본 논문에서는 멀티 에이전트 모델에서의 정보 검색 서비스 지원에 있어 이동 에이전트의 이주 호스트(이하 노드) 자동 탐색, 이주 순위 결정 및 검색 적중률 분석을 통한 보다 정확한 정보 서비스 지원을 위해 메타 데이터를 이용한 네이밍 에이전트를 설계한다. 기존의 이동 에이전트 시스템에서는 이동 에이전트가 이주할 노드의 IP와 포트번호 또는 CORBA 구현 저장소에 등록된 구현 객체의 이름 등을 사용자가 직접 지정해주어야 함으로써, 이주 대상 노드에 대한 구현 객체 연결을 위해 물리적인 정보들을 반드시 알고 있어야 하는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 각 네이밍 서비스별로 구현 객체 관련 정보들을 메타 데이터 테이블에 저장 및 관리하고, 사용자 입력 검색 키워드에 대한 해당 구현 객체의 객체 참조자를 반환하는 네이밍 에이전트를 설계한다. 설계된 네이밍 에이전트는 메타 데이터를 이용하여 정확한 정보 검색을 수행하기 위한 노드 이주를 지원하고, 이를 통해 다양한 사용자의 요구에 따른 정보 검색 정확도의 향상은 물론 이동 에이전트의 순회 검색 수행 시간의 단축 및 한정된 네트웍 환경에서의 트래픽 감소를 유도한다.
본 논문에서는 감각형 객체(Tangible Object)를 이용한 테이블에서의 2D/3D 상호작용 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 기존의 ARTable[1]에 직육면체 형태의 감각형 객체와 카메라가 장착된 이동형 모니터를 추가하여 제작되었다. 감각형 객체는 모든 면에 ARToolkit[3]에서 쓰이는 마커가 부착되어 있으며, 내부에는 진동자와 불루투스 통신 모듈이 삽입되어 있다. 또한 카메라가 달린 모니터는 모니터 암에 연결되어 사용자가 이동하며 ARTable 상판을 관측할 수 있도록 부착되어 있다. 이 시스템를 이용하여 사용자는 디스플레이형 테이블인 ARTable 위에서 가상공간을 네비게이션(2D 상호작용)할 때 정확한 길을 찾아가기 위한 도움을 받을 수 있을 뿐만 아니라, 증강현실 환경에서 가상객체와 3D 상호작용을 할 수 있다. 또한 진동 모듈과 이를 제어하기 위한 블루투스 모듈이 내장 되어있어, 특정한 이벤트 발생시 진동자를 이용하여 사용자에게 촉각 감응 효과를 줄 수 있다. 제안된 시스템은 교육, 엔터테이먼트, 등 다양한 분야에서 사용될 수 있다.
일반적으로 한 제품은 원자재로부터 중간의 여러 단계의 공장을 거쳐 최종 완제품으로 시장에 선보이게 된다. 이러한 다공장 구조에서는 제조기업 전체차원, 하부 공장차원, 단위작업장 차원을 유기적으로 연결하여 생산계획 및 생산통제를 담당하는 운영시스템이 필요하다. 본 연구에서는 Jacobson[2]의 Use Case Driven기법을 이용하여 이러한 다공장의 계층적 구조를 가진 생산계획및 통제시스템에 대한 객체지향적 분석 및 설계을 수행하였다. 우선 각 계층의 시스템에 대하여 Actor와 Use case를 도출하였다. 그리고 도출된 Use-case로 부터 객체를 규명하여 시스템에 대한 분석모델을 수립하였다. 또한 주요 Use-case를 규명된 객체간의 메시지 교환과 통제의 이행과정을 통하여 표현함으로써 시스템의 객체지향적 구현의 기반을 구축하였다.
