망관리성이란 다수의 이용자가 네트워크를 효율적으로 이용할 수 있도록 하기 위해 통신사업자가 네트워크를 합리적으로 관리할 수 있어야 한다는 것을 의미한다. 본고에서는 최근 증가하고 있는 대용량 비디오 트래픽에 대한 최적의 이용환경을 제공하고 망관리성을 제고하는 방안으로서 비디오 트래픽 대역폭 최적화 동향을 살펴보고 향후 방향을 제시하고자 한다. 비디오 트래픽 대역폭 최적화란 네트워크(3G/ LTE 등), 단말(휴대폰/태블릿 등), 콘텐츠(스포츠/드라마/영화 등) 유형별로 이용자의 동영상 품질 만족도와 네트워크 품질을 동시에 만족하는 최적 대역폭(비트레이트)의 비디오 트래픽을 전송하는 것이다. 비디오 트래픽 최적화에 있어서 최적대역폭 선정 기준의 정립은 다음과 같은 두 가지의 연구 결과를 기반으로 진행된다. 첫째, 일반적으로 동영상 대역폭이 증가할수록 영상 품질도 정비례로 증가할 것이라는 예상과는 달리, 무선 단말 이용자는 영상화질의 일정 임계치 이상에서 품질의 차이를 거의 느낄 수 없다. 둘째, 다량의 비디오 트래픽이 네트워크 총 대역폭의 일정 비율 이상을 차지하게 될 경우 네트워크 품질저하 요소가 발생하여 네트워크 품질이 급격히 악화된다. 비디오 트래픽 최적화는 이러한 요소를 고려하여 이용자의 영상 품질 만족도를 최대화하면서 네트워크 품질 유지비용을 최소화하고 트래픽 전송품질을 확보할 수 있는 최적대역폭을 설정하는 것이다. 비디오 트래픽 최적화의 목적은 트래픽을 통제하거나 차단하는 것이 아니며 최적대역폭에 대한 가이드라인을 제시하여 콘텐츠사업자(이하 CP)와 Over-The-Top 사업자(이하 OTT)가 자발적으로 준수하도록 유도하고자 하는 것이다. 비디오 트래픽 최적화는 ICT생태계 모든 이해관계자에게 편익을 제고할 것으로 기대된다. 첫째, 이용자에 대해서는 통신품질 안정화로 전체적인 이용자 만족도를 향상시킨다. 둘째, CP/OTT는 멀티미디어 서비스의 대중화와 서버 및 전송장비 비용을 절감할 수 있다. 마지막으로 통신사는 네트워크 품질저하 및 비용 급증을 방지할 수 있다.
멀티미디어 사용의 증가에 따라 정보화 사회에 있어 정지영상 정보를 높은 압축율로 방대한 데이터를 얼마나 빠르게 에러 없이 전송 또는 처리하는가 하는 문제가 요구되어지고 있다. 본 논문은 임베디드 시스템 환경의 정지영상 인코팅 분야에서 다양한 기능과 압축 성능을 보이고 있는 JPEG2000의 압축효율 향상을 위하여 양자화 전 단계에서 추출데이터를 축소시켜 EBCOT 단계로 전달되는 데이터의 양을 줄이는 방법으로, 웨이블렛 계수의 저주파 대역에 대한 부호화를 제거하여 부호화 과정에서의 sign bit를 줄이고, 중요도 판별과정에서 각 단계별 임계치를 설정하여 중복비트를 제거하는 분할 정렬 알고리즘을 이용하여 웨이블렛 계수를 줄이는 방법을 제안하였다. 실험결과, 제안한 방법을 통해 임베디드 환경아래에서 기존의 JPEG2000 표준보다 더 우수한 양질의 성능과 저 비트율을 확인할 수 있었다.
위상한정 상관법은 특징점추출이나 고유얼굴을 사용하지 않고 얼굴을 인식할 수 있는 유용한 방법으로 정사각형 영역에 대하여 푸리에변환을 이용한다. 본 본문에서는 위상한정 상관법을 이용한 얼굴인식 방법의 성능을 향상시키기 위하여 이 기법에 보다 효과적인 정사각형 얼굴영역을 실험을 통하여 제안하고 있다. 구체적으로 세 가지 얼굴영역에 대하여 실험하였다. 첫째 머리부분과 여백을 포함하는 정사각형영역, 둘째 수평방향으로 양 귀 사이와 수직방향으로 턱끝에서 이마까지의 정사각형영역, 셋째 수평방향으로 입술 바로 밑을 지나는 선이 뺨영역과 만나는 두 점 사이, 수직방향으로 입술 바로 밑에서 이마까지의 정사각형영역이다. 실험결과 세 가지 영역 중에서 두 번째 얼굴영역이 위상한정 상관법의 임계치 설정에 가장 유리함을 보였다.
