본 논문에서는 위치기반서비스의 핵심기능을 담당하는 측위기술 중 흔히 사용되고 있는 삼각측량법과 최소자승법을 보정한 방법을 이용하여 객체의 위치를 결정하는 알고리즘의 산포를 감소시키는 방안을 연구하였다. 두 측위 방법에서 사용되는 거리값은 모두 동일한 보정과 필터링 과정을 적용하였으며, 프로그램 구현 후 실내에서 테스트를 실시하였다. 프로그램은 LabView 2010으로 구현하였고, 각각의 알고리즘을 모듈화하여 필터링 적용 전후 및 개선효과를 비교하기 쉽도록 구성하였다. 일반적인 환경에서 실험한 결과 삼각측량이 최소자승법보다 더 좋은 정확도를 보여주었고, 필터링 과정을 거칠수록 정확도가 향상되는 것을 확인하였다.
최근 전자상거래 시스템에서 구매 촉진을 위해 사용하고 있는 핵심기술은 고객들로부터 얻어진 구매정보를 기초로 고객이 좋아할 만한 제품을 예측하여 고객에게 정보를 제공하는 추천시스템이다. 이러한 추천시스템을 위한 추천알고리즘으로서 협동적 필터링(collaborative filtering) 알고리즘이 많이 사용되고 있다. 이 논문에서는 기존의 협동적 필터링 알고리즘의 성능을 향상시킨 동시출현 빈도 개념 알고리즘과 제한 피어슨 알고리즘을 접목시켜서, 사용자 선호도의 예측 정확도를 좀 더 향상시킬 수 있는 새로운 방법을 제안하고, 실험을 통해서 제안한 방법의 예측 정확도의 우수성을 증명하였다.
본 논문에서는 모바일폰을 통한 시맨틱 검색 및 개인 기호정보를 사용한 검색 결과의 필터링이 가능한 시스템을 제안 하고자 한다. 시스템에서는 모바일 컨텐츠와 웹 컨텐츠의 검색 연동, 사용자 기호정보의 유 무선 장치의 공유 및 유 무선 장치간 검색 결과의 공유를 지원한다. 모바일폰의 컴퓨팅 능력을 고려해 모바일폰에는 사용자 인터페이스만을 유지 하도록 한다. 모바일폰을 통한 시맨틱 검색을 지원하기 위해 시스템은 실험적으로 뉴스 도메인에 국한된 카테고리에 대한 분류 체계 온톨로지를 구축하며, 각 카테고리간 관계를 설정 한다. 또한, 개인 기호정보를 통한 검색 결과의 필터링을 위해 사용자 기호정보를 XML 형태의 벡터 모델로 유지하며, 이는 서버의 데이터베이스에 각 사용자 계정으로 저장하고 공유한다. 모바일폰의 여러 단점을 극복하고 장점을 극대화 하기 위해 검색 결과를 서버에 저장하고 이를 유 무선 장치간 상호 공유 할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 시스템의 아키텍처와 구성 및 주요 기능에 대해서 기술하고자 한다.
대량 문자서비스를 통한 스팸 문자가 계속 증가하면서 이로 인해 도박, 불법대출 등의 광고성 스팸 문자에 의한 피해가 지속되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 방법들이 연구되어 왔지만 기존의 방법들은 주로 사전 정의된 키워드나 자주 나오는 단어의 출현 빈도수를 기반으로 스팸 문자를 검출한다. 이는 광고성 문자들이 시스템에서 자동으로 필터링 되는 것을 회피하기 위해 비정상 문자를 조합하여 스팸 문자의 주요 키워드를 의도적으로 변형해 표현하는 경우에는 탐지가 어렵다는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 딥러닝 기반 객체 탐지 및 OCR 기술을 활용하여 스팸 문자에 사용된 변형된 문자열을 정상 문자열로 복원하고, 변환된 정상 문자열을 문장 수준 이해를 기반으로 하는 자연어 처리 모델을 이용해 스팸 문자 콘텐츠를 분류하는 방법을 제안한다. 그리고 기존 스팸 필터링 시스템에 가장 많이 사용되는 키워드 기반 필터링, 나이브 베이즈를 적용한 방식과의 비교를 통해 성능 향상이 이루어짐을 확인하였다.
COVID-19 로 인해 마스크 착용이 필수적인 사회가 되면서 마스크를 착용한 상태로 얼굴 사진을 촬영하는 빈도가 증가하고 있다. 그러나 얼굴인식 기반의 보정 및 필터링 기능이 적용된 카메라 애플리케이션은 인물의 마스크 착용 유무를 인식하지 못하여 마스크로 가려진 영역까지 필터 및 색조 기능을 적용시킨다는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 검출된 얼굴영역에서 마스크 착용 여부 및 마스크 영역을 판단하고 해당 영역을 제외한 나머지 얼굴 영역에 필터링 효과를 적용하는 기술을 구현하였다.
