적외선 기반 깊이 센서는 최근 저렴해진 가격으로 인해 소비자용으로 널리 보급되고 있으며 원래 목적을 넘어서 방송용 가상 스튜디오 제스처 인식을 포함한 다양한 분야로까지 적용 범위를 확대하고 있다. 그러나 이러한 방송 스튜디오 환경에서는 깊이 센서와 간섭을 일으키는 적외선이 다량 방출되어 올바른 깊이 정보의 포착이 불가능한 문제가 발생한다. 본 논문에서는 특정 적외선 파장대를 사용하는 깊이 센서가 적외선 방출 광원 하에서 간섭이 발생하는 원리에 대해 분석하고 깊이 센서의 올바른 작동을 보장하기 위한 필터링 기법을 논의한다. 또한 여러 차단 주파수대를 가지는 통과 필터를 적용하는 실험방법과 그 결과를 제시하며 올바른 대역 통과 필터를 적용함으로써 조명에서 방출되는 적외선을 차단하고 효과적으로 깊이 정보를 포착할 수 있다는 사실을 실험적으로 증명한다.
본 논문에서는 개인의 취향에 맞는 음악을 자동으로 추천해주는 음악 추천 시스템을 소개한다. 본 논문에서 소개하는 추천 시스템은 각 음악 사이의 유사도를 그래프로 저장하는 그래프 기반 협동적 여과 방식을 사용하여 사용자의 암시적 선호 정보를 바탕으로 빠른 추천을 할 수 있으며, 또한 사용자의 정적인 성향뿐 아니라 시간에 따라 달라지는 동적인 성향에 맞는 추천도 가능하도록 설계되었다. 추천 서버는 자바로 구현되었으며 독립된 서버로서 클라이언트와 정해진 프로토콜에 따라 통신하도록 구현되었다. 구현된 추천 서버와 실제 사용자들의 음악 다운로드 데이터를 이용하여 추천 데모 사이트를 구축하였으며, 실험을 통하여 추천 결과의 정확도를 측정하였다.
본 연구는 리그노셀룰로오스 섬유와 굴참나무 수피-기반 활성탄(COA)으로 제조한 3층 섬유판에 한지를 조합하여 제작한 섬유판 필터세트의 미세먼지(PM), 휘발성 유기화합물(TVOC), 폼알데하이드(HCHO) 여과능을 조사하기 위하여 수행하였다. 단백질계 접착제를 적용하여 표층에 목섬유 그리고 심층에 재생섬유/COA로 제조한 섬유판(WRF)과 한지로 제작한 섬유판 필터세트는 일반향의 연소에 의하여 발생하는 상기 오염물질을 효과적으로 여과하였다. 섬유판 제조에 있어 표층/심층에 적용되는 접착제의 함지율을 4%/4%, 5%/3%, 6%/2%로 조절하여 WRF를 제조한 후, 이를 한지와 함께 WRF-기반 필터세트 제작에 이용하였다. 이 필터세트의 PM, TVOC, HCHO 여과능은 심층의 함지율이 감소함에 따라 향상되었다. 한편 WRF-기반 필터세트 구성에 있어 45 g/m2 평량의 한지보다 25 g/m2 평량의 한지(KP-25g)를 사용하여 제작한 필터세트에서 여과능이 우수하였다. 표층에 재생섬유와 심층에 목섬유/COA로 제조한 섬유판(RWF)과 KP-25g로 구성한 섬유판 필터세트의 여과능은 WRF와 비교하여 높았다. 소형 실내공간 및 대형 옥외공간에 WRF-기반 섬유판 필터세트 및 무필터 조건과 함께 측정한 PM 및 TVOC 여과능은 RWF-기반 섬유판 필터세트에서 높았다. 따라서 RWF와 KP-25g를 조합하여 제작한 섬유판 필터세트가 실내외 공간에 존재하는 PM, TVOC 여과용 필터로서 적용이 가능할 것으로 생각한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제7권2호
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pp.56-64
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2015
The personal image information compiled through closed-circuit television (CCTV) will be open to the internet with the technology such as Long-Tail, Mash-Up, Collective Intelligence, Tagging, Open Application Programming Interface (Open-API), Syndication, Podcasting and Asynchronous JavaScript and XML (AJAX). The movie User Created Contents (UCC) connected to the internet with the skill of web 2.0 has the effects of abuse and threat without precedent. The purpose of this research is to develop the institutional and technological method to reduce these effects. As a result of this research, in terms of technology this paper suggests Privacy Zone Masking, IP Filtering, Intrusion-detection System (IDS), Secure Sockets Layer (SSL), public key infrastructure (PKI), Hash and PDF Socket. While in terms of management this paper suggests Privacy Commons and Privacy Zone. Based on CCTV-UCC linked to the above network, the research regarding personal image information security is expected to aid in realizing insight and practical personal image information as a specific device in the following research.
