The Army, Navy, and Air Force are currently making various efforts to apply defense IoT technology by reflecting the characteristics of each military. However, there are concerns that comprehensive collection, management, and analysis may be limited because each military has no overlapping system or guaranteed interoperability of data, and there are inefficient aspects in terms of using and investing a limited defense budget. In this study, evaluation items and priorities for pilot projects were selected by applying Delphi technique and AHP method to determine which projects are preferentially effective when commonly applied in terms of Army, Navy, and Air force. As a result of the analysis, the project basis and driving force, project feasibility, performance and ripple effect, redundancy and connection were identified in the order of IoT-based small detachment units and unmanned base construction, intelligent smart unit, smart ground ammunition depot, and smart training management system. According to the comprehensive results reflecting the weights of each evaluation item, the fact that small detachment units and unmanned base construction project are recognized as the first project to be applied to the Army, Navy, and Air Force is a valid approach to be effective while each military is burdened with personnel management because of the reduction of manpower. Through the research results, it is expected that the direction of application to the policy of the defense IoT project can be confirmed in terms of efficient use of limited budgets.
다수의 색상 및 거리 순서쌍으로 구성된 몰입형 영상 압축을 위한 MPEG immersive video (MIV) 표준은 시점 간 중복 영역 제거 후 잔여 영상을 병합하여 높은 압축률을 확보하였다. 비슷한 영역을 표현하는 시점 간 그룹화를 통해 품질 향상 및 선택적 스트리밍 구현이 가능하나, 최근 그룹 기반 MIV 부호화 기술은 활발히 논의되고 있지 않다. 본 논문은 최신 MIV 참조 소프트웨어에서 그룹 기반 부호화 기술을 이식하고, 최적의 그룹 별 시점 및 영상 개수 산출을 위한 실험을 진행하였으며, 출력 영상 내 잔여 영상의 비율을 기반으로 전역적 영상 표현을 위한 최적의 출력 영상 수를 결정하는 기법을 제안한다.
자동차 제조 기업은 생산되는 제품 수명 주기가 짧기 때문에, 공정계획 및 라인 변경이 빈번히 일어난다. 따라서 새로운 공정을 계획하는 경우보다 기존 공정계획을 바탕으로 라인의 설비를 재배치하거나, 제어정보를 수정하는 경우가 많다. 하지만 생산라인의 제어 정보를 기술하는 표준 방법론이 없기 때문에 기존 공정의 정보를 해석하고 수정하는데 많은 노력이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 자동화 생산라인에서 일반적으로 사용할 수 있는 제어레벨 공정 모델링 방법론(SOS-Net)을 제안하고자 한다. 제안된 방법론은 실제 현장라인과 동일한 Low Level의 정보들을 체계적으로 표현함으로써 모델링 결과가 현업에 직접 사용될 수 있도록 고려하였다. 본 논문에서 제안하는 SOS-Net은 쉽게 작성할 수 있으며, 기존의 High Level 모델링 방법들이 갖는 한계점을 극복하고, 현업에서 사용할 수 있는 FB(Function Block) 제어 코드를 생성하는 것을 목적으로 한다.
XML 데이터를 효율적으로 저장하고 질의하기 위하며 많은 기법들이 제안되었다. 이러한 목표를 위한 한 가지 방법은 XML 데이터를 관계형 형식으로 변환하여 관계형 데이터베이스를 사용하는 것이다. 그러나 대부분의 연구가 XML의 내용과 구조만 변환하고 숨겨진 의미적 제약조건을 간과하거나 일부만 적용하였다. 따라서 이 논문에서는 XML Schema로부터 의미적 제약조건의 체계적인 추출 방법과 추출된 의미적 제약조건을 관계형 스키마로 변환할 때에 보존하는 방법을 제안한다. 변환 알고리즘은 XML Schema로부터 의미적 제약조건을 추출하고 보존하는데 이용되며, 추출된 의미적 정보들을 스키마표기법에 따라 재작성하여 어떻게 의미적 제약조건을 보존하는지를 보여준다. 또한 변환하는 동안에 올바른 관계형 스키마를 보증하기 위하여 제약조건 확인에 필요한 의미적 지식을 제공한다. 이 방법에서는 내용, 구조와 함께 무결성 제약조건들은 동시에 유지되며, 또한 저장 중복성을 줄일 수 있다.
