유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 상황(Context)을 인식하고, 그 상황에 따라서 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술들이 중요하다. 현재 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에 주된 초점을 두고 있다. 또한, 상황정보로는 객체의 위치 정보만을 주로 사용하고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감성어휘를 상황정보로 사용하여 감성을 인식할 수 있는 상황인식 미들웨어로서 EIP-CAM의 구조를 제안한다. EIP-CAM 구조의 모델링은 상황인식 모델링과 서비스 모델링으로 구성된다. 또한, 감성어휘의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감성을 인식한다. 객체의 감성어휘를 상황정보로 사용하고, 부가적으로 환경정보(온도, 습도, 날씨 등)를 추가하여 인식한다.. 객체의 감성을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감성추론 엔진은 Jena를 사용했다.
상황인식 컴퓨팅 기술은 넓게 보면 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 일부분으로 볼 수 있다. 그러나 상황인식 컴퓨팅 기술의 적용측면에 대한 접근 방법이 유비쿼터스 컴퓨팅과는 다르다고 할 수 있다. 지금까지 연구된 상황인식 컴퓨팅 기술은 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에 주된 초점을 두고 있다. 또한, 상황정보로는 객체의 위치 정보만을 주로 사용하고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 얼굴표정을 상황정보로 사용하여 감성을 인식할 수 있는 상황인식 미들웨어로서 CM-FEIP의 구조를 제안한다. CM-FEIP의 가상공간 모델링은 상황 모델링과 서비스 모델링으로 구성된다. 또한, 얼굴표정의 인식기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감성을 인식한다. 객체의 얼굴표정을 상황정보로 사용하고, 무표정일 경우에는 여러 가지 환경정보(온도, 습도, 날씨 등)를 이용한다. 온톨로지를 구축하기 위하여 OWL 언어를 사용하여 객체의 감성을 표현하고, 감성추론 엔진은 Jena를 사용한다.
본 논문에서는 video stream내의 움직이는 객체 정보를 추정하고 동적 GTM(genetic tree-map) 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역 검출 기법을 제안한다. 기존의 일반적인 객체 추정 기법은 클러스터(cluster)과정을 통하여 영상 정보를 분할하고 그 중 움직이는 객체 부분을 복원함으로서 추정하였다. 제안하는 기법은 BMA(block matching algorithm)[1] 알고리즘을 사용하여 video stream 에서 움직이는 객체 정보를 얻고 클러스터 알고리즘으로 PCA(principal component analysis)를 사용한다. PCA 기법은 입력 데이터에 관해 통계적 특성을 이용하여 주성분을 찾는다. 주축과 영역분할 알고리즘을 사용하여 데이터를 분할하고, 분할된 객체 정보를 사용하여 특정 객체만을 추정하는 것이 가능하다. 이렇게 추정된 객체를 얼굴영역의 feature에 대하여 신경망 학습인 동적 GTM 알고리즘을 사용하여 생성된 동적 GTM 맵의 정보에 따라 객체의 얼굴영역만을 추출해 낼 수 있다[2-6].
시간의 흐름에 따라 그 위치가 빈번히 변화하는 이동 객체의 특성상 실시간으로 증가하는 이동 객체의 궤적정보를 효과적으로 관리할 수 있는 효율적인 색인 기법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이동 객체의 궤적을 색인하기 위해 기존에 제안되었던 TB 트리의 성능을 개선시킬 수 있는 확장된 TB-트리(Extented TB-Tree:ETB-Tree)를 제안한다. 기존의 TB 트리는 이동 객체의 궤적 세그먼트를 삽입할 때마다 선행 세그먼트를 가지고 있는 리프 노드를 찾기 위해 루트 노드부터 리프 노드까지 순회해야만 하기 때문에 불필요한 노드 접근으로 인한 오버헤드가 발생한다 이를 위해 ETB 트리는 선행 노드를 직접적으로 접근하기 위해 이동객체의 처음 세그먼트와 마지막 세그먼트가 저장된 리프 노드를 가리키는 포인터 정보와 더불어 디스크에서의 폐이지를 가리키는 페이지 번호를 별도의 테이블에 같이 유지한다. 따라서, 저장 시 동일한 이동 객체의 선행 노드를 빨리 검색할 수 있고, 궤적 질의시 직접적으로 디스크에 접근해 해당 객체의 궤적들을 검색함으로써 검색 성능을 향상시킬 수 있다. 아울러 ETB 트리는 새로운 이동 객체의 궤적 정보가 삽입될 때마다 메모리 상의 트리뿐만 아니라 디스크에 반영함으로써 트리의 일관성을 유지한다.
본 논문에서는 실시간 처리에 적합한 효율적인 동영상 객체 분할 알고리즘을 제시한다. 제안된 동영상 객체 분할 알고리즘은 임계치 적용과 지역적 워터쉐드 알고리즘을 복합적으로 적용하였다. 첫째로 임계치 분할방법을 사용하여 초기 객체 마스크를 구성하였고 이러한 초기객체 마스크는 현재영상에서의 영역분할을 위한 입력으로 들어가게 된다. 최종적으로 지역적인 워터쉐드 분할방법을 초기 객체영역의 불명확한 지역에서만 다시 수행하여 최종적인 객체영역을 획득하여 기존 방식에 비해 분할시간을 줄였으며 분할성능을 높였다. 본 논문에서는 잡음환경에서 객체를 추출하기위해 복합적인 분할방식에 초점을 두었다. 이러한 복합적인 분할방법을 사용함으로써 객체 마스크 추출성능의 향상과 수행시간절약을 가져올 수 있었다.
