본 논문에서는 손 추적과 제스처 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 사용자 손의 3차원 기하학적 정보를 취득하기 위해 별도의 장비를 사용한다. 특히, 기존의 물체 검출 및 추적 시스템들에서 제기 되었던 추적 과정에서의 문제점을 피하기 위해 능동적인 타원체 영역을 만들고 손 추적을 위한 영역을 타원체 영역의 안으로 제한했다. 제안된 시스템은 미리 정의된 기간 동안에 손 위치의 이동평균을 계산한다. 그리고 추적영역은 3차원 공간에 편성된 공분산에 기반한 사용자 손 움직임의 불확실성을 추정하여 통계적인 데이터에 따라 능동적으로 제어하였다. 또한 손 위치가 획득되었을 때, 손 제스처를 인식하기 위해 펼쳐진 손가락을 검출한다. 사용자 인터페이스 체제 기반의 시스템을 구현하여 복잡한 환경에서 다중의 대상들이 동시에 존재하는 경우이거나 일시적인 가려짐이 발생하는 경우에도 정확성을 보여 매우 안정적으로 동작할 수 있음을 보여주며, 약 24-30fps의 프레임 비율로 사용할 수 있는 가능성을 보여주었다.
사람들이 실내공간에서 소비하는 시간이 증가함에 따라, 실내공간을 대상으로 하는 서비스들에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 실내공간정보 서비스를 제공하기 위해서는 실내공간정보를 구축하는 것이 우선적으로 이루어져야 하며 본 연구에서는 기 구축되어 있는 BIM (Building Information Management) 데이터로부터 실내공간정보 국제표준 데이터인 IndoorGML을 생성하는 방법을 제안하였는데 대표적인 BIM 데이터 자료인 IFC (Industry Foundation Class) 데이터를 IndoorGML로 변환하기 위하여 IFC 객체들의 특성을 조사하고, IndoorGML로 변환이 필요한 객체들을 선별하였으며 실내공간의 표현과 내부통행에 제약을 주는 객체로 구분하였다. 또한 개발된 변환도구를 이용하여 빔서버(BIMserver) 깃헙(github)에서 제공하는 데이터 셋 일부와 서울시립대학교 21세기관 IFC모델을 IndoorGML의 PrimalSpaceFeatures 데이터로 구축하는 실험을 수행하였다. 각각의 IFC 데이터를 IndoorGML로 변환한 결과 기하정보를 손실 없이 IndoorGML문서가 생성되었으며, IndoorGML이 가지고 있는 특징인 NavigableBoundary가 정확하게 생성되는 결과를 보였다. 추후, 다양한 형태의 IfcStair 객체를 변환하는 방법에 대한 추가적인 연구가 필요하며, 프라이멀 스페이스(PrimalSpace) 데이터를 이용하여 듀얼 스페이스(DualSpace) 데이터인 MultiLayeredGraph를 자동 생성하는 방법에 대한 개발이 필요하다.
온라인 게임 봇은 이미 수 많은 방식을 통해 사람들에게 알려져 왔으며, 사용자의 게임 흥미 저하, 게임 내 경제 순환 파괴, 게임 컨텐츠 및 수명 단축 등 많은 문제점을 야기한다. 정상적이지 않은 게임 봇 운영을 방치하는 것은 장기적으로 게임 제작사와 게임 플레이어에게 모두 악영향을 미치게 되므로 이에 대한 탐지 및 제재는 필수가 되었다. 하지만 제재 단계에서 생기는 오인 제재의 딜레마를 피하기 쉽지 않다. 게임사 측에서 유저를 제재하기 위해서는 객관적인 분석 지표인 로그를 가지고 제재 여부를 판단해야 하며, 로그에서 추출한 정보를 근거로 확보해야 한다. 본 연구에서는 탐지 대상 기간의 로그에 대하여 이를 일일 단위로 나누어서 게임봇 유저 판별을 수행할 것이다. 일일 단위 탐지를 위해 탐지 기간을 하루 단위로 나누어 해당 일자에 대한 게임봇 여부를 우선 판별하고, 이후 최종 결과를 판단하였다. 제안한 방법론을 통해 일반 유저 스타일과 게임봇 유저 스타일이 섞여 있는 경우를 쉽게 탐지해 낼 수 있을 것이다. 본 논문에서 제안한 방법론으로 테스트한 결과, 분류 정확도를 확인할 수 있는 지표 중 하나인 F1-score가 0.898에서 0.945로 향상되었다.
