객체지향 프로그래밍에서 다형성이란 객체가 하나 이상의 객체 타입을 가질 수 있다는 것을 말한다. 이처럼 객체가 하나 이상의 타입을 가지게 되면 다양한 문맥에서 객체를 사용할 수 있게 되어 재사용성을 달성 할 수 있게 된다. 그러나 이러한 객체의 다형성은 정적인 타입 검사를 어렵게 하여 실행시 타입 오류를 유발할 가능성을 높이는 원인으로 작용한다. 본 논문에서는 객체 타입을 기술하기 위한 문맥에서 당일 타입만을 기술했던 것이 제약에서 벗어나 여러 타입의 조합으로 다형적 타입을 기술할 수 있게 함으로써 문맥에 맞는 객체 타입을 기술할 수 있도록 하는 메커니즘을 제안한다. 그리고 이 메커니즘이 어떻게 사용될 수 있는가에 대한 예제들도 함께 소개한다.
본 논문에서는 기존의 채널기반의 오디오 기술에 대해 다양한 서비스가 가능하고, 재생환경에 독립적인 객체기반 실감음향 기술에 대해 논하고자 한다. 현재, 극장 사운드를 중심으로 객체기반 오디오 기술이 적용된 사운드가 점차 확산되고 있으며, 미국, 유럽 등 차세대 방송용 오디오에 객체기반 오디오 기술의 도입을 적극적으로 고려하고 있다. 객체기반 오디오 기술은 콘텐츠의 제작단계에서 재생환경을 고려할 필요가 없고, 현장의 음향을 신호와 3 차원 공간 정보로 구분하여 음향 공간의 정보를 그대로 표현함으로써, 재생환경에서는 3 차원 공간 정보를 활용하여 다양한 3 차원 음향 재생 기술을 활용하여 재생할 수 있다. 이러한 객체기반 실감음향 기술 개발을 위해서는 편리한 제작 및 3 차원 공간 정보 표현 기술이 필요하며, 청취환경에서는 객체기반 실감음향 콘텐츠를 제작자의 의도대로 렌더링할 수 있는 재생 및 제어 기술이 필요하다. 이에 객체기반 실감음향 기술의 기술동향과 객체기반 실감음향 서비스를 위한 콘텐츠 표현/제작 및 재생 기술에 대하여 고찰해 보고자 한다.
객체지향 기술의 발달과 더불어 분산객체(Distrubuted Object)처리기술의 발달로 많은 연구가 진행되고 있다. 객체지향 방법론과 분산객체 기술을 이용한 컴포넌트 형태로 개발되고 있다. 객체지향방법론과 분산객체 기술은 객체를 가장 기본적인 요소로 파악하며, 객체의 설계와 구현 그리고 미들웨어 상에서 운용에 비중을 두고 있다. 분산 객체 처리를 위한 기본구조로 응용 객체 공통기능, 객체서비스, 객체요구 중개자로 구성된 객체관리구조를 도입하여 OMA의 추상화 객체모델 위에 CORBA를 표준으로 정의하였다. 본 논문에서는 CORBA에서 보안의 표준과 분산 컴퓨팅 플랫폼의 보안 모델들을 참조하여 독립적인 보안 객체들이 보안 기능을 제공하여 응용의 필요에 따라 최적의 보안 메커니즘을 선택할 수 있도록 하며 CORBA 보안서비스 규약에 따르는 분산 컴퓨팅 환경에서의 객체 보안서비스를 제시하며 보안 컨텍스트를 구현하였다.
마이크로소프트의 Active-X 및 선마이크로시스템즈의 Java 관련 기술, 인터넷 기반의 컴포넌트 소프트웨어 기술등 개방형, 분산, 객체 기술을 활용한 정보시스템 구축이 일반화될 전망이다. 이 글에서는 객체기술을 이용한 정보시스템 구축에 관련된 개발환경 및 개발도구 등을 소개하고, 그 활용방법 및 업무분석/설계방법(객체지향 분석/설계 방법)을 논의하고 그 활용사례 등을 6회에 걸쳐 기술한다.
