사회 안전망 제공을 위한 실시간 영상 기반의 협동적 스마트 카메라 네트워크에서는 상황인지 추론 및 처리를 위하여, 스마트 카메라 간에 상황 인지 및 대응을 위한 데이터를 저장 및 전달한다. 특정 이벤트에 대해 카메라가 측정한 값을 다른 상황 데이터 및 추론 결과와 함께 RDB(Relational Data Base)에 저장하고, 해당 정보가 필요한 주변 카메라에 전달한다. 일부 RDB를 온톨로지 RDF(Resource Description Framework) 파일로 변환해 그 결과를 상황인지 추론에 이용한다. 스마트 카메라 간 연동은 ONVIF(Open Network Video Interface Forum) 표준을 따르며, 협동적인 지능형 관제시스템을 이룬다. 데이터 저장 및 전달에 있어서 기밀성과 무결성을 보장하기 위하여 정보보호 기술을 도입하며, 이를 적용한 프로토타입 시스템을 구현하여 오버헤드에 대한 분석을 수행하였다.
최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 민감하거나 중요한 데이터를 아웃소싱하는 경향이 늘어나고 있다. 하지만 아웃소싱된 데이터의 프라이버시 보호는 매우 중요하다. 지금까지 단일 데이터 소유자와 다수의 데이터 사용자로 구성된 클라우드 컴퓨팅 환경에서 안전하고 효율적인 멀티 키워드 검색 구조들이 다양하게 제안되었다. Zhang 등은 다수의 데이터 소유자들과 사용자들로 연결된 클라우드 컴퓨팅 환경에서 멀티 키워드를 기반으로 하는 검색 프로토콜을 제안하였다. 그들의 프로토콜은 두 가지 문제점을 동시에 안고 있다. 하나는 클라우드 서버가 키워드 인덱스와 사용자의 트랩도어를 통해 데이터 파일들 간의 연관성을 불법적으로 추론할 수 있다는 것이고, 다른 하나는 키워드 인덱스의 크기만큼 복잡한 연산을 수행해야 하기 때문에 사용자의 요청에 대한 응답이 지연된다는 것이다. 본 논문에서는 클라우드 서버를 전적으로 신뢰할 수 없는 노드라는 가정 하에서 우리는 아웃소싱된 데이터의 프라이버시가 보호되는 개선된 멀티 키워드 기반 검색 프로토콜을 제안한다. 그리고 제안된 프로토콜이 Zhang의 프로토콜보다 데이터 파일들 간의 연관성 추론 측면에서 더 안전하고, 처리 시간의 측면에서 더 효율성이 높음을 실험을 통해 보인다.
네트워크기술의 빠른 발전과 다양한 정보들의 디지털화는 정보 간의 융합을 가속시키고 있다. 따라서 사용자에게 음성, 영상, 텍스트 등 다양한 정보가 통신망, 방송망 등으로 구분되어 있는 네트워크 다양한 디바이스에 상관없이 제공될 수 있는 서비스 컨버전스 환경이 요구된다. 일반적으로 Enabler는 BcN의 IMS에 적용되어 응용서비스 계층으로부터 미디어, 통신 등 다양한 서비스를 네트워크에 상관없이 통합 제공해 주기 위한 기능을 포함하며 응용 서비스에 필요한 다양한 기능을 담당한다. 하지만 통합서비스 제공을 받기 위해서는 네트워크나 디바이스 등에 대한 프로파일을 통해 사용자의 환경에 대한 상황을 추론하여 적합한 서비스 방식을 결정, 제공해야한다. 본 논문에서는 IMS Enabler를 통한 통합 서비스 제공환경에서 프로파일(profile)에 따라 서비스 제공 방식을 도출해 내는 상황인지 모듈의 구조 및 기능을 제안한다.
현재 웹 서비스에서 사용하고 있는 키워드 기반 검색은 syntactic한 정보만을 제공한다. 웹 서비스의 이러한 단점을 보안하고자 시멘틱 웹 기술이 제안되고 있다. DQL 검색 시스템은 검색 결과의 질을 향상시키기 위해서 시멘틱 웹 기반의 검색 시스템 중지 하나다. 시멘틱 검색은 입력된 질의들을 통해서 사용자가 원하는 정보와 의미가 일치하는 결과를 얻어내는 것이다. 본 논문은 시스템을 이용하는 각 사용자에 따라 검색되는 결과들에 우선순위를 적용하는 DQL 검색 시스템을 제안하고 다음 3가지 부분에 중점을 두어 시스템을 설계하였다. 첫째, 각 사용자들의 성향을 검색 결과에 반영하기 위해 개인화 프로파일과 온톨로지를 생성하는 개인화 온톨로지 생성기를 설계한다. 둘째. 검색 정확도틀 논이기 위해 검색 대상에 되는 정보들의 숙성과 관계를 추론해주는 검색 엔진을 설계한다. 마지막으로 DQL 검색 시스템의 사용 효율성을 높이기 위해 사용자가 입력한 키워드를 DQL로 자동 변환하는 DQL 컨버터를 설계한다.
