• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.182-186
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• 2001

효율적인 스트리밍을 지원하기 위하여 JNI(Java Native Interface)를 이용한 플레이어를 구현한다. 미디어 플레이어는 전달 관리기, A/V 디코더, 렌더링 모듈, 자바 그래픽 라이브러리로 구성하고, 렌더링 모듈은 JNI Export Manager, Java Scene Manager, Drawing Manager,NJI API로 구성한다. 디코딩 된 스트림은 자바가 읽어들일 수 있는 객체 타입으로 변환하는 JNI Export Manager와 장면 구성하는 Java Scene Manager, 자바 그래픽 라이브러리를 이용하여 실제 화면에 드로잉하는 Drawing Manager를 통하여 재생한다. 본 논문은 Java Scene Manager를 Native 영역에서 처리하여 디코딩 된 스트림 객체를 전달받아 RGB변환하고, 장면 구성정보를 이용하여 장면을 구성하여 최종적으로 JNI Export Manager에게 전달한다. 따라서 장면을 구성하기 위한 정보를 JNI API를 통하여 전달할 필요가 없으므로 그 만큼의 성능 향상을 보이고, Native 영역에서 처리하므로 자바 언어에서 처리하는 것보다 효율적이다. 이는 성능 비교표를 통하여 재생시간 향상을 보인다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제26권2호
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• pp.23-28
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• 2003

This research explains visualization of diagnostic system of 3D CAD data, IGES (Initial Graphics Exchange Specification), by using JNI(Java Native Interface) to connect between C++ and Java programming. The diagnostic system is to analyze IGES clearly by identifying errors and anomalies with respect to the diagnosis of geometry and topology of entities. The output of the system is IGES file including . error information which can be visualized with different colors by several commercial visualization systems. The paper focuses on the visualization of the result IGES which can be extended to web based application over internet.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.122-132
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• 2010

다양한 모바일 장비의 등장으로 인하여 해당 장비에서 실행 가능한 응용 프로그램의 요구가 증가하고 있다. 플랫폼 독립적이란 특성을 가지는 자바 언어는 이러한 환경에 최적의 프로그래밍 언어로 급부상하고 있다. 그러나 자바는 가상 기계에 의해 실행되므로 플랫폼 의존적인 기능을 제공하지 못하는 단점을 가진다. 썬 마이크로시스템즈에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 자바 네이티브 메소드라는 JNI 기술을 제시하였다. JNI 기술을 이용하기 위해서는 JVM의 내부구조와 JNI에 대한 풍부한 지식이 필요하다. 또한 수많은 JNI 함수의 사용으로 인하여 프로그램 개발 생산성과 품질의 저하를 초래하고 있다. JNI에 대한 지식 없이 쉽고 빠르게 네이티브 프로그래밍이 가능 하도록 도와주는 지원 도구의 필요성 대두되고 있다. 이를 위해서는 자바 언어와 C/C++ 언어 사이에 존재하는 구문과 의미상 차이점을 자동적으로 처리해 주어야 한다. 본 연구에서 자바와 C/C++언어 간에 차이점과 이를 극복하기 위한 방안을 제시하고 이를 바탕으로 개발한 JNI 통합 개발 환경을 소개한다.

• 정보학연구
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• 제3권2호
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• pp.13-21
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• 2000

자바 네이티브 메소드는 시간 소모적인 작업의 효율적 실행, 플랫폼 종속적인 작업의 수행, 라이브러리의 재사용 등을 위해 제안되었다. 실행 속도 향상을 위해 네이티브 메소드를 사용한다면, 네이티브 메소드 구현에 자바 언어가 아닌 컴파일 방식의 다른 언어를 사용해야한다. 또한 자바 네이티브 인터페이스의 개념을 습득해야한다. 이러한 부담을 경감시키기 위해 렬 논문에서는 자바 메소드를 네이티브 메소드로 자동 변환하여 주는 자바 네이티브 메소드 생성 시스템을 제안하였다. 또한 본 시스템은 JNI의 개념을 요구하지 않기 때문에 C 언어로 네이티브 메소드를 작성하려는 프로그래머에게 편의를 제공한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.135-145
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• 2000

MMS(Manufacturing Message Specification)는 PLC, NC, 로봇 등과 같이 서로 다른 제조회사의 서로 다른 단위제어기기 제품들간에 통신할 수 있는 ISO/IEC 9506으로 표준화된 공장자동호용 프로토콜이며 OSI 참조 모델의 최상위 층인 응용계층 프로토콜에 해당된다. 본 논문은 MMS를 TCP/IP상에서 동작할 수 있도록 유닉스 환경에서 ASNSI-C 언어로 구현하고, 이 구현된 프로토콜을 JNI(Java Native Interface)를 이용해 JAVA 클래스화한다. JAVA 클래스화함으로써 기존에 제공되는 MMS 라이브러리를 이용하는데 있어 표준화되지 않은 서로 다른 API를 이용하는데 어려움과 GUI를 구현하는데 어려움을 극복하는 기본을 제공한다. 그리고 구현된 JAVA 클래스화된 MMS 라이브러리를 인터넷의 WWW상에서 동작시킬 수 있도록 자동화된 PCB(Printed Circuit Board) 조립라인을 대상 모델로 선정하여 응용 프로그램을 작성하여 구현된 JNI를 이용한 MMS가 인터넷상에서 동작하여 사용자에게 일괄성있는 인터페이스를 제공하는 웹 브라우저를 통해 RMD(Real Manufacturing Device)를 동작${\cdot}$제어${\cdot}$감시할 수 있음을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.345-346
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• 2012

