최근 웹, 소셜 네트워크 서비스, 모바일, 사물인터넷 등의 ICT 기술의 발전으로 인해 처리 및 분석이 필요한 그래프 데이터의 규모가 급속하게 증가하였다. 이러한 대규모 그래프 데이터는 단일 기기에서의 처리가 어렵기 때문에 여러 기기에 나누어 분산/병렬 처리하는 것이 필요하다. 기존 그래프 처리 알고리즘들은 단일 메모리 환경을 기반으로 연구되어 분산/병렬 처리환경에 적용되기 힘들다. 이에 대규모 그래프의 보다 효과적인 분산/병렬 처리를 위해 정점 중심 방식의 그래프 처리 시스템들과, 정점 중심 방식의 단점을 보완한 블록 중심 방식의 그래프 처리 시스템들이 등장하였다. 이러한 시스템들은 초기 그래프 분할 상태가 전체 처리 성능에 상당한 영향을 미친다. 한 번에 최적의 상태로 그래프를 분할하는 것은 매우 어려운 문제이므로, 그래프 처리 시간에 점진적으로 그래프 분할 상태를 개선하는 여러 로드 밸런싱 기법들이 연구되었다. 그러나 기존 기법들은 대부분 정점 중심 그래프 처리 시스템을 대상으로 하여 블록 중심 그래프 처리 시스템에 적용이 어렵다. 본 논문에서는 블록 중심 그래프 처리 시스템을 대상으로 적용 가능한 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안 기법은 동적으로 블록을 재배치하여 점진적으로 그래프 분할 상태를 개선시키며, 해를 찾아나가는 과정에서 지역 최적해를 벗어나기 위한 블록 분할 전략을 함께 제시한다.
본 논문에서는 주어진 영상으로부터 보다 빠르고 효율적인 의미정보 추출을 위하여 블록분할 및 영역구성에 의한 기본영역 및 확장영역을 제안하며, 각 영역들을 구성하는 블록들의 구성관계에 의한 블록탐색 기법도 제안하고 있다. 기본영역은 영상의 중심을 기반으로 구성되는 중심영역과 이웃영역으로 구성되며, 확장영역은 기본영역들의 결합에 의해 생성된다. 블록탐색은 영역을 구성하는 블록간의 구성관계를 기반으로 블록들이 가질 수 있는 특징들의 유사도와 영역정보에 따라 탐색할 수 있는 방법이다. 얼굴추출은 분할된 블록들로부터 피부색상 존재여부를 판별하여 피부색이 존재하는 블록들로부터 얼굴 후보영역들을 획득한 후, 추출된 후보영역들로부터 얼굴을 구성하는 지역적 특성을 비교평가하여 얼굴을 추출할 수 있다. 또한 추출된 얼굴 영역정보는 연속적인 영상이 주어졌을 때, 해당영역들의 블록들에 대한 정합을 통하여 이동경로와 얼굴영역을 탐색할 수 있다.
본 논문은 지문인식률에 있어서 중요한 요소인 중심점(core point) 검출에 대하여 기존의 Poincare 지수를 이용하는 방법과 Sine을 취하는 방법의 결점을 해결하기 위해 마스크 블록을 이용하여 중심점을 검출 하는 방법을 제안하였다. 이에 대한 실험결과는 기존의 방법보다 빠르면서 검출 일관성에서도 좀더 나은 결과를 나타내었고 Arch형 지문의 중심점 검출에 있어서도 기존 방법들의 오류를 줄일 수 있었다.
가상 화폐 분야의 핵심 기술로 소개된 블록체인(Blockcahin) 기술은 4차 산업혁명에서 중심이 되는 기술로 주목받고 있다. 본 논문에서는 블록체인 시스템의 구조도와 대표적인 합의 알고리즘, 즉 증명(PoW: Proof of Work), 지분증명(PoS: Proof of Stake) 그리고 PBFT (Practical Byzantine Fault Tolerance)을 조사하였다. 합의 알고리즘의 특성을 분석하기 위하여, 보안성, 에너지 소비량, 거래 처리속도를 지표로 세워서 합의 알고리즘들에 대하여 전체적으로 비교 및 분석을 하였다.
본 논문은 MPEG-4 기반의 모바일 비디오 서비스 환경에서 발생하는 화질열화 현상의 하나인 블륵킹 현상을 제거하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전처리 과정과 3가지 모드의 디블록킹 필터 및 후처리 과정으로 구성되어 있으며 각 모드는 블록경계의 특성에 따라 적용된다. 모드 1은 블록경계의 양쪽 모두가 평탄한 경우에 해당하며 가장 강한 필터를 적용한다. 모드 2는 블록경계의 한쪽만 평탄한 경우이고 이때는 비대칭 필터를 적용한다. 모드 3은 블록경계를 중심으로 양쪽 모두 복잡한 경우이고, 이 경우에는 블록경계의 주파수 특성을 고려하여 화소값을 보정한다. 전처리 과정에서는 각 필터의 모드를 올바르게 선택하도록 블록 내부의 불필요한 신호를 제거하고, 후처리 과정에서는 대각선 에지와 블록의 모서리가 만나는 경우 발생하는 corner outlier를 제거하여 주관적 화질을 향상시킨다. 실험결과에서 제안한 방법이 PSNR 관점에서 후처리 과정을 거치지 않는 비디오의 경우와 비교하여 약 0.7dB, MPEG-4 디블록킹 결과와 비교하여 약 0.4dB 향상됨을 보인다.
