기존의 콘텐츠관리시스템(CMS: Contents Management System)들은 일반적으로 응용분야에 독립된 도메인을 기반으로 개발되어 콘텐츠의 활용이 해당 CMS 분야로 한정된다. 이러한 특성은 CMS를 통한 정보의 교류와 공유를 효율적으로 지원하지 못하는 단점을 들어낸다. 한편, 메타데이터 표준화는 주로 콘텐츠의 응용분야에 따라 다양하게 이루어지고 있어, 분야별 표준화 방법과 표현방법에 큰 차이를 보이고 있으며, 서로 다른 분야의 콘텐츠에 대한 상호활용은 거의 불가능하다. 본 논문에서는 통합메타데이터 개념으로 진정한 표준화가 이루어질 수 있는 METS 기반 스키마를 제안함으로써 이기종 CMS에서 생성된 콘텐츠들의 중복 사용문제를 해결하였다. 여기서 제안된 새로운 통합메타데이터 프레임워크는 콘텐츠 활용분야의 제한을 받지 않고 콘텐츠의 내용 기반으로 진정한 표준 메타데이터로 활용될 수 있도록 서로 다른 분야에서 생성된 콘텐츠들의 상호운용성을 확보하였다. 또한 메타데이터 수신 기술들의 통합을 통하여 메타데이터 정보를 폭넓게 이용하고, 중복된 콘텐츠를 제거하여 다양한 프로그램과 서비스에서 응용할 수 있는 효율적인 메타데이터 통합 체계를 제안하였다. 제안된 기술에 대한 검증을 실시한 결과, 기존의 10.3% 수준의 중복률을 최저 0.5% 수준으로 감소시키는 효과를 얻었으며, 제안된 기술의 효율성과 안정성을 검증하고 기술개발의 타당성을 검증하기 위한 중복 메타데이터 필터링 능력은 최저 92%에서 최대 96% 수준으로 나타났다.
디지털 영상에서 워터마킹이란 영상의 저작권 보호를 위한 방법이다. 이때 삽입되는 저작권 정보를 워터마크라 하고 이는 외부의 공격을 받더라도 쉽게 제거되지 않아야 한다. 그러나 대부분의 워터마킹 기법이 영상 압축, 필터링 둥의 파형 공격(waveform attack) 에는 강인하나 회전, 크기 변화, 이동, 잘려짐(cropping) 등과 같은 기하학적 공격(geometrical attack) 에 쉽게 깨어지는 단점을 보인다. 본 논문에서는 기하학적 공격에 대한 해결책으로 영상에서 불변의 무게중심(invariant centroid) 을 구하고 이를 템플릿(template) 으로 이용한 대수-극 좌표계 변환과 이산 여현 변환(Discrete Cosine Transform: DCT) 을 사용하여 워터마크를 삽입하고 검출하는 방법을 제안한다. 워터마크가 첨가된 영상에 가해지는 기하학적 공격은 불변의 무게중심과 대수-극 좌표계를 이용한 방법으로 극복하고, 파형 공격은 DCT 변환을 이용하여 해결하였다. 또한 워터마크 정보만을 역 LPM 변환하여 원 영상에 삽입하는 간접 삽입 방법을 사용함으로써 좌표계 변환으로 인한 화질의 열화를 막을 수 있었다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 방법에서 삽입된 워터마크의 검출이 불가능한 잘림을 동반한 기하학적 공격 후에도 워터마크의 검출이 가능하였다.
정보기술의 발전과 인터넷 사용의 증가로 이용가능한 정보들의 양이 폭발적으로 증가한다. 콘텐츠 추천 시스템은 사용자가 원하지 않는 정보를 필터링하고 유용한 정보를 추천하는 서비스를 제공한다. 기존의 추천 시스템은 데이터마이닝 기법으로 웹 접속 기록 및 유형과 사용자가 요구하는 정보를 서비스 제공자 측면에서 분석하여 콘텐츠를 제공한다. 사용자의 선호도와 생활패턴 등의 사용자 측면에서의 정보들의 표현이 어려웠기 때문에 제한된 서비스를 제공할 수 밖에 없었다. 시맨틱 웹 기술은 이미지, 문서 등의 모든 객체를 대상으로 목적에 맞는 정보를 수집, 가공, 응용할 수 있도록 데이터 간에 잘 정의된 의미 있는 관계를 만들 수 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 개인화 프로파일을 동적으로 갱신하여 반영할 수 있는 콘텐츠 추천 검색 시스템을 제안한다. 개인화 프로파일은 프로파일의 특징을 담고 있는 컬렉터, 다양한 컬렉터들로부터 프로파일을 수집하는 수집기, 프로파일 특성에 기반한 고유의 프로파일 컬렉터를 해석하는 해석기로 구성된다. 개인화 모듈은 콘텐츠 추천 서버에서 개인화 프로파일과 주기적으로 동기화할 수 있도록 도와준다. 추천 콘텐츠로 음악을 선택하여 서비스 시나리오에 따라 개인화 프로파일이 콘텐츠 추천 서버에 전달되어 사용자의 선호도와 생활패턴이 반영된 추천리스트를 제공하는지 실험한다.
