적응적 메쉬 세분화(AMR)는 여러 과학과 공학 분야에서 이용되는 보편적인 계산 시뮬레이션기법이다. AMR 데이타가 계층적인 다중해상도 데이타 구조로 이뤄져 있음에도 불구하고, 어떤 적절한 자료구조로의 변형 없이, 이 데이타를 광선추적법이나 스플래팅과 같은 전통적인 볼륨 가시화 알고리즘들을 이용하여 가시화 하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 AMR 데이타로부터 생성된 k-d 트리와 팔진트리를 이용하는 계층적 다중해상도 스플래팅에 대해 설명한다. 이 기법은 최신의 범용 PC 그래픽스 하드웨어를 이용하여 AMR 데이타의 가시화를 구현하는데 적합하다. 대화식으로 변환함수와 뷰잉 / 렌더링 파라메터를 설정할 수 있는 기능을 제공하는 사용자 인터페이스에 대해서도 설명한다. nVIDIA GeForce3 그래픽스 카드를 내장한 범용의 PC를 이용해 얻은 실험 결과로부터, 제안된 기법을 이용해 AMR 데이타를 대화식으로(초당 20프레임 이상의 속도로) 렌더링 할 수 있음을 보인다. 본 기법은 시간 가변 AMR 데이터의 병렬 렌더링에도 쉽게 적응될 수 있을 것이다.
최근 사이버 공격은 명확한 목적과 특정화된 대상에 대해 지능적이고 지속적이며 복잡한 공격 특성을 가짐으로써 사전에 인지하거나 사고 발생 시 대응하기에 상당히 어려워지고 있다. 또한 피해규모도 상당히 크기 때문에 이에 대한 대응체계가 국가적인 측면에서 시급한 상황이다. 기존의 데이터센터 및 전산실의 통합보안체계는 이러한 최근의 사이버 공격에 대응하기에는 시대에 뒤떨어진 면이 많다고 판단된다. 그러므로 본 연구에서는 지능형지속위협(APT)기반의 공격에 대비해 보다 고도화된 차세대 융합형 보안 프레임워크를 제안한다. 제안한 차세대 융합형 보안 프레임워크는 영역별 보안계층, 영역별 연계계층, 행위가시화 계층, 행위통제계층, 융합대응계층의 5단계 계층적 구성으로 APT 공격에 대한 선제적 대응이 가능하도록 설계하였다. 영역별 보안계층은 관리적, 물리적, 기술적 보안영역별로 보안 지침과 방향을 제시한다. 영역별 연계계층은 보안 도메인간의 상태정보가 일관성을 갖도록 한다. 지능화된 공격 행위의 가시화 계층은 데이터 취합, 비교, 판단, 통보의 수명주기로 구성된다. 행위 통제계층에서는 가시화된 행위를 통제하는 계층이다. 마지막으로 융합대응계층은 APT공격 전과 후의 대응체계를 제안하였다. 제안하는 차세대 융합 보안 프레임워크의 도입은 지속적이고 지능적인 보안위협에 대해 보다 향상된 보안관리를 수행하게 될 것이다.
본 논문은 애니메이터로 하여금 계층적 가시화 기법에 의한 표정들의 공간으로부터 일련의 표정을 실시간적으로 선택하게 함으로써 얼굴 표정 애니메이션을 생성하는 기법을 기술한다 본 시스템에서는 약 2400여개의 표정 프레임을 이용하여 2차원 표정공간을 구성하였으며, 이를 위해서는 한 표정을 표시하는 상태표현으로 얼굴 특징 점들 간의 상호거리를 표시하는 거리 행렬을 사용한다. 또한 두 표정 간의 최단거리를 구하기 위해 다이내믹 프로그래밍 기법을 사용한다. 그리고 다차원 공간인 표정공간을 항해하기 위해서 다차원 스케일링 기법을 이용하여 2차원 공간으로 가시화한다. 그러나 표정의 수가 너무 많아 애니메이터가 항해를 하는데 어려움이 많기 때문에 계층적 가시화 기법이 필요하다. 표정공간을 계층적으로 분할하기 위해, 퍼지 클러스터링을 이용한다. 초기 단계에서는 약 10개의 클러스터 센터(후보 키 프레임)를, 단계가 증가될 때마다 후보 키 프레임의 수를 두 배로 하여 클러스터링하고 2차원 평면에 표시한다. 애니메이터는 초기 단계의 후보 키 프레임들 중에서 특정 키 프레임들을 선택하여 항해경로를 생성한다. 특정 단계에서는 그전 단계의 항해경로를 따라 새로운 키 프레임들을 선택하여 항해경로를 갱신하고, 마지막 단계에서 항해경로를 갱신하면 애니메이션 설정이 끝난다. 본 논문은 본 시스템이 어떤 효과가 있는지를 알기 위해 애니메이터들로 하여금 본 시스템을 사용하여 얼굴 애니메이션을 생성하게 하였으며, 그 결과를 평가한다.
