ITU-T(구 CCITT)의 X.25에 기초한 패킷교환 방식은 회선교환에 비하여 대역폭을 효과적으로 사용할 수 있는 장점을 갖고 있으나 흐름제어와 오류제어 처리에 따른 지연으로 속도가 64Kbps로 제한된다는 것이 단점이다. 특히 90년대에 들어서부터는 문자 정보만 전송하던 80년대와는 달리 데이타량이 큰 그래픽 및 화상데이타의 전송수요가 늘어나고 있으며 LAN 및 클라이언트 서버 환경의 도입으로 대표되는 기업의 컴퓨팅 환경의 변화가 급속히 이루어지고 있어서 기업의 통신환경이 기존의 패킷교환 방식만을 갖고는 도저히 감당할 수 없게 되었다. 이에 따라 고속 패킷교환기술들이 80년대 후반부터 등장하기 시작하였으며, 공중 데이타망 기술로 대표적인 것은 프레임릴레이(FR), SMDA(Switched Multimegabit Data Service), ATM(Asynchronous Transfer Mode) 등이다.
본 논문에서는 MPEG 비디오 스트림을 분석하여 DCT DC 계수를 추출하고 이들로 구성된 DC 이미지로부터 제안하는 robust feature를 이용하여 shot을 구하고 각 feature들의 통계적 특성을 이용하여 스트림의 특징에 따라 weight를 부가하여 구해진 characterizing value의 시간변화량을 구한다. 구해진 변화량의 local maxima와 local minima는 MPEG 비디오 스트림에서 각각 가장 특징적인 frame과 평균적인 frame을 나타낸다. 이 순간의 frame을 구함으로서 효과적이고 빠른 시간 내에 key frame을 추출한다. 추출되어진 key frame에 대하여 원영상을 복원한 후, 색인을 위하여 다수의 parameter를 구하고 사용자가 질의한 영상에 대해서 이들 파라메터를 구하여 key frame들과 가장 유사한 대표영상들을 검색한다.
애자일 개발 방법론이 확산되면서 초기에 불가능하다고 여겨진 대규모 IT 프로젝트에도 애자일 개발 방법론을 도입하고자 하는 노력이 있으며 이에 대한 사례도 다수 소개되고 있다. 본 논문에서는 2개의 대표적인 엔터프라이즈 애자일 방법론을 비교하고, 엔터프라이즈 애자일 개발 방법론의 하나인 학습 기반 애자일 프레임워크(DAD, Disciplined Agile Delivery)를 적용한 사례를 소개한다. 유사한 개발 과제를 수행한 2개의 프로젝트 간의 비교를 통해 폭포수 방법론을 사용한 프로젝트와 학습기반 애자일 프레임워크를 사용한 프로젝트의 개발 생산성을 정량적으로 측정하여 비교하였다.
본 논문은 공간영역 상에서 다양하게 변형된 복제 영상과 원본 영상간의 통계적 특성을 이용하여 그 유사도를 측정하고 복제 여부를 판단하는 계층적 구조의 불법 비디오 감식 방법을 제안한다. 영상의 대표적 특성인 명암도에 따라 순위를 매김으로써 공간적 변형에 영향을 받지 않도록 하였으며, 데이터베이스에 저장된 방대한 양의 영상들에 대한 검색 시간과 계산량을 줄이기 위해 순위 표본 프레임을 이용하여 유사한 후보 영상군을 추출한다. 이러한 후보 영상군을 대상으로 일반적인 불법복제 비디오의 형태를 감안하여 각 프레임의 중앙 영역을 포함하여 통계 검정을 이용함으로써 복제 여부를 판단한다. 실험 결과 제안하는 방법은 기존 방법과 유사한 정확도를 보이며 동시에 선택된 순위 표본 프레임 수는 약 50% 가량 적게 추출되어 검색 시간과 계산량이 감소하였다. 또한 영상의 화질 열화, 대비 변형, 확대 및 축소, letterbox 등 다양한 공간적 변형에도 포괄적으로 복제 여부를 판단할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
비디오 데이터의 효율적인 검색, 요약 등에 활용하기 위해서 대용량의 비디오 데이터를 프레임(Frame), 샷(Shot),스토리(Story)의 계층적인 구조로 표현하는 방법들이 요구되고 있으며, 이에 따라 비디오를 샷, 스토리 단위로 분할하는 연구들이 수행되고 있다. 본 논문은 비디오가 샷 단위로 분할되어 있다고 가정한 후, 인접한 샷들을 결합하여 의미 있는 최소 단위인 스토리를 분할하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 각 샷에서 추출된 대표 프레임들을 비교하기 위한 CCV(Color Coherence Vector) 영상 특징을 추출한다. CCV 특징의 시각적인 유사도의 초기임계값과 일정한 시간 안에 반복되는 프레임들을 찾기 위한 시간적인 유사도의 시간 임계값을 설정하여NN(Nearest Neighbor) 클러스터링 방법을 이용하여 클러스터링을 한다. 클러스터링된 정보와 같은 장면이 한번이상 반복되는 스토리의 특성을 이용해 비디오를 스토리로 분할한다. 영화 비디오 데이터를 이용한 실험을 통해 제안하는 방법의 유효성을 검증하였다.
