인터넷 이용의 기하급수적인 증가와 정보통신 기술의 비약적인 발전으로 인하여 과거의 정적인 정보의 표현 및 전달에 비해 택스트, 이미지, 오디오 및 비디오가 결합된 멀티미디어 서비스의 요구가 급격히 증가하고 있다. 특히 최근 초고속 통신망의 발달로 인한 인터넷 망 (network)상에서의 방송과 통신이 융합되는 추세 또한 가속화되고 있다. 이에 스트리밍(Streaming) 기술을 기반으로 한 멀티미디어 데이터의 서비스와 데이터 정보의 푸시(push) 기술을 결합하여 인터넷과 고속망상에서의 원활한 실시간 전송 서비스를 위하여 3-tier 방식의 인터넷 방송 서버 시스템을 제시하였다. 본 논문에서는 JMF(Java Media Framework)와 RTP를 이용하여 전체 미디어 서비스를 제공하여, VOD(Video on Demand) 및 실시간 방송 서비스를 제공하는 분산 멀티미디어 스트리밍 전송 시스템을 구현하였다. VOD(Video on Demand) 및 실시간 방송 서비스를 제공하는 분산 멀티미디어 스트리밍 전송 시스템을 구현하였다. VOD 서버, 실시간 방송 서버 및 푸시 서버에서 멀티미디어 컨텐츠를 제공하고, 클라이언트로의 효율적이고 안정적인 서비스를 위하여 미들웨어에서의 부하분배 및 채널 정보의 관리를 가능하게 하였다.
바람은 기상, 기후, 농림, 교통, 산업, 재난, 생활안전, 신재생 에너지 등 다양한 분야에서 널리 활용되는 요소 중 하나이다. 특히, 항공기 이착륙에서는 측풍의 형태가 항공기 안전에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 연구지역의 기 구축된 자동기상관측장비(AWS)의 정보를 연계 구축하여, 풍향과 풍속을 1분 단위의 변화량을 반영한 실시간 바람정보 표출시스템을 개발하였다. 이를 통해 기존 문자 및 이미지 형태의 정보에서 시각화된 실시간 바람지도 제공을 통해 공항 이착륙시 항공기 안전운항에 도움이 될 것으로 기대된다.
온라인 미디어의 지속적인 발전과 최근 모바일 컴퓨팅 사용 환경이 급격하게 개선됨에 따라 인터넷 정보의 유통이 공급자 중심 단방향에서 소비자 중심의 양방향으로 빠르게 변화하였다. 이에 따라 인터넷 정보의 관심도를 측정하는 것이 공급자와 소비자에게 중요한 문제로 대두되었다. 본 논문에서는 국내 인터넷 정보제공 업체에서 제공하는 실시간 검색어를 자동화된 소프트웨어를 구현하여 1개월간의 데이터를 수집하고, 실시간 검색어의 지속시간을 분석하여 인터넷 정보 관심도를 분석하였다.
본 연구에서는 실시간 어장환경정보시스템 개발을 위하여 기존의 시스템에 대한 문제점을 제시하고, 자료의 효율적굴 관리 및 서비스를 위한 통신방식의 통일과 통합 DB 구축에 초점을 두었다. 또한, 관리자모드에서 전송된 자료를 실시간 확인할 수 있는 모니터링시스템을 구축하여 자료관리의 효율성을 유지하도록 하였다. 현재 본 시스템은 통계 분석된 자료를 제공하고 있으나, 이 부분에 대해서는 지속적인 개발이 요구된다. 또한, 실시간 어장환경정보시스템 웹 서비스를 강화하기 위하여 진행되고 있는 분석 자료는 실시간 30분 간격 자료 이외에 1일, 7일, 15일, 월별 및 연도별에 대한 평균 자료를 제공하고자 한다.
본 논문에서는 공사현장 작업자의 실질적 영향을 미치는 요소들을 고려하여 인공지능기반의 실시간 위험성 추정 기법을 개발하였다. 기존 재난안전학 또는 안전공학에서는 위험성평가를 실시하여 강도·빈도에 의하여 위험성을 추정하고 도출된 값을 통해 위험한 정도를 분류하는 경우가 많다. 그러나 대부분의 공사현장에서는 정적인 위험성평가를 통해 해당 유해위험요인을 근거로 형식적인 위험성평가가 이루어지고 있기 때문에 대부분의 사고 후 증빙 자료로만 활용되고 있는 것이 현실이다. 이 위험성평가를 진행하면서 변화하는 환경의 유해위험을 실시간으로 반영할 수 없게 되고, 이는 실질적인 작업자의 안전을 보장해 주지 못하는 문제를 발생시킨다. 이러한 점에서 위험성평가와 더불어 실질적인 안전한 작업장을 만들기 위해서 작업자의 건강정보 및 실시간 공사현장의 영상정보에 기반한 위험성 추정 기법은 실질적 안전사고를 예방하는 방법론 중 하나가 될 수 있다. 작업자의 건강정보는 개개인 맞춤형 건강 데이터에 근거한 해석이 가능하고 실시간 공사현장 영상은 작업 중 발생할 수 있는 돌발상황에 대비하기위해 사용된다. 이러한 위험성 추정 방법은 다양한 공사현장의 위험성 추정 기법으로 사용될 수 있다. 이로 인해 높은 정확도의 위험성 추정 수치를 얻을 수 있으며, 이는 실질적안 안전 예방활동에 있어서 매우 중요하게 작용한다. 위험성 추정 수치 예제를 통하여 본 논문에서 제시된 위험성 추정 방법론이 타당함을 확인하였다. 본 논문에는 기존 위험성평가에 더해 작업자의 건강정보 및 공사현장 실시간 영상정보를 이용하여 실질적인 작업자 안전을 위한 예방 방법을 제시하였다.
