무선 메쉬 네트워크는 이동성을 가지며 메쉬 클라이언트와 메쉬 라우터로 구성되어 있다. 무선 메쉬 네트워크는 IEEE 802.11, IEEE 802.15, IEEE 802.16, 센서 네트워크와 같이 이기종 네트워크와의 통신이 가능한 네트워크 환경이다. 무선 메쉬 네트워크는 애드 혹 네트워크를 기본으로 WLANs, WPANs, WMANs 등이 가지고 있는 한계를 극복하기 위한 많은 연구와 개발이 진행되고 있다. 무선 메쉬 네트워크는 개인, 지역, 학교, 거대 도시까지 서비스 영역의 제약을 넘어서 수많은 서비스를 제공할 수 있는 기반을 제공한다. 하지만, 무선 메쉬 네트워크의 성능을 극대화하고 보편적으로 적용하기 위해서는 해결해야 할 많은 부분들이 있다. 그 중에서 기존의 프로토콜 계층이 가지고 있는 문제점들은 무선 메쉬 네트워크를 최적화하기 위해서는 개선되어야 할 부분들이 많이 있다. 본 논문은 무선 메쉬 네트워크를 지원하기 위해 발생하는 이슈들과 여기서 발생하는 문제점을 지적하고 대응방안에 대한 방향을 제시한다. 그리고 QoS를 지원을 위한 요구사항 및 이에 대한 방향도 제시한다.
본 논문에서는 3차원 데이터를 이용한 효율적인 실내 공간 표현 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 3차원 데이터의 획득과 실내 구조 및 영상 정보를 표현하기 위한 표현 복원으로 구성된다. 3차원 데이터는 레이저 거리 측정기(laser range finder, LRF)와 전방향(omni) 카메라를 통해 획득한 포인트 클라우드 공간 정보와 전방향 텍스쳐 영상으로 구성된다. 실내 구조를 복원하기 위해, 획득한 포인트 클라우드를 복셀 격자 기반의 샘플링 기법을 통해 균일화하고 포아송 표면 재구성(Poisson surface rocoostruction) 기법을 통해 3차원 메쉬를 생성한다. 그리고 전방향 텍스쳐 영상과 3차원 메쉬외 기하학적 관계를 이용한 텍스쳐 매핑 기법을 통해 최종적으로 3차원 메쉬 표면을 복원한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 실내 공간을 효과적으로 표현함을 확인한다.
본 연구에서는 DIBR(Depth-Image-Based Rendering) 기법을 사용한 다시점 중간 영상 생성을 하는데 있어서 최종 중간 영상의 화질을 개선하기 위한 방법으로 깊이 정보의 확장과 메쉬 구성 (즉, 표면 재구성) 그리고 이 방법들을 교차 적용하여 어떤 것이 가장 좋은 결과를 낼 수 있는 지에 대해서 실험하였다. 마이크로소프트사에서 제공하는 브레이크 댄서와 발레 영상을 사용하여 실험 결과를 살펴보았고 다양한 틈새 영역 채움 알고리즘을 적용시켜 분석해 보았다. 실험 결과는 기존의 점 구름만을 활용하는 것보다 깊이 정보를 확장하는 방법과 메쉬 구성 방법을 모두 시켰을 때 가장 좋은 결과가 나타났다. 그리고 틈새 영역 채움 알고리즘을 적용하기 전에는 깊이 확장만으로도 충분히 화질이 향상됨을 확인할 수 있었다.
정보통신 기술의 발전으로 응용 서비스들을 IP(Internet protocol) 기반으로 통합하는 All-IP 기반 미래형 전술망으로의 전환이 지속적으로 진행되고 있다. 이러한 변화에 대응하기 위해 전술 WAN 노드들이 메쉬구조로 연결된 미래형 전술메쉬망에서 응용 서비스의 QoS(quality of service) 보장을 위해, 인프라 계층과 응용 서비스 계층 사이에 존재하는 전술 서비스 메쉬(tactical service mesh) 계층을 도입하는 것을 시도하는 제안이 있다. 하지만 기존 전술망을 구성하는 폐쇄형 네트워킹 박스들과 정적인 QoS 관제도구들은 전술 서비스 메쉬 계층에서 요구하는 지능형 QoS 조율을 위한 동적 QoS 관제를 지원하는 것이 어려운 상황이다. 따라서 본 논문에서는 SDN/NFV 기반 DANOS 화이트박스 서버스위치를 기반으로 다중-액세스 네트워킹 인터페이스와 가상화된 네트워킹 스위치를 포함하도록 하드웨어/소프트웨어 통합 설계한 전술메쉬 WAN 노드를 구성하는 방안을 제안하고 이를 개념화 수준에서 설계하여 제시한다. 또한 설계한 전술메쉬 WAN 노드에 eBPF 기반의 트래픽 모니터링 방식을 연계하는 방안을 제안하고, 이를 통해 전술 트래픽의 QoS 조율을 지원하는 트래픽 모니터링이 가능함을 검증한다.
