스테레오스코픽 비디오 영상은 좌측영상과 우측영상으로 이루어진 한 쌍의 영상으로 구성되며, 이들 좌우 영상들 사이에는 높은 상관관계를 가진다. 스테레오 영상의 압축을 위한 부호화는 이들 좌우 영상의 높은 상관관계와 각 시각 내에서의 이웃 픽쳐와의 시간적 상관 관계를 모두 고려하여 이루어진다. 이 때, 왼쪽 영상의 정보는 기저층에서 처리하고 오른쪽 영상 정보는 상위 층에서 처리하는 것이 일반적이다. 본 논문은 MPEG-2 다시점 프로파일을 이용하여 입체영상 부호화 코덱을 구현할 때, 상위 층의 픽쳐 처리순서에 따라 부호화 효율이 어떻게 달라지는지를 분석하여, 실제 시스템 운용을 위한 코덱 구조를 제안하였으며, DTV 및 HDTV급 스테레오 시퀀스를 사용한 실험을 통하여 검증하였다.
프로그램의 로딩 속도는 프로그램이 요청하는 디스크 블록을 미리 읽어 들임으로써(프리페칭) 향상시킬 수 있다. 그러나 기존의 프리페칭 관련 기법들은 특정 프로그램에 최적화된 경우를 제외하면 상당한 오버헤드를 보여주었다. 특히 요청블록을 정확히 추적하는데 어려움이 있었다. 어떤 블록들은 여러 시퀀스(단위시간 내에 추적된 블록들)에 나타날 수 있고 두 접근 시퀀스가 동일 하더라도 버퍼 캐시에 의해서 접근 시간과 수집되는 블록 정보가 다를 수 있기 때문에 분석이 까다롭다. 본 논문에서는 소프트웨어적 접근 방법으로 새로운 범용 워크로드 프리페칭 기법을 제안한다. 제안하는 프리페칭 기법은 브레이크 포인트를 프로그램의 적재 적소에 배치함으로써 요청 블록의 상관관계 정보를 수집하고, 이를 바탕으로 프리페칭을 수행한다. 상용 하드디스크를 이용한 실험 결과, 불필요한 오버헤드가 감소되었으며 기동 시간은 평균 30%, 로딩은 평균 15% 단축되었음을 확인하였다.
본 논문은 그림책 속의 삽화가 시간적 표현에 어떻게 작용하는지에 대해 연구 및 분석을 진행하였고, 스토리형 그림책을 주된 연구 범위로 두었다. 그림책 속의 시간을 포인트 타임, 타임라인 및 타임 리듬으로 분류하였고 시간적 표현 요소, 그림 구성, 그림 시퀀스 등의 사례를 통해 분석 결과를 얻어냈다. 우선 시간적 상징 요소는 포인트 타임과 타임 리듬을 상징하는 데 이용된다. 실물 시간 상징 요소는 시간과 시간의 연상을 불러일으키는 사물을 직접 표현할 수 있다는 점이다. 색채의 상징 요소는 시간의 범위 내에서 객관적인 세계의 색채 변화에 대응하고 빛과 그림자의 대비현상은 하루 중의 시간적 변화에 대응한다. 빠르게 이동하는 물체는 점선이나 모호한 선으로 표현하고 정지되어 있거나, 안정적이거나, 느리게 움직이는 물체는 실선으로 묘사한다. 다음으로 그림책 속 삽화의 화면 구성은 타임라인의 내용을 표현하는데 매우 적합하며 스토리 전개의 선후 순서 혹은 인과적 관계를 표현한다. 화면 구성의 기술은 시각적 인도, 스플릿 필드(spilt field), 독서 습관에 부합성 이 세 가지로 요약할 수 있다. 마지막으로 그림 시퀀스는 타임 라인, 타임 리듬과 공시성(synchronicity)을 표현한다. 타임라인을 표현할 때에는 시각적 논리를 이용하여 독자들에게 화면의 시간이 시간적 정보를 정확하게 전달한다는 점을 느끼게 하며 독서 습관에 부합한다는 전제하에 시점 연결을 진행한다. 시간의 공시성 및 빠른 리듬과 느린 리듬을 표현할 때 디자인 기술은 독자의 독서 습관에 부합하는 동시에 화면의 페이지 수를 컨트롤해야 하는데 내용을 전달하는 데 있어 펼침 페이지(spread page)의 상하 및 좌우의 공간을 충분히 활용하여 디자인 해야 한다. 시간을 표현한 그림책 삽화의 본질은 공간을 시간으로 표현하는 것이며 공간 속 요소의 서로 다른 조합과 시각적 인도를 통해 시간적 정보를 전달하는 것이다.
