다중서열정렬 알고리즘은 생명정보학 분야에서 서열기반의 계통분류 분석에 가장 많이 사용되며, 가장 대표적인 공개 프로그램은 ClustalW로 사용자가 로컬시스템에 설치하여 이용할 수 있다. 그러나 실제로 사용자들이 ClustalW을 설치한 후, 서열데이터의 준비, 가공, 처리 및 타 시스템과 연동 등과 같은 작업을 하는데 여러 가지 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 다중서열정렬 작업을 편리하고 빠르게 수행할 수 있는 웹기반의 고성능 다중서열정렬시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 특징은, (1) Inter-Query 라우팅 알고리즘을 통해 다수의 PC 자원을 효율적으로 활용하여 계산 성능을 극대화하였으며, (2) 사용자 편의성을 고려한 웹인터페이스의 제공을 통해 개인화된 데이터관리, 실시간 모니터링, 데이터 편집 등을 지원하여 사용자가 손쉽게 서열데이터의 수집, 관리 및 처리할 수 있도록 지원한다.
미디어 시장의 활성화로 영상의 압축, 검색, 편집, 저작권 보호등의 필요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 이 모든 분야에 사용되는 영상의 장면 전환을 검출하는 방법을 제안한다. 유통 과정에서 발생 가능한 해상도 변환, 자막 삽입, 압축, 영상 반전등의 변형이 추가되더라도 동일하게 장면 전환을 검출하기 위해 전처리 과정과 SIFT를 이용한 특징점 추출, 변형을 고려한 매칭 알고리즘을 제시한다. 또한 이를 필터링 기술에 적용하여 알고리즘에서 고려한 변형 이외의 변형에도 유효함을 확인한다.
기존의 작곡가, 곡명 등의 질의어로 대표될 수 있는 메타 데이터 기반 음악 검색은 음악 데이터의 양이 급증함에 따라 탐색 근거가 되는 사항을 모를 경우 사용자의 요구를 충족시켜 줄 수 없는 단점을 가지고 있다 [1]. 반면 음악의 내용을 기반으로 한 검색의 경우 이러한 제약에서 보다 자유로울 수 있다. 내용 기반 검색[2]의 연구에 있어서 음악 데이터로부터 사용자의 질의를 처리해주기 위한 멜로디를 추출해주는 것이 중요한 문제가 되는데, 데이터의 추출과 편집이 용이한 MIDI 파일이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 질의를 바탕으로 한 QBH system상에서의 음악 데이터 구축을 위해 MIDI파일에서 추출해 낼 수 있는 특징들을 이용해 MIDI파일의 멜로디 트랙 멜로디 트랙과 반주 트랙을 자동으로 구분하는 것을 목적으로, MIDI트랙에서 추출해서 이용할 수 있는 특징들에 대해 알아보고 그에 따른 간단한 분류 알고리즘의 제안과 실험 결과에 대해 소개한다.
본 논문에서는 CCD카메라로 입력 받은 다중 크기 및 활자체로 구성된 한글문서의 화상 데이터를 편집기에서 수정 가능한 문자로 변환시키는 시스템을 구현하였다. 먼저 Dynamic 이 진화 처리 과정을 거친 화상을 흑백 화소의 누적분포에 따라 문자단위로 분할한 후, 다양한 크기로 분할된 문자를 표준패턴 크기로 표준화 시켰다. 한글을 자소 간 공백 위치의 특징에 따라서 6가지 유형으로 분류한 후, 퍼지 이론을 접목시킨 원형 패턴 벡터 알고리즘을 사용해서 표준벡터와 입력된 글자의 특징벡터를 비교하여 문자로 인식하게 하였다. 각 6가지 유형에서 서로 다른 자소로 결합된 문자들을 30개 선정하여 여러 가지 활자체 및 크기에 적용해 본 결과, 모두 문서화가 가능함을 알 수 있었다.
다양한 분야에서 중요하게 사용될 수 있는 뉴스 비디오 데이터베이스를 구축하기 위해서는 비디오 색인의 자동화에 관한 연구가 필연적이다. 본 논문에서는 뉴스 비디오 색인을 자동화하는 방법으로, 이전에 제안한 컷 추출 방법을 이용하였다. 컷에 의해 추출된 키 프레임에서 앵커 인식 알고리즘으로 앵커 프레임을 자동으로 추출하여 색인을 부여하는 방법으로 비디오 스트림에 대한 색인을 자동화하였다. 구성되는 색인 구조의 형태는 앵커 프레임들이 시간에 따른 사건의 연결이 되고, 앵커 프레임 내에서는 종속되는 키 프레임들을 중심으로 원형을 형성한다. 이들 각각을 논리적으로 통합하면 사용자의 관점에 따라 여러 가지 방법으로 브라우징되며, 사용자가 원하는 뉴스 비디오 씬들을 쉽게 선택하여 볼 수 있는 특징을 제공하는 장점을 부여한다. 또한, 색인화 된 비디오 스트림을 이용하면 자동적으로 비디오 편집을 수행 할 수 있는 비디오 저작도구의 기반을 제공할 수 있다.
