최근 모바일 장치 시장이 급격히 성장하면서 모바일 장치의 기능성 또한 빠르게 발전하고 있다. 소비자는 모든 환경에서 이기종 모바일 장치간 데이터 전송 또는 무선 인터넷을 통한 멀티미디어 데이터 전송이 가능하기를 원한다. 이와 더불어, 단일 모바일 장치가 블루투스, 와이파이(Wi-Fi), W-USB, NFC와 같은 다양한 connectivity 기술을 채용하는 경향도 보인다. 이와 같은 시장의 흐름에 따라 이기종간 association 기술의 중요성이 점차 부각되고 있다. 본 논문은 기존 NFC handover 프로토콜을 확장하여 W-USB 기술의 NFC association을 지원하는 방법을 다룬다. 또, W-USB 기술의 NFC association 표준과 NFC handover 프로토콜 간의 차이점을 설명하고 기존 NFC handover 프로토콜을 확장하여 이를 해결할 수 있는 방법을 제시한다. 마지막으로 본 논문은 W-USB handover 프로토콜 지원을 위한 NFC 시스템 구현에 대해 기술한다.
끊임없이 진화하는 이동통신 네트워크 기술로 인하여 대부분의 CDMA망은 다양한 대역폭을 가진 네트워크 표준들이 공존하게 되었다. 이는 사용자의 위치나 모바일 디바이스의 네트워크 접속 기능에 따라 서로 다른 대역폭의 이동통신 네트워크를 통하여 모바일 응용 서비스에 접근하게 된다는 것을 의미한다. 이러한 이동통신 네트워크의 대역폭의 차이는 곧 서비스 응답 시간의 큰 편차를 야기하게 된다. 이와 같은 문제점을 다루기 위해 본 논문에서는 CANS (Context-Aware framework for mobile Navigation Services)라고 부르는 프레임워크를 제시한다. CANS는 휴대폰 상에서 실행되는 CDRG기반 항법 서비스에 필요한 다양한 컨텐츠를 사용자의 네트워크 프로파일을 고려하여 적응화시키므로써 모바일 항법서비스를 가능케 한 최초의 상황인지형 프레임워크이다. 상용 CDMA망 하에서의 다양한 실험을 통해 CANS가 대역폭에 맞추어 컨텐츠를 적응화 하므로써 네트워크의 종류에 관계없이 일정한 서비스 응답 시간으로 서비스할 수 있음을 보인다.
모바일 기술의 발전으로 오프라인 컨텐츠가 아닌 온라인 매체로 다양한 영상 컨텐츠를 제공받는 수요층이 늘어나고 있다. 그러나 모바일 단말기의 작은 화면에 맞게 수작업으로 편집/수정하기 위해서는 비용과 노력이 많이 드는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상 컨텐츠 가운데 가장 다양한 형태를 지닌 인쇄 만화를 모바일 단말기 환경에 맞게 자동 변환하는 Automatic Comics Conversion(ACC) 시스템을 제안한다. 모바일 단말기 화면에 적합한 형태로 기존 오프라인 만화책 각 한 면의 프레임으로 분할하기 위해 다층신경망(MLP: Multi-Layer Perceptorn)을 이용하였으며, 각 프레임은 영상의 의미 구조 (Semantic Structure)의 손실을 최소화하여 적합한 크기로 분할된 영상들을 자동 변환하여 제공한다. 또한 동적인 만화 영상을 애니메이션으로 제공하기 위하여 텍스처 분석 연구를 더 했다. 이에 본 연구는 만화뿐만 아니라 프레임 단위로 되어있는 사진, 웹사이트, 다양한 영상 등을 언제 어디서나 제공받을 수 있도록 모바일 단말기에 제공함으로써 효율성을 검증한다. 또한 오프라인의 정지 영상을 분할된 영상 프레임 정보를 통해 움직이는 영상으로 제공할 수도 있다.
모바일 Device-to-Device(D2D) 캐싱 네트워크는 다수의 모바일 사용자들 사이에서 인기 있는 멀티미디어 콘텐츠들을 사전에 캐싱 서버 단말 (CSD: Caching Server Device)들에 분산 저장한 후 네트워크 인프라를 거치지 않고 사용자들에게 직접 데이터를 전송할 수 있다. 이를 통해서 유선 트래픽과 서비스 지연 시간을 획기적으로 줄일 수 있다. 본 논문에서는 이러한 모바일 D2D 캐싱 네트워크에서 모바일 사용자가 요구하는 콘텐츠를 캐싱하고 있는 다수의 CSD들을 활용하여 네트워크의 전송 효율을 높일 수 있는 효율적인 전송 기법을 제안한다. 제안된 기법은 각 모바일 사용자가 전송 받기를 희망하는 콘텐츠를 캐싱하고 있는 다수의 CSD들을 채널 이득에 따라서 정렬하여 최적의 CSD 조합을 선택함으로써 기존의 Brute-force 탐색 기반의 최적 방식 대비 복잡도를 획기적으로 줄일 수 있으며, Blanket 전송 방식과 Opportunistic 전송 방식 대비 높은 네트워크 전송 효율을 얻을 수 있다.
