4차 산업의 주요 기술로 실감형 360도 영상 콘텐츠가 주목받고 있다. 전 세계 실감형 360도 영상 콘텐츠의 시장 규모는 2018년 67억 달러에서 2020년 약 700억 달러까지 증가될 것이라고 전망하고 있다. 하지만 대부분 실감형 360도 영상 콘텐츠가 웹하드, 토렌트 등의 불법 유통망을 통해 유통되고 있어 불법복제로 인한 피해가 증가하고 있다. 이러한 불법 유통을 막기 위하여 기존 2D 영상은 불법저작물 필터링 기술을 사용하고 있다. 그러나 초고화질을 지원하고 두 대 이상의 카메라를 통해 촬영된 영상을 하나의 영상에 담는 실감형 360도 영상 콘텐츠의 특징 때문에 왜곡 영역이 존재하여 기존 2D 영상에 적용된 기술을 그대로 사용하기엔 다소 무리가 있다. 또한, 초고화질에 따른 특징점 데이터량 증가와 이에 따른 처리 속도 문제와 같은 기술적 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 왜곡이 심한 영역을 제외한 객체 식별 영역을 선정하고, 식별 영역에서 딥 러닝 기술을 이용하여 객체를 인식하고 인식된 객체의 정보를 이용하여 특징 벡터를 추출하는 특징점 추출 및 식별 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존에 제안 되었던 스티칭 영역을 이용한 실감형 콘텐츠 특징점 추출방법과 비교하여 성능의 우수성을 보였다.
짱뚱어를 대상으로 산란기 전(6월), 산란기 후(9월)와 동면 직전(11월), 동면직후(4월)에 있어 자웅(雌雄) 각각에 대한 근육성분의 조성을 분석하고 주요 육(肉)성분에 대한 조직내 분포를 검토한 결과는 다음과 같다. 비만도(肥滿度)는 암컷은 산란기 전, 숫컷은 산란기 후가 다소 높았으나 동면후는 가장 낮았다. 수분 함량은 자웅(雌雄) 모두가 산란기 후가 가장 적으나 동면 직후가 가장 많았고 조단백질은 산란기 후에, 조지방은 암컷은 산란기전, 수컷은 산란기 후가 가장 많아 수분과 조단백질 사이 (암컷, 수컷), 그리고 수분과 조지방 함량 사이(수컷)의 변화양상이 대체로 상보적(相補的) 관계를 이루었고 탄수화물함량은 자웅(雌雄) 모두가 동면직전에 다소 많았고 동면직후에 가장 적었다. 근육조직의 PAS염색강도가 산란기 전에는 비교적 근육조직 전반에 걸쳐 높게 나타났고 동면직후는 점액층과 표피층이 다소 높은 경향이었으나 뚜렷한 차이는 인지할 수 없었다. Sudan black B 염색결과, 지방질 염색반응이 산란기 전과 후에는 주로 점액층과 표피및 피하층에 나타났고, 피하조직 세포 사이에서도 다소 인지되었다. 동면 직전과 직후에는 조직전반에 걸쳐 염색반응이 산재된 경향이었으나 동면직후는 그 정도가 다소 적은 편이었다.
컴퓨터 및 네트워크 기술의 발전에 힘입어 이전에는 불가능하던 컴퓨팅 패러다임이 현실화되고 있다. 이른바, 네트워크 컴퓨터로 지칭되는 컴퓨팅 방식에서 컴퓨터 시스템 및 리소스는 이전의 그것과는 비교할 수 없을 정도로 확장 가능하다. 네트워크에 접속되어 있는 여러 컴퓨터 시스템들의 무리는 하나의 거대한 가상 컴퓨터에 해당하며, 사용자는 네트워크 상에 분산된 방대한 리소스를 효율적으로 활용할 수 있다. 네트워크 상의 시스템에서 필요한 작업을 수행하고 리소스를 활용할 수 있기에 클라이언트를 경량화하는 것이 가능하다. 이러한 클라이언트는 씬-클라이언트로서 불리고 있는데 네트워크 상의 시스템과 리소스를 활용함으로써 필요한 작업을 수행한다는 점에서 네트워크 컴퓨터와도 일맥상통한다고 할 수 있다. 네트워크 컴퓨터 패러다임에서 네트워크는 애플리케이션 전달을 위한 기반 플랫폼으로서 작동하며 클라이언트 상에서 원격의 서버 시스템에 대한 접근 및 애플리케이션 실행하는 것을 가능하게 한다. 이를 구현하는 기술에는 여러 가지가 있지만 본 논문에서는 웹, X 윈도우, Pyjamas 기술을 활용할 것이다. 이를 통하여 사용자는 마치 로컬에서와 같이 서버 시스템의 애플리케이션을 활용할 수 있으며 보안 및 유지관리에 있어 효율을 극대화할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 네트워크 컴퓨터 구현을 위한 기반 환경으로 웹 브라우저를 지정하였으며, 클라이언트에서 웹 브라우저를 통하여 서버 상의 애플리케이션을 효율적으로 활용할 수 있는 아키텍쳐를 설계하고자 한다.
