지금까지 진행된 제스처 인식 연구는 한 사람을 대상으로 정적인 환경을 가정하여 이루어져 왔다. 본 논문에서는 복수의 등장인물이 존재하는 환경에서 대화 상대를 선택하여 제스처를 인식하는 방법에 대해 기술한다. 먼저 복수의 인물이 존재하는 환경에서 배경영역을 제외한 행위자의 영역을 추출한다. 그 후 각각의 행위자를 트래킹하면서 카메라와 가장 가까이 있는 행위자를 대화 상대자로 선택한다. 대화상대자가 선택되면 스테레오 카메라에서 입력된 영상에서 추출된 실루엣 이미지를 이용하여 얼굴과 두 손을 특징 영역으로 하여 매 프레임마다 Kalman filter를 사용하여 각 영역을 트래킹한다. 트래킹되는 특징 영역의 2차원 좌표 값을 모델 제스처의 2차원 좌표 값과 비교하여 가장 높은 유사값을 갖는 모델 제스처를 입력 제스처로 인식하게 된다. 본 논문에서 사용한 방법은 복수의 등장인물이 있는 경우 효과적으로 행위 대상자를 선택하여 제스처를 인식할 수 있다. 또한 제스처 인식에 있어서 단순한 큐 매칭을 사용함으로써 계산이 복잡하지 않은 장점이 있다. 실험을 통해 본 논문에서 제시한 방법을 적용함으로써 복수의 인물이 등장하는 환경에서 제스처 인식이 가능함을 입증한다.
그리드 컴퓨팅은 네트워크 상의 유휴 자원 및 다수의 저성능 자원을 활용함으로써 보다 고 성능의 컴퓨팅 환경을 요구하는 응용 문제를 해결할 수 있다. 따라서, 그리드 컴퓨팅의 자원 관리 시스템의 자원 선택 및 할당 기능은 주어진 응용 문제에 대하여 보다 높은 성능의 그리드 컴퓨팅 환경을 제공하기 위한 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 보다 효율적으로 자원을 선택하기 위하여 환경 내 자원들의 종합적인 CPU 성능을 평가하는 UC 단위 모델을 제안하고, 보다 효율적인 자원 할당을 위하여 그리디 방식(Greedy Method)을 변형한 최적 자원 우선(8est-Fit-First) 알고리즘을 제안한다. 또한, 기존의 자원선택, 할당방식과 비교하는 모의실험을 통하여 제안하는 모델 및 알고리즘의 향상된 성능을 나타내 보인다.
특징 선택이란, 기계학습에서 분류 정확도를 향상시키기 위해서 많은 특징들을 분석해 가장 좋은 성능을 나타낼 수 있게끔 특징의 부분집합을 찾아내는 방법이다. 특징 선택 연구는 수십만개의 변수가 있는 데이터 세트를 이용하는 응용분야에서 주로 연구된다. 이러한 응용 분야는 주로 텍스트 처리, 유전자 배열 분석과 같은 고차원 데이터를 분석하는 분야이다. 또한, IoT 환경은 많은 데이터를 처리하기 때문에, 데이터 분류나 데이터의 가공을 위해서는 특징 선택 기법이 필수적이다. 본 논문에서는 특징 선택 기법에 대해 설명하고, IoT 환경에서 특징 선택 기법을 제안한다.
몰입 가상현실 환경에서 가상 객체들을 선택하고 조작하기 위해서는 사용자가 원하는 가상 객체를 빠르고 정확하게 선택할 수 있어야 한다. 가상현실에서 객체 선택을 위한 가장 알려진 접근 방법은 Ray-casting 방법이다. Ray-casting은 가상현실 환경에서 사용자의 손이나 시야 방향에서 직선으로 이동하는 가상의 선을 발사하고, 이 가상의 선이 발사되는 과정에서 충돌되는 가상 객체를 사용자가 선택할 수 있게 해주는 방법이다. 하지만, 가상 객체들이 겹쳐져 있는 상황에서는 사용자가 원하는 객체가 아닌 다른 객체들이 선택 될 수 있는 모호성 문제가 발생하게 된다. 이러한 방법을 해결하기 위해서 본 논문에서는 겹쳐진 가상 객체들 중 사용자가 원하는 객체를 선택하고자 하는 경우, 사용자가 겹쳐진 객체들의 그룹을 먼저 선택하게 한 후에 이 겹쳐진 객체들이 가지고 있는 기하학적인 연관관계를 계산하고 이를 사용자의 시점에서 겹쳐지지 않게 펼쳐서 시각화를 하는 Explosion-casting 방법을 제안한다. 제안한 방법의 평가를 위해서 기존의 Ray-casting 방법과 비교를 하였을 때, 겹쳐져 있는 가상 객체를 선택할 때 걸리는 속도와 정확도가 증가하는 결과를 보여주었다.
암반 발파시에는 장약의 선택과 적정량의 산출 여부에 따라 소음, 진동, 분진 및 비석양이 크게 달라진다. 뿐만 아니라, 이들은 안전 및 환경적 공해요인이 된다. 따라서 본 연구는 암반발파시의 안전을 도모하고 환경공해문제를 최소화 하기 위하여, 폭약의 선택 및 취급안전, 암반 발파시의 안전대책, 소음방지대책, 분진방지대책 및 비석방지대책 등에 관한 방안을 제시하고자 한다.
