기존의 HTML 컨텐츠와 관련 응용들을 효과적으로 무선 인터넷 사용자들에게 전달하기 위하여 HTML 문서를 WML 기반의 문서로 효율적으로 변환하고 저작하여 양질의 컨텐츠를 제공하는 제반기술 및 연구에 대한 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 HTML을 사용하여 제작된 기존 웹 페이지를 실시간으로 처리하여 WAP 환경에 적합한 언어인 WML 문서로 변환해주는 WML 변환기, 그리고 WML 문서를 WYSIWYG방식으로 생성하고 관리할 수 있는 WML 편집기를 설계하고 구현함으로써 무선 환경에 적합한 서비스의 제공이 가능하도록 하였다. 구현된 WML 변환기는 프록시 서버에 설치하여 실시간으로 변환하는 기능을 지원할 뿐만 아니라 기존의 변환기에 비해서 다양한 이미지 변환 및 링크, 프레임에 대한 태그 변환을 개선함으로써 링크를 통한 연속적인 탐색이 가능하고 프레임으로 구성된 복잡한 웹 페이지도 볼 수 있게 하였다. 이외에도 휴대폰 크기에 맞도록 WML 문서의 자동적인 카드 분리, 사용자 정의 변환 규칙의 추가를 지원한다. 또한 WYSIWYG 방식의 편리한 WML 편집기와 통합되어 있어서 WML 문서의 생성부터 출판까지 통합환경을 제공한다.
시장에서의 경쟁 심화와 소비자의 요구변화로 고객관계관리(CRM)가 기업의 경영전략을 결정하는데 중요한 역할을 하는 추세이다. 또한, 유비쿼터스 환경의 도래로 고객관계관리 분야에서도 새로운 응용이 시도 되고 있다. 고객관계관리를 위한 전통적인 데이터 수집방법은 고객 사생활 침해나 부정확한 데이터 등의 문제를 야기할 수 있어 새로운 방법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 RFID 미들웨어로 부터 획득된 데이터를 서버에 저장한 후, 자동으로 분석정보를 생성하는 유비쿼터스형 고객관계관리를 위한 RFID 기반의 분석정보 생성 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템을 전시장에 적용하여 시스템으로부터 생성된 분석정보를 기업과 고객에게 제공한다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 활용은 고객, 기업, 상품에 대한 유비쿼터스적인 정보제공을 가능하게 하고, 클러스터링, 연관성, 순차성과 같이 보다 정확하게 분석된 정보를 제공하여 기업의 고객관리와 다음 의사결정에 긍정적인 영향을 미친다.
최근 선박자동식별장치의 도입으로, 육상에서 선박위치, 침로, 속력, 선박종류 등 선박 항적데이터 수집이 가능해 졌다. 본 연구는 맵리듀스 알고리즘을 분산처리 환경에 적용하여 선박 항적데이터를 효율적으로 처리하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 전처리 단계, 맵핑 단계, 리듀싱 단계로 나뉘어져 있다. 데이터 전처리 단계는 선박의 동적 및 정적 데이터를 통합하고, 비관심지역의 선박정보는 필터링한다. 맵핑 단계는 선박 위치를 지오해시 코드로 변환하여 맵리듀스의 키 데이터로 할당하고, 선박의 ID는 값 데이터로 분리한다. 리듀싱 단계에서는 키 데이터가 같은 키-값 쌍 데이터를 추출하여 해당 그리드에서 선박의 수를 계산하여 시각화 한다. 제안한 방법은 항적데이터 분석에 있어서 기존 프로그램 성능에 비해 1~4배 성능 개선이 되었다.