Raw-fish food contains a lot of moisture and is a high-protein food. It is a first-stage processed food taking a lot of manual work. Therefore, it is classified as a PHF food, very liable to cause a bacterial food-poisoning. But its manufacturers are usually small-sized and a systematic sanitation management is difficult to expect. But the manufacturer participating in this study produces chilled fresh raw-fish food. Fish are sliced into two fillets, which are packaged under vacuum, kept and distributed in refrigerators, and sold within a day. It is a newly-developed kind of raw-fish food, and a more improved kind of raw-fish food making possible a systematic sanitation management. The HACCP (Hazard Analysis and Critical Control Point) is a systematic and continuous process-control method which is very efficient for controling food sanitation and reducing the expenses. A new HACCP model has been developed to be applied to a large-sized chilled fresh raw-fish food manufacturer. To ascertain its efficiency, the baterial examination was done to its workplace and products. The significance test was done on its data by "SPSS 12.0 for Window" and "Mann-Whitney U Test". The numbers of bacteria on its final products were significantly different in flatfish and porgy. The number of bacteria tended to decrease in each time-differential sampling (P<.00l). The final food products showed no food-poisoning bacteria in all the time-differential tests and in all the samplings, which proves that the CCP of the HACCP system is under control. After the SSOP program was applied, no pathogenic bacteria were found in the work-place, and the kinds and numbers of bacteria decreased. The numbers of general bacteria and colon bacilli also showed a significant difference from those before the SSOP program in the filleting board (P<.05), in the skinning board (P<.0l), in the neck-removing knife (P<.05), and in the filleting knife (P<.01). The working equipments, periodically disinfected, also showed a significant difference in sanitary conditions (in the dehydrator, P<.05). The number of bacteria found on the food-touching surface was within the standard (below 500/l00 cm$^2$) After the SSOP program was applied, the general bacteria and colon bacilli were not found. The quality of water used in the food processing was also within the standard. The numbers of bacteria falling from the air in the work-place were negligible in all the samplings (<30CFU/l000ι). The staphylococci and fungi were not found.
본 연구는 고급 한정식 레스토랑 이용 경험이 있는 고객을 대상으로 외식 소비 성향을 파악하여 외식 경험을 통해 느꼈던 감정 반응이 외식 결과 만족도에 미치는 영향을 분석하고자 문헌연구를 통하여 연구모형을 설계하고 가설을 도출하였다. 실증분석을 위하여 자기기입식(self-administered) 방법을 사용하여 총 250부의 설문지를 배포하여 235부(94%)의 설문지를 회수하였으며, 최종적으로 220부(88%)의 설문지가 분석에 사용되었다. 자료처리는 SPSS WIN Version 12.0 통계패키지 프로그램을 사용하여 분석하였으며, 빈도분석, 신뢰도분석과 요인분석을 실시하였으며, 가설 검증은 회귀분석을 통하여 검증하였다. 연구결과 "외식 소비 성향은 감정 반응에 유의한 영향을 미칠 것이다"에서는 건강 추구형과 관계 충성형은 즐거움에 유의한 영향을 미치는 것으로 증명되었으나, 휴식 추구형은 즐거움에 유의하지 않는 것으로 나타났으며, 건강 추구형과 관계 충성형은 자극에 유의한 영향을 미치는 것으로 증명되었으나, 휴식 추구형은 자극에 유의하지 않는 것으로 나타났다. "감정 반응은 만족도에 유의한 영향을 미칠 것이다"에서는 즐거움과 자극은 만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 증명되었다. 본 연구 결과 외식 소비 성향은 과거 생물학적 욕구를 충족시키기 위해서 단순히 식사 자체를 충족시키기 위한 목적과는 달리 현재 외식 소비 성향은 자신의 선호 취향이나 분위기 등 감정 반응의 중요성이 부각되고 있음을 보여주는 결과라고 사료된다.
