본 연구에서는 EPUB기반의e-Book 콘텐츠를 스마트러닝환경에서학습객체로 활용하고자한다. 이를 위해e-Book의 표준인 EPUB을 분석하여 SCORM의 콘텐츠 모델을 적용하여 확장 설계하였으며, 더블린코어와 LOM 메타데이터를 Collection Map을 이용하여 EPUB 기반의 학습객체메타데이터인ELOM을 설계하였다. EPUB기반의 학습객체가 LMS에서 추적관리가 가능하도록 SCORM2004의 CMI 데이터 모델을 바탕으로 학습객체 특성에 맞는 기본 데이터 모델을 정의하였다. 설계된 학습객체의 운용 가능성을 평가하기 위해 EPUP기반 오픈소스 콘텐츠인 모비딕의 bodymatter를 학습객체로 재구현한 후 ADL의 SCORM2004 $4^{th}$ Test Suite1.1.1을 이용하여 검증하였다. 본 연구에서 설계된 ELOM은 스마트 스크린으로 확장하여 적용할 수 있다.
본 논문에서는 공간 객체에 대한 다양한 사용자 관점을 제공하기 위하여 객체지향 뷰를 확장한 공간 뷰를 설계 구현한다. 공간 뷰의 기하데이타 차원은 소스 객체의 기하데이타 차원과 다를 수 있으므로 공간 뷰 객체의 기하데이타 표현과 공간연산자가 명시적으로 정의되어야 한다. 그리고 공간 뷰는 대용량의 공간 객체로부터 복잡한 공간 연산에 의해 우도되므로 성능 향상을 위한 실체화 방법이 필요하다. 공간 뷰의 구현 방법은 비-실체화와 실체화 방법이 있다. 그리고 실체화는 값 복사에 의한 실체화와 객체식별자 유지에 의한 실체와 방법으로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 비-실체화와 값 복사에 의한 값 복사에 의한 실체화 방법을 구현하고 각각의 질의 처리 방법을 설계 구현한다. 그리고 각 구현 방법의 질의 수행시간을 중점적으로 비교하여 본 논문에서 사용한 공간 뷰의 구현방법을 검증한다.
최근 영상 데이터를 사용하여 서비스를 하는 분야가 늘어감에 따라 그 중 보안과 관련하여 영상데이터 내에 존재하는 객체를 추출하여 추적하는 방법에 대한 연구가 지속적으로 발전하고 있다. 최근에는 프레임버퍼링을 사용하여 초당 30프레임 이상의 영상을 처리하는 경우가 많다. 하지만 영상을 통한 객체 추적의 경우 빠르게 객체를 인지하여 움직임을 추적할 수 있는 기술이 드물다. 본 논문에서는 저속 처리되는 문제를 극복하기 위하여 프레임 버퍼링을 사용하여 객체를 추적할 때 차영상의 히스토그램을 사용할 것을 제안한다. 이에 따라 히스토그램을 사용하는 객체추적 시스템을 설계 및 구현하고, 본 추적능력을 검증한 결과 2배에 가까운 성능이 향상됨을 얻었다.
고성능 컴퓨터와 디지털 카메라의 보급으로 컴퓨터를 이용한 객체 탐지 및 추적은 컴퓨터 비전의 다양한 응용분야에서 중요한 문제로 대두 되고 있다. 또한, 지능형 자동화 감시 장치, 영상 분석 장치, 자동화된 로봇 분야 등에서 그 필요성이 점점 부각 되고 있다. 객체 추적은 카메라를 이용하여 움직이는 객체의 위치를 찾는 처리 과정을 의미 하며, 강건한 객체 추적을 위해서는 객체의 스케일, 형태 변화, 회전에 강건하고 정확한 객체의 위치를 파악할 수 있어야한다. 본 논문에서는 랜덤 포레스트를 이용한 강건한 객체 추적에 대한 알고리즘을 제안하였다. 정확한 객체의 위치를 찾기 위해 지역 공분산과 ZNCC (Zeros Mean Normalized Cross Correlation)를 사용하여 객체를 검출하고 검출된 객체를 5개의 부분으로 나누어 랜덤 포레스트로 객체가 잘 검출 되었는지 검증 한다. 검증된 객체 중 모델을 선택하여 객체 검출이 잘못 되었다고 판단된 경우 입력 모델을 변경하여 정확한 객체를 찾도록 하였다. 제안된 알고리즘과 기존의 알고리즘들을 비교 하였을 때 비교적 정확한 객체의 위치를 잘 찾아 가는 것을 확인하였다.
이 논문에서는 산업계의 표준으로 널리 사용되고 있는 객체 지향 시스템의 명세 언어인 UML의 sequence diagram을 이용하여 객체 지향 시스템을 검증하는 방법과 이 방법을 테스팅 오라클을 생성하는데 사용할 수 있는 프레임웍을 제시하였다. 우리는 sequence diagram을 테스팅 결과의 검증에 사용하기 위하여 정형적으로 재정의 하였다. 그리고 시제 논리의 강력한 검증 능력을 사용하기 위해서 Half-Order Dynamic Temporal Logic(HDTL)이라 불리는 새로운 시제 논리를 정의하였고 sequence diagram을 HDTL 논리식으로 변화시키는 의미 함수(semantic function)를 정의하였다. HDTL에서 오토마톤을 생성하기 위해서 Tableau 방법을 변형하여 적용시켰다. 이 결과 생성된 오토마톤은 이상 상태(anomaly), 즉 sequence diagram에 표현되지 않은 사건(evevt)의 발생을 검색하는 오라클로 사용할 수 있다. 테스팅의 결과를 수작업으로 검증하는 것은 매우 어렵고 오류가 발생하기 쉬운 작업이므로 제안한 방법은 유용하게 사용될 수 있다.
