현대의 대량화된 영상 관리 시스템은 영상의 특징을 표현하는 영상식별자에 대해 왜곡에 강인하며 빠른 검색 속도, 정확성 및 효율적인 저장 등의 기본 성능을 요구한다. 영상식별자 설계 방법은 기하학적 왜곡에 강인한 지역 방식과 빠른 검색 및 적은 저장 용량의 속성을 지닌 전역방식으로 구분 할 수 있다. 본 논문에서는 왜곡에 강하고 지역적 공간적 제약으로 인한 서로간의 차별성이 강화된 지역 기술자들로부터 각각 개개 차원의 특징 분포도를 분석하여, 두 영상간의 유사도를 빠르고 정확하게 측정할 수 있는 지역 기술자 및 전역 기술자의 속성을 가지고 있는 LFH(Local Feature's Histogram)기반 영상식별자를 제안한다. 또한 GPU를 사용하여 LFH를 구현하는 방법을 제시하며, 제안한 LFH와 대표적인 지역, 전역 방식인 SIFT 및 EHD 방식과 저장용량, 추출 시간, 검색 속도 및 정확률에 대한 성능을 비교하였다.
ITU-T, ISO/IEC에서 다양한 객체를 식별할 수 있는 OID(Object Identifier)를 인터넷상에서 구현할 수 있는 방안에 대해 표준이 진행 중에 있다. 이러한 OID를 인터넷상에서 구현해 OID에 대한 각 객체정보를 저장, 검색하도록 하는데, 이를 OID 해석시스템이라고 한다 OID 해석시스템은 RFID의 코드체계 식별을 위해서 사용하도록 표준이 진행 중이며, 향후 USN, u-Health 등 다양한 산업분야를 위한 OID 해석시스템 표준이 논의될 것으로 전망된다. 이에, 본 논문은 OID 해석시스템 개념 및 시스템 구조, 프로토콜을 논의하고 있는 국제표준 현황과 RFID에서 사용되는 OID 해석시스템 현황 및 USN 서비스를 위해서 OID 해석시스템을 사용할 수 있는 방안에 대해 기술한다.
본 논문에서는 방송콘텐츠 저작권 식별관리를 위한 방송콘텐츠의 Video Signature와 국가표준콘텐츠식별체계인 UCI(Universal Content Identifier)의 연계 방안을 제시한다. Video Signature는 UCI와 같은 식별자의 인위적인 부여 과정이 없더라도 동영상 콘텐츠 자체에서 직접 특징정보를 추출할 수 있기 때문에, 이미 배포 유통된 콘텐츠에 대해서도 식별 확인이 가능하다. 따라서, 본 연구에서는 최근 국가표준콘텐츠식별체계로 통합, 단일화된 UCI 식별체계와 내용기반 식별정보인 Video Signature의 지속적인 연계를 위하여, 바이너리로 표현된 Video Signature를 포함하는 UCI 응용메타데이터를 정의한다. 그리고 UCI 표준식별체계 기반 Video Signature 전송 및 관리 메카니즘에 기반한 방송콘텐츠의 저작권 식별관리 및 부가서비스 시나리오를 제시한다.
UCI (Universal Content Identifier) 식별체계가 국가표준식별체계로 자리를 잡으면서 다양한 저작물의 디지털 콘텐츠에 대하여 UCI 식별자가 부여되어 유통이 이루어지고 있으나, 콘텐츠의 저작권 정보 부재로 인해 의도되지 않은 저작권 침해 행위 발생 및 저작권 계약 등에 있어 많은 문제점이 발생하고 있다. 통합저작권관리번호인 ICN (Integrated Copyright Number)는 국내에서 저작권 관리를 위해 개발된 코드체계로 저작물 활용에 따른 사용내역에 대한 정산과 분배, 불법 모니터링, 필터링을 목적으로 하며, 권리자의 보호를 위해 저작물에 대한 저작권 관계 정보를 포함하고 있다. 그러나 ICN은 그 목적이 저작권 관리에 집중되어 있어 디지털콘텐츠자체의 속성이나 유통에 필요한 정보들을 포함하고 있지 않다. 따라서 생산되는 디지털저작물을 보다 효율적으로 관리하고 유통하기 위해서는 콘텐츠를 식별하기 위한 식별체계인 UCI와 디지털저작물에 대한 권리의 소유관계를 식별할 수 있는 저작권 권리관리체계인 ICN과 연계와 통합은 권리자와 사업자간의 투명하고 효과적인 저작물 유통의 기반이 될 수 있다. 본 논문에서는 UCI 식별체계와 ICN 식별체계를 연계와 통합의 관점에서 식별체계간의 정책적 요인들과 핵심적인 기술 요소를 분석하고 각 식별체계의 가치사슬간의 효율화를 기할 수 있는 연계 및 통합 인프라의 구축에 대한 모델을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 모바일 중심의 미래 인터넷을 위한 Mobile-Oriented Future Internet (MOFI) 구조를 소개하고, 호스트 Identifier(ID)와 Locator(LOC)의 분리를 토대로 설계된 MOFI 구조에서 ID와 LOC의 분산형 매핑 제어 기법을 제안한다. 제안하는 Dynamic and Distributed Mapping System (DDMS) 기법에서는 ID와 LOC의 매핑 기능을 각 도메인의 Access Router(AR)에 분산시킴으로서 기존의 Proxy Mobile IP (PMIP) 프로토콜의 중앙집중형 방식의 문제점을 개선하였다. 성능 분석을 위해 리눅스 플랫폼에서 MOFI 구조와 제안하는 매핑 제어 기능을 구현하였고, 테스트베드 실험을 통해 기존 PMIP에 비해 제안 기법이 데이터 전송 측면에서 더 효율적임을 확인하였다.
