정보통신기술의 발전과 더불어 디지털 컨텐츠 유통시장의 환경 또한 정보, 네트워크, 기기가 하나의 큰 프레임워크를 형성하는 통합적인 형태로 변해가고 있으며, 예전의 물리적 형태의 전자상거래 환경에서 디지털화본 컨텐츠의 유통환경으로 발전해 가고 있다 그러나 디지털 컨텐츠는 신속하고 빠르게 복제가 되는 문제점 때문에 전자적 형태의 유통에 걸림돌로 자용하고 있다. 따라서 디지털 컨텐츠 유통을 위한 효율적, 지속적인 관리체계와 디지털 컨텐츠의 불법 복사/배포를 방지하는 방법이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 디지털 컨텐츠 관리 및 저작권 보호, 컨텐츠의 출판, 유통 관리 보호 솔루션을 위한 DOI 기반의 Agent DRM 모델을 제안한다.
외부 환경조건에 의한 항공기 위협인자로서 과냉각 대형 액적은 그 중요성이 지속적으로 보고되고 있다. 이러한 대형 액적의 거동은 상대적으로 작은 액적과 달리 그 형태가 변화하며 액적이 표면과 충돌시 파편이 발생하는 등 다양한 물리적 특성을 나타낸다. 이러한 대형 액적의 거동을 시뮬레이션 하기 위해 비정렬 격자계 기반 2차원 압축성 Navier-Stokes 코드와 액적 거동 시뮬레이션 코드를 개발하였다. 또한 대형 액적의 물리적 현상을 모사하기 위해 반경험적 기법에 기반한 액적항력모델과 액적-고체표면 충돌 모델을 기존 액적장 지배방정식의 액적항력계수 및 경계면의 수치적 경계조건으로 적용하였다. 그 결과 풍동 시험과 액적충돌 영역 및 최대 축적율은 매우 유사하게 나타난 반면 NACA23012 익형의 아랫면 주위 축적율의 경향은 풍동 시험보다 다소 크게 나타났다.
본 연구는 이미지 센서를 통한 입력 기술 중 칼라 코드 입력 기술을 기반으로 한 웨어러블 컴퓨터를 디자인 및 구현하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구는 실생활 응용 서비스 애플리케어션을 위해 도출된 컨셉 디자인으로부터 시작하여 실물 모델을 개발한 후 평가 및 수정 단계를 거쳐 최종 모델을 완성하였다. 이러한 일련의 과정을 거쳐 물리적 인터페이스와 의류로써의 가치를 고려한 칼라 코드 기반 '페트롤 재킷'형 웨어러블 컴퓨터가 디자인 및 구현되었으며 이러한 개발 과정은 의류학 및 인지과학의 이론을 근간으로 한 것이다. 본 연구에서 개발된 결과물은 기존의 하드웨어 중심의 웨어러블 컴퓨터를 의류에 접목 시키기 위한 초기 모형으로서 이는 앞으로 보다 인간 친화적인 웨어러블 컴퓨터를 개발하기 위한 초석이 될 것이라 전망된다.
RFID 기술은 유비쿼터스 환경을 구현하기 위한 핵심기술 중 하나로 물리적인 접촉 없이 인식 가능한 기술로써 기업과 학술적 분야에서 많은 관심을 받고 있다. 특히 물류 환경에서 RFID 기술 기반의 물류 환경 관리는 비용 및 납기의 개선 등에 큰 효율성을 가져올 수 있다. 이 논문에서는 국제 물류 프로세스에 대한 보안 요구사항을 분석하고 RBAC 기반의 접근 제어 모델을 제안한다. 그리고 접근제어의 제약조건을 UML로 표현한다.
오늘날 분산 컴퓨팅 환경은 사용자들에게 물리적인 위치와 상관없이 신속한 서비스를 제공하는 위치의 투명성이 부각되고 있다. 이를 위해 분산환경에서 객체를 설계하고 구현하는데 따른 표준화 방법으로 OMG에서는 OMA를 도입하여 OMA의 추상객체모델 위에 CORBA를 표준으로 정의하였다. 이러한 분산환경을 기반으로 복잡한 분산 어플리케이션의 개발과 관리의 복잡성을 줄이기 위해서는 객체들을 집합체적인 개념으로 그룹객체에 대한 정의를 필요로 한다. 따라서, 본 논문에서는 그룹객체 정의를 도입하여 현재 분산 시스템의 표준으로 사용하는 CORBA 기반에서 분산된 객체들을 효율적으로 관리할 수 있는 그룹객체 모델 즉, 구조를 제안한다.
도시의 물리적 성장을 분석하기Hl 원격탐사 자료는 매우 유용한 도구를 제공한다 할 수 있다. 도시의 물리적 성장은 도시의 토지이용과 밀접하게 관련되어 있으며 지속 가능한 도시성장을 위하여서는 토지이용을 중심으로 한 성장관리가 필수적이다. 그러나 위성영상을 이용한 도시 토지이용의 분류는 우선 그 기준이 사용자의 관점에 따라 다르고 영상의 해상도 등에 따라 달리 그 기준이 정해질 수 있다. 도시의 성장 분석을 위해서는 다중시기의 위성영상 및 항공사진을 이용하여 토지이용 분류를 수행하고 시기별 토지이용 변화와 양상을 분석함으로써 성장요인을 추출하고 이를 기반으로 향후의 도시 성장을 예측할 수 있는 성장모델 개발이 가능해 진다. 따라서 본 연구에서는 도시성장 예측모델 개발의 전 단계로써 도시의 성장관리를 위해 사용되는 다양한 공간 해상도를 지닌 원격탐사 자료의 국내외 다양한 분류기준의 검토를 통해 토지이용 분류 기준을 도시 성장관리의 측면에서 설정하고자 한다.
