본 논문에서는 동영상 압축 부호화에 대한 표준안인 MPEG 기반의 압축 비디오 시퀀스로부터 DCT DC 계수를 추출하고, 이들로 구성된 DC 이미지로부터 AHIM (Accumulative Histogram Intersection Measure)을 이용하여 장면 전환 검출을 수행한 후 대표 프레임을 추출하는 방법을 제시한다. 또한, 추출된 대표 프레임을 두 단계를 거쳐 데이터베이스의 색인 정보로 저장한 후, 입력되는 질의 영상에 대해 사용자가 원하는 검색 결과를 제시하는 방법에 대해 제안한다. 즉 전처리 과정으로 추출된 대표 프레임에 대해 영역 분할을 한 후, 첫 번째 단계에서 수평 투영된 결과를 히스토그램 분포 특성으로 변환시켜 데이터베이스의 색인 정보로 저장한다. 두 번째 단계에서는 영상의 모멘트 특성을 거리함수 값으로 변환시킨다. 실험 결과 제안된 방법이 검색에 있어 우수한 성능을 갖추고 또한 상당한 양의 처리 시간과 메모리 공간을 줄일 수 있음을 확인하였다. 향후 제안한 방법은 색상과 같은 다른 색인 정보와 결합할 경우, 보다 나은 영상 색인과 검색 수단을 제공할 것이다.
최근 소셜 미디어의 발달과 스마트폰의 확산으로 SNS(Social Network Service)가 활성화가 되면서 데이터양이 폭발적으로 증가하였다. 이에 맞춰 빅데이터 개념이 새롭게 대두되었으며, 빅데이터를 활용하기 위한 많은 방안이 연구되고 있다. 여러 기업이 보유한 빅데이터의 가치창출을 극대화하기 위해 기존 데이터와의 융합이 필요하며, 물리적, 논리적 저장구조가 다른 이기종 데이터 소스를 통합하고 관리하기 위한 시스템이 필요하다. 빅데이터를 처리하기 위한 시스템인 맵리듀스는 분산처리를 활용하여 빠른게 데이터를 처리한다는 이점이 있으나 모든 키워드에 대해 시스템을 구축하여 저장 및 검색 등의 과정을 거치므로 실시간 처리에 어려움이 따른다. 또한, 이기종 데이터를 처리하는 구조가 없어 복합 이벤트를 처리하는데 추가 비용이 발생할 수 있다. 이를 해결하는 방안으로 기존에 연구된 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하여 실시간 복합 이벤트 탐지를 위한 기법을 제안하고자 한다. 복합 이벤트 처리 시스템은 서로 다른 이기종 데이터 소스로부터 각각의 데이터들을 통합하고 이벤트들의 조합이 가능하며 스트림 데이터를 즉시 처리할 수 있어 실시간 처리에 유용하다. 그러나 SNS, 인터넷 기사 등 텍스트 기반의 비정형 데이터를 텍스트형으로 관리하고 있어 빅데이터에 대한 질의가 요청될 때마다 문자열 비교를 해야 하므로 성능저하가 발생할 여지가 있다. 따라서 복합 이벤트 처리 시스템에서 비정형 데이터를 관리하고 질의처리가 가능하도록 문자열의 논리적 스키마를 부여하고 데이터 통합 기능을 제안한다. 그리고 키워드 셋을 이용한 필터링 기능으로 문자열의 키워드를 정수형으로 변환함으로써 반복적인 비교 연산을 줄인다. 또한, 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하면 인 메모리(In-memory)에서 실시간 스트림 데이터를 처리함으로써 디스크에 저장하고 불러들이는 시간을 줄여 성능 향상을 가져온다.
환기시설이 열악한 도시 지하철역 내의 대기환경은 지상보다 열악할 수밖에 없다. 현재 지하철역을 주로 사용하는 시민들의 안전을 보호 하고 지하철의 대기환경을 개선하기 위해 스크린 도어, 자동 제어 환기시설, 종합 영상 감지시스템 등 다양한 노력을 기울이고 있다. 하지만 일부 지하철역에 설치되어 있는 공기질 모니터링 시스템은 수입품에 의존하고 고가의 장비이므로 초기설치 비용뿐만 아니라 유지보수의 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 무선 센서 네트워크 기술을 적용하여 저가형 대기환경 모니터링 시스템을 개발했다. 이 시스템의 구성은 센서노드(ZED : ZigBee End Deice), 네트워크 코디네이터(ZCM : ZigBee Coordinator Modem), 수신서버로 구성된다. 지하철역 내부의 미세먼지, CO2, CO, 온습도, VOCs 데이터를 센싱할 수 있는 확장 센서보드를 설계한 후, 지하공간에서의 열악한 통신환경에서 QoS를 보장할 수 있도록 ZigBee 라우팅 기술을 이용한 센서노드(ZED)를 인터페이스하여 하나의 통합된 대기환경 센서 노드(ZED)를 개발했다. 또한 수신서버에 USB방식으로 연결되어 각각의 ZED로부터 데이터를 수신하는 센서노드(ZCM)과 전송된 데이터를 저장 및 처리하여 언제 어디서나 누구든지 인터넷을 통해 확인 가능하도록 지하철 대기환경 모니터링을 위한 수신서버를 개발했다.
