이용자의 감성은 그 어느 때보다 기업, 정부 그리고 개인 간의 소통에서 중요한 변수로 인식된다. 특히 수많은 연구에서 이용자의 감성을 파악하는 방법으로 음성 톤, 속도, 얼굴 표정, 몸의 이동 방향과 속도, 제스쳐 등이 사용된다. 다중 모달리티는 단일의 모달리티보다 정확도가 높은 반면 멀티 센싱에 따른 인식률 한계와 데이터 처리 부하 그리고 센싱된 값을 추론하는 우수한 알고리즘이 요구된다. 즉 다중 모달리티는 각 모달리티의 개념, 속성이 상이하여 인간의 감성값이라는 표준화된 값으로 전환하는데 오류가 발생할 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 다중 모발리티 중관계망 분석, 문맥 파악, 디지털 필터 등의 기술을 이용하여 이용자에게 우선 순위를 갖는 감성 표현 모달리티를 추출할 필요가 있다. 특정 상황에 우선 순위를 갖는 모달리티와 그 주변을 에워싼 다른 모발리티를 암묵 값으로 처리하면 감성 인식에 있어 컴퓨터 자원의 소비 대비 견고한 시스템을 구성할 수 있다. 본 연구 결과, 암묵 데이터를 활용하여 다중 모발리티 중 가중치를 어떻게 부여할지에 대하여 제안하였다.
IPTV(Internet Protocol Television)기술은 통신과 방송의 새로운 융합 기술로 다양한 양방향 TV 서비스를 제공한다. 이러한 서비스를 제공받기 위해서는 TV에 연결된 셋톱박스 (STB, Set-Top Box)와 정당한 가입자의 스마트카드 간의 상호 인증이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 한 조직 내에서 직위나 부서 등과 같은 특성(속성) 값들에 따라, IPTV 서비스를 이용할 수 있도록 하는 속성기반 인증 기법을 제안하고, 제안하는 기법이 안전함을 보인다. 제안하는 기법에서 사용자는 자신의 아이디, 패스워드와 스마트카드를 이용하여 인증 메시지를 생성하는데, 이 때 자신에게 속한 다양한 속성을 이용할 수 있기 때문에 가입자는 한 번의 등록으로 속성에 따라 다양한 서비스를 제공받을 수 있다는 장점이 있다. 우리가 아는 한도 내에서는, 본 논문에서 제안하는 기법이 IPTV 환경이 조성된 어떤 조직에도 적용할 수 있는 최초의 속성인증 기법이다.
디지털 방송의 등장으로 다양한 TV 채널들이 시청자에게 제공되고 있지만, 이러한 환경 변화는 오히려 시청자들에게 자신들이 원하는 TV 프로그램을 찾는데 어려움을 겪도록 하고 있다. 이와 같은 어려움을 해소하기 위하여 효율적인 채널 네비게이션 기법(Channel Navigation Scheme)들이 제안되었다. 이 기법들은 시청자의 과거 시청 히스토리 정보를 분석하여 시청자가 선호하는 TV 채널을 예측하고, 시청자가 채널을 변경하고자 할 때 예측된 채널을 제공한다. 기존에 제안된 채널 네비게이션 기법으로는 시청자가 가장 자주 선택한 채널을 제공해 주는 기법인 MFS(Most Frequently Selected)와 가장 최근에 시청한 채널을 제공해주는 기법인 MRS(Most Recently Selected)가 있다. 하지만 MRS, MFS와 같이 시청자의 채널 시청정보에 기반한 방식은 한 채널에서 여러 가지 방송프로그램을 제공하는 현재의 TV 방송에 적합하지 않을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 시청자의 채널 시청 정보 대신에 방송프로그램의 시청 정보를 기반으로 채널을 제공해 주는 PMFS(Program Most Frequently Selected)를 제안한다. 또한, 시뮬레이션을 통해 기존의 채널 탐색 기법인 MFS, MRS과 비교하여 PMFS의 탐색 거리(Seek Distance)가 더 짧음을 보인다.
디지털방송 기술과 통신 기술이 융합되어 탄생한 지상파 DMB는 CD 수준의 음질을 제공하고 시속 300Km 이상의 빠른 속도로 달리는 KTX와 같은 초고속 열차에서도 TV 수신이 가능하며, 다양한 방송통신 융합형 서비스를 휴대폰, PDA, 전용단말기 등을 통해 제공이 가능한 기술로 세계 속으로 확산되고 있다. 본 논문은 T-DMB 글로벌 확산에 필요한 비즈니스 모델을 정립하여 이를 베트남 시장 진출에 활용하였다. 본 논문은 베트남에 유료 T-DMB 서비스를 제공하기 위한 T-DMB 시스템 구축에 관한 사례를 기술한다. T-DMB 베트남 진출은 T-DMB 글로벌 확산에 크게 기여할 것으로 예견된다.
본 논문에서는 차량용 네트워크인 CAN(controller area network)와 연계되어 다양한 안전진단을 가능하게 하는 안전진단 센서하드웨어를 구현하고 그 성능을 확인하였다. 본 연구를 통하여 새롭게 설계 및 구현된 안전진단센서 하드웨어는 차량용 CAN인터페이스와 연결되며, 안전진단을 위한 다양한 센서(충돌센서, 거리 센서 등)의 데이터를 취득하고 이를 처리하여 CAN, RS232, RS485, I2C등의 통신인터페이스를 통해 전송하는 구조를 가지고 있다. 본 논문에서는 새롭게 설계 제작된 CAN연계형 안전진단 센서보드의 동작을 센싱 데이터와 연계하여 다양한 상황에서 그 성능을 검증함으로서 개발된 하드웨어의 유용성을 확인하였다.
