이 논문에서는 이진 핑거프린트의 결합을 이용해 새로운 이진 오디오 핑거프린트를 만드는 방법을 제안하다. 필립스 핑거프린팅 시스템을 활용하여, 그 시스템에서 활용한과 비슷한 특성을 가질 것이라 예상되는 기본 이진 핑거프린트를 여러 개 추출하고, 기본 이진 핑거프린트들의 투표로 하나의 이진 오디오 핑거프린트를 결정한다. 정합단에서는 이진 핑거프린트를 이용하는 것이 아니라, 기본 이진 핑거프린트들의 합을 이용하여 거리를 계산한다. 실험을 통해서 제안하는 방법으로 만들어진 핑거프린트가 그것의 기초가 되는 기본 이진 핑거프린트들보다 향상된 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 이 방법을 이용해서 기존의 이진 핑거프린트의 성능을 강화하거나 새로운 이진 핑거프린트를 만들 수 있을 것이라 기대된다.
데이터 중복 제거를 수행하기 위한 여러 단계 중 청킹에 사용되는 라빈 핑거프린트 값을 구하는 단계가 가장 큰 오버헤드를 차지한다. 따라서, 본 논문에서는 효율적인 데이터 중복 제거를 위한 병렬라빈 핑거프린트 방법을 제안한다. 또한 효율적인 라빈 핑거프린팅의 병렬화를 위해 네 가지 이슈를 고려한다. 첫 번째로 병렬처리를 위해 입력 데이터 스트림을 일정한 크기의 데이터 섹션으로 분할할 때, 데이터 섹션의 경계선에 있는 데이터들에 대해서도 라빈 핑거프린팅을 수행하기 위한 고려, 두 번째로 라빈 핑거프린팅 연산 특징을 효율적으로 이용하기 위한 고려, 세 번째로 순차 방식으로 청크 경계선을 구했을 때와 비교하여 병렬 방식으로 청크 경계선을 구했을 때, 변경 될 수 있는 청크 경계선에 대한 고려를 한다. 마지막으로 최적의 GPGPU 메모리 접근을 위한 고려를 한다. GPGPU를 이용한 병렬 라빈 핑거프린트 방식은 CPU를 이용한 순차 라빈 핑거프린트 방식에 비해 약 16배 성능향상을 보였고, CPU를 이용한 병렬 라빈 핑거프린트 방식에 비해서도 약 5.3배 성능향상을 보였다. 이러한 라빈 핑거프린팅 연산 처리량의 증가는 데이터 중복 제거 기법의 전체적인 성능향상을 가져올 수 있다.
본 논문은 오디오 핑거프린트 데이터 생성 방법과 이를 이용한 오디오 데이터 비교 방법에 관한 것으로서, 오디오 데이터의 특징을 이용하여 음악을 식별하는 방법을 제시한다. 일반적으로 영상인식을 위해 많이 사용되는 가우시안의 차(Difference of Gaussian, DoG)를 오디오 데이터에 적용하여 음악이 급진적으로 변하는 부분을 추출하고, 해당 위치를 핑거프린트로 정의하는 방식이다. 이렇게 만들어진 핑거프린트는 음질의 변화에 민감하지 않으며, 음악 데이터의 일정 부분만으로도 원본과 동일 위치의 핑거프린트 추출이 가능하다. 이 시스템은 기존의 주파수 영역을 이용한 시스템 보다 오디오 핑거프린트의 데이터량과 계산량을 줄여줌으로써 검색을 할 때 보다 효율적인 성능을 나타낸다. 이를 응용하여 인터넷에 유통되는 복사된 음악의 저작권 보호, 또는 음악의 메타정보 등을 사용자에게 나타낼 수 있다.
디지털 형식으로 저장되어 있는 데이타의 불법적인 복사와 재분배는 전자상거래 상에서 디지털 콘텐츠를 판매하는 판매자에게 매우 큰 문제가 된다. 핑거프린팅 기법은 암호학적인 기법들을 이용하여 디지털 콘텐츠를 불법적으로 재배포한 구매자를 찾아냄으로써 저작자의 저작권을 보호한다. 익명적 비대칭적 핑거프린팅 기법은 대칭적인 기법과 달리 구매자만이 핑거프린트가 삽입된 콘텐츠를 알 수 있어 구매자가 콘텐츠를 재배포했을 경우만 구매자가 고발되며, 데이타가 재배포되기 전에는 구매자의 익명성이 보장되는 기법이다. 본 논문에서는 신뢰기관을 이용한 익명적 비대칭 핑거프린팅 기법을 제안한다. 이 기법에서는 구매자의 핑거프린트는 신뢰기관인 핑거프린트 인증센터에서 생성한다. 또한, 판매자가 핑거프린트를 삽입할 때, 준동형의 암호를 이용하여 콘텐츠에 삽입함으로써 판매자는 구매자의 핑거프린트를 알 수 없으며 익명 공개키를 이용함으로써 구매자의 익명성을 보장하였다.