본 논문에서는 집적영상에서 깊이 추출을 할 때 영상 분할 방법을 이용하여 각각의 물체에 대해 삼각형 메쉬(mesh) 모델을 구성하는 방법을 제안하였다. 집적영상에서 렌즈 어레이와 카메라를 이용하여 실제 물체를 픽업하면 요소영상(Elemental image) 집합을 얻을 수 있다. 요소영상 집합은 3차원 물체의 정보를 가지고 있으므로 대응점 분석을 통해 깊이 추출을 할 수 있다. 우선, 각 요소영상 중심점의 대응점 분석을 통해 시차를 구하고 이를 이용하여 깊이를 구한다. 요소영상의 중심점에 해당하는 물체의 X, Y 공간좌표는 각 점들이 사각형 격자 형태를 이룬다. 이 격자 형태의 점들 중에서 가까운 점 3개를 연결하여 삼각형 메쉬를 만들면 물체의 삼각형 메쉬 모델을 구할 수 있다. 이 때 각 물체에 대해 삼각형 메쉬 모델을 구하기 위해서 요소영상의 중심점들로 구성된 가운데 방향별 영상을 영상 분할하고 각각의 분할된 영역에 대해서만 삼각형 메쉬 모델을 구성하였다. 영상 분할 방법은 normalized cut 방법을 이용하였다. 제안된 방법의 검증을 위해 실제 물체를 픽업하고 각 물체의 삼각형 메쉬 모델을 구성하였다.
기존의 무선 네트워크에 비해 빠르고 저렴하며 설치가 편리한 무선 메쉬 네트워크를 인터넷망 구성에 도입하려고 하는 것이 최근의 경향이다. 무선 메쉬 네트워크는 이종망간의 네트워크를 통합함으로 수많은 클라이언트들을 통제해야하며 기존의 IPv4 주소는 10년 내에 고갈이 됨으로, IPv6 주소 환경에 적합하게 연구 개발하여야 한다. 그러나 아직 무선 메쉬 네트워크는 개발 중인 기술로써 보완해야할 보안상의 문제점들이 발견되고 있다. 본 논문에서는 무선 메쉬 네트워크에 MIPv6를 어떻게 도입할지를 언급하고 MIPv6 도입 시에 발생하게 되는 보안상의 문제점을 SEND(SEcure Neighbor Discovery)와 MCGAs를 이용하여 해결하는 방법을 소개한다.
본 연구에서는 염료태양전지의 제작 시 고가의 TCO전극을 사용하지 않고 간단히 광전극을 대체할 수 있는 방법으로 메쉬전극을 이용하는 TCO-less 염료태양전지를 제작하였다. 메쉬전극을 이용한 TCO-less 염료태양전지의 구조는 "Glass / 메쉬전극($TiO_2$를 딥코팅 한 후 염료를 흡착시킴) / 전해질 / 멤브레인 필터 / 상대전극(Pt-coated TCO) / Glass" 로 구성된다. 제작된 샘플의 광전변환 효율은 약 1.5% 였으며 fill factor는 0.55로 나타났다. 향후 계획으로 효율을 향상 시킬 수 있는 방법을 도입하여 광전류밀도와 fill factor를 개선하는 연구를 진행할 예정이다.
멀티미디어 데이터 중 3차원 멀티미디어 데이터의 저작권 보호를 위한 기술로 디지털 워터마킹에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 워터마킹 기술은 공간영역에 워터마크를 삽입하는 것과 주파수 영역에 워터마크를 삽입하는 기술로 크게 나누어진다. 본 논문에서는 3차원 깊이정보로부터 다각형 모델링을 구현하고 깊이영상의 저작권보호를 위한 방법으로 먼저 3차원으로 획득된 깊이정보로부터 다각형메쉬(polygon mesh)를 구성하고 3차원 메쉬 데이터를 DCT변환을 이용하여 주파수 영역으로 변환한 후 변환된 주파수 영역에 적응적으로 워터마크를 삽입하고 검출하였다. 깊이영상의 저작권보호를 위한 비가시적이며 강인한 워터마킹 방법을 구현하였다.
현재의 다양한 메쉬업(Mashup) 기술은 웹에서 제공되는 데이터, 웹서비스, RSS/Atom 피드 등에만 사용이 국한되어 있기 때문에, 클라우드 환경에 적용하게 되면 SaaS(Software as a Service) 형태의 서비스로만 구성되게 된다. 하지만, 클라우드에서는 인프라 자원들도 서비스의 형태로 접근될 수 있으며, 이를 이용한 메쉬업이 가능하다. 이에 본 논문에서는 클라우드의 인프라 자원 및 SaaS 형태의 서비스를 메쉬업 할 수 있는 효율적인 미들웨어 구조를 제안하고자 한다.
영상 워핑은 입력 영상을 주어진 조건에 적합하게 변형하는 기술로, 최근 영화나 애니메이션 분야에서 캐릭터의 얼굴 형상을 변형하는데 활용되고 있다. 얼굴 특징을 기반으로 형상을 변형하는 워핑 방법 가운데 하나인 메쉬 워핑은 입력 영상에서 눈, 코, 입 주변의 사각형 모양의 메쉬 그룹을 형성하여 1:1정합시킴으로써 워핑 영상을 생성하는 방법이다. 이는 메쉬 제어점 좌표에 오차가 있거나 작은 면적의 메쉬로 세분화되어 생성된 경우 메쉬들의 경계 선분에서 결과 영상이 일그러지는 문제점이 있다. 본 연구는 얼굴의 자연스러운 워핑 영상을 생성하는 과정에서 오류 발생을 최소로 하며 정확한 결과를 적은 연산량과 시간에 처리하기 위해 삼각형기반의 영상 보간 기법을 제안한다. 우선 얼굴을 대표하는 특징점들을 찾고 이들을 연결하여 기본 삼각형 메쉬를 구성한다. 제안하는 방법은 기존의 메쉬 워핑과 비교하여 연산 처리량과 시간은 단축되면서 워핑 과정에서의 오류 발생을 줄일 수 있음을 실험으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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