본 논문에서는 교육용 임베디드 라우터 실습장비 설계를 제시하였다. 교육용 임베디드 라우터 실습장비는 사용자가 인터넷 환경에서네트워크 구성과 임베디드 라우터 프로그래밍 실습 교육을 할 수 있도록 설계 및 구현되었다. 정적 및 동적 라우팅 프로토콜과 방화벽을 지원하는 라우터 기술 교육용 시스템 설계를 임베디드 환경에서 이더넷 인터페이스를 바탕으로 제시하였다. 개발 환경으로는 CPU는 PXA255, 디버깅 환경은 ADS 1.2, RTOS는 uC/OS-ii, 개발 언어는 C 언어를 사용하였다. 교육 과정으로는 제공된 정적 및 동적 라우팅 프로토콜과 방화벽 프로그램을 컴파일 및 로딩이후 데모 동작의 ping 처리과정으로 이들 기능의 점검 후 ping 패킷 처리의 성능도 살펴보았다. 이후 데모 기능과 유사하게 동작하는 프로그래밍을 하도록 기술 교육을 단계별로 진행시키도록 하였다. 즉, 정적 및 동적 라우팅 프로토콜과 패킷 필터링에 따른 프로그래밍의 완성 및 이의 검증을 수행하도록 하였다.
본 연구에서는 소셜 음악 사이트에서 사용자들이 음악 아이템을 청취한 횟수와 생성한 태그 정보를 혼합하여 음악을 추천하는 시스템을 제안한다. 현재, 상용화된 음악 추천 시스템들은 주로 사용자의 청취 습관과 외부적인 선호도 입력값을 기반으로 음악을 추천하고 있다. 그러나 이 방식은 아직 음악을 청취한 사용자가 많지 않은 새로운 음악이나 청취 정보가 없는 새로운 사용자의 경우 추천하는 데 어려움이 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 사용자가 선정한 키워드를 아이템에 부여하는 협업 태깅으로 생성된 태그 정보를 활용하였다. 태그의 의미를 파악하여 감정 표현의 정도에 따라 가중치를 부여한 뒤, 태그 점수와 청취 횟수를 혼합하여 음악 아이템의 선호도를 산출하였다. 이를 기반으로 사용자 프로파일을 생성하고 협업 필터링 알고리즘을 수행하였다. 제안하는 추천 방법의 효율성을 평가하기 위해서, 청취 습관 기반 추천, 태그 점수 기반 추천, 하이브리드 추천 방법의 세 가지 추천 방법에 대해서 정확도, 재현율, 그리고 F-measure를 계산하였다. 실험 결과에 대해 통계적 검증을 시행한 결과, 하이브리드 추천 방법이 다른 두 가지 방식보다 통계적으로 유의한 차이를 보여 성능이 우수한 것으로 나타났다.
이러닝 시스템에서 학습자에게 적합한 콘텐츠 선택을 돕기 위한 콘텐츠 추천 시스템은 필수적이다. 학습자의 선호도를 통한 콘텐츠 추천은 협업 필터링 추천 방법과 내용 기반 추천 방법이 가장 많이 사용되고 있다. 그러나 기존추천 방법들은 학습자의 학습수준을 고려하지 않고 다른 사용자의 선호도를 기반으로 학습 콘텐츠를 추천한다. 따라서 상대적으로 콘텐츠를 학습한 학습자가 적은 경우 추천의 효율성이 떨어지고, 새로운 아이템이 추가될 경우 추천이 쉽지 않은 단점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 학습 콘텐츠의 유사도와 난이도에 기반한 콘텐츠 추천 방법을 제안한다. 학습 콘텐츠의 두 특성을 반영한 추천함수에 의해 선행학습 성취도가 낮은 학습자에게는 난이도가 낮고 유사도가 높은 콘텐츠를 추천하고, 성취도가 높은 학습자에게는 난이도가 높고 유사도가 낮은 콘텐츠를 추천한다. 이와 같이 다른 학습자의 선호도와는 무관하게 학습자의 성취도에 따라 가장 적합한 콘텐츠를 추천할 수 있다.
