본 연구는 컴퓨터그래픽스 분야에서 3차원 객체를 사실적으로 표현하기 위해 사용되고 있는 주요 데이터 측정, 모델링, 렌더링 기술을 소개한다. 객체의 최종 외관은 객체의 형상과 표면 재질, 그리고 주변 광 조건에 크게 영향을 받는다. 따라서 임의 가상공간(디스플레이)에서 3차원 객체를 사질적으로 표현하기 위해서는 주요 영향 인자에 대한 정보가 확보되어야 한다. 최근 컴퓨터그래픽스 분야에서는 객체 형상 및 재질 정보 획득을 위한 다양한 기술 및 장비와 객체 가시화를 위한 다양한 기법을 제시하고 있다. 효과적인 객체 가시화하기 위해서는 각 객체의 구성 재질에 대한 광학 특성에 대한 선행 분석을 토대로, 적절한 측정 및 모델링, 렌더링 기법 적용이 필요하다. 본 연구는 측정 데이터 기반의 재질 렌더링 기법에 중심으로 다양한 재질에 적합한 요소 기술과 그 결과를 설명하고, 재질 렌더링 기법을 활용한 건설분야의 향후 연구 계획을 제시한다.
최근 카메라로부터 획득한 영상을 이용하여 지능적으로 상황을 인지하고 판단하고 결정하는 알고리즘의 연구개발이 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 영상 내의 객체를 검출하는 알고리즘, 영상 내 화재와 같은 위험 상황을 알려주는 알고리즘 등이 있다. 본 논문에서는 SuBSENSE 라고 하는 영상 내 객체를 검출하는 알고리즘에 대해서 분석하고자 한다. SuBSENSE 는 background subtraction 기반으로 동작하는 객체 알고리즘으로서 다양한 상황에도 강건하게 객체를 추출하기위한 몇 가지 과정들이 존재한다. 본 논문에서는 SuBSENSE 알고리즘 구조 분석 및 해당 구조에서 동작하는 파라미터들의 역할에 대해 살펴보고자 한다.
전자교환기는 시스템 특성상 규모가 방대하고 실시간 처리를 요구하며, 개발 이후의 사용 기간이 길고 빈번한 기능 변화를 요구하기 때문에 보다 이해하기 쉽고 유지보수가 용이하도록 개발되어야 할 필요성이 높다. 본 논문에서는 전자교환기와 같은 대형 통신시스템을 객체지향 시스템으로 개발하기 위한 분석방법으로 행위를 기반으로 하는 객체 모델링 방법을 제안하였다. 객체 모델링 분석 방법을 적용하면 시스템 변경에 대한 적응성이 향상되며 유사한 통신용 소프트웨어 개발에 있어서 재사용률을 높일 수 있다.
본 논문에서는 로그 분석을 어렵게 하는 요인을 제안하고 이후 분석에 도움을 주는 로그 내 다양한 객체 인식 기법을 설계한다. 오늘날의 IT 시스템에서 로그는 다수의 고급 AI 분석 기술의 핵심적인 원천 데이터이다. 로그에는 유용한 정보가 많이 포함되어 있지만 로그는 본질적으로 반구조화되어 있기 때문에 로그 내 유용 정보에 기술을 직접적으로 적용시키기 어렵다. 로그 분석을 방해하는 요소는 file path, identifier, json 등 다양한 객체이다. 이러한 객체에 대한 BERT기반의 패턴 인식 알고리즘을 설계하고 객체 인식을 수행한다. 본 실험에서 정의한 패턴 인식 알고리즘은 객체의 정의, GROK 패턴, 그리고 정규 표현식에 기반한다. 기존에 알려진 패턴과 정규 표현식을 기반으로 한 간단한 패턴 매칭이 효과적이지 않다는 것을 확인할 수 있었다. 그 결과 기존 패턴과 정규 표현식만을 사용하는 것보다 훨씬 나은 정확도를 보여준다. 또한, BERT 모델의 경우 인식 객체 이외의 객체를 분류하는 정확도가 99%에 달하는 것을 확인할 수 있다.
