광역 컴퓨팅 시스템의 구조가 처음으로 네델란드 Vrije 대학의 분산 컴퓨팅 연구팀에서 명세화를 시키면서, 많은 연구개발자들은 분산객체의 광역 위치와 접속 서비스에 대한 연구들을 추진하고 있다. 이들 대부분의 연구들은 광역 컴퓨팅 사이트들 상에서 존재하는 비중복된 연산 객체들간에 바인딩 서비스에 대해서만 고려하고 있다. 그러나 지구상에 존재하는 수많은 객체들은 이름이나 속성에 의해 중복된 특성을 지닌다. 이러한 같은 특성을 갖는 객체들은 중복된 연산객체로 정의할 수 있다. 기존의 네이밍이나 트레이딩 기법으로는 독립적인 위치투명성의 결여로 중복된 연산객체들의 바인딩 서비스 지원이 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 광역 컴퓨팅 환경에서 중복된 연산객체들의 위치관리 뿐 아니라 시스템들간의 부하균형화를 유지시키면서 퇴적객체의 선정을 통한 바인딩 서비스의 시간을 최소화 할 수 있는 새로운 모델을 제시한다.이 모델은 네이밍 및 트레이딩 기능들을 통합한 서비스에 의해 중복된 연산객체들에 대한 단일 객체핸들을 얻는 부분과, 이 객체핸들을 사용하여 노드관리자에 의해 중복객체들의 복수개의 컨택주소들을 제공하는 위치 서비스 부분으로 구성하였다. 위치 투명성을 제공하기 위해, 이 두 서비스는 서로 독립적으로 수행된다. 이러한 모델을 기반으로 분산객체의 광역 통합트리의 구조, 컨택주소들의 탐색 및 갱신 알고리즘을 기술하였다. 마지막으로 클라이언트 객체로부터 서로 다른 영역에 위치하는 분산객체들의 광역 바인딩을 제공할 수 있는 연합구조를 보였다.
본 연구에서는 대용량의 야구 데이터를 R 패키지인 googleVis를 이용하여 시각화하는 웹페이지를 구축하고, 버블 차트로 시각화하여 표현하였다. 웹페이지에서는 시각화하는 객체를 버블로 나타내며, 객체는 타자, 투수, 팀 3가지이다. 각 객체의 속성들을 버블 색상, 버블 사이즈, X-Y좌표, 연도에 설정함으로써 5차원으로 시각화하여 표현할 수 있게 한다. 웹페이지 기능 중 타임슬립 애니메이션을 사용하여 시간의 흐름에 따른 기록 변화를 한 눈에 관찰할 수 있으며, 선수 검색 기능을 통해 특정 선수들을 선택하여 비교 및 분석하는 것이 가능하다.
낙공정 제어 응용은 로봇, AGV(Automatic Guided Vehicle), 컴베이어 등과 같이 능동적이면서 병행적으로 동작하는 컴포넌트들로 구성되며 이들간의 상호작용으로 수행이 이루어진다. 객체지향 기술은, 이러한 컴포넌트들을 재사용이 가능한 객체로 모델링하여, 공정 제어 응용의 생산성 및 확장성을 향상시킬 수 있다. 그러나 기존 객체지향 기술의 객체는 상태와 행위 정보만을 캡슐화하여 실세계의 객체를 표현하며, 메시지가 전달되어야만 반응하는 수동 객체(passive object)이다. 본 논문에서 소개하는 분산 능동 객체 시스템(Distributed Active Object System: DAOS) 방식은 Java/CORBA 기반의 분산 환경에서 객체의 상태와 행위 정보 뿐 아니라 객체 자신의 제어(control) 부분까지 캡슐화한 능동 객체(active object)을 지원하여, 공정 제어 컴포넌트들을 더욱 완전하게 모델링할 수 있다. 여기서, 자신의 제어란 자신의 상태뿐 아니라 인터페이스 변수(interface variable)로 연결된 타 객체의 상태까지 모니터링하고 그 상태 변화에 따라 스스로 행위를 수행할 수 있는 기능을 말한다[1, 2]. 따라서 DAOS 방식은, 메시지 전달을 이용해 각 분산 객체들의 제어를 기술하지 않고, 인터페이스 변수들을 사용하여, 스스로 기동할 수 있는 객체들을 구성적으로 조립하여 시스템을 구축한다. 즉, DAOS 방식은 객체 조립성을 지원하여 기존 객체지향 기술보다 분산 공정 제어 소프트웨어 생산성 및 확장성을 개선하고, 제어까지 캡슐화된 능동 객체를 지원하여 컴포넌트의 재사용을 향상시킨다.
