오늘날 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 데이타베이스에 대한 효율적인 관리는 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 그리고 초고속 정보통신망과 디지털 기술의 발전은 비디오 데이타를 통신 및 컴퓨터와 결합하여 새로운 멀티미디어로 발전하고 있으며, 인터넷 방송, 주문형 비디오(VOD) 등에 크게 활용하고 있다. 비디오는 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있으므로 신속하고 효율적으로 비디오를 검색하기 위해 비디오의 정확한 특징정보를 추출하여 비디어 데이타베이스를 구축하여야 한다. 비디오 데이타베이스는 텍스트 기반의 전통 데이타베이스와는 다른 모델링 방법과 검색방법을 사용한다. 따라서, 비디오 데이타베이스에서의 검색속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 비디오 데이타베이스 생성기법과 효율적인 검색기법이 필요하다. 본 논문에서는 비디오의 의미적 구조와 사전 제작지식정보를 구조적으로 축적할 수 있는 내용기반 비디오 데이타베이스의 구축 방안과 생성기법을 제시하였다. 그리고 제안된 비디오 데이타베이스의 구축 방안과 생성기법을 사용하여 새로운 인터넷 방송 프로그램 컨텐츠 제작에 활용할 수 있는 비디오 데이타베이스를 구현하였다. 이를 위해 비디오 분할과 대표키 프레임 추출 시 비디오의 의미적 구조와 사전 제작지식정보의 상호관계를 기반으로 하여 비디오 데이타의 특징정보를 추출하고, 검색할 수 있도록 주석기반 검색과 내용기반 검색을 통합한 비디오 인덱싱 방법을 제시하였다. 통합된 비디오 인덱싱 방법은 비디오의 하위 레벨에 표현된 내용기반 메타데이타 유형과 비디오의 특징정보 추출이 어려운 상위 레벨에 표현된 주석기반 메타데이타 유형을 동시에 이용하므로 컨텐츠 검색의 성능을 향상시킬 수 있다. 마지막으로 본 논문에서 제시한 비디오 데이타베이스는 비디오의 의미적 구조와 사전 제작지식정보를 구조적으로 축적하여 데이타베이스를 구축하므로 정확한 인터넷 방송 컨텐츠 정보의 축적관리와 구축작업의 효율화가 가능하며, 또한 인터넷 방송 컨텐츠 제작 시 정보공유 및 재이용이 가능하므로 새로운 컨텐츠 제작의 효율성을 높일 수 있다.
IETF는 인터넷에서 IP QU를 지원하기 위하여 통합서비스(Int-Serv) 모델과 차별화된 서비스(Diff-Serv) 모델을 정의하였다. Int-Serv 모델은 IP 플로우별로 상태정보를 이용하기 때문에, 트래픽 특성에 따라 QoS를 만족시킬 수 있지만, 흐름 수가 증가함에 따라 관리하여야 할 흐름 상태 정보의 양이 증가하게 된다. Diff-Serv 모델은 PHP(Per Hop Behaviour)를 사용하며, 지연 및 손실 민감도에 따라 차별화된 트래픽에게 서로 다른 서비스를 제공하기 위하여 잘 정의된 서비스 클래스가 있다. Diff-Serv 모델은 흐름별 상태 및 신호 정보를 가지지 않기 때문에 인터넷에서 다양한 서비스를 제공해 줄 수 있다. MPLS는 라벨에 근간을 둔 패킷 포워딩 기술을 사용하기 때문에, 고성능의 포워딩 엔진을 쉽게 구현할 수 있다. MPLS는 서로 다르고 가변적인 대역폭을 갖는 경로를 구축할 수 있고, 각 경로에 특정 CoS(Class of Service)를 할당해 줄 수 있다. 그러므로 서로 다른 트래픽에게 IETF의 IP QoS 모델중 지연 및 손실 민감도에 따라 서로 다른 서비스를 제공해 줄 수 있는 잘 정의된 클래스의 Diff-Sew 모델을 지원해 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 IP QoS를 제공하기 위하여 Diff-Serv모델을 사용할 수 있는 방안을 제안한다. 그리고 트래픽 클래스에 따라 스케줄링 정책을 적용함으로써 시스템 성능을 분석하였다.
