코드변환 기법은 특정 명령어 집합 구조에서 작성된 프로그램 코드를 다른 구조에서 실행할 수 있도록 변환하는 일종의 에뮬레이션 기법이다. 이 기법은 주로 구형 시스템에서 동작하는 응용프로그램을 새로운 시스템에서 동작시키기 위해 사용되었다. 코드를 변환하는 과정에서 동적으로 코드를 삽입하는 것이 가능하기 때문에 소스코드의 수정 없이 기존 응용프로그램을 계측할 수 있다. 이미 응용프로그램 분야에서는 동적코드분석과 가상머신에서 이러한 기법이 널리 활용되고 있다. 반면에 운영체제의 커널은 일반적인 유저 수준의 응용프로그램과는 다른 특성을 지니기 때문에 커널 수준에서 이러한 코드변환 기법을 사용하려면 시스템 성능, 메모리 관리, 특권 명령어 처리 및 동기화와 관련된 문제가 다루어져야 한다. 본 논문에서는 커널 수준의 동적코드변환 기법을 설계하고 코드삽입을 통한 소프트웨어 계측을 제안한다. 제안기법을 리눅스 커널에 적용하여 실험을 수행하고 그 결과를 통해 본 제안기법이 커널수준에서 소프트웨어 계측에 적은 성능 부하만을 야기함을 확인하였다.
영상을 낮은 피사계 심도로 찍는 카메라 기법은 전통적으로 널리 이용되는 영상 취득 기술이다. 이 방법을 사용하면 사진사가 사진이나 동영상을 찍을 때 영상의 관심 영역에만 포커스를 두어 선명하게 표현하고 나머지는 흐릿하게 함으로써 자신의 의도를 보는 이에게의 분명하게 전달 할 수 있다. 본 논문은 이러한 피사계 심도가 낮은 동영상 입력에 대하여 사용자의 도움 없이 포커스 된 비디오 객체를 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 크게 두 모듈로 나뉜다. 첫 번째 모듈에서는 동영상의 첫 번째 프레임에 대해서 포커스 된 영역과 그렇지 않은 흐릿한 부분을 자동으로 구분하여 관심 물체만을 추출한다. 두 번째 모듈에서는 첫 번째 모듈에서 구한 관심 물체의 모델을 바탕으로 동영상 프레임에서의 관심 물체만을 실시간이나 실시간에 가깝게 추출한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 가상현실(VR)이나 실감 방송, 비디오 인덱싱 시스템과 같은 여러 응용 분야에 효과적으로 적용될 수 있고, 이러한 유용성은 실험 결과를 통해 보였다.
Recently, the requirements of multi-resolution models of a solid model, which represent an object at multiple levels of feature detail, are increasing for engineering tasks such as analysis, network-based collaborative design, and virtual prototyping and manufacturing. The research on this area has focused on several topics: topological frameworks for representing multi-resolution solid models, criteria for the level of detail (LOD), and generation of valid models after rearrangement of features. As a solution to the feature rearrangement problem, the new concept of the effective zone of a feature is introduced in the former part of the paper. In this paper, we propose a feature-based non-manifold modeling system to provide multi-resolution models of a feature-based solid or non-manifold model on the basis of the effective feature zones. To facilitate the implementation, we introduce the class of the multi-resolution feature whose attributes contain all necessary information to build a multi-resolution solid model and extract LOD models from it. In addition, two methods are introduced to accelerate the extraction of LOD models from the multi-resolution modeling database: the one is using an NMT model, known as a merged set, to represent multi-resolution models, and the other is storing differences between adjacent LOD models to accelerate the transition to the other LOD. We also suggest the volume of the feature, regardless of feature type, as a criterion for the LOD. This criterion can be used in a wide range of applications, since there is no distinction between additive and subtractive features unlike the previous method.
웹 서비스는 현재 서비스 지향 아키텍처(SOA)를 구현하기 위한 가장 유망한 기술이다. 그렇지만 웹 서비스에 대한 많은 관심에도 불구하고 내부 통합 프로젝트에서만 사용되어지고, 파트너들이 '온 디맨드(on demand)' 방식으로 결합되는 가상 엔터프라이즈 환경에서는 아직 활용되지 못하고 있는 실정이다. 이러한 주된 이유는 현재의 웹 서비스 기술들이 동적인 웹 서비스 발견 및 통합에 대한 적절한 기법을 제공하지 못하기 때문이다. 본 논문에서는 반자동 웹 서비스 조합 시스템을 구현하기 위해 WS-BPEL 기법과 OWL-S 기법의 장점만을 채택한 새로운 SemanticBPEL 조합 기법을 기술한다. 특히, 동적 웹 서비스 발견 및 통합 문제를 해결하기 위해 다단계 웹 서비스 탐색 방법을 제안한다. 이 방법은 실험 분석을 통해 기존의 키워드 기반 검색 방법보다 성능이 우수함을 보인다.
