ATSC 3.0 및 국내 UHD 방송 표준에 의해 제공되는 PLP 기능을 이용하여 지상 UHD 방송 서비스 및 모바일 HD 방송 서비스가 동시에 제공되는 경우, 약간의 부가 데이터를 전송함으로써 고품질의 UHD-3D 방송 서비스를 제공할 수 있다. 입체 영상의 좌우 영상을 입력하고, 하나의 시점 영상을 SHVC 방식으로 부호화하고, 다른 시점 영상을 양안 교차 방식의 SHVC 방식으로 부호화한다. 그런데 2 개의 인코더의 기본 레이어(BL)가 서로 공통이기 때문에, 2 개의 인코더는 하나의 BL 스트림 및 2 개의 확장 레이어 (EL) 스트림을 생성하는 인코더에 대응한다. UHD-3D 방송 서비스를 위해 세 번째의 독립적인 HEVC 부호화를 적용하는 것과 비교할 때 제안 기법의 평균 인코딩 효율은 16% 더 효율적이다. 또한 제안된 기법은 영상 프레임 당 PSNR의 변동을 줄이고 최소 PSNR 프레임의 화질을 0.6dB 증가시킨다.
인터넷의 급속한 확장으로 인해 네트워크 공격기법의 패러다임의 변화가 시작되었으며 새로울 공격 형태가 나타나고 있으나 대부분의 침입 탐지 기술은 오용 탐지 기술을 기반으로 하는 시스템이주를 이루고 있어 알려진 공격 유형만을 탐지하고, 새로운 공격에 능동적인 대응이 어려운 실정이다. 이에 새로운 공격 유형에 대한 탐지력을 높이기 위해 인체 면역 메커니즘을 적용하려는 시도들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 네트워크 패킷에 대한 정상 행위 프로파일을 생성하고 생성된 프로파일을 자기공간화 하여 인체면역계의 자기, 비자기 구분기능을 이용해 자기 인식 알고리즘을 구현하여 이상행위를 탐지하고자 한다. 자기인식 알고리즘의 하나인 Negative Selection Algorithm을 기반으로 anomaly detector를 생성하여 자기공간을 모니터하여 변화를 감지하고 이상행위를 검출한다. DARPA Network Dataset을 이용하여 시뮬레이션을 수행하여 침입 탐지율을 통해 알고리즘의 유효성을 검증한다.
업무에 초점을 둔 BPMN 모델은 서비스 지향 비즈니스 모델링에 한계점을 안고 있다. 이에, SOA 기반의 시스템 개발을 위해 서비스 수준에서 복잡한 응용 시스템을 디자인할 수 있는 서비스 지향의 비즈니스 모델링 기법이 요구된다. 본 논문은 BPMN 비즈니스 모델의 모듈성과 재사용성을 향상시키기 위해, 서비스 지향으로 BPMN 모델을 계층적으로 구축할 수 있는 메타모델과 이에 기반한 비즈니스 모델링 프로세스를 제시한다. 이를 위해, BPMN 모델의 모델링 요소들을 MDA와 MVC 패턴에 의해 계층화하고 서비스 지향의 모델링을 위한 확장된 XL-BPMN 메타모델을 정의한다. 이 메타모델의 모델링 요소를 이용해서, 모델링 단계에 의한 BPMN 서비스 모델링 프로세스를 정립한다. 이 기법은 온라인쇼핑몰시스템의 비즈니스 모델링에 사례로서 적용되고 평가되어진다. 잘 정의된 메타모델과 모델링 프로세스를 통해, 서비스 중심의 BPMN 비즈니스 모델을 생성할 수 있고, BPMN 모델의 모듈성을 증진시킬 수 있으며, 또한 독립적으로 재사용 가능한 모델의 수를 극대화할 수 있다.
최근, 축산 농가에서 돈사 내 개별 돼지들의 자동 영상 모니터링 기법이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 현재까지 이를 위한 다양한 연구들이 소개되어 왔지만, 아직도 추가적인 연구 노력이 요구된다. 특히, 혼잡한 돈방에서 움직이는 근접한 돼지들의 객체 식별을 위한 연구가 영상처리 분야 입장에서 요구된다. 본 논문에서는 감시카메라 환경에서 움직이는 근접한 돼지들의 객체 식별을 위한 해법으로써 시공간 정보와 영역 확장 기법을 이용한 효율적인 영상 분할 방법론을 새롭게 제안한다. 실제로 세종에 위치한 한 돈사에서 취득한 영상 정보를 이용하여 본 논문에서 제안한 시스템의 성능을 실험적으로 검증하였다.