The 4th Industrial Revolution and the continuous development of Science and Technology have also required a speedy business promotion method in the defense industry. Advanced countries including the United States are already boldly innovating the existing high-cost and long-term acquisition system with the highest priority in weapons development to cope with the military rise of Russia and China. The Ministry of National Defense and the Defense Acquisition Program Administration have also recently introduced a quick acquisition system and are applying it to business promotion. In addition, some small-scale projects and weapons systems are being reorganized so that they can be managed by the units demanding them. After an organizational diagnosis of the Project Acquisition Group by the Ministry of National Defense in 2020, it has been reassigned as a subordinate unit of the Army Logistics Command from a direct unit managed by the Army HQ. As a result, problems such as work conflict or redundancy have been identified. In addition, a system has been implemented to shorten the acquisition period by applying a rapid acquisition program in the field of weapons systems by benchmarking the rapid acquisition program of advanced countries. The force support system project process will also need to introduce such a quick acquisition system. In addition, the Ministry of National Defense is considering ways to delegate some weapon systems to each military, which will then carry out tasks ranging from requirements determination to project management. Accordingly, it is now time to expand the organization for the management of the Army's weapons system acquisition project. Therefore, in this paper, the Army Project Acquisition Group was analyzed on its organization, acquisition procedures, and cooperation systems, with presentations of development plans for each field.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권2호
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pp.43-52
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2024
Medical imaginings assume a important part in the analysis of tumors and cerebrospinal fluid (CSF) leak. Magnetic resonance imaging (MRI) is an image segmentation technology, which shows an angular sectional perspective of the body which provides convenience to medical specialists to examine the patients. The images generated by MRI are detailed, which enable medical specialists to identify affected areas to help them diagnose disease. MRI imaging is usually a basic part of diagnostic and treatment. In this research, we propose new techniques using the 4D-MRI image segmentation process to detect the brain tumor in the skull. We identify the issues related to the quality of cerebrum disease images or CSF leakage (discover fluid inside the brain). The aim of this research is to construct a framework that can identify cancer-damaged areas to be isolated from non-tumor. We use 4D image light field segmentation, which is followed by MATLAB modeling techniques, and measure the size of brain-damaged cells deep inside CSF. Data is usually collected from the support vector machine (SVM) tool using MATLAB's included K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm. We propose a 4D light field tool (LFT) modulation method that can be used for the light editing field application. Depending on the input of the user, an objective evaluation of each ray is evaluated using the KNN to maintain the 4D frequency (redundancy). These light fields' approaches can help increase the efficiency of device segmentation and light field composite pipeline editing, as they minimize boundary artefacts.
움직임 추정은 동영상내에 존재하는 중복된 데이타를 제거하기 때문에 비디오 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 높은 계산 복잡도로 인하여 실시간 영상 전송에 많은 어려움을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 낮은 계산 복잡도를 지닌 움직임 추정 기법들이 필요한데, 본 논문에서는 현재 블록과 높은 시간적, 공간적 상관성을 가지고 있는 블록들의 움직임 벡터들, 즉 참조 프레임에서 동일한 위치에 있는 블록의 움직임 벡터와 현재 프레임에서 현재 블록의 이웃에 있는 블록들의 움직임 벡터들을 이용하여 현재 블록의 탐색 시작점과 탐색 패턴을 적응적으로 결정하여 움직임 벡터를 추정하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 실험을 통하여, 제안된 기법을 낮은 계산 복잡도를 지닌 움직임 벡터 필드 적응적 탐색 기법 (Motion Vector Field Adaptive Search Technique : MVFAST)과 예측된 움직임 벡터필드 적응적 탐색 기법(Predictive Motion Vector Field Adaptive Search Technique : PMVFAST)과 비교하였을 경우, 제안된 기법은 약 0.01~0.3 (dB) 정도의 화질 향상과 낮은 계산 복잡도로 인하여 약 1.12~l.33 배의 속도 향상을 보였다.