본 연구는 객체지향 기술채택에 영향을 미치는 요인을 조사했다. 한가지의 중요한 연구 의문을 제시했다: 무엇이 객체지향 기술의 채택에 중요하게 영향을 미치는가? 본 연구는 객체지향 기술의 실제 사용정도에 영향을 주는 독립변수를 연구했다. 그 독립변수는 다음과 같은 세 가지 범주로 분류된다: (1) 개인적 요인: 구조지향 방법론을 사용한 경험, 새로운 기술에 대한 개방 정도: (2) 관리적 요인: 경영층의 지원 정도, 훈련, (3) 조직적/환경 요인: 부서와 조직에 있는 정보시스템 전문가의 수, 기술 챔피언에 대한 접근 용이성, 객체지향 기술을 지원하는 소프트웨어 및 하드웨어 환경. 설문지를 이용하여 위에서 언급된 독립변수들이 하나의 독립변수, 즉 객체지향 기술의 실제 사용정도에 미치는 영향을 조사하였다. 그 구조화된 설문지가 미국에 있는 DPMA(Data Processing Management Association)에 소속된 정보시스템 전문가에게 돌려졌다. 본 연구는 기존의 연구 결과와 일치하는 중요한 내용을 보여 주었다. 새로운 기술에 대한 개인의 개방성, 경영층의 지원정도, 훈련, 그리고 하드웨어 및 소프트웨어 환경은 객체지향 기술의 사용과 밀접한 관련이 있었다. 본 연구는 또 조직에서의 객체지향기술의 초기 채택을 이해하는 실증적인 근거를 제시하였다.
새로운 영상 미디어 서비스 기술의 발전으로 인해 다양한 영상 인식 기술이 요구되고 있으며, 특히 영상으로부터 특정 객체를 검출하는 기술은 객체와 관련된 광고나 서비스 등의 다양한 활용 분야를 창출하는 핵심 기술이다. 객체 검출 기술이 방송미디어 기술에 적극적으로 활용되기 위해서는 빠르면서도 정확한 성능을 가진 알고리즘 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 전통적인 객체 검출 방법들에 비해 우수한 성능을 가지는 Deep Convolutional Neural Networks 기반 객체 검출 방법들을 분석한다. 최근에 소개된 주요 객체 검출 방법들의 연구 배경과 발전 동향을 소개하고, 각 방법의 핵심 알고리즘 및 장단점에 대해 분석한다. 또한 객체 검출의 성능을 평가하기 위해 사용되는 대표적인 데이터셋을 소개하고, 다양한 네트워크 구조/크기 및 학습 데이터 등의 관점에서 각 방법들의 성능을 비교한다. 마지막으로 기존의 객체 검출 방법들을 분석한 내용을 바탕으로 향후 객체 검출 방법들의 발전 방향 및 활용 가능성을 예측해보고자 한다.
