버전관리 시스템은 한 개의 문서에 대한 여러 인스턴스들 사이의 일관성을 유지하기 위하여 버전의 탐색, 충돌 인지, 병합기능 등을 제공하는 어플리케이션이다. 하지만 기존의 버전관리 시스템에서는 협동작업 환경하에서 요구되는 개인별 히스토리 관리 및 저장, 텍스트 객체를 포함한 다양한 문서 제작 행위 객체들 간의 충돌 인지 및 병합, 그레인 크기 및 협동작업자의 역할에 기반한 문서 접근관리 기능 등은 지원하지 못한다. 본 연구에서 제시된 AID 태그 기법은 유일주소 지정기법을 사용하여 협동작업 환경하에서의 다양한 행위 객체들간의 충돌 인지 및 버전 병합을 용이하게 하고, 접근권한 테이블과 역할부여 기능을 AID 태그와 연계함으로써 작업 참여자의 역할 및 그레인 크기에 따른 문서 접근관리가 가능하도록 하였다. 또한 AID 태그 기법은 버전정보의 저장 및 관리를 위해 소요되는 파일의 크기를 줄이는 효과를 가져다 준다.
2015년 현재 정보통신기술(ICT)중 사물인터넷 (IoT : Internet of Things)이 화두에 오르고 있다. 언제 어디서나 통신으로 연결만 되어 있으면 스마트폰으로 주변에 있는 사물들의 제어가 가능하다. 또, 주목 받고 있는 기술로서 근거리통신기능(NFC : Near Field Communication)이 IoT와 결합해 우리 주변을 편리하게 해주고 있다. NFC 발달과 함께, 본 연구에서는 NFC를 통해 메뉴를 공유하고 종업원 없이도 주방으로 Order를 보낼 수 있는 제어기능이 탑재된 어플리케이션을 기획한다. 여러 명의 Order를 한 사람의 스마트폰으로 NFC를 이용한 기술인 P2P 기능을 이용해 모아준다. 그 후, 한 데 모은 주문내역을 대표 한 사람이 주방으로 Order를 보내는 기능과 두 번 이상의 방문을 하게 될 경우 그 동안의 주문내역 히스토리를 분석해서 주문에 대한 피드백을 제공함으로써 편리하게 사용할 수 있도록 연구하고자 한다.
현재 전자상거래에서의 이용률이 저조한 경매시스템을 지능적인 소프트웨어 에이전트를 이용하여 사용자 측면에서 더욱 효율적이고 효과적인 경매시스템을 연구 및 개발은 커다란 이슈가 되고 있다. 따라서, 단순한 게시판 형식의 인터넷 경매 시스템의 인공지능 에이전트를 도입하여 해당 경매 상품에 대해 판매자에게 적정한 경매 시기와 초기값을 계산 및 예측하여 최대한의 마진을 남길 수 있도록 해주는 에이전트 시스템의 연구가 본 논문의 목적이다. 상품을 인터넷 경매에 올리는 판매자가 판매 하고자 하는 경매 상품에 대한 정보를 인터넷 경매 시스템의 에이전트에게 메일로 보내면 에이전트는 해당 상품과 유사한 상품에 대해 필터링하여 이미 학습되어져 있는 유사 상품에 대한 정보 즉, 데이터베이스에 저장되어 있는 경매 상품에 대한 입찰 히스토리와 경매시간, 경매방법, 낙찰가격 등을 계산하여 해당 상품에 대해 판매자가 어느 시기에 얼마의 초기 가격으로 경매를 시작하면 최대한의 마진을 남길 수 있는지에 대해 정보를 메일로 푸쉬해 주는 시스템을 설계 및 구현한다.
본 논문에서는 중앙 집중형이 아닌 분산 환경에서 시약장 내부 환경을 분석하여 위험상황의 식별 및 기기 제어를 수행할 수 있는 분산 제어가 가능한 분산 IoT 센서 기반 안전 실험실 관리 시스템에 대해 연구한다. 이를 위해 시약장 내부 환경을 감지하기 위해 다중센서를 적용한다. 또한 이와 같은 시약장이 다수 설치되어 있는 실험실에 대하여 관리자의 히스토리 분석 기반의 자동제어 알고리즘을 적용한 안전관리 시스템을 연구한다.
최근에는 정보와 지식의 교환을 위한 시맨틱 웹 구축의 연구가 활발해 지고 있다. 동영상 콘텐츠를 시맨틱 웹상에서 지식으로 활용하기 위해서는 의미적 검색이 선행 되어야 하는데 현재는 동영상 콘텐츠의 메타데이터와 키워드의 일치성 판단에 의한 검색이 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 집단 지성을 사용하여 동영상 콘텐츠의 의미적 검색 및 활용이 용이하도록 사용자 참여 정보를 확대하고, 의미적 요소인 유용성 수치와 히스토리 데이터를 추가한 온톨로지 구축 방법을 제안한다. 제안한 온톨로지 스키마를 활용하면, 시맨틱 웹상에서 동영상 콘텐츠의 의미적 검색 시 기존 검색 방법 보다 재현율이 높으며, 각종 동영상 콘텐츠를 지식으로 활용 가능하게 한다.
