본 논문에서는 형태소 unigram과 한국어 어절을 형성하는 형태소 범주 패턴에 기반하여 어절을 인식하는 한국어 띄어쓰기 시스템을 구현하였다. 기존에 많이 연구된 통계 정보를 이용한 띄어쓰기 모델은 비교적 짧은 시간에 쉽게 구현할 수 있는 장점이 있지만, 한국어의 형태 유형론적 특성 때문에 발생하는 (ㄱ) 자료부족 문제와 (ㄴ) 메모리 크기 문제에 효과적으로 대처하지 못한다. 본 논문은 이 두 문제를 동시에 해결하기 위해 어절을 구성하고 있는 개별 형태소의 통계 정보와 그 형태소의 범주의 통계 정보를 기반으로 하여 띄어쓰기 후보 어절들을 추천한다. 임의의 후보 어절이 최종의 띄어쓰기 단위인 어절이 될 수 있는 확률은 (ㄱ) 해당 후보 어절 내의 각 형태소 확률과 (ㄴ) 해당 후보 어절을 구성하기 위해 그 형태소의 범주가 다른 형태소 범주와 함께 형성하는 패턴 내에서 차지하는 '범주가중치'를 고려하여 구한다. 해당 '범주가중치'는 (ㄱ) 말뭉치로부터 실제로 관찰된 어절의 확률과 (ㄴ) 후보 어절 내의 개별 형태소의 확률과 (ㄷ) 그 범주 가중치에 의해 추정된 어절 확률 사이의 평균 에러(error mean)가 최저가 되는 방향으로 학습하여 얻어진다.
허프 변환은 데이터 손실 및 왜곡이 포함된 영상에서도 직선 정보 추출에 용이한 장점이 있어 컴퓨터 비전 분야의 응용분야에 널리 사용되어 왔다. 그러나 허프 변환의 보팅 과정은 비효율적인 연산구조와 많은 메모리 접근횟수로 인해 실시간 처리 임베디드 비전 시스템에 적용하는데 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 허프 변환의 개선된 보팅 정책을 제시하고, 이를 적용하여 적은 하드웨어 자원 사용량으로 실시간 성능을 만족하는 허프 변환의 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 보팅 정책은 인접한 픽셀 간의 관계를 이용하여 보팅 연산 과정의 오버헤드를 줄였으며, 하드웨어 재사용성을 높임으로서 효율적인 연산구조를 가진다. 이러한 개선된 보팅 정책을 적용한 제안된 하드웨어 구조는 인접한 픽셀들의 보트 값을 병렬적으로 연산하고 저장하여 시간당 처리량을 높인다. 제안 구조의 장점은 순차적 연산 방식 대비 매우 적은 추가 하드웨어 자원만으로 이러한 성능 향상을 위한 병렬화를 달성한다는 것이다.
다층신경회로망의 학습방법인 오류역전도 알고리즘은 연관기억장치, 음성인식, 패턴인식, 로보틱스등과 같은 다양한 응용분야에 널리 사용되고 있다. 그럼에도 불구하고 계속 많은 논문들이 역전도 알고리즘에 대해 발표되고 있는 실정이다. 이러한 연구 동향의 주된 이유는, 뉴런 갯수와 학습 패턴의 갯수가 큰 경우에 역전도 알고리즘의 학습속도가 상당히 느리다는 사실때문이다. 본 연구에서는 가변학습율, 가변모멘텀율, 그리고 시그모이드 함수의 가변기울기를 이용한 새로운 학습속도 가속기법을 개발하였다. 학습이 수행되는 도중에, 이러한 파라메터들은 전체 오류의 변화량에 따라 연속적으로 조정되며, 제안된 기법은 기존의 역전도 알고리즘에 비해 획기적으로 학습시간을 단축시키는 결과를 보였다. 제안된 기법의 효율성을 입증하기 위하여, 처음에는 난수발생기로 생성한 이진 데이터를 이용하여 에포크(epoch) 횟수를 비교할 때 훌륭한 속도 향상을 보였으며, 또한, 기계학습(machine learning)의 벤치마크 학습자료로 많이 사용되는 이진 Monk's data, 4, 5, 6, 7비트 패리티 검사 문제와 실수 Iris data에도 적용하였다.
