3차원 모델링 데이터를 VRML로 가시화하기 위해서는 용량 최적화와 실시간 렌더링이 중요하다. 실시간 렌더링은 객체에 따른 폴리건 수에 영향을 받게 되는데, 폴리건 수가 작으면 렌더링의 질이 저하되고 폴리건 수가 많아 데이터 용량이 크면 오브젝트 표현력은 좋으나 높은 대역폭을 필요로 하여, 디더링 철상이 발생과 실시간 렌더링이 어렵게 된다. 그러므로 네트워크 가상공간 내의 오브젝트는 최소의 폴리건을 사용해 메쉬를 단순화 시켜주는 방법으로 데이터 용량을 줄여주는데, 용량은 저하되지만 블록화 현상이 발생하여 저급한 렌더링이 된다. 본 논문에서는 모델링 데이터의 폴리건 수를 줄여 데이터 용량을 최적화 하고, 폴리건의 단순화에서 생기는 블록화 현상을 제거할 수 있는 방법으로 B-스플라인 곡선과 명암처리 기법인 고라우드 명암법을 이용하여 경계면을 부드럽게 처리할 수 있는 기법을 제시한다.
실시간적인 데이터의 수집과 더불어 수집한 데이터의 실시간적인 전송을 기반으로 사용자가 센서데이터를 보다 폭넓게 활용할 수 있는 환경을 제공하기 위해 시스템에서 자동적으로 정보를 배포해주는 정보배포 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 이러한 요구에 맞추어 본 논문에서는 그리드 환경을 기반으로 센서네트워크에서 유입되는 방대한 양의 데이터를 처리 및 공유하기 위한 정보배포 시스템과 보다 효율적으로 데이터와 사용자의 요구를 매칭하는 방법을 제공하는 CGIM알고리즘을 제안하였다.
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.
디지털 방송 환경에서 메타데이터 서비스가 가장 주목 받고 있는 기술 중 하나이다. 그리고 컨텐트의 주요 장면만을 나타내는 하이라이트 메타데이터 서비스가 가장 혁신적이다. 계층 구조화된 하이라이트 메타데이터는 시청자가 다양한 관점(viewpoint)에서 방송을 시청할 수 있으며, 스포츠 경기의 하이라이트 장면만 선택적으로 볼 수 있는 서비스를 제공 한다. 하이라이트 메타데이터 서비스를 제공 하기 위해서는 실시간 하이라이트 메타데이터를 생성 하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 실시간 하이라이트 메타 데이터를 생성할 수 있는 두 가지 색인 단계를 정의하고, 시청자의 STB(Set-top Box) 저장된 디지털 스트림과 방송시간과의 동기화 방법을 제안한다. 그리고 하이라이트 정보를 MPEG-7 표준 스키마의 xml로 서술방법을 제안한다.
반도체 미세화, Glass 대면적화에 따른 산포관리 및 불량방지 필요(공정이격관리), 설비 데이터만으로는 Sensitivity가 낮아 공정 관리 어려움에 따른 대안 필요, 향후 추가 센서에 대한 접목이 용이한 SW Frame 필요, 양산적용을 위한 설비 및 FAB Host의 자동화 연계 개발 필요, 이종데이터의 통합를 통한 최적의 진단 및 관리가 필요합니다(SCM:툴박스). 즉, 기존의 장비 Parameter가 아닌 실제 공정시 Chamber로부터 얻을 수 있는 물리, 전기, 화학적인 데이터를 적합한 이종(異種) 센서를 직접 부착하여 이들 데이터를 통합 관리 분석 및 실시간 Monitoring을 통한 공정 진단 및 실시간 진단을 실행하는 솔루션입니다. 실 공정 시 적용이 유리한 OES 데이터를 주요 인자로 이외의 기타 데이터를 추가로 통합하여 특화된 분석환경과 공정 모니터링을 통하여 TAT (Turn Around Time)를 줄이고, MTBC (Mean Time Between Clean)를 늘림으로써 궁극적으로 칩메이커의 제품의 가격 경쟁력을 확보 할 수 있는 기능이며, 설비사 입장에서는 자사설비의 지능형 시스템을 위한 제반 기술이기도 합니다.