추천시스템에서 가장 많이 활용되고 있는 협업필터링은 고객들의 과거 구매이력을 기반으로 추천하기 때문에 새로이 출시되는 상품을 추천하는 것이 근본적으로 불가능하다. 이와 같은 협업필터링의 한계점을 극복하기 위하여 많은 연구자들은 추천 대상 고객이 선호하는 상품과 유사한 속성을 가진 상품을 추천하는 내용기반 필터링을 협업필터링과 결합한 하이브리드 추천기법을 제시하였다. 그러나 하이브리드 추천기법은 음악, 영화 등 속성 추출이 용이한 일부 상품의 추천에만 활용될 수 있다는 한계가 있다. 따라서 상품 유형에 관계없이 고객에게 신상품을 효과적으로 추천할 수 있는 새로운 접근방법이 제시될 필요가 있다. 본 연구에서는 사회연결망분석에서 관계 및 구조적 특성을 분석하기 위해 널리 활용 되고 있는 중심성 개념을 적용하여 상품간의 구매 관계를 파악한 후 이를 기반으로 신상품을 구매할 가능성이 높은 고객을 찾아 신상품을 추천방법을 제안한다. 추천 프로세스는 구매 유사도 분석, 상품 네트워크 구성, 중심성 분석, 신상품 추천 등 네 단계 절차로 나뉘어진다. 제시한 추천방법의 성능을 평가하기 위하여 국내 유명 백화점 중의 하나인 H백화점의 구매 데이터를 사용하여 실험하였다.
추천시스템(recommender system)은 고객의 선호도를 예측하여 상품과 서비스를 제공하는 기법으로, 현재 다양한 온라인 서비스에 활용되고 있다. 이와 관련된 많은 선행 연구들은 협업필터링(collaborative filtering)에 기반한 추천시스템을 제안하였는데, 대부분의 경우 고객의 구매 내역 또는 평점 데이터만 사용하여 진행되었다. 오늘날 소비자들은 제품을 구매하는 과정에서 온라인 검색 행동을 하여 관심있는 제품을 찾는다. 그렇기 때문에 검색 키워드 데이터는 고객의 선호도를 파악하는데 매우 유용한 정보일 수 있다. 그러나 지금까지 추천시스템 연구에서 사용되는 경우는 거의 없었다. 이에 본 연구는 고객의 검색 행동에 주목하여 온라인 쇼핑몰 고객의 검색 키워드 데이터와 구매 데이터를 고려한 하이브리드 협업 필터링을 제안하였다. 본 연구는 제안된 모델의 적용 가능성을 검증하기 위해 실제 온라인 쇼핑몰 데이터를 사용하여 성능을 검증하였다. 연구 결과, 추천 상품의 개수가 많아질수록 고객의 검색 키워드를 기반으로 구축된 협업필터링의 추천 성능이 향상되는 반면 일반적인 협업필터링의 성능은 추천된 상품의 개수가 많아질수록 점차 감소함을 발견하였다. 따라서 본 연구는 검색 키워드 데이터를 활용한 하이브리드 협업필터링이 고객의 선호도를 반영한 추천할 수 있으며, 구매이력 데이터의 정보부족을 해결할 수 있음을 확인하였다. 이는 기존의 정량 데이터만을 활용한 추천 시스템이 아닌, 비정형 데이터인 텍스트를 사용함으로써 새로운 하이브리드 협업필터링 구축 방법을 제안했다는 점에서 의의가 있다.