이 논문에서는 시퀀스 데이터베이스에서 효과적인 유사 검색을 지원하기 위한 색인 기법을 제안한다. 제안하는 색인 기법에서는 데이터 시퀀스에 대한 필터링 효과를 얻기 위해, 최소 DTW 거리를 새롭게 제안한다. 최소 DTW 거리는 유사한 데이터 시퀀스 그룹과 질의 시퀀스 사이의 최소거리를 측정하는 방법이다. 최소 DTW 거리는 계층적인 색인 구조를 통해서 시퀀스 데이터베이스를 필터링하면서 유사도 검색을 수행할 수 있도록 한다. 마지막으로, 실험을 통해서 제안하는 방법의 우수성을 입증한다.
스마트폰을 중심으로 한 모바일 기기의 보급과 온라인 소셜 네트워크 서비스의 이용자들이 증가하면서 사용자들은 많은 콘텐츠를 소비하고 공유한다. 이는 콘텐츠 사용자들의 개별적 기호에 맞지 않거나 만족도가 떨어지는 콘텐츠를 소비하게 한다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 소셜 네트워크 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천하기 위한 기법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 온라인 상에 존재하는 다양한 정보 중에서 공연과 관련한 콘텐츠들을 중심으로 사용자 성향별로 추천을 해줄 수 있는 협업필터링 방법에 대하여 제안한다.
인터넷의 상업적 이용이 증가하고 인터넷에서 쉽게 얻을 수 있는 정보의 양이 풍성해지면서 정보 필터링 (information filtering) 기법은 대량의 정보 공간에서 사용자의 요구와 기호에 맞는 항목을 찾는 과정에 널리 사용되고 있다. 많은 협력필터링 (collaborative filtering) 시스템이 사용자 평가를 기반으로 사용자나 항목들 사이의 유사성을 찾아내고 이를 바탕으로 추천을 해왔지만 사용자 편향 (user bias), 비전이 연관 (non-transitive association), cold start 문제와 같이 성능을 높이기 위해 해결해야 할 문제들이 남아있다. 이 세 가지 문제는 사용자나 항목들 사이에 더 정확한 유사도를 찾아내는 과정에 장애가 된다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 제안된 UCHM 및 ICHM 방법을 확률적으로 재해석하였다. 이 확률적 모델은 객체 (사용자 또는 품목)들을 그룹들로 구분하고 각 그룹 내에서 사용자 평가가 가우시안 분포를 따른다는 가정 하에 사용자들이 무엇을 선호할 것인지 예측한다. 실세계 자료에 대한 실험 결과, 제안된 방식이 다른 방식들과 비교할 만한 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있었다.
