최근에는 영역(혹은 객체)를 이용하여 비디오 시퀀스를 표현하거나 부호화하는 기법들이 많이 연구되고 있다. 이러한 부호화 기법에서는 형태정보를 효율적으로 이용하는 것이 중요함에도 불구하고, 현재 사용되고 있는 대부분의 기법에서는 기존의 블록 기반 부호화 알고리즘에서처럼 오직 PSNR 만을 고려하여 움직임 벡터를 추정하고 있다. 따라서, 형태 정보를 다루는 효율적 움직임 추정 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 각 영역의 경계(contour)를 잘 피팅(fitting)시키는 움직임 추정 방법을 생각해 본다. 이를 위하여 PSNR과 영역의 모양을 함께 고려하는 비용함수를 제안하고 이를 이용한 움직임 벡터 추정을 고려해 본다.
본 논문에서는 감시 장소의 기준 영상과 현재 영상의 블록별 특징 값만을 비교하여 영상을 검출하고 이 영상을 모바일 클라이언트로 전송하기 위해서 WAP 풀 기반 영상전송 방법을 사용하여 WIPI SDK로 구현함으로써 감시 영상의 변환과 전송을 실시간으로 구현할 수 있었다. 또한, 소형 화상 카메라를 이용하여 PC상에서 구현할 수 있도록 함으로써 저렴한 비용으로 시스템 구축이 가능하도록 하였다.
최근 전자상거래의 발전과 온라인 구매 품목의 변화에 따라 제한된 온도 범위 내에서 특별한 보관 및 운송 방식에 대한 요구 사항이 증가하고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해 콜드체인에 대한 수요가 급격하게 증가하고 있다. 특히, 콜드체인은 복잡한 네트워크 구조를 가질 뿐만 아니라 각 단계별 상품별 관리해야 하는 기준이나 수준이 달라지기 때문에 전체 과정을 투명하게 모니터링하고 품질을 측정하기 위한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 블록체인 기술을 기반으로 실시간 데이터 측정 및 공유를 통해 위험 요인을 사전에 예방할 수 있는 콜드체인의 구현을 위해 서비스수준협약 체결을 위한 평가 지표 제안, 블록체인기반 스마트계약 적용 방법, 블록의 구조, 서비스 플랫폼, 응용방안에 대해 제안하였다. 또한, 서비스수준협약 지표를 기준으로 스마트계약을 통해 블록에 측정된 지표와 서비스 이용자의 평판 정보를 기록하는 방식을 제안하였으며, 이를 통해 서비스 제공자뿐 만 아니라 서비스를 이용하는 사용자 입장에서도 합리적 의사결정을 내릴 수 있는 정보를 실시간으로 확보할 수 있게 된다. 본 연구에서 제안하는 프레임워크를 활용하기 위한 서비스 플랫폼을 구축 및 운영한다면 정보의 투명성과 실시간성을 확보할 수 있고, 위험 요인에 선제적으로 대응할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 퍼지 기반 잡음 제거 방법과 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특징이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외한 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지를 이용한 잡음 판단 방법을 적용하여 식별자 영역과 잡음을 구별한다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 개별 식별자 인식을 위해 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 개별 식별자 인식에 적용한다. ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었다. 그리고 기존의 식별자 인식 알고리즘보다 제안된 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 식별자의 학습 및 인식에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 검색 위주의 공간 데이터베이스 시스템을 위한 R-tree 기반의 동시성 제어 기법을 제안한다. 기존의 제안된 기법들은 검색연산이 갱신연산과 동시에 수행되는 것을 막기 위해 노드에 공유 락이나 래치를 획득함으로써 갱신연산으로 인한 검색연산의 블록킹을 막을 수 없다는 문제를 가지고 있으며, 또한 R-tree같은 다차원 색인의 경우 갱신연산의 락 획득은 여러 노드에 걸쳐 일어날 수 있으며, 노드 분할과 같은 경우 오랜 시간동안 락을 획득하고 있을 수도 있기 때문에 검색연산은 장시간 블록킹이 되어야 하는 문제를 갖는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 노드의 엔트리들을 링크드 리스트로 연결하는 방법을 사용하여 노드에 엔트리를 삽입하고 있는 중에도 락이나 래치를 획득하지 않고 검색연산을 할 수 있는 링크드 리스트 기반의 동시성 제어 기법과, 노드 분할이 진행 중에 있는 노드에도 검색연산이 락이나 래치를 획득하지 않고 노드를 탐색할 수 있는 버전 기반의 동시성 제어 기법을 제안한다.
