스트리밍 XML 필터링 기법은 사용자가 등록한 질의를 만족하는 XML 문서를 찾아 사용자에게 XML 문서의 복사본을 돌러주는 것을 목적하고 있다. 본 연구는 Xfiiter와는 차별된 방법으로 역 인덱스를 사용하여 Xfilter처럼 역 인덱스가 XML 필터링 동안 동적으로 변하는 특성을 제거한다. 또한 늦은 질의 삭제 전략을 이용함으로써 질의 삭제 시간을 $50\%$ 이상 줄인다. 따라서 본 기법은 Xfilter에 비해 적은 필터링 시간과 질의 추가/삭제 시간을 보여준다. 또한 역 인덱스를 사용한 기법들의 제한점을 Yfilter와 비교하여 보여 준다.
고해상도 위성영상을 성공적으로 활용하기 위해서는 지상기준점 등을 활용한 좌표등록 및 보정 과정이 필수적이다. 작업자의 수작업을 통한 기준점 획득의 경우 작업 시간이 오래 걸리므로, 자동화된 좌표 등록 방법에 대한 요구가 증대하고 있다. 보정하고자 하는 위성 영상을 정확한 좌표를 가진 참조 데이터에 영상 매칭을 수행하는 기법이 많이 소개 되었는데, 참조 데이터 중 라이다 데이터의 경우 공간 해상도 및 정확도가 높고 무엇보다 3차원 데이터이기 때문에 기복 변위 등을 내포하고 있지 않는 등의 장점을 보인다. 최근 라이다 데이터와 고해상도 위성영상간의 매칭을 위한 기법이 연구, 발표되었으나, 라이다 데이터의 특성상 대용량이기 때문에 처리에 많은 시간이 소요되는 등의 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 일부의 공간만을 라이다 칩으로 추출 및 저장하여 위성영상의 좌표 등록에 활용하는 연구를 수행하였다. 이를 위해, 전체 라이다 포인트 데이터를 반사강도 정사영상 및 수치표고모델의 두 가지 형태로 변환하고 에지 추출을 통해 의미 있는 양의 에지 정보만을 포함하는 지역을 영상형태의 라이다 칩으로 추출, 저장하였으며, 용량이 현저히 줄어든 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 라이다 칩을 아리랑2호 및 아리랑3호 영상의 자동 좌표등록에 활용 해본 결과 평균 한 픽셀가량의 정확도 또한 확보할 수 있었다.
최근 전 지구적, 혹은 대규모 지역의 분석 및 모니터링을 위한 위성영상의 사용이 늘어나고 있으며 이를 처리하기 위해 빠르고 편리한 '영상좌표 상호등록'방법이 요구되고 있다. 이러한 '영상좌표 상호등록'은 위성의 센서모델 및 천체력 자료를 이용하는 엄밀 모델식을 이용하는 방법과 기 존재하는 기준 영상(Reference image)을 사용하거나 혹은 수치지도를 사용하는 경험적 방법의 두 가지로 분류할 수 있다. '영상좌표 상호등록'의 효율성을 높이기 위해서 저자는 '사전검수 영역기반정합법'(Pre-qualified area matching)을 사용하였다. 이는 Canny 연산자를 이용한 경계추출법, 교차상관계수를 사용한 영역기반정합법(Area based matching), t-분포를 이용하여 95%의 신뢰구간 내에서 과대오차 소거법을 적용한 방법이다. 이러한 사전검수(Pre-qualification) 과정을 통해 연산시간을 현저히 단축시켰고, '영상좌표 상호등록'의 정확도 역시 향상됨을 알 수 있었다. 제안한 알고리즘을 사용하여 프로그램을 작성하고, 한반도 Landsat ETM+ 영상 3장을 이용하여 테스트하였다. 정합점 간의 평균제곱오차는 0.435 영상소, 정합점은 평균 25,573개로 나타났다. 연산 시간은 3.0GHz 1Gb RAM 사양의 컴퓨터에서 평균 약 4.2분으로 나타났다.
