본 논문은 효율적인 프리젠테이션을 위한 이종 객체의 처리 방안에 대하여 설계를 중심으로 기술하였다. 이종 객체의 개별적인 특징을 살리기 위하여 각 미디어별로 세분화된 클래스를 두었다. 특히 멀티미디어 프리젠테이션을 위한 저작 과정에서 세분화된 각 클래스를 사용자 정의가 가능한 각각의 객체와 통합적으로 처리할 수 있는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 데이터 구조와 처리 방법은 향후 또 다른 특화된 클래스 정의를 추가함으로써 손쉽게 데이터 객체의 처리 기능을 화장할 수 있도록 설계되었다.
기존의 객체 지향 모델들은 공유와 재사용 측면에서 효율적이지만, 아쉽게도 객체의 사용 범위를 정의할 수 있는 방법이 결여되어 있다. 본 논문에서는 객체의 사용 범위를 정의할 수 있도록 하는 새로운 객체 지향 모델을 정의한다 즉 객체는 필요할 동안만 프로그램 내에 존재하게 된다 따라서 이 모텔에서 현재 사용중인 객체의 집합은 동적으로 변할 수 있고, 필요한 객체들만이 관리된다 우리는 예제들을 통하여 이 모델의 유용성을 보인다.
본 논문에서는 칼라영상에 포함된 객체를 추출할 수 있는 방법을 제시한다. 객체는 상이한 칼라와 텍스처로 구성되는데 이들을 포괄하여 사람이 인식하는 객체와 유사한 형태로 추출할 수 있도록 하였다. 이를 위해 해상도를 줄여가며 영역 분할한 후 그 결과를 조합함으로써 사소한 변화는 흡수하고 중요한 변화가 발생하는 영역 단위의 분할이 가능하도록 하였다. 분할된 영역들의 공간적 정보와 영역 크기 정보를 이용하여 분할된 영역 중에서 핵심 객체영역과 핵심 배경영역을 선택하고 객체 후보 영역에 대해 이들과 칼라 분포 유사도 조사를 하여 핵심객체영역과 유사한 유사도를 갖는 영역들을 최종 객체 영역으로 추출하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 다양한 실험을 통해 단순한 배경을 가진 영상뿐만 아니라 복잡한 배경을 갖는 영상에 대해서도 어느 정도 만족할 만한 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 내용기반검색, 영상 DB의 인덱싱 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
우리가 원하는 고수준의 검색 개념을 영상에서의 저수준 특징들을 조합하여 표현하는 데는 한계가 있다. 한편, 우리의 검색 개념은 주로 영상에 포함된 객체 단위로 형성되는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 영상의 중심 부근에 비교적 큰 크기로 정의되는 중심 객체 및 중심 객체주변의 배경 영역을 추출하여 검색에 활용함으로써, 인간의 검색 의지를 최대한 정확하게 반영할 수 있는 하나의 방법을 제안한다. 중심 객체와 배경 영역은 영상분할 및 영역병합 결과에서 영상의 중앙 및 모서리에 존재하는 영역을 선정하여 칼라 유사도를 기준으로 영역확장을 통해 구한다. 검색은 단계적으로 할 수 있도록 하였는데, 먼저 사용자의 키워드에 의한 검색이 가능하도록 하였으며, 검색 결과는 그룹핑에 의한 대표영상을 보여 준 후 사용자가 원하는 영상을 선택적으로 얻을 수 있도록 하였다. 아울러, 하나 이상의 영상에서 추출된 객체와 배경을 조합하여 재검색할 수 있도록 함으로써 검색 성능을 높이고자 하였다. 한편, 자동 추출된 객체를 이용하여 사용자가 객체 영역을 지정하기 위해 개입하는 번거로움을 줄이면서도 사용자가 영역을 직접 선택한 경우와 비슷한 결과를 얻을 수 있도록 하였다.
분산 객체 컴퓨팅 환경이 대두되고 있는 오늘날, 네트워크 상에 분산되어 있는 객체들을 효율적으로 관리할 수 있는 기능이 필요하게 되었다. OMG(Objective Request Broker Architecture)에서는 개체를 바인딩하기 위한 두 가지 형태의 객체 참조, 즉 일시적 객체참조(Transient Object Reference)와 영구적 객체참조(Persistent Object Reference)가 있으며 영구적 객체 참조를 바인딩하기 위해서 ORB는 구현저장소를 제공해야 한다. 이를 위해 CORBA 스펙에서는 구현저장소의 개념만을 정의되어 있을 뿐 인터페이스는 아직 정의되어 있지 않은 상태이다. 본 논문에서는 구현저장소의 도움만을 받아 구현객체를 바인딩 할 수 있도록 하기 위한 구현저장소의 인터페이스를 설계하였다.
