내용 기반 영상 검색에서 대부분의 기존 방법들은 서로 다른 특징들 사이의 선형 관계를 가정하고 또 사용자가 직접 각 특징의 가중치를 설정하도록 한다 허나 특징들 사이의 관계가 선형적으로 가정된 하에서는 고차원의 개념과 인간의 지각 주관성을 충분히 표현할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 신경망에 기반한 영상 검색 모델이 제안된다. 이는 RBFN을 이용한 내용 기반 영상 검색 기법과 인간컴퓨터 상호작용의 접근 방법을 기반으로 구축되었다. RBFN을 이용하여 특징들 사이의 비선형적 관계를 추출해낼 수 있고 사용자가 처음에 질의 영상을 선택하고 관련성 피드백을 통하여 점차적으로 목표 영상을 찾아나가도록 함으로써 영상의 비교를 더 정확하게 할 수 있다. 실험은 145개의 클래스로 구분되며 1,015개의 영상을 포함하는 데이타베이스를 사용하여 재생과 정도를 계산하였다. 실험 결과는 제안된 방법의 재생과 정도가 각각 93.45%과 80.61%로서, 기존의 선형 결합 방법이나 순위 기반 방법 그리고 역전파 알고리즘에 기반한 방법보다 더 뛰어난 검색 성능을 지님을 보여준다.
본 연구에서는 진동모터의 진동패턴을 설계하고 평가하는 시스템을 제안하여 촉감을 통해 더욱 풍부한 정보를 습득할 수 있는 방법을 제안하였다. 시스템은 진동패턴을 설계하고 평가할 수 있는 컴퓨터 프로그램과 진동패턴을 촉감으로 확인할 수 있는 진동촉감 제시장치로 구성된다. 프로그램에서는 설계자가 진동패턴을 직관적으로 설계할 수 있는 시각적 설계도구와 재생기능을 제공하며 설계된 진동패턴의 재생을 통해 평가자가 진동패턴이 어떠한 기능을 나타내고 있는지 선택할 수 있는 평가기능을 제공한다. 진동촉감제시장치는 프로그램으로부터 전송된 진동패턴 정보를 진동모터로 구동시켜 설계결과를 실제 촉감으로 확인 할 수 있는 기능을 제공한다. 개발한 시스템을 통해 스마트폰과 자동차 오디오에서 대표적으로 사용되는 기능들에 대한 진동패턴 설계 및 평가를 진행하여 평가정보가 설계에 피드백 되는 방법과 높은 평가채택률을 획득한 진동패턴들을 분석하여 진동패턴 설계 지침을 제시하였다.
기존의 아날로그 방식의 카메라 감시 시스템은 활용 거리와 데이터를 저장하기 위해 필요한 총간의 제약으로 인해 다양한 응용 시스템으로 개발되는데 많은 제약이 있었다. 그러나, 네트워크과 컴퓨터 기술의 발전으로 카메라 감시 시스템은 웹 브라우저를 사용하여 공간적인 제약 없이 원격으로 제어 될 수 있게 되었다. 뿐만 아니라, 디지털 데이터 압축 기술 및 관리 기술을 이용하여, 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리하고 저장하고 인출할 수 있게 되었다. 본고에서는 인덱스 탐색 알고리듬이라는 효율적인 데이터베이스 관리 및 검색 방식을 사용한 원격 카메라 감시 시스템을 제시하고 움직임 탐지의 효율적인 알고리듬을 제안한다. 이 새로운 알고리듬을 이용하여 웹캠이라 불리는 리눅스 기반 시스템을 개발하였고, 사용자 인증을 통해 원격지에서 동시에 여러 대의 카메라를 제어하고, 카메라를 통해 얻어진 디지털 이미지 및 탐색 로그를 저장 및 재생할 수 있는 실용적인 원격 카메라 보안 시스템을 제시한다.
