이 논문은 인덱스가 존재하지 않는 두 입력 테이블의 공간 조인 연산 과정 중 여과 단계 처리에 중점을 둔다. 관련 연구는 Spatial Hash Join(SHJ)과 Scalable Sweeping-Based Spatial Join(SSSJ) 알고리즘이 대표적이다. 하지만 조인을 위한 입력 테이블의 객체들이 편중 분포할 경우 성능이 급격히 저하되는 문제를 가지고 있다. 따라서, 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 SHJ 알고리즘과 SSSJ 알고리즘의 특성을 이용한 Spatial Hash Strip Join(SHSJ) 알고리즘을 제안한다. 기존 SHJ 알고리즘과의 차이점은 입력 데이터 집합을 버킷에 할당할 때 버킷 용량에 제한을 두지 않는다는 점과 버킷의 조인 단계에서 I/O 성능의 향상을 위해 우수한 SSSJ 알고리즘을 사용한다는 것이다. 끝으로 이 논문에서 제안한 SHSJ 알고리즘의 성능은 실제 Tiger/line 데이터를 이용하여 실험한 결과 기존의 SHJ와 SSSJ 알고리즘 보다 편중된 입력 테이블의 조인 연산에 대해 월등히 우수함이 검증되었다.
본 논문에서는 3D 점집합으로부터 3D 메쉬를 생성하는 효율적인 기법을 소개한다. 대표적인 3D 삼각화 방법으로 3D Delaunay 삼각화 기법이 있으나 물체의 표면만을 고려한 메쉬 생성을 위한 방법으로 비효율적인 측면이 있다. 본 논문에서는 적은 계산량으로 물체의 표면 메쉬를 생성하는 기법을 소개한다. 물체의 각 영역을 분할하고 각 영역에 대해서 2D Delaunay 삼각화를 적용하여 3D 메쉬 구조를 얻는다. 3차원 점 집합에 대해 OBB를 계산하고 이를 기준으로 점집합을 다양한 각도에서 자르고 각 부분 점집합에 대해서 2D Delaunay 삼각화를 실시한다. 절단하는 각도의 간격이나 폭은 원래의 3D 점집합에서의 가장 가까운 이웃점들까지의 평균 거리를 이용하여 결정하도록 하였다. 후처리 과정으로 삼각 분할과정에서 잘못된 에지의 연결을 제거함으로써 객체의 삼각 분할 결과를 향상시킨다. 제안된 메쉬 생성 기법은 다양한 영상 기반 모델링 응용에서 효과적으로 적용될 수 있다.
전자상거래에서 신용카드를 이용하여 물품 대금을 지급하는 대표적인 방식으로 SSL과 SET을 사용하고 있다. 그러나, SSL은 시장의 폭넓은 지지를 받고 있지만, 카드소유자 본인 확인 기능이 없어서 카드소유자의 지불거부 뿐만 아니라, 부정거래가 발생할 수 있는 단점이 있다. 또한, SET도 카드소유자 본인 확인 기능이 없고 기술적으로 복잡해 시장의 큰 호응을 받지 못하는 단점이 있다. 이러한 SSL과 SET의 단점을 극복하기 위해서 최근 3D-SET, 3-D Secure가 개발되었으며, 3-D Secure 향후 신용카드 기반 전자지불시스템에서 주로 사용될 것으로 기대된다 이에 본 논문에서는 3D-SET, 3-D Secure의 개요, 객체별 역할과 책임, 장점/단점 등을 비교 분석하고자 한다.
RT-eCos 3.0은 대표적 분산 실시간 객체 모델인 TMO(Time-triggered Message-triggered Object)의 기본적 태스크 모델 실행을 위하여 eCos 3.0 기반으로 개발된 초경량 경성 실시간 임베디드 운영체제이다. 본 논문에서는 RT-eCos 3.0 기반의 다중센서 데이터 처리를 위한 모듈의 설계 및 구현에 대해 기술하며, 실시간 다중센서 데이터 처리를 위한 스케줄링 사전분석 기술에 대해서도 기술한다.
최근 자료 송수신을 위한 분산 컴퓨팅 시스템들이 다양하게 연구되고 있다. 특히 센서를 이용하는 임베디드 어플리케이션들을 위한 분산 시스템들은 다양한 방면으로 연구되고 있다. 그 중 분산 미들웨어는 다양한 하드웨어 시스템과 응용 시스템 중간에 존재하며 유기적인 연결을 돕는 역할을 해왔다. 분산 미들웨어는 크게 원격 객체 관리를 위한 서버-클라이언트 모델, 메시지 패싱을 목적으로 하는 메시지 패싱 모델, 자료 분배를 목적으로 하는 출반-구독 모델로 나눌 수 있다. 이중출판-구독 모델은 원하는 데이터를 선택하여 다양한 수신 단말에 전송하기에 최적화된 구조를 지닌다. 본 논문에서는 대표적인 출판-구독 모델인 Data Distribution Service 를 소개하고 특정 상황에서 발생할 수 있는 네트워크 집중화를 막기 위해 오버레이 네트워크를 이용하는 기법을 제시한다.
