유비쿼터스 기술의 보편화에 따라 유비쿼터스 환경의 보안 취약성을 해결하기 위한 보안기술의 연구가 주목받고 있다. 그러나 현재의 대다수 보안 시스템은 고정된 규칙을 기반으로 하는 것으로서, 유비쿼터스 기반 사용자의 다양한 상황에 제대로 대응하지 못하는 문제점이 있다. 또한 기존의 상황인식 보안 연구는 ACL (Access Control List) 혹은 RBAC (Role-Based Access Control) 계열의 연구가 많이 수행되고 있으나 보안정책의 관리에 대한 오버헤드가 크고, 또한 예상하지 못한 상황에 대한 대응이 어렵다는 문제점을 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 FCM (Fuzzy C-Means) 클러스터링 알고리즘과 퍼지 결정트리를 이용하여 다양한 상황을 인식하고 적절한 보안기능을 제공하는 상황인식 보안 서비스를 제안한다. 제안 모델은 기존의 RBAC 계열의 시스템이 가진 고정 규칙에 따른 문제나 충돌 문제, 관리상의 오버헤드를 개선할 수 있음을 확인할 수 있다. 제안 모델은 헬쓰케어 시스템이나 응급구호 시스템 등 상황 인식을 통하여 사용자의 상황에 적합한 서비스를 제공하는 다양한 애플리케이션에 응용 가능할 것으로 기대된다.
최근 스마트 기기 사용자의 효율적인 일정 관리를 위해 다양한 일정 관리 에이전트들이 연구되고 있지만 아직까지는 일정을 기록하거나 확인해주는 수준에 머물고 있다. 사용자의 일정을 효율적으로 관리하기 위해서는 계획한 일정의 수행 여부 등을 모니터링하여 사용자에게 일정을 제대로 수행할 수 있도록 도움을 주거나, 새로운 일정 수립 시 사용자의 일정 수립 패턴에 적합하게 일정을 계획할 수 있도록 피드백 해 줄 수 있어야 한다. 본 논문에서는 사용자가 일정을 수행하거나 새로운 일정을 계획할 때, 획득된 사용자 컨텍스트를 이용하여 사용자의 행동을 추론하고 사용자의 행동 패턴에 따른 일정 관련 피드백을 제공하는 일정 관리 에이전트를 제안한다. 본 에이전트에서는 수집된 사용자 컨텍스트 정보를 전처리 후 베이지안 네트워크에 적용하여 사용자의 행동을 추론한다. 또한 사용자 일정 수행 여부의 확인 및 새로운 일정 수립에 필요한 피드백을 제공하기 위해 사용자 일정과 위치 및 시간 컨텍스트에 대하여 컨텍스트 트리 패턴 매칭 기법을 적용하였으며, 모바일 환경에서 6주간의 사용자 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 모바일환경에서의 사용자 감정인지를 통한 개인화 서비스 지원에 필요한 위치기반 센싱 데이터의 전처리 기법과 사용자 감정 데이터의 구축 및 전처리를 위한 V-A 감정 모델에서의 감정 데이터 전처리 기법에 대하여 연구한다. 이를 위하여 그래뉼러 컨텍스트 트리 및 스트링 매칭 기반의 감정 패턴 매칭 기법을 사용한다. 또한 상황 인지를 통한 개인화 서비스를 위해 확률 기반 추론을 이용한 상황 인식 및 개인화 서비스 추천 기법에 대하여 연구한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권4호
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pp.496-500
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2009
In EBCOT, the context modeling process takes excessive calculation time and this paper proposed a method to reduce this calculation time. That is, if the finest resolution coefficient is less than a pre-defined transfer factor the coefficient and its descendents skip the context modeling process. There is a trade-off relationship between the calculation time and the image quality or the amount of output data such that as this threshold value increases, the calculation time and the amount of output data decreases, but the image degradation increases. The experimental results showed that in this range the resulting reduction rate in calculation time was from 3% to 64% in average, the reduction rate in output data was from 32% to 73% in average.
The use of the classification and regression tree (CART) methodology was studied in a quantitative structure-activity relationship (QSAR) context on a data set consisting of the binding affinities of 39 imidazobenzodiazepines for the α1 benzodiazepine receptor. The 3-D structures of these compounds were optimized using HyperChem software with semiempirical AM1 optimization method. After optimization a set of 1481 zero-to three-dimentional descriptors was calculated for each molecule in the data set. The response (dependent variable) in the tree model consisted of the binding affinities of drugs. Three descriptors (two topological and one 3D-Morse descriptors) were applied in the final tree structure to describe the binding affinities. The mean relative error percent for the data set is 3.20%, compared with a previous model with mean relative error percent of 6.63%. To evaluate the predictive power of CART cross validation method was also performed.
