4차 산업혁명이 대두되면서 IoT, AI, Big Data, AR/VR/XR등 최신 기술이 나오고 있다. 하지만, 가상현실(VR) 기술 플랫폼 서비스 분야는 표준화 및 체계적인 지원이 없는 상태이다. 또한, 가상현실 관련 다양한 플랫폼 기술이 제시되어 개발에 선택해야 하는 API 선정에서 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 가상현실 개발을 위한 방법과 사용자 서비스되고 있는 가상현실(VR) 기술에 대하여 분석했다. 또한, 개발플랫폼별 장점 및 단점을 제시해 개발자가 효율적인 플랫폼을 선정할 수 있도록 기준점을 제시하고자 한다. 또한, 가상현실에 사용되는 각종 HMD 기기에 대한 장점 및 단점을 비교에서 개발자 관점에서 효과적인 장비와 소프트웨어 플랫폼을 선정할 수 있도록 도와줄 것이다. 가상현실(VR) 개발환경시험은 Oculus 사의 제품을 사용했으며, 소프트웨어 개발환경으로 WebBased VR과 HMD 임베디드형의 두 가지 유형으로 시험을 했다.
글로벌 시대의 요구에 부응하기 위해 교육 분야에서도 글로벌 교육에 대한 필요성과 중요성이 급증하고 있다. 하지만 보는 관점에 따라 글로벌 교육의 정의와 모델에 대한 합의가 아직 명확하지 않고 글로벌 교육 과정에서의 고비용성, 저효과성, 지속성 결여 등으로 인해 실제 글로벌 교육의 성과는 예상보다 기대에 미치지 못하고 있다. 더구나 예비 교원의 글로벌 능력을 함양하기 위한 글로벌 교육에 관한 연구는 거의 이루지지지 않고 있다. 본 연구는 예비 교원의 글로벌 교육을 중심으로 IT 융합 접근 방법을 연구하였다. 본 연구에서는 우선 국내에서 시행되고 있는 글로벌 교원 양성을 위한 글로벌 교육 프로그램을 비교 분석하였다. 또한, 글로벌 교육에서의 제약 사항들을 해결할 수 있는 IT 융합 교육 시스템을 연구하여 구체적인 IT 융합 글로벌 교육 방법들을 알아보았다. 특히 빅데이터 분석 기술을 기반으로 복수학위나 교환학생 프로그램에 도움을 줄 수 있는 글로벌 교육과정 이수 추천 시스템을 제시하였다.
최근에, 휴대용 컴퓨터와 모바일 장치(Smart Phone, PDA, MP3 Player 등)의 보급 증가로 인하여 모바일 환경에서의 전력 관리 기술의 필요성은 매우 증가하고 있다. 왜냐하면, 전력 관리 기술은 모바일 장치에서 가장 중요한 요소 중 하나이기 때문이다. 한편, 하드 디스크는 가격에 비하여 용량이 크고 속도가 빠르며 최근에는 모바일 장치에서 사용하기에 충분하게 작게 만들 수도 있으므로 모바일 기기에 사용하기 적당하나, 모바일 장치에 사용하기에는 소모 전력이 너무 크다는 단점이 있다. 이러한 이유들로 인하여 본 논문에서는 디스크에 저장된 연속적인 멀티미디어 자료를 실시간으로 재생하는데 소모되는 전력을 최소화하기 위한 방법을 제안하고 평가하였다. 모바일 장치에서 소모되는 전력을 엄격히 제한하는 것은 모바일 장치들의 하드웨어와 소프트웨어 디자인에 지대한 영향을 준다. 실시간 멀티미디어 재생이 기존의 텍스트 서비스와 다른 점은 디스크가 저장된 데이타 블록을 연속적으로 공급한다는 것이다. 이것은 디스크 드라이브가 멀티미디어 데이타 전체를 재생할 동안 활성화 상태를 유지해야 하게 하므로, 전력 관리 측면에서는 매우 큰 부담으로 작용한다. 전형적인 모바일 디스크 드라이브의 전력 관리 기능은 디스크가 대기 상태에 있을 때의 과도한 입출력 요청으로 인하여 멀티미디어 재생의 품질 측면에서는 부정적인 영향을 준다. 따라서, 본 논문에서는 디스크 드라이브의 전력 소모 형태를 세밀히 분석하고, 저장된 멀티미디어 데이타를 보다 효율적으로 전력을 덜 사용해 재생할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘은 읽어야 할 데이타 블록의 수와 활성화/대기 상태의 길이를 계산한다. 이로써 본 논문에서 제안한 알고리즘은 모바일 디스크 드라이브에 저장된 데이타 블록의 연속적인 재생을 보장하는 최적의 스케줄링을 한다. 기존에 공개된 MPEG 재생기에 본 알고리즘을 적용한 멀티미디어 재생기를 만들었다. 이 재생기는 전체 재생동안 활성화 상태를 유지하는 경우와 비교하여 60%의 전력 소모량을 절약하였고, 전력 관리 모듈이 있는 디스크 드라이브에서 재생할 경우에 기존외 재생기와 비교하여 38%의 전력 소모량을 절약하였다.