최근 GIS 서비스는 단순한 지도 가시화뿐만 아니라 각 개체의 위치 정보를 표시해주는 POI 서비스까지 요구한다. 하지만 POI 서비스는 개체의 위치 정보가 불충분하여 단순 지명 서비스만을 제공하고 있다. 게다가 GIS 서비스의 기반이 되는 대부분의 지리공간데이터 역시 표준화가 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 계층적이고 사용자 중심적인 POI DB를 설계하고, 지도 가시화의 이질성과 비호환성을 극복하기 위해 GML 표준을 수용하는 GVP(GML Viewer POI)를 구축한다. GVP는 SHP 파일의 속성 정보를 관리하는 dBase 파일에 3-Layer 구조로 설계된 POI DB를 추가한다. 이에 따라서 POI 가시화는 디렉터리 형태의 그룹화된 POI 정보가 제공되므로 계층적인 검색이 가능하다. 지도 가시화와 POI 가시화로 구성된 GVP는 속성을 각각의 객체 형태로 재생성하여 사용자 이벤트에 대한 빠른 응답을 지원한다.
'생물정보학'이란 생물학적 데이터를 처리, 가공하여 정보를 얻어내는 연구 분야로 이 중 대사체학은 대사 경로 네트워크를 가시화하여 생명 활동을 이해하고자 하는 분야로, 대사 경로 내의 흐름을 한 눈에 알 수 있도록 가시화하여 보여 주는 도구가 반드시 필요하다 따라서 본 논문에서는 새로운 '대사 경로 드로잉 알고리즘'을 제안하였다. 대사 경로 그래프의 구조로는 이분 그래프를 이용하여 가독성을 높였으며. 이 그래프가 척도 없는(scale-free) 네트워크 구조라는 것과 구조적으로 환형, 계층적 선형 컴포넌트를 가진다는 것을 고려하여 사이즈가 큰 그래프도 적절하게 드로잉 하도록 하였다.
빠르게 진화하는 다양한 사이버공격으로부터 내부 네트워크와 정보를 보호하기 위해 다양한 보안장비를 사용한다. 그 중 대표적으로 사용하는 보안장비는 방화벽이며, 방화벽은 접근정책이라는 텍스트 기반의 필터링 규칙을 사용해 내·외로부터 통신하는 접근을 허용하거나 차단하여 악의적인 공격을 사전에 방어할 수 있다. 내부의 정보를 보호하기 위해 수많은 접근정책들이 사용하며, 점차 증가하는 접근정책을 효율적으로 관리하기에 여러 가지 어려움이 발생한다. 그 이유는 텍스트 기반의 많은 정보를 분석하기 위해서는 많은 시간 소요와 잔존하는 취약한 정책을 보완하기에는 한계점이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 직관적인 접근제어 정책 분석 및 관리를 위한 3D 기반의 계층적 가시화 방법을 제안한다. 특히, 계층적 가시화를 통한 드릴-다운 사용자 인터페이스를 제공함으로써, 복잡한 대규모 네트워크의 접근제어 정책을 세부적으로 분석을 지원한다. 제안된 가시화 방법론의 실용성 및 유효성 검증을 위해 시스템을 구현하고, 이를 실제 대규모 네트워크 방화벽 분석에 적용함으로써 성공적으로 제안된 가시화 방법의 적용이 가능함을 보인다.
본 논문은 사용자로 하여금 계층적 가시화 기법에 의한 표정들의 공간으로부터 일련의 표정을 선택하게 함으로써 3차원 아바타의 표정 제어기법을 기술한다. 본 시스템에서는 2,40P0여개의 표정 프레임을 이용하여 2차원 표정공간을 구성하였으며, 3차원 아바타의 표정 제어는 사용자가 표정공간을 항해하면서 수행한다. 그러나 표정의 수가 너무 많아 사용자가 항해를 하는데 어려움이 많기 때문에 계층적 가시화 기법이 필요하다. 표정공간을 계층적으로 분할하기 위해, 퍼지 클러스터링을 이용한다. 초기 단계에서는 2,400여개의 표정들을 이용하여 약 11개의 클러스터센터를 가지도록 클러스터링한다. 클러스터 센터들은 2차원 평면에 표시되며 후보 키 프레임으로 사용된다 사용자는 후보 키 프레임들 중에서 특정 키 프레임들을 선택하여 초기 항해경로를 생성한다. 사용자가 줌 인(이산적인 단계를 가지고 있음)을 하면 상세한 단계를 보기를 원한다는 의미이므로 줌 인된 단계에 적합한 표정 클러스터들을 생성한다. 단계가 증가될 때 마다 클러스터의 수를 두 배로 하고, 클러스터의 수만큼 표정들을 클러스터링한다. 사용자는 현재 단계에서 그전 단계의 항해경로를 따라 새로운 키 프레임(클러스터 센터)들을 선택하여 항해경로를 갱신한다. 줌 인을 최대로 한 마지막 단계에서 항해경로를 갱신하면 표정 제어 설정이 끝난다. 사용자는 언제든지 줌 아웃을 통해 그 전단계로 돌아가서 항해경로를 수정할 수 있다. 본 논문은 본 시스템이 어떤 효과가 있는지를 알기 위해 사용자들로 하여금 본 시스템을 사용하여 3차원 아바타의 표정 제어를 수행하게 하였으며, 그 결과를 평가한다.
