QoS기술과 전송기술의 고도화로 실시간 통신과 다양한 응용서비스가 가능하며 요즘 모바일기기의 보급화와 LTE기술의 발전으로 멀티미디어 서비스가 고품질 구현이 가능하다. 이러한 조건을 만족시키기 위해서는 단순히 대역폭 확장과 라우터 증가와 라우팅 테이블의 증가를 고려하여 망의 확장성 문제가 포함되어진다. 트래픽 폭주에 따른 데이터를 분산할 수 있는 환경이 중심이 되어야 된다. 그러기 위해서는 현재 수신지 기반 라우팅 방식을 송신지 기반 (Source routing )의 라우팅 설정이 필요하다. 본 논문에서는 IETF에서 발표한 표준화인 IP스위칭 방식 기반의 레이블 스위칭 프로토콜인 Multi-Protocol Label Switching(MPLS)을 이용하여 기존망의 Best Effect로 멀티미디어 전송에 QoS보장이 힘든 환경을 최적화된 MPLS망을 이용 QoS를 보장하여 멀티캐스트를 전송하도록 한다.
디지털 통신 네트워크 기술의 발전에서 인터넷 기술과 스마트 홈 가전기기의 확산은 고속/고품질 홈 네트워크에 대한 필요성을 증가시키고 있다. 홈 네트워크에서 가전기기와 컴퓨팅 기기가 증가함에 따라 홈 네트워크의 데이터 트래픽은 증가할 것이 명백하다. 다양한 홈 네트워크 기기는 멀티미디어 콘텐츠를 얻기 위하여 인터넷 서버에 접속하길 원한다. 따라서 본 논문에서는 가정내에서 이더넷이나 유무선 기술을 사용하기 위해 네트워크에 연결된 디지털 가전기기를 위한 TLC(Telephone Line Carrier) 시스템을 소개한다. 미래의 홈 네트워크 환경에서 TLC 기반의 스마트 홈 네트워크의 주된 목적은 저가격, 쉬운 설치, 고성능, 넓은 영역을 만드는 것이다. 본 논문에서는 스마트 홈 네트워크를 위한 전화선로 통신시스템의 채널용량을 송신전력, OFDM 반송파의 수, 채널손실, 잡음손실에 따라서 정량적으로 비교, 분석하였다.
메모리 관련 오류 검출은 소프트웨어 개발 시 신뢰성 향상을 위해서 수행하여야 할 가장 중요한 작업중의 하나이다. 그러나 메모리 오류 검출을 위한 긴 디버깅 시간은 이동 통신 기기 개발 과정에 있어 큰 문제가 되었다. 대부분의 메모리 오류 검출 도구는 정적 분석 기법을 사용하나, 큰 용량의 동작 메모리로 인하여 이동 통신 기기 개발에는 사용되지 못하는 경우가 많다. 때문에 이동통신 기기 업체는 고품질의 기기를 빠른 시간 내에 개발하는 것이 매우 어려웠다. 이 논문에서 소개될 이동통신 기기 개발을 위한 Pin 기반의 메모리 오류 검출 도구인 PinMemcheck은 Pin의 이진 가공 기법과 간단한 데이터 구조를 적용하여 기준 설정 대비 약 1.5배의 실행 시간 부하 내에서 필수 오류들을 모두 검출해 내었다.
ATSC 3.0 및 국내 UHD 방송 표준에 의해 제공되는 PLP 기능을 이용하여 지상 UHD 방송 서비스 및 모바일 HD 방송 서비스가 동시에 제공되는 경우, 약간의 부가 데이터를 전송함으로써 고품질의 UHD-3D 방송 서비스를 제공할 수 있다. 입체 영상의 좌우 영상을 입력하고, 하나의 시점 영상을 SHVC 방식으로 부호화하고, 다른 시점 영상을 양안 교차 방식의 SHVC 방식으로 부호화한다. 그런데 2 개의 인코더의 기본 레이어(BL)가 서로 공통이기 때문에, 2 개의 인코더는 하나의 BL 스트림 및 2 개의 확장 레이어 (EL) 스트림을 생성하는 인코더에 대응한다. UHD-3D 방송 서비스를 위해 세 번째의 독립적인 HEVC 부호화를 적용하는 것과 비교할 때 제안 기법의 평균 인코딩 효율은 16% 더 효율적이다. 또한 제안된 기법은 영상 프레임 당 PSNR의 변동을 줄이고 최소 PSNR 프레임의 화질을 0.6dB 증가시킨다.
