본 연구는 IoT 기술을 이용한 의료기기에서 송수신되는 대량의 이진데이터의 디지털 변조 과정시 독특한 압축 알고리즘을 적용하여 보다 빠른 시간내에 데이터를 송수신하기 위한 연구이다. 이를 위해 이진데이터 스트리밍을 간단한 규칙에 따라 바이너리 클러스터라는 단위로 구분한 뒤, 각 바이너리 클러스터에 대해 1차 압축바이너리 클러스터를 생성하고 유형별로 추가적인 압축 연산을 통해 1 내지 2비트를 압축한 2차 압축 바이너리 클러스터를 생성한 뒤, 각각의 2차 압축 바이너리 클러스터를 맨체스터 라인코딩 방식으로 전송하였다. 특히 본 연구에서는 각각의 2차 압축바이너리 클러스터들의 구분을 위한 정보로서 휴지 전위를 2차 압축 바이너리 클러스터를 코딩한 맨체스터 코드 사이에 삽입 전송하는 방법을 제안하였다. 이를 통해, 2비트 압축된 바이너리 클러스터의 경우 휴지 전위를 위한 1 전송 단위 시간의 소요를 고려하더라도 추가적으로 1 전송 단위 시간의 시간적 이득을 얻게 됨으로써 전송 속도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대되었다. 휴지 전위는 1개 전송 단위로서만 독립적으로 각각 분리된 압축바이너리 클러스터들의 연결에 사용하므로, 2개 전송단위 시간 이상의 연속된 휴지 전위는 존재하지 않게 되고, 맨체스터 코딩의 기본 규칙을 준수하므로 직류 성분도 존재하지 않게 된다. 특히 이미 정보이론 알고리즘을 이용한 압축된 이진 데이터에 대해서도 본 연구에서 제안한 압축전송 과정을 이용할 경우 전송 속도를 추가적으로 약 12.6% 향상 시킬 수 있음이 예측되었다.
네트워크(Network) 라우터(Router)와 스위치(Switch) 장치에서 수많은 패킷(Packet)이 통과된다. 네트워크에 연결된 컴퓨터가 20대일 경우에 일일 평균 패킷 전송양은 약 400GB 정도에 이른다. 이러한 패킷 데이터를 분석하기 위해서는 수집된 데이터를 디스크 장치에 저장할 수 있는 대규모의 저장공간과 주기적인 백업이 필요하다. 수집된 데이터 원형에는 사용자가 원하는 정보뿐만 아니라 불필요한 정보가 산재해있다. 따라서 수집된 데이터를 원형 그대로 저장하는 것이 아니라 원하는 정보(Information)와 지식(Knowledge)이 유지되고 쉽게 식별될 수 있도록 데이터를 가공해서 요약된 정보를 유지하는 것이 효과적이다. 전 세계적으로 네트워크를 통과하는 패킷 데이터의 양이 헤아릴 수 없을 만큼 증가하고, 인터넷 보급률이 증가함에 따라서 인터넷 사용자 및 소비자의 정보 분석의 필요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 네트워크에서 수집된 패킷 데이터에 적합한 데이터 전처리 기법(preprocessing)을 제안한다.
유비쿼터스 정보 기술을 기반으로 다양한 업무 지원 기기간 네트워크를 형성하여 업무 처리를 지원하는 u-Office와, 지능화된 다양한 사물에 인터넷 연결성을 제공하여 지능적 서비스를 제공하는 Internet of Things(IoT)는 기하급수적으로 증가하는 다수의 객체간 통신을 수행하므로 네트워킹 자원의 최적화 기술이 필수로 뒷받침되어야 한다. 데이터 패킷의 오버헤드를 줄이고 통신 자원을 절약하기 위한 기술 연구는 다방면으로 진행되고 있으며, 특히 패킷의 오버헤드를 줄이고 통신 자원을 절약하는 패킷 헤더 압축 기술은 다양한 국제 표준이 개발되어 모바일 와이맥스(Mobile WiMAX), Long Term Evolution(LTE), IPv6 over Low power Wireless Personal Area Network(6LoWPAN) 등의 네트워크에 활용되고 있다. 본 고에서는 모바일 와이맥스, LTE, 6LoWPAN에서 각각 사용되는 패킷 헤더 압축 기술인 Payload Header Suppression(PHS), Robust Header Compression(ROHC), Header Compression(HC), Improved Header Compression(IPHC)의 개발 동향을 제시하고 각 기술의 특징을 비교 분석한다.
