차세대 웹인 모바일 웹에 대한 멀티미디어 서비스 욕구는 PC수준이 될 것이며, 이를 지원할 수 있는 단말기 제작 기술, 통신 기술, 서비스 및 표준화 노력들이 진행되고 있다. 모바일 웹 환경에서는 다양한 단말기 종류, 네트워크 능력 및 사용자 선호등을 지원하여 멀티미디어 컨텐츠의 적응 서비스가 가능하도록 하여야 한다. 이것은 목적지인 단말기의 하드웨어 사양과 재생서비스 품질의 다양성으로 인하여 멀티미디어 컨텐츠의 재생 서비스 품질이 고정되어 있지 않음을 의미한다. 만일 새로운 사용자가 새로운 종류의 단말기를 통하여 서버의 멀티미디어 컨텐츠를 재생하려고 한다면, 기존 트랜스코더로 멀티미디어 적응이 가능한지 고려하여야 한다. 그런데 현재 사용되는 멀티미디어 적응 라이브러리들은 하나의 라이브러리에 모든 적응 기능을 넣은 중량 트랜스코더의(heavy transcoder) 형태이다. 이러한 중량 트랜스코더로 제한없는 접속(Universal Access)의 도전을 해결하는 것은 너무 복잡하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 새로운 모바일 단말기의 서비스 품질을 만족하는 응용 독립적 멀티미디어 적응 프레임워크를 제안한다. 이것은 중량 트랜스코더대신 하나의 트랜스고딩 기능만을 갖는 단위 트랜스코더들의 집합을 갖는다. 또한 종단간 서비스 품질을 만족하도록 단위 트랜스코더들의 동적 연결을 지원하는 트랜스코더 관리자를 포함한다.
최근 컴퓨팅 기술과 네트워크 기술의 발전으로 초고속 인터넷이 널리 보급되고 있지만 높은 대역폭을 필요로 하는 어플리케이션들의 점유율도 높아지면서 트래픽 혼잡으로 인한 네트워크 장애 발생율도 증가하고 있다. 데이터 전송에 시간적 제한을 갖는 어플리케이션인 VoD 시스템에서 네트워크 장애 발생 빈도가 증가하면 스트리밍의 지터로 인한 QoS의 저하를 초래할 수 있다. 기존의 인터넷 기반 스트리밍에 관한 연구들에서는 네트워크의 변화에 따라 적응적으로 QoS(Quality of Service)를 조절하는 기법들을 제시하여 왔다. 하지만 이는 서비스 제공자 입장에서의 문제 해결이며 네트워크상태에 상관없이 일정한 QoS를 원하는 사용자에게는 적합하지 않다. 본 논문에서는 네트워크 장애에 대비하여 선행하는 미디어 프레임을 탐욕적으로 전송함으로써 일정한 QoS를 보장하고자 하는 GPFT(Greedy Precedent Frame Transmission)기법을 제안한다. 제안하는 GPFT기법은 네트워크의 가용한 대역폭이 높을 경우 정상적인 프레임 재생율보다 빠르게 선행하는 프레임을 전송시켜 미리 클라이언트의 버퍼에 저장하도록 한다. 네트워크 장애 발생시 프레임들이 전달되지 않더라도 클라이언트의 버퍼에 저장된 선행 프레임들을 재생함으로써 사용자가 느끼는QoS를 일정한 수준으로 유지할 수 있도록 한다. 실험을 통하여 비디오 스트림의 특성을 분석하였으며 이를 바탕으로 네트워크 상태에 따라 적응적으로 선행하는 프레임을 빠르게 전송함으로써 기존 방식에 비해 QoS를 일정하게 유지할 수 있음을 보였다.
최근의 정보통신 환경은 다양한 시스템 및 응용서비스를 지원하는 개방형 분산처리 환경으로 변모하고 있으며, 또한 상속 및 캡슐화, 재사용 등의 다양한 장점을 제공하는 객체지향 기법을 이용한 응용의 개발이 이루어지고 있다. 이러한 이용의 증대는 외부의 보안 위협에 최약한 네트워크 환경에 안전한 정보 교환을 위한 대책을 필요로 한다. 본 논문에서는 분산 객체환경에서 응용의 안전성을 위하여 CORBA의 보안서비스 규격에 기반하여 인증, 보안설정, 접근제어, 보안정보관리의 기능을 갖는 투명한 보안 기반구조를 설계 및 구현하였다. 보안 기반구조는 사용자 인증정보, 데이터 암호화 및 무결성을 위한 키 분배 등을 지원하기 위한 외부 보안서비스로서 SESAME V4를 이용하였다. 또한 응용의 요청에 대한 투명한 보안 서비스를 지원하기 위하여 객체요청중개자(Object Request Broker: ORB)와 인터페이스를 지원하는 필터(filter)와 트랜스포머(transformer)의 기능을 이용하였다. 필터는 메시지의 전송 및 수신 전후에 파라미터 및 메소드를 삽입 또는 제거 할 수 있으며, 트랜스포머는 메시지의 전송전 및 수신후에 암호화 및 복호화를 위해 바이트 스트림에 직접 접근할 수 이것은 CORBA에서 정의한 안전한 객체요청중개자(secure ORB)의 접근제어 및 안전한 호출 인터셉터를 필터와 트랜스포머를 이용하여 구현한 것이다.