최근, 한우의 수정란 체외이식두수가 급격히 늘어나고 있으나, 모축의 등록번호를 대부분 확인 할 수 없으며, 확인이 가능할지라도 개체별 수정란의 생산이 거의 이루어지지 않고 있다. 본 실험에서는 모축의 등록번호가 확인된 개체의 난소로부터 채취한 난포란만을 체외성숙, 수정, 배양하여 배 발생율을 조사하고, 동결성적을 조사하였다. 도축된 한우의 난소를 개체별로 채취하여 2$0^{\circ}C$생리식염수에 넣어 3시간 이내에 실험실로 운반하고, 난포란을 채취하였다 개체별로 채취한 난포란은 9~47개/난소였고, 평균 14.3개/난소였다. 개체별 난포란은 IVMD 101 (일본, 펩티트연구소)에서 22물24시간 동안 체외 성숙시킨 후, IVF 100(일본, 펩티트연구소)으로 2회 세정한 후, 각각의 배양액 50${\mu}\ell$ 소적에 5개씩 5~6시간 수정시켰다. 수정란을 저 산소 배지 IVD 101 (일본, 펩티트연구소)로 7~9일간 배양하여 배 발생율을 조사하고 동결하였다. 평균 수정율은 81%, 배반포의 발생율은 35% 였으며, 동결 가능한 수정란은 평균 4개/두 정도 얻을 수 있었다. 이상의 결과로 한우의 개체가 확인된 난소로부터 수정란생산이 가능하고, 육질등급이 우수한 한우의 수정란생산이 가능해졌으며, 앞으로 고 능력 젖소의 난소에서도 고능력 수정란의 생산이 가능할 것으로 사료된다.
국제수로기구(IHO)는 항해안전과 해양환경보호를 위한 적절하고 효율적인 수로 데이터 및 정보사용을 지원하기 위해, 전자 수로 데이터를 위한 S-100 표준을 개발하였다. 이전 모델인 S-57의 경우, 차세대 전자해도(ENC) 생산 조건의 바탕이 되기에는 비효율적이라고 판단되었다. S-100 표준의 가장 핵심적인 특징은 표준화 등록소와 그것을 이루고 있는 등록부의 활용이다. 이 온라인 등록소는 편리하게 실제 항해 시스템에 적용될 수 있는 세계 공통의 표준을 제공한다. 현재는 IHO가 유일한 등록소를 소유하고 있으며, 도메인 전문가들에게 접근이 허용되고 있다. 그러나 S-100 표준이 국제기구에 의해 운영되는 국제 표준인 만큼, 필요 시 즉각적인 데이터의 수정 및 갱신이 불가능하고 시간 소요가 많다. 따라서 국내 사용자와 항해자들의 항해 안전성을 고려하여, 독자적인 표준기술개발을 위한 개별적인 등록소가 국내에도 자체적으로 필요하다고 판단하였다. 이 연구는 IHO에서 편찬된 S-99를 바탕으로 하여, 정의 및 수로데이터를 제공하는 목적에 부합하는 웹사이트 디자인을 통해 등록소를 설계하였다.
무선랜에서는 작은 셀 크기로 인해 노드들의 이동에 따른 빈번한 핸드오프가 이루어진다. 그래서 무선랜에서는 지속적인 통신 서비스를 제공하기 위한 방법으로 모바일 아이피와 같은 방법을 개발하고 있다. 모바일 아이피는 모바일 노드가 한 장소에서 다른 장소로 이동할 때 IP 주소의 변경 없이도 이동할 수 있도록 해준다. 그러나 모바일 아이피는 긴 시간의 등록과정과 연결 재설정 때문에 시간지연이나 패킷 손실과 같은 오버헤드를 발생시킨다. 따라서 무선랜의 QOS(Quality Of Service)를 향상시키기 위해서 Mobile IP 의 핸드오프 시간을 줄여야만 한다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 핸드오프 지연 시간을 감소시키는 기법을 제안한다. 제안기법의 기본 아이디어는 모바일 노드의 이동 네트워크를 예상하여, 미리 패킷 포워딩을 수행하는데 있다. 우리는 각 모바일 노드들에게 connection proxy table 정보를 추가하였다. 그리고 이 테이블 정보를 이용함으로써 모바일 노드들은 홈에이전트와 포린에이전트에 COA(Care of address)를 미리 등록하는 것이 가능해졌다. 그 결과로 이동 노드들은 홈 네트워크를 완전히 벗어나지 않고도 핸드오프가 이루어져 지속적인 서비스가 가능하였다. 본 논문에서 제안하는 기법이 기존 Mobile IP 와 비교해 볼 때 핸드오프가 이루어지는 동안 비 연결 시간을 줄일 수 있다는 것을 실험결과를 통해서 확인할 수 있었다.