고해상도(VHR, Very High Resolution) 영상은 활용에 따라 도심의 다양한 정보를 얻을 수 있는 잠재적 가치가 매우 큰 자료이다. 그러나 이러한 고해상도 영상자료는 매우 높은 공간해상력으로 인해 같은 용도의 객체 혹은 같은 객체(예, 건물)라 할지라도 다양한 분광 특성 및 형태로 표현된다. 그러므로 이러한 고해상도영상을 이용하여 효과적으로 주제도를 생성하기 위해서는 현재까지 영상분류 분야에서 주로 활용되고 있는 화소(pixel)단위 기반의 분석방법으로는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위한 방법으로 활발한 연구가 진행되고 있는 세그멘트(segment) 혹은 객체(object) 기반 분류기법을 고해상도 영상 및 라이다 자료에 적용하여 도심지역의 건물들을 추출해 보았으며, 그 활용 가능성에 대하여 판단해 보았다. 이러한 세그멘트 기법은 분류하고자 하는 객체들을 하나의 동일한 특성을 가지는 집단으로 모으는 방법을 말하는데, 이를 위해 본 연구에서는 multi-resolution image segmentation기법을 제공해주는 eCognition이라는 소프트웨어를 이용하였다.
기존 웹상 HTML 사용의 경우 문서 브라우징의 역할밖에 못하여 그 자체로는 의미가 없었기에 실행 가능한 프로그램을 따로 설계하여야 했다. SGML의 서브셋인 XML을 사용할 경우 단순한 문서가 아닌 객체로 취급되어 구조화된 데이터를 표현하고 전달하고 교화할 수 있다. 이러한 이유로 JAVA와 XML을 이용한 융통성있는 웹 어플리케이션 개발이 큰 관심거리에 속하고 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 웹 컨텐츠를 XML로 작성하고 JAVA를 기반으로 XMLDOM을 이용하여 그 객체를 얻어와 간단한 인터넷 기반 마켓에 적용시킨다. 또한 그 자료를 DATAMINING에 활용하는 시스템을 설계, 구현하였다. 서버에 별도의 데이터베이스를 만들고 그것을 클라이언트에 연결하는 복잡한 방법을 XML객체를 사용하는 방법으로 간단하게 대체하였다. 데이터는 XML 객체로 이루어져 상점거래가 이루어지고, 이것은 고객 분석 및 상품분석을 위한 DATAMINING에 사용할 수 있게 해준다. 이로써 단순한 XML이 여러 다양한 데이터베이스로써 역할을 하게 된다.
오늘날 많은 양의 소프트웨어 제품을 우수한 품질을 가지도록 개발하고, 유지보수를 용이하게 할 수 있는 개발 방법론이 필요하게 되었는데, 이에 대표적인 방법이 객체지향 개발 방법론이다. 그러나 기존의 연구결과에 의하면 객체지향 분석 및 설계방법이 대부분 구조적 분석과 정보모델에 기반을 두고, 객체지향 프로그래밍 언어의 구문에 따라 분석 및 설계모델을 사용함으로써 개발 단계별 절차와 명세서등이 일치하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 객체지향 개발 방법론중 Rumbaugh의 OMT 기법을 이용하여 사용자의 요구를 정확히 반영하고 시스템의 기능적 요구와 비기능적 요구를 체계적으로분석할 수 있도록 분석, 설계, 구현단계를 세분화하여 효과적인 소프트웨어 개발 전 단계를 지원할 수 있다. 그리고 객체지향 분석 및 설계에 대한 단계별 명세서 작성을 제시하고 명세서의 내용구현결과의 일치성을 도모하여, 도면정보 관리 시스템의 구현후 결함의 제거와 다른 속성의 향상 또는 환경의 변화에 따른 사용자요구사항의 변화등 향후 유지보수를 위한 사용자 중심의 시스템을 구축하고자한다.