최근 디지털 카메라 기술의 발전으로 이미지를 쉽게 생성할 수 있어 이를 활용한 컴퓨터 비전분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 디지털 이미지에서 특징점을 추출하고 이를 활용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이미지 스티칭은 여러 이미지에서 특징점을 추출하고 이를 정합하여 하나의 고해상도 이미지를 생성하는 것으로 군사용, 의료용뿐만 아니라 실생활의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 특징점 기술자의 차원을 효과적으로 감소시켜 정확하면서도 빠르게 정합점을 찾을 수 있는 SURF 기반의 빠른 특징점 기술자 추출 및 정합을 이용한 효율적인 이미지 스티칭 기법을 제안한다. 추출된 특징점에서 불필요한 특징점을 분류하여 특징점 기술자를 생성한다. 이때 특징점 기술자의 연산량을 줄이면서도 효율적인 정합을 위해 기술자의 차원을 줄이고 방향 윈도우를 확장하였다. 실험 결과 특징점 정합 및 전체 이미지 스티칭 속도가 기존의 알고리즘보다 빠르면서도 자연스러운 스티칭된 이미지를 생성할 수 있었다.
기관은 모든 인적, 물적 자원을 비즈니스 경쟁력으로 변환하기 위한 노력과 디지털 지식정보화 환경의 대응에 따라 ERP(Enterprise Resource Planning)을 도입 하였고 여러 성공 요인으로 열거된 요인 중에는 인적자원관리가 존재 한다. 하지만 ERP의 인적자원관리 모듈은 기능적 인사관리 역할에 머물러 있다. 인적자원을 어떻게 활용할 것인가는 인재를 탐색하고 인식하는 것으로 출발하는 것으로 시작한다. 제안한 API Gateway 기법은 ERP의 인적자원관리 모듈의 확장의 가능성을 시작으로 첫 번째, 블록체인 네트워크를 활용해 인적자원의 공유와 탐색을 위한 API의 설계와 구현을 하였고 두 번째로 정보의 위변조 방지를 위해 API와 같이 동작하는 스마트 컨트랙트(Smart Contract)를 함께 설계 및 구현 하였다. 제안한 기법은 인적자원을 적극적으로 활용할 수 있는 도구로 사용할 수 있을 뿐만 아니라 빅 데이터 기술을 활용하기 위한 완벽한 자원이 될 것이다.
기계, 디자인, 중공업 분야에서 많이 사용되어오던 역설계 기법이 최근 건설 산업분야에 BIM(Building Information Modeling) 기반 역설계 기법인 Scan-to-BIM 기술로 적극적으로 도입되기 시작하였으며, 그동안 비효율적인 부분들을 개선하기 위한 알고리즘, 시스템, 장비 등의 개발이 이루어지면서 기술의 확장성이 더욱 커지고 있다. 본 연구에서는 객관적인 자료에 근거한 특허 분석을 통하여 한국, 미국, 유럽, 일본의 Scan-to-BIM 관련 기술 동향을 파악하여 한국 Scan-to-BIM 기술의 올바른 방향을 모색하고자 한다. 건설 산업기술 특허분석관련 선행 연구 분석, Scan-to-BIM 기술에 대한 이론적 고찰과 관련 선행연구 고찰, WIPSON 특허검색시스템을 사용한 한국, 미국, 유럽, 일본 네 국가의 관련 기술에 대한 공개된 특허 문헌을 검색하여 정보를 수집, 검증과정 및 유효 특허 추출이 이루어졌으며, 도출된 유효 특허 데이터를 이용하여 특허출원 연도별 동향, 국가별 동향, 그리고 국제특허분류(IPC: International Patent Classification) 코드를 통한 기술별 동향, 상위 20위 주요출원인 및 출원 주체 종류, 패밀리 특허 동향 등을 분석하였다.