압축한 비디오 데이타를 전송할 때 인터넷과 같이 네트워크 채널이 불안정한 경우 패킷이 분실될 가능성이 높다. 패킷 분실은 연속적 비트 열에 오류가 발생하는 버스트 오류 형태로 일어난다. 본 논문에서는 버스트 오류를 은닉 처리하는데 효과적인 오류 내성 기법을 적용하는 동시에 데이타 숨김을 이용하여 디코더의 계산 복잡도를 줄인 빠른 오류 은닉 방법을 제안한다. 오류 은닉 효과를 높이기 위해, 인코더에서는 네트워크 채널의 버스트 오류에 강건하도록 비디오 데이타에 공간적, 시간적 영역에 대한 오류 내성 기법을 적용한다. 공간적 오류 내성 기법으로는 패킷 분실이 발생한 오류 블록을 분리하는데 효과적인 블록 셔플링을 적용하고 시간적 오류 내성 기법으로는 움직임 벡터의 프레임간 패리티 비트를 데이터 숨김 방법으로 내용 데이타에 삽입, 전송하여 디코더에서 분실된 패킷을 처리한다. 비디오 데이타는 전송 후 디코더에서 오류 은닉 처리하는데 디코더에서 주변 정보를 이용하여 오류 비디오 블록을 보간하는 것은 계산이 복잡하여 비용이 많이 든다. 따라서 본 연구에서는 비디오 인코딩 단계에서 비디오 블록의 에지 특징을 추출 후 이 특징 데이타를 원 데이타에 숨겨 전송하고 전송 시 비디오 데이타가 손상되면 디코더에서 숨겨 온 비디오 블록의 특징을 추출하여 쌍선형 보간법을 통해 전송 시 발생한 오류를 은닉 처리한다. 데이타 숨김을 이용하면 디코더의 계산 복잡도는 낮아진다. 본 논문의 실험 결과는 제안 방법이 비디오의 패킷 분실이 30%에 달하는 경우에도 이를 은닉 처리하여 인지 가능한 품질의 비디오 데이타를 보장한다.
본 논문은 하나의 움직이는 카메라와 수시로 바뀌는 배경을 가진 환경 하에서 파라미터를 사용하지 않는 외곽선을 사용한 움직이는 물체의 외곽을 추적하고, 추적된 물체의 외곽을 다른 장면에서 가져온 배경으로 대체하여 추적물체를 제거하는 기법을 제안한다. 먼저 캐니 에지 이미지(map)를 수정하여 만들어 내고, 이들 에지들의 강도에 대한 정보를 LOD (Level-of-Detail)로 만든 결과 LOD 캐니 에지 이미지(map)을 생성한다. 이들 LOD 캐니 에지 이미지 화소에 대해 그래프를 사용한 경로 설정 방법을 사용한다. 이 작업으로 결정되는 외곽선을 이용하여 추적대상이 되는 물체를 다른 이미지에서부터 얻은 배경이미지로 대체함으로써 제거한다. 우리의 물체 추적을 위한 방법은 LOD 수정된 캐니에지 이미지를 위주로 이루어진다. 추가 에지 정보를 얻기 위해 LOD 계층에 따라서 자세한 외곽선 정보를 얻는다. 우리의 경로 설정 방법은 보다 강한 이미지 차에서 만들어진 에지 화소를 선호하는 것이다. 이 방법은 이전 외곽선 정보를 최소한으로 참고하기 때문에, 이전 외곽선 정보를 새로운 외곽선을 생성하는데 있어서 가중치를 사용 이전 외곽선을 포함시키는 방법에 비해 탁월하다. 외곽선 추적 후 추적 물체를 배경으로 대체하는데, 첫 이미지 배경은 이후에 나타나는 이미지로부터 추적 물체에 대해 가려진 배경정보를 가져오는 카메라 운동법이라 부르는 방법에 의하여 계산되어진다. 첫 프레임을 위한 배경 계산이 완료되면, 다음 이미지의 배경 계산은 첫 프레임의 배경에 의존한다. 본 논문에서 제시된 방법을 사용할 경우, 추적 물체의 형상 변화가 극심하지 않고, 카메라의 움직임이 매우 빠르지 않을 경우 성공적으로 추적할 수 있었다.
