악성코드 기술 발전으로 변이, 난독화 등의 탐지 회피 방법이 고도화되고 있다. 이에 악성코드 탐지 기술에 있어 알려지지 않은 악성코드 탐지 기술이 중요하며, 배포된 악성코드를 통해 저자를 식별하여 알려지지 않은 악성코드를 탐지하는 악성코드 저자 식별 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 바이너리 기반 저자 식별 방법에 대해 중요 정보인 컴파일러 정보를 추출하고자 하였으며, 연구 간에 특징 선택, 확률 및 비확률 모델, 최적화가 분류 효율성에 미치는 민감성(Sensitive)을 확인하고자 하였다. 실험에서 정보 이득을 통한 특징 선택 방법과 비확률 모델인 서포트 벡터 머신이 높은 효율성을 보였다. 최적화 연구 간에 제안하는 프레임워크를 통한 특징 선택 및 모델 최적화를 통해 높은 분류 정확도를 얻었으며, 최대 48%의 특징 감소 및 51배가량의 빠른 실행 속도라는 결과를 보였다. 본 연구를 통해 특징 선택 및 모델 최적화 방법이 분류 효율성에 미치는 민감성에 대해 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 표본 적응 프러덕트 양자기(sample-adaptive product quantizer: SAPQ)라 불리는 새로운 기법의 양자기를 불변 길이 출력을 가지며 높은 전송률을 가지는 DPCM(differential pulse coded modulation)에 기초한 영상 데이터 감축에 적용하였다. DPCM의 성능을 개선하기 위해서는 기존의 스칼라 양자기 대신에 벡터 양자기(vector quantizer: VQ)를 사용해야 하는데, 전송률이 증가함에 따라 일반적인 VQ나 심지어 나무 구조를 가지는 변형된 VQ도 부호화 복잡도나 요구되는 기억 장치의 양으로 인하여 그 구현이 거의 불가능하다. SAPQ는 매우 짧은 적응 주기를 가지는 feed-forward 적응 스칼라 양자기로 일종의 제한적 구조를 가지는 VQ의 일종이다. 따라서, 비록 전송률이 높다고 해도, SAPQ를 사용하면 일반 VQ에서의 부호화 복잡도와 요구되는 기억 장치의 양을 줄이면서 VQ의 성능을 얻을 수 있다. 나아가서 SAPQ가 스칼라 양자기 구조를 가지고 있으므로 DPCM 부호기에서 기존의 스칼라 값을 예측하는 예측기를 그대로 사용하면서 SAPQ는 양자화 역할을 수행할 수 있다. 합성 신호와 실제 영상 데이터에 대하여 실험한 결과 DPCM의 양자화 부분?을 바꾸어서 전송률이 4 b/point 이상에서 2-3 dB 정도의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
터빈 사이클의 성능 상태량을 결정하기 위한 보정 열 성능 분석은 발전소의 향상된 경제성 운전을 위해 요구된다. 본 연구에서는 유용하고 정확한 성능 분석을 위해서 산업 표준인 ASME PTC를 기분으로 하여 성능 데이터를 사용하여 주급수 유량의 영역별 판정 알고리듬을 개발하고 각 영역별 추정 알고리즘을 개발하였다. 추정 알고리즘은 측정 상태량의 상관관계를 기반으로 형상 분류를 제시하고, 이를 기반으로 서포트 벡터 머신 모델링을 이용하여 추정 모델을 구성하였으며, 서포트 벡터 머신 모델링의 우수성을 검증하기 위하여 신경 회로망 모델, 커널 회귀 모델과 비교하였다. 주급수 유량의 형상 분류 및 추정 모델은 터빈 사이클에서 정확한 보정 열 성능 분석을 제공함으로써 향상된 성능 분석에 기여할 것이다.