IEEE 802.11 Wireless LAN 환경에서, 현재 일반적인 기존 단말의 Access Point (AP) 선택은 신호세기에 기반한다. 하지만, 신호세기 기반 AP선택 방법은 최적의 데이터 전송률을 보장하지 않는다. 이 문제 해결을 위해 최근 여러 AP선택 방법들이 제안되었지만 AP선택 시, 지연 문제를 가지며 실제 밀집된 AP환경을 고려하지 않았다. 본 논문은 밀집된 AP 환경에서 단말의 신호세기 및 Throughput 측정실험을 통해 기존 AP선택 방법의 문제점을 확인하고, 이를 보완하기 위해 Link Speed 및 IEEE 802.11 무선링크의 Round Trip Time(RTT)을 Scoring하여 AP선택을 수행하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 실험을 통해 제안된 AP선택 알고리즘이 기존방법들에 비해 성능적으로 향상되었음을 증명한다.
공급사슬의 구조가 복잡해지고 고객의 수요가 다양해지면서 공급사슬에서의 물류기능은 점점 중요시 되고 있다 지금까지의 생산자는 전체 물류의 $50\%$ 이상을 제 3자 물류 업체를 통하여 수행하였다 그러나 최근 대두되고 있는 제 4자 물류환경에서는 물류센터가 물류컨설팅기능까지 수행함으로써 더 효율적인 물류를 수행하는 것을 목표로 한다. 이러한 환경에서 공급사슬 내의 물류센터는 단순히 제품의 배송 및 보관, 조달 업무를 수행하는 단계로써의 역할이 아닌 독립적으로 이윤을 추구하는 기업의 형태로 존재하게 된다. 따라서 제 4자 물류환경에서의 물류센터는 제품의 다양한 특성 및 수요의 패턴에 따라 효율적인 재고정책 선택과정이 필요하다. 그러나 기존의 연구에서 제시하고 있는 재고정책을 현실에 적용하기에는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 제 4자 물류 환경에서의 물류센터 시스템 구조와 다양한 제품특성 및 물류환경을 고려한 재고정책 선택모델을 제시한다. 수치예제를 통해 제안한 모델의 타당성 및 제 4자 물류시스템의 기대효과를 제시한다.
시스템의 한정된 자원을 다수의 사용자들이 프로그램을 실행 시 자원을 효율적으로 배분하기 위하여 작업관리 시스템을 사용한다. 이러한 작업관리 시스템은 여러가지 종류가 있으며 사용하는 시스템의 환경과 작업의 특성에 따라 적당한 작업관리 시스템을 선택하여 사용한다. IBM 시스템은 자체로 제공하는 작업관리 시스템으로서 LoadLeveler를 사용하고 있는데, 이러한 LoadLeveler에서의 클래스를 설계하여 작업의 처리 효율을 높혔으며 계정별 작업 우선순위를 부여하여 사용자게 선택의 폭을 넓히고 최적 환경을 구성하였다. 작업관리 시스템의 주요한 시스템 환경변수는 CPU와 메모리이고, 작업환경 변수는 작업 실행시간이다. 따라서 KISTI IBM 시스템에서는 이러한 환경을 사용자의 배분정책에 맞게 설계하여 시스템의 안정성을 유지하고 사용자의 선택에 따라 전체 작업처리 효율을 증가하였다.
무선 통신 기술의 발달로 인하여 LBS(Location Based System)와 같은 새로운 이동체 관련 서비스가 생겨나고 있다. 위치 기반 서비스에서 클라이언트인 이동체들이 주기적으로 보고하는 위치 데이터를 실시간으로 처리하기 위해 서버에서는 메인 메모리 DBMS를 유지하는 것이 필요한데, 데이터의 양이 계속적으로 증가하는 특성으로 인해 메인 메모리의 공간이 부족할 때 데이터를 디스크로 옮기는 시스템 설계가 필요하다. 그러나 기존의 연구는 대용량 이동체 환경에서의 색인 이주를 위한 노드 선택 정책과 이주를 위해 선택된 노드들의 디스크 배치 정책을 통합하여 나타내지 못하였다. 그러므로 대용량 이동체 데이터베이스 시스템 환경에 적합한 이주 정책들에 대한 연구가 필요하다. 이 논문에서는 대용량 이동체 데이터베이스 환경을 고려한 노드 선택 정책과 디스크 배치 정책을 분류하고 새로운 이주 정 책을 제시한다. 노드 선택 정책으로는 질의 성능을 위해서 캐쉬의 LRU(Least Recently Used) 정책을 이용한 변형된 LRU정책을 제시하고, 삽입 우선 정책으로는 이동체 색인인 R-tree의 삽입 알고리즘을 역이용한 정책을 제시한다. 또한 이주되는 노드들에 대한 디스크 페이지 배치가 시스템의 질의 성능에 영향을 미치므로 이를 고려한 디스크 배치 정책을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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