광역 컴퓨팅 시스템의 구조가 처음으로 네델란드 Vrije 대학의 분산 컴퓨팅 연구팀에서 명세화를 시키면서, 많은 연구개발자들은 분산객체의 광역 위치와 접속 서비스에 대한 연구들을 추진하고 있다. 이들 대부분의 연구들은 광역 컴퓨팅 사이트들 상에서 존재하는 비중복된 연산 객체들간에 바인딩 서비스에 대해서만 고려하고 있다. 그러나 지구상에 존재하는 수많은 객체들은 이름이나 속성에 의해 중복된 특성을 지닌다. 이러한 같은 특성을 갖는 객체들은 중복된 연산객체로 정의할 수 있다. 기존의 네이밍이나 트레이딩 기법으로는 독립적인 위치투명성의 결여로 중복된 연산객체들의 바인딩 서비스 지원이 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 광역 컴퓨팅 환경에서 중복된 연산객체들의 위치관리 뿐 아니라 시스템들간의 부하균형화를 유지시키면서 퇴적객체의 선정을 통한 바인딩 서비스의 시간을 최소화 할 수 있는 새로운 모델을 제시한다.이 모델은 네이밍 및 트레이딩 기능들을 통합한 서비스에 의해 중복된 연산객체들에 대한 단일 객체핸들을 얻는 부분과, 이 객체핸들을 사용하여 노드관리자에 의해 중복객체들의 복수개의 컨택주소들을 제공하는 위치 서비스 부분으로 구성하였다. 위치 투명성을 제공하기 위해, 이 두 서비스는 서로 독립적으로 수행된다. 이러한 모델을 기반으로 분산객체의 광역 통합트리의 구조, 컨택주소들의 탐색 및 갱신 알고리즘을 기술하였다. 마지막으로 클라이언트 객체로부터 서로 다른 영역에 위치하는 분산객체들의 광역 바인딩을 제공할 수 있는 연합구조를 보였다.
본 논문에서는 분산 객체 컴퓨팅 환경에서 보장된 실시간 서비스를 지원하는 TMO 객체그룹(TMO Object Group) 모델을 설계ㆍ구축하고, 우리 모델의 정확한 분산 실시간 서비스 수행능력을 검증 한다. 우리가 제안한 TMO 객체그룹은 TINA(Telecommunications Information Networking Architecture) 의 객체그룹 개념을 기반으로, 실시간 특성을 가지는 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 객체들과 객체그룹 내의 객체 관리 서비스(Object Management Service), 실시간 스케줄링 서비스(Real-Time Scheduling Service)를 지원하는 컴포넌트들로 구성된다. 또한, TMO 객체는 분산 시스템에 비중복 또는 중복으로 존재할 수 있다. 본 모델은 특정 ORB나 운영체제들의 제약 없이 COTS(Commercial Off-The-Shelf) 미들웨어 상에서 보장된 분산 실시간 서비스를 수행한다. TMO 객체그룹을 구축하기 위해 TMO 객체의 개념과 TMO 객체그룹의 구조를 정의하였고, 객체그룹 내의 컴포넌트들의 기능과 그들간의 상호작용을 설계 구현하였다. TMO 객체그룹은 객체 관리 서비스와 실시간 스케줄링 서비스 지원을 위해 동적바인더객체(Dynamic Binder Object)와 스케줄러객체(Scheduler Object)를 각각 가진다. 동적바인더객체는 클라이언트들의 요청에 대해 중복 TMO 객체 중 적정 객체를 선정하는 동적 바인딩 서비스를 지원하고, 스케쥴러객체는 클라이언트들의 서비스 요청에 대해 TMO 객체가 수행해야 할 작업들의 우선순위를 정하는 실시간 스케줄링 서비스를 지원한다. TMO 객체그룹의 수행 검증을 위해 이미 연구된 알고리즘을 확장한 동적 바인딩 서비스를 위한 바인딩 우선순위(Binding Priority) 알고리즘과 실시간 스케줄링 서비스를 위한 EDF(Earliest Deadline First) 알고리즘을 적용하여 동적바인더객체와 스케쥴러객체를 구현했다. 마지막으로 수치 분석을 통해 TMO 객체그룹이 비중복/중복 TMO 객체의 동적 바인딩 서비스와 클라이언트들의 요청을 받는 임의의 TMO 객체에서 실시간 스케줄링 서비스를 지원하는지 검증했다.