본 연구는 전거레코드 구축 및 공유를 위한 목적으로 진행된 'Social Networks and Archival Context' 프로젝트 사례를 통해 문화유산기관 간에 분산 소장된 역사적 정보원에 대한 통합적 접근과 기록에 대한 보다 풍부한 검색과 이해를 촉진하는 국가적 전거데이터베이스 구축의 필요성과 국내 적용 방안을 제시하였다. SNAC 프로젝트는 NARA 주도의 국제적 협력체 조직으로 전환되면서 지속가능한 운영체계를 확보하고 협력적 전거통제를 실현할 수 있었다. 또한 SNAC 전거레코드는 도서관에 비해 풍부한 생애와 역사에 관한 맥락 정보와 사회적·지적 네트워크 정보를 제공한다는 특징을 가진다. 사례분석을 통해 첫째, SNAC 처럼, 국가기록원이 주도하고 국립중앙도서관이 공동 오너쉽을 갖는 협력체가 개발을 주도하고 참여기관의 범위를 넓혀나가야 한다. 둘째, 협력의 방식에서 특장점을 가진 분야별로 분담하는 구조를 취하되, 두 기관이 참여하는 운영 주체가 주요한 의사결정을 하도록 한다. 셋째, 전거데이터 구축 시 다양한 포맷의 기술정보를 수집할 수 있는 확장가능한 오픈소스소프트웨어 개발, 기록관리 전거레코드의 구조와 요소로 설계, 전거레코드의 품질을 통제할 수 있는 기능 설계, 이용자 친화적 인터페이스 구축 및 콘텐츠적 요소가 반영된 플랫폼 설계가 필요함을 제시하였다.
자유 시점 비디오 서비스는 사용자와의 상호작용을 통해 원하는 임의의 각도나 위치, 거리에서 시청할 수 있게 하는 기술이다. 본 논문에서는 사용자가 선택하여 시청할 수 있는 자유 시점 비디오 서비스를 Inward view, Outward view, 3D object view, First person view의 네 가지 시청 모드로 정의하였으며 하나의 플레이어에서 시청이 가능한 새로운 통합 프로그램을 개발 및 구현하였다. 아이돌 공연과 농구 경기 콘텐츠에 대해 각 시청 모드에 적합한 다시점 카메라를 설치하여 데이터를 확보하였으며, 서버에 저장된 데이터가 네트워크를 통해 스트리밍 됨으로써 시청이 가능하도록 하였다. 사용자는 자유롭게 네 가지의 시청 모드와 공간상의 위치, 각도 등을 선택할 수 있으며, 선택된 시점에 맞는 영상과 음향이 렌더링 되어 통합 플레이어에 표출된다. 이는 기존의 자유 시점 비디오 서비스를 포함한 다양한 시청 형태를 결합함으로써 사용자에게 몰입감과 현장감을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 확장성이 있는 자유 시점 비디오 서비스 플레이어가 될 것으로 기대된다.
VOD 콘텐츠에 대한 품질 요구조건이 HD급으로 전환된 오늘날, 기존 운영체제 종속 시스템은 영상의 품질, 안정성, 네트워크 환경 등에서 한계를 드러내고 있다. 또한, 콘텐츠관리시스템은 이러한 종속적 환경에서 실질적인 콘텐츠 관리 및 배포를 극히 한정된 기능만으로 구현하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 오픈소스를 이용한 HD급 VOD 콘텐츠관리시스템을 H.264 기반으로 설계 구현한다. 제안된 시스템은 오픈시스템 기반 고화질 콘텐츠 관리 방식과 온라인 배포 기능을 제공함으로써 HD급 VOD 콘텐츠를 위한 통합 관리시스템을 실현한다. 제안된 시스템은 기존 wmv 기반 CMS에서의 동영상 끊김의 문제와 소형 스크린, 열악한 화질 등의 문제를 완전히 해결할 수 있도록 구현된다. 성능 분석 결과, 대규모 HD급 콘텐츠 운용 및 제작에 대하여 충분한 성능과 융통성을 유지할 수 있음을 입증하였고, 이러한 통합 DB 구축을 통한 콘텐츠 관리 환경은 향후 인터넷 기반 환경에서 모바일 단말기 환경으로 전환될 때 특히 유효할 것으로 예상된다.