RFID객체 이력추적기술은 EPCglobal에서 제안하는 Discovery Service를 중심으로 다수의 연구가 진행 중이다. 하지만 객체의 상태변화를 모니터링 하는 기능을 제공하지 않으며, 객체의 이력정보를 특정 서버에서 취합하여 관리해야 한다는 단점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해서는 객체에 대한 상태정보를 제공하기 위한 모델이 필요하며 RFID 객체의 URL을 나타낼 수 있는 식별자 역시 필요하다. 이러한 문제점을 보완하고자 SIP 이벤트 통지 및 프레즌스 모델을 활용하여 RFID 객체의 상태정보를 Track & Trace하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 객체의 URL을 얻기 위해서 기존 ONS를 그대로 활용하되 성능저하가 없도록 하여 backward-Compatibility를 충족하도록 하였다. 또한 이렇게 얻어진 URL을 이용하여 RFID 객체 혹은 객체의 상태정보를 관리하고 있는 요소에 접근하기 위해 SIP 프로토콜을 사용하도록 하여 객체관리를 위해 개방형 인터페이스를 사용하였다. SIP 메시지 조합을 통해 객체의 이력정보를 얻을 때 DS와 같은 추가적 요소 없이도 객체의 Track을 Trace가 가능하게 하였다. 이 방식을 활용하여 지금까지와는 달리 분산취합구조를 이용하여 객체에 대한 상세이력정보 및 모니터링을 제공할 수 있도록 하였다.
디지털 TV가 실용화 됨에 따라 다양한 부가정보 서비스가 가능하게 되었다. 그러나 부가정보서비스를 효과적으로 사용하기 위해서는 전통적인 메뉴검색에 의한 관심객체의 부가정보 검색이 아닌 화면에서의 관심객체 선택만으로 부가정보를 표현할 수 있는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 메뉴검색없이 마우스 클릭만으로 관심 객체를 선택하고 선택된 객체에 대해 부가정보를 표현하는 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 분산 실시간 서비스를 지원하는 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 객체를 기반으로 정보가전 기기들을 관리하기 위한 실시간 정보가전 제어 시뮬레이터를 설계 및 구현한다. TMO객체는 기존 객체를 확장한 실시간 특성을 자체적으로 가지는 객체를 UCI의 DREAM연구소에서 제안한 분산 실시간 객체이다. 이러한 TMO 객체를 기반으로 TMOSM(TMO Support Middelware) 상에서 실시간 정보가전 제어를 위한 TMO 객체들의 상호 동작과 실시간 속성을 설계하여 보장된 실시간 서비스를 지원하도록 한다. 본 시뮬레이션 모델은 온도제어, 조도제어, 방법제어 서비스를 지원하는 컴포넌트들로 구성된다. 온도제어 서비스를 위해 Fan_TMO와 Air_Conditioner_TMO, Heater_TMO가 상호 작용하여 적정 실내 온도를 유지하도록 하며, 조도제어 서비스를 위해 Light_TMO가 조도의 변화에 따라 동작하여 일상생활에 적당한 조명 환경을 제공한다. 또한 방범제어서비스를 위해 Camera_TMO가 정해진 시간을 주기적으로 동작하여 방범 활동을 수행한다. 그리고, 각각의 TMO 정보가전 객체들의 동작을 관리하고 서비스 수행 결과를 모니터링 하는 Home_Server_TMO가 존재한다. 마지막으로 설계된 시뮬레이션 환경을 구현하여 본 모델의 실시간 정보가전 제어 서비스를 정확하게 지원하는지를 검증한다. 제안한 시뮬레이션 환경은 일반 정보가전기기를 추가 작업 없이 실시간 서비스 지원 객체로 적용할 수 있는 모델이다.
함정 전투실험의 사후분석에서는 객체에 대한 자함의 표적 탐지능력와 무장 교전능력을 분석한다. 따라서 사후분석을 위해서는 전장 환경의 위협 객체와 센서에서 탐지한 표적간 연관 맺을 수 있는 정보가 필요하다. 기존의 공학급 교전 시뮬레이터는 이러한 객체-표적 연관정보를 제공하였다. 그러나 사용된 시뮬레이터의 잠수함모델에는 실제 소나시스템의 신호처리 알고리즘이 탑재되어있다. 소나신호처리 과정을 통해 얻은 표적정보에서는 실제 객체정보가 무엇인지 연관지을 수 없으며, 사용된 시뮬레이터도 그러한 정보를 제공하지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 객체정보와 소나신호처리에서 얻은 표적의 방위각, 거리, 속도 등의 기동정보를 이용하여 객체-표적 연관정보를 생성하였다. 객체-표적 연관정보를 생성하는 방법을 제안하고, 제안한 방법의 타당성을 실험을 통해 검증하였다.
본 논문은 압축된 비디오 신호로부터 움직임 객체를 효과적으로 추출하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 압축된 비디오는 압축과정에서 얻은 비디오 객체에 관한 여러 가지 정보들을포함하고 있으며, 이러한 정보는 객체 추출에 중요한 힌트가 된다. 본 연구에서는 각 매크로 블록의 움직임 정보만을 이용하여 움직임 객체를 추출하는 알고리즘을 제시한다. 이를 위하여 프레임에서 배경과 움직임 객체를 분리하고, 움직임 벡터의 히스토그램과 복잡도를 분석하여 움직임 객체의 유효성 여부를 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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