최근 영상기반 렌더링 기법 중에서 계층적 깊이영상(layered depth image)에 관한 연구가 주목을 받고 있다. 계층적 깊이영상은 여러 시점에서 생성된 깊이영상을 합하여 하나의 데이터 구조로 만든 것으로, 임의 시점의 영상을 간단한 변형 (warping) 함수를 사용하여 쉽게 생성할 수 있다. 반면, 한 장의 영상이 다시점 깊이 데이터를 포함하므로 용량이 매우 큰 단점이 있다. 본 논문에서는 계층적 깊이영상의 압축 부호화를 위한 새로운 전처리 방법을 제안한다. 계층적 깊이영상은 계층의 수가 늘어나 계층의 후미로 갈수록 화소의 밀도가 낮아지는 현상이 두드러진다. 기존의 방법은 이러한 특성을 이용하기 위해 변환을 수행하기 전에 데이터 모으기 기법을 사용하였지만, 깊이정보 사이의 상관관계를 전혀 고려하지 않았다. 본 논문에서는 이전의 두 값을 연결하는 직선과 현재 값사이의 최단거리를 계산한 후, 이 값으로 현재의 깊이 값을 대체하여 변환 효율을 향상시킨다.
최근 몇 년 동안 컴퓨터 사용자들의 멀티미디어 데이터에 대한 요구가 빠르게 증가하고 있다. 멀티미디어 데이터를 서비스하기 위해서는 대용량의 저장장치가 필요하며 연속재생이 가능하여야 한다. 이와 관련하여 데이터 압축기술과 스트리밍 기슬과 고성능 PC를 고속의 네트웍으로 연결하는 클러스터 기술에 대한 연구가 진행되고 있다. 클러스터 시스템은 비교적 저렴한 가격의 고성능 시스템으로 고가의 단일서버에 비해 확장성과 가격대 성능면에서 유리하다. 이에 본 연구에서는 리눅스 클러스터 기반의 오디오/비디오 실시간 및 VOD 스트리밍 서버와 일반적인 사용자에게 친숙한 윈도우 환경의 플레이어를 구현하였다. 또한 본 연구에서 구현한 시스템에서는 기존에 윈도우 NT계열에서만 스트리밍이 가능했던 ASF포맷의 멀티미디어 데이터를 리눅스 서버에서도 스트리밍 서비스가 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 인터넷의 기능을 이용하여 인터넷이 연결된 어느 장소에서라도 로봇을 원격으로 제어하거나 로봇으로부터 받은 정보를 인터넷으로 전송 받아 처리할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 빠른 영상정보 전송을 위해 JPEG 압축 기술을 이용하였다. 인터넷을 통한 원격 제어에서의 가장 큰 문제점은 전송 지연 또는 데이터 손실과 같은 통신 장애이다. 이러한 상황에서도 로봇이 스스로 자신을 보호하고 원하는 작업을 수행하도록 하기 위해 자율이동 기능이 필수적인데, 이를 위해 본 논문에서는 2-layer fuzzy controller를 이용하였다. 2-layer fuzzy controller를 이용하여 로봇은 장애물을 회피하면서 원활하게 이동할 수 있다. 마지막으로 실제 구현 및 실험을 통해 그 효율성을 평가한다.
종래에는 2개의 오디오 채널을 이용한 음향의 재생방법이 널리 퍼져 있었으나 다채널 음향의 재생에 대한 관심이 많아지면서 다중 채널의 오디오를 전송하고 재생하는 방법이 연구되었다. 이 중에서 2개 채널의 전송으로 4개 채널의 출력을 얻을 수 있는 돌비랩(Dolby Laboratories)의 프로로직(Prologic) 오디오가 많은 대중적인 관심을 끌었다. 이 기술은 전송측에서 2 개채널에 해당하는 신호만을 전송하지만 수신측에 있는 디코더에서는 4 개 채널의 데이터를 재생할 수 있는 압축 기법으로서 대중적으로 많은 시장을 가지고 있다. 따라서 Prologic 오디오 기술을 이해하고 이를 제품에 연결하는 방법을 찾는 것은 앞으로 성장하게 될 다중채널 재생 방법에 성공적으로 대처하기 위해서 필요한 일이다. 본 논고에서는 다중 채널 재생 기법의 하나인 Prologic 에 관한 기술과 이와는 별도의 압축기법인 AC-3 와의 비교를 통해서 Prologic 오디오 기술의 특징을 기술하기로 한다. 그리고 프로로직의 구현을 위한 하드웨어적인 관점에서 필요한 로직과 그 로직을 구현하기 위한 칩의 설계에 대해서도 간략히 기술하기로 한다.