본 논문에서는 특이 칼라 분포에 대한 정보를 활용함으로써 어떠한 사전 지식없이 칼라 영상으로부터 중심 객체를 추출하는 방법에 대해 제안한다. 중심 객체는 영상 중심 부근에 위치하면서 특이 칼라 분포를 갖는 영역들의 집합으로 정의한다. 특이 칼라는 영상 경계 주변에 비해 영상의 중심 위치에서 보다 높은 밀도로 존재하는 칼라로 정의한다. 중심 객체 추출을 위해 우선 특이 칼라 정보를 사용하여 영상 분할된 영역 중에서 객체의 특징을 대표하는 영역들의 집합을 핵심객체영역을 선택한다. 핵심객체영역에 인접하며 이와 높은 칼라 유사도를 갖고 또한 배경이 아닌 영역들을 반복적으로 핵심객체영역에 병합하여 핵심객체영역을 확장함으로써 생성된 최종 병합 결과를 중심 객체로 추출한다. 따라서 중심 객체는 상이한 칼라 특징을 갖는 영역으로 구성될 수 있으며 상호 연결되어 있을 경우에는 두개 이상의 객체가 중심 객체에 포함될 수 있다. 제안된 방법의 타당성 및 중요 칼라의 유용성은 다양한 실험 영상을 통해 확인하였다. 본 논문에서 제안된 방법으로 추출된 중심 객체는 영상 검색 응용 분야에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
인터넷으로 연결된 다수의 참여자를 지원하는 대규모 분산 가상 환경을 위한 확장성 있는 예측 기반 동시성 제어 방법을 제안한다. 예측 기반 동시성 제어 방식은 낙관적(optimistic) 방식과 같이 참여자들에게 실시간 상호 작용 성능을 제공함과 동시에 비관적(pesimistic)방식과 같이 잠금 허가를 받은 사용자에게만 객체 조작을 허용하므로 충돌을 확실히 방지할 수 있다. 본 논문에서는 사용자 수의 증가에 따른 확장성 있는 예측 알고리즘을 위하여 객체 중심 다중 전송그룹을 도입했다. 객체에 관심있는 객체주변의 사용자들만 객체에 할당된 다중 전송 그룹에 소유권 요청 메시지로서의 참여 메시지를 보냄으로써 소유자 후부가 된다. 현재 소유자는 소유자 후보들 중 다음 소유자를 예측한다. 가상 영역내의 모든 사용자 대신 객체의 할당된 다중 전송 그룹에 소유권 요청 메시지로서의 참여 메시를 보냄으로써 소유자 후보가 된다. 현재 소유자는 소유자 후보들 중 다음 소유자를 예측한다. 가상 영역내의 모든 사용자 대신 객체의 다중 전송 그룹에 참여하고 있는 사용자로부터만 소유권 요청 메시지를 받으므로 소유자가 받는 메시지 수는 가상환경의 전체 사용자의 수에 관계없이 상수값을 갖는다. 이는 소유자의 소유권 요청메세지 처리 시간을 줄여 보다 더 정확한 예측을 하고 사용자의 객체 조작 시간 전에 소유권이 전달되도록한다. 제안한 예측 알고리즘은 라이브러리로 구현되어 기존의 가상 환경 시스템에 적용되었고 실험을 통해 제안한 알고리즘이 대규모 가상 환경에서 갖는 효율성과 확장성을 증명한다.
본 논문에서는 영상에 포함된 중심 객체를 추출하는 방법에 대해 제시한다. 중심 객체는 촬영의 중심이 되어 영상의 중앙 부분에 비교적 큰 면적을 차지하는 객체로 정의하는데 영상 내용에 대한 중요한 정보를 제공한다. 중심 객체 추출을 위해 우선 입력 영상에 대해 해상도를 줄여가며 영상 분할하고 분할된 결과에 대해 계층적 영역 병합을 수행함으로써 객체가 많은 수의 영역으로 세분화되어 영상 분할되는 것을 방지할 수 있도록 하였다. 분할된 각 영역은 영상의 경계와 접하는 경계 영역과 그 외의 비경계 영역으로 분류하였다. 비경계 영역은 중심 객체에 해당될 가능성이 있는 영역으로써, 이들 중에서 영상 중심 부근에서 가장 큰 크기를 차지하는 영역이 핵심객체영역으로 선택된다. 또한 경계 영역 중에서 영상의 네 모서리에 인접하는 영역은 핵심배경영역으로 선택되어 핵심객체영역과 함께 중심 객체 추출에 이용된다. 각 비경계 영역은 핵심 배경영역및 핵심객체영역과 칼라 분포 유사도출 비교하여 배경영역과 전경영역으로 분류된다. 핵심객체영역 및 핵심객체영역과 연결성을 가지는 전경영역이 최종 중심 객체로 선택된다. 본 논문에서 제안된 방법은 비교적 복잡한 배경을 갖는 영상에 대해서도 어느 정도 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.