최근 인터넷의 발달로 사진이나 동영상과 같은 멀티미디어의 소비가 빠르게 증가함에 따라 메타데이터의 중요성이 부각되고 있다. 기존에 존재하고 있는 메타데이터의 경우 포맷에 맞는 GPS값이나 초점거리와 같은 한정된 정보만을 저장한다. 하지만 모바일 기기나 멀티미디어 취득 장치의 발달로 기기에 다양한 센서를 사용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 멀티미디어 취득 시의 기존의 메타데이터 포맷의 정보 뿐 만 아니라 기기의 자이로스코프, 가속도 센서와 같은 다양한 센서의 정보와 같은 기존 포맷 이외의 메타데이터를 함께 저장할 수 있는 방법에 대해서 설명한다. 제안한 방법을 이용하여 동영상 촬영 시 이동하는 촬영위치 정보를 제공하는 응용프로그램을 제시하였다. 동영상 촬영위치 정보는 이미지 정합, 효과적 이미지 분류 등 다양한 응용을 가능하게 할 것으로 예상된다.
Most of existing watermarking schemes insert and extract a watermark, focusing on the visual conservation of an original image. However, existing watermarking schemes could be difficult for a watermark detection in case of various distortion caused by display-capture devices. Therefore, we propose a new display-capture based mobile watermarking scheme. The proposed watermarking scheme is a new concept for embedding a watermark, which uses the generated image instead of a given original image. For effective watermark decoding, we also present a method for detecting the background image whose error bit can not be corrected because of various heavy distortion and for avoiding it from the decoding process. For this scheme, we adopt distortion coefficients of camera calibration when we separate a background image from a captured image. For finding available correction bits of ECC through the decoding process, we capture 30,000 images and then calculate the separation ratio of a background image and the average error bits per an image. As experimental result, the separation ratio of a background image is about 96.5% in 30,000 captured image. And the false alarm ratio shows about $5.18{\times}10^{-4}$ in the separated background image. And also we can confirm the availability of real-time processing because the mean execution time is about 82ms per an image for capturing and decoding.
The rapid proliferation of wireless networks provides a ubiquitous channel for delivering instructional materials at the convenience of the user. By delivering content through portable devices linked to the Internet, the full spectrum of multimedia capabilities is available for engaging the user's interest. This capability encompasses not only text but images, video, speech generation and voice recognition. Moreover, the incorporation of machine learning capabilities at the source provides the ability to tailor the material to the general level of expertise of the user as well as the immediate needs of the moment: for instance, a request for information regarding a particular city might be covered by a leisurely presentation if solicited from the home, but more tersely if the user happens to be driving a car. This paper presents system architecture to support mobile instruction in conjunction with knowledge-based tutoring capabilities. For concreteress, the general concepts are examined in the context of a system for mathematics education on the Web.
Automated guided vehicles have been used for a long time to increase work efficiency in the logistics field, but it is difficult to apply to a variety of logistics sites due to either the restricted movement mechanism or expensive devices. In this paper, we present a flexible software architecture that is hardware-independent for a mobile power cart of the follow mode and implement it using a ROS software platform. Through the SCV analysis for the system functionalities, we design a package to track a user movement and a package to control a new hardware platform. It has an advantage to use a variety of movement algorithms and hardware platforms by applying the strategy pattern and the template method pattern for the design of a software architecture. Through the performance evaluation, we show that the proposed design is maintainable in terms of a software complexity and it detects a user's movement by obtaining a user skeleton information so that it can control a hardware platform to move at a certain distance.
모바일기기가 발달함에 따라 핸드폰에 수많은 기능들이 탑재되고 있다. 영상 통화 기능도 그 중 하나이다. 본 논문에서는 화자와 스마트폰 사이의 거리를 측정하기 위한 다중 색좌표계와 다중 임계치를 사용하는 방법을 제시한다. 첫 번째로 피부색의 색상정보에 근거하여 얼굴영역을 검출한다. 두 번째로 검출된 얼굴영역의 크기를 이용하여 스마트폰과 화자 사이의 거리를 측정한다. 특히 본 논문에서 제시하는 얼굴영역 검출 알고리즘 개발에 있어 고려한 점은 스마트폰의 기본기능과 함께 실시간으로 처리가 가능할 정도로 연산량이 적어야 하며, 움직임이 많은 핸드폰의 특성상 프레임과 프레임 사이의 움직임과 조명 및 배경에 따라 검출된 얼굴 영역이 급격히 변화하는 문제를 해결할 수 있는 얼굴영역 검출 알고리즘을 개발하고자 하였다.
본 논문에서는 이동변위를 기반으로 하는 휴대기기의 새로운 입력 방법을 제안한다. 이를 위하여 휴대기기에 장착되어 있는 카메라를 이용하여 영상을 연속적으로 획득하고, 획득된 영상간의 변위를 실시간으로 계산함으로써 휴대기기의 이동 변위를 추정하였다. 제안하는 알고리즘은 획득된 영상간의 변위를 실시간으로 계산하기 위하여 계산량이 적은 SUSAN 코너 검출기를 사용하여 두 영상에서 특징점 들을 추출하였다. 다음으로 추출된 특징점 사이의 매칭작업을 수행하기 위하여 투 패스 알고리즘을 적용한 보로노이 평면을 생성하고, 두 영상의 거리 값인 SAD (Sum of absolute difference)를 계산함으로써 두 영상간의 변위를 계산하였다. 실험결과에서는 총 1500장의 영상을 이용하여 변위 추정알고리즘의 성능을 평가하였다. 그 결과 최대 90% 이상 매칭 성공률을 보였으며, 연산 속도는 5 ms 이내였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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