Non-negative matrix factorization(NMF) 기법은 음이 아닌 값으로 구성된 데이터를 두 종류의 양의 행렬의 곱의 형식으로 분할하는 데이터 분석기법으로서, 텍스트마이닝, 바이오인포매틱스, 멀티미디어 데이터 분석 등에 활용되었다. 본 연구에서는 기본 NMF 기법에 기반하여 텍스트 문서로부터 토픽을 추출하고 동시에 이를 가시적으로 도시하기 위한 Topographic NMF (TNMF) 기법을 제안한다. TNMF에 의한 토픽 가시화는 데이터를 전체적인 관점에서 보다 직관적으로 파악하는데 도움이 될 수 있다. TNMF는 생성모델 관점에서 볼 때, 2개의 은닉층을 갖는 계층적 모델로 표현할 수 있으며, 상위 은닉층에서 하위 은닉층으로의 연결은 토픽공간상에서 토픽간의 전이확률 또는 이웃함수를 정의한다. TNMF에서의 학습은 전이확률값의 연속적 스케줄링 과정 속에서 반복적 파리미터 갱신 과정을 통해 학습이 이루어지는데, 파라미터 갱신은 기본 NMF 기반 학습 과정으로부터 유사한 형태로 유도될 수 있음을 보인다. 추가적으로 Probabilistic LSA에 기초한 토픽 가시화 기법 및 희소(sparse)한 해(解) 도출을 목적으로 한 non-smooth NMF 기법과의 연관성을 분석, 제시한다. NIPS 학회 논문 데이터에 대한 실험을 통해 제안된 방법론이 문서 내에 내재된 토픽들을 효과적으로 가시화 할 수 있음을 제시한다.
현재 컴퓨터 성능의 발달과 함께 GIS 서비스는 기존의 단순 지도 서비스를 비롯한 각 개체들의 위치 정보인 POI 서비스까지 요구되고 있다. 하지만 대부분의 GIS 서비스는 그 핵심적 기반이라 할 수 있는 지도 데이터를 표현하는데 있어서 각 개발 업체 및 연구기관마다 각기 다른 지도데이터 포맷을 사용하고 있다. 이는 곧 데이터의 중복 구축뿐만 아니라 기존 GIS간의 상호 운용성이 결여되어 서로 간에 호환 불가라는 문제점을 야기 시킨다. 또한, POI 서비스에서도 POI를 이루는 개체들에 대한 위치 정보가 불충분하여 단순히 지명 서비스만을 제공하고 있어, 다양한 정보 서비스를 제공 받고자 하는 사용자의 요구를 충족시키지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 지도 표준인 GML을 기반으로 하여 지도 가시화의 중복 구축 및 비호환성을 극복하고, 단순한 POI 정보에 대해서는 계층적이고 사용자 중심적인 위치정보를 구축하고 이를 가시화하는 GVP를 개발한다.
최근 지형 정보의 시각화 기술은 GIS 응용분야는 물론 게임, 가상현실, 항공 시뮬레이션 및 군사적인 목적 등을 실현하기 위한 중요한 기술로 부각되고 있다(유병현 2002). 그러나 대용량 지형 데이터를 실시간으로 처리하여 시각화를 구현하기 위한 메모리 한계성의 극복은 아직도 과제로 남아있다. 본 연구에서는 대규모 지형 표현을 위해 파일 기반의 효율적인 실시간 LOD (level-of-detail) 알고리즘 개발을 수행하였다. 실시간 LOD 알고리즘은 대규모 지형 데이터를 가시화하는데 필요한 기하학적 연산 처리를 가능하게 한다. 본 연구에서는 수치지도의 등고선이나 LiDAR, DTM, DSM 등으로부터 취득된 대용량 DEM의 가시화를 위해 계층적인 $4{\times}4$ 또는 $2{\times}2$ 타일 구조를 선택하였다. 또한 정규화된 Giga Byte급 고도데이터는 사용자 중심적 지형 정보의 원활하고 사실감 있는 표현이 될 수 있도록 고도데이터를 활용한 음영기복도를 생성하여 비메모리 방식의 계층적 타일 구조로 생성된 지형 블록에 Texture Mapping 하여 지형 가시화를 수행하였다. 대용량 데이터는 실시간 가시화를 위해 지형 데이터를 다양한 상세도를 가지는 데이터로 변형하여 이를 계층적으로 상호 연결함으로서 데이터의 손실이 최소화되며, 프레임 속도를 극대화하였고, 또한 사용자 시점에 따라 상세도 변화가 끊김없이(seamless) 고품질로 표현되도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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