본 논문은 SSD를 캐쉬로 사용하는 하이브리드 저장장치에서 캐쉬에 저장할 데이터를 찾기 위한 BLOCS 기법을 제안한다. 시퀀스 패턴 마이닝을 사용하는 BLOCS 기법은 파일시스템에서 호출하는 섹터들의 연관성을 발생한 순서를 고려하여 빈번히 요청되는 섹터들의 집합을 생성한다. 비교 분석을 위해 탐색거리(DIST) 기반 기법과 요청 빈도(FREQ) 기반 기법 그리고 빈도와 크기의 곱(F-S) 기반 기법을 제안하였다. 제안한 캐슁 기법을 평가하기 위해 하이브리드 캐슁 시뮬레이터를 개발하여 적중률과 응답시간 정보를 얻는다. 부팅 시 발생하는 I/O의 흐름자료와 10개의 응용프로그램들의 실행 시나리오에서 발생한 I/O 흐름자료를 수집하여 캐쉬 시뮬레이터의 입력으로 사용하였다. 실험 결과 부팅 흐름자료에서 제안한 BLOCS 기법이 61%의 적중률을 나타내서 적중률이 가장 낮았던 거리 우선 기반 기법에 비해 15% 더 높은 적중률을 보였다.
시점기반 복합 이벤트 처리는 각 이벤트에 하나의 타임스탬프를 사용하여 즉각적인 이벤트를 처리한다. 하지만, 시점기반의 이벤트 처리로는 이벤트의 활동 기간이 중요한 역할을 하는 금융, 멀티미디어, 의학, 기상학 같은 분야에서 복합적인 시제 관계를 표현하기에는 불충분하다. 실세계의 애플리케이션 분야에서, 이벤트는 기간을 가지며, 두 종류 이상의 이벤트는 시간적으로 겹쳐질 수도 있고, 하나의 이벤트가 다른 이벤트를 포함할 수도 있다. 이런 종류의 이벤트들에 대한 관계는 시점기반 이벤트처럼 연속적이지 않을 수도 있다. 본 논문에서는 기간기반 이벤트를 사용하여 복합 이벤트의 패턴을 검출하는 방법을 설계하고 구현한다. 기간기반 이벤트는 시점기반 이벤트가 다룰 수 없는 이벤트들 사이의 겹침과 포함관계를 표현할 수 있다. 기간기반 이벤트 연산자는 시작 끝점과 종료 끝점을 사용하여 이벤트의 기간을 나타내고, 기간기반 이벤트의 시퀀스를 표현하여 복합 이벤트 패턴을 검출할 수 있다. 본 논문에서는 복합 이벤트 패턴 검출의 효율성을 높이기 위해 활성 인스턴스 스택을 사용하는 알고리즘을 제시하며, 이벤트의 시퀀스를 구성할 때 중간 결과의 개수를 줄이기 위해 윈도우 푸시다운 기법을 적용하여 수행시간과 메모리의 효율을 높인다.