정보기술과 인터넷의 발전에 따른 정보의 폭발적인 증가로 인하여 정보과잉에 따른 적절한 정보의 선택이 필요하게 되었다. 이를 위하여 이용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 검색 또는 여과하는 일을 수행하기 위하여 정보검색 및 정보여과 시스템이 등장하게 되었다. 이러한 일련의 정보환경의 변화에 대한 보다 적극적인 대응방법으로서 도서관 및 정보센터에서는 이용자가 원하는 정보를 정확하고 효율적으로 제공하기 위한 노력의 일환으로서 이용자에게 맞춤화된 정보 추천서비스 제공이 요구된다. 본 연구에서는 도서관 및 정보센터에서 적극적인 정보서비스를 위한 방법으로 이용자에게 맞춤화된 정보를 제공할 수 있는 개인화 추천시스템을 구축하기 위한 방안을 제안하였다. 이를 위하여 기존의 추천방법에 대한 장단점을 분석하고 기존 추천방법에 대한 문제점을 해결하기 위한 방법으로서 대용량 콘텐츠 및 이용자 환경에서 이용자의 콘텐츠 이용빈도를 기준으로 멀티미디어 콘텐츠를 위한 개인화된 하이브리드 추천방법을 제안하였다. 이를 위하여 이용빈도에 있어서 상위 이용자 및 콘텐츠를 분리하고 적절한 추천방법에 적용하기 위한 새로운 형태의 추천방법 및 대용량 추천시스템에 적합한 연관규칙과 협업여과방법에 대한 조합방법을 제안하였다.
본 논문에서는 수질을 향상시키고 저수조를 온라인 관리하기 위하여 정보 필터링을 이용한 저수조 무선 통합 관리를 제안하였다. 저수조 수위 센서가 저수위 감지시 저수조 컨트롤에서 무선을 통해 데이터를 무선 컨트롤로 보내어 펌프를 가동한다. 이때 저수조에서 일어나는 각종 데이터를 라인전송 모뎀으로 송신한다. 라인전송 모뎀에서 수신된 데이터는 각 시간 단위로 로그를 기록한 후 데이터베이스에 저장된다. 제안된 방법에서는 저수조의 상황과 환경을 정의하였고 정보 필터링을 이용하여 펌프동작, 태양 전지량, 약품량, 저수량, 회선, 모뎀에 따른 적합한 서비스를 예측하였다. 정보 필터링을 이용한 저수조 무선 통합 관리를 개발하여 제안한 방법의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 시험적인 적용을 시도하고자 한다.
협업에 의한 태그 작성 시스템은 소셜 네트워크에서 다양한 공유 콘텐츠에 사용자가 태그를 부착할 수 있도록 허용하는데, 이러한 태그들은 본인뿐만 아니라 모든 커뮤니티 사용자들이 콘텐츠를 이용하는데 유용함을 준다. 협업 태그 기반의 추천에서는 사용자와 항목, 그리고 태그로 이루어진 3차원 데이터를 이용하는데, 이 데이터는 일반적으로 사용자와 항목으로 이루어진 2차원 데이터에 비하여 더 방대한 반면, 희소성(Sparsity)이 더 높다. 따라서 기존의 협업 필터링 기법을 바로 적용하는데 어려움이 많다. 잠재 요인 모델(Latent Factor Model)은 관찰된 값을 설명하는 잠재된 특징(요인)들을 밝히고, 이를 이용해서 문제를 해결하기 위한 모델로서 최근 협업 필터링에서도 성공적으로 적용되고 있으나, 모델을 학습하거나 개선하는 단계에서는 많은 시간과 노력이 필요하다는 단점이 있다. 이러한 잠재 요인 모델을 3차원 협업 태그 데이터에 적용하기 위해서는, 계산이 복잡한 협업 필터링 모델 수립의 어려움을 극복해야 한다. 이 논문에서는 사용자가 항목에 대해 사용한 태그들을 사용자 및 항목에 대한 잠재요인으로 간주하여 직관적인 모델을 수립하고, 사용자의 아이템에 대한 선호도를 결정하는 여러 가지 방법들을 제안하고, 실제 협업 태그 데이터를 이용하여 이들을 비교 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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