손상되어 인식률이 저하된다. 이를 해결하기 위해 각 음성 프레임에 대한 음성 신호의 특징을 효율적으로 추출하기 위해 MFCC를 개선하여 처리하였으며, 음성 신호에 대한 잡음을 제거하기 위해 가우시안 모델을 적용한 잡음 편차 추정을 이용한 잡음 제거 방법을 개선하여 적용하였다. 제안된 모델에 대한 성능 평가는 음성에 대한 정확성 평가를 위해 교차 상관 계수를 사용하여 처리하였으며, 제안하는 방법의 인식률을 평가한 결과 이들에 대한 상관 계수에 대한 평균값 차이는 0.53 dB 개선된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 소스코드의 코딩 스타일을 검사하고 코딩 스타일 점수를 얼굴 표정을 이용해 시각화하는 시스템인 StyleVisualizer 를 제안한다. StyleVisualizer 는 스타일 평가 점수에 따라 몇 가지 얼굴로 표현한다. 웃는 표정은 소스코드가 코딩 표준을 잘 준수했음을 의미한다. StyleVisualizer 의 효과를 알아보기 위해 두 분반의 실용 컴퓨터 교과목 수강생을 대상으로 실험을 진행하였다. 실험에서는 StyleVisualizer 를 사용한 분반과 사용하지 않은 분반에 대해 코딩 표준 준수에 대한 오류 비율을 비교했다. 실험결과, StyleVisualizer 를 사용한 경우 30% 이상 오류 비율이 감소하였다. 논문에서 제안하는 시스템은 학생들에게 자신들의 프로그램에 대한 시각화된 결과를 피드백해 줌으로써 코딩 표준을 준수하고 가독성이 높은 프로그램을 작성하는 능력을 기르는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
컴퓨터 기술이 급속히 발전됨에 따라, 최근에는 많은 분야에서 지리정보시스템(GIS)이 활용되고 있다. 이 연구에서는 서울 내의 한 시범 지역을 대상으로 지하 지반 조건에 따라 영향을 받는 부지 효과에 관련된 지진피해 가능성을 GIS 기법을 이용하여 평가하였다. 시범 지역에서의 지역적 부지고유 지진 응답의 평가를 위하여 서울 대도시 지역에 대한 기존 시추 조사 자료의 분포를 파악하였다. GIS 토대의 지반 정보 시스템(GTIS)을 구축하여 시범 지역 전체에 대한 공간 지층 정보를 예측하였다 서울 시법 지역의 부지고유 지진응답 예측을 위한 부지 주기$(T_G)$의 정밀구역화를 GTIS 내에서 수행하였다. 공간 분포 정밀구역화 지도로부터 시범 지역 내 2 층에서 4 층 건물들의 지진 취약성을 확인하였다. 또한, GTIS 내에서 $T_G$ 분포를 토대로 설계 지반 운동 결정을 위한 지반 분류 지도를 작성하였으며, 그로부터 대상 시범 지역 부지의 거의 대부분이 현행 지반 분류 C 와 D로 분류됨을 확인하였다. 이와 같은 서울 시범 지역에 대한 지진 정밀구역화 적용 구조 체계는 특별히 기존 시추 자료를 활용하여 대도시 서울 지역 전체에 대해 적용 가능할 것으로 판단된다.
에너지 소비가 큰 건물은 내부 온/습도, 이산화탄소 농도, 미세먼지 농도 등의 일정 공기 질을 유지하면서 에너지 비용을 최소화할 수 있는 제어계획을 수립하는 것이 필요하다. 기존 건물에서 실내 환경의 운영은 설정된 실내 환경 값을 기준을 벗어나면 설비 기기를 제어하는 방식으로 이루어진다. 이는 단 시간에 고에너지를 투입하여 장비를 가동시키므로 에너지 소모가 크며 peak 전력이 높아 에너지 비용이 크다는 문제가 있다. 따라서 온도를 포함한 환경이 변해가는 상황을 예측하고 사전에 에너지 사용 계획을 수립하여 관리 제어를 수행함으로써 예열부하 등의 불필요한 에너지 손실을 절감하려 한다. 이를 위해 실내 환경이 변화하는 것을 예측하고 후보 제어계획으로 제어를 수행할 때 소요되는 에너지가 어느 정도인지 시뮬레이션하여 제어계획의 적합도를 평가한다. 기존 EnergyPlus와 같은 시뮬레이션 도구는 모델이 복잡하여 시뮬레이션에 많은 시간이 필요하기 때문에 환경 변화를 반영하기 위해 주기적으로 재수립되는 수많은 제어계획 데이터를 단시간에 시뮬레이션하기에 부적합하다. 본 논문에서는 빠른 시뮬레이션을 위해 실제 운영 데이터와 에뮬레이션을 통해 획득한 운영 데이터를 기반으로 학습 알고리즘을 이용하여 제어계획 적용 시의 미래 상황을 예측한다.
이용자의 학술정보 데이터베이스의 기능을 보충하는 새로운 지식표현 패러다임으로 기술정보공간(ICPIS: Information Communication Papers Intelligent Surveyor)을 제안한다. 이것은 기술정보로부터 자동적으로 구축되어 그 중에서 이용자가 자유롭게 탐방 할 수 있는 정보 공간이다. 구축방법과 탐방기능을 명확히 하여 실 시스템을 구축, 평가하는 것이 연구의 목적이다. 이를 위해 ICPIS는 Keyword로 기술된 논문군을 입력하여 논문내용의 항목별 요약, 유사논문의 시각적 표시와 비교, 인과관계의 추출을 시작으로 논문의 요약정보, Survey정보를 사용자에게 제공한다. ICPIS에서 중심적 역할을 나타내는 것은 KP(Knowledge Piece)로 불리고, 이는 기술정보의 추출법과 구조화법을 일체화한 Domain지식의 패키지이다. ICPIS는 KP별로 기술된 Keyword에서 자연언어처리에 해당되는 기술정보를 논문 중에서 추출하여 KP에서 규정된 요약구조로 생성한다.
고령화로 인해 65세 이상 운전자가 급증하며 고령운전자의 교통사고 비율이 증가함에 따라 시급한 사회 문제로 떠오르고 있다. 이에 본 연구에서는 객체 검출, 인식 모델을 결합하고 신호등을 인식하여 Text-To-Speech(TTS)로 알리는 쿠버네티스 기반의 프레임워크를 제안한다. 객체 검출 단계에서는 YOLOv5 모델들의 성능을 비교하여 활용하였으며 객체 인식 단계에서는 C-RNN 기반의 attention-OCR 모델을 활용하였다. 이는 신호등의 내부 LED 영역이 아닌 이미지 전체를 인식하는 방식으로 오탐지 요소를 낮춰 인식률을 높였다. 결과적으로 1,628장의 테스트 데이터에서 accuracy 0.997, F1-score 0.991의 성능 평가를 얻어 제안한 프레임워크의 타당성을 입증하였다. 본 연구는 후속 연구에서 특정 도메인에 딥러닝 모델을 한정하지 않고 다양한 분야의 모델을 접목할 수 있도록 하며 고령 운전자 및 신호 위반으로 인한 교통사고 문제를 예방할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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