본 논문에서는 오브젝트가 서로 겹쳤다가 분리되는 상황 하에서도 오브젝트를 정확히 추적할 수 있는 칼라관계(color relationship)특징 벡터를 제안한다. 오브젝트의 정확한 추적경로와 이벤트 검출을 위하여 신뢰성 있는 특징 벡터 추출은 필수적이다. 향상된 오브젝트 추적을 위해 면적. 크기뿐만 아니라 본 논문에서 제안한 칼라관계 특징 벡터를 사용한다. 실험 영상에 적용한 결과 제안된 방법을 사용하였을 경우 멀티오브젝트의 영상에서 겹침(occlusion)과 나타남(disocclusion)이 발생하는 경우에도 정확한 경로 추적이 이루어짐을 볼 수 있었다
본 논문에서는 고정된 카메라로부터 입력된 연속 영상에서 움직이는 오브젝트의 영역을 오브젝트의 형태 변화에 덜 민감하게 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 차영상 분석에 의해 오브젝트의 움직임을 감지하는 단계와 연결성 검사 방법을 적응하여 오브젝트의 영역을 찾아내는 단계와 최적 영역 알고리즘을 이용하여 오브젝트에 최적화된 사각의 영역을 구하는 단계로 구성되어져 있다. 제안된 방범을 카메라로부터 입력된 연속영상들을 대상으로 실험해본 결과 오브젝트의 형태변화에 던 민감한 최적영역을 잘 찾아낼 수 있었다
웹 개인화 기술의 발달은 많은 업체들이 기존 고객의 유지와 신규 고객의 확보를 위한 수단을 제공하였다. 현재의 개인화 기술은 크게 내용 기반 그리고 협력적 정보 여과 방식에 기반한 기술로 나뉘어질 수 있다. 내용 기반 정보 여과 방식에 기반한 개인화 기술은 멀티미디어 정보로 표현된 대부분의 웹 오브젝트(페이지, 이미지, 동영상, 사운드, 상품 등)에는 적용하기 어렵고, 협력적 정보 여과방식은 Cold Start Problem과 단일 도메인내에서의 개인화 서비스만이 가능하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 협력적 정보 여과 방식과 데이터 마이닝 기술 중의 연관 규칙 생성 방법을 혼합한 웹 개인화 시스템을 제안한다. 다양한 멀티미디어 형태로 표현되는 웹 오브젝트의 내용 분석이 어려우므로, 각각의 오브젝트를 하나의 아이템으로 인식하고 개인화 서비스를 시도하는 협력적 정보 여과 방식을 채택하였다. 협력적 정보 여과의 결과로 발견된 도메인별 유사 사용자의 웹 오브젝트 사용 정보를 연관 규칙 생성 알고리즘에 적용하여 오브젝트간의 연관성을 발견한다. 발견된 오브젝트간의 연관성은 서로 다른 정보 도메인의 오브젝트가 현재 사용자에게 흥미있는 것인가를 예측할 수 있는 자료로서 사용될 수 있다. 협력적 정보 여과 방식에 의해 생성된 오브젝트의 선호도값과 오브젝트 연관성 정보를 비교하여 사용자에게 개인화된 웹 서비스를 제공한다.
협동설계시스템에서의 공유 오브젝트는 3D 도형이 되며, 사용자가 임의의 오브젝트를 picking하는 문제와 그 오브젝트에 어떤 조작을 취할 때 동시성제어(concurrency)하는 문제가 생긴다. 본 논문에서는 오브젝트의 picking이 마우스 포인터에서의 ray와 오브젝트간에 intersection을 계산하는 방법 외에 scene graph의 노드에 picking 속성을 주는 방법, bounds를 설정하는 방법, picking test의 범위를 한정하는 방법을 사용하여 computation의 부담을 줄이고 효과적인 동시성제어가 이루어지도록 action에 따라 공유(shared)lock과 전용(exclusive)lock을 사용한다.
최근, 3차원 슈팅 게임들은 빠른 화면 전환과 카메라 시야에 있는 오브젝트들을 상대로 게임을 한다. 특히 온라인 게임에서는 플레이어의 시야에 있지 않은 상대 오브젝트들의 위협성을 인식하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 변형된 절두체 컬링을 이용하여 3차원 FPS 게임에서의 오브젝트를 효율적으로 탐색하는 방법을 제시하였다. 플레이어가 감지하지 못하는 오브젝트를 위해 플레이어와 카메라 위치를 일치 시켰으며, 위협적인 오브젝트들의 개수를 파악하기 위해 플레이어와 오브젝트들의 거리를 이용하였다. 제안한 방법은 향후 3차원 FPS 게임의 발전에 주요한 역할을 할 것이다.