기업내 분산 이기종 시스템들을 통합하는 문제를 해결하기 위해 객체지향개발방법론을 이용해 분석 및 설계를 진행하고 그 결과를 개체 기술을 이용해 구현하려는 노력이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 아직까지 객체지향 분석 및 설계에 대한 이해와 경험의 부족으로 인해 실제 업무에서 사용될 수 있는 시스템보다 실험적인 시스템의 개발에만 적용되고 있다. 본 논문에서는 주문자가 공장에 주문한 제품에 대한 생산 및 조달의 현재 상황을 주문자 및 공장에서 실시간으로 모니터링 할 수 있는 실제적인 시스템의 개발을 위한 분석 및 설계에 초점을 맞추고 있다. 이를 위해 UML 방법론을 선택하고 UML을 지원하는 CASE 도구를 이용해 분석 및 설계를 수행했으며, JAVA와 CORBA 기반의 분산 객체 기술을 이용한 시스템 구현을 위해 OMG IDL을 산출물로 획득했다. 본 논문을 통하여 제시된 객체지향 분석 및 설계의 예는 객체지향 개발 방법론을 이용해 분산 객체 시스템을 개발하고자 하는 개발자들에게는 방법론의 안정성 및 실무 적용 경험에 대한 정보를 제공한다.
본 논문에서는 모바일 기반 OpenCV 라이브러리를 이용한 마커리스 객체 인석 성능 향상을 위한 소프트웨어적인 관점의 방법을 제안한다. 기존의 마커리스 기반 알고리즘을 이용하여 테스트를 수행한 후 성능에 저하를 발생시키는 요인들을 분석하고 그에 따른 상황별 적절한 해결책을 제시한다. 이에 따라 크게 프로그램 코드 개선, 마커리스 기반 알고리즘 코드 개선, 센서를 활용한 성능 향상을 도모한다. 프로그램 코드 개선은 테스트 결과를 분석 한 후 수행시간이 가장 많이 소요되는 함수를 최적화하고 또한 최적의 특징점의 수를 제한한다. 마커리스 기반 알고리즘 코드 개선은 병렬 처리가 제공되는 모바일에 한하여 병렬처리기법으로 코드를 수정한다. 마지막 센서를 활용한 성능향상은 실시간 작업 처리 단위를 묶음으로 처리하였을 때 발생하는 품질의 저하를 보정하는 역할을 수행한다. 본 논문에서는 이러한 마커리스 객체 인식 성능 향상 방법을 소프트웨어적인 관점에서 제안하고 이에 대한 결과 모바일 기반 실시간 증강현실 서비스를 위한 성능 향상 면에서 효과적이다.
일반적으로 웹 기반 시스템의 성능을 높이기 위하여 웹 캐시를 사용하며, 대체 기법은 웹 캐시의 성능에 큰 영향을 미친다. 웹 캐시를 위한 대체 기법은 메모리 영역의 대체 기법과는 다르게, 대체되는 단위가 웹 객체이다. 또한 웹 객체는 사용자 참조 특성의 편차가 매우 크다. 따라서 웹 캐시론 위한 대체 기법은 이러한 웹 객체의 특성을 충분히 반영할 수 있어야한다. 하지만 기존의 기법에서는 이러한 특성을 충분히 반영하고 있지 못하다. 본 연구의 주된 관점은 참조특성 분석, 객체적중률의 향상, 응답시간의 개선이다. 이를 위해 로그분석을 이용하여 웹 객체의 참조특성을 분석하고, 이 참조특성의 분석 결과를 기반으로 분할된 웹 캐시 대체 기법을 제안하고 실험하였다. 실험 결과에서는, 제안 기법이 기존의 기법에 대해 객체 적중률과 응답속도의 성능이 개선되었음을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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