Most general content-based image retrieval techniques use color and texture as retrieval indices. Spatial information is not used to color histogram and color pair based on color retrieval techniques. This paper proposes the selection of a set of representative in the duplicated color histogram, the analysis of spatial information of the selected colors and the image retrieval process based on the duplicated color histogram and spatial information. Two color historgrams for background and object are used in order to decide on color selection in the duplicated color histogram. Spatial information is obtained using a maximum entropy discretization. A retrieval process applies to duplicated color histogram and spatial to retrieve input images and relevant images. As the result of experiment of the image retrieval, improved color his togram and spatial information method hs increased the retrieval effectiveness more the color histogram method and color pair method.
최근 분산 컴퓨팅 환경은 급진적으로 광역화되고, 이질적이며, 연합형태의 광역 시스템 구조로 변화하고 있다. 이러한 환경은 네트워크상에 광범위한 서비스를 제공하는 통신 네트워크 기반에서 구현된 수많은 객체로 구성된다. 더욱, 지구상에 존재하는 모든 객체들은 이름이나 속성에 의해 중복된 특성을 갖는다. 그러나 기존의 네이밍이나 트레이딩 메커니즘은 독립적인 위치 투명성 결여로 중복된 객체들의 바인딩 서비스 지원이 불가능하다. 서로 다른 시스템 상에 존재하는 중복된 객체들이 동일한 서비스를 제공한다면, 각 시스템의 부하를 고려하여 클라이언트의 요청을 분산시킬 수 있다. 이러한 이유로 본 논문에서는 광역 컴퓨팅 환경에서 중복된 객체들의 위치 관리뿐만 아니라 시스템들간의 부하 균형화를 유지하기 위해 서 최소부하를 갖는 시스템에 위치한 객체의 선정하여 동적 바인딩 서비스를 제공할 수 있는 새로운 모델을 설계하고 구현하였다. 이 모델은 네이밍 및 트레이딩 기능을 통합한 서비스에 의해 중복된 객체들에 대한 단일 객체 핸들을 얻는 부분과, 얻어진 객체 핸들을 사용하여 위치 서비스에 의해 하나 이상의 컨택 주소를 얻는 부분으로 구성하였다. 주어진 모델로부터, 우리는 네이밍/트레이딩 서비스와 위치 서비스에 의한 전체 바인딩 메커니즘의 처리과정을 나타내고, 통합 바인딩 서비스의 구성요소들에 대한 구조를 상세하게 기술하였다. 끝으로 구현 환경과 구성요소에 대한 수행 화면을 보였다.
본 논문에서는 분산 환경에서 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 기반의 객체그룹 모델을 구축하고, 본 모델을 적용한 분산 실시간 옹용 시뮬레이터를 개발하여 제공된 객체그룹 모델의 분산 실시간 서비스에 대한 수행성을 분석 및 평가한다. TMO는 실시간 특성을 자체적으로 갖는 실시간 서버객체이다. TMO 객체그룹의 정의는 네트워크상에 물리적으로 분산된 하나 또는 그 이상의 TMO들을 주어진 분산응용에 따라 논리적으로 재구성한 객체들의 집합이다. 이들 서버객채들의 그룹관리를 지원하기 위해, 제안한 TMO 기반의 객체그룹 모델은 임의의 객체그룹에 서버객체를 그를 구성원으로 등록/탈퇴 및 클라이언트로부터 서버객체의 접근권한의 추가/삭제 기능을 제공한다. 또한, 우리 모델은 단일뿐 아니라 중복 TMO들에 대한 적정객체 선정 및 동적바인딩 서비스를 지원하고, 실시간 객체인 TMO로부터 서비스를 요청하는 클라이언트들에 대한 실시간 스케줄링 서비스를 지원하도록 설계 및 구현되었다. 마지막으로, 본 모델을 적용하여 분산 실시간 응용의 한 예인 적기침입방어시스템(Defence System against Invading Enemy Planes, DSIEP) 시뮬레이터를 개발하고, 이로부터 TMO 기반의 객체그룹 모델이 제공할 수 있는 그룹 구성요소들에 대한 분산 서비스 정책들의 적응성과 실시간 서비스의 수행성을 분석하였다.
The reverse engineering (RE) technology can quickly generate 3D point cloud data of an object by capturing the surface of a model using a 3D scanner. In the rapid prototyping (RP) technology, prototypes are rapidly produced from 3D CAD models in a layer-by-layer additive basis. In this paper, a physical human head shape is duplicated using a new RP process, the Transfer-type Variable Lamination Manufacturing process using expandable polystyrene foam sheet (VLM-ST), after the point cloud data of a human head shape measured from 3D SNX scanner are converted to STL file. From the duplicated human head shape, it has been shown that the VLM-ST process in connection with the 3D scanner is a fast and efficient process in that shapes with free surface, such as the human head shape, can be duplicated with ease. Considering the measurement time and the shape duplication time, the use of 3D SNX scanner and the VLM-ST process is expected to reduce the lead-time fur the development of new products in comparison with the other existing RE-RP connected manufacturing systems.
