현대의 소프트웨어공학 관련 연구 중에서, 산업계가 궁극적으로 추구하는 수준의 생산성을 제공할 수 있는 기술은 아마도 프로덕트라인 공학이 될 것이다. 지금까지의 소프트웨어공학 기술로는 소프트웨어 개발 분야에 프로덕트라인 기법을 실질적이고 실용적으로 적용하기에는 아직 충분히 성숙하지 못한 것이 사실이다. 본 논문에서는 저자가 산업체에서 접한 과거 3년 동안의 PDA 스마트폰 개발 경험을 바탕으로 실용적 수준의 프로덕트라인 기법을 Model-Driven Architecture(MDA) 접근 방법을 통해 제안한다. 이동 단말 시스템의 경우 단말기 제조사, 목적 사용자 층, 이동 단말 사업자 등에 따라 다양한 형태의 소프트웨어가 존재한다. 특히, 최근에는 단말기 사용자가 직접 느낄 수 있는 지원 기능 구성 및 인터페이스 형식은 매우 다양한 형태가 존재하며, 같은 제조사에 시리즈 제품으로 개발하더라도 이 부분에 대한 변이성이 매우 큰 특징이 있다. 하지만, 전형적인 폰 관련 기능 모듈 즉, 음성호 및 화상전화 기능, 메시지, 주소록, 데이터통신, 카메라 및 멀티미디어 기능, 웹 브라우징 과 같은 큰 기능 묶음에 대한 피처(Feature)들은 자체의 다양한 기능적 요구사항과 함께 피처 간 상호 연관성을 크고 다양한 형태로 구성될 수 있는 특성이 있다. 본 논문에서는 이동 단말기에서 구현해야 하는 다양한 형태의 사용자 소프트웨어의 요구사항에 대해 사용 시나리오 상에서 구분 가능하고 의미 있는 장면의 연속 관계로 정의하여 추후 설계, 구현, 시험 단계에서도 소프트웨어 아키텍쳐 역할을 할 수 있는 개발 기법을 제안한다. 따라서, 요구분석 단계에서도 사용자 인터페이스 관점에서 전반적인 소프트웨어 아키텍쳐에 대해 검증할 수 있게 될 뿐만 아니라 소프트웨어 개발 주기 전 과정에서 그 구조를 사용자 인터페이스 관점에서 유지, 관리 할 수 있는 핵심적인 방법을 제공한다.
여러 가지 센서를 이용한 IOT(Internet Of Thing) 시스템의 FPGA 설계용 교육장비를 소개한다. 센서들은 다양한 출력 방식을 가지고 있어서 출력 방식에 따른 센서 인터페이스 컨트롤러를 FPGA 상에서 설계가 필요하다. 본 장비는 아날로그 출력인 경우에 FPGA(Field Programmable Gate Array)내에 있는 ADC(Analog-to-Digital Converter) 방식과 디지털 출력인 경우에 $I^2C$(Inter-Integrated Circuit), SPI(Serial Peripheral Interface Bus) 통신방식 및 GPIO(General-Purpose Input/Output)를 통해 사용한 방식에 따른 여러 가지 센서 인터페이스 컨트롤러의 설계가 가능하다. 이미지 센서를 이용해서 영상 처리 하드웨어 설계가 가능하고 더불어 영상 및 영상처리 결과를 모니터에 출력하는 VGA(Video Graphics Array) 컨트롤러 설계도 가능하다. 본 장비는 유,무선 네트워크에 통신이 가능한 IOT 시스템을 위해서 한 칩에 디지털 하드웨어와 Linux System을 결합한SOC(System on Chip) 설계가 가능하다. 이 장비를 이용해서 "이미지센서 기반의 하드웨어 설계와 가속도센서 기반의 하드웨어 설계"의 사례를 소개하고 그 설계를 기반으로 "FPGA를 이용한 디지털시스템 설계" 교과목의 교육 가능한 사례를 소개한다. 학생들에 의해서 새롭게 설계한 하드웨어를 본 FPGA를 이용해서 하드웨어 장비에 적용시키는 능력을 배양할 수 있고, 또한 개념설계, 부분설계, 상세설계를 통해서 FPGA 기반 하드웨어의 창의적 종합설계 능력을 키울 수 있다.