움직임 예측의 전영역 탐색 (full search)에서 방대한 계산량은 실시간 비디오 압축에 큰 장애물이 되어왔으며, 이는 최근 MPEG-4 AVC (Advanced Video Coding) 표준이 기존의 MPEG-2 보다 움직임 예측에서 더 많은 계산량을 요구하고 있다. 전영역 움직임 예측의 계산량을 줄이기 위해, 본 논문에서는 기존의 전영역움직임 예측에 비하여 예측 화질의 저하가 없는 새로운 고속 매칭 알고리즘을 제안한다. 가능한 후보의 움직임 벡터를 빨리 제거함으로써 예측화질의 저하 없이 계산량만 줄일 수 있게 되는 것이다. 본 논문에서는 영상의 복잡한 영역의 효율적인 매칭 단위와 디더링 (dithering) 순서에 기초한 매칭 방식을 통하여 불가능한 후보 벡터를 더 빨리 제거한다. 제안된 알고리즘은 예측 화질의 저하 없이 기존의 PDE (partial distortion elimination) 알고리즘을 이용한 전영역 탐색 방법에 비해 $30\%$의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 비디오 부호화 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
대학 web도서관은 web으로 도서관에 소장된 서지나 기타 자료의 검색, 대출, 반납에 관한 정보의 처리가 가능하도록 되어 있는 도서관의 형태이다. 정보화 사회에 진입 한 이후 네트워크와 멀티미디어란 것의 등장으로 인해 정보전달 및 획득의 수단과 과정에 있어서 엄청난 변화를 겪고 있다. 이미지 화, 동영상 화 된 방대한 멀티미디어 정보들이 네트 워크를 통해 정보 제공자와 정보 사용자간의 물리적 거리에 대한 한계를 느끼지 못하게 되었다. 하지만, 이에 따르는 문제점으로는 저작잔 인식부족, 인프라의 미비, 기술적, 신뢰성 등으로 인해 발전이 요구되는 상태이다. 본 논문에서는 국정 대학 평가 기준에 근거하여 20개 대학의 web기반 도서관 site에서, 각 시스템별 검색 형식과 user interface를 비교, 분석하였다. 이에 기초하여 web기반 대학 도서관의 실험적 user interface를 제작하고, 이 interface에 대한 설문조사 및 데이터를 수집, 정리, 분석하였다. 이 결과를 현재web기반 대학도서관의 일반검색 시스템의 인터페이스에 적용하여 도서의 위치, 도서의 대출 및 검색회수, 대학 web도서관 내에서의 도서구입에 대한 기능을 포함하는 새로운 user interface를 제안하였다.
IoT 시대를 맞아 모바일 기기의 급격한 성능 향상에 힘입어 폭발적으로 증가하는 멀티미디어 빅데이터의 빠른 처리가 요구되고 있다. 하지만, 이런 환경의 대격변 속에서도 이미지 검색 연구 분야에서는 정확도 향상에 주로 초점을 맞춘 나머지, 고해상도 멀티미디어 데이터 Query에 대한 빠른 처리 측면에서는 제대로 대응하지 못하고 있다. 이에 우리는 이미지 검색만을 분산화한 선행연구와 달리 MapReduce 기반 분산 이미지 특징점 추출 기법을 활용하여 정확도는 유지하면서 빠른 응답시간을 확보하며, BIRCH 인덱싱을 기반으로 메모리 확장성까지 해결한 새로운 분산 이미지 검색 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안하는 분산 이미지 검색 알고리즘의 정확도, 처리시간, 확장성에 대한 실험을 통해 뛰어난 성능을 확인한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권6호
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pp.230-240
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2022
Sharing of online videos via internet is an emerging and important concept in different types of applications like surveillance and video mobile search in different web related applications. So there is need to manage personalized web video retrieval system necessary to explore relevant videos and it helps to peoples who are searching for efficient video relates to specific big data content. To evaluate this process, attributes/features with reduction of dimensionality are computed from videos to explore discriminative aspects of scene in video based on shape, histogram, and texture, annotation of object, co-ordination, color and contour data. Dimensionality reduction is mainly depends on extraction of feature and selection of feature in multi labeled data retrieval from multimedia related data. Many of the researchers are implemented different techniques/approaches to reduce dimensionality based on visual features of video data. But all the techniques have disadvantages and advantages in reduction of dimensionality with advanced features in video retrieval. In this research, we present a Novel Intent based Dimension Reduction Semi-Supervised Learning Approach (NIDRSLA) that examine the reduction of dimensionality with explore exact and fast video retrieval based on different visual features. For dimensionality reduction, NIDRSLA learns the matrix of projection by increasing the dependence between enlarged data and projected space features. Proposed approach also addressed the aforementioned issue (i.e. Segmentation of video with frame selection using low level features and high level features) with efficient object annotation for video representation. Experiments performed on synthetic data set, it demonstrate the efficiency of proposed approach with traditional state-of-the-art video retrieval methodologies.