다성 음악 신호의 주요 멜로디 검출 기술은 프레임 단위로 다중 피치를 검색하고 멜로디 피치를 선택하여 최종 멜로디를 검출한다. 그러나 다중 피치 검색의 한계와 피치 검색에서의 더블링(doubling)과 하빙(halving) 등으로 인하여 멜로디 피치 검출의 정확도가 저하되는 문제점을 가진다. 따라서 다성 음악의 주요 멜로디 검출 과정은 프레임 사이의 멜로디 피치를 분석하여 추가적으로 멜로디 피치를 보정하는 과정이 필요하다. 본 고에서는 다성 음악 신호에서 프레임 단위로 검출된 멜로디 피치를 보정하여 주요 멜로디 검출의 정확도를 추가로 향상시키는 기술들을 소개한다. 다양한 기술들을 접근 방식에 따라 분류하여 설명하고, 대표적인 기술의 검출 정확도 향상 성능을 간단히 정리한다.
데스크탑 성능의 상향과, 그래픽 소프트웨어의 발전으로 더욱 현실적이고 자연스러운 컴퓨터 그래픽을 지원하는 게임에 대한 수요가 증가하고 있다. 3D 게임 내에서 사용자들의 게임 수행 능력과 컴퓨터 그래픽의 자연스러움은 초당 프레임 수(FPS)에 비례하므로, 더 높은 초당 프레임 수를 보장한다면 발전된 게임 수행 능력을 기대할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 크로스 플랫폼을 지원하는 대표적인 게임 엔진인 Unity 3D와 오픈 그래픽 라이브러리인 OpenGL 간의 초당 프레임 수를 비교한다. 이를 바탕으로 추후 3D 물체에 대한 자연스러운 움직임에 대한 연구를 수행할 수 있을 것으로 예상한다.
최근 웹 어플리케이션이 대형화되고 복잡해지면서 품질의 중요성은 더욱 높아지고, 신뢰도 높은 웹 어플리케이션의 개발을 위해 웹 프레임워크를 기반으로 한 개발이 일반적인 추세다. 이러한 개발 환경에서는 이질적인 프레임워크가 서로 올바르게 연동하는지를 평가하는 통합 테스트가 필수적이며, 이를 지원하기 위해 적절한 통합 테스트 항목을 식별하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 웹 어플리케이션의 통합 테스트 단계를 위해 대표적인 웹 프레임워크 분석을 통해 통합 테스트 대상인 계층을 식별하고, 핵심 테스트 항목이 되는 인터페이스를 정의하였다.
본 연구에서는 신발산업을 대상으로 하여 전략적 공급사슬 프레임워크를 제안하였다. 신발산업(Footwear Industry)은 자연 여건 또는 악천후로부터 발을 보호하기 위하여 사용되는 구두, 운동화, 평상화 실내화, 슬리퍼 등을 제조하거나 판매하는 산업을 말하며, 일반적으로 신발 완제품의 제조산업과 주 구성품인 창(Sole), 갑피(Upper) 등을 제조하는 부품 제조산업으로 크게 분류된다. 신발산업은 한때 국내의 대표적인 수출상품이었으나 1990년대부터 쇠퇴기로 접어들었으며, 최근에 신발산업이 패션산업으로 부각되면서 지방자치단체의 전략산업으로 육성되고 있다. 본 연구에서는 신발산업의 체계적인 공급망 관리를 위한 기초 연구로서 전략적인 관점에서 신발산업의 공급사슬을 분석하고, 이를 바탕으로 전략적 공급사슬 프레임워크를 제안하고자 한다.
본 논문에서는 효과적으로 블록 크기를 변화시키는 움직임 예측에 대하여 제시하고 있다 블록안의 움직임의 정도에 따라 블록 크기를 채택하는 방식으로, 임의의 프레임에서의 블록의 수는 정확한 움직임을 나타내기 위해 변화된다. 이것은 움직임과 보충적인 데이터사이의 비트할당이 가변적이 되고, 프레임에 기초한 전체적인 비트율 역시 변화하게 된다. 특히, 본 논문은 동적 블록 크기 방법의 대표적인 쿼드 트리(quad fee) 방법의 단점을 보완하는 방향에서 연구되었으며, 성능 향상을 위한 새로운 방법도 아울러 덧붙여져 있다. 즉, 보통 사용하는 쿼드 트리 방식의 분할 대신에 각각의 쿼드 부분의 프레임 차를 이용하여 가장 큰 블록의 동질성 테스트를 실시하여 분할한다. 또한, 분할과 재결합 방식을 함께 적용하여 불필요한 블록의 개수가 많아지는 것을 방지하여, 큰 계산량 감소와 높은 이미지 질을 달성하도록 하였다. 자연히, 계산량은 기존 방법보다 약 20-70% 정도 감소했으며, 이미지 질도 크게 향상되는 결과를 가져오게 되었다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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