최근 빅데이터는 전사적 자원관리 분야뿐만 아니라 해양플랜트내 생산 및 운영 작업 분야에서도 큰 관심을 받고 있다. 이력데이터를 기반으로 미래의 설비에 대한 성능을 예측하는 것은 설비들의 생산성을 향상 시킬 수 있다. 특히 해양플랜트의 주요설비 중 하나인 원심압축기는 고장 시 폭발 할 수 있는 위험한 설비이기 때문에 실시간으로 설비성능을 모니터링 해야 한다. 본 논문에서 원심압축기의 성능을 계산하기 위한 스트림 데이터 처리 구조를 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 가상태그 스트림 생성기와 실시간 데이터 스트림 관리자와 같이 두 가지 컴포넌트로 구성된다. 시스템 성능 확장성을 제공하기 위해, 멀티 코어 CPU를 사용하여 대용량 스트림 데이터를 처리할 수 있는 병렬 프로그래밍 접근 방식을 이용하였다. 또한, 실험을 통해 원심압축기의 스트림 데이터 처리에 대한 성능 개선을 보여주었다.
Existing license plate recognition system is used as an optical character recognition method, but a method of using deep learning has been proposed in recent studies because it has problems with image quality and Korean misrecognition. This requires a lot of data collection, but the collection of license plates is not easy to collect due to the problem of the Personal Information Protection Act, and labeling work to designate the location of individual license plates is required, but it also requires a lot of time. Therefore, in this paper, to solve this problem, five types of license plates were created using a virtual Korean license plate generation program according to the notice of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport. And the generated license plate is synthesized in the license plate part of collectable vehicle images to construct 10,147 learning data to be used in deep learning. The learning data classifies license plates, Korean, and numbers into individual classes and learn using YOLOv5. Since the proposed method recognizes letters and numbers individually, if the font does not change, it can be recognized even if the license plate standard changes or the number of characters increases. As a result of the experiment, an accuracy of 96.82% was obtained, and it can be applied not only to the learned license plate but also to new types of license plates such as new license plates and eco-friendly license plates.
본 논문은 플라잉디스크를 사용한 경기중 하나인 얼티미트 경기에 사물인터넷 기술을 접목하여 경기진행 사항을 선수중심 및 경기원반 중심으로 추적하며, 경기 결과에 대한 선수간 종합적인 관계분석을 수행하였다. 선수 및 경기원반에 GPS기능이 내장된 WiFi 모듈을 장착하여 경기 진행 중 선수의 ID, GPS로부터 수신된 위도/경도 값 및 시간이 실시간으로 데이터베이스에 저장되며, 경기진행용 모바일 앱을 통해 선수들간의 경기진행 상태에 대한 정보들도 동시에 데이터베이스에 저장된다. 경기종료 후 이러한 정보들에 기반하여 경기내용에 대한 종합분석을 수행 할 수 있는 시스템을 개발 하였다. 데이터베이스에 저장된 정보를 활용하여 선수중심의 경기진행상황 및 경기원반중심의 득점상황을 가상 경기장에서 동영상 형태로 재현 할 수 있도록 설계하였으며, Python프로그램을 활용하여 선수중심의 다양한 경기분석 정보를 각종 그래프로 표시하였다.
최근 실내에 대한 정확한 위치정보 취득을 위해 신호기반측위와 영상기반측위를 기반으로 다양한 측위기술이 연구되고 있다. 이 중 카메라를 통해 획득된 영상과 필요에 따라 수집된 센서데이터를 이용하여 모바일 단말의 위치를 결정하는 영상측위 기술에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 영상기반측위를 위해서는 모바일 단말사진과 가상의 랜드마크 영상과의 매칭을 통해 실내위치 결정하는 방법이 사용되며, 이를 위해 광고판, 자판기, ATM기기 등 다양한 랜드마크에 대한 실내 공간정보구축이 필요하다. 다양한 랜드마크에 대한 실내공간정보 구축을 위해 한국전자통신연구원(ETRI) 13동을 대상으로 지상라이다 측량을 통해 로드뷰 형태의 파노라마 이미지와 정확한 3D 측량성과를 취득하였다. 3차원 토탈스테이션 결선성과와 지상라이다 파노라마 이미지 좌표상호간 비교시 약 0.10m 이내로 좌표 및 거리 성과가 취득되어 실내측위에 활용하기 위한 정확한 랜드마크 구축이 가능함을 확인하였다. 이러한 지상라이다 성과를 활용하여 영상측위에 필요한 3차원 랜드마크 모델링을 수행함으로써 기존 준공도면을 이용한 3차원 모델링만으로 구축할 수 없는 랜드마크 정보에 대해 보다 빠르게 모델링이 가능하였다.