In the uni-directional broadcasting environments, almost TV programs are scheduled depending on the viewers' popular watching time, and the advertisement contents in these TV programs are mainly arranged by the popularity and the ages of the audience. However, the advertisement programs which support the TV programs the audiences want are not served to the appropriate audiences efficiently. In this paper, we propose the prototype of target advertisement system for the appropriate distribution of the advertisement contents. The proposed target advertisement system estimates the audience's profile without private information and provides the target advertisement contents by using his/her inferred profile. And we show the accuracy of the proposed algorithm, Multistage Classifier, for the target advertisement system and the implementation of our target advertisement system.
기존의 방송환경은 시청자에게 단 방향의 서비스를 제공하며, 시청자 각자의 취향에 상관없이 소극적인 자세를 요구한다. 이러한 일방적인 사용자 시청환경에서, 대개의 프로그램들은 방송사에 의해 다수 사용자의 대표적인 시간대에 적절하게 배치되며, 그러한 프로그램의 인기도 혹은 시청 연령, 시간대에 따른 광고가 그 프로그램을 지원하게 된다. 시청자의 적극적 선별 노력에 의해 선택된 프로그램과 달리 그에 딸린 광고는 사용자가 원하는 대개의 프로그램을 지원하는 중요한 수단이지만, 정작 시청자의 관심과는 상관없이 제공된다. 또한 디지털 방송치 시작과 함께 양방향 서비스 환경에서도 사용자를 고려한 광고의 적절한 분배가 이루어지지 않고 있다. 이러한 일률적인 광고 컨텐츠의 제공은 시청자의 무관심을 초래할 수 있으며, 이러한 경향이 높을수록 효율적인 정보 제공에 많은 제한을 받을 수 있다. 본 논문에서는. 제한적 정보 제공의 해소와 새로운 시청 환경 제안을 위한, 시청자의 성별, 연령 그리고 직업과 같은 프로파일 정보에 따른 맞춤형 광고, 즉 표적 광고 서비스(Target Advertisement Service)를 제안한다. 제안된 표적 광고 서비스는 개인 정보 유출의 피해 없이 사용자의 시청 정보를 이용해 사용자의 프로파일 정보를 예측하며, 예측된 정보를 이용하여 사용자에게 맞는 광고 콘텐츠를 전달한다. 본 논문의 실험을 위해 AC Nielsen Korea에서 제공된 실제 연령대별. 성별. 시간대별로 기록된 사용자의 TV 시청 자료를 사용하였으며, 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안된 두 가지 표적 광고 서비스 알고리즘. 즉, 정규거리합(Normalized Distance Sum)과 벡터 상관법(Vector Correlation)의 효율성 검증과 이를 이용한 표적 광고 서비스 프로토타입 시스템을 보인다.te TC-POXR-2의 열전도도가 1.13 W/mK, 그리고 TC-POXR-4가 1.19 W/mK였으며 이는 단일입자경을 갖는 충전제를 가하여 제조한 경우보다 높은 열전도성을 나타내었다. 제조하였으며 이들의 기계적 및 열전도 특성 그리고 체적 저항을 측정하였다. 달랐지만 단측검정 결과 유의하지 않았다.C)와 파인크리크 CC(Pine Creek CC)가 하나의 군을 형성하고 있었다. 블루헤런 CC(Blue Heron CC)는 다른 군과는 또 다른 의미로서 구분되었는바, 블루헤런 CC(Blue Heron CC)는 경관적 의미에 대한 가치평가가 놀은 결과로서 하나의 군으로 나누어 졌다.과 백삼의 효과 우열의 측면이 아닌 그 용도와 적응증에 차이가 있는지에 초점을 맞추어 보다 과학적 평가가 이루어져야 할 것이다. 결론적으로 가능한 동일한 재배조건에서 생산된 원료수삼으로 제조된 홍삼과 백삼의 원 생약과 그 추출 분획물, 또는 성분을 시료로 하여 화학성분 조성을 비교하고 이와 연계한 실험적 효능연구의 확충과 특히 임상적 효능 비교연구를 통해 과연 그 적응증에 차이가 있는지에 대한 보다 많은 과학적 검토가 이루어져야 할 것이다.ontrol (43.4 mg/L)에 비해 2.17배로 증가되었다.재래시장과 백화점에서 시판되고 있는 계란 총 446개에 대해서도 동일한 절차와 방법으로 조사하였던바, 재래시장에서 구입했던 계란의 난각부분(Egg-shell)에서만 가금티푸스(fowl Typhoid)의 병원체인 S. gallinarum이 1주$(0.2\%)$만이 분리되었고, 기타 세균으로서는 대장균군이 역시 난각에서 가장 높은 빈도로 분리되었고, 난황(Yolk)에서는 극히 낮은 수준의 세균오염도를 보였다. 다양한 동물종유래 S. aureus 균주들의 유전학적 분석목적에 가장 신뢰도 높고 감별능력이 뛰어난
모바일 디바이스의 발전으로 인해 사람들에 대한 정보와 자원의 교환 및 공유를 보다 손쉽게 하였으며, 컴퓨팅 기술과의 결합으로 모바일 컴퓨팅을 이용한 서비스에 대한 관심이 증가되고 있다. 또한 이에 관한 많은 연구들이 진행 중에 있으며 특히 사용자 개개인의 성향과 상황에 맞는 추천 서비스의 필요성은 더욱 더 필요한 실정이다. 본 논문에서는 개개인의 성향과 적절한 추천 서비스를 제공하기 위해서 사용자의 현재 상황을 인식한 뒤 각각의 사용자에 따른 능동적 추천 서비스를 위해 각 개인의 프로파일을 분석하여 추론 및 분석을 통해 서비스를 도출할 수 있는 상황인식 프로토타입을 제안하였다.
