본 논문은 인터넷 상의 다수의 참여자가 분산가상환경에서 협업을 수행하는 경우 발생되는 전송 메시지트래픽을 조절하는 기법에 초점을 맞추고 있다. 가상환경에서 교환되는 정보의 양을 줄이는 방법을 상태 갱신메시지 필터링 기법이라고 부르며 이는 가상환경의 확장성을 향상시키는데 필수적인 처리과정이다. 대표적인 필터링 방법인 공간분할 기법은 전체 환경에서 작은 관심영역으로 분할하여 일관성이 유지되어야 하는 영역의 크기를 조절하는 방법을 사용하여 메시지 트래픽을 줄인다. 기존의 공간분할 기법은 시뮬레이션 이전에 관심영역에 대한 정보가 결정되어 사용되므로 동적 환경변화에 대한 적응성과 융통성이 부족하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 관심영역 관리방법을 시스템 수행중에 재구성함으로써 적응성을 높인 동적 관심 영역 모델을 제안하고자 한다. 환경변화요소를 반영하기 위하여 제안된 모델은 관심영역의 다중분할과 다중 일관성 유지 알고리즘의 사용하여 효율적인 시스템 자원 소비를 가능하게 하였다. 제안된 기법의 성능평가를 위하여 가상으로 아바타의 행위를 발생시키고 갱신 메시지 트래픽을 측정하여 기존 모델과 비교하였다. 결론적으로, 제안된 모델은 다수의 참여자의 수용이 요구되는 MMORPG나 가상커뮤니티 시스템의 관심 영역 관리 시스템에 활용될 수 있다.
최근 시각 기반 인터페이스의 실현을 위해 손 동작 인식 기술 개발의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 시각 기반 인터페이스의 입력으로 사용되는 손 동작은 손 모양의 연속적인 변화로 정의되므로, 효율적인 손 모양 인식 알고리즘의 개발은 필수적이다. 본 논문에서는 손 모양 인식 과정 중 빈번히 발생할 수 있는 손의 회전에 의한 인식 성능 저하를 다룬다. 제안하는 방법은 회전에 강인한 손 모양 인식 알고리즘 개발을 위해 손 동작 인식 환경을 고려하여 비디오 내 인접 프레임간의 높은 상관관계를 이용한다. 특히, 정지 영상에 기반한 기존 연구와의 차별 점은 객체 추적에서 사용되는 템플릿 갱신을 손 모양 인식에 도입하였다는 것이다. 제안한 방법의 유효함을 보이기 위해, 손이 좌우로 회전하는 비디오를 입력으로 템플릿 정합 기반의 방법, PCA와 LBP을 제안하는 방법과 비교 실험하였다. 제안한 방법은 일반적인 템플릿 정합 기반의 손 모양 인식보다 22.7%, KL-Transform을 도입한 템플릿 정합보다 14.5%, PCA 보다 10.7%, LBP 보다 4.3%의 성능 개선을 보였다.
브로드캐스트 암호화 기법은 공개된 네트워크상에서 멀티미디어, 소프트웨어, 유료 TV 등의 디지털 정보들을 전송하는데 적용되고 있다. 사용자가 디지털 정보를 획득하기 위해서는 브로드캐스터가 키를 생성하고 분배하는 과정이 필요하며, 사용자가 탈퇴나 새로운 가입 시에 효율적인 키 갱신이 필요하게 된다. 임시적인 컨퍼런스 환경은 각 이동 디바이스들 사이에 대하여 전송이 가능하고, 잦은 위치 변화에 따라 키 정보가 유동적으 로 변하는 특성으로 인해 키 관리의 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 임베디드 컴퓨팅 환경에 적용하여 특정한 공간에서 이동 디바이스가 이용될 때 효율적인 키 생성과 키 갱신을 하도록 제안한다.