본 논문에서 제안한 알고리즘은 IP데이터망에서 웜 스캐닝 공격을 탐지하는 TRW 알고리즘을 분석하고 음성망에 적용하기 위해 연결 과정과 연결 종료 과정을 설계하며, 이를 카운트하는 확률 함수를 정의하였다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 임계치를 설정하고, 공격 트래픽 종류에 따른 연결확률을 변화시켜 알고리즘의 효율성을 측정하였으며, 공격패킷의 공격 속도에 따른 탐지시간을 측정하였다. 평가 결과 본 논문에서 제안한 알고리즘은 공격 속도가 초당 10패킷일 경우, DDoS 공격이 시도되고 약 1.2초 후에 탐지를 하고 초당 20개일 경우에는 약 0.5초 후에 탐지함을 확인하였다.
스테레오스코픽 영상은 스테레오스코픽 카메라를 이용하여 좌 영상(left image)과 우 영상(right image)을 동시에 획득하는 것으로 사람의 눈으로 보는 것과 같은 입체감을 얻을 수 있는 것을 특징으로 한다. 스테레오스코픽 영상에서 객체의 깊이값을 구하기 위해서는 영상의 정합점을 찾는 것이 중요한데, 본 논문에서는 일반화 대칭변환(generalized symmetry transform) 알고리즘을 적용하여 스테레오스코픽(stereoscopic) 영상의 정합점(correspond points)을 찾는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 먼저 좌 영상과 우 영상에 대해 에지(edge), 코너 검출 방법을 통해 특징점(feature point)을 검출하고 각 특징점들을 중심으로 사각 영역을 설정하고 이 범위내의 에지들이 갖는 대칭도(symmetry magnitude)를 특징점의 위치에 누적 시킨다. 좌영상의 대칭도를 구한 결과를 우 영상의 에지들의 대칭도와 비교를 수행해 임계치(threshold) 이하의 값을 가진 점들을 정합 후보로 선택한다. 이 정합 후보들을 영역내의 반지름 단위의 대칭도 비교를 통해 더욱 세분화된 비교를 수행하고 만약 이와 같은 과정을 통해서도 정합점을 찾지 못한다면 정합 후보들에 대해 칼라 정합도를 측정하여 최종적으로 정합점을 검출한다. 제안한 알고리즘을 이용한다면 특징점만을 이용하여 검색을 수행했을 때보다 더욱 정확한 정합점을 구할 수 있다.
컴퓨터 시각 인식 방법을 이용하여 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하고자 하는 연구는 가상 현실 환경에서 얼굴 움직임에 의한 3차원 그래픽 화면 조정, 시뮬레이터에서의 훈련자 얼굴 움직임에 의한 화면 조정 및 모니터상의 시선 위치 파악 등을 위해 필수적으로 요구되는 기술로서 최근 활발히 연구되고 있다. 기존에 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하고자 하는 연구들은 대부분 확장 칼만 필터(extended kalman filter)를 이용하였으나, 이러한 방법은 필터의 초기 값을 정확하게 설정해야하는 제약 요소를 갖고 있으며, 또한 얼굴의 회전 방향 변화 시 이에 대처하지 못하는 경우 역시 종종 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 확장 칼만 필터의 변형 형태인 반복적 확장 칼만 필터를 이용하여 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하였다. 반복적 확장 칼만 필터에서는 확장 칼만 필터에서 계산되어 나오는 추정 오차 공분산 행렬 값이 미리 정해진 임계치보다 커지는 경우, 현재 얼굴의 움직임 량을 제대로 추정하지 못하고 있는 것으로 판단하여 칼만 필터에서 사용하는 회전 및 이동 속도, 그리고 회전 및 이동 각 속도를 변형함으로써 얼굴의 움직임 량을 정확하게 추정할 수 있도록 하는 방법이다. 실험 결과 반복적 확장 칼만 필터를 사용하였을 경우에 얼굴의 급격한 회전 방향 변화에도 얼굴의 3차원 움직임 량을 정확하게 추정할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 충치 환자의 진단을 위해 구강 영상에서 충치를 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 구강은 붉은색을 띄고 치아는 흰색을 띈다는 특징이 있기 때문에, 구강 영상을 YCbCr 컬러모델로 변환한다. YCbCr 컬러모델에 임계치를 설정하여 붉은 영역을 검출해내고, 검출된 붉은 영역에 대해 이진화하여 치아 영역을 추출한다. 그 후, 모폴로지 기법을 이용하여 잡음 제거 및 치아의 빈 공간을 채운다. 치아 영역 추출 시 영상에 따라 치아 사이를 잇는 모서리 부분이 손실된 경우가 발생할 수 있기 때문에 치아 사이의 손실된 부분을 연결 한다. 치아 영역에 ART2 알고리즘을 적용하여 클러스터링하고 충치 후보 영역을 추출한다. 충치 후보 영역에 8방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 충치를 분석 및 추출한다. 실험 결과 81%의 추출 성공률을 보였고 다양한 형태의 충치를 효과적으로 추출할 수 있는 것을 확인하였다.
