가상화는 가상의 자원이 물리적 자원에 접근할 수 있게 해주는 기술이며 VM(가상머신)을 다수 설치하여 VM의 수만큼 운영체제들을 이용할 수 있다. 이러한 가상화는 자원의 낭비를 막고 관리비용을 줄이기 위해 사용한다. 가상화 기술은 CPU, 메모리, I/O 가상화로 구분 지을 수 있으며 이 중 메모리 가상화 기술은 메모리 자원의 효율적인 사용을 가능하게 해준다. 여러 VM들이 실제 머신의 메모리보다 많은 메모리를 할당받아 사용하는 것이 가능한데 이것을 오버커밋 상태라고 한다. 중첩 가상화는 VM에 하드웨어 가상화 기법의 사용을 허용하게 하여 VM 위에 또 다른 VM이 동작할 수 있는 환경을 제공해준다. 이와 같은 (중첩) 가상화 환경에서의 메모리 접근은 일반적으로 하드웨어 지원을 통한 중첩 페이징 기법을 이용하여 메모리의 접근이 이루어진다. 본 논문에서는 오버커밋 발생 시 중첩 VM과 하이퍼바이저 VM의 성능 차이를 실험을 통하여 보여주고자 한다.
컴퓨터 기술이 발전함에 따라 디지털 게임 속 가상경관은 보다 정교해지고 있으며, 설계 및 구현 과정에서 고려를 요구하는 요소들이 증가하고 있다. 하지만 여태 가상경관 설계를 위한 정형화된 설계 방법론도 전무한 관계로, 디자이너들은 비효율적인 설계 과정을 거치며 동시에 질적으로도 만족스럽지 못한 결과물을 구축하고 있다. Ian McHarg의 도면 중첩법은 레이어 단위로 설계 고려요소를 정리하여 설계를 진행하기에, 설계에 고려할 요소들을 체계적으로 종합하는 디자인의 진행이 가능하다. 이에 본 연구에서는 도면 중첩법을 활용한 가상경관 설계 방법론을 구축하였다. 이를 위해서 우선 가상경관의 공간적 특수성에 따라 분류를 진행하는 분류 방법론을 문헌 조사를 통해 파악하여, 이들을 각각의 레이어로 조직하였다. 그리고 설계 영역으로서의 가상경관과 실공간의 차이점을 파악하여 이들을 기반으로 한 가상경관 설계 방법론을 구축하였다. 마지막으로 프로토콜 분석방법론과 공간 구성요소의 비교분석을 통하여 본 연구에서 구축한 설계 방법론의 유효성을 검증하였다. 검증 결과, 본 설계 방법론은 디자이너들의 작업 시간을 22% 이상 줄일 수 있었으며, 동시에 작품의 질을 향상시킬 수 있었다. 향후 본 설계 방법론은 디지털 게임을 비롯한 가상경관 설계 및 구현의 영역에서 활발한 활용을 기대할 수 있을 수 있으며, 나아가 가상경관을 조경 설계의 한 영역으로써 확장이 가능할 것임을 시사한다.
증강현실(Augmented Reality, AR)은 물리적 현실세계에 가상의 세계를 중첩하여 부가적인 정보나 서비스를 제공하는 것으로 대부분 스마트폰과 같이 카메라를 장착한 기기를 이용하게 된다. 스마트폰의 카메라가 마커를 인식할 경우 가상의 오브젝트가 화면에 중첩하여 보이게 되는 것이다. 카메라가 인식하는 마커를 하나 이상 사용할 수 있다. 다중 마커를 사용하는 경우 마커를 인식할 때 중첩되는 가상의 오브젝트를 동일한 것으로 사용할 수도 있고 각 마커별로 다른 가상 오브젝트를 사용할 수도 있다. 본 논문에서는 전시되어 있는 작품을 마커로 등록하여 각 이미지별로 작품의 정보가 중첩되어 나타나도록 유니티의 AR 파운데이션 프레임워크를 이용하여 구현한다. 여러 작품이 전시되므로 이를 다중 마커로 사용하고 각 작품별 정보가 각기 다르게 출력되도록 구현한다.