IETF에서는 높은 대역폭과 낮은 지연시간을 요구하는 음성 및 영상 스트림을 포함한 새로운 종류의 응용 서비스의 QoS를 지원하기 위한 Intserv와 RSVP를 정의하고 있다. 그러나, 현재의 Intserv 모델에서는 각 노드가 각 flow의 상태를 유지해야 하므로, 망의 규모가 커질수록 노드의 구조가 복잡해지고 패킷의 처리 속도도 저하되는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 stateful 망 구조의 확장성 문제를 극복하기 위해, core 노드에서 각 flow 상태를 유지하지 않고 edge 노드에서만 각 flow 상태를 유지하도록 제안된 SCORE(Scalable Core) 네트워크 구조를 Intserv 의 각 서비스 QoS를 만족시킬 수 있도록 확장하였으며, 이를 위한 수락제어, 대역폭 할당 방식 및 노드 구조를 제안하였다. 또한, 각 flow에 대한 대역폭 할당. 패킷 지연 및 지연시간의 변이를 성능 변수로 하여, 제안 방식에 대한 성능 실험을 ns-2 시뮬레이터를 이용하여 수행하였으며, 이를 통해 제안 방식이 Intserv에서 제시한 각 서비스의 서비스 품질 요구 사항을 충분히 만족시키면서 Intserv 모델의 단점인 확장성을 문제를 해결할 수 있는 좋은 방안임을 확인하였다.
인터넷 상에서 VOD 서비스 보급이 확산되면서 대규모 VOD 서비스 실현을 위한 P2P 환경에서의 VOD 시스템에 대한 관심이 대두되고 있다. 본 논문은 대규모 VOD 시스템을 실현하기 위하여 기존의 프록시를 대체하여 P2P 환경 하에서 다수의 클라이언트들로 구성되는 새로운 프록시 캐싱 방법인 P2Proxy 기법을 제안한다. 제안된 기법은 P2P 환경에서 비디오 스트림을 클라이언트들에 분산 저장하고 이들 클라이언트 그룹을 프록시로 활용하는 방법이다. 즉, 각 클라이언트는 요구한 스트림을 자신이 속한 그룹의 다른 클라이언트들로부터 캐싱된 스트림들을 전송 받으며 캐쉬에 없는 부분만을 서버로부터 전송 받는다. 본 논문은 P2Proxy의 그룹에 포함된 클라이언트와 서버 간의 스트림 캐싱 과정을 통해 각 그룹의 생성과 소멸 과정을 보이고, 클라이언트의 캐싱 정보를 공유하기 위한 디렉토리 구조를 제안한다. 이 디렉토리 정보를 이용하여 그룹에 참여한 다른 클라이언트의 정보를 얻는 과정을 보이며, 이를 활용함으로써 재생과 전송을 위한 메시지 교환을 최소화한다. 또한, P2P 환경에서 클라이언트의 불규칙한 행동으로 인한 이탈에 따른 복구 과정도 제안한다. 본 논문은 성능 평가를 통해 제안된 기법이 기존의 P2P 스트리밍 기법에 비하여 그 성능이 우수함을 보인다.