본 연구는 방송영상기록물을 대상으로 방송영상기록물의 제작에 참여한 저작자를 식별하기 위한 기술항목을 제안하여 방송영상기록물에 대한 저자식별체계 구축의 기반을 마련하는데 주된 목적을 두고 있다. 연구 결과, 방송영상기록물의 저작자 식별을 위해, 이름, 성별, 생년월일, 저자식별체계, 국가, 소속기관, 분야 등 총 7개의 기술항목을 개인, 소속, 역할의 세 가지 범주로 구성하였으며, 이에 대해 2단계에 걸쳐 분류 및 범주화를 진행하였다. 이 구조를 바탕으로 총 10개의 기본 패싯과 14개의 하위 패싯을 구성하여 방송영상기록물 저작자의 식별을 위한 패싯 기반 구조를 구축하였으며, 방송영상기록물 저작자 식별을 위한 기술항목을 제안하였다.
현대 사회의 발전과 더불어 수많은 매체나 환경을 통해 정보를 접하고 공유하며 살아가고 있다. 그러나 디지털 정보원에 대한 식별패턴이 도서관에서 사용하는 정보시스템에 따라 각기 다르다는 문제점을 지니고 있다. 이에 본 연구는 신속하고 편리한 디지털 콘텐츠의 검색을 위하여 아날로그 환경에서의 식별체제와 인터넷 자원을 대상으로 한 디지털 콘텐츠의 식별체제와 현황을 고찰하였다. 또한 OPAC 환경에서의 학술지 검색의 식별패턴 구조의 문제점을 분석하여 식별패턴 표준화의 필요성을 제시하고자 한다. 디지털 콘텐츠에 대한 효과적인 식별구문의 표준화 필요성을 제시하기 위해 본 연구는 아날로그 환경에서의 ISBN, ISSN과 디지털 환경에서의 URI체계 하의 URL, URN, URC의 식별체제 구조를 고찰하였다. 각 대학도서관 OPAC 시스템의 상이한 URL 식별 구문으로 인한 문제점을 분석한 후 효과적인 식별패턴에 대한 표준안을 제시하였다.
To enhance the productivity of software development and accelerate time to market, software developers have recently paid more attention to a component-based development (CBD) approach due to the benefits of component reuse. Among CBD processes, the identification of reusable components is a key but difficult process. Currently, component identification depends mainly on the intuition and experience of domain experts. In addition, there are few systematic methods or tools for component identification that enable domain experts to identify reusable components. This paper presents a systematic method and its tool called a component identifier that identifies software components by using object-oriented domain information, namely, use case models, domain object models, and sequence diagrams. To illustrate our method, we use the component identifier to identify candidates of reusable components from the object-oriented domain models of a banking system. The component identifier enables domain experts to easily identify reusable components by assisting and automating identification processes in an earlier development phase.
This paper presnts a controller for the heat capacity of thermal storage systems using off-peak electricity which is composed of an identifier using neural networks and a storage time adjuster in order to store exactly the required thermal energy without loss. Since thermal storage systems have nonlinear characteristics and large time constant, even if we predict the heating load accurately, it is very difficult to store exactly the required thermal energy. Thus, in the neural network for the identifier, the adaptive learning rate for high learning speed and bit inputs based on state changes of thermal storage power source are used. Also a hardware for the controller using a microprocessor is developed. The performance of the proposed controller is shown by experiment.
This paper describes the parameter convergence property for an adaptive identifier and deals with the stability of the adaptive system in terms of the general error model. The Persistent Excitation (PE) condition to guarantee parameter convergence is derived using the Power Spectrum Analysis. In the adaptive identifier designed under the assumptions that the plant has not unmodelled dynamics, it can be shown that the equilibrium points of adjustable parameters are independent on the position or the number of input spectrums, if the adaptive signal is PE. When the plant contains unmodelled dynamics and the same controller is used, the PE condition can still hold but the parameter tuned values are changed with the spectrum.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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