인터넷과 웹이 일상생활의 일부가 되면서 온라인상에는 방대한 양의 정보가 쌓이게 되었다. 이러한 흐름 속에서 정보의 양은 급속도로 늘어나는 현상을 보이며, 개인화를 통해 수많은 데이터들 사이에서 원하는 정보를 자동으로 찾아내는 기술의 중요성이 부각되고 있다. 현재 사용하는 필터링 중에서 콘텐츠를 중심으로 분석하여 사용자에게 추천하는 기법인 내용기반 필터링과 사용자와 유사한 선호도를 가진 사용자 군집의 선호도에 따라 새로운 사용자가 관심을 가질 것으로 생각되는 콘텐츠를 추천해 주는 기법인 협력적 필터링 기법이 있다. 그러나 협력적 필터링 방법으로 추천 받기 위해서는 특정 수 이상의 아이템에 대한 평가가 필요하며, 또한 비슷한 성향을 가지는 일부 사용자 정보에 근거하여 추천함으로써 나머지 사용자 정보를 무시하는 경향이 있다. 따라서 특정 수 이상의 선호정보가 준비되지 않은 사용자들에 대해서도 적절한 추천방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 필터링들을 조합하고 좀 더 편리하게 정보를 공유하고 학습할 수 있는 시맨틱 웹에서 개인화된 선호도를 이용한 의상코디 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 웹에서 제공한 결과 불필요한 검색시간이 줄어들고 사용자의 피드백을 통해 점차 만족도가 향상됨을 알 수 있었다.
정보 기술과 인터넷의 발전은 멀티미디어 컨텐츠의 양에 있어서 폭발적인 성장을 가져 왔으며 이러한 멀티미디어 컨텐츠 양의 증가는 이용자의 요구에 맞는 멀티미디어 컨텐츠 추천에 대한 필요성을 더 증가 시켰다. 현재까지 일반상품과 멀티미디어 컨텐츠 추천을 위한 기법에는 협업필터링 (CF: Collaborative Filtering)이 있다. 하지만 기존의 CF 기법은 이미지가 갖고 있는 시각적 특징을 제대로 표현하지 못하고 있으며, 입력 데이터의 희박성 (Sparsity) 문제와 신상품 추천 문제 그리고 선호도의 동적인 변화 문제를 포함하고 있기 때문에 이미지 컨텐츠 추천에는 적합하지 않다. 이와 같은 기존의 CF기법의 단점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 새로운 이미지 추천 방법으로 FBCF (Feature Based Collaborative Filtering) 기법을 제안한다. FBCF 기법은 시각적 특징을 선호도에 따라 군집화한 새로운 사용자 프로파일 구성방법을 제시하며, 선호도 피드백을 통하여 구매자의 현재 성향을 추천에 반영할 수 있다. 실제 모바일 이미지 데이터를 사용한 실험에서 FBCF 기법이 기존의 CF 기법보다 400% 향상된 성능을 보임을 확인할 수 있다.
본 연구는 온라인 사회연결망서비스(SNS)를 기반으로 하는 전자상거래, 즉 소셜 커머스 상의 콘텐츠 또는 상품광고에 대하여 형성되는 사용자 평판 형성의 신뢰도를 강화시키는 기법을 도출하고자 하는 데에 목적을 두고 있다. 온라인 평판정보는 소비자들의 의사결정에 중요한 요인으로 작용하고 있음에도 불구하고 평가자의 주관적 성향에 의존적이고 또한 이러한 평가를 자신 또는 판매자의 이익을 위해 악용하는 경우가 있기 때문에 온라인 여론 형성의 신뢰도에 문제가 있을 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 협업필터링 기법을 기반으로 각 사용자 평판에 차별적인 가중치를 부여하는 방식을 적용해 SNS용 온라인 평판시스템 신뢰도를 향상시키고자 하였다. 본 연구의 결과는 사용자 평가 값에 각 개인의 신뢰도 가중치를 반영함으로써 좀 더 신뢰할 수 있는 평판결과를 제시할 수 있고, 아울러 특정집단의 이익을 위해 사용자 평판시스템을 악용하는 것을 막는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