위성항법시스템과 INS가 결합된 항법 시스템은 가용 위성이 없는 경우 항법 정보를 제공하지 못하는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 비전센서를 결합한 항법 시스템이 대안으로 사용되지만, 일반적으로 특징점만 사용하여 항법을 수행하므로 가관측성이 부족한 문제점이 존재한다. 이때 사전에 위치가 알려져 있는 랜드마크를 추가적으로 사용하면 특징점만 이용하는 경우에 비해 가관측성을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 추가적인 랜드마크를 사용하는 경우에 대하여, TOM/SOM 분석과 고유치 분석을 통해 가관측성 향상 정도를 분석하였다. 시뮬레이션 결과 특징점만 사용하는 경우 항상 가관측성이 부족하나 랜드마크를 사용하는 경우 2번째 갱신과정 이후에는 완전 가관측한 특성을 보였다. 따라서 랜드마크를 사용하면 가관측성이 향상되므로 전체 시스템 성능을 향상시킬수 있다.
동시에 전송을 시도할 수 있는 다수의 비콘(전송장치)과 별도의 리스너(수신장치)로 구성되는 측위시스템에서 비콘들의 전송 간에 충돌이 발생할 경우, 그 충돌을 분해하여 비콘들 간 전송을 중재하는 기법을 제안한다. 이 기법을 이용하면, 2개 이상의 비콘이 동시에 전송을 시도하여도 전송 중에 자체적으로 전송의 우선순위가 결정되도록 하여, 동시에 전송을 시도한 비콘 중 하나만이 전송을 계속하도록 하고, 나머지 비콘들은 도중에 스스로 포기할 수 있도록 한다. 이렇게 하므로써 비콘들의 전송이 충돌했을 때 모든 비콘의 전송이 실패하는 것을 피하고, 패널 이용율을 향상시킴으로써 측위시스템의 위치 갱신율 (또는 정보 갱신율)을 향상시킬 수 있다. 또한 한 번 전송에 성공한 비콘은 낮은 우선순위를 부여하고, 중재 과정에서 전송을 포기한 비콘은 높은 우선순위를 부여하므로써 모든 비콘들에게 공평한 전송기회를 보장하도록 한다. 또한 비콘들 간에 어떠한 중앙집중적인 제어가 존재하지 않으므로, 시스템의 설치와 확장이 용이하게 이루어질 수 있다.
본 논문에서는 스마트폰의 플랫폼으로 하여 시공간적 중요도 기반으로 비디오를 요약하는 효율적인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주어진 비디오에서 카메라 및 물체의 움직임에 강건한 색상 히스토그램의 차분으로 장면 전환을 검출하고 연속적인 프레임간의 유사성, 얼굴의 영역, 개별 프레임(frame)의 중요도를 통해 시공간적 중요도를 분석한다. 그리고 검출된 장면 전환을 이용하여 과분할된 계층적 트리를 생성하고 비디오 분석 과정에서 계산한 병합 및 유지 에너지를 이용하여 반복적으로 갱신한다. 또한 갱신된 계층적 트리에서 사용자가 요구하는 재생 길이와 최소 구간 길이를 충족하고 동시에 높은 중요도를 가진 노드들로부터 탐욕 알고리즘(greedy algorithm)을 통해 프레임을 추출한다. 실험 결과 상용 스마트폰에서 2분길이 분량의 입력 비디오를 10초 내외의 수행시간으로 요약할 수 있었으며, 그 결과는 상용 비디오 편집 소프트웨어인 Muvee보다 우수함을 보였다.
내비게이션 시스템에서 지도 데이터를 최신 정보로 유지하는 것은 중요한 일이다. 그러나 수작업을 통한 갱신은 비용이 많이 소요될 뿐만 아니라 갱신되는 정보를 즉각적으로 반영하기 힘들다. 본 논문에서는 GPS 데이터를 이용하여 자동으로 도로를 생성해주는 시스템에서 가장 중요한 문제 중 하나인 중심 도로를 추출하는 기법에 관하여 살펴보고자 한다. 중심도로를 추출하기 위해서는 클러스터링 시킨 궤적이 필요하지만, 실제 궤적은 클러스터링 되어있지 않다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 최대 중첩구간 탐색과 궤적 클러스터링 과정을 통하여 효과적으로 궤적에 대해 클러스터링 하는 기법을 제안한다. 마지막으로 클러스터링 시킨 궤적에 대하여 가상달리기 기법을 적용하여 중심도로를 추출하였다. 실험 데이터로는 실제 대용량의 강남구, 성남시, 서울시 전체를 지나다니는 택시 GPS 데이터를 수집하여 실험을 하였고, 실험 결과 제안기법이 실제 중심 도로를 추출하는데 안정적이고 효율적인 것을 보였다.
