콘서트 홀 등의 음향 측정을 측정하는 데 있어 다채널 마이크로폰을 이용하여 그 공간의 반사음 패턴을 파악하는 기술이 널리 이용되고 있다. 이 기법은 그 공간 특유의 반사음의 입사 시간과 방향을 측정할 수 있을 뿐만 아니라, 충격응답(Impulse response)의 측정을 기반으로 하므로 기존에 사용되고 있는 모든 모노성의 음향 특성의 측정에도 이용할 수 있다. 그러나 LEF나 IACC등의 다차원의 음향 특성의 측정을 위해서는 양지향성 마이크로폰이나 더미헤드 등을 이용한 측정을 별도로 수행하고 있다. 본 연구에서는 다채널 마이크로폰으로 구한 방향성 충격응답으로부터 각각의 반사음들의 특성을 구하고 그 결과에 양지향성 마이크로폰의 지향특성을 적용하여 LEF를 얻어내도록 하였다. 제안하는 기법의 유효성을 검증하기 위하여 기존의 무지향성 및 양지향성 마이크로폰을 이용하여 구한 결과와 비교, 분석하였다
온라인 쇼핑객의 구매 규칙을 예견하기 위해 기업은 데이터 마이닝 기법을 사용하는데, 최대 빈발 패턴은 특정한 고객의 구매 원칙을 드러내기 때문에, 최대 빈발 패턴에 대한 마이닝은 최근 시장 분석에서 핵심적 이슈가 되고 있다. 본 논문에서 우리는 오리지널 데이터세트로부터 널 트랜잭션(Null Transaction)을 제거한 후, 최대 빈발 패턴을 발생시키기 위한 BRE-트리(Bottom-up Row Enumeration Tree)를 적용시켰다. 다음으로 온라인 거래 데이터베이스에서 고객 구매 규칙의 마이닝을 위한 항목들 간의 거리를 계산하기 위해, SCL(Sequence Close Level)의 변형된 버전을 사용하였다. 실험결과는 합리적인 시간 내에 고객의 구매 규칙을 더 정확하게 예견할 수 있음을 보여준다.
본 연구는 디지털 TV의 다채널화와 관련하여 최근 사용편의성 문제가 중요하게 대두되고 있는 EPG(Electronc Program Guide)와 조작장치를 대상으로 사용자의 요구사항을 분석하고 그에 대한 해결 방안을 제시하고자 하였다. 디지털 방송이 국내에서는 아직 보편화되어 있지 않아 일본 동경 지역 SkyPerfecTV 가입자를 대상으로 다채널 TV 환경에서 디지털 STB(Set Top Box)의 사용실태를 조사하고 분석하였다. 그 결과 간편한 채널 이동 과 EPG 네비게이션 방식, 일대일 TV 환경도래와 개인별 선호 패턴의 극화 현상에 대응한 개인화된 시청환경, 광범위한 정보공간에 대해 제압감을 증강시킬 수 있는 정보표시 방법, 조작수를 줄이며 직접 조작감을 향상시킬 수 있는 입력장치 등에 대한 사용자 요구를 파악할 수 있었다. 이러한 조사결과를 바탕으로 본 연구에서는 “퍼스널 TV”라는 근미래형 인터랙션 스타일을 상정하고 가상 디지털 방송국(D/TV 시뮬레이터)을 기반으로 “퍼스널 컨트롤”과 “스마트 EPG”의 사용자 인터페이스를 개발하였다.
얼굴인식 등과 같은 고차원 패턴인식에서 학습패턴의 수가 패턴 차원에 비해 매우 적을 경우 희소성 문제(the Small Sample Size problem)가 발생한다. 최근 이 문제를 해결하기 위하여 LDA, PCA+LDA, Direct-LDA 등을 비롯한 다양한 LDA-확장 법이 제안되었다. 본 논문에서는 LDA-확장 법으로 차원을 축소하기 전에 학습 패턴을 사전 클러스터링하여 서브 클래스 수를 증가시키는 방법으로 LDA-확장에 기반을 둔 식별기의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. LDA (또는 Direct-LDA)에서 축소된 특징공간의 차원은 학습패턴의 클래스 수로 제한되기 때문에 LDA의 식별 성능을 향상시킬 수 있도록 학습패턴을 사전에 클러스터링하여 서브 클래스의 수를 증가시키는 방법이다. 즉, 학습패턴의 특성공간(the eigen space)은 레인지 공간(the range space)과 널 공간(the null space)으로 구성되며, 레인지 공간의 차원은 클래스 수의 증가에 따라 증가한다. 따라서 변환 행렬을 구성할 때 클래스의 수를 늘려 널 공간을 최소화하게 되면 이 공간에 기인한 정보의 손실을 최소화 할 수 있다. 제안 방법을 X-OR 형태의 인공데이터와 AT&T와 Yale 벤취마크 얼굴영상 데이터베이스를 대상으로 실험한 결과 본 방법의 효용성을 확인하였다.