여러 통신망을 총괄적이고 효율적으로 운영하고자 출현한 TMN(Telecommunication Management Network) 은 구축과정에서 서로 다른 하드웨어와 운영체제 등의 상이한 플랫폼 환경 하에서 개발되는 관계로 분산객체내 클래스의 개발 및 유지보수에 여러 문제점을 내포하게 된다. 대표적인 문제점으로는 TMN 시스템내의 모든 에이전트들이 도일하나 기능을 수행하는 소프트웨어 및 데이터 블록들을 중복하여 유지해야 한다는 점을 들 수 있다. 이로 인하여 TMN 에이전트의 개발에 있어 Q3 인터페이스 구현상의 표준을 이룰 수 없을 뿐만 아니라 다중 플랫폼을 지원할 수 없게 된다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 Farmer 모델에 기본을 둔 Farming 방법론을 제안하였다. Farming 방법론은 각각의 분산객체에 중복되어 저장되어 있는 소프트웨어 및 데이터 컴포넌트들을 플랫폼에 독립적인 컴포넌트웨어 형태로 변형하여 플랫폼독립형 클래스저장소(PICR)에서 저장시켜 놓은 후 각 분산객체내의 프레임워크에 명시된 대로 실행에 필요한 컴포넌트웨어들을 PICR에서 정적 동적으로 로딩하여 사용하는 것이다. Farmer 모델을 이용하여 개인휴대통신망의 분산 TMN 에이전 ??디자인하고 구현하였다.
시스템 최적화는 소스코드의 변경 없이 중복된 모듈을 추출하고, 추출된 모듈의 재사용을 위하여 프로그램의 구조를 변경하는 기법이다. 구조지향 개발과 객체지향 개발은 크로스커팅 영역의 모듈화에는 효율적이나 크로스커팅 개념을 모듈화 할 수 없다. 기존 시스템에서 크로스커팅 개념을 적용하기 위해, 각 시스템 내에 분산되어 있는 시스템 최적화 대상 모듈을 크로스커팅 영역으로 추출하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 개발이 완료된 시스템에서 중복 모듈을 추출하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 소스코드 분석을 통해 데이터 의존관계와 제어 의존관계를 분석하여 중복되는 요소를 추출한다. 추출된 중복된 요소는 시스템 최적화를 위하여 프로그램 의존 관계 분석에 사용될 수 있다. 중복된 의존관계 분석 결과는 제어 흐름 그래프로 변환되며, 이를 활용하여 최소 크로스커팅 모듈을 생성할 수 있다. 의존 관계 분석을 통해 추출된 요소는 크로스커팅 영역 모듈로 설정함으로써 시스템 내 중복된 코드를 최소화 할 수 있는 시스템 최적화 방법을 제시한다.
In this paper, we propose an XML based meta-data specification for industrial speech databases. Building speech databases is very time-consuming and expensive. Recently, by the government supports, huge amount of speech corpus has been collected as speech databases. However, the formats and meta-data for speech databases are different depending on the constructing institutions. In order to advance the reusability and portability of speech databases, a standard representation scheme should be adopted by all speech database construction institutions. ETRI proposed a XML based annotation scheme [51 for speech databases, but the scheme has too simple and flat modeling structure, and may cause duplicated information. In order to overcome such disadvantages in this previous scheme, we first define the speech database more formally and then identify object appearing in speech databases. We then design the data model for speech databases in an object-oriented way. Based on the designed data model, we develop the meta-data specification for industrial speech databases.
For this study we used a CCD video camera to capture the pavement image information via the computer. During investigation processing, the CCD video camera captured 10${\sim}$30 images per second. If the vehicle velocity is too fast, the collected images will be duplicated and if the velocity is too slow there will be a gapped between images. Therefore, in order to control the efficiency of the image grabber we should add accessory tools such as the Differential Global Positioning System (DGPS) and odometer. Furthermore, Kalman Filtering can also solve these problems. After the CCD video camera captured the pavement images, we used the Least-Squares method to eliminate images of gradation which have non-uniform surfaces due to the illumination at night. The Fuzzy Entropy method calculates images of threshold segments and creates binary images. Finally, the Object Labeling algorithm finds objects that are cracks or noises from the binary image based on volume pixels of the object. We used these algorithms and tested them, also providing some discussion and suggestions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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