u-GIS환경에서 GeoSensor를 기반으로 하는 GeoSensor 환경은 다양한 센서들로부터 수집한 동적인 데이터와 기존 GIS인 정적인 지형지물 정보의 융합을 요구한다. 이 환경의 핵심인 GeoSensor는 넓은 지역에 산발적으로 분포하며, 다양한 크기의 데이터를 끊임없이 수집한다. 따라서 Data Stream Management System(DSMS)은 제한된 메모리로 인하여 저장 공간을 초과하는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 다양한 부하제한 기법들이 활발히 연구되고 있다. 부하제한 기법에는 크게 랜덤부하제한 기법과 의미적부하제한 기법, 샘플링 기법으로 분류된다. 랜덤부하제한 기법은 무작위로 데이터를 선택하여 삭제하고, 의미적부하제한 기법은 데이터의 우선순위를 부여하여 우선순위가 낮은 데이터부터 삭제한다. 샘플링 기법은 통계적인 연산을 이용하여 샘플링 비율을 산정하고 이를 토대로 부하를 제한한다. 그러나 기존 기법들은 공간적 특성을 전혀 고려하지 않기 때문에 공간 질의의 정확도를 감소시키는 문제를 갖는다. 본 논문은 GeoSensor 환경에서 DSMS에 발생하는 과부하 발생을 제한하고 공간 질의의 정확도를 향상시키기 위해 선-필터링을 이용한 후-부하제한 기법을 제안한다. 본 기법은 선-필터링을 통하여 스트림 큐에 불필요하게 가중되는 부하를 1차적으로 제한하며, 과부하 발생 시 공간 질의 결과 정확도를 보장하기 위하여 공간 중요도와 데이터 중요도를 고려하여 후-부하제한을 수행한다. 이 기법을 이용하여 부하제한 수행 횟수를 효과적으로 감소시켰고, 공간 질의의 정확도를 향상시켰다.
수출자에게 이중용도 품목의 최종용도와 수요자 확인의무를 부여하는 상황허가(Catch-all) 제도가 본격 시행되면서 대량살상무기 (WMD) 확산 방지 등을 위한 기업의 전략물자 수출통제 자율준수제도(Compliance, Program: CP)에 대한 관심이 높아지고 있다. 일본은 아시아 최고의 전략물자 수출통제 국가로서 현재 1,600개 이상의 기업이 자율준수무역거래자로 지정되어 있다. 반면 한국은 2005년 자율준수무역거래자 제도가 도입되었음에도 불구하고 2011년 10월말 현재 148개 기업만이 자율준수무역거래자로 지정되어 있다. 본 논문은 한국과 일본의 전략물자 수출통제 자율준수제도의 발전과정, 주요 내용 및 현황에 대한 비교 분석을 통해 한국의 자율준수제도 개선방안을 다음과 같이 제시한다. 첫째, 전략물자 수출기업의 자율준수제도에 대한 긍정적인 인식 전환 노력이 시급하다. 둘째, 자율준수제도에 대한 신속한 정보 제공과 함께 홍보 및 교육이 강화되어 야 한다. 셋째, 자율준수제도 관련 정부 기업 간 커뮤니케이션이 활성화되어야 한다. 넷째, 자율준수제도의 발전 및 정착을 위한 한 일간 다각적인 협력방안의 모색이 필요하다.
