최근 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야에서 일련의 동영상으로부터 움직이는 객체를 검출하고 추적하는 시스템에 대한 관심이 점차 높아지고 있다. 본 연구에서는 원격 제어에 의해 상하좌우 이동이 가능한 장치에 고정된 카메라를 이용하여 움직이는 단일 이동 객체를 추적할 수 있는 시스템을 구현하였다. 추적 시스템은 영상 획득 및 전처리 단계, 차영상 기법에 기반한 움직임 추정 단계와 추정된 중심점 좌표를 기준으로 카메라를 제어하는 추적 단계로 구성되어 있다. 구현된 이동 객체의 실시간 추적 시스템의 성능을 평가하기 위해 사람이 보통의 속도로 실내에서 이동하는 환경에서 실시간 추적 실험을 실시하였다. 그 결과 객체를 잃어버리지 않고 정상적으로 추적할 수 있었다.
분산 환경에서의 소프트웨어 개발관리를 효과적으로 지원하기 위해 필요한 기능 요건으로는 원격지 개발팀윈들 간의 협동작업 지원기능, 개발 과정에서 산출되는 각종 정보객체들의 저장 및 공유 지원기능, 개발에 필요한 각종 프로세스 관리기능 및 프로젝트 관리기능 등을 들 수 있는데, 본 연구에서는 이를 위해 정보객체 관리를 중심으로 하는 공동작업장 시스템을 설계하고, 이를 구현하였다. 즉, 설계 문서, 소스 코드 등과 같은 개발 과정에서 산출되는 각종 정보객체들의 구조 및 관계를 통합관리하는 틀로서 BOC(Bill Of Class)를 제안하며 BOC를 이용한 정보객체 관리 기능의 구조와 기능을 제시한다. 그리고, 제시한 정보객체 관리 구조를 기반으로 분산환경에서의 효과적인 소프트웨어 개발을 지원하는 공동작업장 시스템을 설계 및 구현하고 이의 유용성을 보인다.
기존의 절차 지향 프로그램을 이해하고 유지.보수하기 위해서는 많은 비용이 필요하다. 이러한 절차 지향 프로그램에서 객체/클래스를 추출한다면 프로그램을 이해하고 유지.보수하는데 많은 비용을 절감할 수 있을 뿐 아니라, 객체 지향 프로그램으로 변환하는데 많은 도움이 된다. 본 논문에서는 객체/클래스를 추출하기 위한 절차와 구조를 제시하였다. 객체/클래스 추출기는 Clustering Engine, Stochastic Refinement and Decision Engine, Domain Modelling와 Comparison and Intergration Engine의 4부분으로 구성된다. 이러한 과정을 거치면서 기존의 연구 방법과는 다르게 가중치 주는 기준, 다중 객체 후보, 통계적 방법으로의 정재와 결정, 요구사항의 의미적 관점에 기초한 방법을 사용하였다.
B2B 전자상거래와 같이 XML을 이용한 정보교환이 확산되고 있으며 이에 따라 상호 교환되는 정보에 대하여 체계적이며 안정적인 저장관리가 요구되고 있다. 이를 위해 XML 응용과 데이터베이스 연계를 위한 다양한 연구가 관계형 데이터베이스를 중심으로 수행되었다. 그러나 계층구조를 갖는 XML 데이터를 2차원 테이블의 집합인 관계형 정보로 표현하는 관계형 데이터베이스로의 저장에는 본질적인 한계가 있어, 계층구조를 지원하는 객체지향 데이터베이스로의 저장이 요망된다. 따라서 계층구조를 갖는 XML 데이터를 객체지향 데이터베이스로 저장하기 위한 모델링 방안이 요구된다. 본 논문에서는 UML을 이용한 객체지향 데이터베이스 기반의 XML 응용을 위한 통합 설계 방법론을 제안한다. 이를 위하여 먼저 UML을 이용하여 W3C XML Schema를 설계하기 위한 XML 모델링 방안을 제시하고, 아울러 교환되는 XML 데이터를 효율적으로 저장하기 위하여 객체지향 데이터베이스 스키마 설계를 위한 데이터 모델링 방법을 제안한다.
