본 논문은 ITU-T 권고안 J-38 부록 B에 명시된 전송방식의 분석 및 시뮬레이션을 토대로 성능을 분석 하였으며 FPGA 구현시 야기되는 문제점을 나타내고, 해결방안을 제시하였다. 구현상의 문제점으로는 크게 두 가지로 분류되는데, 첫째로 다양한 부호화 방식과 변조방식 그리고 심볼 단위 및 비트 단위의 처리로 인해 많은 클럭수를 요구하는데 본 논문에서는 읽기/쓰기 메모리를 이용하여 필요한 클럭수를 줄였다. 둘째로는 펑쳐링 부호화된 TCM 복호기에 펑처링 패턴에 정확한 동기를 얻지 못하면 프레임 동기 심볼인 UW(Unique sync-Word)를 획득하지 못하여 모든 데이터가 에러 처리되기 때문에 본 논문에서는 펑처링 패턴과 UW 심볼의 동기를 맞추는 알고리즘을 제시하였다. 이러한 알고리즘 분석 및 구현상의 문제점 해결을 토대로 본 논문에서는 ITU-T J38 annex B의 하향 스트림 채널 부호화 시스템을 VHDL 언어를 사용하여 FPGA 칩에 직접 구현하였다.
몰입형 고품질 가상 현실 영상 스트리밍을 위한 360도 영상 부호화 및 전송 기술 중 하나로 사용자 시점 기반 타일 스트리밍 기법이 활발히 연구되고 있다. 360도 영상은 용량이 크기 때문에 개별 타일 기반 스트리밍 방법을 사용해 사용자 시점만 보내는 것이 효율적이다. 본 논문은 시점 기반 가상 현실 영상 복호화 시스템을 위한 복호기 적응적 타일 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 클라이언트의 복호기가 최대로 복호화 가능한 해상도를 탐색한 후, 사용자 시점 데이터와 복호기 적응적 타일 클러스터링 알고리즘을 이용해 클러스터화할 복수 개의 사용자 시점 타일들의 목록을 생성한 후, 타일 병합기를 이용해 타일들을 병합하여 클러스터 비트스트림을 생성한다. 이후 클라이언트는 병합된 클러스터 비트스트림들을 복호화한 후 사용자 시점을 생성한다. 제안하는 방법을 이용하면 클라이언트의 복호기 환경에 제약받지 않는 복호화가 가능하며, 제안하는 방법 중 하나인 4K_clustering 방법의 경우 8%의 복호화 속도 개선 효과를 얻을 수 있어 몰입형 고품질 가상 현실 영상을 위한 실시간 타일 스트리밍이 가능하다.
스마트시티는, 각종 센서들로부터의 데이터를 수집, 처리하여 시민들을 위하여, 다양한 스마트 서비스들을 제공한다. 본 논문에서는, 이과 같은 스마트시티 서비스 중의 하나로서, 소음지도를 시민에게 실시간으로 제공하기 위한 연구 결과를 발표한다. 본 논문은, 스마트 시티의 융복합된 유비쿼터스센서네트워크들로부터 끊임없이 전달되는 대량의 스트림 데이터를, 실시간으로 전달받아서, 지리정보시스템 (GIS)의 정보들과 융합하여, 시각적으로 소음정보를 표시하여 주는, 3차원 소음지도를 실시간으로 제작하는, 실시간 분산병렬처리 방법론을 제시하였다. 이 방법론을 오픈소스소프트웨어를 활용하여 실제 시스템으로 개발되어 구현하였다. 본 논문에서는, 이와 같이 구현된 시스템들 중에서, 아파치 스톰(Apache Storm) 프레임워크를 사용하여 구현한 실제 시스템을 소개한다. 본 연구에서는, 이 실제 구현된 시스템을 성능평가하였다. 대량의 비정형 데이터를 실시간으로 처리하려면, 큰 컴퓨팅 파워가 필요하며, 필요한 컴퓨팅 파워의 규모도 사전에 알 수 없다는 문제들이 있다. 이 문제들을 해결하기 위하여, 본 연구에서는, 컴퓨팅 파워를 자유롭게 조절하여 공급할 수 있는. 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 성능평가를 하였다. 이와 같은 성능평가를 통하여, 본 논문에서 제시한 방법론이 적절함을 확인하였고, 개발하여 구현한 시스템이 잘 작동함도 확인하였다. 나아가서는. 실시간으로 소음지도를 생산할 수 있음을 확인하였다. 본 논문은 이와 같은 성능평가 내용도 소개하고 상세히 설명한다.