최근에 이슈가 되고 있는 빅 데이터 처리 방법중의 하나로 CEP가 있다. 그러나 CEP는 사전에 정의된 질의에 해당되는 이벤트만을 선별하여 패턴 매칭 등의 기능을 수행하므로, 새로이 발견되는 이벤트를 찾는데 제약이 있다. 또한 실시간으로 생산되는 빅 데이터에 기초한 다양한 패턴 탐사에 한계를 노출하고 있다. 이 논문에서는, CEP 환경에서 빅 데이터 사이에 존재하는 다양한 이벤트와 패턴 탐사를 위한 실시간 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 제안 방법은 CEP 엔진을 위한 고급의 패턴 매칭을 개발하고, CEP를 위한 실시간 데이터 마이닝 기법을 개발한다. 마지막으로, 기존의 CQL을 확장하여 개발한다. 이라한 방법을 통하여 기존의 CEP의 기능적인 한계를 극복할 수 있다.
WBAN(Wireless Body Area Network)과 같은 스트림 데이터의 환경에서는 데이터가 아닌 질의들이 등록되어 있고 데이터들이 끊임없이 시스템에 도착한다. 때문에 도착한 데이터에 대해서 처리할 수 있는 질의만을 찾아 해당 질의들만을 수행하도록 해서 시스템의 질의 부담을 덜어주는 방법이 필요하다. 기존의 단순하고 단편적인 질의의 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 Interval Skip List 자료 구조와 시간기반 윈도우를 이용하여 효율적인 실시간 모니터링 시스템을 구현하였다. 특히 산소포화도 생체 센서들로부터 연속적으로 전송되는 스트림 데이터에 대해 다양한 조건을 포함하는 질의들이 실행 되는데 이러한 실시간 모니터링 질의들을 효율적으로 식별하기 위한 질의 인덱스를 설계하였다.
인공지능 분석에서 모델을 만들고 이를 검증하는 과정은 이미 생성된 데이터를 가지고 수행하는 Batch Processing이기에 연산 처리시간이 필요한 작업이다. 우리는 주식이나 국방 정보와 같은 실시간으로 발생하는 데이터를 바로 앞에서 발생한 데이터를 가지고 실시간으로 모델을 세우고 검증하여 예측하는 것이 필요하다. 이를 위한 해결책으로, 인공지능 모델링 작업에 필요한 데이터를 시간 처리 순으로 분할하고 데이터를 여러 프로세스에서 분산 처리하는 기법을 적용하여 해결하였다.
최근 들어 전자상거래 데이터의 실시간 공급이 가능해지면서, 전자상거래 데이터를 실시간으로 분석하고자 하는 요구가 급증하고 있다. 이를 위해서는 전자상거래 데이터 스트림과 디스크에 저장된 대규모 릴레이션 간의 연속 조인 질의를 효율적으로 처리하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 전자상거래 데이터 스트림과 디스크에 저장된 다수 릴레이션 간의 효율적인 연속 조인 질의 기법을 제안한다. 제안 방법은 기존 방법에 비해 서비스율을 크게 향상시키는 한편, 메모리 사용량을 크게 줄인다. 분석과 다양한 실험을 통해, 제안 방법은 기존 방법에 비해 서비스율과 메모리 사용량에서 더 효율적임을 보인다.
실시간 가시화/시각화(Visualization)을 위한 지형 가시화 분야에서의 렌더링 속도 향상은 사용자의 현실감에 있어 중요한 역할을 한다. 본 연구는 Height Field 데이터를 사용한 블록 단위 지형 렌더링 방법에서 이전 프레임 정보를 사용하여 지형 가시화 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. Height Field로 표현된 지형을 실시간에 효과적으로 렌더링 할 수 있는 방법으로CLOD(Continuous leveI Of Detail)가 있으며 대표적인 방법으로 Multiresolution TIN(Triangle Irregular Network)과 Regular Grid Method에 기반한 방법들이 있다. 대개의 경우, 지형 데이터는 매우 방대한 크기를 가지고 있어서 실시간으로 렌더링 하는 것이 불가능할 경우가 많다. 따라서 실시간 지형렌더링 에서는 LOD(Level of Detail)관리와 뷰 프러스텀 컬링이 실시간 렌더링 속도 향상을 위한 핵심 사항이 된다. 본 연구에서는 PC 기반에서 효과적으로 지형을 표현하기 위해 기존 Regular Grid Method에 기반한 방법의 가시영역 추출(View Frustum Culling)을 수정하여 실시간 지형 렌더링의 가시 영역 추출(View Frustum Culling)시 기존의 쿼드트리 방식과 함께 이전 프레임에서 블록 단위로 저장된 컬링 정보를 혼용하여 속도를 향상시키는 방법을 상세히 기술 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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