효과적인 영상의 압축을 위하여 여러 가지 기법들이 연구되고 있는데, 그 중에 2 차원 필터링은 2 차원 영상 처리를 위해 많이 사용되고 있다. 2 차원 영상 필터링은 수평과 수직 방향으로 각각 1 차원 선형 필터를 수행함으로서 구현할 수 있으며, 필터링 방법에 따라 압축 효율에 많은 영향을 미치게 된다. 일반적으로 순환 콘볼루션을 이용한 필터링 기법은 영상을 감축하는데 가장 많이 사용되고 있는데, 경계 부분에서의 상관성 등이 전혀 고려되지 않기 때문에 필터링 효율이 떨어지는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 루프 콘볼루션을 이용한 필터링 기법을 제안 하였다. 제안된 필터링 기법은 경계 부분의 필터링 시 상관성이 높은 데이터를 이용하기 때문에 필터링의 효율을 높일 수가 있다. 제안된 필터링의 효율을 정확하게 분석하기 위하여 대역분할 부호화에 적용하였고, 자바 기반의 시뮬레이터를 사용하여 성능을 평가하였다.
이 연구에서는 최근에 주목받고 있는 협업 필터링 기법을 중심으로 여러 가지 추천 기법을 살펴본 후 대출대상 도서의 추천 시스템을 구축하였다. 연관성 규칙 기반 기법, 협업 필터링 기법, 내용기반 필터링 기법을 응용하여 실제 대학도서관에서 특정 이용자가 대출할 만한 도서를 추천하는 시스템을 구현하고 각 기법의 추천 성능을 평가하였다. 실험 결과 대출대상 도서를 추천하는 데 있어 협업 필터링 기법과 내용기반 필터링 기법을 각각 따로 적용하는 것보다 두 기법을 함께 이용한 혼합형 필터링 추천 기법이 더욱 효과적인 것으로 나타났다.
센서 태그의 데이터는 태그 정보와 센싱 정보를 동시에 가지며 미들웨어 또는 상위 레벨에서의 필터링 및 가공이 필요하다는 특정을 가지고 있다. 기존의 필터링 알고리즘에서는 태그데이터와 센서 데이터를 각각 필터링하는 알고리즘이 주로 제안되었다. 그러나 센서 태그의 사용 요구는 점차 증가하고 있으며, 사용요구에 적합한 필터링을 위해서는 센싱 데이터와 RFID 데이터를 통합 처리할 수 있는 새로운 필터링 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 필터링 알고리즘에서는 각 태그의 시간 축에 대한 필터링만을 고려하는 것이 아니라 공간적으로 근접한 태그의 데이터도 함께 고려하여 필터링하여 오류 및 이벤트 검출의 정확성을 향상시키고 데이터의 대표값 저장으로 데이터 저장에 필요한 비용을 감소시킬 수 있다.
인터넷의 성장은 고객에게 많은 혜택을 주었지만, 방대한 양의 정보는 오히려 장시간의 상품 탐색과 제품 선택을 어렵게 만들었다. 이에 따라, 정보의 양을 줄여 줄 수 있는 서비스를 고객들은 요구를 하기 시작하였고, 이에 따라 다양한 방법들이 고객에게 제시 되어졌다. 제시되어진 방법 중의 하나가 개인화 추천 시스템이다. 추천 시스템은 고객의 취향과 관심에 적합한 상품을 추천 해 주는 서비스로서 상품 검색 노력을 줄여 주고, 고객의 취향에 적합한 제품을 제시 해 줌으로써 고객충성도 제고에도 많은 도움을 주고 있다. 이러한 추천 시스템에서 가장 많이 사용되어지고 있는 기법은 협업 필터링이다. 협업 필터링은 협업에서도유용한 기법으로 인정을 받았다. 하지만 희박성과 확장성이라는 문제점으로 인해 추천의 정확도가 다소 떨어진다는 것이 단점이다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복할 수 있는 방법으로써 Hybrid 협업 필터링 기법을제시하고, 이를 토대로 추천 기법이 혼합되어진 Hybrid 추천 시스템에 대한 개념을 제시하고자 한다.