프로그래밍 교육은 학습자 개개인의 특성에 맞는 수준별 단계별 학습이 필요하다. 추천시스템은 개인화서비스를 위해 사용되는 방법의 하나로, 본 연구에서는 추천시스템을 사용하여 웹기반 프로그래밍 교육 환경에서 학습자 개개인에 적합한 학습을 추천할 수 있는 방법을 제공한다. 제안하는 수준별 프로그래밍 학습을 위한 추천시스템은 학습주제별 학습수준 기반 학습자 프로파일과 학습주제사이의 연관성 프로파일을 이용한 협업 필터링을 사용하여 특정 학습자의 학습수준과 학습범위에 적절한 프로그래밍 문제를 제공하도록 한다. 그 결과 프로그래밍 언어 교육과정에서 발생하는 수준별 단계별 학습에 맞는 프로그래밍 문제 제공의 어려움을 해결하여, 학습자의 프로그래밍 능력 향상의 결과를 얻을 수 있었다. 더 나아가 기존 협업필터링 방법을 사용하는 경우와 비교해 볼 때 추천 성능향상 및 분석 시간 감소를 통해 추천시스템의 한계점 중의 하나인 확장성을 해결할 수 있는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 손 제스처 인식에 필요한 특징 추출을 위하여 손가락의 개수뿐만 아니라 붙어있는 손가락 판별까지 인식할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 컬러모델 기반의 피부색 범위 필터와 레이블링을 통하여 입력 영상에서 손 영역을 검출하고, 외곽선 및 특징점과 이들로부터 추출한 곡률 정보를 이용해 펴진 손가락의 개수 및 붙어있는 손가락 판별을 통한 특징을 추출하여 다양한 손 제스쳐를 인식한다. 실험결과 인식률과 처리 가능 프레임 레이트(frame rate)는 기존 알고리즘과 유사하였지만, 추출된 특징을 가지고 정의할 수 있는 제스처의 경우의 수는 기존 알고리즘보다 약 4배 정도 많아 훨씬 더 다양한 제스처를 인식할 수 있음을 알 수 있었다.
최근 인터넷의 광범위한 보급과 연결 응용 프로그램들의 개발에 따라 디지털 멀티미디어 자료(사진, 영화, 디지털오디오)의 보급 및 사용이 쉬워지고 있다. 그렇지만, 디지털 신호는 복제가 용이하고 복제된 데이터가 원 데이터와 동일한 품질을 가질 수 있다. 이러한 문제점의 해결방안으로써 연구되거나 사용되고 있는 저작권 보호방법은 크게 암호화(encipher)에 의한 방법과 워터마킹(watermarking) 기술을 사용한 방법이 있다. 디지털 워터마킹은 지적재산권의 보호와 올바른 멀티미디어 자료의 소유권자를 인증하기 위해 사용되어진다. 본 논문은 컬러 정지영상에 웨이블렛 변환을 사용하여 256 그레이 로고 이미지와 컬러 이미지를 워터마크 시킬 수 있는 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 웨이블렛 변환 영역(LL, LH, HL, HH) 중 LH 주파수 영역에 워터마크를 삽입시켰으며, 워터마크에 데이터 통신에 사용되는 인터리빙 알고리즘을 적용시켜 워터마크 데이터량이 증가하여 PSNR이 감소하나 압축, 필터링, crop 등의 외부공격에 강인성을 가지게 된다.