본 논문에서는 대전상관기의 다중 편파 관측데이터의 상관처리 방법에 대해 기술한다. VLBI 관측에는 천체의 종류에 따라 단일 또는 다중 편파 관측이 있는데, 천체의 특성을 잘 관찰하기 위해 편파관측을 수행한다. 그리고 천체를 관측하는 동안 관측장치에 포함된 지연값과 천체의 변동원인을 확인하기 위해서도 편파관측을 수행한다. 대전상관기의 편파관측 데이터의 상관처리는 각 안테나 유닛에 입력되는 데이터를 출력하는 동기재생처리장치의 OCTAVIA에서 출력비트 선택 기능을 활용하여 비트를 변환하고, 이때 데이터 스트림(Stream)의 순서가 변경되며, 대전상관기의 입력은 기존의 스트림 번호는 동일하게 설정하여 상관처리를 수행하면 편파상관처리를 할 수 있는 구성을 제안하였다. 편파상관처리를 위해 관측한 시험데이터를 대상으로 상관처리를 수행하였으며, 본 연구에서 제안한 대전상관기의 편파상관처리 방법이 유효하게 동작하고 있음을 실험을 통하여 확인하였다.
가상환경의 실시간 운동감을 제공하는 차량 시뮬레이터 기술에 있어, 그 현실성 제고를 위한 다양한 연구가 수행되어 왔으며, 최근에는 실제 대상의 운동감을 기록하고 이를 재생하는, 데이터기반 운동감 생성 시스템이 개발되었다. 이 방법은 실제 운동감을 제공하므로, 현실성 확보가 용이하나, 사용자와의 상호 작용이 없는 단순한 가상 컨텐츠의 제공 단계에 머물고 있다. 본 연구에서는, 컴퓨터 그래픽스 분야에서 활발히 연구되고 있는, 모션 캡쳐 데이터의 가공 및 합성 기술을 차량 시뮬레이터 구동 과정에 도입하여, 제어가 가능한, 실 데이터 기반 운동감을 생성하는, 새로운 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은, 실제 차량의 운동데이터를 획득하고, 적절한 형태의 데이터 구조(운동감 조각)로 변환하여 데이터베이스에 저장하며, 실시간 시뮬레이션 시, 최적의 운동감 조각을 검색하고 합성하여 운동감 스트림을 제공하는 방법으로서, 현재의 시뮬레이션 상태 및 사용자의 요구 사항을 매개변수화 하여, 현실과 가장 가까운 운동감 생성방법을 제공한다. 또한, 차량 운동감 생성 시스템의 개발 및 모션 베이스 구동 실험을 통해, 제안한 방법에 의한 운동감의 현실성 제고 방안에 대해 소개하고자 한다.
최근 Zhang은 동기식 스트림 암호를 통해 암호화된 영상에 데이터를 은닉하는 방법을 제안하였다. 수신자는 먼저 암호화된 영상을 복호하고, 복호된 영상에 섭동 함수(fluctuation function)를 이용하여 공간 상관 특성 값을 계산함으로써 데이터를 추출한다. 그 후 Hong은 사이드 매치(side match) 기법을 이용하여 Zhang의 데이터 은닉 기법을 개선하였다. 본 논문에서는 데이터 추출과정에서 발생하는 오류를 감소시키기 위해 새로운 섭동 함수를 제안하고, 표본 영상들에 대한 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 방법들보다 우수함을 검증하였다.
한국천문연구원에서는 한국우주전파관측망(Korean VLBI Network: KVN)을 위한 전파영상합성기(상관기) 개발을 진행하고 있다. 전파관측 VLBI 시스템 중 상관기(Correlater) 시스템의 한 구성요소로서 데이터 입력 부분에 각 관측 사이트의 데이터를 사전 처리하는 Station Unit(SU)이 있다. VLBI 시스템에서, 디지털화된 데이터의 다중채널은 테이프 또는 하드디스크에 다중트랙 형태로 인코딩된다. 이 SU의 주요기능은 다중트랙으로부터 인코딩된 데이터를 디코딩하고, 마치 기록되지 않은 것과 같이 채널기반의 샘플 스트림으로 이 데이터를 복원하는 것이다. 이 기능을 원활하게 수행하기 위해서, SU는 논리적으로 재생기 시스템과 함께 시스템이 통합될 필요가 있다. 본 논문에서는 전파 천문 VLBI 시스템 중 SU의 기능과 구조에 대해 고찰하고자 한다.
