현재 많이 사용되고 있는 P2P개념으로는 순수 P2P와 변경 P2P구조가 있다[3]. 순수 P2P의 모델에는 Gnutella와 stella등의 형태가 존재하고 변형 P2P로는 무수히 많은 형태가 존재한다. 이 변형 P2P모델들 중파일 공유 모델들이 존재하는데 이 모델들은 파일의 공유를 위한 그룹 관리와 검색, 색인 등의 기능을 제공한다. 파일공유 모델의 Peer들에 대해 연결성 유지를 위한 많은 부하와 사용자에 있어서 그룹에 대한 형태의 문제점 그리고 서버의 Fail에 대한 비연결성에 관한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 라우팅 기법에서의 접근을 통해 과일공유모델에 계층적 구조를 적용하고 Backup시스템을 설계하여 사용자에 의한 효율적인 그룹관리와 연결의 신뢰성을 유지하기 위해 시스템을 설계하였다.
Practical pattern recognition systems should overcome very large class problem. Sometimes it is almost impossible to build every model for every class due to memory and time constraints. For this case, grouping similar models will be helpful. In this paper, we propose GMC(Group Model Clustering) to build a large class Chinese character recognition system. We built hidden Markov models for 10% of total classes, then classify the rest of classes into already trained group classes. Finally group models are trained using group model clustered data. Recognition is performed using only group models, in order to achieve reduced model size and improved recognition speed.
무선 센서 네트워크에서 클러스터링 기법은 클러스터를 형성하여 데이터를 통합한 후 한 번에 전송해서 에너지를 효율적으로 사용하는 기법이다. 클러스터 그룹 모델은 클러스터링에 기반을 두지만 이전의 기법과 달리 클러스터 헤드에 집중된 에너지 과부하를 클러스터 그룹 헤드와 클러스터 헤드로 분산시켜서 전체 에너지 소모량을 줄인다. 본 논문에서는 이러한 클러스터 그룹 모델에서 에너지 소모 모델의 임계값에 따라 최적의 클러스터 그룹 수와 클러스터 수를 구하고 이를 이용하여 센서 네트워크 전체 에너지 소모량을 최소화하고 네트워크 수명을 최대화한다. 실험을 통하여 제안된 클러스터 그룹 모델이 이전의 클러스터링 기법보다 네트워크 에너지 효율이 향상되었음을 보였다.
일반적으로 안전가공경로를 위한 기계그룹형성 및 부품결정모델을 위하여 각 기계에는 제한된 형태의 공구저장소(Tool Magagine)를 장착하고 있으며, 공구저장소에는 기계에서 가공되어질 안전공정을 수행할 공구를 보유하고 있고 이러한 기계들은 필요한 공구를 경제적으로 안전관리하거나, 기계이용율을 증가 또는 준비시간을 감소시키기 위해서 여러개의 그룹으로 형성되어지고 있다. 일반적으로 안전가공경로 기계그룹형성의 목적은 다음과 같다. 1) 자제이동비용의 최소화 2) 기계중복사용의 최소화 3) Cell간 이동비용의 최소화 4) 부품의 대체경로를 제공 5) 기계그룹간 작업부하불균등문제 최소화 6) 안전가공경로 최소화 (중략)
본 논문에서는 홈 네트워킹을 통해 서비스를 수행하는 정보가전들을 하나의 그룹으로 관리하여, 가정 내에 산재한 정보가전들의 관리의 효율성 및 기기들의 확장성과 분산 투명성을 제공할 수 있는 그룹 관리 모델을 제안한다. 정보가전들의 그룹핑이 필요한 이유는 정보가전 기기들의 복잡한 상호작용을 하나의 그룹으로 관리하고, 향후 그룹으로 구성될 수 있는 기기들의 정보를 관리하여 다양한 통신 환경에서 사용자의 요청에 적합한 정보가전들의 수행 환경을 제공할 수 있기 때문이다. 본 연구에서는 실시간 객체인 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 스키마를 기반으로 정보가전들을 구현하며, 이를 분산 객체그룹(Distributed Object Group)에 적용하여 분산 객체 관리 서비스와 실시간 서비스를 지원받도록 한다.마지막으로 이와 같은 그룹 서비스를 통해 가정 내 주거 환경을 유지하는 정보가전들의 수행성을 시뮬레이션하여, 본 그룹 모델이 지원하는 서비스를 통한 정보가전들의 동작과 상호작용의 정확성을 검증한다.
수년간 두 명의 사용자 혹은 세 명의 사용자 사이의 키교환 프로토콜을 위한 안전성 모델이 정의 되어왔다. 또한 최근에는 그룹키 관리 기법에 대한 안전성 모델에 관한 연구가 진행되고 있다. 그 결과 분산 방식의 그룹키 교환 기법을 위한 안전성 모델과 증명 가능한 프로토콜들이 다양하게 제시되고 있다. 그러나 중앙 분배 방식의 그룹키 분배 기법에 대해서는 구체적인 안전성 모델이나 증명 가능한 프로토콜에 대해 거의 언급되지 않았다. 본 논문에서는 중앙 분배 방식의 그룹키 분배 기법을 위한 안전성 요구 조건과 안전성 모델에 대해 설명한다: 이 모델은 강력한 사용자 공모 공격(strong user corruption attack) 능력을 지니고 있는 공격자에 의해 제어되는 채널에서 정의된다. 본 논문에서는 이 안전성 모델에 기반하여 기존의 중앙 분배 방식의 그룹키 기법을 안전성이 증명 가능한 기법으로 전환할 수 있는 변환 모듈을 제시하고자 한다.