단일 멀티미디어 컨텐츠 소스가 다양한 분산된 무선 디바이스에서 재생될 때, 오디오와 비디오 컨텐츠는 멀티 채널 스테레오 사운드와 립싱크 (lip-sync)를 위한 동시적인 플레이가 요구된다. 특히 차량 내의 멀티미디어 시스템은 기존의 유선 환경에서 최근 무선 환경으로의 이전에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는 상황이다. 이에 본 논문은 IEEE 802.11 WLANs [1] 환경에서 실시간으로 멀티미디어 트래픽을 전송하기위해 필요한 동기화된 서비스 제공을 목적으로 하는 동기화 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 기존의 IEEE 1588 [2]을 개선한 새로운 알고리즘을 구현하고 무선 랜 (WLANs) 환경의 시뮬레이션 환경을 구축하여 그 성능을 평가, 분석한 후 실제 무선 디바이스 (링크시스 wrt-350n AP 네트워크 디바이스)에 이를 포팅 하여 디바이스 간의 동기화 정확도를 실험, 분석하였다.
본 연구는 예비유아교사들이 기획, 설계, 제작을 하는 방안 및 수업모형 운영 결과를 제안한다. 이를 위해 유아교육 현장에서 요구하는 만3세부터 5세까지 각 연령에 맞는 동영상 컨텐츠와 다양한 주제와 영상 재생시간의 동영상 콘텐츠를 파악하여, 현재 유아교육기관에 재직 중인 종사자들의 의견을 적극적으로 수렴하고 이를 바탕으로 대학 교육과정에서의 현장맞춤형 동영상 콘텐츠 개발 방안을 제시한다. 이는 예비유아교사들에게 디지털역량을 비롯하여 자기이해역량, 공동체역량, 창의융합역량을 향상하도록 한다. 이를 통해 스마트한 유아교사 양성과 최신 동영상 기술을 적용한 유치원 활동 및 환경 조성에 기여하고자 한다.
VOD 시스템의 구성에 있어 핵심 요소라 할 수 있는 VOD 서버는 대용량의 멀티미디어 정보를 저장ㆍ관리하며 여러 가입자가 동시에 요구하는 멀티미디어 서비스를 연속적으로 처리하기 위한 대용량 데이터의 실시간 처리 능력을 갖는 컴퓨터 구조를 필요로 한다. 이때 VOD 서버는 가능한 많은 사용자들에게 동시에 실시간 서비스를 지원하기 위해서 정교한 디스크 스케줄링과 데이터 배치기법이 필요하며, 본 논문에서는 이러한 기법들에서 큰 문제점인 초기 대기시간을 감소시키기 위한 방법으로 동적 스트림 합병 기법을 제안한다. 제안된 기법은 VOD 서버에서 비디오 서비스의 경우 약간의 QoS 변화가 서비스의 질에 큰 영향을 미치지 않는 점을 이용하여 디스크 상의 데이터 배치 기법과 스케줄링 방법은 기존 방법과 동일하게 하면서, 서비스 요청의 도착시간을 기준으로 일정 시간 내에 들어오는 새로운 서비스에 대하여 재생 속도를 약간 증가시켜 이전의 서비스와 합병시킴으로써 적은 양의 버퍼만으로 초기 대기시간 줄이고 주어진 디스크 능력 하에서 최대한의 사용자를 수용할 수 있도록 한다. 본 논문은 제안된 기법의 성능을 수식과 시뮬레이션을 통하여 분석하며, 그 결과 제안된 기법이 기존의 방법에 비하여 초기 대기시간이 감소됨을 나타내며, 또한 동일한 조건하에서 수용 가능한 사용자 수가 증가되어 성능이 향상됨을 보인다.
클러스터 서버는 front-end 노드와 여러 backend 노드로 구성된다. backend 노드 수의 증가로 더 많은 클라이언트들에게 QoS(Quality of Service)를 보장하는 스트리밍 서비스를 할 수 있지만, backend 노드의 오류 가능성도 이와 비례하여 증가한다. 서버의 장애는 모든 스트리밍 서비스를 중단시킬 뿐 아니라 현재 재생 위치 정보도 잃어버린다. 본 논문에서는 backend 노드가 오류 상태가 될 때, 끊이지 않는 스트리밍 서비스를 지원하기 위한 복구 방법을 제안한다. 클러스터 기반의 VOD 서버 구조를 고려하지 않고, 기본적인 장애복구 기술을 사용한 애플리케이션은 복구를 위한 내부 네트워크 성능의 병목현상과 backend 노드들의 비효율적인 CPU 사용을 야기시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 파이프라인 개념을 이용한 새로운 장애 복구 방법을 제안한다.