본 연구의 목적은 기업의 전산 시스템 관리자와 일반 사용자에 대해 VDI 도입 성과를 분석하여 도입 시 고려해야 할 요인을 도출하는 데 있다. 본 연구의 내용으로 위계 모형을 활용하여 시스템 관리자와 일반 사용자의 총괄 수준, 중간 수준, 세부 수준별 계층적 도입 성과를 분석하였다. 본 연구에서는 DeLone and McLean의 정보시스템 성과평가 모형을 VDI 성과평가에 적합하도록 수정하여 관리성과(시스템 품질, 보안성, 관리운영)와 사용성과(사용성, 접근성, 사용자 만족)로 구성된 성과측정 모형을 도출하였다. 본 연구의 방법으로는 VDI 도입 기업을 대상으로 통계적 설문조사 분석방법이 사용되었다. VDI 도입 성과 측정모형을 토대로 설문지를 개발하고, VDI를 구축하여 운영 중인 기업을 대상으로 84부의 설문지를 회수한 다음 Smart-PLS를 이용하여 측정모형을 검증하고, SPSS를 이용하여 도입 성과를 비교 분석하였다. 본 연구의 결과로 첫째, 기대성과와 실제성과 비교 결과는 모두 실제성과를 경험하였으나, 기대 수준에는 충족하지 못하는 것으로 나타났다. 둘째, 실제성과 측면에서의 시스템 관리자와 일반 사용자의 수준별 성과를 분석하였다. 총괄성과는 시스템 관리자 성과가 일반 사용자 성과보다 월등히 높게 나타났으며, 이는 성과 인식에 있어 사용자별 차이가 크다는 것을 보여주고 있다. 중간수준성과는 사용자별 사용성과의 차이가 관리성과 보다 더 크게 나타났고, 시스템 관리자는 관리성과와 사용성과의 차이가 가장 작게 나타났다. 즉, 사용자 입장 및 관점에 따라 성과의 차이가 나타나고 있다. 세부성과 비교는 접근성 및 보안성에 두 그룹 모두 탁월한 성과가 있는 것으로 나타났으나, 일반 사용자의 사용성에서 보통 이하의 성과가 나타난 것으로 보아 일반 PC 환경과 비교해볼 때 가장 큰 차이를 보이는 요인으로 측정되었다. 본 연구의 시사점으로 첫째, VDI 도입을 고려하고 있는 기업에서 필요로 하는 도입 사례별 시스템 성능, 보안, 자료관리 등의 요인에 대해 VDI의 도입 성과를 분석해 봄으로써 장점과 고려해야 할 부분을 도출하였다. 둘째, VDI 도입 성과를 시스템 관리자, 일반 사용자로 구분하고, 이들 간의 총괄성과, 중간수준성과, 세부성과를 분석하여 수준별로 요구하는 정보 욕구가 다르고, 사용자 및 관점에 따라 성과가 다르게 나타나는 것을 규명하였다는 점이다.
최근 수년간, GPS와 관련된 연구들이 항공분야를 비롯한 다양한 분야에서 진행되었다. 특히, GPS를 항공기의 착륙 유도 시스템에 이용하려는 연구가 많이 이뤄지고 있다. 이러한 시도들은 GPS의 경제성, 신뢰성, 정확성 등의 장점들을 십분 활용하기 위한 것이라고 할 수 있다. 서울대학교 GPS 실험실에서도 이러한 경향에 보조를 맞추어, GPS를 기반으로 하는 항공기 착륙 시스템을 개발하고, 헬리콥터를 이용한 비행실험을 수행하고 있다. 그 동안 누적된 실시간 DGPS 시스템 개발기술들을 바탕으로 항공기 착륙 시스템을 확장, 보강하여 최근의 비행실험을 실시하였다. 본 논문에서는 새롭게 구성된 항공기 착륙 시스템을 소개하고 이를 이용한 비행실험 결과를 분석하였다. 기존의, 기본적인 실시간 DGPS 시스템에서 추가, 발전된 부분은 세 가지로 분류할 수 있다. 첫 번째는, 단일 GPS 안테나를 이용하여 항공기의 자세를 추정하는 부분이고, 두 번째는, 통합적인 cockpit display이다. 이 display는 가상현실을 이용하여 조종사에게 기존의 ILS 정보와 그 이외의 다양한 정보들을 보여준다. 마지막으로, 공항의 기상상태에 관계없이 조종사가 공항에 접근할 수 있도록, 전자지도를 삽입하여 안전한 착륙을 시도할 수 있도록 시스템을 구성하였다. 이렇게 새롭게 구성된 시스템을 이용하여 김해 국제공항에서 비행실험을 수행하였다. 분석된 결과를 바탕으로, 이 시스템이 정확도 측면에서, CAT-I을 충분히 만족시킴을 확인하였으며, 신뢰도 높은 자세결정이 이뤄지고 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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