필터의 손상 없이 포집할 수 있는 필터케이스를 적용하고, 전압 제어와 압력 제어를 각각 할 수 있는 펌프 방식의 eDNA 포집 및 채수 시스템을 개발하여 집수매거 취수원을 대상으로 종래의 진공압 방식의 포집 및 추출 실험과 eDNA 농도를 비교함으로써 개발 시스템의 필터링 성능을 평가하였다. 개발된 시스템은 전압제어(Manual pump system) 방식과 압력제어(Automatic pump system) 방식으로 구분하여 필터링 시 필터기 내부 압력을 측정하고 각 시스템의 압력 변화를 비교하였다. 전압제어 방식은 필터링 초기에 65 [KPa]로 시작하여 필터링 시간이 경과함에 따라 필터에 축적되는 여과물의 양이 증가하므로 압력이 점진적으로 증가하였다. 압력제어 방식은 설계된 알고리즘에 따라 일정 압력을 유지하도록 제어한 결과, 압력 센서의 피드백 시간에 따라 필터링 과정에서 압력 변동의 폭은 차이가 있으나 목표 압력에 수렴하는 것을 확인하였다. 개발된 시스템의 필터링 성능을 확인하기 위해 eDNA 농도를 측정하고 전압제어 방식과 압력제어 방식을 대조군과 비교하였다. 전압제어 방식은 대조군과 유사한 결과를 얻을 수 있었으나 압력제어 방식은 대조군에 비해 낮게 나타났다. 압력제어 방식의 경우 필터링 시 압력 편차가 크고, 필터링 과정에서 일정한 압력을 유지하기 때문에 나타난 결과로 사료된다. 따라서 필터링 시에는 일정한 압력을 유지하는 것보다 필터링 시간 경과와 함께 여과물의 증가에 따라 압력이 점진적으로 증가하는 전압제어 방식이 eDNA를 포집하는데 적합함을 확인하였다. 정수역과 유수역의 eDNA 평균농도를 대조군으로 비교한 결과, 각각 96.2 [ng µL-1], 88.4 [ng µL-1]로 나타났으며, 펌프 방식으로 eDNA 평균농도를 비교한 결과는 각각 90.7 [ng µL-1], 74.8 [ng µL-1]로 정수역에서 필터링한 시료에서 높게 나타났다. 정수역에서 eDNA 농도가 높게 나타난 것은 잔존하는 eDNA를 비롯한 미세 유기물의 영향으로 사료된다.
최근, 원통형 DFB전송 구조들은 다양한 광 소자들과 결합하여 광통신용 필터로 널리 사용되고 있다. 이 원통형 Bragg 격자 구조들의 광 필터특성을 분석하기 위하여 본 논문에서는 Floquet-Babinet의 원리에 의존한 새롭고 쉬운 모드 전송선로 이론 (Modal Transmission-Line Theory)을 제시하였다. 수치해석 결과, 제안한 해석법은 원통형 DFB전송 구조들의 필터특성을 분석하기 위한 유용한 프로그래밍 알고리즘을 제공하고, 다층 원통형 주기 구조들의 전송특성을 분석하기 위하여 쉽게 발전시킬 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 웹, IPTV 등의 콘텐츠 유통망에서의 개인화 추천서비스를 위하여 이용자의 콘텐츠 이용행위와 콘텐츠의 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 추천방법의 성능향상을 위하여 이용자 및 콘텐츠 프로파일 생성방법과 함께, 이용자의 콘텐츠 이용행위를 암묵적 이용자 피드백으로서 학습과정에 적용하여 이용자 선호도를 분석하였다. 학습과정에서의 이용자 선호도 분석을 위하여 협업여과추천방법 및 내용기반추천 방법을 적용하였다. 또한 보다 정확한 추천을 위한 최종 콘텐츠 추천을 위하여 웹사이트 상의 콘텐츠에 대한 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 이를 통하여 보다 효율적이고 정확한 추천 서비스의 제공이 가능할 수 있다.