Java RMI는 네트워크를 통해 연결된 분산 환경 시스템에서 원격 컴퓨터에 존재하는 메소드간에 정보를 주고받을 수 있는 어플리케이션을 개발할 수 있도록 개발된 모델이다. 본 논문에서는 Java RMI를 이용하여 원격 컴퓨터에 존재하는 객체의 메소드를 연결하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 이를 위해, 클라이언트가 이용할 수 있는 동적 메소드 연결 인터페이스 및 구현 부분을 API 형식으로 완성하였다. 또한 동적 메소드 연결시에 서버에서 사용하는 동적 메모리 할당, 소멸 등을 위한 관리 루틴을 완성하였다.
최근 이동 컴퓨팅 기술이 급속도로 발전하면서 이동 객체의 위치정보를 활용한 위치 찾기 서비스, 교통 정보 서비스, 긴급 구조 서비스, 모바일 광고 서비스와 같은 위치 기반 서비스가 부각되고 있다. 이와 같은 다양한 서비스를 제공하기 위해서는 이동 객체의 위치정보를 신속하게 저장, 검색, 갱신할 수 있는 이동 객체 데이타베이스 시스템이 필수적으로 요구된다. 그러나, 기존의 데이타베이스 시스템을 사용할 경우에는 저장 공간을 많이 차지게 되고, 불필요한 트랜잭션 연산으로 인하여 대용량의 위치 데이타 관리에 큰 오버헤드가 발생한다는 문제가 있다. 그러므로, 이동 객체의 위치 데이타를 저장하고 관리하기 위하여 화일 기반의 저장 시스템을 사용하는 것이 보다 더 효율적이다. 이에 본 논문에서는 대용량의 위치 데이타를 효과적으로 저장 및 검색할 수 있는 화일 기반 이동 객체 저장 컴포넌트를 설계하고 구현하였다. 화일 기반 이동 객체 저장 컴포넌트는 다중 연결 관리자, 단순 질의 처리기, 메타데이타 관리자, 데이타 화일 관리자, 인덱스 화일 관리자, 로그 관리자, 관리툴로 구성된다.
본 논문은 계속적으로 움직이는 Pan & Tilt 카메라를 가지고 객체를 안정적으로 추적하기 위해 Level Set 알고리즘과 Pan & Tilt 카메라간의 상호 유동적인 시스템을 설계하는 방법에 대하여 기술하고 있다. 특정객체를 Pan & Tilt 카메라로 계속적으로 추적하고자 할 때는 안정적인 배경영상을 얻을 수 없기 때문에 MOG 와 같은 통계적인 추적알고리즘을 쓰는 것이 불가능해진다. 본 논문에서는 배경 영상이 계속적으로 변하기 때문에 고정된 배경 영상을 가질 수 없는 문제와 이로 인해 객체의 영역을 잘 추출할 수 없다는 한계를 극복하기 위해 Level Set 에 기반한 외곽선 추적 방법을 이용한다. 이 방법은 단지 차영상만을 가지고도 어느 정도 객체의 영역을 추출할 수 있는 방법이다. Level Set 방법은 높은 복잡도를 가지기 때문에 실시간 계산이 빠른 외곽선 추적 방법을 이용하였으며, 이를 통해 실시간 영상에 대한 외곽선 추적을 가능하게 하였다. 그리고 Level Set 기반 외곽선 추출 방법에 의해 객체의 중심점을 구하는 알고리즘과 Pan & Tilt 카메라에 의해 객체를 추적하는 알고리즘 간에 유동적인 연결을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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