본 논문에서는 동영상에서 주요 객체를 추출하여 기존의 배경을 임의의 배경으로 교체하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 이동 통신 화상전화기 및 영상전달 시스템등을 사용한 화상 전송함시 개인의 프라이버시를 보호하고, 배경을 제거함으로써 실제 전송할 데이터의 양을 줄일 수도 있을 뿐만 아니라, 현재배경을 임의의 배경으로 바꾸는 등의 여러 용도로 사용가능하다. 영상처리는 대용량의 데이터를 처리하기 때문에 많은 메모리와 시간 등의 자원을 사용하게 된다. 이는 특히 자원이 제한된 이동통신기기에서 문제가 된다. 실험에서 일반적으로 주요 객체의 움직임의 범위가 크지 않다는 점에 근거하여 검색의 범위를 이전 윤곽선정보의 주변으로 제한함으로써 영상처리에서 걸리는 시간과 자원을 줄일 수 있었다. 구체적으로는 동영상의 초기영상에서 윤곽선 정보를 이용하여 후보 객체영역을 추출하였고, 추출한 영역을 기준으로 다음 영상과 현재 영상과의 차영상을 구하여 움직이는 객체를 추적하는데 이용하였으며, 선택된 영역에서 윤곽선을 구하여 객체영역을 찾는데 이용하였다 이를 통하여 주요 객체와 배경을 효율적으로 분리할 수 있었으며, 사용자가 선택한 임의의 배경으로 대체할 수 있었다.
반도체 공정에서는 소자 내부의 물리량 계산을 통해 불순물의 움직임을 해석하여 결점을 검출하는 시뮬레이션을 수행하게 된다. 이를 위해 유한 차분 시간 영역 알고리즘(Finite-Difference Time-Domain, 이하 FDTD)과 같은 수치해석 기법이 사용된다. 반도체 칩의 집적도 향상으로 인하여 소자의 크기는 나노스케일 시대로 접어들었으며, 시뮬레이션 사이즈 또한 커지고 있는 추세이다. 이에 따라 CPU와 GPU 같은 하나의 연산 장치에서 수행할 수 없는 문제와 다중의 연산 장치로 구성된 한 대의 컴퓨터에서 수행할 수 없는 문제가 발생하기도 한다. 이러한 문제로 인해 분산 병렬처리를 통한 FDTD 알고리즘 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구들은 단일 연산장치만을 이용하기 때문에 GPU를 사용하는 경우 연산 속도는 빠르나 메모리의 제한이 있으며 CPU의 경우 GPU에 비해 연산 속도가 느린 단점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 CPU, GPU의 이기종 연산 장치를 포함하는 컴퓨터로 구축된 클러스터 상에서 작업 사이즈에 제한되지 않고 시뮬레이션 수행이 가능한 컴퓨팅 모델을 구현하였다. 점대점 통신 기반의 MPI 라이브러리를 이용하여 연산 장치 간 통신을 통한 시뮬레이션을 테스트 하였고 사용하는 연산 장치의 종류와 수에 상관없이 시뮬레이션이 정상 동작함을 확인하였다.
사물 인터넷 (Internet of Things : IoT) 환경에서 IoT 디바이스들은 전원이나 메모리 등의 물리적 구성요소들에 의해 제한되며 대역폭, 무선 채널, 처리율, 페이로드 등의 네트워크 성능 또한 제한적임에도 불구하고 타 IoT 디바이스들과 리소스를 공유한다. 특히 IoT 헬스케어 서비스에 있어서 원격 디바이스 정보 관리 뿐만 아니라 원격 환자 정보관리가 매우 중요하며, 더욱이, 사물인터넷 헬스케어 디바이스와 헬스케어 플랫폼간 상호연동성 지원이 매우 중요하다. 이를 위해서는 헬스케어 디바이스와 헬스케어 플랫폼간 데이터 정보 표현, 데이터 전송 표현, 메시지 규격 등이 사물인터넷 환경에 적합한 국제표준 준수가 매우 필요하다. 하지만, 기존의 국제의료정보 전송표준인 ISO/IEEE 11073 PHD (Personal Healthcare Device) 표준에서는 사물인터넷 환경 (네트워크 프로토콜)을 고려하지 않아 사물인터넷 헬스케어 서비스에 적용하기 어렵다. 이를 위해 본 논문에서는 사물인터넷 표준인 oneM2M과 의료정보 전송표준인 ISO/IEEE 11073 DIM(Domain Information Model)을 적용한 사물인터넷 헬스케어 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현을 위해 oneM2M 기반인 OM2M 플랫폼을 활용하였고, 헬스케어 디바이스와 OM2M 플랫폼간 효율적인 전송 구문에 대한 평가를 위해 HTTP와 CoAP간, XML과 JSON간 단일 처리과정의 패킷 사이즈와 전송 패킷 수 등을 성능 분석하였다.