지식과 정보에 대한 접근은 보편적 인권이다. 그러나 2013년 6월 27일 마라케시 조약이 채택된 후에도 대다수 국가에서 시각장애인을 포함한 독서장애인이 접근 가능한 자료는 표준 인쇄물의 1-7%에 불과하고 도서관서비스도 매우 취약하여 도서 기근이 계속되고 있다. 이러한 심각한 격차 및 불평등에 주목한 본 연구는 주요 선진국에서 민간단체가 장애인서비스를 주도하는 미국 Learning Ally와 Bookshare, 영국 RNIB, 프랑스 BNFA, 일본 SAPI를 분석하였다. 주요 내용은 모태와 발전, 법적 근거와 주요 정책, 도서관과의 관계, 회원제도, 서비스 체계와 내용, 대체자료의 개발과 확보, 서비스 제공 실적 등이다. 그리고 도출된 시사점과 마라케시 조약을 기반으로 국내 도서관 장애인서비스 강화를 위한 전략적 과제를 제안하였다. 장애인 '독서장벽 해소를 위한 법률' 제정 촉구, 도서관서비스를 제약하는 「저작권법」 관련 조항 개정, 국립장애인도서관 조직역량 강화, 도서관평가에서 장애인서비스 지표 제고, 광역대표도서관 중심의 도서관 협력시스템 구축과 서비스 확대 등이 시급하다.
지난 수년간 서비스 산업은 빠르게 성장해 왔으며, 현재도 그 성장가능성이 매우 높다. 때문에 서비스 산업의 생산성 및 혁신활동이 국가경제발전의 중요한 요소로 관심을 받기 시작하였다. 그럼에도 불구하고, 제조분야에서의 혁신과 관련된 연구들은 활발히 이루어진 것과 달리, 서비스 산업에서의 혁신 활동의 특성에 대한 연구는 상대적으로 부족하였다. 특히, 서비스 혁신은 서비스에 따라 상이하게 나타날 수 있기 때문에 이에 대한 연구가 반드시 필요하다. 따라서 본 연구는 서비스 유형별 혁신활동의 특성을 비교 및 분석하는 것을 그 목적으로 하고자 한다. 이를 위해, 첫째, 과학기술정책연구원(STEPI)의 기술혁신조사(KIS) 서비스업 분야 데이터를 활용한다. 둘째, 서비스의 고객화 정도와 설비의 중요도를 기준으로 서비스의 유형화를 수행한다. 셋째, 각 서비스 유형별 혁신활동의 특성을 혁신활동의 투입, 프로세스, 산출의 관점에서 분석한다. 연구 결과, 각 서비스 유형은 고유의 혁신활동 패턴을 가지고 있는 것으로 나타났으며, 이는 서비스 유형의 특성에 대한 가치 있는 정보를 제공함으로써 서비스 분야에서의 혁신활동에 대한 추후 연구를 위한 기초적인 자료를 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.
본 최근 영상 및 멀티미디어의 시각적인 내용을 기반으로 하는 검색 방법에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 내용 기반 영상 검색(content-based image retrieval)에 관한 대부분의 기존의 질의 방법은 입력 영상에 의한 질의 또는 컬러(color), 형태(shape), 특징(texture) 등과 같은 low-level 특징을 사용한다. 그러나 이러한 방법들은 비교적 사용하기 불편하고 방법이 편중되어 있어서 일반 사용자들의 다양한 질의 요구에 적합하지 못하다. 본 논문에서 제안하는 것은 내용 기반 영상 검색 시스템 하의 컬러 객체의 자동 추출과 다중 질의를 위한 레이블링 알고리즘이다. 이것은 먼저 single colorizing 알고리즘을 사용하여 영상의 영역을 단순화 시키고 제안하는 Color and Spatial based Binary tree map (CSB tree map)을 이용하여 컬러 객체를 추출한다. 그리고 제안하는 레이블링 알고리즘을 이용하여 데이터베이스의 객체들을 색인한다. 이것은 컬러와 공간 정보를 고속으로 레이블링 하고 객체의 컬러 속성과 크기 및 위치 정보를 이용하여 객체의 컬러 기반과 공간적 기반의 조합을 바탕으로 하는 사용자의 다양한 질의에 부합할 수 있는 적응성 있는 시스템을 구현한다. 본 논문에서는 "Washington" 데이터베이스를 이용한 비교 실험을 통해서 제안하는 시스템의 검색 결과의 우수함을 알 수 있었다.