본 연구의 목적은 2002년과 2003년에 심각한 도시침수 피해를 받은 삼척지역을 대상으로 유역유출모형, 제내지 모형 그리고 하수도 시스템을 통합한 도시범람모형의 개발 및 적용한 것이다. 이를 위해 하도의 1차원 모형, 시가지의 표면류의 2차원 모형, 그리고 하수도 시스템을 상호 연결하는 방안을 제시하였다. 침수모형의 입력자료 구축에 필요한 표고 및 건물의 점유율과 같은 지형정보는 입력자료의 변환과정에서 발생할 수 있는 불확실한 오차를 줄이기 위해 수치 지형자료로부터 데이터의 변환 과정없이 추출하였다. 더 나아가 시가지의 건물점유율을 10 %에서 30 %까지 변화를 줌으로써 그에 따른 조도계수 및 건물점유율 적용법이 침수심에 미치는 영향을 평가하는 것이다. 그 결과 건물 점유율이 증가함에 따라 조도계수법은 침수심이 감소하며 건물 점유율을 고려한 방법은 침수심이 증가하는 경향을 나타내었다. 건물 점유율을 고려한 2002년과 2003년의 침수 모의계산 값은 관측 값과 유사한 값을 얻을 수 있었으며 2002년 제방이 파제되지 않은 경우에도 여전히 침수되는 것으로 나타났다.
본 연구는 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술에 대한 기술사업화 전략 수립을 목적으로 수행되었다. 해당 기술의 가치를 극대화하고 성공적인 기술사업화 전략 도출을 위해 정성·정량적 방법을 활용하여 통합적인 분석을 수행하였다. 정성적 방법으로 해당 기술의 비즈니스 생태계를 분석하였고, 정량적 방법으로는 관련 특허를 수집하여 주요 출원인과 핵심기술 간 구조를 가시화하였다. 통합적 분석으로는 정성적 및 정량적 분석 각각의 결과를 비즈니스 생태계 관점에서 통합 표시하여 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술의 세부 생태계 영역과 기술의 발전강도 및 현황을 분석하였다. 분석 결과, 비즈니스 생태계 내 보완 재 영역의 기술이 발전정도가 높고 관련 주체의 수가 가장 많은 것으로 분석되었으며, 이를 토대로 기술사업화 선순환 시스템 구축을 사업화 전략으로 제시하였다. 기술사업화 선순환 시스템 구축을 위한 세부 전략으로 보완자산을 활용한 기술수요자 탐색과 탐색된 기술수요자를 중심으로 한 기술 예고제를 제시하였다. 도출한 사업화 전략을 활용하여 기술 및 시장의 불확실성이 높은 해당 기술의 사업화 성공가능성을 제고함과 동시에 기술공급자와 기술수요자 간의 연계를 강화하여, 장기적으로 지속적인 경제적 성과를 창출할 것으로 기대된다.