RFID 기술은 기존의 바코드 기술보다 발전된 무선의 비접촉 인식 기술로서, 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심기술로 간주되고 있다. RFID 태그는 기존의 단순한 사물의 인식 기능 중심에서 사물의 상태 및 환경 정보를 감지할 수 있는 센서 태그로의 발전으로 물류 프로세스의 양적, 질적 향상을 도모할 수 있게 되었다. 센서 태그는 환경 정보를 센싱하기 위하여 배터리를 내장하고 있으며, RF Transceiver의 내장 유무에 따라 자체적으로 신호를 보낼 수 있는 active 센서 태그와 리더로부터의 신호를 사용하는 semi-passive 센서 태그로 구분된다. Semi-passive 센서 태그는 배터리를 부착함으로써 passive 태그에 비해 인식률과 인식거리가 향상되었고 active 태그에 비해 단가가 매우 저렴하여 센서 태그가 부착된 물품의 상태를 모니터링하고 환경을 감시하는 다양한 응용에 사용될 수 있다. 이러한 응용의 요구에 따라 Edge Manager는 기존의 passive 태그는 물론 센서 태그를 지원함으로써 상위 응용에게 정제된 결과를 전달할 필요성이 있다. 본 논문에서는 특히 semi-passive 센서 태그를 지원하는 Edge Manager의 설계를 위하여, 센서를 사용한 또 다른 활용 분야인 센서 네트워크에서의 질의 유형을 분석하고, semi-passive 센서 태그의 특징을 고려한 요구사항을 분석한다. Semi-passive 센서 태그는 센서 네트워크의 센서 노드와는 달리 태그 레벨에서 필터링과 병합을 수행할 수 없으므로 Edge Manager에서 이러한 기능이 제공되어야 한다. 본 논문에서는 Edge Manager에서의 센서 태그 데이터에 대한 질의를 위한 방법으로 EPCglobal ALE 표준명세의 ECSpec을 확장하는 방법을 제안하고, 센서 태그 데이터의 특성을 고려한 필터링 기법과 병합(aggregation) 기법을 적용한 질의 처리가 가능한 Edge Manager의 구조를 제시한다.
디지털 콘텐츠의 양이 방대해지면서 사용자가 원하는 디지털 콘텐츠를 검색하는 데 많은 시간이 필요하다. 그러므로 방대한 디지털 콘텐츠로부터 사용자가 원하는 콘텐츠를 제공하기 위해서는 디지털 콘텐츠를 분석하여 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추출하는 기술이 필요하다. 그리고 빠른 시간 내에 사용자에게 적합한 디지털 콘텐츠를 찾기 위해서는 디지털 콘텐츠에 대한 필터링 기술이 필요하다. 본 논문에서는 개인에게 적합한 디지털 콘텐츠를 필터링하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 디지털 콘텐츠에 대한 사례기반 정보를 분석하여 개인 사용자에게 적합한 디지털 콘텐츠를 제공한다. 사용자의 선호도 분석에는 디지털 콘텐츠 사용에 대한 사례를 이용한다. 다양한 시뮬레이션을 통해 제안한 기법의 효과를 확인하였다.
위조된 보고서 공격은 무선 센서 네트워크에서 이벤트가 발생한 위치에 대한 송신 응답과 같은 거짓 경보를 야기하는 것뿐만 아니라 제한된 량의 에너지를 고갈시킨다. 본 논문에서는 위조된 보고서를 필터링하기 위해 확률적인 보안 필터링 기법(PFSS: Probabilistic Filtering method for Sensor network Security)을 제안한다. 제안 내용은 클러스터 헤드와 기지국과의 거리를 이용하여 기지국까지의 중간 클러스터 헤드가 검증 노드인지를 확률적으로 선택하여 보안 검증에 필요한 에너지를 줄이고, 보안 처리에 따른 핫 스팟 문제를 완화시킨다. 제안된 기법의 성능은 수식 분석과 실험을 통하여 분석하였으며, 이를 통하여 제안된 기법이 기존의 보안 검증 처리에 비해 효율적임을 알 수 있다.
한국건설기술연구원에 운영하고 있는 해외건설엔지니어링 정보시스템(OVICE)에서는 국내 건설엔지니어링 기업들의 해외 업무수행에 필요한 정보를 서비스하기 위해 해외건설정보서비스 분류체계를 사용하고 있다. 본 연구에서는 협력적 필터링(collaborative filtering)을 통한 추천시스템의 적용을 통해 실제 사용자의 주제간 연관성을 파악하여 현재 서비스 중인 해외건설정보 분류체계의 적정성을 검증하였다. 이를 통해 실제 정보서비스 제공에 있어서 실제 사용자 수요가 반영된 정보서비스 분류 체계를 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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