본 논문에서는 내용기반 영상 분류를 위한 방법론으로써 신경망을 이용한 계층적 분류 방법을 제안한다. 분류 대상 영상은 인터넷상의 다양한 영상들 중에서 전경과 배경의 구분이 있는 객체 영상이다. 전처리 과정에서 영역 분할을 이용하여 영상 내에서 배경을 제거하고 객체 영역을 추출한다. 분류를 위한 특징으로는 웨이블릿 변환 후 추출된 형태 특징과 질감 특징을 이용한다. 추출된 특징 값들을 Principal Component Analysis(PCA)와 K-means를 이용해서 군집화 시키고 유사한 군집들을 묶으면서, 5단계의 계층적 분류기를 구성한다. 계층적 분류기는 BP를 학습 알고리즘으로 사용하는 59개의 신경망분류기로 구성된다. 배경을 제거하고 질감특징 중 가장 높은 분류율을 보이는 대각 모멘트를 사용하여 실험하였을 때, 100종류에서 각 10개씩, 총 1000개의 학습 데이터와 1000개의 테스트 데이터에 대하여 각각 81.5%와 75.1%의 정분류율을 보였다.
웹프로그래밍 교육을 위한 학습 시스템은 웹 상에서 웹 프로그램을 개발하고 그 결과를 직접 확인할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 클라이언트측 언어 뿐만 아니라 서버측 언어도 웹상에서 스크립트 편집 결과를 확인할 수 있는 학습 시스템을 제시한다. 웹 언어를 학습하는데 참조되는 스크립트를 계층적 구조로 데이터베이스화한다. 참조스크립트 데이터베이스는 스크립트를 데이터베이스로 관리함으로써 참조스크립트의 이용률을 높인다. 참조스크립트는 편집 가능한 상태로 학습자가 웹 문서의 구조나 웹 언어의 요소, 속성 및 속성 값을 변경하여 그 결과를 웹상에서 스크립트와 함께 확인할 수 있다. 참조스크립트 테스트는 프레임 테스트와 윈도우 테스트로 참조스크립트 적용성을 확인할 수 있다.
미디어 플레이어에서의 디코딩 과정은 많은 연산을 필요로 하며, CPU로부터 높은 소비전력을 초래한다. 디코딩 연산을 줄이는 것은 CPU 소비 전력을 감소시킬 수 있지만 사용자로부터 비디오 품질을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 H.264의 품질 확장성을 이용하여 새로운 CPU 전력 관리 기법을 제안한다. 첫째, VQM(Video Quality Metric)을 사용하여 계층적 비디오 코딩의 서로 다른 양자화 인자를 고려한 새로운 비디오 품질 모델을 제안한다. 그리고 이전 디코딩 시간과 프레임 크기를 선택적으로 융합한 디코딩 시간 예측기법에 기반한 새로운 동적 전압 기법을 제안한다. 최신 스마트폰에서 구현하였고, 사용자 테스트를 수행하였다. 제안한 기법을 실제 측정에 적용하였을 때 리눅스 동적 전압 및 주파수 조절(DVFS) 거버너에 비해 34%의 에너지 감소를 보였고 사용자 테스트를 통해 실험 영상의 품질 하락을 사용자는 인지하지 못하거나 용인될 수 있음을 확인하였다.