해저보행로봇 CR200은 여러 개의 관절로 이루어진 6개의 다리를 이용하여 해저면에서 보행으로 이동하며 해저 정밀탐사 및 작업을 수행하는 로봇으로, 케이블로 연결된 선상제어실에서 원격 제어된다. CR200 시스템에서는 16개의 카메라가 장착될 예정이며, 취득된 카메라의 영상은 선상제어실의 비디오 컴퓨터로 전송되어 모니터링 및 녹화된다. 설계된 비디오 시스템에서 영상 전송은 전자기 간섭에 의한 화질 열화를 최소화하기 위하여 기가비트의 대역폭을 가진 이더넷과 광케이블을 통하여 디지털 형태로 전송되며, 아날로그 카메라의 영상은 비디오 인코더를 사용하여 디지털 영상으로 변환된 후에 전송된다. 본 논문에서는 CR200의 비디오 시스템의 설계를 소개하고, 실제로 제작하기 전에 설계된 비디오 시스템을 검증하기 위하여 테스트베드를 사용한 통합 테스트 결과를 제시한다. 아직 준비되지 않은 카메라에 대해서는 아이패드의 아날로그 영상 출력을 비디오 인코더의 입력으로 전달하여, 설계된 모든 카메라들이 동작하는 상황을 테스트베드로 실험하였다. 16개 카메라의 영상이 모니터링 및 녹화되는 상황을 테스트베드로 실험한 결과에 따르면, 압축률 10%의 H.264 동영상 압축 알고리즘을 사용할 경우에 30fps 영상의 모니터링 및 녹화에 각각 60Mbps의 전송량으로 비디오 시스템이 정상적으로 동작하는 것을 확인할 수 있었다. 비디오 데이터의 전송은 센서 및 제어 데이터의 전송과 같은 네트워크를 사용하지만, 비디오 데이터의 기가비트 네트워크 사용률은 평균 12%이기 때문에 비디오 데이터 전송으로 인하여 데이터 통신은 거의 영향을 받지 않는다.
AI 기술의 성장과 함께 지식 그래프의 크기는 지속적으로 확장되고 있다. 지식 그래프는 주로 트리플이 연결된 RDF로 표현되며, 많은 RDF 저장소들이 RDF 데이터를 압축된 형태의 ID로 변환한다. 그러나 RDF 데이터의 크기가 특정 기준 이상으로 클 경우, 테이블 탐색으로 인한 높은 처리 시간과 메모리 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 해시 ID 매핑 테이블 기반 RDF 변환을 분산 병렬 프레임워크인 맵리듀스에서 처리하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 RDF 데이터를 정수 기반 ID로 압축 변환하면서, 처리 시간을 단축하고 메모리 오버헤드를 개선한다. 본 논문의 실험 결과, 약 23GB의 LUBM 데이터에 제시한 방법을 적용했을 때, 크기는 약 3.8배 가량 줄어들었으며 약 106초의 변환 시간이 소모되었다.
많은 양의 문서 데이터가 증가됨에 따라 사용자는 해당 문서를 이해하기 위한 요약된 정보를 필요로 한다. 그러나, 기존 문서 요약 연구 방법들은 지나치게 단순한 통계에 의존함으로써 문장의 모호성 및 의미 있는 문장 생성을 위한 다중 문서 요약 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 의미적 연결 관계에 대한 파악 및 불필요한 정보를 처리하기 위한 전처리 과정을 거치며, 어휘 의미 패턴 정보를 기반으로 VAE를 이용하여 문장 간의 의미적 연결성을 높인 다중 문서 요약 기법을 제안하였다. 문장을 이루고 있는 단어 벡터들을 이용하여, 잠재된 변수로 생성된 압축된 정보와 속성 판별기로부터 학습을 한 후 문장을 재구성함으로써 의미적 연결 처리가 자연스러운 요약문을 생성하였다. 제안된 방법과 다른 문서 요약 방법을 비교했을 시 미세하지만 더 향상된 성능을 나타냈으며, 이는 의미적 문장 생성 및 연결성을 높일 수 있음을 증명하였다. 앞으로, 다양한 속성 설정 값을 가지고 실험하여 의미적 연결 관계를 확장할 수 있는 방법을 연구하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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