본 논문에서는 객체기반의 스테레오 동영상 부호화기를 제안한다. 제안된 부호화기는 움직임, 변이, 그리교 밝기 정보를 이용하여 객체를 추출하고 객체의 움직임과 변이 정보를 예측하여 부호화함으로써 기존의 블록기반 방법에 비해 정보량을 줄일 수 있었다. 또한 새롭게 발생되는 영역과 기존 영역의 소멸 및 변형은 부호화 효율을 떨어뜨리게 되는데, 이를 해결하기 위해 새로운 객체갱신 방법이 제안되었다. 실험을 통하여 제안된 객체기반 부호화기는 기존의 블록기반 부호화기에서 나타나는 블록화 및 모스키토 현상을 제거할 수 있었고 복원화질과 부호호율을 개선시킬 수 있었다.
최근 인터넷 및 멀티미디어 기술이 급속하게 발전함에 따라 네트워크상에서 많은 멀티미디어 정보를 신속하고 광범위하게 교환할 수 있다. 또한, 다양한 멀티미디어 객체의 시간과 공간을 위한 동기화 문제가 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 W3C에서 다양한 멀티미디어 객체 표현을 구성할 수 있는 XML에 기반을 둔 SMIL이 표준으로 제안되었다. 이는 멀티미디어 데이터를 통합하여 표현하기 위한 동기화 언어이고 일련의 개별적 멀티미디어 객체를 시간과 공간적으로 동기화된 멀티미디어 표현으로 통합할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 다양한 멀티미디어 객체를 사용하여 일반사용자들이 손쉽게 멀티미디어 객체를 동기화하고 통합하여 표현할 수 있도록 SMIL 저작 시스템을 설계 및 구현하였다.
기업의 비즈니스 시스템은 수시로 변화하는 고객의 요구사항과 새로운 기반기술의 출현 등에 따라 끊임없이 변화하고 있다. 따라서 기업은 비즈니스 환경변화에 유연하고 신속하게 대응할 수 있는 환경을 필요로 하고 있다. SOA는 이러한 요구에 적합하도록 설계된 아키텍처이다. SOA(Service Oriented Architecture)는 비즈니스를 세분화하여 반복 가능하고 가치를 지닌 단위 서비스들로 나누어 조립과 통합을 통해 새로운 가치를 만들어 낼 수 있도록 지원한다. 하지만 비즈니스 시스템의 많은 부분을 차지하던 Legacy 시스템에 이러한 아키텍처를 적용하기에는 많은 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 Legacy 시스템으로부터 SOA의 서비스를 추출하는 방법을 제안한다. 서비스를 추출하는 과정은 3가지 단계를 거친다. 첫 번째 단계는 COBOL로 제작된 Legacy 시스템의 프로그램에서 DATA DIVISION으로부터 변수를 분류 및 그룹화하고 PROCEDURE DIVISION의 루틴간의 연관관계를 파악하여 객체화시킨다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 얻어진 변수들 중 핵심 변수를 식별하여 객체화를 통해 식별된 로직에서 서비스가 될수 있는 로직을 식별한다. 마지막으로 세 번째 과정은 식별된 서비스와 데이터를 사용하여 SOA 서비스를 구축한다.
