역할기반 접근제어모델은 기업이나 정부 등의 조직체계를 반영하는데 적합한 접근제어 모델로 컴퓨터의 자원을 접근하는 데에도 유용하게 사용될 수 있으며, 임의접근제어나 강제접근제어 방식의 단점을 대안할 수 있는 방법이기도 하다. 본 논문에서는 기존의 역할기반 접근제어 방식에서 사용자에게만 할당하던 역할을 객체에게도 할당하여 객체의 관리와 보안성을 향상시켰다. 객체의 특성에 따라 사용자들이 접근할 수 있는 권한이 비슷한 경우가 많기 때문에, 이를 기반으로 하여 객체를 역할의 단위로 관리할 경우 보다 효율적인 객체 관리를 할 수 있고, 동일한 보안 등급을 갖는 객체들이 하나의 역할로 그룹지어지기 때문에 보안 관리 측면에서도 효율적이다 할 수 있다.
이동 카메라 환경에서의 객체 추적은 배경과 객체의 동시 이동으로 인친 배경 모델링과 같은 고정 카메라 환경에서의 접근방법으로는 해결이 어려운 문제이다. 또한 다중 객체의 추적에서는 객체간 가려짐이 발생하는 상황에 대한 안정적 기법이 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 커널에 기반한 객체의 표현과 Mean shift 알고리즘을 통해 여러 명의 사람을 실시간으로 추적하고, 객체간의 공간 정보와 확률적 유사도에 기반한 객체간의 가려짐의 발생과 가려짐 후의 복원에 대한 방법을 제안하였다.
오늘날 분산 컴퓨팅 환경은 사용자들에게 물리적인 위치와 상관없이 신속한 서비스를 제공하는 위치의 투명성이 부각되고 있다. 이를 위해 분산환경에서 객체를 설계하고 구현하는데 따른 표준화 방법으로 OMG에서는 OMA를 도입하여 OMA의 추상객체모델 위에 CORBA를 표준으로 정의하였다. 이러한 분산환경을 기반으로 복잡한 분산 어플리케이션의 개발과 관리의 복잡성을 줄이기 위해서는 객체들을 집합체적인 개념으로 그룹객체에 대한 정의를 필요로 한다. 따라서, 본 논문에서는 그룹객체 정의를 도입하여 현재 분산 시스템의 표준으로 사용하는 CORBA 기반에서 분산된 객체들을 효율적으로 관리할 수 있는 그룹객체 모델 즉, 구조를 제안한다.
기업들은 전자우편, 전자상거래, 데이터웨어하우스, 네트워크 기반 응용 등에서 산출되는 대량의 데이터를 지속적으로 축적하기 위한 스토리지(storage) 기반 구축에 심혈을 기울이고 있다. 이는 기업들이 자신의 고객들에게 경쟁력이 있는 보다 나은 서비스를 제공할 뿐만 아니라 기업의 생산성을 높이기 위한 수단으로 활용하기 때문이다. 실제로, 기업에서 비즈니스 프로세스를 지원할 수 있는 스토리지 구축에 대한투자가 전략적으로 이루어지고 있으나, 여러 문제들에 직면해 있다. 본 고에서는 기존 스토리지 시스템들에서 야기되는 기술적 한계를 살펴보고, 이를 해결하기 위한 차세대 스토리지 시스템으로 연구가 진행되는 객체기반 스토리지 시스템의 기술을 살펴본다. 그리고, 개발된 객체기반 스토리지 시스템들의 사례 조사를 통해 기술 개발의 현 주소를 파악해 본다.
영상 내에 존재하는 객체를 배경에서 분리해내는 영상분할에 대한 연구는 일반적으로 픽셀중심, 에지기반, 영역기반 그리고 모델기반의 영역에서 이루어져왔다. Active Contour 모델은 객체를 영상에서 분리하는 에지기반의 영상분할 방식이다. 전통적인 의미의 Active Contour 모델에서 사용한 그라디언트 함수 기반의 영상추출은 잡영이 많고 객체와 배경간 뚜렷한 경계가 없는 객체를 검출하는데는 그 한계를 보이고 있다. 이런 한계를 극복하고자 제안된 방법이 Mumford-Shah equation과 Lipshitz 함수를 이용한 Chan과 Vese의 Active Contour Model이다. 그런데 이 모델은 잡영이 많고 경계선이 뚜렷하지 않은 영상을 분할하는데는 효과적이나, 불균형적 조명이 있는 영상에서 객체를 분리해 내는데는 한계를 보이고 있다. 본 논문은 이러한 단점을 극복하기 위해 불균형적인 영상을 균일화하는 방법을 Chan과 Vese의 Active Contour 방식을 적용하기 전에 적용 시켜 영상 내 객체를 보다 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다.
소프트웨어 재사용성과 유연성에 초점을 둔 XML기반 플러그인 프레임워크는 메시지 복잡도가 증가할 경우 성능적인 약점을 보였다. 본 논문에서는 이러한 XML 기반 플러그인 프레임워크의 주요 구성 요소인 XML기반 객체 모델의 성능향상 방안을 제안하고, 성능측정 결과를 보인다. XML기반 객체모델은 트리구조의 객체에 데이터를 저장하기 때문에 객체모델을 실제 네트워크로 전송하기 위한 Encoding시에 트리 내부의 모든 객체에 대한 전수순회를 수행하여야 하지만, 제안된 방안은 볼록단위로 복사를 수행할 수 있도록 데이터블록을 적용하여 데이터객체를 전수순회하지 않고 메시지 Encoding이 가능하도록 하였다. 성능측정 결과 메시지 복잡도 상승으로 인한 성능저하 문제를 해결하였으며, 대용량 시스템에도 적용 가능한 범용 프레임워크로 한 단계 발전하게 되었다.