웹 사용 패턴 발견은 웹 로그 데이터를 사용하는 고급 수단이며 웹 로그 데이터 마이닝에 데이터 마이닝 기술을 적용한 특정 응용이다. 교육 분야에서 데이터 마이닝 (DM)은 데이터 마이닝 기술을 교육 데이터 (대학의 웹 로그, e-러닝, 적응형 하이퍼미디어 및 지능형 튜터링시스템 등)에 적용한다. 따라서 교육 연구 문제를 해결하기 위해 이러한 유형의 데이터를 분석하는 것이 목표이다. 본 논문에서는 대학의 웹 로그 데이터가 데이터 마이닝의 연구 대상으로 사용되어 진다. 데이터베이스 OLAP 기술을 사용하여 웹 로그 데이터가 데이터 마이닝에 사용될 수 있는 데이터 형식으로 사전 처리되고 그 처리 결과가 MSSQL에 저장된다. 동시에 처리 된 웹 로그 레코드를 기반으로 기본 데이터 통계 및 분석이 완료된다. 또한 웹 사용 패턴 마이닝의 Apriori Algorithm 및 구현 프로세스를 소개하고 Python 개발 환경에서 Apriori Algorithm 프로그램을 개발했다. 그런 다음 Apriori Algorithm의 성능을 보이고 웹 사용자 액세스 패턴의 마이닝을 실현했다. 이 연구 결과는 교육 시스템 개발에 패턴을 적용하는데 중요한 이론적 의미를 갖는다. 다음 연구로는 분산 컴퓨팅 환경에서 Apriori Algorithm의 성능 향상을 연구하는 것이다.
멀티미디어 원격 의료 정보 시스댐에서는 멀티미디어 형태로 저장 관리되는 환자의 의료정보를 신속하게 원격 검색할 수 있어야 한다 또한, 대용량의 멀티미디어 의료정보를 효율적으로 관리하기 위한 멸티미디어 DBMS가사용되어야하며, 분산처리 환경에서의 원격 검색 기능이 구현되어야한다. 멀티미디어 원격 의료정 보 시스템과 같이 실시간 정보 전송 및 깎 정보 형태별 연결 관리가 펼요한 경우의 DB 원격 검색올 위해서는 Native ATM Service와 같이 개별 연결설정 및 QoS(Quality of Service)를 보장하는 초고속 정보 통신망이 펼요하다. 멀티미디어 DB의 원격 검색을 위해 상용 DBMS가 제공하는 API를 이용할 경우 해당 DBMS만올 지원하는 DBMS 의존적인 멸티미디어 원격 의료 정보 시스템이 되어 병원 규모 및 특성에 맞는 DBMS의 선정 및 DB 구축이 어렵게 된다. 또한, 상용 DBMS가 제공하는 TCP/IP Socket 기반의 전송 방식으로는 전송 특성이 각기 다른 멀티미디어 데이터의 개별적인 연결관리 빛 QoS 보장이 힘툴다 그러므로 본 논문에서 는 멀티미디어 원격 의료 정보 시스템을 위한 멸티미디어 DB 원격 접속 기능 구현에서 현재 상용 DBMS가 제공하지 않는 Native ATM API를 사용 한 DBMS 원격 접속 기능 구조를 제안하고, 이를 기반으로 한 원격 검색 기능을 구현 그 성능을 분석한다.