공액상 없이 여러 가지 물체를 동시에 재생 가능한 다채널 다단계 위상형 컴퓨터-생성 홀로그램(CGH)을 설계할 수 있는 보다 효과적인 부호화 방법을 제안하였다. 다채널 CGH 패턴을 설계하기 위하여 pixel oriented CGH 제작방식을 이용하였다. 설계된 CGH 패턴의 성능평가를 위해 양자화 위상 단계수에 따른 여러 가지 다채널 CGH들의 회절효율(η), 평균제곱에러(MSE) 및 신호 대 잡음비(SNR) 등의 변화를 살펴보았다. 일반적으로 CGH에 기록되는 물체 수가 증가할수록 CGH의 재생품질은 떨어진다. 그러나 회절효율의 경우 1채널 CGH가 70%이고 제안한 부호화 방법으로 설계한 2채널, 4채널, 8채널 CGH들은 각각 62%, 62%, 63%로 채널수가 증가하여도 큰 차이가 없음을 컴퓨터 모의실험을 통하여 확인할 수 있었다. 또한 렌즈로 결합되어 있는 PAL-SLM과 XGA형 LCD 그리고 이에 빛을 조명하는 LD 등으로 구성되어 있는 액정 공간 광 위상 변조기를 사용하여 광학적으로 CGH를 구현하여 입력영상을 재생$.$고찰해 보았다.
임의의 필드 분포를 갖는 단일 페치 안테나를 평면 배열하고 각 소자에 공급되는 급전 신호의 크기와 위상을 유전자 알고리즘으로 최적화하여, 여러 방향의 지향성과 널을 갖는 다중 빔 복사 패턴의 합성 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 유효성을 확인하기 위해서, $2{\times}2$ 평면 배열 안테나를 제작하고 원거리 복사 패턴의 계산 결과와 측정 결과를 비교하여 동일한 특성을 확인하였으며, 다중 빔 복사 패턴의 합성은 $8{\times}8$ 배열 안테나 시스템을 이용하여, 시뮬레이션을 통해서 각 소자의 급전 신호의 크기와 위상을 최적화하였다.
최근 지상파 TV 방송의 디지털 전환 프로젝트가 본격적으로 진행되고 있다. 디지털 방송 서비스는 다매체, 다채널을 통한 방송 프로그램의 증가와 양방향 TV 방송 서비스로 인해 사용자에게 다양한 방송 프로그램의 선택과 개인별 맞춤형 시청 기회를 제공함으로써 새로운 방송 서비스 환경을 필요로 한다. 본 논문에서는 사용자의 시청 상황을 포함한 시청 패턴을 분석함으로써 시청 패턴 프로파일 및 시청 선호도 연관규칙 생성 기법을 통한 지능적 사용자 맞춤형 DTV 방송 서비스 시스템을 제안한다. 또한, 임베디드 시스템 기반의 사용자 인터페이스를 구현하여 사용자에게 적절한 추천 프로그램을 제공하고, 시청 프로그램 정보에 따른 시청 상황을 자동으로 제어하는 기능을 포함한다.
ORAM(Oblivious RAM)은 사용자가 믿을 수 없는 서버, 혹은 하드웨어를 이용할 때 해당 기기에서 발생할 수 있는 부채널 공격을 방어할 수 있는 알고리즘이다. ORAM은 데이터 접근 패턴을 감추어 해당 접근패턴을 통해 정보가 유실되는 것을 방어하게 된다. 그러나, ORAM은 하드웨어의 보안을 강화하나 그로 얻는 이점에 비해 훨씬 큰 처리 속도 감소를 유발하는 단점이 존재하여 현재까지 실용화 되지 못하였다. 본 논문에서는 새롭게 개발되고 있는 하드웨어인 PIM(Process In Memory)를 활용하여 ORAM을 가속화하여 실용적으로 활용할 수 있는 방안을 모색해 보고자 한다.
본 논문에서는 단일포트시스템으로 설계된 배열안테나에서 재밍신호나 간섭신호 방향으로 방사패턴에 널(null)을 형성하는 적응 알고리즘을 제안한다. 제안한 적응 알고리즘은 재밍신호나 간섭신호의 크기나 입사방향에 대한 사전정보를 요구하지 않으며, 배열안테나의 일부 RF 경로의 위상을 제어하는 부분적응(partially adaptive) 알고리즘이다. 제안한 적응 알고리즘은 최적화 알고리즘의 한 종류인 PSO(Particle Swam Optimization) 알고리즘과 gradient-based 섭동 적응 알고리즘을 혼합하여 시간에 따라 간섭신호의 입사방향이 변화하는 이동형 재밍환경에서도 적응적으로 안정적인 널링 성능을 가진다.
디지털 방송의 시작과 함께, 지상파, 위성, 케이블과 같은 다양한 매체를 통한 다채널 방송 시청 환경의 도래는 사용자에게 많은 방송 프로그램 시청 정보를 전달하게 되었다. 이와 더불어, 방송 단말에 전송된 다양한 방송 프로그램 정보를 탐색하고 선호 방송 프로그램을 선별하기 위해서는 사용자에게 많은 노력이 요구된다. 이러한 요구에 따라, 똔 논문에서는 다채널 방송 시청 환경 하에서 사용자의 방송 프로그램 시청 히스토리를 분석하고, 특정 시간에 따른 사용자의 방송 프로그램 시청 패턴을 추출하여 방송 프로그램 장르에 대한 사용자 선호도를 자동으로 계산하는 알고리즘을 제안하고, MPEG-7 MDS 구조에 따른 사용자 선호도 서술과 사용자의 선호도에 따라 방송 프로그램을 자동적으로 추천하는 TV 프로그램 추천 어플리케이션을 소개한다 본 실험을 위해 실제 연령대별, 성별, 시간대별로 사용자의 TV 시청 자료를 사용하였으며, 실험결과를 통해 본 논문에 제안된 베이시안 네트워크 기반 사용자 자동 학습 알고리즘이 효과적으로 사용자 선호도를 학습할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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