클라우드 컴퓨팅을 이용하여 다양한 서비스가 생겨남에 따라 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 보안이 더욱 중요해지고 있다. 이에 따라 클라우드 컴퓨팅을 구축하는 핵심 기술인 가상화 기술의 보안 또한 중요한 이슈가 되고 있다. 가상화 기술은 독립된 컴퓨팅 환경을 제공함으로써 기본적으로 안전한 컴퓨팅 환경을 제공하지만 가상화 기술의 보안 취약점을 이용하여 보안 공격하는 사례가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 전가상화 기법과 운영체제 레벨 가상화 기법을 접목시켜 게스트 운영체제로부터 시작되는 보안 공격에 대해 대응할 수 있게 함으로써 보안성을 강화시키는 기법을 제안한다. 또한, 벤치마킹을 통해 이러한 접근방법이 기존의 컴퓨팅 성능에 거의 영향을 미치지 않음을 확인하였다.
다차원 색인 기법 M-트리는 노드의 중심점과 객체간의 상대적 거리로 색인을 구성하고, 검색 공간에 포함되는 객체를 액세스하는 기법으로서 노드들은 페이지 단위로 구성되며 하위 엔트리들을 포함할 수 있는 반경, 즉 유사도 거리에 의해 노드의 영역이 표현되어진다. 그러나 이와 같은 노드의 영역 표현에 있어서 노드 색인공간의 중첩으로 인해 질의 시 검색 패스가 증가하고 이로 인해 거리계산과 디스크 입출력의 증가를 야기하는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 M-트리에서 문제가 되고 있는 노드 색인 공간의 중첩을 최소화할 수 있는 노드 분할 정책을 제안한다. 기존의 M-트리와는 다르게 노드의 가상 중심점을 계산하여 그것을 라우팅 객체로 만들어 노드를 커버하는 영역을 최소화하고 노드 안의 엔트리를 재분배하여 밀도 높은 노드를 구성 하도록 한다. 제안된 분할 알고리즘의 효율성을 증명하기 위한 실험 결과 색인공간의 중첩이 줄고 이로 인해 거리계산과 디스크 입출력의 횟수가 줄어듦을 보였다.
최근, 증강현실(AR) 기술은 국방, 의료, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 널리 이용되고 있고, 증강현실 환경에서 사용자는 가상의 객체를 생성할 수 있을 뿐 아니라 가상 객체와 사용자 간의 상호작용도 가능하다. 이러한 증강현실 분야에서는 사용자의 특정 행동에 대한 미리 지정된 가상 객체의 반응에 대한 상호작용 모델에 대한 연구가 주로 이루어지고 있다. 인공지능과 결합된 미래의 증강현실 환경을 생성 및 상호작용을 위해서는 생성된 가상의 객체 간 자동적으로 상호작용하는 모델에 대한 기법이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 양자 컴퓨팅에서 사용자하고 있는 양자 얽힘, 중첩 현상을 기반으로 하여 증강현실 환경에서 가상의 객체에 대한 상호작용 모델을 제시하고자 한다. 예를 들면, 증강현실 사용자의 의해 즉각적으로 생성된 객체가 기존 객체들과의 어떻게 상호작용 할 수 있고, 각각의 객체의 특성으로 인한 객체수의 증가 및 감소가 사용자의 개입 없이 자동으로 이루어지도록 양자 얽힘과 중첩을 기반으로 한 기법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 숲과 관련된 생태계 환경을 증강현실 환경으로 조성하여 가상의 동물들 간 자동으로 변형되는 콘텐츠를 구현하고자 한다.