혈압을 측정하는 방법에는 침습적(Invasive)인 방법과 비침습적(Non-invasive)인 방법이 있는데 침습적인 방법에 의한 혈압측정의 경우 정확한 값을 얻는 반면에 그 사용법이 복잡하고 환자에게 불편하므로 중환자의 경우를 제외한 경우 대부분 비침습적인 방법에 의해 혈압을 측정한다. 현재 전자 혈압계의 경우 대부분이 오실로메트릭(Oscillometric) 방법을 사용하여 기본적인 시스템을 구성하고 여기에 여러 가지 알고리즘을 부가적으로 적용하고 있다. 본 연구에서 이러한 혈압 측정 시스템을 개발하기 위해 커프(Cuff)의 압력을 제어, 측정하고 측정된 데이터를 필터링하여 혈압을 측정할 수 있도록 알고리즘을 구성하였다. 통신방식으로는 개발된 시스템의 모든 기능이 개인용 컴퓨터(Personal Computer)와의 통신을 통해 이루어지도록 구성되어져 있으며, 사용된 통신방식은 비동기 직렬 통신 방식(RS-232)인 패킷방식을 사용하였고 솔레노이드(Solenoid) 밸브를 이용한 자동 또는 급속 배기 방법을 이용하여 커프의 압력을 감압(Deflation)하였다. 혈압측정 알고리즘은 기본적인 오실로메트릭 방법과 최대 진폭 알고리즘(Maximum Amplitude Algorithm)을 사용하였다. 최대진폭 알고리즘에서는 측정된 오실레이션(Oscillation)중 최고의 진폭을 가지는 오실레이션 같은 오차의 원인이 되는 연령이나 체중, 팔의 두께에 따라 다양하게 나타난다. 본 연구에서는 오실레이션의 간에 획일적인 비율을 적용하지 않고 여러 가지 요인들에 대한 가변적인 특정 비율(Characteristic Ratio)반영하여 보다 정확한 최고혈압(Systolic Blood Pressure), 최저혈압(Diastolic Blood Pressure), 평균혈압(Mean Blood Pressure)의 값을 구하는 연구를 하였다. 최고진폭 알고리즘에서 가변적인 특성비율의 적용은 혈압간의 오차를 줄일 수 있을것으로 기대된다.
이질적인 통신망 환경으로 연결된 인터넷을 통한 멀티미디어 서비스가 확산됨에 따라 이를 이용하는 사용자의 가입망과 단말기의 성능이 서로 다른 QoS를 갖을 수 있는데, 이와 같은 상이한 QoS 요구에 부응하는 데이터 발생률을 서버에서 실시간으로 통제할 수 있으면, 동적으로 변화하는 통신 대역폭 변화를 클라이언트에 적용할 수 있어 세션마다 서로 다른 스케일링으로 비디오 데이터를 실시간으로 서비스 할 수 있게 된다. 또한, 동일한 비디오 스트림을 QoS에 따라 적응할 수 있도록 다양한 대역폭에 따라 중복하여 보관함으로써 수반되는 저장매체의 낭비효과와 불필요한 데이터 전송의 오버 헤드를 제거할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 부호화된 상태로 저장되어 있는 MPEG 비디오 데이터를 스케일러블 하게 분할하는 기법으로 프레임율 조정기법과 화질 조정기법 제안하고, 분할된 미디어를 통합하는 기법으로 병합기를 제안하며, 사용자 가입자 망의 특성에 따라 세션마다 서로 다른 전송량으로 송수신하는 방범을 지원하기 위해 서버 및 클라이언트에 존재하는 QoS 관련 모듈들을 제안한다. 그리고, 이 들 기법을 하나로 통합한 시스템 블록구조를 제안하며, 실험 결과에 대해서도 논한다. 본 논문에서 제안하는 기법을 이용하면 보다 효율적으로 통신망 자원을 활용할 수 있고, 사용자 컴퓨팅 환경에 적합한 멀티미디어 데이터를 실시간으로 재생할 수 있다.
