Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권7호
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pp.744-753
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2015
본 논문에서는 해사위성기반의 VoIP 서비스를 위한 해상용 통합 커뮤니케이션 기술 개발에 관한 연구를 수행하였다. 최근 스마트폰과 모바일기기가 대중화되면서 해상에서도 인터넷기반 유무선 통합기술의 수요가 증가하고 있으며, 특히 가격 경쟁력이 높고 다양한 서비스를 제공할 수 있는 VoIP 제품과 서비스 모델에 대한 관심이 높아지고 있다. 따라서 본 논문에서는 첫째, 아날로그 게이트웨이 모듈을 장착하여 기존 선박용 장비와 연동이 가능하며 육상용 시스템 대비 80%이상 소형화 된 해상 VoIP 모듈을 개발하고 둘째, 해상용 VoIP 서비스 핵심요소기술인 통신 데이터 사용량 최소화 기술이 적용된 해상위성통신용 텍스트/음성/영상 엔진을 개발한다. 마지막으로 다자간 메시지 및 클라우드 방식의 메시지 대화지원, 전화번호 기반의 통화기능 지원과 개인 공간에서 육상과 음성 및 영상통화 지원이 가능한 해상용 통합 커뮤니케이션을 설계하고 단위 모듈을 개발하여 성능을 검증하였다.
Recently, SDN and NFV technology have been developed actively and provide enormous flexibility of network provisioning. The future network services would generally involve many different types of services such as hologram games, social network live streaming videos and cloud-computing services, which have dynamic service requirements. To provision networks for future services dynamically and efficiently, SDN/NFV orchestrators must clearly understand the service requirements. Currently, network provisioning relies heavily on QoS parameters such as bandwidth, delay, jitter and throughput, and those parameters are necessary to describe the network requirements of a service. However it is often difficult for users to understand and use them proficiently. Therefore, in order to maintain interoperability and homogeneity, it is required to have a service abstraction layer between users and orchestrators. The service abstraction layer analyzes ambiguous user's requirements for the desired services, and this layer generates corresponding refined services requirements. In this paper, we present our initial effort to design a Smart Service Abstraction Layer (SmSAL) for future network architecture, which takes advantage of machine learning method to analyze ambiguous and abstracted user-friendly input parameters and generate corresponding network parameters of the desired service for better network provisioning. As an initial proof-of-concept implementation for providing viability of the proposed idea, we implemented SmSAL with a decision tree model created by learning process with previous service requests in order to generate network parameters related to various audio and video services, and showed that the parameters are generated successfully.
본 논문은 5G 기반의 스마트 시티를 위한 지능형 도로 안전 지원 서비스의 설계에 관한 것이다. 초저지연, 대용량, 초연결의 특성을 가지는 5G 무선 통신망은 스마트시티를 구현하기 위한 최적의 네트워크 인프라를 제공한다. 본 논문에서는 5G 기반의 스마트 시티 서비스를 제공하기 위한 에지 클라우드 컴퓨팅 인프라를 설계하고, 5G 무선 통신 기반의 지능형 CCTV 로부터 생산되는 대용량의 영상 데이터를 전송, 저장하기 위한 계층형 분산 VMS(Video Management System)의 모델을 제시하고 이를 이용하여 5G 기반의 무선 CCTV 와 디지털 투사, 재현 장치를 포함하는 스마트 가로등을 이용하여 지능형 도로 안전 지원 서비스를 제공하는 방법에 대하여 설명한다.
최근 1인 미디어의 확장과 맞물려 개인 차원에서의 영상편집이 활성화되고 있다. 인기 영상강의를 위주로 초보자들도 쉽게 접근할 수 있으나 여전히 많은 사람들이 영상제작을 어려워하고 있다. 특히 밝기, 대비 및 색 보정에서 어려움을 많이 겪는다. 전문적인 영상편집 툴의 경우 자동 보정 기능을 제공하고 있으나 파이널 컷의 경우 Apple 사의 맥 디바이스 환경을 구축해야 하는 문제, Adobe사 프로그램의 경우 완전 자동 기능 부재 및 무거운 연산처리 과정 및 유료화로 인한 접근성 저하, 기타 프로그램들의 경우 설치 접근성이 낮다는 단점이 있었다. 이에 본 연구에서는 클라우드 기반의 쉽고 빠른, 접근성을 높인 자동 영상보정 서비스를 제시하려 한다. 최종 단계의 클라우드 서비스에서는 흔들림 보정, 색 보정, 대비 보정, 명암 보정의 향상 기능과 컷 단위 인식, 신단위 인식, 객체 단위 인식의 서비스를 제공해야 한다는 결론에 도출하였다. 본 논문에서는 연구의 시작으로 클라우드 서비스 구축 및 OpenCV를 활용하여 프레임 별 영상 향상 알고리즘 구현을 시행하였다.
