LRFU 블륵 교체 정책은 LRU 정책과 LFU 정책 사이에 존재하는 교체 정책들의 스펙트럼이며, LRFU 기법의 제어 변수 $\lambda$는 스펙트럼 상에서 위치를 결정한다. 그리고 작업 부하(workload)마다 최적 $\lambda$값이 존재하며, 해당 작업 부하를 실행할 때 이 값을 LRFU 기법에 적용하면 LRFU 스펙트럼 상에서 최적의 성능을 보이는 블록 교체 정책이 선택된다. 하지만 LRFU 기법은 최적의 $\lambda$값 설정을 위한 정보를 제공하지 않기 때문에 작업 부하에 따른 최적의 $\lambda$값을 찾기 위한 별도의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 LRFU 정책을 기반으로 작업 부하에 따라서 효과적으로 $\lambda$값을 변화 시키는 적응형 LRFU 블록 교체 정책을 설명하고 있다. 적응형 LRFU 정책의 성능을 평가하기 위해서 트레이스 기반 모의 실험을 수행하였으며 실험 결과를 통해 적응형 LRFU 정책의 성능이 정적으로 선택된 최적의 $\lambda$값을 적용한 LRFU 정책의 성능에 근접함을 알 수 있었다.
이동 에이젼트는 클라이언트 컴퓨터로부터 이주될 수 있고 실행을 위해 호스트에 디스패치 될 수 있는 프로그램으로, 이동 가능하고 자율적이라는 속성 때문에 지난 몇 년 동안 많은 주목을 받아왔다. 하지만 이동 에이젼트 기술이 상업적인 성공을 거두기 위해서는 에이젼트 보안, 제어 구조, 트랜잭션 지원, 그리고 통신 모델의 개발과 같은 많은 기술적인 문제들이 해결되어야 한다. 본 논문에서는 에이젼트가 통신 메카니즘으로 원격 프로시져 호출과 에이젼트 이주를 함께 사용하는 경우, 이동 에이젼트의 통신 성능을 향상시키기 위해 각 통신 순서마다 이동 에이젼트가 이동할 수 있는 위치들의 집합을 동적으로 구성함으로써, 최적에 가까운 에이젼트 이주 순서를 찾는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다.
방송과 통신이 융합하는 새로운 환경의 도래에 따라 사용자에게 불편함 없이 언제 어디서나 멀티미디어 콘텐츠를 접근(universal) multimedia access)하게 할 수 있는 기술적 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 이러한 기술들 중에서 가장 중요한 위치를 차지하고 있는 콘텐츠 적응(content adaptation)에 대해 논한다. 특히 현재의 MPEG-21 표준에서의 콘텐츠 적응에 대한 동향을 살펴보고, 콘텐츠 적응에 속하는 중요 기술들 중에 비디오 트랜스코딩(video transcoding)과 모 달 리 티 변 환 (modality conversion)에 대한 일반적인 사항과 우리의 연구 결과들을 전개하고자 한다. 비디오 트랜스코딩 관점에서는 최적의 트랜스코팅 연산 조합을 찾는 문제에 있어서 비트율-왜곡(rate-distortion) 모델(model)에 기초한 방법과 의미적 개념(semantic concept)이 판단에 미치는 영향에 대해 논한다. 모달리티 면환 관점에서는 최적의 모달리티 변환 경계를 찾기 위한 중첩 콘텐츠 값(overlapped content value, OCV) 모델을 논하고 실질적인 모델링 예제를 통해 OCV 모델의 효율성을 보인다.
과학의 발달에 따라 원거리의, 그리고 더욱 접근하기 어려운 곳에서 일어나는 현상을 다루게 됨에 따라 약한 신호까지 취급하기를 원하게 되었다. 편재하고 있는 noise 속에 찾기 어려운 정도의 약한 신호를 다루게 됨에따라 random process를 취급할 줄 알아야 하게 되었고 금래 급격히 발달하고 있는 신호처리기술을 위해서는 이와 관련된 분야가 차지하는 상호위치를 파악하기가 어렵게 되었다. 신호처리의 입장에서 이러한 관련성과 본질의 재파악을 꾀하여 보았다. 이글은 우선 수학과 random 과정 분석의 기초에 한정되겠다.
본 논문은 품질 검사, 홍채 위치 측정, 특징 추출, 검증으로 구성된 지능형 홍채 인식 시스템을 소개한다. 품질 검사를 위하여 동공 경계에 관한 국부적 통계를 사용한다. 홍채 영역을 분리하고 찾기 위하여 잘 알려진 가우시안 혼합 모형(Gaussian mixture model)을 사용한다. 특징 추출 방법은 최적화된 파형 단순화를 기초로 한다. 검증을 위해서 지능형 가변임계값을 사용한다.