이 논문은 입력 지문 영상에 대하여 블록 이진화와 병렬 세선화를 거친 이미지에 4개의 각기 다른 방향 성분 요소를 이용하여 각 블록에 대한 대표 방향 성분들을 추출하여 방향 성분 이미지를 얻었다. 추출된 대표 방향성분 이미지에 정의된 방향성 패턴을 적용시켜 일치되는 블록에 대하여 1차와 2차 중심점으로 추출하였다. 이렇게 추출된 1차와 2차 중심점을 이용하여 직교좌표를 생성하였다. 직교좌표는 지문영상을 처리하여 인식 및 인증시스템에서 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.
현재 4차 산업 혁명과 가상화폐에 대한 전 세계적인 관심으로 블록체인 시스템이 급부상하고 있다. 현재 구현중심인 국내외 블록체인 시장에서 무수히 많은 블록체인 기반 플랫폼들이 등장과 함께 오류가 발생하고 있다. 하지만 블록체인 시스템의 신뢰성, 확장성, 안정성 등에 대한 검증은 누구도 하고 있지 않다. 이런 문제 해결을 위해 Go language로 구성된 블록체인 코드를 분석할 수 있는 정적분석기를 통한 품질 가시화 방법을 제안한다. 이를 통하여 Blockchain Code의 내부 복잡도를 식별하고자한다. 즉, 코드 내부를 가시화하고 개발자가 보다 쉽게 코드를 유지보수 할 수 있으며 블록체인 시스템의 소프트웨어 공학적인 고품질화가 가능하다.
블록체인은 다수의 노드 네트워크 내에서 거래내역을 분산 저장함으로써 투명성을 확보하는 기술이다. 최근에는 금전적 가치를 지닌 선하증권(Bill of Lading, B/L 서류)에 블록체인을 적용하여 무결성을 확보하고 거래 과정을 간소화 하기위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 거래자 중심의 블록체인 기반의 선하증권 시스템을 제안한다. 수출자는 발행 받은 선하증권을 AI(Artificial intelligence)기반의 OCR(Optical character recognition)기능을 통해 블록체인에 등록하고, 각국 은행에서 열람하여 신용장거래를 진행한다. 수입자는 선하증권 정보를 담은 QR(Quick Response code)코드로 자기증명을 하여 물품을 인도 받게 된다. 이는 수출자 측에서는 선적서류를 우편으로 보낼 시간과 비용을 단축하고, 서류의 무결성을 입증할 수 있다는 점에서 큰 효과를 얻을 수 있다. 수입자 측에서는 서류가 등록됨과 동시에 확인할 수 있고, 해당 거래를 신뢰할 수 있다는 이점을 갖는다. 마지막으로 은행 측에서는 선적서류에 대해 보안성을 갖출 수 있고 검증이 더 신속하게 이루어질 수 있다.
바코드의 기하학적 특징과 레이블링을 이용하여 효율적으로 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 네 개의 라인 연산자(line operator)[8]를 이용하여 화소가 가지는 방향을 구한 후, 블록 별로 각 방향에 대한 화소의 누적 히스토그램(histogram)을 구한다. 히스토그램에서 최대값과 최소값의 차가 가장 큰 블록을 바코드 영역의 블록이라고 결정한다. 구해진 블록만을 이용하여 바코드의 중심을 지나가는 직선을 구할 수도 있지만 좀더 정확한 직선을 구하기 위해 바코드 영역에 있는 많은 블록들을 찾는다. 가장 큰 차 값을 이용하여 문턱값을 구하고 블록별로 히스토그램의 최대값과 최소값의 차가 문턱값보다 큰 블록을 바코드의 기하학적(a) 특징을 갖는 블록으로 분류함으로써 블록을 대상으로 영상을 이진화한다. 이진화 한 영상에 대해 레이블링(labeling)[8,9]을 행하여 바코드 영역의 후보 블록들을 결정한다. 후보 블록들의 화소를 이용하여 바코드의 기울기와 중심점을 바코드의 중심점을 구하여 바코드와 수직이고 바코드의 중심을 지나가는 직선을 그을 수 있으며 바코드를 검출 할 수 있다. 수직선이 지나갈 때 화소값을 순차적으로 획득함으로써 바코드가 가지고 있는 정보를 파악한다.
본 논문은 비디오 영상에서 블록기반 차영상을 이용한 연기검출 방법을 제시한다. 제안된 방법은 배경으로부터 변경된 영역 검출 단계, 배경영상 갱신단계, 검출된 영역이 연기인지를 판단하는 단계의 세 단계로 구성된다. 입력 비디오에서 각 프레임의 블록 평균영상을 계산하였으며, 변화영역을 검출하기 위하여 배경영상의 블록평균영상과 입력영상의 블록평균영상의 차이를 사용한다. 블록기반 차영상을 투영하여 변화된 사각영역을 검출한다. 차영상의 투영을 이용한 배경블록평균영상의 갱신방법을 제안한다. 변화영역의 중심위치 및 YUV 색상의 시간적 특징을 이용하여 연기영역을 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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