최근 비디오 데이타베이스, 시공간 데이타베이스, 모바일 데이타베이스와 같은 데이타베이스 응용 분야에서 이동 객체를 기반으로 하는 검색 기법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이동 객체의 궤적에 대한 효율적인 유사 부분궤적 검색을 지원하는 새로운 시그니쳐-기반 색인 기법을 제안한다. 제안하는 시그니쳐-기반 색인 기법은 궤적 데이타를 토대로 궤적 시그니쳐를 생성하는 방법에 따라 중첩 시그니쳐-기반 색인 기법(Superimposed signature-based Indexing scheme for similar Sub-trajectory Retrieval : SISR)과 합성 시그니쳐-기반색인 기법(Concatenated signature-based Indexing scheme for similar Sub-trajectory Retrieval : CISR)으로 나뉜다. 생성된 궤적 시그니쳐 정보는 시그니쳐 파일에 저장되고, 검색시 주어진 사용자 질의 궤적 정보를 기반으로 데이타 파일을 직접 접근하기 전에 전체 궤적 시그니쳐들을 탐색하여 필터링을 수행한다. 이를 통해 데이타 파일의 검색 범위를 현저히 줄임으로써 검색 성능을 향상시킨다. 또한 검색된 궤적 데이터와의 유사성을 측정하기 위해 k-워핑 알고리즘을 적용시켜 검색의 효율성을 높인다. 마지막으로, 순차 색인 기법, SISR기법, 그리고 CISR 기법을 삽입시간, 검색 시간 그리고 부가 저장 공간측면에서 성능 평가를 수행한다. 성능 평가 결과, 제안하는 두 가지 기법이 검색 성능 측면에서 순차 색인 기법에 비해 성능이 우수함을 나타내고, 아울러 SISR 기법이 CISR 기법에 비해 보다 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 선택적으로 강화계층의 시간적 예측 정보를 사용하는 H.264 기반 선택적인 미 세입자 스케일러블 비디오 코딩 방법을 제안한다. 제안된 방법의 기본계층은 최근 표준화되었으며 고압축률이 특징인 H.264 (MPEG-4 Part 10 AVC) 알고리즘으로 코딩한다. 강화계층은 기본적으로 국제표준인 비트플레인 기반 MPEG-4 (Part 2) 미세입자스케일러블 코딩 방법으로 코딩한다. 본 논문에서는 엔코더측에서 강화계층간 시간적 예측 방법에 의해 발생된 효과적인 영상 정보를 드리프트 현상이 최소화하는 방향으로 선택적으로 적용하여 디코더측에 전송하는 방안을 제안하였다. 강화계층간 예측 방법만을 추가했을 때는 시간적 중복성을 줄여주는 효과를 볼 수 있지만 저비트율 대역에서 엔코더와 디코더간의 참조 저장 영상 불일치로 인한 드리프트 현상이 심하게 발생한다. 제안된 알고리즘은 시간적 예측 결과가 우수하여 코딩효율을 현저히 높혀줄 수 있는 경우에만 선택적으로 강화계층간의 시간적 예측 정보를 사용하였으며, 이로 인하여 저비트율 대역에서의 드리프트 현상을 현저하게 줄 일수 있었으며, 전반적으로 코딩 효율을 높여주는 효과를 가져왔다. 여러 영상 시퀀스를 대상으로 실험한 결과, 제안된 코딩 방법은 현존하는 국제표준인 MPEG-4 기반 미세입자 스케일러블 코딩 방법보다 같은 비트율 대역에서 영상화질이 약 3∼5 dB 높은 성능을 보여주고 있으며, H.264를 기반으로한 미세입자 스케일러블 코딩 방법보다도 약 1∼3 dB 높은 성능을 보여주고 있음을 발견할 수 있었다.
자가치유란 시스템에 정의된 제약사항들을 평가하고 위배 시에 적절한 전략을 적용하는 방법론이다. 오늘날 복잡해져가는 컴퓨팅 환경에서 자가치유를 위해 시스템에 발생한 문제를 스스로 인식하는 능력을 부여하는 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 대부분의 기존연구들은 목표시스템을 자가치유하기 위해 자가치유 개발자들이 제약조건을 모델링하고 분석해야 하는 노력이 크다. 따라서 본 논문에서는 자가 치유 기법을 기반으로 시스템의 내외부 문제 결정을 자동화하는 방법론을 제안한다. 본 방법론은 1) 목표 시스템의 설계단계에서 생성된 설계모델들로 시스템을 명세화하고, 2) 명세화 된 내용을 기반으로 시스템의 내외부 대한 공통 제약 사항을 자동 생성한다. 3) 자동 생성된 내부 상태 규칙을 통해 컴포넌트간의 의존관계를 해석하여 4) 생성된 공통 제약사항과 분석된 연관성 모델을 코드로 변환하고 문제결정 수준을 결정한다. 5) 문제결정 수준을 기반으로 시스템의 내외부 상태를 모니터링을 하고, 비정상 상태 발생 시 전략을 적용한다. 이러한 자동화된 제안 방법론의 특징을 통해 자가 치유 개발자의 분석의 부하를 줄이며, 나아가서는 시스템의 외적 환경뿐 아니라 내부 상태 문제에 관한 비정상적인 동작을 신속하게 정상적인 상태로 회복하고, 시스템 다운과 같은 고장 횟수를 줄이는 것이 가능해 진다. 본 논문에서는 평가를 위해 제안 방법론을 비디오 회의 시스템에 적용하고 기존 방법론과의 자가치유를 위한 활동을 비교하여 그 유효성을 확인한다.