컴퓨터 환경의 급속한 발전과 더불어 게임 산업도 발전하고 있다. 또한 보다 현실감 있는 컴퓨터 게임 환경과 인터페이스에 관한 연구도 많이 진행되고 있다. 이를 위한 환경으로는 증강현실과 가상현실이 있으며, 사용하는 인터페이스로는 사이버글러브, 데이터글러브, 전자펜, 마커 등과 같은 하드웨어 장비가 있다. 이러한 장비를 이용하면 현실감이 떨어지고 사용자에게 많은 경제적 부담감을 주며, 복잡한 기술이 필요하다는 단점이 있다. 본 논문은 추가적인 장비의 도움 없이 손만을 사용하여 실감형 오델로 게임을 할 수 있는 기술과 방법을 제안한다. 우리는 손을 찾기 위하여 스킨 칼라 모델을 사용하고, 원하는 위치에 돌을 놓기 위하여 손의 좌표와 마커 좌표간의 켈리브레이션을 수행하여 좌표변환을 하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 오델로 게임뿐만 아니라 다른 증강현실 보드게임에 적용될 때 사용자에게 보다 현실감 있는 환경을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
CAVE 시스템은 다수의 프로젝션 장비들을 사용하여, 물리적으로 사용자를 둘러싼 각 면에 영상을 투사하여 사용자에게 현실감을 제공하는 통합환경이다. 본 논문은 CAVE 시스템을 실제 구축하여 보고, 시스템을 구축하는데 있어 문제가 되는 각 면에서의 영상의 초기 설정의 보정 문제, 다수의 영상이 사용자의 시점에서 왜곡되지 않고 현실화되도록 하는 알고리즘과, 사용자의 시점을 찾기 위한 위치 추적 장비의 정확성 문제와 시점에 대한 보정 문제, 사용자가 가상 공간을 운용할수 있도록 하는 장비들의 사용 환경 설계 문제 등을 해결하는 방법에 대하여 연구하였다. 또한, 본 논문은 CAVE 시스템 안에서 각 장비들이 전체적으로 조율 되어 운용되는 방법을 제시한다.
본 연구에서는 감성 평가 시스템에 가장 적합한 파라미터를 찾기 위하여 3가지 뇌파 파라미터를 이용하여 감정 분류 실험을 하였다. 뇌파 파라미터는 선형예측기계수(linear predictor coefficients)와 FFT 스펙트럼 및 AR 스펙트럼의 밴드별 상호상관계수(cross-correlation coefficients)를 이용하였으며, 감정은 relaxation, joy, sadness, irritation으로 설정하였다. 뇌파 데이터는 대학의 연극동아리 학생 4명을 대상으로 수집하였으며, 전극 위치는 Fp1, Fp2, F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, O2를 사용하였다. 수집된 뇌파 데이터는 전처리를 거친 후 특징 파라미터를 추출하고 패턴 분류기로 사용된 신경회로망(neural network)에 입력하여 감정 분류를 하였다. 감정 분류실험 결과 선형예측기계수를 이용하는 것이 다른 2가지 보다 좋은 성능을 나타내었다.
센서 네트워크 상의 센서 노드들은 싱크 노드의 ADV 메시지를 통한 질의에 해당하는 정보를 싱크 노드에게로 전송하며 싱크 노드는 수신한 정보를 사용자에게 제공한다. 그러나, 센서 네트워크을 위한 각종 라우팅 알고리즘들은 싱크 노드가 요청하는 해당 질의에 맞는 정보를 가지고 있는 센서 노드의 위치를 알기 위하여 매번 전체 네트워크로 ADV 메시지를 퍼뜨리는 방법을 사용하기 때문에 전체 네트워크의 수명과 직접적인 관련성이 있는 센서 노드들의 에너지 소비량을 극심하게 증가시킨다. 본 논문에서는 싱크 노드의 질의에 해당하는 목적지 노드를 찾기 위한 초기 경로 설정 시, 방향성 정보를 가진 ADV 메시지를 제한된 방향으로만 전파함으로써 관련없는 노드들의 메시지 송수신으로 인한 불필요한 에너지 소비를 줄이도록 하는 새로운 메시징 기법을 제안하고 이의 효율성을 모의실험을 통하여 나타내 보인다.
본 논문은 입력되는 영상에서 특정 객체를 찾기 위하여 특징 검출 및 매칭 결과를 분석하여 기술한다. 영상의 특징을 추출하는 방법 중 코너를 특징으로 하는 방법인 해리스 코너 검출(Harris corner detection)을 이용하여 코너를 추출하였으며, 추출한 특징을 이용하여 다양한 크기의 템플릿을 만들어 입력된 영상과 상관계수를 구해 최대값을 가지는 위치를 찾아 입력된 영상과 객체를 매칭 시킨 결과를 분석하였다. 본 논문의 연구 결과들은 객체의 탐지 등과 같은 영상 분석 기반 기술에 활용될 수 있으리라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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