소형 컴퓨팅 기기의 최근 발달과 더불어, 사물인터넷 기반 센서 네트워크가 광범위로 확산되고 있으며, 이제는 저렴한 비용으로 센서 연산 기능과 통신 기능을 사용가능하게 되었다. 센서 데이터 관리는 사물 인터넷 환경에서 주요한 요소이다. 센싱 장비로부터 발생되고 전파되는 엄청난 분량의 자료는 많은 유효 정보를 제공하고 사업추진을 위한 다음세대의 빅데이터로 생각되고 있다. 최신 컬럼 기반 압축 기법이 높은 공간 효율 때문에 대용량 서버에 장착되고 있다. 센서는 좁은 대역폭과 오류가 많은 무선 채널을 사용하므로, 센서 기반 저장 시스템은 불안정한 데이터 서비스에 노출되어 있다. 본 연구에서는 사물 인터넷 센서망에 대한 분석을 간략하게 서술하며, 사물 인터넷을 위한 신규 스토리지 관리 방법을 제안한다. 제안한 관리 방법은 레이드 스토리지 모형을 근거로 하고, I/O 성능의 감쇄 없이 공간 효율성을 높이기 위하여 컬럼 기반 분리 및 압축법을 활용한다. 컴퓨터 모의 성능 실험을 통하여 본 제안 저장 기법이 기존 Raid 제어 기법보다 우수하다는 결론을 얻었다.
클라우드 환경이 대기업을 중심으로 보편화되면서 중소기업에서도 대기업과 상생하기 위한 방안으로 클라우드 서비스를 이용한 다양한 기술들(IoT, 블록체인 등)을 활용하려고 하고 있다. 본 논문에서는 중소기업의 정보효율성을 향상시키기 위해서 중소기업에서 생산되는 대용량의 IIoT 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 블록체인 기반의 IIoT 정보 수집 모델을 제안한다. 제안 모델은 중소기업의 엔드 포인트에서 발생할 수 있는 데이터를 블록체인으로 처리할 수 있도록 동일 정보의 그룹을 독립적으로 생성하여 데이터 센터에게 전달하여 분석할 수 있도록 하기 때문에 중소기업의 생산 효율성 향상시킬 수 있도록 하였다. 또한, 제안 모델의 성능평가는 대기업이 아닌 중소기업을 대상으로 IIoT에서 처리되는 데이터의 생산 처리량을 처리하도록 가정하였기 때문에, 제안 모델에서 처리되는 대용량의 데이터 간 연계를 균등하게 유지할 수 있도록 하였다. 제안 모델의 가장 큰 특징 하나는 중소기업의 생산성뿐만 아니라 생산 제품의 정보를 효율적으로 제어할 수 있도록 프로세스를 확장 가능하다.
최근 인터넷의 급속한 발달에 따라 정보들이 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 수많은 정보들을 원활하게 커뮤니케이션하기 위해서 다양한 연구가 이루어지고 있다. 최근에는 인공지능 및 빅데이터 기술을 적용한 관련 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 괄목할 만한 결과를 도출해내지 못하고 있다. 그 원인 중 하나는 언어 및 지식 표준의 결여라는 심각한 한계에서 찾을 수 있다. 현재는 멀티미디어적인 접근 방식의 회의에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있는 실정이며, 점차적으로 지식기반 회의 시스템에 관해서도 관심을 가지기 시작했다. 멀티미디어적인 접근 방식의 회의의 경우는 기존 오프라인 회의의 장단점을 그대로 온라인으로 표현 한 것에 지나지 않으며 정작 중요한 실제 회의 내용 및 과정에 대한 정보 관리는 소홀하게 된다. 이에 본 논문에서는 회의 내용정보를 온톨로지화 할 수 있는 방안에 대해 연구하고 온톨로지화된 정보를 체계적으로 분석하는 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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