최근 웹 서비스 분야는 SOA(Services-Oriented Architecture)에 대한 관심의 증가와 B2B 시장의 성장으로 인해 차세대 IT 패러다임으로 급부상하고 있다. UDDI(Universal Description, Discovery and Integration)를 통한 서비스 발견은 오직 기능적 측면에만 기반을 두기 때문에, 서비스의 사용 빈도와 상호간의 신뢰성에 미치는 영향은 고려하지 않았다. 즉, 웹 서비스의 비기능적 측면인 품질은 소비자와 제공자 상호간에 성공을 위한 중요한 요인이 될 것이며, 이에 품질을 고려한 웹 서비스 선정 방법이 요구된다. 본 논문에서는 서비스 소비자의 입장에서 소비자가 원하는 최적의 품질을 제공하는 서비스를 찾도록 도와주는 에이전트 기반 품질 브로커 아키텍처와 선정 프로세스를 제안한다. 웹 서비스와 같이 분산되고 이질적인 환경에서 에이전트에 관한 이론들은 널리 받아들여지고 있으므로 제안하는 시스템 아키텍처에 적합하다. 본 논문에서는 웹 서비스 선정에 관한 기존 연구의 문제점을 개선하기 위해 평가과정에서 QoS와 CoS를 고려하였으며, 평가 방법으로 다기준 의사결정 기법들 중에서 웹 서비스 선정에 가장 적합하다고 판단된 PROMETHEE(Preference Ranking Organization MeTHod for Enrichment Evaluations)를 사용하였다. PROMETHEE는 비교 서비스들이 추가되거나 삭제되더라도 이원비교를 다시 수행해야 하는 문제를 극복할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 제시한 선정 프로세스를 검증하기 위하여 서비스 조합 시나리오를 갖는 사례 연구를 제시하였다. 사례 연구에서 웹 서비스 선정 프로세스는 소비자 관점의 품질 측정값과 정의된 서비스 레벨을 바탕으로 의사 결정 문제를 기술하였다.
최근에는 제품 개발의 효율성 증대를 위해서 다양한 분야의 전문가들이 참여하는 분산된 협업적 개발 환경이 필수적으로 인식되고 있으며 이에 따른 제품 설계 정보의 재사용 문제가 새롭게 부각되고 있다. 본 논문에서는 제품 설계 정보의 재사용을 위해 멀티미디어 기기에서 획득된 제품 영상을 부품 단위로 분할하여 속성 관계 그래프를 생성하고 이를 통해 제품 설계 정보를 검색하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 라벨링 방법으로 제품 영상을 분할하고, 각 분할 영역의 속성과 영역간의 관계를 표현하는 속성 관계 그래프를 생성한다. 속성 관계 그래프는 제품 설계 정보를 추가하여 확장함으로써 영상 검색을 통한 제품 설계 정보의 재사용이 가능하다. 본 시스템의 주요 이점은 다음과 같다. 첫째, 주변 장치로부터 쉽게 획득할 수 있는 멀티미디어 영상을 이용하므로 특정 설계 툴에 종속적이지 않다. 둘째, 비율을 이용한 특징 벡터에 의해 다양한 크기의 유사 부품을 포함하는 영상의 검색이 가능하다. 셋째, 분할된 각 부품의 영역에 대한 다양한 영상 정보와 그들의 관계를 적용하기 때문에 검색 능력이 뛰어나다.
센서 네트워크는 애플리케이션 분야에 따라 데이터 특성과 사용자의 요구사항이 다양함에도 불구하고, 현존하는 스트림 데이터 축소 연구는 데이터의 본질적인 특징보다 특정 축소 기법의 성능 향상 측면에 중점을 두고 있다. 이 논문은 계층/분산형 센서 네트워크 구조와 데이터 모델을 소개하고, 선택적으로 축소 기법을 적용하기 위해 데이터 특성과 사용자의 요구에 적합한 다변량 데이터 축소 기법을 비교 평가한다. 다변량 데이터 축소 기법의 성능을 비교 분석하기 위해, 우리는 웨이블릿, HCL(Hierarchical Clustering), SVD(Singular Value Decomposition), 샘플링과 같은 표준화 된 다변량 축소 기법을 이용한다. 실험 데이터는 다차원 시계열 데이터와 로봇 센서 데이터를 사용한다. 실험 결과 SVD와 샘플링 기법이 상대 에러 비율과 수행 성능 측면에서 웨이블릿과 HCL기법에 비해 우수하였다. 특히 각 데이터 축소 기법의 상대 에러 비율은 입력 데이터 특성에 따라 다르기 때문에 선택적으로 데이터 축소 기법을 적용하는 것이 좋은 성능을 보였다. 이 논문은 다차원 센서 데이터가 수집되는 센서 네트워크를 디자인하고 구축하는 응용 분야에 유용하게 활용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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