소프트웨어 기술의 생명주기가 점점 짧아지고 복잡해짐에 따라 그 기술을 이해하기가 힘들어 진다. 객체지향 기술채택을 더욱 잘 이해하는 것이 이 논문의 연구동기이다. 객체지향 기술이 전통적인 소프트웨어 프로세스 기술에 대한 새로운 패러다임이기 때문에 프로세스 중심의 구조지향 기술과 같은 기존의 소프트웨어 엔지니어링의 경험에 영향을 받을 수 있다. 본 연구의 목적은 이전의 구조지향 기술의 경험과 기술변화에 대한 개인적인 인식이 미국 기업체에서 객체지향 기술채택에 어떻게 영향을 미치는지를 실제로 조사하는데 있다. 2 X 2 유사 실험계획법이 사용되었다. 구조지향 방법을 사용한 경험과 새로운 기술에 대한 개인적 혁신정도(Personal Innovativeness)가 독립변수로, 객체지향 방법에 대한 사용편이성(Ease of Use)과 유용성(Usefulness)이 종속변수로 선정되었다. 데이터는 구조지향 방법과 객체지향 방법을 모두 사용한 경험이 있는 자료처리 및 관리협회(DPMA: Data Processing and Management Association)에 소속된 정보 시스템 전문가로부터 수집되었다. 연구결과는 구조지향 방법을 사용한 경험은 객체지향 방법의 사용편이성과 유용성에 영향을 주지만 개인적 혁신성은 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 과거의 구조지향 방법을 많이 사용하면 할수록 객체지향 방법의 사용편이성 값이 낮게 나타나기 때문에 이전 문헌에서 제시된 구조지향 방법의 객체지향 방법에 대한 지식간섭(Knowledge Interference) 현상이 있음을 실증적으로 보여주었다 마지막에는 본 연구의 한계점과 향후 연구에서 지식간섭을 줄일 수 있는 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 객체기반의 모바일 콘텐츠 검색 기술에 대한 평가 항목, 평가 기준, 평가 방법을 설정하여 관련 기술의 성능을 객관적으로 검증하는 방법에 대해 설명한다.. 객체기반의 모바일 콘텐츠 검색 기술은, 다양한 분야에서 활용이 가능한데, 대표적인 서비스 분야는 e-Learning 분야, 문화재 정보검색 분야, 모바일 AR 분야, 스마트 TV 분야, 모바일 쇼핑분야, 모바일 영상 감시분야 등 매우 다양하다. 본 논문에서 제시한 객체기반 모바일 콘텐츠 검색 기술 평가 지침은 국내 디지털 콘텐츠 업계에서 개발, 생산하고 있는 객체기반의 모바일 콘텐츠 검색 기술의 품질을 객관적으로 평가할 수 있는 체계를 제공함으로써, 사용자는 표준화된 객체기반의 모바일 콘텐츠 검색 기술의 인증서의 내용을 토대로 자신의 목적에 따라 선택하여 사용할 수 있도록 하고, 기술 개발자들에게는 보다 우수한 객체기반의 모바일 콘텐츠 검색 기술의 개발을, 평가자에게는 공정한 평가를 가능하게 할 수 있다.
본 논문에서는 단일 깊이 센서를 사용하는 자율주행 시나리오에서 거리 계산에 주로 이용되는 깊이 데이터만 이용하는 객체 감지 기술을 제안한다. 우선, 해당 시나리오에서 객체 감지 학습 데이터는 깊이 데이터가 사용되지만 상대적으로 객체 감지 성능을 비교하기 위해 동일한 시간의 색상, 깊이 데이터를 함께 획득하여 학습에 이용한다. 학습모델은 객체 감지 분야에서 최근 주목 받고 있는 YOLOv5로 선정하여 색상, 깊이 데이터의 객체 감지 학습의 결과를 각각 확인하였다. 결과적으로 색상과 깊이 데이터 사이에서 객체 감지 학습 결과의 차이를 확인하며 본 논문에서 제안하는 자율주행 시나리오에 깊이 영상만 이용하는 객체 감지 기술의 문제점과 향후 자율주행 기술 발전에 기여 가능성을 확인할 수 있다.
상황인식 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 서비스를 제공받는 객체의 상황(Context)을 인식하고 정보화하여 그 상황에 따라서 객체 중심의 지능화된 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 지능화된 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술이 중요하다. 또한, 인간과 컴퓨터간의 의사소통을 원활히 할 수 있는 최적의 상황을 인식해야 한다. 현재까지 연구된 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 상황정보로 객체의 위치정보와 객체의 식별정보만을 주로 사용하고 있다. 그러므로 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에만 주된 초점을 두고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감정표현단어를 상황정보로 사용하여 감정인식을 위한 상황인식 미들웨어로서 ECAM의 구조를 제안한다. ECAM은 감정표현단어의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감정을 인식한다. 객체의 감정표현단어 정보를 상황정보로 사용하고, 인간의 감정에 영향을 미칠 수 있는 환경정보(온도, 습도, 날씨)를 추가하여 인식한다. 객체의 감정을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감정추론 엔진은 Jena를 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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