기존의 패턴 탐사 기법들은 제한된 시간 및 공간영역에서 발생하는 다양한 이동 패턴들 중 단순히 사용자 요구에 적합할 것으로 추정되는 불특정한 빈발 이동 패턴만을 탐사하기 때문에 특정지점들 간의 최적 이동 경로나 정해진 시간 내의 스케줄링 경로 탐색과 같은 복합적인 시간 및 공간 제약 조건을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제에는 적용하기 어렵다. 이에 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합으로부터 복합적인 시간 및 공간 제약을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제를 보이고, 적용 가능한 위치 기반 서비스로서 최적 이동 경로에 해당하는 패턴을 탐색하기 위한 새로운 패턴 탐사 기법인 STOMP-F를 제안한다. 제안된 기법은 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 패턴들 중 객체가 가장 빈번하게 이동한 경로를 탐색하여 최적 경로로 결정하는 패턴 빈발도를 이용한 탐색 방법으로, 최적 이동 패턴 탐사 과정의 이동 시퀀스 생성 단계에서 객체의 위치 값과 공간영역 간의 위상 관계를 고려하여 이동 객체의 위치 속성에 대한 최하위 수준에서의 공간 일반화를 통해 보다 효율적으로 패턴 탐사를 수행할 수 있다. 제안 방법을 Dijkstra 알고리즘과 $A^*$ 알고리즘을 대상으로 실험 평가한 결과 $A^*$ 알고리즘의 휴리스틱 가중치에 따라 차이는 있으나 연산 처리 시간을 기준으로 타 알고리즘들 보다 효과적임을 알 수 있다.
시계열 분석은 시간 순서로 정렬된 데이터로부터 다양한 정보와 인사이트를 발견하기 위한 방법으로 많은 조직에서 비즈니스 문제 해결을 위해 적용하고 있다. 그중에서 시계열 유사도 측정은 패턴이 비슷한 시계열들을 식별하기 위한 단계로서 시계열 검색 및 군집화와 같은 시계열 분석 응용에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 전체 시계열이 아닌 이상치들을 중심으로 시계열 유사도 측정을 계산 효율적으로 수행하는 방법을 제안한다. 이와 관련하여 이상탐지를 통해 추출된 서브시퀀스 집합에 대한 유사도 측정 결과와 시계열 전체에 대한 유사도 측정 결과 사이의 순위 상관관계를 측정 및 분석하여 제안 방법을 검증한다. 실험 결과로써, 주식 종목 시계열 데이터에 이상치 비율 10% 을 적용한 유사도 측정으로부터 최대 0.9 이상의 스피어만 순위 상관계수를 확인하였다. 결론적으로 제안 방법을 통해 시계열 유사도 측정에 소요되는 계산량을 유의미하게 절감하는 동시에 신뢰 가능한 시계열 검색 및 군집화 결과를 기대할 수 있다.
병렬 프로그램 테스팅을 위한 기존의 연구는 대부분 프로그램 수행 중에 얻어진 이벤트 트레이스를 바탕으로 재수행성을 보장하는데 중점을 두고 있다. 반면에 개발과정에서 만들어진 요구 명세로부터 테스트 케이스를 생성하는 방법에 대한 연구는 빈약한 실정이다. 본 연구에서는 통신 소프트웨어 개발분야에서 광범위하게 사용되는 메시지 순차도(MSC)로 작성된 명세로부터 병렬 프로그램의 모듈 테스팅을 위한 테스트 케이스를 자동으로 생성하는 방법을 제안하고 생성된 테스트 케이스를 이용하여 실제 테스팅을 수행할 수 있는 환경을 개발하였다. 명세로부터 테스트 케이스를 자동으로 생성하기 위해서는 명세 내에 묵시적으로 포함되어 있는 이벤트들과 그들 간의 선후 관계를 파악해야 하는데 이를 위해서 본 연구에서는 논리시간벡터를 MSC 명세에 적용하기 위한 방법을 제안하여 이벤트간의 선후 관계인 이벤트 시퀀스를 추출하고 이를 테스트 케이스로 사용한다. 생성된 테스트 케이스는 TTCN 형태로 기술되고 이는 다시 CHILL 소스 코드 형태로 변환되어 테스트 대상이 되는 모듈과 상호 동작하면서 테스팅 대상 모듈의 동작이 기술된 요구 명세의 내용과 합치하는 지를 검사한다. 본 연구에서 개발한 테스팅 방법은 통신소프트웨어 개발 과정에서 산출된 MSC 명세로부터 테스트 케이스를 추출함으로써 테스팅을 위해 별도의 명세를 작성할 필요가 없다. 또한, 논리 시간 벡터를 적용하여 이벤트 시퀀스를 자동 생성할 뿐만 아니라 생성된 이벤트 시퀀스는 시스템 전체의 이벤트 시퀀스로써 독자적인 테스팅 방법으로 사용될 수 있다. TNF-$\alpha$ and NO. These findings suggest that compounds 6 and 11 are modulating various elements of the host immune response.