ROLAP(Relational Online Analytical Processing)은 다차원적 데이타 분석을 위한 제반 기술로써, 전사적 데이타 웨어하우스로부터 고부가가치를 창출하는데 필수적인 기술이다. 질의처리 성능을 높이기 위해서 대부분의 ROLAP 시스템들은 집계 테이블들을 미리 계산해 둔다. 이를 큐브 생성이라고 하며, 이 과정에서 기존의 방법들은 데이타를 여러 차례 정렬해야 하고 이는 큐브 생성의 성능을 저하시키는 큰 요인이다. (1)은 MOLAP 큐브 생성 알고리즘을 통해 간접적으로 ROLAP 큐브를 생성하는 것이 훨씬 빠르다는 것을 보였다. 본 연구에서도 MOLAP 큐브 생성 알고리즘을 사용한 신속하고 확장적인 ROLAP 큐브 생성 알고리즘을 제시하였다. 분석할 입력 사실 테이블을 적절하게 조각내어 메모리 효율을 높였고, 집계 테이블들을 최소 부모 집계 테이블로부터 생성하도록 하여 큐브 생성 시간을 단축하였다. 제안한 방법의 효율성은 실험을 통해 검증하였다.
휴대폰은 사용이 대중화되고 용도 또한 확대되어 모바일 인터넷 활용이 증가하고 있지만 특정 서비스에 편중되어 있고 학습에는 이용되고 있지 않다. 이것은 휴대폰을 이용한 교육 서비스는 대부분이 저용량의 텍스트 중심이므로 본 논문에서는 멀티미디어 동기화 표현 언어인 SMIL을 휴대폰에 적용한 멀티미디어 교육 시스템을 제안한다. 모바일에서 교육용 멀티미디어 제작에 필요한 SMIL 태그만 구성하여 정의함으로써 Parser의 크기를 줄이고 파싱을 위한 메인 CPU 자원을 절약할 수 있다. 또한 강의 정보 생성시 매크로화 방식의 제안으로 멀티미디어 컨텐츠의 전송량 감소, 전송 효율 증대의 효과를 가지는데 이는 이동 단말기들이 공통적으로 가지는 CPU, 메모리 등의 한계를 극복하는 방안이 될 수 있다.
기존 서버에서 담당하던 접근제어를 서버에 비해 제약을 갖는 클라이언트에서 처리하고자 하는 요구가 생겨남에 따라 자원 제약을 갖는 환경에서 효율적이고 안전하게 실의를 처리할 수 있는 방법이 필요하게 되었다. 기존의 접근제어 연구는 안전성에 초점을 맞추어 왔기 때문에 효율성 측면에 대한 고려가 적었으며, 최근 스트림 환경에서 보안 문제가 대두되면서 접근제어를 포함한 보안 측면의 연구가 시작되었다. 본 논문은 XML 데이터 스트립을 PDA나 휴대용 단말기와 같은 자원의 제약이 있는 클라이언트에서 안전하고 효율적으로 다루기 위한 방법을 제안한다. 본 연구는 유효한 XML 스트림 환경에서 첫째로 한정된 메모리 내에서 안전한 결과를 내기 위해 오버 헤드가 매우 적은 접근제어 처리 방법을 제안하고 있으며, 둘째로 접근제어 추가로 인한 오버헤드를 상쇄시키기 위해 처리 단계 마다 최적화가 가능한 부분들을 찾아 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 분석한다.
최근 활발히 연구되고 있는 RFID 시스템은 유비쿼터스 환경의 핵심기술로 평가되고 있으며 여러 산업 분야 흑은 개인 생활환경에 있어서 그 응용 범위를 넓혀가고 있으나, 사용자 정보에 대한 추적과 접근이 용이하여 개인 정보 침해의 위험성 또한 증가하게 되는 문제가 제기되고 있다. 본 논문에서는 RFID 환경에서 태그와 단말기 사이에 SEED 암호화 기술을 적용하여 태그에 대한 접근 보안을 유지하고, 하나의 RFID 태그 내에 응용 분야별로 구분된 여러 개의 객체식별자를 가지도록 함으로써 다양한 RFID 시스템으로의 접근을 가능하게 하는 다중 객체 구조의 RFID 태그를 제안한다. 또한, 발생 가능한 여러 가지 유형의 공격으로부터 태그에 저장된 정보를 보호하고 다중 객체에 대한 접근 및 통신을 위한 인증 프로토콜을 제안하며, 기존의 인증 프로토콜과 비교하여 효율적임을 증명한다.