디지털 통신 시스템에서 채널에서 발생되는 ISI(Inter-Symbol Interference)를 줄이기 위해 사용되는 적응 등화기의 알고리즘으로 MCMA(Constant Modulus Algorithm)가 있다. MCMA는 비교적 간단한 연산량을 갖지만 어느 정도 적당한 수렴율과 정상 상태의 MSE(mean square error)를 가지므로 본 논문에서는 이를 개선키 위해 병렬 구조를 갖는 등화 방식을 제안하며, MCMA(Modified Constant Modulus Algorithm)과 MDD(Modified Decision Directed Algorithm)으로 구성이 되어있다. 제안 방식에서는 4-QAM 좌표와 16-QAM 좌표의 관계를 이용한, 새로운 비용 함수를 정의 하고, 만약 수신된 신호에 오프셋이 발생할 때, MCMA의 성능이 저하되므로 이를 극복하기 위해서 본 논문에서는 MDD(Modified Decision Direct) 알고리즘과 결합한 병렬형 구조를 적용하므로서 기존의 MCMA보다 빠른 수렴 속도와 낮은 MSE를 갖는 개선된 성능을 얻을 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션으로 확인하였다.
사고기록장치는 사고 전 후의 차량의 상태 및 운동 정보를 기록하는 장치로 객관적인 사고분석과 실사고 데이터를 이용한 자동차 안전장비의 개발을 위해 교통사고 조사기관과 부품개발사에서 많은 관심을 보이고 있다. 본 연구는 사고기록장치의 출력데이터를 이용한 교통사고재현을 통해 객관적, 과학적 사고분석에 목적을 두고, 더블레인 체인지 테스트 6회 슬라롬 테스트 1회의 실차 주행시험 및 시뮬레이션을 진행하였다. 실차시험을 통하여 취득한 차량의 속도, 종 횡방향 가속도, 조향각, 주행경로 등의 정보를 이용하여 교통사고 재현 및 분석 프로그램인 PC-Crash로 시뮬레이션을 진행하였다. 시뮬레이션은 가속도-조향각 입력방법과 가속도-주행경로 입력방법으로 2회 진행하였으며, 실차시험 결과와 2가지 시뮬레이션의 결과를 비교하여 최적의 경로 재현성을 갖는 분석방법을 도출하였다.
케이블TV, 위성방송, IPTV의 출현으로 시청자는 다양한 TV 프로그램을 제공받을 수 있게 되었지만 여가시간이 감소함에 따라 TV 시청시간이 줄어들게 되면서 시청자는 자신이 원하는 시간에 원하는 프로그램을 보고자 하는 욕구가 점점 더 증가하게 되었다. 이와 더불어 2009년 이후 급속한 시장 확산이 이루어지고 있는 스마트폰은 기존의 디지털기기와 연동하는 서비스의 제공을 통해 본격적인 스마트 네트워크 미디어 시대로의 진입을 가속화하고 있다. 최근 이 두 기기를 결합하여 스마트폰으로 TV를 제어하는 등의 TV연동형 기능이 등장하고 있는 바, 본 연구에서는 단순한 TV제어에서 더 나아가 효율적인 TV시청을 위해 개인의 시청패턴을 분석하는 추천기법을 활용하여 방송콘텐츠를 추천해주는 스마트폰 어플리케이션의 콘셉트를 제시하고자 하였다. 인터랙션과 UI 디자인의 구체적 방향을 제시하기 위해 기존 연구 및 TV 연동형 어플리케이션과 제품의 사례를 분석하였으며, 설문조사를 통해 연구의 필요성과 당위성을 확인하고 그에 근거하여 적합한 UI구조를 제안하고자 하였다.
교통 수단과 모바일의 발전으로 관광 여행 수요가 증가하고 관련 산업 또한 크게 발전하고 있다. 디지털 미디어 기술 중 한 분야인 증강현실과 관광 콘텐츠의 접목 또한 활발하게 연구 중이며 인공지능은 이미 관광 산업과 다양한 방향으로 접목되어 관광객의 여행 경험을 풍부하게 만들어준다. 본 논문에서는 관광지역을 축소해 제작한 미니어처 모형을 스캔하면, 사전에 딥러닝을 이용해 학습된 모델을 기반으로 해당 관광지를 찾은 뒤 관련 정보와 3D 모델을 AR 서비스로 제공하는 시스템을 제안한다. 다양한 딥러닝 신경망 중 하나인 YOLOv3 신경망을 사용해 모델 학습과 객체 검출을 진행하므로, 빠른 속도로 물체 검출이 이루어져 실시간으로 서비스를 제공할 수 있다.
밀리미터파 추적 레이더는 다양한 환경조건에서 운용 가능해야하므로 기존의 추적 레이더에 비해 동등 이상의 연산능력 및 소형화를 요구한다. 본 논문에서는 밀리미터파 추적 레이더에 적용하기 위한 소형 전원공급기 설계 및 구현방안에 대해 기술한다. FPGA/DSP 등 디지털회로의 저전압/고전류 및 전압 정밀도 요구사항 충족을 위해 Point of Load (POL) 컨버터를 적용하였으며, 전력밀도를 향상시키고 시스템 효율을 개선할 수 있다. 부하가 크지 않은 출력전압에는 LDO (Low Dropout) 등을 적용하여 최대 출력 375 W, 출력 전원 8종의 단일 입력-다중 출력 전원공급기를 개발하였다. 최대 부하 조건에서 전압정밀도 <±2 %, 잡음레벨 <50 mVpp 특성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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