어미로부터 생후 21일령(또는 28일령)에 젖을 때는 어린 자돈들은 면역력이 약하여 통상 폐사율이 30~40%까지 치솟는 등 자돈 관리가 국내 양돈 농가의 가장 큰 문제 중 하나로 인식되고 있다. 본 논문에서는 이러한 양돈 농가의 문제를 해결하기 위하여 자돈사(새끼돼지 축사)에 카메라와 마이크를 설치하고 획득된 영상과 소리 정보를 이용하여 자돈들을 모니터링하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 실시간으로 유입되는 영상과 소리 스트림 데이터로부터 각각 움직임 벡터와 평균 피치 값을 추출하여 이미 설정된 정상 상황의 임계치 값을 넘는 순간부터를 불특정 이상 상황이라 판단한다. 실제, 경상남도 함양군의 한 돼지 농장에 A/V 센서 기반의 실험 환경을 구축하고 2012년 6월 한 달간의 이유자돈 돈사의 모니터링 데이터 셋을 취득하였고 전반기 15일간의 데이터 셋을 이용하여 자돈사 모니터링 시스템의 프로토타입을 설계 구현하였으며 후반기 15일간의 A/V 스트림 데이터로는 검증 실험을 수행하였다.
본 연구는 폐쇄종돈군을 유지하면서 장기간 선발육종을 실시한 Landrace 및 Yorkshire 모계 종돈집단에서 임신기간, 총산자수, 이유후초종부일 및 사산두수에 대한 유전적 변이성을 제시함으로써 이들 형질들에 대한 선발지표에 참고자료를 제시하고자 실시하였다. 분석에 이용된 자료는 상기의 형질들에 대하여 사전 이상치를 제외한 후, Landrace 품종에서 1,910두의 모돈으로부터 수집된 7,616복의 기록 및 Yorkshire 품종 2283두의 모돈으로부터 수집된 총 10,454복의 기록을 이용하였다. 분석형질들에 대한 유전변이를 추정하기 위하여 상기의 4개 형질을 동시에 고려한 혼합모형을 설정하였으며, 특히 사산두수에 대하여는 정규성에 크게 위배되기 때문에 범주형 자료로 가정하여 다형질 선형-임계형 반복동물개체모형을 설정하여 분석하였다. 분석방법으로서는 Bayesian 추론의 일종인 Gibbs Sampling (GS) 방법에 의하여 모수의 사후분포 함수로부터 모수에 대한 GS을 50,000회 실시하고 burn-in을 제외한 후 모수의 사후분포에 대한 통계량을 제시하였다. 유전변이를 추정한 결과, 임신기간에 대한 유전력은 0.21~0.35로 추정되었고, 이유후초종부일에서는 0.16~0.23, 총산자수는 0.14~0.16 및 사산두수에 있어서는 0.09~0.10으로 추정되었다. 임신기간에 대한 유전상관 추정치는 총산자수 및 사산두수에서 부의 상관을 갖는 것으로 추정되었고 총산자수와 사산두수와는 정의 상관을 갖는 것으로 추정되었다. 총산자수와 이유후초발정일 간의 유전상관은 낮은 부의 상관을 갖는 것으로 추정되었으며 임신기간과 이유후 초종부일 간에는 유전적 상관관계가 매우 미약한 것으로 분석되었다. 따라서 총산자수를 개량하고자 할 때, 사산두수를 고려하여 선발지표를 설정함이 타당할 것으로 판단되었다.
본 논문에서는 대용량 전자메일 서버의 성능 데이터를 수집해 그 분석 결과를 웹 기반으로 관리자에게 제공하는 모니터링 시스템을 구현하였다. 이를 위해 전자메일 서버의 성능 데이터 수집 항목을 도출하고, 각 항목별 측정 임계치를 설정하여 전자메일 서버의 성능을 객관적인 수치로 표현될 수 있도록 하였다. 전자메일 서버의 성능 데이터 수집은 SCOM 2007 서버 모니터링 도구를 이용하였으며, 성능 분석 파라미터 설정은 마이크로소프트사에서 제공하는 Exchange 서버 관리 팩과 SCOM 2007에서 제공하는 모니터링 규칙을 이용하였다. ASP.NET 프레임워크 기반의 C# 프로그래밍을 통해 웹 기반의 성능 모니터링 프로그램을 개발했으며, 성능 분석 결과는 관리자에게 웹 기반의 성능보고서, 장애 보고서 및 가용성 보고서 형태로 제공된다. 장애 요소를 사전에 효율적으로 감지할 수 있어 본 시스템 적용 전후 비교시 60% 이상 장애 건수를 줄일 수 있었으며, 장애 발생시에도 복구에 소요되는 시간을 획기적으로 단축할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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