산업 전 분야에 4차 산업혁명의 신기술인 IoT(Internet of Things), AI(Artificial Intelligence), Bigdata 등이 융합되어 새로운 가치를 창출하는 초연결 지능정보사회가 도래되고 있다. 모든 것이 네트워크에 연결되어 데이터가 폭발적으로 증가하고, 인공지능이 스스로 학습하여 지적 판단 기능까지도 가능하다. 특히 사물인터넷은 언제 어디서나 어느 것과도 연결될 수 있는 새로운 통신환경을 제공함에 따라 모든 것들이 연결되는 초 연결을 가능케 하고 있다. 인공지능 기술은 인간이 가진 지각, 학습, 추론, 자연어처리 등의 능력을 컴퓨터가 실행할 수 있도록 구현되고 있다. 인공지능은 기계학습, 딥러닝(Deep leearning), 자연어처리, 음성인식, 시각인식 등 첨단기술을 개발하는 방향으로 발전되고 있으며, 안전, 의료, 국방, 금융, 복지 등의 다양한 응용 분야에 특화된 소프트웨어와 머신러닝(Machine learning), 클라우드(Cloud) 기술을 포함하고 있다. 이를 통해 인간의 편의와 새로운 가치를 제공하기 위해 산업 전반의 다양한 분야에 활용된다. 하지만, 이와는 반대로 지능적이고 정교해진 사이버 위협들이 증가하고 신기술의 기술적 안전성 확보와 같은 잠재적 역기능들을 동반함에 따라 이에 대한 대응이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 이러한 역기능을 해결하기 위한 하나의 방안으로 인공지능기술을 활용하여 IoT 통합보안관제 가능하도록 새로운 데이터모델링(Data modelling) 방안을 제안하였다.
본 논문은 센서 데이터를 수집하고 효과적으로 처리하는 IoT 서비스를 위한 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템을 소개한다. IoT 분야의 발전으로 센서 데이터를 수집하고 이를 네트워크로 송·수신하는 기술을 바탕으로 하는 스마트 홈, 자율주행 자동차 등의 다양한 프로젝트가 진행됨에 따라 센서 데이터를 처리하고 효과적으로 활용하기 위한 자율제어 시스템이 이슈가 되고 있다. 그러나 자율제어 시스템의 모니터링을 위한 센서 데이터 형식은 도메인에 따라 다르기 때문에 각기 다른 다양한 도메인에 자율제어 시스템을 적용하는 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템을 소개하고, 이를 적용시켜 창문을 기준으로 내부와 외부의 센서 데이터를 처리하기 위해 1) receiveData, 2) parseData, 3) addToDatabase의 3단계 프로세스를 가지고, 자율제어 시스템에 의하여 쾌적한 실내 환경을 조성하기 위해 환기를 하는 자동 창문 개폐 시스템 'Smart Window'를 제안하고 구현한다. 이를 통해 대기 정보를 수집해 모니터링하며, 저장된 데이터를 토대로 통계 분석 및 더 나은 자율제어 수행을 위한 기계학습을 가능하게 한다.
다양한 전자전 상황에서 단위 위협체에 대하여 전자전 모델링과 시뮬레이션을 수행할 수 있는 통합 전자전 시뮬레이터의 개발 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 전자전 상황에서 전자정보 수집신호의 변수를 기반으로 전자파 신호를 발산하는 레이더 위협을 역추정하기 위한 시뮬레이션 시스템의 구성요소를 분석하고, 역추정 모델을 점진적으로 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 실험을 통하여 점진적 역추정 모델 갱신 기법의 유효성 및 개별 역추정 결과의 통합 기법을 평가한다. 개별 역추정 모델의 생성을 위하여 의사결정트리, 베이지안 분류기, 인공신경망 및 유클리디안 거리 측정방식과 코사인 유사도 측정방식을 활용하는 군집화 알고리즘을 이용하였다. 첫 번째 실험에서 레이더 위협체에 대한 역추정 모델을 구축하기 위한 위협 예제의 크기를 점진적으로 증가시키면 역추정 모델의 정확도는 향상되었으며, 이러한 과정이 반복되면 역추정 모델에 대한 정확도는 일정한 값으로 수렴하였다. 두 번째 실험에서는 개별 역추정 모델의 결과를 통합하기 위하여 투표, 가중투표 및 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘을 이용하였으며, 역추정 모델의 통합 결과는 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘에 의한 역추정 정확도가 가장 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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