본 논문은 WBAN(Wireless Body Area Network) 환경에 기반한 스마트 오브젝트(Smart Object)의 개발에 대한 논문이다. 다양한 기능을 가진 컴퓨팅 디바이스를 장착한 스마트 오브젝트가 많이 개발되면서, 사용자에게 가중되는 소지품으로써의 수많은 기기, 도구들을 사용자가 하나하나 관리하기에는 역부족이므로, 이를 분류하고 관리함으로써 사용자는 단순히 자신들이 가진 스마트 오브젝트의 기능만을 활용하게 해주는 스마트 오브젝트의 개인 네트워크 화하는 기기의 필요성이 증대된 가운데, 이러한 형태의 오브젝트를 개발함에 있어 어떠한 기술들이 필요하고 어떠한 요소들을 갖춰 설계 해 나가야 할지에 대한 최적화된 설계 기준을 분석하고 개발 방향을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 모바일 증강현실에서 스마트 오브젝트 인식 및 트래킹을 위한 임베디드 마커 시스템을 제안한다. 기존의 증강 현실 연구에서 주로 사용하는 마커는 임의의 패턴을 포함하고 대상 오브젝트와는 분리되어 있다. 이는 부자연스러운 시각적 장애 요인으로 작용한다. 또한 특정한 마커를 사용하기 위해 학습 과정을 거친 후 그 결과를 인식 모듈에서 일일이 등록해야 하는 번거로움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안하는 임베디드 마커는 디스플레이 장치의 유무에 따라 고정형 또는 가변 형으로 분류된 스마트 오브젝트의 특성을 고려하여 오브젝트와 마커를 결합한다. 또한 통합된 학습과 인식 모듈을 통해 오브젝트의 추가 및 시스템 확장을 용이하게 한다. 제안된 시스템은 스마트 홈 테스트베드인 ubiHome 에 적용되었다. 또한 사용 성 평가를 통해 그 효용성을 분석하였다. 이러한 임베디드 마커를 사용하면 사용자는 보다 직관적으로 마커의 용도를 예측할 수 있고 대상물과의 시선을 일치시켜 자연스러운 증강현실을 경험할 수 있을 것으로 기대된다.
현재 DB 보안시스템에서 DB 서버의 주요정보 및 개인정보 등의 전체 오브젝트 정보를 파악하여 보안취약 오브젝트에 대한 인지 및 차단을 수행하고, 업무범위를 벗어난 접근 등에 대한 오남용을 방지하고, 보안취약점을 자체 점검해야 할 필요성이 있다. 본 논문에서는 현 기술로 제어 불가한 DB의 보안취약 오브젝트에 대한 추출과, 추출 정보의 저장 및 관리, 메모리에 적재 및 오브젝트 명과 정보의 치환 분석 등의 보안 적용방안을 연구한다. 또한 보안 대상 내 주요 오브젝트의 변경이력을 관리하고, 보안 취약 오브젝트의 스캔결과 및 정책의 기본관리, 예약수행관리, 관리자 통보 등의 관리방안을 연구한다. 보안 취약에 대한 사전 차단을 위한 제어가능 시스템과의 연동은 ESM 등 정보수집 모듈과의 연동 및 보안정책 적용결과에 대한 연동 및 정책 재적용 방안을 설계한다. 본 논문의 연구는 지능형 DB보안 기능구현을 가능케 할 자료로 사용될 것이다.
3D 게임에서 오브젝트의 위치를 파악하거나 사실감을 높이기 위하여 광원의 시점에서 정점의 깊이 값을 계산하는 그림자 매핑 기법이 많이 사용된다. 그림자 맵의 깊이 값은 월드 좌표를 통해 계산되기 때문에 월드 좌표가 변하지 않는 정적 오브젝트는 깊이 값을 갱신할 필요가 없다. 본 논문에서는, (1) 렌더링 속도를 향상시키기 위하여 한번만 저장하는 정적 오브젝트 깊이 값과 매번 갱신하는 동적 오브젝트의 깊이 값을 다중 렌더 타겟을 이용하여 따로 관리한다. 또한 (2) 쿼터 뷰 기반 3D 게임에서 동적 오브젝트 그림자 품질을 높이기 위하여 광원의 위치가 카메라를 따라다니며 동적 오브젝트에 가깝게 변동한다. 제안하는 방법의 효율성을 3D 게임의 다양한 정적 및 동적 오브젝트 구성에 따른 실험을 통하여 검증하였다.
본 논문에서는 실시간 감시 시스템의 응용분야를 위한 백그라운드 모델링과 업데이트 그리고 오브젝트 추출 시스템을 설계 구현한다. 일반적인 감시 시스템은 백그라운드의 모델링(background modeling)과 오브젝트의 검출(object detection), 오브젝트의 추적(tracking)으로 구성된다. 실시간 감시시스템을 가능하게 하기 위해서는 작은 시간 복잡도(low time complexity)로 백그라운드와 오브젝트를 검출할 수 있어야 하고 실외환경(outdoor)의 노이즈(noise)를 반영할 수 있어야 한다. 기존에는 빠른 백그라운드 모델링을 위해 분산, 평균, 최빈값 등을 사용한 연구들이 있었다. 이러한 방법들은 빠른 수행 속도를 보장하지만 노이즈를 오브젝트로 검출하는 문제점이 있다. 또 다른 연구 분야인 메디안(median) 검출 방법은 실외환경에 존재하는 노이즈 반영에 적합한 반면, 정렬(sorting) 연산에 많은 시간이 소요된다. 본 논문은 윈도우(Window) 기반의 러닝 윈도우 리스트(Running Window List)를 이용하여 메디안 정렬 시간을 최소화하고 실시간으로 백그라운드 모델링, 오브젝트 검출, 백그라운드 업데이트를 할 수 있는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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