본 논문에서는 객체가 포함되어 있는 칼라 영상들의 집합으로부터 유사한 시각적 특징을 가진 캑체를 공통적으로 포함하는 영상들을 추출하여, 전체 영상들을 소수의 그룹으로 묶을 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 영상에 포함된 객체는 주로 영상의 내부 위치에 나타난다는 사실에 착안하여, 영상의 경계와 접하지 않는 비경계 영역들을 병합하여 객체가 포함된 영역으로 간주한다. 그러나, 병합된 내부 영역에는 객체가 아닌 영역들도 포함하고 있을 수 있으므로, 칼라 히스토그램만을 이용하여 내부 영역에 대한 특징으로 이용한다. 이러한 내부 영역의 칼라 특징들이 분포하는 형상을 분석하여 밀집도가 높은 클러스터를 그룹으로 추출한다. 이때, 밀집도는 일반적으로 사용하는 공간적인 분포 대신에 히스토그램 인터섹션에 의한 유사도를 이용하여 정의한다. 즉, 서로 유사도가 놓은 것들이 집중되어 분포되어 있는 경우에 밀집도가 높은 클러스터로 간주하여 추출하는 방법을 사용한다. 클러스터의 형상 및 개수를 자동적으로 결정할 수 있는 방법도 제안한다. 실험에 의해, 추출한 클러스터의 칼라 영상들이 동일한 객체를 포함하고 있음을 알 수 있었으나, 향후 보다 안정화된 방법의 개발이 필요하다. 아울러, 클러스터별로 객체의 의미를 부여할 수 있는 방법론의 개발도 필요함을 알 수 있었다.
기존의 색상 기반의 Mean Shift 알고리즘을 이용한 객체추적 알고리즘은 초기 색상 정보가 사라질 경우 정확한 객체추적을 수행할 수 없다. 본 논문은 객체의 색상이 변할 때 색상 정보를 변경하여 정확히 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 현재의 위치를 중심으로 다음 객체 위치에 해당하는 밀도가 가장 높은 위치를 Mean Shift알고리즘으로 구하고, 바꿔 색상 정보를 변경하는 반복적인 기법을 사용한다. 이를 통해 처음 설정한 객체의 색상이 바뀌거나 사라지더라도 정확한 객체추적을 할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 제안 알고리즘을 구현하고, 실험 결과로 성능을 입증한다.
본 연구에서는 통합 멀티미디어 통신시스템을 구축하기 위한 CASE 도구의 개발에서 시스템 구축에 필요한 객체를 설계, 확장하거나, 설계된 객체의 재사용성을 높이기 위한 방안으로 패턴지향형정보저장소를 설계하였다. 그리고 시스템 구축에 필요한 객체의 재사용시 중복성을 피하며 복잡도를 감소시키기 위해 CASE 도구의 설계단계에서 객체를 통합관리/이용할 수 있도록 하고, 재사용에 필요한 객체를 패턴화하여 저장함으로써 저장소의 재사용 효율성을 증가시킨다. 따라서 본 연구에서는 정보저장소에 저장된 패턴-객체의 재사용시 유지보수 비용을 감소시키고 멀티미디어의 특성을 수용할 수 있도록 표준화된 단일 패턴-객체와 이를 이용한 복합 패턴-객체로 확장 가능하도록 혼합형 정보저장소를 설계하였다.
OMG에서 제안된 CORBA는 표준 개방 분산환경의 플래트폼을 제공하며 객체지향적인 방법으로 최근 주목을 받고 있다. 일반적으로 CORBA는 원격 데이터베이스 질의 등과 같은 요구/응답형의 응용에 잘 적용이 된다. 그러나 과도한 처리부담, 실시간 처리 기능과 QOS 지원 등의 결여로 멀티미디어 스트림과 같은 연속미디어의 처리에는 부적합하다. 본 논문에서는 실시간 제약을 갖는 멀티미디어 스트림의 효율적인 전송을 위하여 기존의 CORBA를 확장하여 멀티미디어 서비스를 설계한다.
컴퓨터 통신 기술의 급속한 발달로 인해 정지영상, 오디오, 비디오와 같은 다양한 미디어로 구성된 대용량의 멀티미디어 자료를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있는 하부 저장 시스템이 필요하다. 이러한 멀티미디어 자료에 대한 내용-기반 검색을 위해 텍스트 기반 검색과 색상 또는 질감과 같은 특징 벡터에 기반한 검색이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 멀티미디어 응용을 위한 하부저장 시스템을 구현하기 위해 미국 위스콘신 대학에서 개발한 지속성 객체 시스템인 SHORE를 확장하고자 한다. 텍스트 기반 검색을 위해 역화일 구조를 구현하였으며, 고차원의 특징 벡터의 검색을 위해 X-트리를 통합하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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