디지털 신호의 양을 줄이기 위한 손실 소스 부호화에서 양자화는 필수적이다. 이때 보다 효율적인 양자화를 위해서는 벡터양자기(vector quantizer: VQ)를 사용하는데, 벡터의 차수 또는 전송률이 올라감에 따라 VQ의 부호화 복잡도는 기하급수적으로 증가한다. 이를 보완하기 위하여 여러 변형된 VQ가 제안되어 있다. 이러한 변형된 VQ의 일종으로 표본 적응 프로덕트 양자기(sample-adaptive product quantizer: SAPQ)가 있는데, 벡터의 차수를 줄여서 부호화 복잡도를 줄일 수 있는 프로덕트 VQ(product VQ: PQ)와 유사한 구조를 가지지만, 일반 PQ보다 더 좋은 성능을 가지면서 일반 VQ보다는 부호화 복잡도가 낮고 부호책을 위한 메모리의 크기도 작은 일종의 구조적 제한을 가지는 VQ이다. 이러한 SAPQ 중에서 부호책의 구조가 양자화 공간의 대각선에 대칭 형태를 가지는 단순한 형태의 1-SAPQ가 있는데, 이러한 1-SAPQ의 성능은 동일한 분포를 가지며 서로 독립인 입력에 좋은 성능을 보인다. 본 논문에서는 1-SAPQ를 1차 마르코프 과정에 대하여 설계하고 그 성능을 평가하였다. 효율적인 1-SAPQ의 설계를 위하여 초기 부호책 설계 알고리듬을 제안하였으며, 수치해석을 통하여 1-SAPQ는 비슷한 부호화 복잡도를 가지는 VQ보다 좋은 성능을 보임을 보였다. 또한 DPCM(differential pulse coded modulation) 기법에 Lloyd-Max 양자화를 사용한 경우의 성능에 근접함을 보였다.
상황인식 서비스라는 개념은 컴퓨팅과 통신을 기반으로 서비스를 제공 받는자의 주변 상황을 컴퓨터가 인식하고 스스로 판단하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 서비스이다. 그러나 모바일 환경에서 제한된 모바일 기능과 메모리 공간 및 추론 비용 증가로 인해 소규모의 상황인식 처리 능력을 가지는 단점과 추론 엔진의 부분 개발로 인한 상황 정보 추론 방식의 제한적인 형태로 나타나고 있다. 이에 본 논문에서는 특정 플랫폼에 종속되지 않고 다양한 모바일기기에서 상황인식 서비스를 제공받을 수 있도록 PaaS기반의 GAE을 이용한 모바일 클라우드 상황인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 추론 설계 방식은 OWL의 온톨로지와 SWRL 규칙으로 표현되는 시멘틱 추론을 이용한 지식베이스 프레임워크와 규칙 기반의 추론 엔진을 제공하는 Jess를 활용하여 설계한다. 아울러 기존 추론 질의 방식인 시멘틱 검색의 SparQL 질의 추론 방식의 단점을 극복하고자 SWRL형태의 Rule 규칙 정보인 Class, Property, Individual등의 속성값들을 특정 플러그인을 이용하여 Jess 추론 엔진에 연결하도록 설계한다.
이 논문은 주어진 영상에 존재하는 물체를 자동적으로 탐지하기 위한 시간과 공간 효율적인 방법을 소개한다. 일반화 허프 변환(Generalized Hough Transform: GHT)은 다양한 모양의 물체를 찾기 위해 자동 물체 탐지를 하는 강력한 템플릿(template) 매칭 알고리즘이다. 다양한 모양과 크기의 물체를 찾기 위해 서로 다른 많은 템플릿을 GHT에 적용해야 한다. GHT로 찾아진 모든 경계선은 보다 정교한 경계선을 찾기 위한 초기 외곽선으로 사용된다. 그러나, GHT의 주요 단점은 과도한 시간과 공간을 요구하는 것이다. 이런 단점을 극복하기 위해서, 제안된 알고리즘은 공간 효율적 방법인 반복적 GHT(iterative GHT: IGHT)를 사용한다. 또한, 원래 영상의 크기를 이분의 일 크기와 사분의 일 크기로 줄여서 다중 해상도 탐색을 이용한다. 사분의 일 영상에서 첫 번째 IGHT를 수행하여 획득한 정보를 이용하고, 세포 크기의 범위를 줄여 이분의 일 크기의 영상에서 탐색공간을 제한한다. 이분의 일 크기의 영상에서 두 번째 IGHT를 수행한 후, 세포핵은 세부 탐색에 의해 찾아지고, 정확한 경계선을 결정하기 위한 에지 정보에 의해 분할된다. 실험결과는 이 방법이 정확도의 손실이 없으면서, 수행시간과 메모리 사용을 줄이고 있음을 보여준다.