SITM (See-In-The-Middle)은 부채널 정보를 차분 분석에 활용하는 분석 기법이다. 이 공격은 블록암호 구현시 마스킹 되지 않은 중간 라운드의 전력 파형을 수집하여 공격자의 차분 패턴을 만족하는 평문 쌍을 선별하고 이를 차분 분석에 활용하여 키를 복구한다. NIST 경량 암호 표준화 공모사업의 최종 후보 중 하나인 Romulus는 Tweakable 블록암호 Skinny-128-384+를 기반으로 한다. 본 논문에서는 SITM 공격을 14-라운드 부분 마스킹 구현된 Skinny-128-384에 적용하였다. 이 공격은 기 제안된 결과보다 depth를 한 라운드 증가한 것뿐만 아니라 시간/데이터 복잡도를 214.93/214.93으로 줄였다. Depth는 전력 파형을 수집하는 블록암호의 라운드 위치를 뜻하며, 이 공격에 대응하기 위해 부분 마스킹 기법 적용 시 필요한 적절한 마스킹 라운드 수를 측정할 수 있다. 더 나아가 공격을 Romulus의 Nonce 기반 AE 모드 Romulus-N으로 확장하였으며, Tweakey의 구조적 특징을 이용하면 Skinny-128-384보다 적은 복잡도로 공격할 수 있음을 보인다.
최근 배달문화의 확산으로 이륜차 수요가 증가하면서 이륜차 운행도 함께 증가하고 있다. 이륜차 운행은 혼잡한 교통상황이나 경제적으로 효율적이지만 이륜차 난폭 운전과 명확하게 정립되지 않은 이륜차에 대한 교통 법규로 이륜차 사고는 새로운 사회문제로 나타나고 있다. 이륜차는 차체 특성 상 치사율이 높기 때문에 이륜차 사고가 발생하면 그 심각성 및 위험이 크다. 그러므로, 이륜차 사고에 대한 특성을 분석함으로써 이륜차 사고의 특성을 제대로 파악하는 것이 필요하다. 그리하여, 본 연구에서는 이륜차 사고 데이터를 기반으로 K-prototypes 알고리즘을 이용하여 이륜차 사고의 특성을 분류하였다. 그 결과, 이륜차 사고 특성에 따라 4개의 군집으로 분류되었다. 각 군집마다 사고발생 도로, 주요 위반법규, 사고 유형, 사고 발생 시간 등에서 다른 특성을 나타내었다. 이를 기반으로 이륜차 사고 예방을 위한 구체적인 방안을 제안한다. 각 사고 특성에 따른 단속 방법 및 규율을 개정함으로써 수도권 지역의 이륜차 사고 발생을 최소화하고 궁극적으로는 도로 안전성 향상에 기여한다. 더불어, 머신러닝 기법을 도시교통 및 안전 분야에 적용함으로써 관련 문헌확장에도 기여한다.
최근 3D TV나 영화, 증강현실과 같은 대용량 고화질의 영상 응용분야가 확산됨에 따라 빠른속도로 영상을 처리하는 것이 요구되고 있다. 여러개의 프로세서로 구성되어 병렬처리 성능을 극대화 시킬 수 있는 SIMD구조의 컴퓨터는 다양하고 많은 양의 데이터들을 처리하는 것을 가속화한다. 다중접근기억장치인 MAMS는 여러개의 PE와 고성능 SIMD 구조에 최적화된 시스템으로 MAMS는 메모리 모듈을 $M{\times}N$의 2-D array 개념을 적용하여 X, Y 좌표 및 임의의 간격으로 pq개의 데이터 각각에 수평, 수직, 대각선, 역대각선, 블록의 다양한 방식으로 충돌없이 접근하며, 이 메모리모듈(MM)의 개수 m은 pq 개수보다 큰 소수이다. MAMS-PP4는 4개의 PE와 5개의 MM로 구성되어 기존에 구현된 바 있다. 이 논문에서는 MAMS-PP4의 확장으로 16개의 PE와 17개의 MM으로 구성된 MAMS-PP16에 대한 영상처리 알고리즘의 구현과 그에 따른 성능평가에 대해 소개한다. MAMS-PP16의 인스트럭션 포맷은 64비트로 확장되어 새로 설계 되었으며 특정 어플리케이션의 추가와 새로운 인스트럭션이 포함되어 있다. 본 논문에서는 구현된 알고리즘이 수행될 수 있도록 MAMS-PP16의 시뮬레이터를 개발하였다. 이 시뮬레이터를 통해 구현된 영상처리 알고리즘을 수행함으로서 MAMS-PP16의 성능이 향상되었음을 확인하였다. 영상처리 알고리즘 중 피라미드 기법을 적용하여 수행한 결과, 캐시를 사용하는 Serial processor에서는 랜덤한 응답인 반면, 캐시를 사용하지 않는 MAMS-PP16에서 일정한 응답을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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