광섬유 코어로 입사된 빛이 임의의 경사 각도를 가지는 광섬유 브래그 격자를 만나면 광섬유 코어로 반사되는 주모드 외에 클래딩으로 결합되는 사이드모드가 발생한다. 이러한 사이드 모드는 클래딩 모드와 커플링 되어 특정 파장의 빛을 제거하여 없애는 장주기 광섬유 격자와 동일한 특성을 지닌다. 본 논문에서는 게르마늄이 많이 첨가된 depressed index type 광섬유와 수소처리를 하여 광민감성을 매우 높인 step index type 일반통신용 광섬유등 두 가지 광섬유에 대해 광섬유 브래그 격자의 정렬 각도에 따른 사이드 모드의 특성을 관찰하였다. 또한, 0.02°의 정밀도를 가진 회전판에 설치된 위상 마스크로 경사각도가 다른 각각의 광섬유 격자를 동일한 광섬유에 일렬로 새겨서 전체 손실 스펙트럼의 선폭과 피크값을 조절할 수 있었으며, 이를 이용하여 광섬유 광 증폭기의 ASE 대역 제거 필터 구성 실험을 수행하였다.
본 논문에서는 저작권 보호를 위한 3차원 웨이블릿 변환과 대역확산방법 (spread spectrum sequences)을 이용한 비디오 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법에서는 두 개의 이진 영상 워터마크를 혼합(mixing)과 임의 교환 (pseudorandom permutation)을 이용하여 전처리 하고, 비디오 영상을 장면 단위로 나누어 3차원 DWT를 수행 한다. 전처리된 워터마크를 3차원 웨이블릿 계수에 대역확산방법을 이용하여 삽입한다. 실험결과 워터마크가 삽입된 프레임은 비가시성을 만족하였고, 저역통과 필터링, 프레임 누락 (dropping), 프레임 평균 (averaging), 및 MPEG 부호화와 같은 공격에 대한 견고성이 기존의 방법보다 우수함을 확인하였다.
최근에 확산방정식을 영상처리에 응용하는 연구가 세계적으로 활발하다. 특히 이방성확산 방정식은 영상에서 잡음을 제거하면서도 경계선을 강화시키는 성질로 인하여 영상잡음제거의 알고리즘으로 각광을 받고있다. 그러나 2차원 이방성확산방정식을 그대로 동영상의 영상잡음제거에 적용할 경우, 각 프레임간의 밝기 차로 인한 깜빡임 현상(flickering artifact)과 프레임간 필터링으로 인한 고스트 현상(ghost artifact)이 나타난다 그러므로 본 논문에서는 2차원 이방성확산방정식을 시퀀스 축으로 확장시킨 3차원 이방성확산방정식을 제안한다. 제안한 3차원 이방성확산방정식은 2차원 이방성확산방정식보다 더 효율적으로 영상잡음을 제거할 뿐만 아니라, 깜빡임 현상과 고스트 현상도 효율적으로 제거한다는 것을 이론적으로 그리고 실험적으로 검증하였다.
본 연구에서는 음성인식기의 성능이 잡음환경하에서 급격히 저하되는 것을 완화하기 위해, 성능저하의 원인인 롬바드효과의 보정과 잡음의 제거방법을 제안하였다. 롬바드 효과는 조용한 환경에서 발성된 음성에 비해, 스펙트럼 포락과 발성음의 세기를 변이 시키는 것으로 모델링하였고, 변이의 제거를 위해 스펙트럼 크기의 정규화와 켑스트럼 변환을 사용하였다. 주변 잡음의 첨가에 의한 음성신호의 왜곡은 스펙트럼 차감법을 사용하여 완화하였고, 음성의 동적인 특성을 강조하기 위해 대역통과 필터링을 하였다. 잡음환경에서 발성된 롬바드 음성의 분석 및 잡음처리 기술의 개발과 평가를 위해, 음성인식 기술의 적용이 예상되는 자동차, 전시장, 시내 공중전화 부스, 거리, 전산실 잡음을 이용하여 롬바드 음성을 수집하여 실험하였다. 제안한 방법을 여러 가지 잡음환경하에서 음성인식에 적용한 결과, 효과적인 잡음처리 방법임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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