대량의 정보를 취급하는 현대사회에서는 획득하는 정보를 모두 처리할 수 없어 이용자의 요구에 맞는 정보를 얻기 위해 정보 필터링 시스템을 사용한다. 그러나 정보 필터링 시스템이 이용자의 의도와 다르게 정보를 분류하거나 이용자의 다양한 요구를 반영하지 못할 때는 정보 필터링을 사용하지 않은 경우 보다 못할 수 있다. 본 연구에서는 정보 필터링의 정확도를 향상시키기 위해 인간의 뇌에서의 정보처리 과정을 시뮬레이션하는 인지적 매핑의 정보 필터링 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 특정 단어 또는 패턴만을 이용하여 필터링하는 기존 시스템과는 달리 단어의 존재, 단어와 단어의 연결이 창출하는 의미와 단어의 가중치를 종합하여 정보를 필터링하는 점에서 의의가 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅에서 사용자에게 필요한 서비스를 지능적으로 제공하기 위해서는 컨텍스트 정보의 효과적인 필터링이 필요하다. 현재까지 사용되고 있는 필터링 기술은 온라인상에서 사용되는 사용자 정보를 기준으로 서비스를 제공하고 있다. 하지만 휴대용 유$\cdot$무선기기에서 컨텍스트 인식에 기반을 둔 서비스를 제공하기 위해서는 복잡한 필터링과정과 큰 저장 공간이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 사용자 주변에 널려 있는 센서를 통해 입력된 컨텍스트 정보들을 효율적으로 필터링하여 사용자에게 필요한 서비스만을 제공하도록 하였다. 이를 위해서 기존의 P2P 모바일 에이전트에서 사용되는 협력적 필터링 기술에 Naive Bayesian 알고리즘을 혼합한 컨텍스트 협력적 필터링 알고리즘을 제안한다.
본 논문은 대용량 데이터 처리를 위한 실시간 RFID 미들웨어 시스템에서 요구되는 태그 데이터의 필터링 엔진의 동기화를 고려한 필터링 관리기법을 다루고 있다. 응용인터페이스는 HTTP, XML, JMS, SOAP 등의 이는 다양한 프로토콜을 지원하여 다양한 플랫폼에서 본 미들웨어 시스템을 접근하도록 개발되었다. 일반적으로, 필터를 제어하는 클라이언트가 다수가 되는 환경에서 하나의 필터링 화일을 접근하면 동기화 문제가 발생한다. 본 논문에서는 필터 관리프로세스를 통해 동기화를 고려하면서 필터링을 관리하는 기법을 설계하고 구현하였으며, 이를 RFID 미들웨어의 동작 통해 검증한다.
IPv6 보급을 지연시키는 요소 중의 하나가 가정이나 SOHO 환경에서 많이 사용하는 IPv4 NAT이다. IPv4 NAT는 IPv6-in-IPv4 터널링 형태로 동작하는 전환기법인 ISATAP이나 6to4 환경에서는 제대로 동작하지 못하기 때문에 Microsoft에서는 이런 문제를 해결하기 위한 방안으로 Teredo를 제안하였다. 그러나 Teredo와 같은 터널링 기반의 전환 기법에서는 터널링 패킷의 이중 헤더 때문에 일반적인 방화벽의 패킷 필터링 방식에서는 내부 패킷 헤더에 대한 필터링이 전혀 수행되지 않는 보안 문제가 발생한다. 또한 Teredo에서는 등록되지 않은 서버와 릴레이를 이용한 공격이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 Teredo 터널링에서 발생하는 이중 헤더 문제와 서버와 릴레이 공격을 해결하는 Teredo 전용 필터링 메커니즘을 제안하였다. 제안된 패킷 필터링 메커니즘은 리눅스 시스템의 넷필터(netfilter)와 ip6tables를 이용하여 설계 구현하였으며, 테스트베드 터널링 환경에서 기능 시험과 성능 평가를 통해 패킷 필터링 기능이 방화벽의 큰 성능 저하 없이 Teredo 전환 기법의 패킷 필터링 문제를 해결할 수 있음을 확인하였다.
XML 문서를 비롯하여 인터넷을 통해 교환되는 문서의 비약적인 증가로 인하여, 불필요한 문서에 대한 필터링 및 문서 내의 데이터를 필터링하여 정보를 선택적으로 사용하고자 하는 사용자의 요구가 증대되었다. 기존 XML 필터링 방식은 질의 구조에 의존적이기 때문에, 질의 증가에 따른 필터링 인덱스 구성 및 유지의 문제점을 야기할 수 있다. 본 논문에서는 정보 추출 분야에서 널리 사용되는 단어 벡터의 개념을 사용하여 선택적으로 질의에 가중치를 주어 데이터를 효율적으로 추출할 수 있는 XML WFilter (Weighted Filtering) 기법을 제안한다.
본 논문에서는 OpenMP를 이용하여 HEVC 복호화기의 디블록킹 필터를 병렬화하는 것을 제안한다. 본 논문에서는 HEVC 디블록킹 필터를 병렬화하기 위하여 슬라이스를 병렬 처리가 가능한 코어의 개수만큼의 영역으로 균등하게 분할 한 후 각 영역에 코어를 할당하였다. 각 영역에 할당된 코어들은 자신의 영역 내의 LCU에 대해서 순차 주사 순으로 필터링을 수행하는데, 먼저 영역 내의 모든 LCU에 대하여 수평방향으로 필터링을 수행한다. 이러한 수평방향 필터링이 완료된 후 동일한 영역에 대하여 다시 수직 방향으로 필터링을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 OpenMP를 이용한 HEVC 디블록킹 필터 병렬화를 통하여 4-Core 환경에서 복호화기에서 디블록킹 필터링의 수행 시간을 약 2.51배 감소 시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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