기업의 업무 환경 변화에 따른 정보 시스템 간의 협업 개발은 기존 업무 서비스의 중복 및 유지보수 비용의 증가라는 문제가 발생한다. 이에 따라 웹 서비스는 동일한 비즈니스 도메인 내 서비스의 중복을 방지하고 이미 활용 중인 서비스를 위한 분산 컴퓨팅의 표준으로 제안되었으나, 웹 서비스가 필요로 하는 데이터가 규격화되어 있지 않기 때문에 사용자는 다양한 비즈니스 목적에 부합하는 서비스를 찾기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 서비스 운용을 위한 온톨로지를 기반으로 한 협업 시스템을 구축한다. 온톨로지는 협업 처리를 위한 분산 시스템 환경 하에서 상호 의존적으로 존재하는 서비스를 찾아 융합 서비스를 지원할 수 있다. 협업 시스템의 역할은 온톨로지를 기반으로 서비스의 개발, 등록 및 호출하는데 사용 한다. 로컬 시스템은 서비스 프로파일을 통해 협업 지원을 요청한다. 협업 시스템은 해당 서비스 프로파일을 참조하여 개발을 지원하고, 온톨로지를 통해 실 데이터 간의 의미적 연관관계를 표현하며, 서비스에 포함된 인스턴스들에 대한 관계를 추론한다. 이를 바탕으로 여행 예약 서비스를 위한 협업 시스템에 적용한다. 그 결과로 협업 시스템에서 발생하는 데이터 충돌 문제를 해결하여 서비스를 효율적으로 관리할 수 있으며, 시스템 간의 매핑이 감소됨을 검증한다.
본 논문은 유비쿼터스 홈 네트워크 시스템에서 저장된 사용자 행동 프로파일 데이터에 은닉 마르코프 모델에 적용하여 사용자의 행동 상태를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 은닉 마르코프 모델은, 순차 데이터를 갖는 패턴을 인식하기 위해서 데이터에 내포되어 있는 시간성을 적절히 표현하고, 그것으로부터 원하는 정보를 추론할 수 있는 대표적인 모델이다. 제안 알고리즘에서는 "행동 인지 시스템(Activity Recognition System)"에 의하여 저장된 행동 발생 횟수, 행동 지속시간, 행동이 발생된 위치 데이터를 학습 데이터로 이용하였다. 사용자의 행동에 가중치를 부여하여 사용자의 행동에 대한 흥미를 객관적으로 수식화 하는 방법을 제안하였으며 은닉 마르코프 모델을 이용하여 시간에 따른 가중치 변화를 구하여 사용자의 행동 상태 변화를 예측하였다. 제안 알고리즘은 현실적인 유비쿼터스 홈 네트워크 구축에 도움을 준다.
PHR(Personal Health Record)기반 헬스케어 서비스 플랫폼 지능화를 위해서는 사용자 맞춤형 건강정보 제공서비스가 필요하다. 본 논문에서는 개인 맞춤형 건강정보 추천을 위해서 온톨로지 기반 건강 정보 모델을 제안하였다. 또한 기계학습과 데이터마이닝 기법을 적용한 유사 건강정보 탐사 알고리즘을 설계하였다. 기존의 데이터마이닝 기법중 연관규칙 알고리즘을 확장하여 속성을 기반으로 연관규칙 탐사를 수행하여 지식탐사의 연관성을 높이고 효율적인 탐사시간을 제공할 수 있도록 하였다. 머신러닝의 한 기법인 K근접이웃 알고리즘을 적용하여 사용자 프로파일별 그룹화를 수행하고 유사패턴의 사용자 프로파일을 검색할 수 있도록 하였다. 이는 사용자의 질환과 건강상태에 따른 맞춤형 건강정보 탐사 수행의 효율성을 높인다. 제안된 알고리즘은 개인 맞춤형 헬스케어 서비스 플랫폼에서 추론과정에 적용되어 사용자에게 개인맞춤형건강정보를 추천하는 것을 가능하게 한다. 이는 고령화사회에서 스마트한 자가 건강관리에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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