최근 분산된 노드들 간의 자료를 송수신하는 임베디드 어플리케이션들이 증가함에 따라 이를 지원하기 위한 분산 미들웨어도 함께 발전하고 있다. 분산미들웨어는 원격 객체 관리를 위한 클라이언트-서버 모델, 큐를 이용한 메시지 전송을 목적으로 하는 메시지 패싱 모델, 분산 컴퓨팅 환경에서 자료의 전송을 목적으로 하는 출판-구독 모델이라는 3가지 모델로 분류 된다. 본 논문에서는 3가지 분산 미들웨어 모델들에 대하여 살펴보고 출판-구독 모델의 대표적 분산미들웨어인 Data Distribution Service를 소개한다. 또한 출판-구독 모델이 단말 간 P2P를 지원함에 따라 생기는 문제점인 과다한 트래픽을 해결하기 위해 자료들을 그룹화 시켜 전송하거나 특정 토픽에 관련된 자료들을 미리 예약된 채널을 통해 전송하는 기법들을 제안하고 일반 DDS와 비교를 통해 그 효과를 예측해본다.
유사도는 두 객체의 비슷한 정도를 실수로 나타낸 것이며 반대 개념인 다른 정도를 나타내는 것을 거리라 한다. 실세계에서 정확히 같은 것은 존재하기 힘들기 때문에 많은 응용 분야에서 유사도나 거리를 이용한다. 거리 중 대표적인 것으로 유클리드 공간에서 두 점 사이의 직선거리이다. 이 거리를 유클리드 거리라고 한다. 코사인 유사도는 벡터 공간에서 두 벡터 사이각의 코사인 값이다. 이외에도 용도에 따라 다양한 거리 또는 유사도가 연구되고 있다. 수학적으로 유사도는 이변수 함수로 나타낸다. 앞선 연구에서 민코프스키는 맨하탄 거리, 유클리드 거리 등을 매개변수 p를 이용하여 하나의 식으로 통합하였다. 이러한 유사도 통합은 유사도에 대한 새로운 통찰력을 제공하고 또 다른 응용을 제공한다. 본 논문은 기존 유사도의 의미를 개관하고 추가적인 매개변수를 도입하여 민코프스키 거리와 코사인 유사도를 통합한 식을 제시한다.
각종 건설 현장에서 안전모 미착용은 주된 위험 요인 중 하나이다. 현장에서 관리자가 직접 작업자들의 안전모 착용 여부를 감독할 수 있지만 관리자가 항상 관리가 가능한 장소에 있어야 하는 한계가 있다. 본 연구에서는 안전모 착용 여부를 딥러닝 기반으로 인식하여 건설 현장에서의 안전 관리를 할 수 있도록 하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 대표적인 객체 인식 알고리즘인 YOLO를 사용하여 현장에서의 안전모 착용 여부를 인식한다. 다음으로는 인식된 결과를 바탕으로 위험 상황을 판단하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 시스템을 활용하면 효율적으로 건설 현장의 위험 상황을 관리할 수 있을 것으로 기대된다.
국내에서 유통되는 일회용 가스라이터 점유율의 약 절반은 국내 유일의 한 공장에서 생산하고 있다. 저렴한 외국산 가스라이터로부터 국내 사업을 보호하기 위해 품질 향상과 원가경쟁력 확보의 중요성이 매우 커진 것이 현실이다. 본 논문에서는 YOLOv4 머신러닝 객체인식 모델과 OpenCV 실시간 이미지 처리 오픈소스를 활용해 개발한 불량품 자동 검출 시스템을 제안한다. 대표적인 불량인 '액화가스 부피 불량품'을 검출하는 시스템을 개발하고 실험을 통해 그 정확성을 검증하였다. 제안한 시스템은 97%의 정확도로 상태를 분류하였으며, 이를 통해 100%의 불량을 검출할 수 있었다.
손톱 하부 모세혈관(Nailfold Capillary)의 형태와 분포 특징으로부터 다양한 질병을 밝혀내려는 시도가 꾸준히 있어 왔다. 손톱 하부 모세혈관은 그의 대표적인 형태 특징을 따라 몇 가지로 분류할 수 있고, 이 분포와 질병과의 상관관계가 밝혀진 종래 연구들도 다수 존재한다. 현재는 진단하는 과정을 의료 전문가가 직접 촬영된 모세혈관 사진을 보고 주관적인 평가를 하게 되는데, 이러한 분석 방법은 많은 시간과 휴먼 에러가 발생한다는 문제점이 있다. 이를 자동화하기 위하여 본 논문은 손톱 하부 모세혈관의 모세혈관들을 YOLO 객체 인식 모델을 활용하여 모세혈관을 탐지하고 모세혈관의 종류에 따라 분류하는 방법을 제안하고, 그 유효성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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