본 논문에서는 흥부 CT 영상에서 폐 부위를 효율적으로 자동 분할하기 위한 하이브리드 접근기법을 제안한다. 본 제안방법은 다음과 같은 세 단계로 구성된다 첫 번째, 2, 3차원 자동 씨앗 영역성장법과 저해상도 연결요소 레이블링을 통하여 폐와 기관지를 분할한다. 두 번째, 2차원 형태학적 연산을 반복 적용하여 폐와 기관지를 분리한 후 저해상도 연결요소 레이블링을 이용하여 폐만 분할한다. 세 번째, 영상차감 기법을 사용한 폐 영역 보정을 통해 보다 정확한 폐 영역을 얻는다. 실험에서는 5명의 환자로부터 얻은 10개의 흉부 CT 영상을 사용하여 제안방법의 정확성과 효율성을 평가한다. 제안한 자동 분할 기법의 적용 결과를 전문가에 의한 수동 분할 결과와 비교함으로써 정확성을 평가하고, 수행시간과 메모리 사용량을 분석하여 제안방법의 효율성을 평가한다. 제안한 저해상도 연결요소 레이블링을 사용했을 때 수행시간은 평균 31.4초, 최대 메모리 사용량은 평균 196.75MB가 단축된다. 본 제안방법은 혈관에 생기는 빈 공간을 막아주는 추가작업 없이 효율적으로 자동 폐 분할을 수행한다.
무선 기술의 발달은 모바일 기능과의 결합으로 전자적인 학습을 향상시키고, 모바일 학습으로 확산되고 있다. 기본적으로 모바일 학습은 학습자에게 교육 내용 접근을 위한 시간과 공간적인 유용성을 제공한다. 그러나 모바일 디바이스는 작은 디스플레이 장치와 제한된 메모리 공간으로 인해서 학습 내용으로의 접근을 단지 텍스트 기반의 전달로 제한하고 있다. 본 논문은 멀티미디어 오브젝트 동기화를 지원하는 SMIL을 사용하여 모바일 디바이스에서 멀티미디어 컨텐츠 제작에 필요한 태그로만 구성한 MSMIL을 정의하여 파서의 크기를 줄이고, 학습 내용 생성시 매크로 방식을 사용하여 멀티미디어 학습 내용의 데이터 감소, 전송 효율 증대를 위한 멀티미디어 모바일 학습 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현 결과, 제작 언어의 간소화와 언어 습득의 용이, 그리고 파서의 크기를 줄임으로써 파싱을 위한 CPU의 자원을 절약할 수 있다.
네트워크 인프라의 성장과 디지털 영상압축 기술의 발달로 네트워크 카메라 서버를 이용한 실시간 영상감시 시스템의 수요가 증가함에 따라 가정이나 소규모 사무실에 적합한 실용화 수준의 보안 시스템에 대한 요구도 함께 증대되고 있다. 기존의 CCTV를 이용한 실시간 영상감시에 비해 네트워크 카메라 서버를 이용한 영상감시는 많은 이점이 있다. 본 논문에선 실시간 영상감시 시스템의 핵심 모듈로서 JPEG 영상의 수집과 전달을 담당하는 JPEG Streamer의 모델을 설계, 구현하며 JPEG Streamer의 안정성과 효율성을 위해서 쓰레드 풀과 공유메모리를 사용하고 실시간 영상의 품질을 높이기 위해서 더블버퍼링의 개념도 도입하였다. 또한 제시된 Streamer의 모델을 이용하여 개인 휴대단말기(PDA)로 무선 인터넷을 통해 실시간 영상을 전송하는 무선 영상 감시시스템을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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