본 논문에서는 인터넷 폰, 디지털 이동통신 등과 같이 낮은 비트율이 요구되는 분야에 사용될 수 있는 MPEG-4 오디오의 HVXC(Harmonic Vector eXcitation Coding) 알고리즘을 부동 소수점 DSP인 TMS320C6701에 실시간 구현한 내용을 기술한다. 실시간 동작을 위한 하드웨어 구조를 채택하였으며, 소프트웨어 최적화의 경우 연산 시간이 많이 소요되는 함수 루틴에 대한 C 언어 및 어셈블리 언어 레벨의 최적화를 수행하였다. 또한, DSP의 내부 프로그램 메모리의 프로그램 캐쉬로의 활용, DSP의 내부 데이터 메모리의 영역의 중첩 활용 및 background DMA 방식을 이용한 최적화를 수행하였다. 최적화 결과 2kbps및 4kbps의 비트율에서 압축 및 복원을 실시간으로 수행할 수 있으며, 인코더의 경우 2kbps의 경우에는 최적화 전에 비해 약 96% 정도로 수행시간을 단축하였다. 또한, 비공식 주관품질 평가에 의하면 2kbps의 비트율에서 약 MOS 2.45를 얻었다.
DS-CDMA 시스템에서는 다중 접속으로 인하여 다중 접속 간섭 문제가 발생되어진다. 이 문제를 해결하기 위하여 간섭 제거기가 사용되어졌다. 기존 간섭 제거 수신기는 연속 간섭 제거기와 안테나 어레이를 적용한 구조이다. 이 구조에서 가중치 벡터를 갱신하는 방법에 따라서 방법 I과 II로 구별되어진다. 본 논문에서는 기존 구조에서 가중치 벡터를 갱신하기 위하여 constant modulus 알고리즘의 비용함수를 사용한 적응 블라인드 CMA 어레이 간섭 제거 수신기를 제안하였다. 모의 실험은 가우시안 환경 하에서 SIR과 BER 곡선에 의해서 제안된 수신기와 연속 간섭 제거기예 안테나 어레이를 확장한 기존 간섭 제거 기술들과 비교하였다. 모의 실험 결과, 제안된 수신기가 기존 수신기 방법 I보다 SIR 곡선에서 1.5[dB]의 SIR 이득을 지니고, 방법 II보다는 약 0.5[dB]의 SIR 이득을 지닌다. BER 곡선에서는 방법 I보다는 약 2[dB] SNR 이득을 지니고, 방법II보다는 약 0.5[dB] SNR 이득을 지닌다. 따라서 제안된 간섭 제거기가 기존 간섭 제거 기들보다 더 나은 성능을 지니고 있음을 보여 주고 있다.
본 연구에서는 역전파(backpropagationlk)학습 알고리즘에 대체될 수 있는 전방향 학습 알고리즘에 준하는 혼합 인식모형을 구성한다. 본 알고리즘은 Nikhil R. Pal (1993)이 제안한 GLVQ(Generalized Learning Vector Quantization)를 이용하여 패턴을 클러스터링 한 다음 비유사성(dissimilarity)을 가진 패턴끼리 재구성(regrouping) 하여 단순 퍼셉트론(simple perceptron)을 이용하여 group별 학습을 한다. 일반적으로 역전파학습인 학습시간이 많이 소요된다는 단점이 있다[1]. 본 알고리즘의 특징으로 는 feed-forward학습이기 때문에 학습시간이 단축될 뿐만 아니라 전체 패턴을 그룹별 로 나누어 학습을 하기 때문에 인식률도 향상 시킬 수 있다. 본 알고리즘에 적용한 데 이타는 250개의 ASCII코드를 16$\times$8격자에 정규화시킨 비트 패턴(bit pattern)을 이용 하였다. 실험결과 250개의 패턴을 10개의 클러스터로 나누어 학습을 시켰을 때 각 클 러스터별 평균반복횟수 94.7회만에 250개의 ASCII코드를 100% 인식할 수 있었다.
본 논문은 시맨틱 웹의 실현을 위해서는 필수적인 작업인 웹문서의 의미를 자동으로 태깅할 수 있는 시스템에 관한 것이다. 웹상의 방대한 자원을 일일이 사람이 수작업으로 의미를 태깅한다는 것은 사실상 불가능하기 때문에 한국어 웹문서를 대상으로 대량의 학습 데이터를 수집하고 자연어처리 기법과 시소러스를 이용하여 특징을 추출한 후 SVM 기계학습을 통하여 개념분류기를 구축하였다. 한국어의 특징을 파악하여 의미 태깅에 필요한 특징 정보를 추출하기 위해서 형태소 분석과 구문 분석을 하였다. 추출된 특징정보는 가도카와 시소러스의 의미코드를 이용하여 학습벡터로 구성되는데, 이는 유사한 단어나 구를 하나의 개념코드로 매핑하여 시스템의 재현율을 높이는 역할을 하게 된다. 실험결과 자동 의미 태깅 분야에서 본 접근방법의 가능성을 확인할 수 있었다.