데이터 트래픽의 증가와 더불어 인지 기반 중첩 융합 네트워크 환경 하에서의 서비스 성능이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 이에 따라 다양한 이종 네트워크(HetNet)가 결합된 환경 하에서 주변상황의 인지 기능을 활용하는 이중 가상 셀의 구성과 특징에 대해 살펴보고 자원의 효과적 활용에 적합한 개별 이종 네트워크의 특성분석과 특성을 반영하는 시스템측면의 최적화를 고려하여 성능측면의 분석을 다루고자 한다. 이를 위해 가상 이중 셀 시스템의 구성과 운영이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 기지국의 소형화와 지능화가 진행됨에 따른 활용도 측면의 성능을 분석하였다. 고려하는 시스템은 유용한 가상의 신호를 찾을 수 있는 능력을 활용하여 가상의 이중 셀을 구성하고 고속이동에 따른 무선링크에서의 성능열하를 방지하고 고속의 데이터 전송을 위한 시-공간 트렐리스 코드를 적용한 시스템의 성능을 분석하여 그 유용성에 대해서 시뮬레이션을 통하여 정량적인 분석결과를 얻었다. 이를 바탕으로 다양한 파라메터가 주어진 환경 하에서 전체 시스템에 어떤 영향를 미치는지를 해석하고 고려하는 시스템의 특징을 고찰하였다.
본 연구는 한 대의 칼라 카메라와 광학장치를 이용하여 인체의 운동량을 측정하는 시스템에 관한 것이다. 광학을 이용하여 인체의 운동량을 측정하기 위해서는 일반적으로 두 대 이상의 카메라로부터 획득된 영상으로 측정물체에 대한 좌표를 구하는 입체화상법을 사용한다. 제시한 시스템은 서로 다른 색의 칼라필터와 거울을 통과한 두 개의 광경로를 빔스플리터로 중첩시켜서 한 대의 칼라카메라로 영상을 획득하여 분석하는 것으로, 한 대의 칼라카메라가 두 대의 단색 가상카메라 역할을 하는 것이다. 단색 가상카메라는 적색, 녹색과 청색의 세 가지로 본 실험에서는 적색의 밝기가 가장 낮아서 녹색과 청색 가상카메라를 사용하였다. 광학장치를 이용하여 칼라카메라로 획득된 적색, 녹색과 청색별로 8bit인 24bit 디지털영상에서 녹색과 청색 영상은 각각 녹색과 청색의 가상카메라로 획득한 영상이다. 이 영상들을 이진화하여 측정물체를 배경으로부터 분리하고, 이진영상에서 일정한 면적을 지닌 영역의 중심을 측정물체가 영상면에 투영된 좌표로 본다. 녹색과 청색 영상에서 동일한 측정물체에 대한 영상선을 구하고 이들의 교차점을 측정물체의 공간좌표로 하였다. 이 시스템을 이용하여 직립 및 신전자세에서 척추의 형상을 측정하였으며 향후 시스템의 추가적인 개발과 적응분야에 대하여도 살펴보았다.
인지 기반 융합 중첩 네트워크 환경 하에서의 시스템의 성능이 중요한 이슈로 떠오르는 가운데 단말기의 기능성이 좋아짐에 따라 스마트한 지능을 기반으로 접속 자원의 효과적 활용에 적합한 개별 이종 네트워크의 특성분석과 특성을 반영하는 시스템 측면의 접속 최적화가 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 기지국의 소형화와 다집적화, 가상화, 지능화가 진행되는 가운데 기지국 hotelling과 같은 기지국 집중화를 통한 통합적 최적화가 가능하므로 이에 대응한 이중 가상 셀 시스템의 특성에 대해 살펴보고 활용도 측면의 성능을 분석하고 향후 다뤄져야 할 사항들을 확인하였다.
모니터 기반의 AR(Augmented Reality) 시스템에서 카메라를 이용하여 얻은 실사와 가상 객체를 정확하게 중첩하기 위해서는 카메라의 정확한 위치와 방향을 파악하는 것이 필요하다. 그러나, 트래커는 카메라와는 별도의 장비로 설치되므로, 트래커와 카메라간의 불일치에 의하여 오차가 발생된다. 본 논문에서는 카메라의 위치 및 방향을 유전자 알고리즘을 이용하여 검출한 다음, 카메라와 트래커간의 보정행렬을 구하여 실제 운용시 트래커에서 얻어진 값을 보정하여 실사와 가상 이미지를 중첩하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 복잡한 AR 시스템에서 카메라와 트래커간의 오차를 제거하는데 효율적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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