심층 신경망은 영상 분류 그리고 음성 인식 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주었다. 그 중에서 데이터 증대를 통해 생성된 다양한 데이터는 신경망의 성능을 향상하게 시키는 데 중요한 역할을 했다. 일반적으로 데이터의 변형을 통한 증대는 신경망이 다채로운 예시를 접하고 더 일반적으로 학습되는 것을 가능하게 했다. 기존의 영상 분야에서는 신경망 성능 향상을 위해 새로운 증대 방법을 제시할 뿐만 아니라 데이터와 신경망의 구조에 따라 변화할 수 있는 최적의 데이터 증대 방법의 탐색 방법을 제안해왔다. 본 논문은 이에 영감을 받아 음향 분야에서 최적의 데이터 증대 방법을 탐색하는 것을 목표로 한다. 잡음 추가, 음의 높낮이 변경 혹은 재생 속도를 조절하는 등의 증대 방법들을 다양하게 조합하는 실험을 통해 경험적으로 어떤 증대 방법이 가장 효과적인지 탐색했다. 결과적으로 자연 음향 데이터 세트 (ESC-50)에 최적화된 데이터 증대 방법을 적용함으로써 분류 정확도를 향상하게 시킬 수 있었다.
본 연구는 에너지 참여형 소비자를 위한 블록체인과 연계한 ESS 전력거래 시스템을 개발하고자 하였다. 신재생에너지 ESS 전력량 및 수요정보를 공개할 목적으로 블록체인 DB에 스마트 컨트랙트 시스템을 구축하고 에너지 프로슈머와 컨슈머의 블록체인 DB 데이터를 활용하여 전력거래시장의 유연한 확대를 위한 현실적인 솔루션을 제공할 수 있도록 하였다. 따라서, 블록체인과 연계한 ESS 전력거래 시스템을 개발하는데 주요 내용으로 ESS 관리를 위한 클라우드 기반 WEB 구축, 블록체인 활성화를 위한 코인 발행 및 거래소 등록, 블록체인 기술을 반영하기 위한 전자지갑 생성, ESS 기반 생산 수요 자료수집 및 공급과 관련한 블록체인 데이터베이스 구축, 블록체인 기반 플랫폼 선정 및 기반 구축, 스마트 컨트랙트 제작 등을 고려하여 구현하였다.
표고의 외관 특징들은 표고의 재배 시 생육상태의 정량적 측정을 위해서, 표고의 건조 시 건조 성능을 나타내는 정량적 지표로서, 그리고 건표고의 품질을 판정하는 요인으로서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 컴퓨터 시각시스템 및 신경회로망 기술을 적용하여 표고의 갓 및 내피에 고루 분포되어 있는 외관특징을 정량적으로 추출하는 알고리즘을 개발하였다. 기존의 영상 처리 과정에서 유도되는 경험적 판정규칙 또는 명확한 수치적 판정조건에 의한 등급판정은 입력데이타의 결핍 또는 애매모호성에 따른 오차가 발생하기 쉽다. 신경회로망을 이용한 영상인식 기능을 도입함으로써 다양하고 애매모호한 표고의 외관 영상특징들을 효율적으로 처리하여 기존 영상처리 알고리즘에서 발생하는 오차를 개선하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 표고의 갓과 내피면의 인식 및 특징 분할, 꼭지부의 검출, 제거 및 재생 등을 포함한다. 제안한 알고리즘에 의거하여 건표고의 등급판정에 주요한 품질인자들을 추출하고 정량화 하였다. 그리고 알고리즘의 개발은 흑백의 다치입력영상을 이용하여 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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