멀티센서 시스템으로부터 취득된 영상을 이용하여 공간정보를 신속하게 생성하기 위해서 영상의 실시간 지오레퍼런싱이 요구된다. 위치/자세 센서의 성능을 보완하며 실시간 처리가 가능하려면 연속 추정 알고리즘을 활용한 온라인 항공삼각측량이 수행되어야 한다. 본 연구는 연속적으로 취득되는 영상의 실시간 지오레퍼런싱을 위한 효율적인 온라인 항공삼각측량 방법론을 도출하고자 한다. 기존의 기븐스 변환 갱신 알고리즘과 최근 개발된 관측값 분류에 기반한 정규행렬 역행렬 갱신 알고리즘을 활용하여 온라인 항공삼각 측량을 구현하였다. 정확도와 연산 속도 측면에서 두 알고리즘의 성능을 비교 검증하기 위하여 항공 멀티센서 시스템으로부터 취득된 센서 데이터를 모의 생성하고 이를 적용하였다. 적용 결과, 관측값 분류에 기반한 정규행렬 역행렬 갱신에 의한 온라인 항공삼각측량이 기븐스 변환에 의한 방법보다 추정된 지상점 좌표에 대하여 40 % 이상 높은 정확도를 보이고, 8배 이상의 빠른 처리 속도를 나타내었다. 따라서, 영상의 실시간 지오레퍼런싱을 위하여 정규행렬 역행렬 갱신에 의한 온라인 항공삼각측량이 더 적합한 것으로 판단되었다.
국가정보화사업이 시작되면서 수치지도를 비롯한 지리정보시스템의 기반이 되는 공간데이터 구축이 활발히 이루어지고 있다. 그러나, GIS 시스템을 구축한 각 지방자치단체 및 관련기관에서는 GIS 공간 DB의 신속한 갱신에 있어 기술적 조직적으로 많은 문제점을 가지고 있다. 본 연구는 소규모 대상지역에서 수시로 변화하는 공간데이터를 효율적으로 수시갱신하기 위하여 객체기반의 수시갱신시스템을 개발하고자 공간데이터 저장은 유일식별자로 객체의 생성, 변경, 소멸 등의 이력관리가 되도록 하였고, 실시간으로 수시갱신할 수 있도록 하였다. 따라서, 본 연구는 변경된 지형지물을 현장이나 사무실에서 실시간으로 갱신할 수 있는 수시갱신시스템을 개발함으로써 GIS 공간 DB를 보다 효율적으로 갱신하고, GIS 자료의 최신성을 확보하며, 일반 시민에 대한 고품질의 공간정보서비스 제공 및 국가 산업발전에 기여할 수 있도록 하였다.
방송 디스크 환경에서는 서버와 클라이언트간의 비대칭적인 대역폭으로 인해 전통적인 동시성 제어 기법을 적용시키기 힘들다. 뿐만 아니라 최근 방송 디스크 환경에서 대부분의 응용분야들이 실시간 트랜잭션 처리를 요구하고 있다. 실시간 트랜잭션 처리는 데이터 일관성뿐만 아니라 트랜잭션이 마감기한 내에 완료해야하는 시간적 제약을 고려해야 한다. 본 논문에서는 방송 디스크 환경에서의 많은 계약들과 트랜잭션의 실시간성을 만족시킬 수 있는 동시성 제어 기법을 제안한다. 제안한 기법은 클라이언트에서 실행되는 읽기 전용 트랜잭션을 서버와의 접촉 없이 자체적으로 처리할 수 있다. 또한 서버에서의 전역 검증 과정에서 발생하는 클라이언트 갱신 트랜잭션의 데이터 충들을 클라이언트에서 미리 발견하여 재실행시킴으로써 마감기한을 놓치는 트랜잭션의 수를 줄일 수 있는 장점을 갖는다.
본 논문은 실시간 운영체제 기반의 ITV 시스템에서 MPEG-4 멀티미디어 장면을 실시간으로 랜더링하는 방법을 제시한다. MPEG-4 멀티미디어 스트림의 랜더링을 위한 장면 구성은 ITV 시스템에서 네트워크를 통해 전송되는 멀티미디어 스트림을 파싱 및 해석하여 장면그래프를 구성하고, 장면 랜더러가 이 장면 그래프를 이용하여 화면에 실시간으로 랜더링한다. MPEG-4 장면 랜더링 화면에서 사용자의 객체 교체나 객체 속성 변환 랜더링 이벤트가 발생하면, MPEG-4 장면 그래프를 실시간으로 갱신시켜 사용자 인터페이스에 랜더링한다.
유비쿼터스 의료 기술이 본격화되면서 센서 네트워크를 통해 환자의 건강 관련 데이터 스트림을 수집하여 위험상황을 탐지하고 지속적인 건강 상태를 모니터링할 수 있게 되었다. 그러나 방대한 양의 스트림 데이터로부터 의미 있는 데이터를 효과적으로 찾아내기 위해서는 실시간으로 데이터의 갱신과 집계 연산이 가능해야 하고 데이터의 압축이 효율적으로 처리 될 수 있는 다차원 저장구조가 필요하다. 기존의 다차원 데이터 분석 도구인 OLAP 큐브 저장구조는 실시간 업데이트가 힘들고, 스트림 데이터 저장 구조인 DSMS들은 다차원 데이터 분석이 용이하지 않다. 이에 본 연구에서는 건강 스트림 데이터의 특징과 질의를 분석하고, 이러한 스트림 데이터에 적합한 저장구조의 요건을 제시하였다. 또한 점진적 갱신이 가능하고, 대용량 데이터를 시간 차원으로 압축, 삭제하기 용이하며 실시간에 분석 데이터 구축이 가능한 저장구조를 제안하고 그 효율성을 보였다.