이 논문에서는 DDR-SSD 기반의 소프트웨어 RAID에서 작은 쓰기 (Small Write) 요청에 대한 RAID5의 RMW (Read Modify Write) 성능 향상을 위한 차-로깅 (Differential Logging) 기법을 제안한다. 엔터프라이즈 웅용에서 빈번하게 발생하는 작은 쓰기 요청은 RAID5에서 주요한 성능 저하의 요인이다. RAID5 에서는 패리티 블록의 일관성을 유지하기 위해 변경이 발생하면 패리티 블록에 대한 변경을 같이 수행해야 한다. 작은 쓰기가 발생하면 기존 데이터에 대한 변경 뿐 아니라, 패리티 블록을 다시 계산하기 위한 추가 입출력연산 및 패리티 계산이 병행되어야 하며 이를 RMW 연산이라 한다. 기존의 하드 디스크 기반의 소프트웨어 RAID 에서는 이러한 작은 쓰기로 인한 성능저하 문제를 해결하기 위해 다양한 방법을 제안하였다. 이 논문에서는 하드 디스크와 전혀 다른 특성을 보이는 DDR-SSD를 고려하여 RAID5의 작은 쓰기 성능을 향상 시키는 차-로깅 기법 기반의 RAIDS를 제안한다. 제안하는 기법은 시뮬레이션을 통해서 리녹스 기반의 MID와 비교하여 성능의 우수함을 보였다.
사물인터넷 환경에서의 지능형 에이전트는 사람의 간섭 없이 다양한 사물들과 상호작용하여 특정 목적을 달성하는 계산 능력을 가진 자율적 개체이다. 최근 사물인터넷 기술의 발전으로 인하여 지능형 에이전트가 활용할 수 있는 자원이나 서비스의 규모가 커짐에 따라 지능형 에이전트들이 서로 간에 협업을 수행할 수 있는 환경이 필요하게 되었다. 이러한 변화를 효과적으로 지원하기 위해서는 지능형 에이전트들이 다양한 그룹을 형성하고 이를 바탕으로 협업을 수행할 수 있는 워크스페이스를 제공하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 지능형 에이전트들 간의 효과적인 협업 환경을 위한 이더리움 기반 그룹 워크스페이스인 TSpace를 제시한다. TSpace에서는 개발된 CoAP/RESTful 웹서비스를 이용하여 사물인터넷 환경에서의 지능형 에이전트들이 이더리움 블록체인 기반 그룹 서비스를 사용할 수 있다. 이를 위하여, TSpace는 지능형 에이전트들이 이더리움 기반 그룹 서비스를 이용할 수 있도록 이더리움 계정을 관리하고 이를 이용하여 이더리움 트랜잭션을 생성하는 새로운 기법을 소개한다.
본 연구는 프로그래밍 교육을 효과적으로 실시하기 위한 실제적 능력을 향상시키기 위하여 프로그래밍 교육 프로그램을 설계하고 적용하여 예비교사의 프로그래밍 교수내용지식의 변화를 확인한 연구이다. 제작된 교육 프로그램에서는 블록 기반 모바일 프로그래밍 언어인 앱 인벤터를 사용하였고, 문제 기반 학습 방법과 프로젝트 기반 학습 방법을 활용하였다. 개발된 교육프로그램을 예비정보교사에게 교육하고 프로그래밍 교수내용지식을 확인하기 위한 평가문항으로 자기평가를 실시하였다. 그 결과 문제 기반 학습 방법으로 프로그래밍을 학습한 후 프로그래밍 교수내용지식 점수와 교수법영역 지식의 점수가 유의하게 향상되었고, 프로젝트 기반 학습 방법을 적용한 후 내용지식영역, 교수법영역, 교육과정영역의 점수가 유의하게 향상되었다.
풍동시험 중에 발생하는 시스템오차의 변동에 관한 연구를 수행하였다. 회전익 항공기의 기체 공력특성 측정실험에 실험설계 방법론이 적용되었다. 풍동시험 중에 발생하는 시스템오차의 변동에 관한 연구를 수행하였다. 허용 실험오차 내에서 항상 동일한 결과를 얻어야 하는 전제조건에도 불구하고 한 개의 실험시간 블록에서 측정된 힘과 모멘트가 다른 시간블록에서 측정된 것과 상당량 다르게 측정되었다. 실험관련 시스템오차는 존재하지 않는다고 임의로 간주해서는 안되며 이러한 오차의 감소는 랜덤화, 블록화 및 반복화 등의 실험설계원리의 적용을 통해 가능하다.
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기반의 N-스크린 서비스를 위한 실시간 동영상 트랜스 코딩 기법을 제안한다. 이 기법은 동영상을 분할하여 하나의 인트로 블록과 재생 블록을 생성한다. 그리고 최초 서비스 요청이 오면 인트로 블록을 전송한 후 재생 블록들을 실시간으로 트랜스 코딩하여 전송한다. 이때 각 블록의 재생시간 내에 트랜스 코딩을 완료하기 위해 각 노드의 성능에 따라 재생 블록을 분할하여 할당한다. 또한, 기존 동영상 재생 기법은 실시간 재생 서비스를 위해 모든 포맷과 화질로 동영상을 변환하였다. 하지만 본 논문에서 제안한 기법은 클라이언트의 디바이스와 플랫폼에 적합한 화질의 포맷으로 동영상을 변환함으로써 기존 동영상 재생 기법에 비해 스토리지 사용량을 줄인다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안한 동영상 재생 기법이 기존의 기법에 비해 N-스크린 서비스를 위한 실시간 동영상 재생에 효과적임을 보인다. 또한, 제안한 동영상 트랜스 코딩 기법이 기존 방법에 비해 스토리지 사용량이 적음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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