에지 컴퓨팅 기술은 클라우드 컴퓨팅과 달리 기기와 사용자와 가까운 곳에서 데이터를 분석하고 판단하여 실시간 서비스, 민감한 데이터 보호, 네트워크 트래픽 감소와 같은 장점을 제공한다. 에지 컴퓨팅 플랫폼의 대표적인 오픈소스인 EdgeX Foundry는 현실 세계의 다양한 장치와 IT 시스템 사이에서 서비스를 제공하는 오픈소스 기반 엣지 미들웨어 플랫폼이다. EdgeX Foundry는 기존의 센싱된 데이터를 다루기 위한 서비스와 함께 카메라 장치를 다루기 위한 서비스를 제공하는데, 이 서비스는 단순 스트리밍 및 카메라 장치 관리만 지원할 뿐 EdgeX 내부에 장치에서 얻은 이미지 데이터를 저장하거나 처리하지 않는다. 본 논문에서는 EdgeX Foundry에서 제공하는 서비스 일부를 응용하여 EdgeX 내부에 이미지 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 기법을 제시한다. 제시한 기법을 기반으로 실험 및 성능 평가를 위해 자율주행 분야에서 핵심적으로 사용되는 객체탐지 서비스를 위한 서비스 파이프라인을 만든 후 기존 방법과 비교 분석하였다. 이 실험을 통해 에지 컴퓨팅 플랫폼에서 이미지/동영상 데이터를 저장하고 처리하는 과정 등이 추가되었음에도 기존 방법에 비해 지연시간이 거의 없는 것을 확인할 수 있었다.
최근 스마트 기기가 발전함에 따라 가정 내에서 사용자의 편의성 추구를 위하여 다양한 서비스들이 제공되고 있다. 다양한 서비스들의 발달로 사용자들의 요구가 다변화 되며 요구의 정도 또한 전보다 한층 명확해지고 있다. 이러한 상황에서 사용자들의 N-Screen에 대한 요구도 다양하게 변모 되고 있으며, 그 흐름 또한 점차 진화해 나가는 실정이다. 기존의 N-Screen 시스템은 클라우드 서버로 해당 멀티미디어 콘텐츠를 모두 업로드 하여 비디오 스트리밍 방식을 사용하기 때문에 재생반응속도가 느리며, 서버의 성능에 따라 사용자수가 제한되는 문제가 발생한다. 또한 기존의 N-Screen 서비스는 웹 형태의 프로토콜을 사용하기 때문에 단방향 통신으로 수반되는 높은 지연과 오버 헤드 등의 여러 가지 문제들이 야기된다. 따라서 이러한 문제들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 HTML5 기반의 Application을 제안한다. 제안된 시스템은 HTML5기반의 비디오 태그 (Video tag)와 프로그레시브 다운로드 (Progressive Download)를 지원하여 재생되는 멀티미디어 콘텐츠의 재생반응속도를 개선한다. 이는 비디오 스트리밍 방식에서 오는 고질적인 문제인 콘텐츠 재생반응속도와 비디오 스트리밍을 위한 콘텐츠 인코딩에서 오는 대규모 사용자의 접속제한을 해소할 수 있다. 또한 웹소켓을 통하여 기존의 N-Screen 시스템보다 낮은 지연과 양방향 소통으로 인하여 동적인 연결이 가능한 시스템을 제안한다.