라우터에서의 어드레스 검색은 일초에 수천만개 이상으로 입력되는 패킷에 대하여 실시간으로 처리되어야하기 때문에 인터넷 라우터는 효율적인 IP 어드레스 검색 구조를 갖도록 설계되어야 한다. 본 논문에서는 [1]에서 제안된 IP prefix의 binary tree에 기초한 효율적이면서 실용적인 IP 어드레스 검색 구조와 이를 구현하는 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 구조는 (1)에서 제안된 binary tree의 문제점들을 해결하는 구조로서 작은 수의 엔트리를 갖는 TCAM과 pipelined binary search를 적용하여 효율적인 하드웨어로 구현되었다. 구현된 하드웨어 구조의 성능을 평가하여 본 결과., 약 30,000 여개의 entry를 갖는 MAE-WEST 라우터 데이타의 경우, 2,000여개의 엔트리를 갖는 TCAM과 총 245 Kbyte의 SRAM을 사용하여 한번의 메모리 access를 통하여 어드레스 검색이 가능한 것으로 평가되었다. 또한 제한된 방식은 큰 데이터베이스나 IPv6를 위해서도 확장이 용이하다.
현재 많은 센서 운영체제에서는 메모리 제약 때문에 스레드 스택을 공유한다. 하지만 대부분의 대상 플랫폼에서는 MMU가 없어서 하드웨어적으로 스택 보호가 이루어지기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 바이너리코드에 스택 보호 기능을 가진 래퍼 함수를 추가하고 바이너리 코드 안에 존재하는 스택 연산 명령어들을 스택 보호 기능을 가진 래퍼 함수호출로 바꾸어준다. 이때 스택 영역에 접근하는 명령어들과 스택 관리 모듈로의 분기 명령어간의 명령어 길이 차이에 의한 명령어 밀림현상이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 밀림현상을 발생시키지 않고 임의의 명령어를 추가된 임의의 모듈을 호출하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 제한된 도달 범위를 가지는 분기명령어를 반복적으로 사용하여 명령어 밀림현상 없이 추가된 임의의 모듈에 도달하게 한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 센서 노드의 소프트웨어 보안 패치와 소프트웨어적 유지 보수를 용이하게 할 것이다.
모바일 P2P 네트워크를 위해 제안된 데이터 배포 기법들은 프로파일과 일치하는 콘텐츠 검색 성능은 매우 뛰어나지만 프로파일과 일치하지 않는 콘텐츠 검색의 경우 질의 처리를 위한 추가적인 비용이 발생하기 때문에 프로파일과 일치하지 않는 콘텐츠 검색 성능 향상에 대한 추가적인 고려가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 모바일 P2P 환경에서 효율적인 콘텐츠 검색을 위한 새로운 데이터 배포 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 타임스탬프 메시지를 사용함으로써 이전 통신 경험 여부를 판단하고 이에 따른 데이터 배포를 수행한다. 또한, 제한된 메모리에 배포된 데이터를 효율적으로 저장하기 위해 랭킹 기법을 제안한다. 제안하는 랭킹 기법은 프로파일 일치여부 뿐만 아니라 주변의 배포 범위, 데이터를 배포해준 피어와의 연결성을 고려함으로서 차후의 질의 배포를 감소시킬 수 있다.
이차세대 휴대 인터넷 와이브로의 보급에 따라 PDA 또는 스마트폰을 기반으로하는 게임 포털 서비스의 경제적 효과와 가능성을 조사하였을 때 휴대기기들은 개인용 컴퓨터에 비하여 보다 제한적인 CPU 연산능력과 메모리 크기 때문에 개인용 컴퓨터와 동등한 수준의 컨텐츠 제공이 어렵다. 본 논문은 와이브로 컨텐츠를 위한 유/무선 통합 서버의 구현에 관한 논문이다. 본 연구에서는 PDA에서 CP 킬러 컨텐츠를 구현하여 테스트 결과를 보여주었다. 제안한 방법은 유/무선 통합 서버에서 많은 기능들을 필요로 하는 와이브로 휴대 인터넷에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 차세대 무선랜과 휴대인터넷 및 유비퀴터스 이슈를 수용하는 Window XP 기반의 PC서버로 와이브로 휴대인터넷용 Killer 컨텐츠를 개발하였다. Win CE 기반의 포털에서 꼭 필요한 각종 게임과 엔터테인먼트 기능들의 PDA상에서 구현의 결과가 와이브로 상용화 및 컨텐츠 서버시장의 활성화를 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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