자동전력량 측정이 가능한 AMI(: Advanced Metering Infrastructure)의 설치 비율은 전국적으로 43% 미만이고 특히 지역 기준인 경우에는 10.5%로 매우 열악한 상태이다. 따라서 스마트그리드를 위해서는 전력량계의 자동 정보 기록이 필요하므로 이를 위해서 기존 전력계량계를 개선하여 원격검침 및 사용 제어가 가능한 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 기존 전력량계를 AMI기능이 가능하게 하려면 IoT 및 AI를 이용하여 스마트 그리드 핵심인 AMI를 위한 기존 전력 계량기의 원격검침 및 제어 기술 개발을 수행하였다. 주요 연구 내용은 SG를 위한 전력계량기 감지 장치로 변환하기 위하여 Tensorflow와 Open-cv를 이용하여 숫자를 인식하였고, SG를 위한 전력계량기 원격검침 기능 테스트를 위해서는 Intel-Edson 하드웨어와 연동하여 장치를 구성하여 성능을 확인하였다.
자동전력량 측정이 가능한 AMI (advanced metering infrastructure)의 설치 비율은 전국적으로 43% 미만이고 특히 지역 기준인 경우에는 10.5%로 매우 열악한 상태이다. 따라서 스마트그리드를 위해서는 전력량계의 자동 정보 기록이 필요하므로 이를 위해서 기존 전력계량계를 개선하여 원격검침 및 사용 제어가 가능한 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 기존 전력량계를 AMI기능이 가능하게 하려면 IoT 및 AI를 이용하여 스마트 그리드 핵심인 AMI를 위한 기존 전력 계량기의 원격검침 및 제어 기술 개발을 수행하였다. 주요 연구 내용은 SG를 위한 전력계량기 감지 장치로 변환하기 위하여 Tensorflow와 Open-cv를 이용하여 숫자를 인식하였고, SG를 위한 전력계량기 원격검침 기능 테스트를 위해서는 Intel-Edson 하드웨어와 연동하여 장치를 구성하여 성능을 확인하였다.
작곡은 작곡가의 경험을 바탕으로 표현하고자 하는 감정을 멜로디로 나타내는 창작활동이다. 따라서 작곡가의 작곡 과정을 그대로 본따서 자동작곡프로그램을 만드는 것은 매우 어렵다. 우리는 '창작은 모방을 통하여 가능하다'는 전제하에 본 논문에서 인공신경망의 학습기능을 이용하여 자동작곡시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 기존 곡을 인공신경망이 학습할 수 있는 시계열 데이터로 변환하는 방법을 제시하였다. 또한 곡의 특성상 반복되는 시계열 데이터를 제대로 학습하기 위하여 곡의 마디를 함께 학습하는 방법을 고안하였다. 학습된 인공신경망에 새로운 곡의 도입부 시계열 데이터를 만들어 넣어주면 인공신경망이 나머지 시계열 데이터를 만들어준다. 이를 음표와 박자로 변환하면 새로운 곡이 완성된다. 다만, 인공신경망의 출력은 음악이론과 다른 박자와 다른 화성의 음표를 출력할 수 있기 때문에 이를 후처리로 보정해 주어야 한다. 본 논문에서는 박자 후처리 프로그램만 구현하여 적용하였으며, 화성 후처리는 사람이 직접 하였다. 화성 후처리는 복잡하여 추후연구에서 구현할 예정이다.