최근에는 증강현실, 로봇공학 등의 분야에서 객체의 위치 검출 이외에도, 객체의 자세에 대한 추정이 요구되고 있다. 객체의 자세 정보가 포함된 데이터셋은 위치 정보만 포함된 데이터셋에 비하여 상대적으로 매우 적기 때문에 인공 신경망 구조를 활용하기 어려운 측면이 있으나, 최근에 들어서는 기계학습 기반의 자세 추정 알고리즘들이 여럿 등장하고 있다. 본 논문에서는 이 가운데 Dense 6d Pose Object detector (DPOD) [11]의 구조를 기반으로 하여 가구의 조립 설명서에 그려진 가구 부품들의 자세를 추정하고자 한다. DPOD [11]는 입력으로 RGB 영상을 받으며, 해당 영상에서 자세를 추정하고자 하는 객체의 영역에 해당하는 픽셀들을 추정하고, 객체의 영역에 해당되는 각 픽셀에서 해당 객체의 3D 모델의 UV map 값을 추정한다. 이렇게 픽셀 개수만큼의 2D - 3D 대응이 생성된 이후에는, RANSAC과 PnP 알고리즘을 통해 RGB 영상에서의 객체와 객체의 3D 모델 간의 변환 관계 행렬이 구해지게 된다. 본 논문에서는 사전에 정해진 24개의 자세 후보들을 기반으로 가구 부품의 3D 모델을 2D에 투영한 RGB 영상들로 인공 신경망을 학습하였으며, 평가 시에는 실제 조립 설명서에서의 가구 부품의 자세를 추정하였다. 실험 결과 IKEA의 Stefan 의자 조립 설명서에 대하여 100%의 ADD score를 얻었으며, 추정 자세가 자세 후보군 중 정답 자세에 가장 근접한 경우를 정답으로 평가했을 때 100%의 정답률을 얻었다. 제안하는 신경망을 사용하였을 때, 가구 조립 설명서에서 가구 부품의 위치를 찾는 객체 검출기(object detection network)와, 각 개체의 종류를 구분하는 객체 리트리벌 네트워크(retrieval network)를 함께 사용하여 최종적으로 가구 부품의 자세를 추정할 수 있다.
최근 객체 추적 분야에서의 딥러닝 활용도가 증가하고 있다. 대표적인 딥러닝 기반 객체 추적 시스템은 객체 검출 알고리즘과 추적 알고리즘의 연쇄된 형태로 구성된 형태이다. 따라서 추적 시스템의 성능은 객체 검출기의 성능에 매우 의전적이라는 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 위와 같은 검출-추적의 직관적인 구조로 구성된 시스템에서 딥러닝 기반 검출기에 대한 의존성을 낮추고 또한 추적기의 동작 속도를 증가시키는 방법을 제안한다.
모바일 단말은 객체기반 IP 스토리지의 대용량 데이터를 객체 단위로 IP 네트워크를 통해 접근하여 이용할 수 있다. 객체기반 IP 스토리지는 데이터 입출력 시 WLAN을 주로 이용하고 있으며, WLAN은 모바일 단말에서 소모 전력이 큰 장치 중의 하나로 알려져 있다. 본 논문에서는 효율적인 WLAN 전력제어를 포함하는 모바일 단말을 위한 저전력 객체기반 스토리지를 설계하고 구현한다. 제안하는 WLAN 전력 제어 기법은 스토리지로 향하는 네트워크 트래픽 내에 존재하는 유휴시간을 선반입버퍼를 이용하여 최대화하고, WLAN에서 제공하는 전력모드 상태를 제어하여 WLAN 전력소모를 최소화한다. PXA270기반 모바일 단말 상에서 멀티미디어 콘텐츠 재생을 통한 실험에서 제안한 기법을 이용할 경우에 모바일 단말 전체 소모 전력을 9% 이상 줄일 수 있음을 확인하였다.
최근 모바일 기기의 저장장치 용량이 늘어나면서 사용자는 대량의 사진을 휴대하고 다닌다. 하지만 현재 대량의 사진을 한정적 크기의 화면에 효과적으로 보여줄 수 있는 인터페이스가 부족하다. 모바일 기기에서 사용자 입장에서 편의성을 제공하는 사진 브라우징을 위해서는 직관적인 탐색 방법과 탐색시간을 단축시키는 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 모바일 기기에 저장된 사진들에 대해 이벤트 별사진을 자동 분류하며 이벤트 내의 객체 인식을 통해 이벤트에 자주 나오는 객체 정보들을 제공하여 직관적인 브라우징이 가능하도록 하는 방법들을 제안한다. 제안한 방법으로는 이벤트 기반의 브라우징과 객체 기반의 브라우징 방법이 있다. 이벤트 기반의 브라우징을 위해서 시간과 위치정보를 이용하여 이벤트를 군집화하고 통계적 자료에 근거한 이벤트 자동 경계 검출 방법을 사용했다. 또한 객체 기반의 브라우징을 위해서 객체 인식을 통해 사진들을 객체별로 분류하는 방법을 사용하였다. 사진내에서 객체의 인식을 위해 BoW(Bag of Word)를 사용하였으며 인식율을 높이기 위해 TF-IDF를 적용한 방법을 제안하였다. 본 방법은 기존의 방식에 비해 객체 인식률이 더 높음을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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