실내위치를 찾는 방법으로 각 비콘으로부터 수신된 여러 신호들의 최대값의 상대적인 순위에 따라 비교대상 비콘과 참조위치를 동시에 일차적으로 솎아낸 후 살아남은 비콘과 참조위치 만으로 기존의 핑거프린트 방식을 적용하는 Cut-off 알고리즘을 제안한다. 이 방식은 두 단계로 이루어져 있다. 오프라인 단계에서는 비콘을 실내 여러 참조위치에 설치하고 그로부터 발생되는 신호세기와 UUID를 미리 파악하여 핑거프린트 지도를 만든다. 온라인 단계에서는 우선 사용자의 이동장치에서 수신된 비콘들의 신호세기 데이터에 의거하여 앞서 만든 지도를 줄인다. 줄어든 지도를 활용하여 가장 유력한 K개의 참조위치를 파악하고 그 위치를 이용하여 사용자의 위치를 추정한다. 특이한 점은, 핑거프린트 지도에 기록하거나 위치를 추정하는 과정에서 고려되는 사항은 각 비콘으로부터 수신된 신호들의 최대값들의 상대적인 순위라는 점이다. 수시로 변화하는 신호세기 자체의 불안정성을 최소화하는 효과를 내기 때문에 추정위치의 정확성이 기존 방식과 차별화 되었다.
본 논문에서는 스캔된 만화의 콘텐츠 특성을 고려한 식별 및 특징 검색 시스템을 제안하였다. 스캔 만화의 특징점을 생성하기 위해서 계층적 대칭 핑거프린팅 방법을 활용하였다. 제안하는 핑거프린트 식별 및 검색 시스템은 웹하드와 같은 온라인 서비스 제공자들이 대량의 스캔만화에 대하여 즉각적인 식별 결과를 얻을 수 있도록 설계되었다. 실험에서는 회전, 이동 등의 이미지 변형에 대해서 핑거프린트의 식별 강인성에 대하여 분석하였다. 또한 특징점 데이터베이스에서의 빠른 매칭을 위한 데이터베이스 구조를 제안하였고, 전역 검색 및 최대중요특징 검색과 같은 기존의 다른 검색방법과 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 Wi-Fi환경에서 실내 위치추정의 성능 향상을 위해 이동 Wi-Fi 환경에서 핑거프린트 기반의 Difference Means를 이용한 실내 위치추정 알고리즘 (Algorithm using the Difference Means based on Fingerprint, DMFPA)을 제안하였다. 그리고 자체 개발한 실내 위치추정 시뮬레이터를 사용하여 제안한 DMFPA의 성능을 일반적인 핑거프린트 알고리즘 (OFPA), 가우시안 분포를 핑거프린트 알고리즘 (GDFPA)의 성능을 서로 비교하였다. 성능분석 항목은 각 참조구역에서의 평균위치추정 정확도, 발생된 오차의 평균오차 누적거리와 최대오차 누적거리, 그리고 평균측정시간으로 정의하였다.
최근 몇 년 간, 만화 콘텐츠의 불법 복제 및 배포로 인한 저작권 침해가 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 만화의 불법적인 사용을 방지하기 위해 활용되는 핑거프린트 기법은 불법 만화 콘텐츠를 빠르고 정확하게 식별하는 것이 가능하다. 하지만 불법 유통되는 만화는 스캔 혹은 촬영 과정에서 왜곡이 생기고, 이로 인해 원본으로부터 추출된 핑거프린트와 다른 형태를 가지게 된다. 핑거프린트 비교 과정에서 만화 콘텐츠가 정확히 식별되지 않는다. 본 논문은 스캔 또는 촬영 중 발생하는 기하학적 왜곡 방법에 대한 보정 방법을 제시하고 이에 따른 핑거프린트 식별을 개선하고자 한다.
디지털 음악과 스마트 폰이 대중화되면서 잡음에 강인한 실시간 음악 핑거프린트 시스템이 다양하게 개발되고 있다. 특히 핑거프린트 알고리즘 중 Multiple Hashing(MLH)은 잡음에 강인하고 정교한 구조로 되어 있다. 본 논문에서는 음악 데이터베이스로부터 질의 및 응답의 정확도를 개선하기 위해 에너지 집중필터를 사용하고 연속성과 중복성을 제거하는 통계적 필터를 제안한다. 에너지 집중 필터는 하위 비트에 에너지가 집중되는 Discrite Cosine Transform(DCT)의 특징을 이용하고, 통계적 필터는 검색된 핑거프린트 정보들 사이의 상관관계 특성을 이용한다. 실험 결과로 잡음 환경에서 에너지와 통계적 필터링으로 구성된 제안 알고리즘은 우수성을 보인다. 이는 제안된 필터 엔진으로 Philips Robust Hash(PRH)보다 잡음에 강인하고 Multiple Hashing(MLH)보다 간결한 핑거프린트 시스템을 구성할 수 있다.
본 논문에서는 핑거프린트(fingerprint)기법과 전파 예측 모델을 결합한 무선랜 기반 실내 위치추정 기법을 제안한다. 실내에 설치된 무선랜 AP(access point)는 공용 AP와 사설 AP로 구분되고, 설치 위치가 고정된 공용 AP의 경우 핑거프린트 방식을 적용하기 용이하지만 사설 AP의 경우 위치가 임의로 변경될 수 있으므로 핑거프린트 방식을 적용하기 힘들다. 제안된 방식에서는 공용 AP로부터 수신된 신호에 핑거프린트 방식을 적용하고, 사설 AP로부터 수신된 신호에 전파 예측 모델을 적용하여 공용 AP와 사설 AP를 모두 이용함으로써 위치 추정 정확도를 높인다. 무선랜 환경에서의 데이터 실측과 모의실험을 통해 기존 실내 위치 추정 방식과 제안된 방식의 성능을 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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