운모기판에 증착한 비정형 셀레니움 박막의 결정성장의 형태와 그 변태속도에 대하여 연구하였다 열처리된 박막에서 비정질성분은 CS2에 용해되나 결정질은 아무 변화없이 남아 있으므로 쉽게 현미경을 이용하여 그 모양을 조사할 수 있다. 결정은 (30$^{\circ}$~10$0^{\circ}C$ 온도 범위에서) 박막과 운모기관의 경계면을 따라서 원형상(구상 결정의 이차원 적 모양) 중심으로 부터 일정 속도로 자란다. 또한 필라멘트 형태의 결정이 원형상 결정의 비 규칙적인 부분에서 박막을 뚫고 위로 자란다. 이들 필라멘트형 결정은 자유표면에 도달하여 새로이 자유표면을 따라서 원형상으로 자라게 된다. 경계에 있는 원형상 결정의 두께는 약 500$\AA$정도이고 이것이 비정질 세레니움 박막에서 보이는 "어두어 지는" 현상의 원인이 되고 있음이 밝혀졌다. 원형상 결정은 아주 조그마한 결정 "도메인"으로 구성되어 있으며 이들 "도메인"의 축 방향은 경계면과 나란하고 반경방향에 수직으로 되어 있다. 고온처리에서 얻어지는 규칙적인 결정은 이들 "도메인"이 모여서 "라멜라"를 형성하여 중심부에서부터 뻗어나가고 이들 "라멜라"간의 공간은 불규칙적으로 나열된 "도메인"으로 연결되어 있으며, 고분자 결정에 비하여 훨씬 두껍다. 반경 방향으로의 결정성장 속도는 아주 순도가 높은 박막에서는 시간에 따라 일정하고 주어진 온도에서 재현성이 아주 좋다. 이 실험에서 측정된 성장속도는 지금까지 발표된 어느 실험에서 관측된 것보다 빠르고 또 자유표면에서 자라는 속도에 비해서 약 백 여배나 빠르다. 결장 성장의 온도 의존은 u=6$\times$1015 exp[-32.7(kcal/mol)/RT] cm/sec로 표시할 수 있다.
본 연구의 목적은 지형자료에 대한 계층화 알고리즘을 개발하여 하계망을 일반화하고자 하였다. 하계망은 계층적인 구조를 갖기 때문에 일반화를 위해 선형사상들에 대한 지형자료의 계층화가 요구된다. 하계망 일반화의 절차는 하계망의 계층화, 차수별 선택과 제거, 그리고 알고리즘 적용으로 진행하였다. 계층화는 하계망의 고도에 따른 방향 결정, Stroke Segment 서열화. Strahler 차수화로 진행하였으며, 선형사상의 선택과 제거는 지리자료의 질의를 통해 차수와 선의 길이를 기준으로 처리하였다 개선된 Simoo 알고리즘은 선형사상의 곡률을 낮추고 완만화에 효과적이었다 연구결과는 공간적으로 다양한 계층구조를 갖는 사상들에 대한 일반화를 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
GNUnet은 파일의 익명성 지원을 위해 파일을 1KB블록크기로 분리하는 인코딩 방법을 채택하였고, 인코딩된 블록을 비구조적인 분산기법을 통해 피어들에게 분산시키고 있다. 하지만 이러한 인코딩 및 블록 분산 방안은 약 600$\sim$700MB의 대용량 멀티미디어 파일을 처리할 경우 첫째, 추가적으로 R블럭과 I블럭을 과도하게 요구하게 되어 약 4%의 저장공간을 낭비하는 문제를 지니고 있다. 둘째, 비구조적 브로드캐스팅 분산방법 때문에 네트워크 부하가 과도한 단점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 위하여 인코딩 블록의 크기를 가변적으로 결정하는 방법과 구조적 위상을 통해 블록을 분산시키는 방안을 제안하였다. 제안 인코딩 방법은 추가 블록 생성을 1%이내로 최소화하였고, 분리된 블록의 분산을 위해 지정된 피어로 질의를 보내는 구조적 위상을 채택하여 블록 요청에서 발생하는 네트워크 부하를 감소시켰다.