RFID객체 이력추적기술은 EPCglobal에서 제안하는 Discovery Service를 중심으로 다수의 연구가 진행 중이다. 하지만 객체의 상태변화를 모니터링 하는 기능을 제공하지 않으며, 객체의 이력정보를 특정 서버에서 취합하여 관리해야 한다는 단점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해서는 객체에 대한 상태정보를 제공하기 위한 모델이 필요하며 RFID 객체의 URL을 나타낼 수 있는 식별자 역시 필요하다. 이러한 문제점을 보완하고자 SIP 이벤트 통지 및 프레즌스 모델을 활용하여 RFID 객체의 상태정보를 Track & Trace하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 객체의 URL을 얻기 위해서 기존 ONS를 그대로 활용하되 성능저하가 없도록 하여 backward-Compatibility를 충족하도록 하였다. 또한 이렇게 얻어진 URL을 이용하여 RFID 객체 혹은 객체의 상태정보를 관리하고 있는 요소에 접근하기 위해 SIP 프로토콜을 사용하도록 하여 객체관리를 위해 개방형 인터페이스를 사용하였다. SIP 메시지 조합을 통해 객체의 이력정보를 얻을 때 DS와 같은 추가적 요소 없이도 객체의 Track을 Trace가 가능하게 하였다. 이 방식을 활용하여 지금까지와는 달리 분산취합구조를 이용하여 객체에 대한 상세이력정보 및 모니터링을 제공할 수 있도록 하였다.
didates.본 논문은 절차 중심 소프트웨어를 객체 지향 소프트웨어로 재/역공학하기 위한 다단계 절차중 첫 절차인 객체 추출 절차에 대하여 기술한다. 사용한 객체 추출 방법은 전처리, 기본 분할 및 결합, 정제 결합, 결정 및 통합의 다섯 단계로 이루어진다 : 1) 전처리 과정에서는 객체 추출을 위한 FTV(Function, Type, Variable) 그래프를 생성/분할 및 클러스터링하고, 2) 기본 분할 및 결합 단계에서는 다중 객체 추출을 위한 그래프를 생성하고 생성된 그래프의 정적 객체를 추출하며, 3) 정제 결합 단계에서는 동적 객체를 추출하며, 4) 결정 단계에서는 영역 모델링과 다중 객체 후보군과의 유사도를 측정하여 영역 전문가가 하나의 최적합 후보를 선택할 수 있는 측정 결과를 제시하며, 5) 통합 단계에서는 전처리 과정에서 분리된 그래프가 여러 개 존재할 경우 각각의 처리된 그래프를 통합한다. 본 논문에서는 클러스터링 순서가 고정된 결정론적 방법을 사용하였으며, 가능한 경우의 수에 따른 다중 객체 후보, 객관적이고 의미가 있는 객체 추출 방법으로의 정제와 결정, 영역 모델링을 통한 의미적 관점에 기초한 방법 등을 사용한다. 이러한 방법을 사용함으로써 전문가는 객체 추출 단계에서 좀더 다양하고 객관적인 선택을 할 수 있다.Abstract This paper presents an object extraction process, which is the first phase of a methodology to transform procedural software to object-oriented software. The process consists of five steps: the preliminary, basic clustering & inclusion, refinement, decision and integration. In the preliminary step, FTV(Function, Type, Variable) graph for object extraction is created, divided and clustered. In the clustering & inclusion step, multiple graphs for static object candidate groups are generated. In the refinement step, each graph is refined to determine dynamic object candidate groups. In the decision step, the best candidate group is determined based on the highest similarity to class group modeled from domain engineering. In the final step, the best group is integrated with the domain model. The paper presents a new clustering method based on static clustering steps, possible object candidate grouping cases based on abstraction concept, a new refinement algorithm, a similarity algorithm for multiple n object and m classes, etc. This process provides reengineering experts an comprehensive and integrated environment to select the best or optimal object candidates.
현재의 응용시스템들은 복합관계성으로 관련지어진 복합객체를 갖고 있다는 특징을 갖는다. 이러한 특징은 기존의 관계형 데이터베이스로 표현하기에는 한계가 있어 관계형 데이터베이스는 객체-관계형 데이터베이스로 확장되었다. 이에 따라서 기존의 관계형 데이터베이스 설계 방법론과 같은 객체-관계형 데이터베이스 설계 방법론이 요구된다. 본 논문에서는 스테레오타입과 태그값 그리고 제약조건을 이용한, UML 클래스다이어그램 확장에 기반하여 객체-관계형 데이터베이스를 위한 통합된 설계방법론을 개발한다. 아울러 확장된 UML 클래스다이어그램을 객체-관계형 데이터베이스 스키마로의 변환을 위한 가이드라인을 제시한다. 개발한 설계방법론에서 사용하는 객체-관계형 모델은 SQL:1999를 이용하였으며, 객체-관계형 데이터베이스 구현은 Oracle11g로 하였다. 많은 객체-관계형 DBMS는 존재하지만 객체-관계형 데이터베이스 설계에 있어서 일관된 방법론은 제시되지 않았다. 본 논문에서 제시하는 방법론을 적용함으로써 일관된 방법으로 객체-관계형 데이터베이스 설계를 가능하게 한다. 사례 연구로, 제안한 설계방법론을 컴퓨터교실 예약시스템에 대하여 적용한다.