기존에 홍채 특징 추출을 위해 가장 많이 사용하는 방법인 직교 이차원 Gabor 웨이블릿의 경우, 2개 이상의 기저 함수들을 다양한 홍채 위치에 적용시켜서 얻어진 256바이트의 홍채 코드를 이용하여 홍채 인식을 수행한다. Gabor 웨이블릿은 홍채 패턴 특성이 반영되지 않은 기저 함수들을 많은 홍채 텍스쳐 위치에 적용함으로써, 생성된 홍채 코드들 사이에 상호 의존성이 높은 불필요한 코드들이 존재하게 되며, 결과적으로 전체 홍채 코드의 크기가 너무 커진다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 독립 성분 분석에 의한 새로운 홍채 특징 추출 및 홍채 인식 방법을 제안한다. 제안된 독립 성분 분석 방법은 홍채 텍스쳐 자체로부터의 학습을 통하여 최적의 기저 벡터들을 얻을 수 있기 때문에, 홍채 코드의 크기가 작으면 저도 홍채 패턴의 특성을 가장 잘 반영하는 홍채 특징들을 추출할 수 있다. 또한 본 논문에서는 독립 성분 분석에 의한 홍채 특징 추출 및 홍채인식 성능을 보다 개선하기 위하여, 독립 성분 기저 벡터를 재구성하는 방법과 기저 벡터의 집합을 두 가지 이상으로 적용하는 방법을 제안한다. 개선된 독립 성분 분석은 Gabor 웨이블릿 방법과 성능을 비교하였으며, 인식 오류율은 유사한 결과를 나타내면서도 홍채 코드 크기는 4배 이상 감소되는 뛰어난 성능을 나타냈다.
MPEG-I에서는 최대 6자유도(6DoF)를 가지는 몰입형(immersive) 비디오의 압축 표준화를 진행하고 있다. 360 비디오의 전방위 뷰(view)와 함께 움직임 시차(parallax)를 제공하는 3DoF+ 비디오는 고정된 위치에서 상체 움직임 정도의 제한된 공간에서 획득된 여러 뷰 비디오를 사용하여 임의의 원하는 시점의 뷰를 렌더링한다. MPEG-I 비쥬얼 그룹에서는 이러한 3DoF+ 비디오의 압축 표준화를 진행하고 있으며, 그 과정에서 TMIV(Test Model for Immersive Video)라는 시험모델을 개발하고 있다. TMIV에서는 다수의 입력 뷰 비디오들의 중복성을 제거하고 남은 텍스쳐 및 깊이 영상 패치(patch)들을 촘촘히 프레임으로 패킹한 아틀라스(Atlas)를 생성하고 이를 부호화한다. 본 논문은 보다 효율적인 3DoF+ 비디오 부호화를 위해서 작은 크기의 블록들을 제거하는 아틀라스 생성 기법을 제시한다. 제안기법은 TMIV 대비 자연영상과 그래픽 영상에서 각각 0.7%와 1.4%의 BD-rate 비트율 감소의 성능 개선을 보였다.
모바일 기기의 성능 및 화면, 무선 네트워크의 속도 등의 제약으로 모바일 컨텐츠 개발에는 많은 어려움이 있다. 단순히 유선 웹상에서 기존에 서비스 되던 컨텐츠의 가시적인 축소만으로는 양질의 컨텐츠 제작이 어렵다. 빠르게 변화하는 모바일 컨텐츠 시장에 적응하기 위해서는 컨텐츠 특성에 최적화된 데이타 표현 기법 및 저작 도구의 개발이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 모바일 기기 상에서의 한자 학습을 위한 적은 용량의 모바일 컨텐츠 및 저작 도구를 개발하였다. 본 연구에서 개발한 모바일 컨텐츠는 단순히 한자 이미지와 설명 정보를 보여주는 것이 아니라, 한자 획순으로 붓으로 쓰는 것과 같은 애니메이션 효과를 줄 수 있다. 또한 저작 도구는 사용자가 그래픽이나 한자, 모바일 프로그래밍에 관한 전문가가 아니더라도 쉽고 빠르게 컨텐츠를 생성할 수 있는 개발 환경을 제공한다. 본 논문은 트루타입 폰트로부터 글자 모양을 획득하여, 간단한 사용자 입력으로 획 분할 및 획 순서 정보를 얻고, 자동으로 획의 방향을 추출, 각 획마다 붓으로 쓰는 효과의 애니메이션을 생성한다. 다음으로 모바일 기기에서의 효율적인 글자 애니메이션을 위해 애니메이션 데이타를 압축한다. 본 논문은 한자뿐 아니라, 한글 또는 다른 형태의 그래픽에도 이용될 수 있으며, 향후 획 분할 및 획 순서 결정을 자동화하는 방법을 연구하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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