다양한 모바일 디바이스에서는 스피커와 마이크로폰의 자체에서 발생하는 반향(Echo)에 대한 문제점이 제시되어 녹음할 때 생기는 에코를 제거하기 위한 알고리즘 연구의 필요성이 증대되고 있다. 따라서 본 논문은 적응 신호 처리에 기반한 음향 반향 제어 알고리즘을 안드로이드 플랫폼 기반의 JNI를 이용한 설계 방법을 제안한다. 적응 반향 제거 애플리케이션은 일반적인 LMS 적응 필터를 적용하여 사운드에서 반향을 제거하고 FIR 필터를 사용하여 사운드의 웨이브폼에 FIR 필터를 적용한다. 안드로이드 플랫폼 기반의 JNI(Java Native Interface)를 이용한 설계는 기존에 사용되는 소스 코드를 재활용하고 프로그래밍을 쉽게하도록 도와준다.

• 정보학연구
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• 제4권1호
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• pp.1-7
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• 2001

자바 프로그램은 플랫폼 독립적이라는 장점을 갖는 반면에 그의 실행이 가상 기계를 통하여 이루어지기 때문에 실행 시간의 비효율성을 가진다. 이러한 문제를 극복하기 위해 just-in-time(JIT) 컴파일러, 오프라인 바이트코드 컴파일러와 같은 다양한 해결 방법이 제안되어 왔다. 그러나 JIT 컴파일러는 실행시간에 바이트코드로부터 네이티브 코드로의 번역이 일어나므로 실행시간 부담을 가진다. 그리고 순수 오프라인 바이트코드 컴파일러는 동적 클래스 적재(dynamic class loading)의 어려움을 가진다. 본 논문에서는 동적으로 바이트코드를 적재학 수 있는 능력을 유지하면서, JIT 보다 더 효율적 실행이 가능한 방법을 제안한다. 또한 기존의 bytecode-to-C 번역기와는 달리, 우리의 번역기는 자바 네이티브 인터페이스(JNI)를 사용함으로서 JDK 실행 환경과의 완벽한 호환성을 유지한다. 본 연구의 결과로 바이트코드를 JNI를 사용한 C 코드로 변환하기 위한 번역기를 설계하고 구현하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.137-143
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• 2013

This paper describes an implementation of face detection technology for a real-time application on the Android platform. Java class of Face-Detection for detection of human face is provided by the Android API. However, this function is not suitable to apply for the real-time applications due to inadequate detection speed and accuracy. In this paper, the AdaBoost based classification method which utilizes Local Binary Pattern (LBP) histogram is employed for face detection. The face detection module has been developed by C/C++ language for high-speed image processing, and this module is included to the Android platform using the Java Native Interface (JNI). The experiments were carried out in the Java-based environment and JNI-based environment. The experimental results have shown that the performance of JNI-based is faster than Java-based method and our system is well enough to apply for real-time applications.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.551-554
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• 2008

셋탑박스나 스마트폰과 같은 임베디드 장비는 GUI(Graphical User Interface)기능 제공 및 플랫폼 독립성(Platform Independance) 유지를 위해 자바 환경을 사용한다. 이러한 장비에 자바 환경을 적용하기 위해 SUN에서 제공하는 임베디드용 자바가상머신의 하나인 CVM(Classic Virtual Machine)을 탑재하여 사용하게 된다. 자바의 GUI를 제공하기 위해서는 CVM에 포함된 PBP(Personal Basis Profile)에서 명세하고 있는 GUI표준 API를 사용해야 한다. GUI 표준 API를 구현 할때에 자바의 네이티브 메서드와 운영체제의 네이티브 함수간에 상호 연동이 될 수 있도록 JNI(Java Native Interface)를 사용하여 구현한다. 이에 본 논문에서는 실시간 운영체제 iRTOS를 기반으로 CVM GUI를 구현하기 위해 그래픽 원도우 시스템과 GUI 표준 API와의 상호 연동을 하는 네이티브 함수와 각종 이벤트 처리에 대해 설계 및 구현한 내용을 기술한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권1호
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• pp.7-14
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• 2013

고사양 디지털 카메라를 내장한 스마트 기기의 보급이 급격하게 증가하면서 고해상도 영상의 품질을 개선하는 기능이 중요해지고 있다. 모바일 기기의 제한된 자원과 영상의 정보량을 감안하면 지나치게 복잡하지 않은 알고리즘을 선택해야 하고 가능한 효율적인 구현 기술을 사용해야 한다. 영상의 질을 향상시키는 기법 중 간단하면서도 널리 사용되는 기술은 명암 값 분포를 조절하는 명암비신장 (contrast stretching) 기법이다. 안드로이드 스마트폰의 경우, 구현 기술로는 가상 머신 위에서 동작하는 자바 라이브러리, JNI (Java Native Interface) 기반 원시 (native) C/C++ 구현 기술, 그리고 SIMD (Single Instruction Multiple Data) 기법이 적용된 NEON 구현 기술 등이 있다. 이 연구에서는 이 세 가지 기술을 선형 명암비신장 연산, 그리고 평활화 명암비신장 연산에 적용하여 그 성능을 실증적으로 비교 분석하였다. 그 결과 원시 C/C++과 NEON 라이브러리의 실행 속도는 자바 라이브러리 실행 속도에 비해 각각 56-78배, 50-76배 빠르다는 점을 확인하였다.