3D 애니메이션 제작 공정은 크게 Pre-production, Main-production, Post-production로 나뉜다. 그 중 제작의 시작이며 전체 제작을 종합적으로 예측 및 디자인하는 Pre-production의 중요성은 매우 높다고 할 수 있다. 고품질의 3D 애니메이션을 제작하기 위해서는 구체적이고 완벽한 Pre-production의 구조가 필요해졌고 Pre-production 단계에서 완성되는 다양한 2D, 3D 아트웍이 Main 및 Post-production까지 일관성 있게 컬러와 룩을 유지하기 위한 효율적인 3D 표준 조명에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 3D애니메이션 제작 시 Pre-production 단계에서 적용 가능한 3D 표준 조명 모델에 대한 연구와 함께 그에 따른 조명 수치속성에 대한 데이터를 산출하여 Pre-production 단계에서 3D 조명의 활용범위를 높이고 전반적인 3D애니메이션 결과물에 대한 컬러 값의 예측을 할 수 있도록 한다.
인공지능, 시맨틱 웹의 분야에서 지식을 표현하고 의미적으로 연결하기 위해 온톨로지가 연구되어 왔다. 그러나 온톨로지는 정의하는 사람의 의도와 지식 수준에 따라 다양하게 표현되고 정의될 수 있다. 이는 동일한 개념을 서로 다르게 표현하는 이질성 문제를 야기한다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 XMDR에 기반한 온톨로지 생성 시스템인 XOB(XMDR-based Ontology Builder)를 소개한다. XOB는 XMDR에서 정의한 클래스 및 클래스 간의 관계성 등을 재사용하여 온톨로지를 생성함으로써 생성된 온톨로지 간 의미 이질성 문제를 해결 또는 최소화 할 수 있다. 이 논문에서는 제안 시스템인 XOB의 개념 모델 및 전체적인 구조를 소개한다. 또한 XMDR에 등록된 개념들을 이용하여 온톨로지 생성 시 요구되는 프로세스, 알고리즘 및 온톨로지 생성 규칙 등을 정의한다. 제안 시스템은 기존 방법에 비해 높은 표준화를 제공하며 이는 일관성 있는 개념의 활용, 용이한 의미 교환 등의 장점을 제공한다. 따라서 XOB는 고품질의 온톨로지 생성을 가능하게 하며 온톨로지 통합 및 시스템 개발을 위한 비용을 감소시킨다.
현재 우리나라의 제조업은 세계적인 경제위기에서 많은 문제에 직면하고 있다. 이러한 난항을 타개하는 방법으로 제조기술과 S/W 기술을 융합하여 고객의 트렌드를 적시에 정확히 분석하여 제조에 반영함으로써 제품의 가치상승을 극대화하고 고품질의 제품을 신속하게 개발하여 출시하는 것을 중시하고 있다. 이에 본 논문에서는 사춘기 여고생들의 기능성 화장품의 신상품 개발과 성능 향상을 위한 효율적인 정보의 분석과 생산 정책을 위한 SNS 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 여고생들의 기능성 화장품에 관한 SNS 내용을 분석하기 위한 효율적 알고리즘과 방법론을 제안하여 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한 여고생들의 기능성 화장품에 대한 기호 상태를 파악하여, 그 분석 결과를 제품의 개발 및 생산에 반영하기 위한 비주얼 방법론을 함께 제안한다. 따라서 본 논문에서 제안하는 시스템은 단지 화장품에 대한 분석뿐만 아니라 이와 비슷한 소비자의 기호가 빠르게 변화하는 제조업 분야에서 다양하게 응용이 가능하다.
이미지 아웃페인팅은 이미지의 맥락을 고려하여 주어진 이미지의 외부를 지속적으로 채울 수 있다는 점에서 매우 흥미로운 문제이다. 이 작업에는 두 가지 주요 과제가 있다. 첫 번째는 생성된 영역의 내용과 원래 입력의 공간적 일관성을 유지하는 것이다. 두 번째는 적은 양의 인접 정보로 고품질의 큰 이미지를 생성하는 것이다. 기존의 이미지 아웃페인팅 방법은 일관되지 않고 흐릿하며 반복되는 픽셀을 생성하는 등 어려움을 겪고 있다. 하지만 최근 딥러닝 기술의 발달에 힘입어 기존의 전통적인 기법들에 비해 높은 성능을 보여주고 있는 알고리즘들이 소개되었다. 딥러닝 기반 아웃 페인팅은 현재까지도 다양한 네트워크가 제안되며 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 아웃 페인팅 분야의 최신 기술 현황 및 동향을 소개하고자 한다. 딥러닝 기반의 아웃페인팅 알고리즘 중 대표적인 네트워크들을 분석하고 다양한 데이터 셋과 비교 방법을 통한 실험 결과를 보여줌으로써 최근 기법들을 비교하고자 한다.