자동 표적 인식(Automatic Target Recognition, ATR) 기술이 미래전투체계(Future Combat Systems, FCS)의 핵심 기술로 부상하고 있다. 그러나 정보통신(IT) 및 센싱 기술의 발전과 더불어 ATR에 관련이 있는 데이터는 휴민트(HUMINT·인적 정보) 및 시긴트(SIGINT·신호 정보)까지 확장되고 있음에도 불구하고, ATR 연구는 SAR 센서로부터 수집한 이미지, 즉 이민트(IMINT·영상 정보)에 대한 딥러닝 모델 연구가 주를 이룬다. 복잡하고 다변하는 전장 상황에서 이미지 데이터만으로는 높은 수준의 ATR의 정확성과 일반화 성능을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지 및 텍스트 데이터를 동시에 활용할 수 있는 지식 그래프 기반의 ATR 방법을 제안한다. 지식 그래프와 딥러닝 모델 기반의 ATR 방법의 핵심은 ATR 이미지 및 텍스트를 각각의 데이터 특성에 맞게 그래프로 변환하고 이를 지식 그래프에 정렬하여 지식 그래프를 매개로 이질적인 ATR 데이터를 연결하는 것이다. ATR 이미지를 그래프로 변환하기 위해서, 사전 학습된 이미지 객체 인식 모델과 지식 그래프의 어휘를 활용하여 객체 태그를 노드로 구성된 객체-태그 그래프를 이미지로부터 생성한다. 반면, ATR 텍스트는 사전 학습된 언어 모델, TF-IDF, co-occurrence word 그래프 및 지식 그래프의 어휘를 활용하여 ATR에 중요한 핵심 어휘를 노드로 구성된 단어 그래프를 생성한다. 생성된 두 유형의 그래프는 엔터티 얼라이먼트 모델을 활용하여 지식 그래프와 연결됨으로 이미지 및 텍스트로부터의 ATR 수행을 완성한다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위해 웹 문서로부터 227개의 문서와 dbpedia로부터 61,714개의 RDF 트리플을 수집하였고, 엔터티 얼라이먼트(혹은 정렬)의 accuracy, recall, 및 f1-score에 대한 비교실험을 수행하였다.
레이저 다이오드를 사용하여 전기신호를 광신호로 변환해 주는 버스트 모드 광송신기용 온도보상 방식에 대하여 연구하였다. 기존 실시간 아날로그 방식의 온도보상 방법에 비해, 본 연구에서는 마이크로프로세서를 사용하여 디지털 방식으로 신호를 샘플링 처리함으로써 고속 버스트 모드 광신호를 효과적으로 처리할 수 있도록 하였다. 온도보상을 위한 디지털 자동전력조절방식은 아날로그 방식에 비해 보다 정확하고 효율적이다. 따라서 이 방식은 앞으로 개발된 Gb/s 이상의 고속 버스트 광신호처리에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 본다.
Xiao, Mang;Li, Guangyao;Jiang, Yinyu;Xie, Li;He, Ye
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권9호
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pp.4405-4418
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2016
Automatic image completion techniques have difficulty processing images in which the target region has multiple planes or is non-facade. Here, we propose a new image completion method that uses belief propagation based on planar priorities. We first calculate planar information, which includes planar projection parameters, plane segments, and repetitive regularity extractions within the plane. Next, we convert this planar information into planar guide knowledge using the prior probabilities of patch transforms and offsets. Using the energy of the discrete Markov Random Field (MRF), we then define an objective function for image completion that uses the planar guide knowledge. Finally, in order to effectively optimize the MRF, we propose a new optimization scheme, termed Planar Priority-belief propagation that includes message-scheduling-based planar priority and dynamic label cropping. The results of experiment show that our approach exhibits advanced performance compared with existing approaches.
Unexpected postoperative changes, such as growth in rib hump and shoulder unbalance, have been occasionally reported after corrective surgery for scoliosis. However there has been neither experimental data fer explanation of these changes, nor the suggestion of optimal correction method. Therefore, the numerical study was designed to investigate the post-operative changes of vertebral rotation and rib cage deformation after the corrective surgery of scoliosis. A mathematical finite element model of normal spine including rib cage, sternum, both clavicles, and pelvis was developed with anatomical details. In this study, we also developed a special program which could convert a normal spine model to a desired scoliotic spine model automatically. A personalized skeletal deformity of scoliosis model was reconstructed with X-ray images of a scoliosis patient from the normal spine structures and rib cage model. The geometric mapping was performed by translating and rotating the spinal column with an amount analyzed from the digitized 12 built-in coordinate axes in each vertebral image. By utilizing this program, problems generated in mapping procedure such as facet joint overlapping, vertebral body deformity could be automatically resolved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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