멀티캐스트 환경에서 그룹키 관리는 그룹 통신에서 기밀성과 같은 정보보호서비스를 제공하기 위하여 그룹 내 모든 구성원들이 한 개의 동일한 비밀키를 공유한 후 이를 기반으로 그룹 내 메시지의 암복호화를 수행함으로서 그룹 통신 내용을 보호하는 기술이다. 지금까지의 그룹키 관리 연구에서는 완전 정규 트리를 기반으로 사용자들이 그룹에 가입 및 탈퇴하는 비율을 고려하지 않은 상태에서 그룹키 관리 메커니즘이 개발되어 왔지만 본 연구에서는 사용자들이 그룹에 가입 및 탈퇴하는 비율을 고려한 상태에서 관리 메커니즘의 효율성을 높이는 메커니즘을 개발하였으며 또한 완전 정규 트리 보다 더욱 유연한 구조를 갖는 가변트리라는 새로운 트리구조를 정의 및 분석하여 제안된 가변트리 모델이 완전 정규트리 모델보다 그룹키 관리에서 더욱 효율적인 키트리 모델임을 제시하였다. 특히 그룹 통신에서 탈퇴비율이 50%를 넘는 경우 트리의 차수들이 2 또는 3인 경우에 최적화가 이루어짐을 증명하였다.
본 논문에서는 사람의 인지 시각 특성 중 하나인 JND(Just Noticeable Difference)를 이용한 인지 비디오 부호화 기법을 제안한다. JND 기반 인지 부호화 방법은 사람의 인지 시각 특성을 이용해 시각적으로 인지가 잘 되지 않는 인지 신호를 제거함으로 부호화 효율을 높이는 방법이다. 제안된 방법은 기존 수학적 모델 기반의 JND 기법이 아닌 최근 각광 받고 있는 데이터 중심(data-driven) 모델링 방법인 심층 신경망 기반 JND 모델 생성 기법을 제안한다. 제안된 심층 신경망 기반 JND 모델은 비디오 부호화 과정에서 입력 영상에 대한 전처리를 통해 입력 영상의 인지 중복(perceptual redundancy)를 제거하는 역할을 수행한다. 부호화 실험에서 제안된 방법은 동일하거나 유사한 인지화질을 유지한 상태에서 평균 16.86 %의 부호화 비트를 감소 시켰다.
정보기술과 커뮤니케이션 네트워크의 발전은 개인 컴퓨팅(personal computing)에서 그룹 컴퓨팅(group computing)으로의 전환을 촉진하고 있 다. 이러한 경영환경에서 컴퓨터를 매개체로 한 커뮤니케이션에 관한 연구는 중요한 연구과제가 되고 있다. 이 연구의 목적은 컴퓨터를 매개체로 한 다양 한 회의양식과 과업유형의 차이가 그룹 결과에 어떤 영향을 미치며, 그룹의 상호작용 과정의 변화가 그룹 결과에 미치는 영향을 조사하는데 있다. 세가 지 서로 다른 회의양식과 세가지 과업유형이 실험실 실험으로 수행된다. 적 응구조화 이론에 기초한 연구 모델이 정립되었으며, 연구 모델의 정확한 검 증을 위해 종단 연구(longitudinal study)가 행해진다. 적응구조화 이론은 정 보기술, 사회구조, 그리고 인간 상호작용간의 관계를 설명해 주며, 이 연구를 위한 이론적 기반을 제공하고 있다. 그룹 커뮤니케이션 과정의 정확한 분석 을 위해 SYMLOG를 이용해 그룹 구성원의 커뮤니케이션을 코딩하여 조사 한다. 실험 환경의 구축은 표준 그룹웨어인 Lotus Notes를 이용한다.
본 논문은 레퍼런스(reference) 데이터 그룹을 효율적으로 생성하고 활용한 마커리스 증강현실(Markerless Augmented Reality)의 구현 방법을 제안한다. 카메라 설정과 레퍼런스 데이터 그룹 생성, 트래킹 (tracking) 부분으로 되어 있다. 효율적인 레퍼런스 데이터 그룹을 생성하기 위해서는 CAD모델과 같은 3D모델을 필요하며, 다양한 관점에서 본 레퍼런스 데이터 그룹을 생성해야 한다. 모델에 대한 영상에서 특징점들을 추출하고, 광선 추적법을 이용하여 그 특징점에 대응하는 3D좌표를 추출하여, 모델의 특징점들에 대한 2D/3D 대응접의 레퍼런스 데이터 그룹이 구성된다. 트래킹 할 때 현재 프레임영상에서 특징점 들이 가장 많이 매칭되는 레퍼런스 데이터와 그 주위의 모델 데이터만을 이용하기 때문에 빠르게 트래킹할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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