기후변화로 인해 전지구적인 이상기후현상이 빈번하게 발생하고 있으며 지구온도와 해수면상승과 더불어 강우패턴의 변화가 세계적인 문제로 대두되고 있다. 특히 아세안 국가의 경우 태풍 및 집중호우에 대한 침수피해의 빈발로 2,000만명 이상이 피해를 입은 것으로 나타났다. 이러한 윈인으로는 자연재해에 의한 인명 및 재산피해관련 대응기술의 개발 및 대응조직의 전문성이 미흡하다는 것이 가장 큰 원인으로 제시되고 있다. 이에 많은 국가 및 기관에서 재난 대응 기술을 ODA사업을 통해 지원하고 있다. 우리나라에서도 지속적인 ODA사업으로 재난 대응 기술, 그 중에서도 홍수대응 기술을 적극적으로 보급하고 있다. 본 연구에서는 ASEAN국가 현지 맞춤형 인공지능 하천수위예측 모형을 개발하여 ASEAN국가의 홍수대응 능력을 향상시키고자 하였다. 연구대상으로는 관측데이터의 수집이 용이하고 양질의 관측자료를 장기간 확보할 수 있는 필리핀의 Montalban 관측소를 대상으로 하였다. Montalban 수위관측소는 마닐라를 관통하는 마리키나 강의 상류에 위치하고 있다. 주변에는 상류쪽에 Mt. Oro 강우관측소가 있으며 해당 관측소의 강우자료와 Montalban 관측소의 수위자료를 입력자료로 활용하여 최대 3시간까지 수위를 예측하였다. 예측수위에 대한 적합도 지표로 NSE(Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient)를 사용하였으며 2시간 예측까지는 0.8이상의 유의미한 결과를 나타내 홍수예보에 활용할 수 있을 것으로 판단되나, 3시간 예측결과는 홍수예보에 활용하기 어려운 것으로 판단하였다. 이는 Mt. Oro관측소에 내린 강우가 Montalban 관측소에 도달하기까지 소요되는 시간이 3시간 이내이기 때문으로 판단된다. 관측소의 수위자료와 상류에 위치한 강우관측소의 장기간 고품질의 관측자료가 존재한다면 높은 정확도의 예측결과를 도출 할 수 있을 것으로 판단된다.
농업 분야에서 미생물은 영양분 가용화, 유기물 분해 등 토양 영양분 공급에 중요한 역할을 하며, 토양 건강성 증진, 식량 안보 및 식품 건강 면에서 많은 활용 가능성을 지니고 있다. 최근 유역 환경 건강성, 생물 다양성 보존, 효율적인 고품질 농산물 생산에 대한 관심이 커져, 지속 가능한 농업 중 하나인 유기농업과 관행농업 토양의 이화학적 및 생물학적 특성에 관한 비교 연구가 진행되고 있다. 미생물은 지속 가능한 농업 발전의 중요한 요소 중 하나로써, 미생물 다양성이 풍부할수록 토양 비옥도, 작물 성장 면에서 긍정적인 영향을 미친다고 알려져 있다. 본 연구는 이에 대한 기초 데이터를 제공하기 위해 논 경작지를 대상으로 유기 및 관행농업 토양의 미생물 군집조성과 Alpha diversity analysis(Chao1, Shannon, Simpson index)을 통해 비교하였다. 경기도 양평군에서 유기 및 관행 논 지역을 각각 1지점씩 선정하였으며, 8월부터 11월까지 총 4회 현장 조사를 진행하였다. 미생물 분석은 차세대염기서열분석을 실시하였으며, bacteria는 16S rRNA V3-4 영역, fungi는 ITS 3-4 영역을 sequencing 하였다. 미생물 군집조성은 문수준에서는 큰 차이가 없었으나, 속수준에서는 fungi 군집조성에 차이를 보였다. 예로 Ustilaginoidea 속은 관행 논 토양에서만 발견되었으며, 벼 이삭누룩병을 일으키는 병원균으로 과도한 질소 비료 시비가 원인으로 추정된다. 종 다양성은 bacteria diversity의 경우 관행 논 토양에서 높게 측정되는 반면, fungi diversity의 경우 유기 논 토양에서 높게 측정되었다. 결론적으로 체계적인 시비 관리 통해 미생물 군집은 조절될 수 있으며, 관행농업은 적절한 시비를 통해 토양 건강성 및 식품 건강성 면에서 유기농업과 비슷한 효과를 보여줄 가능성이 있다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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