추천시스템에서 콜드스타트 문제를 해결하기 위해 다양한 연구들이 진행되고 있다. 하지만, 대부분의 연구는 아직도 사용자 기반의 히스토리 데이터셋을 반드시 필요로 하여, 콜드스타트 문제를 완벽히 해결하지 못하고 있다. 이에 본 논문은 콜드스타트 문제를 완화할 수 있는 기저속성 기반의 추천시스템을 제안한다. 제안하는 방법론을 검증하기 위해, 직접 수집한 한국어 영화 리뷰 데이터셋을 기반으로 성능을 검증하였으며, 평가 결과 제안한 방법론이 키워드와 사용자의 리뷰 점수를 효과적으로 반영한 추천시스템임을 확인할 수 있었고, 데이터 희소성 및 콜드스타트 문제를 완화하여 기존의 텍스트 기반 랭킹 시스템의 성능을 압도하는 것을 확인하였다. 더 나아가 제안된 기저속성 추천시스템은 추론 시에 GPU 컴퓨팅 자원을 요구하지 않기에 서비스 측면에서도 많은 이점이 있음을 확인하였다.
거울 신경 세포는 동물이 어떤 동작을 할 때와 그 동물이 다른 동물의 동일한 동작을 하는 것을 관찰 할 때, 똑같은 세포 발화를 하는 신경세포이다. 본 논문에서는 거울 신경 세포의 발화 원리를 이용하여 비슷한 방법으로 보이지 않는 부분에 대한 객체의 움직임을 추적하는 방법을 3차원 재구축 방법을 통해 제안한다. 거울 신경 세포 시스템과 같은 발화 원리를 통해 의도 인지 시스템을 구축하기 위해, 스테레오 카메라를 통해 획득한 두 개의 이미지 데이터를 통해 깊이 정보를 계산하여 3차원으로 재구축한다. 3차원 재구축을 통해 만들어진 이미지 데이터를 옵티컬 플로우를 사용하여 3차원 이미지에서 객체의 움직임 방향을 추정한다. Estimation 알고리즘인 칼만 필터를 사용하여 객체의 움직임 추정을 잡음에 강인하게 한다. 객체의 움직임 추정을 통하여 객체의 움직임에 따라 구축된 이미지 데이터를 히스토리화 하여 데이터를 저장한다. 객체의 일부분 혹은 전체가 다른 물체로 인해 가려져 스테레오 카메라 시야에서 사라졌을 때, 과거에 저장된 히스토리로 부터 데이터를 가져와 가려진 부분에 대한 객체의 원래의 모습을 복원한다. 이 복원을 통하여 움직임 추정을 한다.
최근 전자상거래의 발전과 인터넷 사용자의 급증으로 온라인 상에서 수많은 광고들이 서비스되고 있다. 하지만 이러한 광고서비스는 사용자들의 성향 분석을 기초로 하기보다는 해당 광고의 일방적 서비스에 그치고 있다. 따라서 많은 웹사이트들이 해당 광고의 효율적 서비스를 위해 개인화된 광고서비스를 원하고 있고 해당 서버의 로그 분석을 통한 서비스를 연구 및 시행하고 있다. 본 논문에서는 개인화된 광고 서비스를 가능하게 하는 비교적 간단한 적응형 시스템을 설계하고, 그 성능을 실험하였다. 개인의 성향을 시스템에 가장 효율적으로 반영하기 위하여 개인 컴퓨터의 히스토리 파일을 원시 데이터로 하여 정제후 사용하여 이 파일을 이용하므로 해당 서버를 방문한 자에 한해서만 성향을 파악할수 있는 단점을 극복하여 고객이 다른 서버의 방문 기록도 활용하므로 좀더 현실성 있는 성향 파악이 가능하게 하였다.
블록체인 생태계에는 다양한 이해관계자들이 존재한다. 이더리움이 등장한 이후 스마트 컨트랙트를 활용한 거래가 많이 이루어지게 되었고 개발자뿐만 아니라 투자자, 은행, 기업, 일반 사용자 등등 더욱 폭넓은 이해관계자들이 참여하고 활동하고 있다. 하지만 다양한 이해관계자가 스마트 컨트랙트의 상태를 확인하기 위해서는 어렵고 복잡한 과정을 거쳐야 한다는 문제점을 가지고 있다. 상태 확인이 어렵게 된다면 스마트 컨트랙트에 대한 신뢰도가 낮아지게 되어 활용도가 낮아질 것이다. 개발자에게 있어서도 상태 확인이 어렵고 복잡하다면 자신이 개발한 스마트 컨트랙트의 테스팅과 디버깅을 하는데 어려움을 겪어 높은 품질을 제공하기 힘들 것이다. 본 연구에서는 다양한 이해관계자와 개발자들이 스마트 컨트랙트의 상태를 쉽고 지속적으로 확인할 수 있으며 히스토리 데이터를 활용하여 분석할 수 있도록하는 이더리움 스마트 컨트랙트 상태 모니터링 시스템의 설계 및 구현 방법을 제안한다.
2D영상의 3D변환 기술은 3D 디스플레이 및 3DTV에 기본적으로 장착된 기술로 꾸준히 연구 및 상업화가 진행된 기술이다. 3D변환은 정지영상으로부터 다양한 깊이단서를 이용하여 깊이맵을 추출한 후에, DIBR(Depth Image Based Rendering)로 입체영상을 생성한다. 또한 비디오에서 추출할 수 있는 모션정보를 활용하여 모션 깊이맵을 얻기도 한다. 본 논문에서는 기존의 블록기반 모션예측, 광유 등의 모션 추출 방식이 아닌 운동 히스토리 영상(Motion History Image)를 활용하여 모션 깊이맵을 얻는 새로운 방법을 제안하고 실제 활용 가능성을 조사한다. 실험에서는 제안한 방법을 다양한 운동 유형을 가지는 8개의 2D 비디오 콘텐츠에 적용하였고, 생성된 모션 깊이맵의 정성적 평가 및 수행 속도의 비교를 통하여 MHI 기반 깊이맵의 실제 적용이 적합함을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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