본 논문에서는 멀티미디어 스트리밍 프레임워크에서 미디어 관리자의 설계와 구현에 대한 경험을 기술한다. 미디어 관리자는 스트리밍 프레임워크 내에서 미디어 스트림이 어떠한 타입의 소스로부터 얻어지며, 그것이 어떠한 종류의 스트림인가를 판별하고, 획득된 미디어를 가장 적절하게 처리할 수 있는 코덱을 선택하며, 어떠한 미디어 디바이스를 통해 재생되어야 효과적인지를 식별하고 관리하기 위해서 필요하다. 제안된 미디어 관리자는 크게 미디어 소스와 싱크 모듈로 구성되어 있는데, 미디어 소스 모듈은 미디어를 추상화시킴으로써 여러 소스로부터 입력되는 성격이 다른 미디어들을 어떤 소스에서 전달된 미디어인지 상관하지 않고 효과적이고 일관된 방법으로 처리할 수 있다. 미디어 싱크 모듈은 클라이언트 측에서 얻어온 미디어 데이타를 적절한 미디어 디바이스에 분배해주는 역할과 전달된 미디어를 다양한 미디어 표현장치를 통해 재생시키는 역할을 수행한다. 제안된 미디어 관리자는 멀티미디어 데이타베이스와 연동기능을 지원함으로써 높은 부가가치 서비스 제공을 가능케 하였고, RTP/RTSP 소스필터나 Winamp 게이트웨이 기능도 지원함으로써 융통성을 제공한다. 더욱이, 향후 새로운 형태의 미디어 소스가 출현하더라도 이를 용이하게 스트리밍 프레임워크에 추가시켜 서비스할 수 있는 유연성과 확장성을 지원한다.
단백질 상호작용의 예측 및 실험 결과가 대용량으로 배포되면서 바이오 정보 기술 연구자들은 생명체 내의 단백질 상호작용 네트워크를 구성하기 위해 노력하여 왔다. 일반적으로 대용량의 상호작용 데이터들은 많은 오류를 포함한다고 알려져 있으나, 최근 단백질의 물리 화학적 특성 및 구조를 기반으로 한 방법들이 실제 실험과 병행되어 고화질(High resolution)의 결과를 제공하게 되면서, 특정 종에 대한 단백질 상호작용 네트워크가 점차 완성되고 있다. 그러나, 단순 물리적 링크 수준의 단백질 상호작용 네트워크만으로는 특정 병원체의 발병 메커니즘 규명 등과 같은 응용분야의 활용에 한계가 있다. 본 논문에서는 실험을 통하여 보고된 신호 전달 경로(signaling transduction pathway)를 이용하여 단백질 기능 간의 관계를 방향성이 있는 그래프로 표현한 단백질 기능 흐름 모델을 제시한다. 제안하는 모델은 Gene Ontology에서 정의된 molecular function을 정점(vertex)으로 가지고 이들 사이의 관계를 간선(edge)으로 표현함으로써 특정 기능의 전이를 살펴볼 수 있다. 이러한 기능 흐름 모델은 수 만개의 정점(vertex)으로 구성된 단백질 상호작용 네트워크에서 의미 있는 경로를 추출하는 데에 제약 혹은 참조 조건으로 사용될 수 있어 향후 활용도가 클 것으로 기대한다. 평가는 KEGG에서 제공되는 11개의 인간 신호 전달 경로 각각에 대하여 대상 경로를 제외한 나머지로부터 생성된 모델과의 크론바하 알파 계수(Cronbach's alpha)를 측정하였고(${\alpha}=0.67$), 총 1023개의 흐름 중 ${\alpha}=0.6$ 이상의 신뢰도에 대하여 총 765개의 흐름을 가지는 기능 흐름 모델을 최종 구성하였다.