기존의 디지털 계전기 교육/훈련 방법은 적절한 교육용 소프트웨어 및 기기의 부재로 인해 교육을 받는 훈련생들을 단기간 내에 이해시키는데 어려움이 있었다. 본 연구의 목적은 GUI 환경에서 다양한 모의 고장 발생, 모의 고장 시나리오의 입력, 편집 수정, 삭제가 가능하고 디지털 계전기의 교육/훈련 기능과 함께 훈련 결과의 평가와 훈련일지의 작성 기능을 포함하는 디지털 계전기 시뮬레이터의 개발이다. 본 논문에서는 고장종류, 고장발생 각, 고장거리, 데이터의 샘플수에 따라 EMTP를 이용하여 모의한 후, 디지털 신호 처리를 이용하여 직류 성분과 고조파 성분을 제거하고, 기본파 성분을 추출한다. 그리고 추출된 데이터를 사용하여 임피던스 궤적을 도시하고. 그 결과를 사용자에게 보여주도록 하였다. 특히, GUI 환경으로 구성하여 알고리즘의 수행과정을 보다 쉽게 이해하고. 사용할 수 있도록 함으로써, 교육/훈련의 효과가 극대화되도록 하였다.
디지털 콘텐츠는 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 통의 디지털 저작물을 포함하는 총체적인 용어로 인터넷 상에서 접근할 수 있는 디지털화된 파일을 의미하는데, 최근 전자상거래의 급속한 발달과 인터넷과 같은 컴퓨터망의 확산으로 디지털 콘텐츠의 활용이 기하급수적으로 증가하고 있다. 디지털 콘텐츠는 저장, 편집, 수정이 용이할 뿐만 아니라 인터넷을 통해 원본의 손상 없이 무제한의 복제와 배포가 가능하다는 장점을 가지고 있다. 그러나, 이와 더불어 디지털 콘텐츠의 불법복제 및 배포와 같은 중요한 문제점들을 내포하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 Key Exchange 프로토콜과 Triple DES 암호 알고리즘을 이용하여 디지털 콘텐츠 불법 복제 및 배포를 방지하기 위한 디지털 콘텐츠 보호 시스템을 구현하였다.
현재의 영상 입력 장치는 입력 영상의 해상도와 선명도 향상을 주된 목표로 하고 있다. 그러나 오히려 영상의 입력 정밀도가 높아질수록 원하지 않는 영상 신호까지 받아들이는 결과를 초래하곤 한다. 대표적인 스캐너 입력 장치의 경우 스캔 목적면 외에 이면 영상까지 깊게 스캔되어 원하지 않는 출력 결과가 나타나기도 한다. 사용자 입장에서 입력된 영상을 일일이 편집한다는 것은 매우 번거로운 일이 아닐 수 없다. 따라서 본 논문에서는 비교적 간단하고 효과적인 화질 개선 알고리즘을 구현하여 이면 영상의 제거뿐만 아니라 영상의 선명도를 높이기 위한 화질 개선에 주안점을 둔다. 또한 이와 같은 목적은 보다 질 높은 정보전달을 위한 프리젠테이션의 목적에 부합하며 나아가 다양한 발표 자료 및 문서 자료의 제작에도 효과적일 것이다.
전산 시스템에 대한 침입에 대응하기 위하여 시스템 호출 감사자료 척도를 사용하여 은닉 마르코프 모델(HMM)에 적용하는 비정상행위 기반 침입탐지 시스템에 대한 연구가 활발하다. 하지만, 이는 일정한 임계간 이하의 비정상행위만을 감지할 뿐, 어떠한 유형의 침입인지를 판별하지 못한다. 이에 Viterbi 알고리즘을 이용하여 상태 시퀀스를 분석하고, 공격 유형별 표준 상태시퀀스와의 유사성을 측정하여 유형을 판별할 수 있는데, 외부 혹은 내부 환경에 따라 상태 시퀀스가 항상 규칙적으로 추출될 수 없기 때문에, 단순 매칭으로 침입 유형을 판별하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 시퀀스의 변형을 효과적으로 고려하는 편집거리(Edit distance)를 이용하여 어떠한 유형의 침입이 발생하였는지를 판별하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 루트권한을 취득하기 위한 대표적인 침입유형으로 가장 널리 쓰이는 버퍼오버플로우 공격에 대해 실험하였는데, 그 결과 세부적인 침입 유형을 잘 판별할 수 있음을 확인하였다.
샷 경계 검출(Shot Boundary Detection)은 영상 콘텐츠 분석을 위한 필수적인 기술이며, 다양한 방식으로 편집된 영상의 샷 경계를 정확하게 검출하기 위한 연구가 지속되어 왔다. 그러나 기존에 연구들은 고정된 샷 경계 검출 알고리즘이나 매뉴얼한 작업과 같이 학습이 불가능한 과정이 포함되어 있어 성능 개선에 한계가 있었다. 본 논문에서는 이러한 과정을 제거한 End-to-End 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 시공간 정보 추출성능을 높이기 위해 행동 인식 데이터셋을 이용한 전이학습을 사용하고, 샷 경계 검출 성능을 높이기 위해 개선된 지식의 증류기법(Knowledge Distillation)을 결합한다. 제안하는 모델은 ClipShots 데이터셋에서 DeepSBD 에 비해 cut transition 과 gradual transition 이 각각 5.4%, 41.29% 높은 성능을 보였고, DSM 과의 비교에서 cut transition 의 정확도가 1.3% 더 높은 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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