This paper proposes an algorithm to speed up block structure partition of quad tree plus binary tree (QTBT) in Joint Exploration Test Model (JEM) encoder. The proposed fast encoding of QTBT block partition employs three spatially neighbor coded blocks, such as left, top-left, and top of current block, to early terminate QTBT block structure pruning. The propose algorithm is organized based on statistical similarity of those spatially neighboring blocks, such as block depths and coded block types, which are coded with overlapped block motion compensation (OBMC) and adaptive multi transform (AMT). The experimental results demonstrate about 30% encoding time reduction with 1.3% BD-rate loss on average compared to the anchor JEM-7.1 software under random access configuration.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 온툴로지 기반의 상황정보 모델은 추론을 통한 개념적 상황정보의 획득, 상황정보의 공유와 재사용의 이점을 제공하기 때문에 널리 사용되고 있다. 이 중에서 추론은 상황인지 어플리케이션이 센서로부터 직접 얻을 수 없는 개념적 상황정보를 이용할 수 있도록 해준다. 하지만 추론의 경우, 그 처리 시간이 대상이 되는 상황정보의 크기가 커질수록 증가하게 되며, 이때 야기되는 시간 지연은 상황인지 어플리케이션의 실제적인 동작을 방해한다. 본 논문에서는, 추론 속도를 향상시키기 위해 작업 메모리에서 처리되는 상황정보의 크기를 줄이는 상황정보 선인출 기법을 제안한다. 우리는 상황인지 어플리케이션의 질의와 관련이 있는 상황정보를 결정하기 위해 기존의 쿼리트리를 이용한 방법을 확장한다. 제안한 기법을 이용하여 선인출된 상황정보만 작업 메모리에 유지함으로써, 온툴로지 기반의 상황정보가 제공하는 이점을 유지하면서 추론에 의해 야기되는 시간 지연을 줄일 수 있다. 우리는 제안한 기법을 기존의 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어, Active Surroundings에 적용시키고 실험을 통해 성능 향상을 보였다.
In this paper, we propose a method for predicting a user's location based on their past movement patterns. There is no restriction on the length of past movement patterns when using this method to predict the current location. For this purpose, a modified search tree has been devised. The search tree is constructed in an effective manner while it additionally learns the movement patterns of a user one by one. In fact, the time complexity of the learning process for a movement pattern is linear. In this process, the search tree expands to take into consideration more details about the movement patterns when a pattern that conflicts with an existing trained pattern is found. In this manner, the search tree is trained to make an exact matching, as needed, for location prediction. In the experiments, the results showed that this method is highly accurate in comparison with more complex and sophisticated methods. Also, the accuracy deviation of users of this method is significantly lower than for any other methods. This means that this method is highly stable for the variations of behavioral patterns as compared to any other method. Finally, 1.47 locations were considered on average for making a prediction with this method. This shows that the prediction process is very efficient.
문자-음성 합성기 (Text-To-Speech, TTS)에서 해결되어야 할 문제점 중의 하나는 음소의 연결 부위에서 발생하는 불연속성이다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 본 논문에서는 저역 여파기를 이용한 스무딩 기법을 적용하였다. 제안된 스무딩 기법은 스무딩의 정도를 제어하는 필터 계수를 현재 합성하고자 하는 문맥에 따라 결정하여, 경계에서의 불연속성을 효과적으로 제거하고 스무딩으로 인하여 발생할 수 있는 음성의 왜곡을 억제하였다. 스무딩 정도는 현재 합성된 음성의 불연속 정도와 주어진 문맥으로부터 예측된 불연속 정도를 통해 결정하였으며, 문맥으로부터 불연속 정도의 예측은 음소 정보를 입력, 불연속 값을 출력으로 하는 CART(Classification And Regression Tree)를 통해 이루어진다. 제안된 기법의 성능 평가를 위해 코퍼스 기반 연결(corpus-based concatenative) 문자-음성 합성기를 기본 시스템으로 사용하였으며, 청취 테스트에서 60%이상 의 청취자가 제안된 스무딩 기법을 통해 합성된 음성이 스무딩 기법이 사용되지 않은 경우와 비교하여 명료성과 자연성 면에서 우수하다고 판단하였다.
A number of illustrated floras are generally used when we want to idenufy a name of a certain tree. This method, however, has not been efficient because it has taken a great deal of time and effort for persons who do not have much knowledge on the group of the plant. In contrast to this method, the use of taxonomical keys is very efficient for finding out the group of a certain plant. But this method Is very dirtficult for non-specialists to understand the taxonomical ternunology and thus has not been of general use. In thins context, this study was conducted to present the efficient way of the group of a certain tree through the computer database by using the brief forms of plant organs. The database consists of effect fields such as form of trunk and evergreen or deciduous, types of leaf and leaf arrangement, existence of price and hair on twig, form of leaf margin, leaf form and venation, existence of hair on leaf surface and petiole, length of leaf and petiole. The 222 species of tree used for landscape architecture were sorted by items of the eight fields. As a result, the 222 species were divided into 185 groups and the one group contains 7species, 2 groups contain 3 species, 27 groups contain 2 species and 155 groups contain only one species. Therefore it is suggested that the use of computer database and illustrated floras is very easy and efficient in identifying a tree.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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