본 논문에서는 분산 워크플로우 실행 이벤트 로그를 수집하고 분류하기 위한 사전 처리 도구로서 맵-리듀스기반 클러스터링 기법을 제안한다. 특히 우리는 볼륨, 속도, 다양성, 진실성 및 가치와 같은 BIG 데이터의 5V 속성에 만족하고 잘 충족되어 있기 때문에 분산 워크플로우 실행 이벤트 로그를 특별히 워크플로우 빅-로그(Workflow BIG-Logs)라고 정의한다. 이 논문에서 개발하는 클러스터링 기술은워크플로우 빅-로그를 기반으로 하는 특정 워크플로 프로세스 마이닝 및 분석 알고리즘의 사전 처리 단계에 적용하기 위한 목적으로 고안된 것이다. 즉, 맵리듀스(Map-Reduce) 프레임워크를 워크플로우 빅-로그 처리 플랫폼으로 사용하고, IEEE XES 표준 데이터 형식을 지원하며, 결국 본 연구에서 개발중에 있는 구조적 정보제어넷기반 워크플로우 프로세스 마이닝 알고리즘인 ${\rho}$-알고리즘의 사전 처리 단계 전용으로 사용되도록 구현된 것이다. 보다 자세하게 말하자면, 워크플로우 빅-로그의 클러스터링 패턴은 단위업무액티버티 기반 클러스터링 패턴과 단위업무 수행자 기반 클러스터링 패턴으로 분류되는데, 특별히 단위업무 액티버티 패턴의 하나인 시간적 워크케이스 패턴과 그의 발생 건수를 재발견하는 맵리듀스 기반 클러스터링 알고리즘을 설계하고 구현하고자 한다. 마지막으로, 우리는 BPI 챌린지에서 공개한 워크플로우 실행 이벤트 로그 데이터세트에 대해 일련의 실험을 수행함으로써 제안된 클러스터링 기법의 기술적 타당성을 검증한다.
본 연구의 목적은 넓은 지역의 고해상도 홍수모의를 위해서 2차원 모형의 GPU (Graphics Processing Unit) 가속 모의기법을 개발하고 이에 대한 효과를 평가하는 것이다. 음해법을 적용하고 있는 정형 사각형 격자 기반의 2차원 모형인 G2D (Grid based 2-Dimensional land surface flood model) 모형에서 CUDA를 이용하여 GPU 가속 모의 기법을 개발하였다. 개발된 기법을 진주시 홍수모의에 적용하였다. 모의 도메인의 공간해상도는 10 m × 10 m이고, 계산되는 격자의 개수는 총 5,090,611개이다. 홍수모의는 2019년 10월 태풍 미탁에 의한 홍수 기간에 대해서 수행하였다. 강우레이더 자료를 생성항으로 적용하였으며, 남강댐 일류문 계측 방류량과 진주시(옥산교) 계측 유량을 경계조건으로 적용하였다. 연구결과 진주시 남강에서의 관측수위를 재현할 수 있는 광역 2차원 홍수 모형을 구축할 수 있었다. 또한 GPU 가속 기법의 적용 결과, CPU (Central Processing Unit)를 이용한 순차계산 및 병렬계산에 비해서 빠른 홍수모의가 가능하였다. 본 연구의 결과는 음해법을 적용하고 있는 2차원 범람모형의 GPU 가속 기법의 개발과 광역 지표면 홍수해석에 대한 연구에 기여할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 랜드마크 윈도우 기반의 빈발 패턴 마이닝 기법을 분석하고 성능을 평가한다. 본 논문에서는 Lossy counting 알고리즘과 hMiner 알고리즘에 대한 분석을 진행한다. 최신의 랜드마크 알고리즘인 hMiner는 트랜잭션이 발생할 때 마다 빈발 패턴을 마이닝 하는 방법이다. 그래서 hMiner와 같은 랜드마크 기반의 빈발 패턴 마이닝을 온라인 마이닝이라고 한다. 본 논문에서는 랜드마크 윈도우 마이닝의 초기 알고리즘인 Lossy counting와 최신 알고리즘인 hMiner의 성능을 평가하고 분석한다. 우리는 성능평가의 척도로 마이닝 시간과 트랜잭션 당 평균 처리 시간을 평가한다. 그리고 우리는 저장 구조의 효율성을 평가하기 위하여 최대 메모리 사용량을 평가한다. 마지막으로 우리는 알고리즘이 안정적으로 마이닝이 가능한지 평가하기 위해 데이터베이스의 아이템 수를 변화시키면서 평가하는 확장성 평가를 수행한다. 두 알고리즘의 평가 결과로, 랜드마크 윈도우 기반의 빈발 패턴 마이닝은 실시간 시스템에 적합한 마이닝 방식을 가지고 있지만 메모리를 많이 사용했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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