WCDMA 시스템에서는 다른 주파수 또는 다른 시스템의 신호 세기를 측정하기 위하여 압축 모드(Compressed Mode)를 사용한다. 압축 모드로 동작하는 동안에는 처리 이득(Processing Gain)이 낮아지기 때문에 단말의 QoS(Quality of Service)에 영향을 끼친다. 그러므로 기지국은 단말이 요구하는 QoS를 만족시키기 위해서 전송 전력량을 증가시킨다. 한편 압축 모드의 전송 간격(Transmission Gap) 동안에는 내부 회로 전력 제어가 동작하지 않고 인터리빙(Interleaving)의 영향도 줄어들기 때문에 단말은 더 높은 Eb/No을 요구하게 된다. 따라서 시스템의 전체적인 성능 저하를 초래하게 된다. 성능에 미치는 영향 때문에, 압축 모드는 RNC(Radio Network Controller)에 의해서 다른 주파수 또는 다른 시스템의 신호 측정이 필요한 경우에만 동작하여야 한다. 그러나 3GPP는 압축 모드 동작을 결정할 수 있는 방법을 정의하지 않았다. 그러므로 성능 저하를 줄이기 위해서 압축 모드 동작을 결정할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 서비스 셀과 같은 주파수를 사용하는 인접 셀과 다른 주파수 또는 다른 시스템을 사용하는 인접 셀로 구성된 셀 환경에서 압축 모드가WCDMA 순방향 링크의 성능에 미치는 영향을 수식적으로 분석하고 압축 모드 사용에 따른 성능 저하를 줄이기 위하여 압축 모드가 필요하지 않은 단말의 압축모드 동작을 제한할 수 있는 단말 측정에 의한 압축 모드 방법을 제안한다. 수치적 분석 결과, 압축 모드를 사용할 때의 성능은 압축 모드를 사용하지 않을 때의 성능에 비해 급격하게 감소하는 것을 확인하였다. 그리고 제안하는 방법을 적용하였을 때, 압축 모드 사용에 따른 성능 감소를 크게 줄임을 확인하였다.
본 논문에서는 해마와 피질 사이의 상호 작용을 이용하여 사용자 친화적인 객체 기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 내용기반 영상 검색 시스템은 대부분 예제(example) 질의 혹은 스케치 질의 등을 이용하고 있고 이러한 방법들은 비교적 사용하기 불편하고 방법이 편중되어 있어서 일반 사용자들의 다양한 질의 요구에 적합하지 못하다. 제안하는 알고리즘은 CSB 트리맵 (Color and Spatial based Binary tree map)을 이용하여 객체를 추출하고 지역 라벨링 알고리즘을 이용하여 객체의 색상의 상관관계, 객체의 크기와 위치 정보를 비트 스트림 형태로 변환하고 이것을 해마와 피질 사이의 상호 작용의 관계를 이용한 해마 신경망을 사용하여 학습시킨다. 사람의 뇌 속에서 어떤 패턴을 인식을 하는 경우 해당 패턴의 특이한 특징에 대해 흥분하는 세포들이 특정 신호를 발생시킨다. 이것은 흥분학습에 의해 단기기억에서 장기기억으로 저장하는 해마의 기능으로 기존의 신경망에서는 입력되는 패턴의 특성과는 상관없이 특징 개수가 모두 동일하게 비교된다. 제안하는 해마 신경망은 호감도 조정에 의해서 입력되는 영상 패턴의 특징들을 흥분학습과 억제학습을 이용하여 불필요한 특징은 억제시키고 중요한 특징은 장기 기억 시켜서 적응성 있는 고속 검색 시스템을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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