향후 세상의 모습을 그려볼 때 흔히들 유비쿼터스 시대를 언급한다. 이를 위해서는 다양한 서비스 공급자들과 사용자들이 서로 네트워크로 묶여 있어야 하며, 이때의 네트워크는 선이 없는 무선 환경이고, 국소 지역을 커버하는 Ad-hoc망이 기본 네트워크 망이 될 것이다. 이러한 네트워크로 이루어진 다양한 장소, 임의의 시간에 존재하는 다수의 서비스들 중에서 원하는 서비스를 찾는 일을 service discovery라고 하며, 이를 위해서 기존의 wired 망에서는 네트워크 계층 위에서 이를 수행하는 작업이 이루어져 왔다. 본 논문에서는 service discovery 실행을 별도의 에이전트나 응용 레벨에 두지 않고, 이를 Ad-hoc 라우팅 계층에서 수행 함으로써 오버헤드 트래픽이 줄어들고, 응답 시간이 짧아지는 성능 향상이 있음을 제시하고 있다. E한 동적/부분 caching 기법에 대해서도 제시하고 있다. 아울러 다양한 사용자의 기호(User Preference)를 표현하고, 이를 바탕으로 서비스를 검색하기 위한 새로운 서비스 표현/검색 모델을 제시하였다. 실제로 이러한 service discovery 기능을 Ad-hoc 라우팅 계층에서 처리하도록 하는 Ad-hoc 라우팅 데몬을 구현하고, 테스트 베드를 구축하여 동작 시킴으로써 실제 상황에서도 얼마나 효율적인가를 구체적으로 제시하고 있다.
본 논문은 파운틴 코드를 기반으로 하는 응용계층 순방향오류정정을 설계하고 무선 네트워크 사용자에게 효율적으로 정보를 전송하기 위한 방안에 관하여 논한다. 파운틴 코드는 이진 대칭 소실 (erasure) 채널에서 데이터 전송을 효율적으로 하기 위해 개발된 채널 부호화 방식이다. 송신단은 원 정보를 부호화하여 전송하고, 수신단은 일정량 이상의 부호화된 데이터 수신한 후 원 정보를 복원한다. 파운틴 코드의 복호화 성능은 정해진 변수 c값에 따라 달라질 수 있으며, 적절한 값으로 설정되지 않을 경우, 필요이상의 부호화된 데이터를 수신하게 될 수 있다. 본 논문에서는 파운틴 코드의 특성을 분석하고, 실험을 통하여 원하는 복호화 성능을 유지할 수 있는 적절한 c의 값을 찾는다. 또한, 무선 네트워크 테스트베드 환경에서 파운틴 코드 기반의 응용계층 순방향오류정정을 구현하고 부호화 및 복호화 성능을 평가한다.
SOA는 최근 급부상한 기술로 발전된 웹서비스 기술과 접목되면서 특히 실시간 기업에게 각광받고 있다. 이에 따라 SOA를 위한 민첩성과 빠른 적응력이 충족되는 구체적인 기법 연구가 많은 진행 중에 있다. 이는 SOA에서의 테스트 역시 마찬가지이며, 본 논문에서는 민첩성과 적응력을 높일 수 있는 SOA를 위한 테스트케이스 생성 기법을 제안한다. SOA는 기존의 컴포넌트 기반의 개발과는 관점의 차이 때문에 절차나 기법의 접근 방법이 다를 수 있다. 따라서 본 논문에서는 SOA의 서비스를 하부 계층인 컴포넌트로 분할하여 기존의 연구를 활용한 후, 다시 서비스 단위로 합성하여 서비스의 테스트케이스를 생성한다. 그리고 제시한 기법을 인터넷 뱅킹 시스템의 계좌잔액조회 서비스에 적용함으로써 서비스 단위의 테스트케이스 생성 사례를 보인다. 제안 기법을 통해 서비스 단위의 테스트를 체계적으로 할 수 있으며, 빠른 릴리즈를 실현하여 SOA의 민첩성과 적응력을 높일 수 있다.
모델링 및 시뮬레이션은 목표 시스템의 동작 검증, 성능 분석, 운용 최적화, 예측을 위해 사용되는 기술이다. 이 기술의 대표적인 이산사건 시스템 명세(DEVS)는 모델들을 엄격한 형식론으로 정의하고 모델 간의 구조를 계층화한다. 이 DEVS 모델들의 원자 모델은 목표와 다른 의도로 동작하게 될 경우 시뮬레이션은 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있다. 그럼에도 대부분 DEVS 시스템은 모델 테스트의 부재 또는 수동 테스트 환경으로 제공하여 개발자가 모델을 검증하는 데 오랜 시간이 소비된다. 본 논문에서는 파이썬 기반 DEVS에서 정확하고 빠른 원자 모델의 검증을 위해 스크립트 기반 테스트 시스템을 제안한다. 제안 테스트 시스템은 기존 방식인 수동 테스트와 새로운 방식인 스크립트 기반 테스트를 둘 다 사용한다. 우리 시스템의 실험 결과, 제안 테스트 방식은 스크립트를 10번 연속 실행 시 24ms 이내에 실행되었다. 그리하여 제안 시스템은 스크립트 기반 테스트를 사용해서 빠른 원자 모델 검증 시간을 보장하고, 테스트 스크립트의 재사용성을 향상한다.