HEIF(High Efficiency Image File Format)는 MPEG에서 개발된 이미지 포맷으로써, 비디오 코덱인 H.265를 활용하여 정지된 화면을 하나의 이미지 형태로 저장할 수 있도록 개발된 컨테이너이다. 아이폰은 2017년부터 HEIF를 사용하고 있으며, 2019년부터는 갤럭시 S10과 같은 안드로이드 기기도 해당 포맷을 지원하고 있다. 이 포맷은 우수한 압축률을 가지도록 이미지를 제공할 수 있으나, 복잡한 내부 구조를 가지고 있어 기기나 소프트웨어 간 호환성이 현저하게 부족하여 일반적으로 사용되는 JPEG(또는 JPG) 파일을 대체하기에는 아직 대중적이지 못한 상황이다. 하지만 이미 많은 기기에서 HEIF를 사용하고 있음에도 불구하고 디지털 포렌식 연구는 부족한 상황이다. 이는 디지털 포렌식 조사 과정에서 파일 내부에 포함된 정보의 파악이 미흡하여 잠재적인 증거를 놓칠 수 있는 위험에 노출될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 아이폰에서 촬영된 HEIF 형식의 사진 파일과 갤럭시에서 촬영된 모션 포토 파일을 분석하여 파일 내부에 포함된 정보와 특징들을 알아본다. 또한 이미지 뷰어 기능을 지원하는 소프트웨어를 대상으로 HEIF에 대한 지원 여부를 조사하고 HEIF를 분석하는 포렌식 도구의 요구사항을 제시한다.
The movement of animals is one of the primary factors that influence the variation of livestock emissions. This study evaluated the relationship between animal activity and three major emissions, PM10, PM2.5, and ammonia gas, in weaning, growing, and fattening pig houses through continuous monitoring of the animal activity. The movement score of animals was quantified by the developed image analysis algorithm using 10-second video clips taken in the pig houses. The calculated movement scores were validated by comparison with six activity levels graded by an expert group. A comparison between PMs measurement and the movement scores demonstrated that an increase of the PMs concentrations was obviously followed by increased movement scores, for example, when feeding started. The PM10 concentrations were more affected by the animal activity compared to the PM2.5 concentrations, which were related to the inflow of external PM2.5 due to ventilation. The PM10 concentrations in the fattening house were 1.3 times higher than those in the weaning house because of the size of pigs while weaning pigs were more active and moved frequently compared to fattening pigs showing 2.45 times higher movement scores. The results also indicated that indoor ammonia concentration was not significantly influenced by animal activity. This study is significant in the sense that it could provide realistic emission factors of pig farms considering animal's daily activity levels if further monitoring is carried out continuously.
일부 네거리나 혼잡도로에서 특정 시간대에 행인이 많고 도로가 막혀서 발생하는 교통사고가 적지 않다. 특히 인근에 학교교차로가 있어 바쁜 시간에 학생들의 교통안전을 지키는 것이 중요하다. 과거에는 교통 신호등을 설 계 했을 때 행인의 안전성을 고려하지 않고 자동차 인식과 교통 최적화에 대하여 연구 했다. 행인, 특히 학생들의 안전을 확보하는 전제에서 가능한 한 도로의 소통을 유지하는 것이 본 연구의 중점적인 연구 방향이다. 본 연구는 사람, 오토바이, 자전거, 자동차, 버스의 식별문제를 중점적으로 연구할 것이다. 조사와 비교를 통해 본 연구는 YOLO v4 네트워크로 목표물의 위치와 수량을 식별하는 것을 제시한다. YOLO v4는 작은 목표물의 식별 능력이 강하고 정밀도가 높으며 처리속도가 빠르다는 특징을 가지고 있으며, 데이터 수집 대상을 설정하여 이미지 집합을 훈련하고 테스트 한다. 움직이는 영상에서 목표물의 정확도, 실수율과 누락율에 대한 통계를 사용하여, 본 연구에서 훈련된 네트워크는 움직이는 이미지 속의 사람, 오토바이, 자전거, 자동차와 버스를 정확하게 식별 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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