휴대전화의 배경화면을 위한 캐릭터 이미지의 수요가 모바일 컨텐츠 시장에서 빠르게 성장함에도 불구하고 지능형 검색 도구의 부재로 인해 사용자들은 원하는 이미지를 검색하는 데 많은 어려움을 겪고 있다. 이 문제를 해결하기 위한 방법으로 이미지 검색을 위해 가장 널리 사용되는 내용기반 이미지 검색(Content-Based Image Retrieval; CBIR)이 사용될 수 있겠으나 PC-기반 시스템과는 달리 초기 질의 요구를 만족시킬 수 없는 모바일 응용 소프트웨어의 제약 사항의 극복이 필요하다. 본 연구에서는 적합성 피드백과정에서 얻어진 선호도 정보를 이용하는 협업필터링(Collaborative Filtering; CF) 기법을 사용하여 내용기반 이미지 검색의 초기 질의로 사용될 수 있는 후보이미지의 리스트를 자동 생성하는 IQS-AutoGen이라고 하는 새로운 방법을 제안한다. IQS-AutoGen은 CBIR로부터 피드백된 이미지들에 대한 적합성 정보를 이용하여 목표 사용자와 선호도가 유사한 이웃(neighbor)을 확인하고 이웃들이 선호하는 이미지들의 리스트를 제공하는 CF 프로세스를 통해 CBIR을 위한 초기 질의 집합(Initial Query Set : IQS)을 자동으로 생성한다. 따라서 모바일 사용자는 IQS에 있는 이미지들 중의 하나를 선택하여 CBIR 세션을 위한 질의 이미지로 사용할 수 있게 된다. PC-기반 프로토타입 시스템을 사용하여 실험한 결과로부터 제안한 방법이 모바일 인터넷 환경에서 CBIR의 초기질의 요구를 성공적으로 만족시킬 뿐만 아니라 현재의 검색 방법보다 우수한 성능을 보여주고 있음을 알 수 있다.
A disturbance rejection controller using eccentricity filtering and LQ control techniques is proposed to alleviate the effecto of major roll eccentricity in multivariable cold-rolling processes. Fundamental problems in multivariable cold-rolling processes such as process time delay inherent in exit thickness measurement and non-stationary characteristics of roll eccentricity signals can be overcome by the proposed control method. The filtered instantaneous estimate of roll eccentricity may be exploited to improve instantaneous estimate of the exit thickness variation based on roll force and roll gap measurements, and a feedforward compensator is augmented as a reference for a gaugemeter thickness estimator. LQ feedback controller is combined with eccentricity filter for the attenuation of the exit thickness variation due to the entry thickness variation. The simulation results show that the roll eccentricity disturbance is significantly eliminated and other disturbances also are attenuated.
실시간 응용 프로그램은 미디어 데이터간에 만족되어야 할 동기화 제약조건을 가지고 있다. 클라이언트의 버퍼를 버퍼레벨기법의 가상버퍼와 네트워크 상태를 포함한 피드백기법을 제안한다. 가변적 전송 지연 시간을 흡수하면서 피드백 제어에 의한 동기화를 수행한다. 버퍼의 수위가 정상레벨을 유지하는가에 대한 문제는 재생률과 QoS 서비스에 중요한 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 필터링함수, 제어함수, 네트워크 평가 함수 등을 적용하여 멀티미디어 서버에서 전송 시작시점을 결정하고 미디어의 재생 시 끊어짐이 없는 유연한 재생을 처리하게 된다. 주 미디어인 오디오 프레임이 상위임계레벨에 버퍼의 수위가 존재 할 경우는 점차적으로 재생시간을 줄이고, 오디오 프레임이 하위임계레벨에 버퍼의 수위가 있을 경우는 점차적으로 재생시간을 늘리는 시스템을 제안한다.
We propose an efficient block least-mean-square (BLMS) adaptive algorithm, in conjunction with error control coding, for direct-sequence code division multiple access (DS-CDMA) systems. The proposed adaptive receiver incorporates decision feedback detection and channel encoding in order to improve the performance of the standard LMS algorithm in convolutionally coded systems. The BLMS algorithm involves two modes of operation: (i) The training mode where an uncoded training sequence is used for initial filter tap-weights adaptation, and (ii) the decision-directed where the filter weights are adapted, using the BLMS algorithm, after decoding/encoding operation. It is shown that the proposed adaptive receiver structure is able to compensate for the signal-tonoise ratio (SNR) loss incurred due to the switching from uncoded training mode to coded decision-directed mode. Our results show that by using the proposed adaptive receiver (with decision feedback block adaptation) one can achieve a much better performance than both the coded LMS with no decision feedback employed. The convergence behavior of the proposed BLMS receiver is simulated and compared to the standard LMS with and without channel coding. We also examine the steady-state bit-error rate (BER) performance of the proposed adaptive BLMS and standard LMS, both with convolutional coding, where we show that the former is more superior than the latter especially at large SNRs ($SNR\;\geq\;9\;dB$).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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