객체 모델링을 통해 초기에 사용자의 요구를 보다 명확하게 정의할 수 있고 그 결과를 바탕으로 보다 완전한 프로그램을 얻을 수 있으나, 모델 자체만으로 사용자 요구 사항과의 부합 여부를 쉽게 판단할 수 없다. 본 연구에서는 사용자와 교류 수단으로의 객체 모델링과 검증이 가능한 형식 명세의 통합을 통해 이해하기 쉽고 구축하기도 쉬우며 검증할수 있는 모델을 얻을 수 있게 하였다. 구축한 객체 모델을 구현 이전에 시각적 실행 환경에서 미리 검증해 보므로써 개발 초기에 보다 정확한 모델을 얻을 수 있게 한다. 이를 위해 본 연구에서는 OOSA(Object-Oriented System Analysis) 방법론 으로 구축한 실행 지원 환경을 통해 객체 모델의 프로토파이핑 과정을 수행할 수 있게 지원한다.
본 논문에서는 칼라 영상으로부터 관심 객체를 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 추출할 객체에 대한사전 지식이 필요 없으며 단순한 배경뿐만 아니라 복잡한 배경에서도 영상에 포함된 관심 객체를 추출하는 것이 가능하도록 한다. 이를 위해 가버 필터 사전을 사용하여 객체의 대략적인 형상을 포함하는 가버 영상을 생성한다. 이를 기반으로 객체 추출에 필요한 특징 정보의 추출 기준이 되는 관심 창(attention window)의 초기 위치를 설정한다. 객체 추출 단계는 기존 연구에서 제안한 방법을 일부 수정하여 적용한다. 제안된 방법의 추출 성능을 평가하기 위해 제안된 방법으로 추출된 결과를 수작업으로 추출된 객체와 비교하여 Precision, Recall 및 F-measure를 계산한다. 이를 통해 제안된 방법의 성능을 확인하였다. 또한 기존 방법과의 추출 결과 비교를 통해 제안된 방법의 우수성을 검증하였다.
선박 항로 설정 시 안전성, 효율성, 편리성 확보 측면에서 항해자들의 경험 기반 주관적인 의사결정에 여전히 의존하였다. 본 연구에서는 HNS(Hazardous and Noxious Substance) 운송 선박의 항해 중 조우하는 고정 위험(Hazard)으로 인해 발생하는 해상교통 사고의 위험성(Risk)를 기반으로 등위험도 곡선(Risk Contour)을 표시하고, 목적별 객체 지향 설정 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 실험 해역에서 검증하고, 실제항로와 비교, 평가하였다. 여러 조건과 항로에서 반복적 검증과 실시간 정보 송 수신이 가능해지면, 항해사의 최적항로 설정방법이나 자율운항선박에도 활용이 기대된다.
본 논문에서는 실시간 출입통제시스템에 적용이 가긍한 복잡한 배경에서의 다중 얼굴 영역 검출과 추적을 통한 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 배경영상과 입력된 연속적인 프레임간의 차영상을 적용함으로써 물체의 움직임을 감지한 후. IISI컬러 좌표모델을 이용하여 얼굴의 1차 후보 영역을 검출하고, 잡음제거를 위해 모폴로지 연산을 수행하였다 또한 Line Projection을 이용한 객체 분할법(Object Segmentation)으로 객체를 분할함으로써 다중 얼굴 영역을 추출하였다. 또한 추출된 얼굴영역에서 눈 영역 검출을 통해 각각의 얼굴 영역들을 검증하였으며 검증된 얼굴들의 최외각 4개의 좌표를 이용하여 얼굴 추적율을 높였다. 마지막으로 얼굴 인식은 추출된 얼굴 영역으로부터 주성분 분석(PCA : Principle Component Analysis)방법을 이용함으로써 97~98%의 높은 인식율을 보였다.
상속(Legacy) 소프트웨어 시스템은 오랜 기간 사용되었고 충분히 검증된 안정적인 서비스를 현재까지도 제공하는 유용한 시스템이다. 새로운 분산 객체 환경에서 기존의 시스템에서 제공하는 서비스를 사용하기 위한 방법으로, 기존 시스템을 대체할 새로운 시스템을 개발하는 방법과 기존 시스템의 코드를 수정하는 방법과 기존 시스템을 객체 포장기법으로 포장해서 사용하는 방법이 있다. 본 논문은 이 중에서 기존 시스템을 객체로 포장하여 분산 객체 기술인 CORBA 환경에서 이 시스템을 재사용하는 방법에 대하여 연구한다. 이 과정에서 다양한 형태의 인터페이스를 가진 기존 시스템을 효과적으로 포장할 수 있는 방법으로 LWR(Legacy Wrapping Rule)을 제안하고, 랩퍼(Wrapper)인 구현 객체 클래스를 만드는 랩퍼 생성기를 구현하였다. 이렇게 함으로써 상속 시스템을 보다 쉽고 강력하게 분산 환경으로 이주시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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