%로서, carbofuran 단독투여와 carbofuran과 PB 또는 3-MC 투여사이에 대사산물의 종류는 같았으나 생성율에는 큰 차이가 있었다. 이와 같은 결과는 쥐에 carbofuran 투여 후 PB나 3-MC를 투여함으로써 carbofuran의 대사가 빠르게 이루어지고, 주 대사산물 중3-hydroxycarbofuran보다 독성 이 낮은 3-ketocarbofuran으로의 대사가 빠르게 이루어지기 때문에 carbofuran의 독성이 경감되어 쥐가 생존할 수 있는 것으로 판단된다.시장젓갈${\lrcorner}$에는 글루타민산, leucine, alanine, lysine의 4종류, ${\ulcorner}$반찬젓갈${\lrcorner}$에는 글루타민산, leucine, alanine의 3종류, ${\ulcorner}$일본병조림젓갈${\lrcorner}$은 글루타민산이 현저하게 많다.회하였다.ollowed fro all Sullungtang samples from Hanwoo. The results showed that the overall quality of Sullungtang significantly decreased
최근 스마트 기기의 보급으로 자유롭게 비디오 컨텐츠를 생성하고 이를 빠르고 편리하게 공유할 수 있는 네트워크 환경이 갖추어지면서, 퍼스널 비디오가 급증하고 있다. 그러나, 퍼스널 비디오는 비디오라는 특성 상 멀티 모달리티로 구성되어 있으면서 데이터가 시간의 흐름에 따라 변화하기 때문에 이벤트 분류를 할 때 이에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 비디오 내의 멀티 모달리티들로부터 고수준의 특징을 추출하여 시간 순으로 재배열한 것을 바탕으로 모달리티 사이의 연관관계를 Deep Neural Network(DNN)으로 학습하여 퍼스널 비디오 이벤트를 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 비디오에 내포된 이미지와 오디오를 시간적으로 동기화하여 추출한 후 GoogLeNet과 Multi-Layer Perceptron(MLP)을 이용하여 각각 고수준 정보를 추출한다. 그리고 이들을 비디오에 표현된 시간순으로 재 배열하여 비디오 한 편당 하나의 특징으로 재 생성하고 이를 바탕으로 학습한 DNN을 이용하여 퍼스널 비디오 이벤트를 분류한다.
본 연구는 실내 상업적 공간, 특히 카페에서 보안 카메라를 이용해 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하고, 이를 통해 사용 가능한 좌석 정보와 혼잡도 예측을 제공하는 시스템의 개발을 목표로 한다. 우리는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리즘인 YOLO를 활용하여 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하며, 이 정보를 카페 실내 지도에 업데이트하여 카페 방문자가 사용 가능한 좌석을 확인할 수 있도록 한다. 또한, 우리는 vanishing gradient문제를 해결한 장단기 메모리(Long Short Term Memory, LSTM)와 시간적인 관계를 가지는 데이터를 처리하는데 유용한 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)기법을 활용해 다양한 시간 간격에 따른 방문자 수와 움직임 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 카페의 혼잡도를 실시간으로 예측하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 카페의 관리자와 이용자 모두에게 예상 혼잡도를 제공함으로써, 카페의 운영 효율성을 향상시키고, 고객 만족도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 보안 카메라를 활용한 실내 위치 추적 기술의 효용성을 입증하며, 상업적 공간에서의 활용 가능성과 더불어 미래 연구 방향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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