물리기반 캐릭터 애니메이션에서 궤적 최적화(trajectory optimization) 기법은 캐릭터 동작에 대한 시스템 동역학 모델(system dynamics model)에 기반하여 가까운 최적의 미래 상태를 예측하여 캐릭터의 동작을 자동적으로 생성하는데 널리 사용되어 왔다. 캐릭터와 환경 간의 접촉 현상을 강체 충돌로 다루는 경우 일반적으로 시스템 동역학 모델은 그 수식이 닫힌 형식(closed form)으로 유도되지 못하고 미분이 불가능하다. 따라서 최근까지 많은 연구자들이 접촉 완화(contact smoothing) 기법을 통해 시스템 동역학의 수치적 미분에 기반한 효율적인 궤적 최적화 기법을 발표해 왔다. 하지만 수치적 미분 정보는 분석적 미분과 달리 부정확하기 때문에 궤적 최적화의 안정성에 영향을 미칠 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 접촉 완화 모델에 대한 근사화를 통해 시스템 동역학을 분석적으로 미분하여 닫힌 형식의 도함수를 유도하고, 이를 기반으로 사용자의 온라인 입력에 따라 예제 데이터 없이 이족 캐릭터의 동작을 안정적으로 생성하는 예측 제어 기법(model predictive control (MPC))을 제안한다.
대기오염에 대한 사회적 관심이 증가함에 따라 미세먼지 관련 IoT 가전제품의 수요가 증가하였다. 이에 따라 IoT 제품에서 수집되는 실내 데이터의 정확성을 높이기 위해 미세먼지 센서 외의 추가적인 센서를 사용하여 관측치를 예측하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존 연구에서는 센서의 물리적 한계를 인공지능을 통하여 극복하려는 시도는 존재하지 않는다. 본 논문에서는 추가적인 센서를 사용하지 않고 단일 센서만을 사용하여 미세먼지 종류의 구분 가능성을 판단하고자 하며 이를 정확도 기반으로 비교 실험을 진행하여 가장 좋은 성능을 나타낸 딥러닝 기반 분류모델을 선정한다.
영상의 왜곡보정은 영상 좌표계(이미지)와 전역 좌표계(대상체)의 상관관계를 규정하는 것이다. 기존의 왜곡영상에 대한 보정은 카메라의 광학적 특성을 모델링하여 영상 좌표계와 전역 좌표계의 물리적 관계를 찾는 방식이 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 성능 지수기반 다항식 모델을 이용하여 왜곡영상의 보정을 시도하였다. 성능지수기반 다항식 모델은 영상 좌표계와 전역 좌표계 사이의 상관관계를 다항식으로 가정한 후, 이미지와 대상체의 좌표 데이터와 성능지수를 이용하여 다항식 모델의 계수와 차수를 결정하는 방식이다. 제안한 성능지수기반 다항식 모델을 이용하여 기존의 왜곡영상을 보정방식이 가진 과대적합 문제와 같은 한계를 극복하고자 한다. 제안한 방법을 레이저 스캔 카메라로 획득한 2차원 영상에 적용하여 모델의 유효성을 검증하였다.
최근 가뭄 모니터링을 위해 과거에 비하여 고해상도의, 물리적으로 기반을 두는 정보가 요구되고 있다. 기존에 주로 활용하고 있는 통계적 방법론 기반의 가뭄지수들은 지니고 있는 한계에 대해 여러 개선과정을 거치고 있으나, 기상변수로부터 지표상의 식생 관련 변수로의 전파 과정에 대한 개별 통계적 가뭄지수 간의 관계 설명이 매우 어렵다. 이와 같은 관계로, 국내 유역에서의 물리적 기반을 둔 고해상도 가뭄 판단방법에 대한 시도가 필요한 시점이다. Brown et al. (2008)은 위성기반 식생정보, 기상학적 가뭄지수, 지형학적 조건을 고려한 식생가뭄반응지수(Vegetation Drought Response Index; 이하 VegDRI)를 개발하였다. 학습자료에 대해 CART 기반의 경험적 모델을 구축하여, 격자마다 근-실시간 자료를 적용한 VegDRI를 산출하여 고해상도의 지도를 산출하는 방식을 제시하였다. VegDRI는 NCDC의 U.S. Drought Monitoring에 활용되고 있으며, NOAA의 Drought Task Force Assessment Protocol에서는 가뭄 모니터링의 기준으로 설정되어 있다. 본 연구에서는 국내에 VegDRI를 적용하고자 필요한 자료수집 및 전처리 과정을 거쳐 결과를 도출하였다. 기상청 ASOS 기상관측소에서 얻은 기상변수, MODIS 위성으로부터 추출된 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index; NDVI), 지형학적 정보와 기상학적 가뭄지수(SPI, PDSI)를 기계학습으로 모델링하여 VegDRI를 산출하였다. 산출된 VegDRI 공간분포도에 대하여 기존에 활용되던 유관기관의 가뭄 판단방법과의 유사성과 차이점을 비교 검토하여 적용성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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