본 연구에서는 설문조사를 통해 공공도서관이 디지털통합적 지역사회 구축자로서의 역할에 어느 정도 기여하고 있는지를 파악하고자 하였다. 이를 위해 국가도서관통계시스템에 등록된 전국 공공도서관 935개 기관을 대상으로 설문을 수행하였다. 그 결과 첫째, 컴퓨터, 노트북, 스캐너, 태블릿 PC 등 장비 인프라, 인터넷 인프라 등은 비교적 높은 수준에 있는 것으로 파악되었다. 둘째, 이용자가 이용할 수 있는 전자책, 디지털 및 가상참고서비스, 도서관서비스 모바일 앱 등 서비스나 자원은 비교적 높은 수준이나 협업과 그룹작업을 지원하는 소프트웨어나 참여공간의 가용성 등은 상당히 낮게 나타났다. 셋째, 기술과 관련된 리터러시 훈련 비율은 22.4%에 지나지 않았고, 교육주제도 자원탐색 주제로 집중되어 있으며, 화상회의기술 사용법이나 클라우드 컴퓨팅 어플리케이션 교육 등 다소 미래지향적인 기술교육은 하지 않는 것으로 나타났다. 결론적으로 문화향유 공간 또는 창의적인 공간으로서의 도서관의 다양한 역할 변화를 모색해야 하는 이 시대의 흐름에 따라 기술 및 장비의 제공확대, 그리고 미래지향적 서비스 및 교육제공을 고려해야 할 것이다.
고도의 IT기술 및 클라우드 서비스의 발전과 스마트기기의 활성화 등에 따라 다양한 형태의 불법다운 공유 등의 양상이 생겨나면서 기존 DRM에 의한 불법 차단 방식이 한계에 부딪히고 있다. 또한 최근에는 장르를 불문하고 음악, 웹툰, 매거진, 각종 동영상 등의 창작활동을 하는 1인 창작에 의한 저작물들이 급격하게 늘어나고 있어 이들의 저작물을 보호하고 활용성을 극대화시키기 위해서는 콘텐츠 사용자 니즈 기반의 정교한 라이선스 방식 및 관리가 필요하다. 이는 디지털 콘텐츠의 개인 간 유통을 위한 라이선스가 안정적이고 효율적이어야 한다는 것을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 콘텐츠 분야별 업계 전문가 인터뷰를 통해 현재 콘텐츠 시장 현황 및 향후 전망을 조사 분석하여 개인 간 거래활성화를 위한 방안들을 모색하고자 한다.
레가시 3D API를 이용한 원격 렌더링 시스템을 개발한다면 다양한 응용 분야가 있다. 실시간 비디오 스트리밍 기반 클라우드 게이밍 서비스의 구현에 활용하거나, 다수의 3D 어플리케이션에 대한 렌더링을 지원하는 GPU 가상화의 구현 등에 활용할 수 있다. OpenGL API은 독립적인 전역함수로 구성되어 있고, Direct3D API는 마이크로소프트의 COM 기술 기반의 인터페이스와 그 멤버함수로 구성되어 있다. 본 논문은 상대적으로 구현이 복잡한 Direct3D에 대한 원격 렌더링 시스템을 성공적으로 설계하고 구현함으로써 일반적인 레가시 3D API에 대한 적용 가능성을 확인하고자 한다. 본 연구에서 구현한 원격 렌더링 시스템을 샘플 Direct3D 어플리케이션에 적용하고, 몇가지 실험을 실시하여 기술적 가능성을 확인한다.
본 논문에서는 지능형 엣지 컴퓨팅을 지원할 수 있는 경량 임베디드 기기를 설계하고, 영상 기기로부터 입력되는 이미지에서 객체를 실시간으로 빠르게 검출할 수 있음을 보인다. 제안하는 시스템은 산업 현장이나 군 지역과 같이 사전에 설치된 인프라가 없는 환경에 적용되는 지능형 영상 관제 시스템이나 드론과 같은 자율이동체에 탑재된 영상 보안 시스템에 적용될 수 있다. 지능형 비전 인지 시스템이 확산 적용되기 위해 온디바이스 AI(On-Device Artificial intelligence) 기술 적용 필요성이 증대되고 있다. 영상 데이터 취득 장치에서 가까운 엣지 기기로의 컴퓨팅 오프 로딩은 클라우드를 중심으로 수행되는 인공지능 서비스 대비 적은 네트워크 및 시스템 자원으로도 빠른 서비스 제공이 가능하다. 또한, 다양한 해킹 공격에 취약한 공격 표면의 감소와 민감한 데이터의 유출을 최소화 할 수 있어 다양한 산업에 안전하게 적용될 수 있을것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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