최근 XML이 웹 상의 데이터의 표현, 교환, 중재의 표준으로 각광받으면서 이러한 XML 문서를 효과적으로 저장, 접근 및 검색하기 위한 기법에 대한 연구가 많았으나, 기존의 연구들은 하나의 XML 문서를 저장 및 검색의 대상으로 하는 경우가 대부분이였다. 그러나 XML 문서를 데이터의 표현과 교환의 표준으로 이용하는 애플리케이션의 개발이 점차 활성화됨에 따라 저장해야하는 XML 문서의 수가 크게 증가하면서 의미나 구조적으로 많은 유사성을 지니는 XML 문서들을 함께 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 기법의 연구가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 의미 및 구조적으로 유사성을 가지는 여러 XML 문서들을 통합하는 기법을 제안한다. 제안된 통합 기법은 같은 DTD나 XML Schema를 가지는 경우와 다른 DTD나 XML Schema를 가지는 경우를 모두 고려한다. 또한 특별한 구조적 정보를 가지지 않는 XML 문서의 경우도 다른 DTD나 XML Schema를 가지는 경우와 마찬가지로 처리함으로써 다양한 XML 문서들에 대한 통합이 가능하도록 한다. 이러한 통합 기법은 중복되는 엘리먼트나 애트리뷰트에 대한 저장 공간의 낭비를 최소화한다. 또한 의미적으로 또는 구조적으로 관련성있는 여러 XML 문서의 부분들을 디스크 상의 페이지내에 서로 가까이 저장할 수 있기 때문에 사용자의 일반적인 질의에 대해 효율적이고 빠른 검색 결과를 유도할 수 있고, I/O 횟수를 줄임으로써 그에 따른 오버헤드를 줄일 수 있는 장점이 있다.
단백질 일차 구조(아미노산 배열)에 대한 상동 검색은 유전자나 단백질의 기능과 진화 과정을 유추하기 위한 필수 연산이다. 그러나 진화 단계가 멀리 떨어진 경우 단백질 일차 구조는 보존되지 않기 때문에 단백질의 공간적 구조에 대한 유사 검색을 통해서만 진화 단계를 유추할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 단백질의 공간적 구조를 표현하는 단백질 이차 구조를 대상으로 하여 RDBMS상에 쉽게 구현이 가능한 인덱싱 방안을 제안한다. 제안된 인덱싱 방안은 클러스터링 기법과 LookAhead 개념을 활용하여 Exact Match, Range Match, Wildcard Match 질의를 신속하게 처리한다. 제안된 방법의 우수성을 검증하기 위하여 실제의 단백질 데이타를 대상으로 성능 평가를 수행하였다. 실험 결과에 의하면, 제안된 방법은 기존의 방법과 비교하여 Exact Match의 경우 6.3배까지, Range Match의 경우 3.3배까지, Wildcard Match의 경우 1.5배까지의 개선된 검색 성능을 가지는 것으로 나타났다.
본(本) 논문(論文)은 병리학등(病理學等) 기초의학(基礎醫學)에서 요청되는 세포진(細胞診)을 위한 개선된 디지털 화상해석방법(畵像解析方法)을 제안(提案)하였다. 대상화상(對象晝像)은 갑상선세포(甲狀腺細胞)의 현미경화상(顯微鏡畵像)이고 목적은 정상세포(正常細胞)와 악성(惡性)인 유두상(乳頭狀) 종양(腫瘍)과 여포성종양(濾胞性腫瘍)간의 염색질(染色質) 패턴이 상이(相異)함을 화상해석(畵像解析)에 의해 자동식별(自動識別)하는 것이다. 먼저, 화상처리상(畵像處理上) 특징영역(特徵領域)인 세포핵(細胞核)만을 추출(抽出)하기 위해 윤곽추적법(輪廓追跡法)에 의한 영역분할(領域分割) 알고리즘을 제안하였다. 그리고 공간영역(空間領域)의 화상정보(畵像情報)를 이산적(離散적) 2차원 푸리에 변환한 후 1차원 푸리에변환에 의해 특징(特徵)파라미터를 추출(抽出)하였다. 여기서 세포(細胞) 유형별(類型別) 특징표본군(特徵標本群)을 구축하여 임의의 검증세포(檢證細胞)와 식별실험(識別實驗)을 행하였다. 기존의 방법보다 개선된 식별율(識別率)(70-90%)을 얻음으로써 본 방식은 세포진(細胞診)에 있어서 정량성(定量性)과 객관성(客觀性)을 더욱 구체화(具體化)시킬 수 있음을 증명하였다. 또한 본 방식을 그대로 종양세포식별(腫瘍細胞識別)에 즉시 사용가능함을 제시하였다.
고령화 사회로의 진입과 삶의 질 향상에 따라 의료산업의 패러다임이 u-헬스케어(Healthcare)로 빠르게 변화하고 있다. u-헬스케어로의 변화는, 질병의 진단과 치료와 같은 의료서비스의 사후(事後)처리적인 관점에서 예방과 관리라는 사전(事前)예방적인 관점으로의 변화라는 점에서 의미가 있다. 그러나 u-헬스케어에 대한 관심은 새로운 서비스 도출과 측정기기(센서류)의 개발, 의료정보 표준화와 통합에만 그 관심이 집중되고 있다. 따라서 본고에서는 유비쿼터스 지능공간을 구성하고 사용자에게 u-헬스케어 기술을 제공함에 있어 "사용자 중심의 u-헬스케어 기술"이라는 개념을 적용함으로써, u-헬스케어 기술을 유비쿼터스 구성의 기본철학인 사라지는 컴퓨팅(Disappear Computing), 보이지 않는 컴퓨팅(Invisible Computing), 조용한 컴퓨팅(Calm Computing)과 사용자 중심(User Centered)의 기술 개발을 통해 실현 가능하도록 하는 방법에 대하여 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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