본 논문은 움직임 벡터와 함께 Coding Unit (CU)의 분할 정보를 표현하기 위해 쿼드트리 기반의 Coding Unit Tree (CUT)를 제안한다. 새로운 동영상 국제 표준안인 High Efficiency Video Coding (HEVC)는 높은 압축 효율을 위해 다양한 새로운 기술들을 채택하였다. 그리고 CU, prediction Unit (PU), 와 Transform Unit (TU)라는 분할 개념을 도입하였다. 그중 기본 부호화 단위인 CU는 H.264/AVC의 매크로 블록보다 다양한 크기를 제공하며 계층적인 구조를 가지고 있으며 쿼드트리 기반의 영상을 분할하고 처리한다. 이러한 구조는 유연성과 최적화를 이룰 수 있는 기반을 제공하고 있으나, 분할 정보에 대한 오버헤더가 발생한다. 복잡한 움직임 정보가 발생하면, 해당하는 정보를 전송하기 위해 다양한 신호가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 다양한 신호들을 분석하고, 중복되는 정보를 제거하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘 은 기본 블록인 $2{\times}2$ 블록을 기준으로 계층적인 구조를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 쿼드트리 기반의 타입 코드로 영상을 구조를 나타내고, 대표 값과 잔여 값으로 각 노드의 값을 표현한다. 결과에서 제안하는 알고리즘이 HM1.0보다 13.6% 압축 향상을 보여준다.
본 논문에서는 Device-to-Device (D2D) 통신 시스템이 셀룰러 단말기들과 하향 링크의 주파수 자원을 공유할 때 D2D 통신으로 인한 간섭을 완화하기 위한 빔 형성 및 스케줄링 기법을 제안한다. 유니터리 행렬을 이용한 빔 형성 기법과 양자화된 채널 상태 정보의 되먹임 방식을 사용하는 셀룰러 기지국이 D2D 수신 단말기에 미치는 간섭이 최소화되도록 전송 가중치 행렬과 셀룰러 단말기를 선택한다. 기지국으로부터 D2D 수신 단말기에 미치는 간섭을 줄여 D2D 송신 단말기의 전송 전력을 줄임으로써 D2D 통신이 셀룰러 단말기에 미치는 간섭을 최소화한다. 이때 가중치 행렬의 선택을 제한함으로써 발생하는 셀룰러 단말기들의 총 전송률의 저하를 개선하기 위하여 각 코드 벡터가 1개 이상의 유니터리 행렬에 포함되도록 코드북을 구성한다. 모의실험을 통해 제안하는 방식이 D2D 통신으로 인한 간섭을 완화시킬 뿐만 아니라 개선된 코드북을 사용함으로써 셀룰러 단말기의 총 전송률도 향상시킬 수 있음을 보인다.
최근 가상현실 기술의 발전으로 가상의 3D 객체와 자연스러운 상호작용이 가능하도록 하는 사용자 친화적인 손 제스처 인터페이스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 단순하고 적은 종류의 손 제스처만 지원되고 있는 실정이다. 본 논문은 가상환경에서 3D 객체와 보다 직관적인 방식의 손 제스처 인터페이스 방법을 제안한다. 손 제스처 인식을 위하여 먼저 전처리 과정을 거친 다양한 손 데이터를 이진 결정트리로 1차 분류를 한다. 분류된 데이터는 리샘플링을 한 다음 체인코드를 생성하고 이에 대한 히스토그램으로 특징 데이터를 구성한다. 이를 기반으로 학습된 MCSVM을 통해 2차 분류를 수행하여 제스처를 인식한다. 본 방법의 검증을 위하여 3D 블록을 손 제스처를 통하여 조작하는 'Virtual Block'이라는 게임을 구현하여 실험한 결과 16개의 제스처에 대해 99.2%의 인식률을 보였으며 기존의 인터페이스보다 직관적이고 사용자 친화적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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