신뢰성 있는 통행시간 예측을 위해 DSRC로부터 수집된 통행시간에서의 이상치(outlier) 필터링은 필수이다. 통행시간 예측을 위해 사용되는 보편적 기법인 TRANSGUIDE는 특정 분석 시간동안 통행시간의 변동이 크게 발생하는 조건에서 수집데이터의 이상치 제거를 효율적으로 처리하지 못하는 문제점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 TRANSGUIDE의 한계점 을 보완할 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. TRANSGUIDE가 특정 분석 시간대 충분한 데이터 관측이 어려울 경우 Median Absolute Deviation(MAD)를 이용하여 이상치 제거를 위한 새로운 유효 분석 영역을 설정하였다. 새로운 분석 영역 설정 후 특정 시간대 교통 조건하에서 최대 허용 가능한 이상치를 고려한 변수 ${\alpha}$, ${\beta}$를 제안하였다. 변수 ${\alpha}$, ${\beta}$를 추정하기 위해 과거 데이터와 도로 구간의 특성을 반영하였다. 개발된 알고리즘은 수도권 일반국도 3호선, 2013년 1월 1달간 DSRC 데이터가 존재하는 다차로 일반국도에 적용하였다. 누적상대도수를 이용하여 모형의 정산 수행 후 성능에 대해 정량적 평가를 수행하였다. 개발된 알고리즘은 기존의 TRANSGUIDE가 특정 조건, 즉 일정 분석 시간동안 교통 조건이 급하게 변동되는 구간에서 이상치 제거에 취한한 점을 보완하는 것으로 판단되었다. TRANSGUDIDE가 특정 조건에서 통행시간 예측이 어려울 경우 본 개발 알고리즘은 활용될 것으로 판단한다.
본 논문은 비지역적(non-local)방법에 기반한 적응적 디노이징 방법을 제안한다. 비지역적 알고리즘은 부가적 백색 잡음(additive white Gaussian noise, AWGN)을 제거하는데 효과적이다. 노이즈 제거를 위해 비지역적 방법을 적용할 때 노이즈 수준에 따라 디노이징 파라미터가 조절될 필요가 있었다. 그러므로, 제안하는 방법은 입력 노이즈 수준에 따라 최적의 디노이징 파라미터를 제공하는 것이다. 제안하는 방법은 크게 두 가지 부분으로 나뉜다. 첫 번째로는 오프라인 과정과 온라인 과정이다. 오프라인 과정에서는 노이즈 수준과 디노이징 파라미터 간의 관계를 비지역적 기법을 이용하여 분석해본다. 다양한 디노이징 파라미터들이 비지역적 알고리즘에 적용되며 이에 대한 이미지이에 대한 이미지의 퀄리티를 분석하기 위해서 SSIM 지표가 사용된다. 주어진 노이즈 수준에서 최적 디노이징 파라미터를 가장 높은 SSIM일 때 선택한다. 온라인 과정에서는 노이즈 수준을 실 시간으로 추정하여 최적의 디노이징 파라미터를 적용하여 비지역적 필터링을 수행한다. 실험 결과에서 보는 바와 같이, 제안하는 방법은 정확하게 노이즈 수준을 추정했고, 이미지 디테일을 보존하면서 AWGN 노이즈를 제거했다. 이에 따른 실험 결과로 노이즈 추정 정확도는 90.0%, 복원된 이미지에서 높은 PSNR과 SSIM수치를 보였다.
본 연구는 우리나라 대표적인 전통 천연염색 기술인 풋감 염색의 단점인 뻣뻣한 촉감을 개선하고 천연자원을 효율적으로 활용하기 위하여 갈조류 감태와의 이성분 복합염료를 제조하여 염색성을 타진하고자 하였다. 풋감과 감태로 각 단일염료를 제조하고 단일염료 간의 혼합 비율을 달리한 동시 일욕염색을 실시한 결과, 전통 풋감 염색직물과의 색채의 차이가 허용 가능하고 염색 직물의 강연성이 가장 낮아져서 촉감의 개선이 기대되는 최적의 감태 혼합비율은 6%로 판단하였다. 이 혼합 비율로 풋감과 감태의 단일 염료를 혼합하여 열수추출과 필터링을 거쳐 동결건조시킨 이성분 복합염료를 제조하여, 염료의 입자 크기가 각 단일염료보다 미세하며, 풋감의 기능성 성분인 카테킨 함량이 유지됨을 확인하였다. 또한 이성분 복합염료로 염색한 면직물은 일욕염색 직물보다 전통 풋감 단일염색 직물과의 색차가 더 적어서 전통 풋감 염색과 시각적으로 차이가 없었으며, 강연성이 더 낮아져서 뻣뻣한 촉감이 완화되는 것으로 사료되었다. 따라서 풋감/감태의 이성분 복합염료는 풋감을 이용한 전통 천연염색 제품의 촉감을 개선할 뿐 아니라, 천연자원을 효율적으로 활용하는 데에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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