본 논문은 계속적으로 움직이는 Pan & Tilt 카메라를 가지고 객체를 안정적으로 추적하기 위해 Level Set 알고리즘과 Pan & Tilt 카메라간의 상호 유동적인 시스템을 설계하는 방법에 대하여 기술하고 있다. 특정객체를 Pan & Tilt 카메라로 계속적으로 추적하고자 할 때는 안정적인 배경영상을 얻을 수 없기 때문에 MOG 와 같은 통계적인 추적알고리즘을 쓰는 것이 불가능해진다. 본 논문에서는 배경 영상이 계속적으로 변하기 때문에 고정된 배경 영상을 가질 수 없는 문제와 이로 인해 객체의 영역을 잘 추출할 수 없다는 한계를 극복하기 위해 Level Set 에 기반한 외곽선 추적 방법을 이용한다. 이 방법은 단지 차영상만을 가지고도 어느 정도 객체의 영역을 추출할 수 있는 방법이다. Level Set 방법은 높은 복잡도를 가지기 때문에 실시간 계산이 빠른 외곽선 추적 방법을 이용하였으며, 이를 통해 실시간 영상에 대한 외곽선 추적을 가능하게 하였다. 그리고 Level Set 기반 외곽선 추출 방법에 의해 객체의 중심점을 구하는 알고리즘과 Pan & Tilt 카메라에 의해 객체를 추적하는 알고리즘 간에 유동적인 연결을 하였다.
지리정보의 상호 운용성을 제공하기 위해 제안된 GML은 무선 환경에서의 응용을 위해 다양한 동적 객체 스키마를 명세하고 있다. 이러한 GML 동적 객체 스키마는 시간의 변화에 따라 그 위치와 모양이 연속적으로 변화하는 이동객체의 표현을 지원하여, 이동객체의 위치 정보를 기반으로 다양한 응용 서비스를 제공하는 위치기반서비스에서 GML 활용도가 증대되고 있다. 특히, GML 질의어는 지리정보의 통합, 공간 연산자의 지원 등을 중심으로 많은 연구가 수행되었다. 그러나, 기존의 GML 질의어는 이동객체에 대한 질의를 고려하지 않고 있다. 따라서 이 논문에서는 GML 문서에 대한 이동객체 질의를 지원하기 위해 표준 XML 질의어인 XQuery를 확장한 이동객체 질의어를 제안한다. 또한, 제안질의를 위한 데이터 모델 및 대수 연산 그리고 다양한 이동객체 연산자를 설계하고, 제안 질의어를 돌풍 관제 시스템에 적용하여 제안 질의어가 다양한 위치기반서비스에 효과적으로 사용될 수 있음을 보인다.
실시간으로 입력되는 영상으로부터 이동객체의 움직임 특징을 분석하는 시간적 히스토그램 기반의 행동패턴분석 알고리즘을 제안한다. 이동객체의 추적 및 분석을 위해 배경과 이동객체를 분리하는 배경학습을 행한다. 배경학습으로 추출된 이동객체는 무게중심 및 좌표연관성을 이용하여 객체를 식별한 후 객체별 추적을 행한다. 추적된 각 객체의 시작프레임, 종료프레임, 좌표정보, 크기정보를 연결리스트에 저장하여 관리한다. 시간적 히스토그램은 x, y좌표와 시간을 이용해 움직임 특징 패턴을 정의한 것으로 각 객체의 좌표정보와 비교하여 움직임특징 및 행동패턴을 파악한다. 시간적 히스토그램 기반 행동패턴분석시스템은 자체 수집한 데모영상에 대한 실험을 통해 초당 45~50 fps의 높은 처리속도를 유지하며 95%이상의 높은 추적율을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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