전송을 보장하는 연결 기반의 TCP 프로토콜은 비연결성의 UDP 프로토콜에 비하여 네트워크 오버헤드가 크다. 3GPP는 제한된 대역폭을 분할하여 사용하는 무선 네트워크 및 이동 통신 환경에서, 오버헤드가 적은 UDP 프로토콜을 이용하면서도 데이터의 신뢰성을 보장하기 위한 상위 계층인 RLC 프로토콜을 제안하였다. 따라서 단말 및 기지국을 개발하는 경우 3GPP 표준인 RLC 프로토콜을 구현하여야 하며, 상호 동작을 보장하기 위한 검증 테스트를 통과하여야 한다. 본 논문은 RLC 프로토콜을 시험하기 위한 검증 테스트 베드를 구현하였으며 하위 네트워크에서 발생할 수 있는 다양한 패킷 역전 및 손실을 모사할 수 있는 환경을 구축하였다. 결과적으로 본 논문에서 구축한 테스트 베드를 RLC 프로토콜에 대한 시험 도구로 제안한다.
최근 디지털 컨텐츠의 기하급수적인 증가와 함께 사용자가 접하고 관리해야 하는 파일의 양이 급격히 늘어나고 있으며 이에 따라 폴더의 계층구조가 넓고 깊어지는 현상이 나타나고 있다. 현재 파일시스템은 크게 두 가지 형태로 나누어 볼 수 있는데, 사용자 자신에게 의미 있는(semantic) 계층구조(hierarchical structure)형태의 폴더 내에 파일을 저장하는 방식과 Meta Tag를 사용한 방식이다. 이러한 두 가지 파일시스템을 사용자가 인식하고 Conceptual Model을 형성해 가는 과정에 있어서 사용자의 지리적, 역사적 전통 등의 문화적 요소들이 기저에서 작용하게 된다. 본 연구에서는 각기 다른 문화적 성향을 가지고 있는 사용자 간의 File System을 인식하고 구조화하는데 있어서 차이점이 있을 것이라는 가설을 수립 하였고, 가설을 검증하기 위하여 파일 시스템의 사용 행태를 분류하고, 이러한 행태들이 사용자의 문화적 요소에 따라 어떠한 차이를 보이는지에 대하여 페이퍼 프로토타이핑 등의 기법을 사용하여 실험을 설계 하였다. 또한 이러한 연구모델의 검증을 위하여 파일럿 테스트를 진행하여 실효성 있는 가설검증방법에 대한 모델을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 최소자승법에 기반한 효율적인 곡선 복구 기법을 제안한다. 구체적으로는, 법선 벡터를 포함한 평면상의 샘플포인트가 주어졌을 때 계층적인 ZP(Zwart-Powell)-스플라인의 레벨로 곡선을 복구하는데, 세밀한 부문을 복구하면서도 비교적 큰 구멍도 효율적으로 메꾸고 있다. 정규화를 위해서는, (1) 선형시스템의 특이성을 피하기 위한 티코노프 정규항과 (2) 아이소커브를 부드럽게 하기 위한 이산 라플라스 정규항 두 가지를 사용하고 있다. 정량적인 벤치마크 테스트를 통해 비교한 결과, 본 방법은 다항식에 기반한 기법들에 비해 훨씬 우수한 결과를 보여준다는 것을 확인할 수 있다. 구멍이 있는 데이터의 경우, 계층적인 B-스플라인과 비교해본 결과 엇비슷한 품질을 보이지만 약 90%의 계산량만을 필요로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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