고객을 위한 CNM 시스템 (Customer Network Management System) 의 기본적인 역할은 고객의 가상 망 구성이 초고속 정보통신망에서 차지하는 부분들에 대한 관리 정보의 조회 및 기타 부가적인 기능을 통하여 자신의 가상 망을 효과적으로 관리하는 것으로 볼 수 있다. 고객은 CNM 서비스 사용이나 연결서비스 영향을 미치는 주요한 장애 이벤트 발생시 이 사실을 실시간으로 통지 받을 수 있다. 본 논문에서는 분산객체 코바를 이용한 실시간 CNM 장애관리 시스템을 설계하고 구현하였다.
우리가 현재 사용하고 있는 정보검색 시스템은 사용자의 질의와 연관있는 문서 집합만을 제공하므로 사용자가 원하는 정답을 찾기 위해서 사용자는 문서 집합을 브라우징하는 수고를 하여야 하며, 이러한 수고를 덜어주기 위해 개발되는 자동 질의응답시스템은 의미 분석 및 지식 추출 등의 기술적 한계로 사용자에게 만족할 만한 서비스를 제공하고 있지 못한 실정이다. 본 논문은 인터넷에 연결되어 있는 사람 중에 질의어에 대한 응답을 할 수 있는 지혜 제공자를 자동으로 검색 분류하여, 질의자와 실시간으로 연결하여 사용자와 지혜 제공자가 실시간 상호커뮤니케이션을 이용하여 지혜를 교류할 수 있는 인력기반 질의응답시스템인 알포도 시스템을 제안한다. 알포도 시스템은 질의응답모듈, 메티스 관리 모듈, 실시간 커뮤니케이션 모듈, 그리고 지식 추출 및 관리 모듈로 구성되며 현재 베타 서비스를 실시 중이다.
실시간 시스템은 특정 시간 내에 요구하는 정보를 제공해주는 시스템이다. 즉 실시간 시스템에서 요구되는 시간을 충족하지 못할 경우 시스템의 신뢰도는 급격히 감소하며, 요구되는 시간의 범위를 넘어서서 제공되는 정보는 활용도와 가치에 있어서 거의 무의미하게 된다. 이러한 실시간 시스템의 성공적인 동작을 보장하기 위해서는 보다 정확한 시스템 설계가 중요하다. 특히 실시간 시스템에서 필요로 하는 여러 종류의 시간제약에 대한 풍부한 표현력과 명세 된 시간에 대한 검증이 중요하다. 본 논문은 특정 시점(time points)과 시간 간격(time intervals), 주기(period), 이산 시간(discrete time)으로 연속적인 시간(continuous time) 표현, 다수의 타이머에 의한 지역 시간과 전역시간 등의 시간 관련 동작을 ATM(Abstract Time Machine)을 기반으로 명세하고 명세하고 명세 된 시간에 대한 분석 방법을 살펴본다.
본 논문은 계층적 분류기를 제안하여 실시간으로 얼굴 영역을 검출하고, PT(pan-tilt) 카메라를 통해 동적으로 얼굴을 추적할 수 있는 강인한 추적 알고리즘을 구현하고자 한다. 제안된 알고리즘은 분류기 학습, 실시간 얼굴 영역 검출, 추적의 세 단계로 구성된다. 분류기 학습은 AdaBoost 알고리즘을 이용하여, 독특한 얼굴 특징을 추출하는 계층적 분류기를 생성한다. 계층적 분류기는 높은 정확도를 가진 분류기들이 단계적으로 결합됨으로써 우수한 검출 성능으로 수행된다. 실시간 얼굴 영역 검출은 생성된 계층적 분류기를 통해, 빠르고 효율적으로 얼굴 영역을 찾아낸다. 추적은 PT 카메라를 통해 동적으로 검출 영역을 확장시키며, 이전 단계에서 추출된 얼굴 영역의 위치 정보를 이용하여 수행한다. 제안된 알고리즘은 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 증가시키며, 얼굴 검출 수행은 2초당 약 15프레임을 실시간으로 처리한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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