본 논문은 그룹화된 객체별 깊이정보를 차등 적용한 2D/3D 동영상 변환 기법에 관한 연구이다. 기존의 연구에서는 프레임의 움직임 정보와 기하학적 깊이 단서를 이용해 깊이정보를 추출하여 2D/3D 동영상 변환을 한다. 그러나 영상의 움직임 정보를 획득할 수 없는 영역의 경우 정확한 깊이정보를 얻을 수 없어 해당 영역의 3D 효과를 얻을 수 없는 문제점이 있다. 제안하는 기법에서는 객체 및 배경을 추출하고 움직임 정보와 기하학적 단서를 이용한 깊이정보를 그룹화된 객체별 차등 적용하여 움직임 정보가 없는 영역에서도 3D 효과를 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 최종적으로 원본 영상과 생성된 깊이맵을 DIBR(Depth Image Based Rendering) 과정을 통해 3D 동영상을 생성한 결과 움직임 정보가 없는 영역에서도 3D 효과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 인터넷 멀티미디어 응용 개발에서 필요한 미디어 객체간 시간 관계를 기술하는 동기화 모델을 정의한다. 이 모델에서는 오디오, 비디오, 이미지 등 다양한 멀티미디어 객체들을 통합하여 관리하고 전송하는 표준인 MPEG-4 시스템의 BIFS 구조에 새로운 시간관계 기술노드를 추가하고 이들간의 관계를 정의한다. 시간관리 노드는 객체의 시작시간, 재생시간, 지연시간을 바탕으로 한 객체들의 시간적 위치관계를 표현한 멀티미디어 시간 모델을 이용하여 생성된다. 또한, 본 논문에서는 이러한 시간 관리 노드를 이용하여 사용자가 직접 멀티미디어 객체에 시간적 동기화를 지정하고 재생시키도록 하는 MPEG4 저작 시스템에 대해서도 기술한다. 기존의 저작도구들이 BIFS 노드를 직접 편집할 수 있는 전문가를 대상으로 하는 것에 비해, 본 시스템은 멀티미디어 객체들간의 시간 관계를 일반사용자가 쉽게 정의할 수 있는 인터페이스를 제공하는 장점을 갖는다.
광학 위성 영상의 공간해상도가 낮게 되면 크기가 작은 객체들의 경우 객체 탐지의 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 위성 영상의 공간해상도를 향상시키는 초해상화(Super-resolution) 기술이 객체 탐지 정확도 향상에 대한 영향이 유의미한지 알아보고자 하였다. 쌍을 이루지 않는(unpaired) 초해상화 알고리즘을 이용하여 Sentinel-2 영상의 공간해상도를 3.2 m로 향상시켰으며, 객체 탐지 모델인 Faster-RCNN, RetinaNet, FCOS, S2ANet을 활용하여 초해상화 적용 유무에 따른 선박 탐지 정확도 변화를 확인했다. 그 결과 선박 탐지 모델의 성능 평가에서 초해상화가 적용된 영상으로 학습된 선박 탐지 모델들에서 Average Precision (AP)가 최소 12.3%, 최대 33.3% 향상됨을 확인하였고, 초해상화가 적용되지 않은 모델에 비해 미탐지 및 과탐지가 줄어듦을 보였다. 이는 초해상화 기술이 객체 탐지에서 중요한 전처리 단계가 될 수 있다는 것을 의미하고, 객체 탐지와 더불어 영상 기반의 다른 딥러닝 기술의 정확도 향상에도 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
단일 카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 객체의 추적은 환경의 제약을 많이 받는다. 입력되는 영상에서의 움직임이 있는 객체는 단일하여야 하며, 동시에 많은 움직임이 발생하면 추적하고자 하는 객체를 구분하기 어려워진다. 본 논문에서는 동일공간을 감시하는 두 대의 카메라가 서로 데이터를 주고 받으며 추적하고자 하는 특정객체를 오류 없이 추적할 수 있는 방법을 제시하였다. 실시간 객체 추적은 입력되는 영상에서 객체의 위치를 가장 빠르게 검색하기 위한 고속탐색 알고리즘이 필요하다. 본 논문은 실시간영상에서 객체의 움직임을 추출하고 추적을 위하여 각각 위치가 다른 두 대의 카메라가 상호 협력하면서 객체 추적에 대한 연산을 현저하게 줄일 수 있었다. 또한 객체의 움직임이 많은 공간에서도 추적하고자 하는 특정객체를 잃어버리지 않고 추적하였다. 실험결과, 제안한 방법은 97% 이상의 높은 객체 추적율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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