본 논문에서는 새로운 감성기반 영상검색방법을 제안한다. 서로 다른 색상, 명도, 도트크기를 나타내는 30개의 랜덤 패턴이 제시될 때 인간이 느끼는13가지 감성("like", "beautiful", "natural", "dynamic", "warm", "gay", "cheerful", "unstable", "light", "strong", "gaudy", "hard", "heavy") 평가 데이타로부터 질의 칼라코드와 질의 그레이코드로 명명한 질의 감성 표시자를 설계한다. 감성영상검색을 위해서 질의 감성을 선택하면 질의를 표현하는 칼라코드와 그레이코드가 선택되고 데이타베이스의 영상의 색상 정보를 나타내는 DB 칼라코드와 명도와 도트크기 정보를 나타내는 DB그레이코드값을 추출하여, 칼라코드간의 매칭과 그레이 코드간의 매칭을 통해 유사도를 판단한다. 또한 검색과정에 사용자의 의도를 반영하여 질의 칼라코드와 질의 그레이코드사이의 가중치와 칼라코드내의 가중치를 자동적으로 갱신하는 새로운 유사도 피드백 방법을 제안한다. 430개의 영상에 대해 실험한 결과 최초 질의에 대해 적합한 영상이 부적합한 영상보다 많았으며 유사도 피드백을 사용함에 따라 적합한 영상의 개수가 증가하였다.
변화탐지는 도시모델의 갱신을 위해 중요한 단계이다. 이에 본 연구는 서로 다른 시기에 취득된 라이다 데이터로부터 도시변화를 탐지하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 주요 과정은(1) 라이다 데이터로부터 생성된 DSM의 차분을 통해 변화영역을 탐지하고, (2) 탐지된 영역의 라이다 점으로부터 표면패치를 구성하고, (3) 구성된 각각의 패치의 종류를 지면, 수목, 빌딩으로 분류하고, (4) 패치의 종류 및 속성에 기반하여 변화의 종류를 결정한다. 제안된 방법을 실측데이터에 적용한 결과를 동일한 지역의 정사영상으로부터 육안검사를 통해 수동생성된 참조데이터를 이용하여 검증하였다. 변화탐지의 성공률은 평균적으로 97%로 평가되었다. 결론적으로 제안된 방법은 변화탐지 및 도시모델의 갱신을 위한 신뢰성이 높고, 효율적인 방법으로 판단된다.
최근 모바일 컴퓨팅 환경은 사회 전반으로 보편화가 진행되고 있다. 이러한 경향은 모바일 플랫폼 상에서 무선 네트워트를 통한 유선 네트워크 상의 데이터베이스 시스템의 접근 필요성을 부각시킨다. 그러나 모바일 컴퓨팅 환경은 전통적인 컴퓨팅 환경과는 본질적으로 다른 특성으로 인하여 데이터베이스 접근 방식을 그대로 적용하기 어렵다. 이 논문은 새로운 에이전트 기반 모바일 데이터베이스 접근 모델을 제시하고, 데이터 비축을 위한 캐시 교체와 일관성 유지 과정에서 대상 데이터를 선정하는 두 가지 데이터 중요도 함수를 제안한다. 이 함수들은 데이터의 접근 기간, 접근 빈도, 접근 경향, 갱신 빈도, 갱신 경향, 데이터 크기 분포 등을 종합적으로 반영한다. 모의실험에 의하면, 제안하는 함수를 사용한 정책은 LRU 정책, LIX 정책, SAIU 정책에 비하여 접근 지연 시간 감소, 캐시 바이트 적중률 향상, 캐시 바이트 오염률 감소 측면에서 경쟁력이 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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