인터넷상에서 문서를 배포하는 데는 기본적으로 HTML의 풀 방식을 사용하며, 간혹 푸시 기술을 이용만 시스템을 이용하기도 만다. 그러나. 이들은 각각 문서의 실시간 변경이라든가 대역폭과 부가 정보에 의한 서버측의 부담 등의 문제를 가지고 있기 때문에 우리는 부시와 풀 방식을 합쳐 부시에 의한 부담을 최소한으로 줄이고. 문서의 실시간 갱신도 가능하도록 변경 메시지를 이용하였다. 이 변경메시지는 실제 데이터가 아닌 데이터의 변경 정보를 가지고 서버와 연결된 모든 클라이언트에 전달되며 이후 클라이언트에서는 자신이 필요한 경우에만 서버에 데이터를 요청하게 된다. 이러한 구조는 데이터가 변경 되었다는 메시지가 실제 데이터보다 작고, 모든 클라이언트에 데이터를 보내기에 부담이 될 정도로 서버에 연결된 클라이언트가 많은 경우 이전의 다른 시스템들 보다 유용하다.
실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다.
고정 카메라 환경에서 전경과 배경 간 픽셀값의 차를 이용하여 전경을 추출하기 위해서는 정확한 배경 영상이 필요하다. 또한, 프레임마다 변화하는 실제 배경과 맞추기 위해 배경 영상을 지속해서 갱신할 필요가 있다. 본 논문에서는 정확한 배경 영상을 생성하기 위해 실시간 처리가 가능한 딥러닝 기반 객체 탐지기의 결과를 입력받아 영상 처리에 활용함으로써 배경을 생성 및 지속적으로 갱신하고, 획득한 배경 정보를 이용해 전경을 추출하는 방법을 제안한다. 먼저, 고정 카메라에서 획득되는 비디오 데이터에 딥러닝 기반 객체 탐지기를 적용한 박스 단위 객체 탐지 결과를 지속적으로 입력받아 픽셀 단위의 배경 영상을 갱신하고 개선된 배경 영상을 도출한다. 이후, 획득한 배경 영상을 이용하여 더 정확한 전경 영상을 획득한다. 또한, 본 논문에서는 시설물에 가려진 객체를 더 정확히 탐지하기 위해서 전경 영상을 이용하여 시설물 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 실제 돈사에 설치된 카메라로 부터 획득된 12시간 분량의 비디오를 이용하여 실험한 결과, 제안 방법을 이용한 전경과 시설물 추출이 효과적임을 확인하였다.
실시간 GIS 응용 프로그램에서는 기존의 GIS 시스템과는 달리 동적인 공간데이터가 신뢰성을 위해 일정한 시간 내에 갱신되어야 유효성을 유지하며, 사용자가 요청하는 질의는 일정 시간 내에 처리되어야 하는 시간제약조건을 갖는다. 이러한 GIS응용프로그램을 지원하기 위한 실시간 공간데이터베이스 시스템에서는 기존의 실시간 데이터베이스 시스템에서 고려되지 않은 동적 실시간 공간데이터와 실시간 공간질의에 대한 처리가 필요하며 질의 처리 시 실시간 데이터와 실시간트랜잭션의 시간제약조건의 만족을 초대화하기 위한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 실시간 공간질의 처리 시 예측성을 최대화 하기 위해 질의에서 빈번히 사용되는 데이터를 주기억상주 데이터베이스에 저장하였고, 실시간 공간데이터의 관리를 위하여 공간질의어를 확장하였다. 또한 실시간 공간질의 처리 시에 실시간 데이터와 실시간트랜잭션의 시간제약조건을 최대한 만족시키기 위해 공간질의 분석과 연산 순서의 재배치 기법을 사용하였다.
GPS 칩을 내장한 다양한 이동 통신 기기의 사용으로 위치 정보를 이용한 응용이 점차 확산될 전망이다. 위치 정보를 기반으로 한 응용 시스템에서는 다수 이동 객체의 위치 정보를 실시간으로 기록하고, 미래 시점의 객체 위치를 추정할 수 있어야 한다. 이런 요구에 따라 효과적인 이동 객체 색인에 고안된 기법이 TPR*-트리이다. 하지만 TPR*-트리는 고정 위치 색인에 최적화된 R-트리에 기본을 두었기 때문에 갱신 비용이 매우 커질 수 있다는 문제가 있다. R-트리에서는 갱신 연산이 빈번하지 않을 수 있지만 TPR*-트리의 경우는 이동 객체가 속도를 변화시킬 때마다 갱신 연산이 요구되기 때문에 상대적으로 매우 큰 갱신 비용이 발생할 수 있다. 이런 문제점을 부분적으로 해결하기 위해 본 논문에서는 쿨링다운 노드를 사용한 TPR*-트리를 제안한다. 제안된 트리는 트리의 상위 계층에 일부 이동 객체를 버퍼링함으로써 갱신 연산을 최소화 할 수 있다. 또한 지나친 사장 영역(dead space)의 확대를 방지함으로써 검색 성능 저하를 효과적으로 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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