본 논문에서는 MPEG 형식으로 압축된 동영상을 데이터에 대하여 비디오 및 오디오 정보를모두 이용하는 새로운 신 경계 검출방법을 제안하고 여러 실험을 통해서 그 유용성을 증명한다. 즉, 본 논문에서는 DC이미지 형태의 대표 프레임을 바탕으로 한 비디오 기반 신 경계 검출방법[8]과 dB값을 이용한 오디오 기반 신 경계 검출방법[9]을 결합하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 두 방법에서 모두 신으로 검출한 경계에 대하여서는 신으로 인정하고, 검출한 결과가 다른 경우에 대하여서는 각각의 경계 데이터를 좀 더 자세히 분석하여 신 경계를 검출하도록 한다. 비디오 기반 신 경계 검출방법에서만 검출된 신 경계에 대해서는 그 경계 데이터에 대해서 dB값의 차이를 해당 시간범위 내에서 다시 비교하여 신 경계 여부를 판단하고, 오디오 기반 신 경계 검출방법에서만 검출되 신 경계에 대해서는 그 경계 데이터에 대해서 샷의 유사도를 샷의 개수에 관계없이 시간의 임계치만 고려해서 비교한 다음 신 경계 여부를 판단하게 된다. 이러한 방법으로 신 경계를 검출한 결과를 살펴보면 Precision측면에서는 최고24%까지, Recall측면에서는 최고25%까지 효율을 높이고 있음을 알 수 있다. 이러한 알고리즘은 기존의 신 경계 검출 방법 보다 높은 효율을 제공하여 비디오 데이터를 사용하는 여러 응용분야에서의 프로그램 개발에 이용될 수 있을 것이다.
최근 방송 통신 기술의 눈부신 발전에 힘입어 등장한 데이터 방송(Data Broadcasting)은 시청자에게 영상과 음성환 아니라 기존에는 접할 수 없었던 다양한 서비스들을 제공하고 있다. 이런 데이터 방송을 수신하기 위해서는 TS로부터 데이터를 추출하고 처리할 수 있는 미들웨어(middleware)가 포함된 셋탑박스(set-top box)가 필요하다. 그리하여 MHP, OCAP, ACAP 등 여러 데이터 방송 시스템의 미들웨어 표준 규격이 정의되었다. 그 중 MHP의 경우, OpenMHP라는 오픈 소스 프로젝트를 통해 PC 상에서 간단하게나마 MHP API를 테스트 해 볼 수 있는 환경을 제공해 주고 있다.[1] 하지만 셋탑박스 내에서 하드웨어를 이용하는 작업들은 거의 구현되지 못 했기 때문에 테스트에 있어 극히 제한적일 수밖에 없었다. 따라서 본 논문에서는 소프트웨어적으로 셋탑박스 환경을 에뮬레이션 해주는 Virtual Set-Top Box(VSTB)를 설계, 구현하였다. 셋탑박스가 없는 환경이나 간단한 시뮬레이션이 필요한 경우, 실시간 스트림 역다중화와, 파싱, 필터링 작업등이 지원되는 가상 셋탑박스 시스템을 통해 MHP 미들웨어 API를 테스트하는데 유용한 역할을 할 수 있을 것이다.
인구통계학적 정보는 디지털 마케팅의 핵심이라 할 수 있는 인터넷 사용자에 대한 타겟 마케팅 및 개인화된 광고를 위해 고려되는 가장 기초적이고 중요한 정보이다. 하지만 인터넷 사용자의 온라인 활동은 익명으로 행해지는 경우가 많기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 쉬운 일이 아니다. 정기적인 설문 조사를 통해 사용자들의 인구통계특성 정보를 수집할 수도 있지만 많은 비용이 들며 허위 기재 등과 같은 위험성이 존재한다. 특히, 모바일 환경에서는 대부분의 사용자들이 익명으로 활동하기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 더욱 더 어려워지고 있다. 반면, 인터넷 사용자의 온라인 활동을 기록한 클릭스트림 데이터는 해당 사용자의 인구통계학적 정보에 활용될 수 있다. 특히, 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성 중 하나인 페이지뷰는 인구통계학적 정보 예측에 있어서 중요한 요인이 된다. 본 연구에서는 기존 선행 연구를 토대로 클릭스트림 데이터 분석을 통해 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성을 추출하고 이를 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 사용한다. 또한, 1)의사결정나무를 이용한 변수 축소, 2)주성분분석을 활용한 차원축소, 3)군집분석을 활용한 변수축소의 방법을 제안하고 실험에 적용함으로써 많은 설명변수를 이용하여 예측 모델 생성 시 발생하는 차원의 저주와 과적합 문제를 해결하고 예측 모델의 정확도를 높이고자 하였다. 실험 결과, 범주의 수가 많은 다분형 종속변수에 대한 예측 모델은 모든 설명변수를 사용하여 예측 모델을 생성했을 때보다 본 연구에서 제안한 방법론들을 적용했을 때 예측 모델에 대한 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 본 연구는 클릭스트림 분석을 통해 추출된 인터넷 사용자의 온라인 행위는 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 활용 가능하며, 예측된 익명의 인터넷 사용자들에 대한 인구통계학적 정보를 디지털 마케팅에 활용 할 수 있다는데 의의가 있다. 또한, 제안 방법론들을 통해 어느 종속변수에 대해 어떤 방법론들이 예측 모델의 정확도를 개선하는지 확인하였다. 이는 추후 클릭스트림 분석을 활용하여 인구통계학적 정보를 예측할 때, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 보다 높은 정확도를 가지는 예측 모델을 생성 할 수 있다는데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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