모바일 환경의 동기화 시스템에서 시공간 데이터들의 시간 정보는 여러 종류 시간 데이터가 적용될 수 있다. 그러나 시공간 데이터의 시간 데이터를 데이터 등록 시간을 기준으로 하여 데이터를 저장하면 동기화 작업의 진행에 따라 과거의 데이터를 동기화하는 문제가 발생 한다. 이 논문에서는 시공간 데이터를 위해 시간 데이터로 사용될 수 있는 시간들을 분류 한다. 그리고 시공간 데이터의 동기화에 적합한 시간 데이터의 모델을 정의하고 이를 이용한 동기화 시스템을 제안한다.
음성은 차량 운행시 여러 가지 조작으로 분주한 운전자에게 간편한 장비 입력 및 조작을 위한 수단으로 유용한 특성을 지니고 있다. 본 논문에서는 이런 음성의 특성을 이용하여 차량 도난이나 중요한 온라인 서비스 접근시 신원을 증명할 수 있는 화자증명 방식을 제안한다. 이 방식에서는 음성의 언어정보를 이용하는 지속음 인식 기법과 함께 확률적 인식 방식에 비해 몇 가지 이점을 갖는 MLP(multi-layer perceptron)를 사용한다. 하지만 MLP를 사용하는 인식 기법은 학습에 많은 계산량을 요구하므로 실시간으로 화자를 등록해야 하는 화자증명에서는 적용하기가 쉽지 않다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 화자점수 평준화 방법에서 화자군집 모델 기법을 도입하여 배경화자를 사전에 여러 개의 작은 화자군집으로 분리하는 방법을 제안한다. 등록화자를 이렇게 나눈 화자군집 중 하나로 분류한 뒤 해당 화자군집에 대해서만 등록 학습과정을 거치는 방법으로 계산량을 큰 폭으로 줄일 수 있다.
이동 컴퓨팅 환경이란 사용자가 어떤 장소로 이동하더라도 동일한 환경에서 네트워크 서비스를 지속적으로 끊임없이 제공받을 수 있는 환경을 말하며, Mobile IP는 이러한 환경이 가지는 특성들을 고려한 네트워크 표준 프로토콜이다. 하지만 이 프로토콜도 이동 노드의 빈번한 핸드오프 시 위치 등록 절차에서 반드시 흠 에이전트 (Home Agent, HA)를 접근해야 하므로 네트워크 자원과 서비스 지연을 초래하는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 지역적 외부 에이전트 (Foreign Agent, FA) 기법을 도입하여 방문 도메인에서의 등록을 지역화 하여 이동 노드의 빈번한 핸드오프 시 위치 등록 절차에 대한 지연 부하를 최소화 하는 방안을 제안한다. 또한 부하 분산 요소를 부가하여, 모든 FA가 상황에 따라 동적으로 루트 권한 FA가 될 수 있는 기법을 도입하여 중앙으로만 집중되는 위치 등록 메시지를 지역적 FA에 분산하여 네트워크 자원 낭비를 줄이고 빠른 위치 등록 응답 시간을 얻을 수 있으며 기존 Mobile IP에서의 패킷 지연 및 손실 그리고 재전송을 예방하고자 한다.
영상등록은 영상모자�掠茱� 중 중요한 기술로 인식되고 있으며, 파노라마 영상생성이나 비디오 모니터링, 영상복원 등과 같은 다양한 분야에서 사용될 수 있다. 영상등록에서 중요한 처리과정은 많은 시간이 소요되는 특징점 검출과 추적이다. 본 연구에서는 연속된 영상자료에서 특징점을 검출하고 추적하기 위해서 KLT 특징점 추적자를 제안하였으며, 무인헬기에서 촬영된 연속영상프레임의 영상등록에 적용하여 효용성을 입증하였다. 그 결과 KLT추적자에 의한 반복처리는 연속영상의 첫 번째 프레임에서 추출된 특징점을 이용하여 전체 프레임에 걸쳐 성공적으로 추적할 수 있었다. 또한, 회전, 축척, 이동량이 다른 각각의 프레임들간의 특징점 추적은 KLT영상피라미드와 처리조건의 선택에 의해 정확도를 향상시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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