비디오 데이터에서 움직임 객체에 대한 움직임 경로는 내용-기반 검색을 위해 비디오 데이터를 색인하는 데 있어 매우 중요한 역할을 한다. 따라서, 본 논문에서는 비디오 데이터에서 움직임 객체의 움직임 경로를 모델링하기 위한 새로운 시공간 표현 기법을 제안한다. 비디오 데이터를 위한 보다 효율적인 내용-기반 검색을 위해, 제안하는 기법은 시간, 공간 관계성과 더불어 일정 시간 간격 동안 움직인 객체의 이동 거리(moving distance)를 고려한다. 아울러, 제안하는 표현 기법에 기반하여 단일 움직임 객체의 움직임 경로와 다수 움직임 객체들의 움직임 경로를 위한 새로운 유사성 측정 알고리즘을 제시하며, 이들 알고리즘은 검색 결과에 대해서 유사성에 준하여 순위(Ranking)를 부여할 수 있다. 마지막으로, 성능 평가를 통하여 제안된 시공간 표현 기법은 기조의 Li 방법과 Shan의 방법에 비해 동등한 재현율을 유지하며, 정확율 측면에서 약 20%의 성능 향상을 보인다.
객체지향 공간 데이터베이스 시스템에서 공간 데이터 모델을 제공하는 방법은 크게 두 가지로 나누어진다. 첫째 방법은 객체지향 데이터 모델의 확장성을 이용하여 사용자 클래스와 동등한 수준의 공간클래스 라이브러리를 제공하는 방법이고, 둘째 방법은 데이터베이스 시스템을 확장하여 공간 기본 타입과 공간 연산자를 제공하고 이를 데이터베이스 시스템을 확장하여 공간 기본 타입과 공간 연산자를 제공하고 이를 데이터베이스 언어에 반영하는 방법이다. 기존의 객체지향 공간 데이터베이스 시스템들은 주로 첫 번째 방법에 기반한 공간 데이터 모델을 제공하지만, 이는 여러 가지 문제를 야기시킨다. 본 논문에서는 공간 클래스 라이브러리로 제공된 공간 데이터 모델의 문제점들을 분석하고, 그러한 문제점들을 모두 해결하는 시스템 수준 공간 데이터 모델을 제시한다.
복합 객체 모델은 복잡한 구조 데이타를 지원하기 위해 기존의 관계형 데이타 모 델을 자연스럽게 확장한 값 중심 데이타 모델이다. 본 논문은 복합 객체 모델의 검색 연산을 대상으로 대수적 최적화 기법의 적용이 용이한 대수 설계를 제안한다. 이를 위해 우선, 복합 객체 처리를 목적으로 제안된 기존의 대수들을 대수적 최적화 기법 의 적용성을 기준으로 비교 분석한다. 또한 단순 명료성, 데이타 구조에 대한 무제약 성, 단일 표현 체계의 설계 원칙을 기반으로 복합 객체 대수를 설계한다. 제안된 대 수의 특징은 다양한 구조의 복합 객체에 대한 대수의 안정성과 단순성을 유지하고 동 시에 대수적 최적화 기법의 적용이 용이한 점이다. 끝으로 본 연구에서 설계된 대수 가 기존 대수들과 동등하거나, 더 향상된 표현력을 갖음을 보인다.
현재 전세계적으로 개발 중인 제 3세대 이동통신인 IMT-2000은 여러 종류의 이동 서비스를 제공하기 위해 형성되어 있는 기존의 다양한 망들을 하나로 통합하고 지상과 위성간의 상호 보완적인 망을 구성하여 이를 통해 고정 망과 동등한 품질로 가능한 모든 다양한 멀티 미디어 서비스 및 이동 통신 서비스를 제공할 수 있는 유연한 시스템이다. 이렇게 다양한 서비스를 제공하기 위해 IMT-2000 망관리는 다양한 벤더 및 운영자환경 하에서 시슨템을 계획, 제, 설치, 운용, 유지, 관리 및 고객서비스를 위한 다양한 기능들을 제공하여야하면, 이를 위해 TMN개념을 적용하여햐 한다. 본 논문에서는 RACE H.551의 서비스 관리 대상 객체(Service Managed Object)를 IMT-2000에 맞게 확장하였고, 확장된 관리대상 객체와 NMF(Network Management Forum )의 BPM(Business Process Model)의 관계를 나타내었다.
객체 지향 데이타베이스 시스템은 복잡한 데이타 관리 기능에 대한 응용을 제공하 는 효과적인 해결책으로써 제안되어왔다. 질의 처리와 같은 문제점에 대한 연구와 이 러한 요구를 입증하는 것은 형식적인 객체지향 질의 모델이 없어서 진척되지 못하고 있다. 본 논문은 집단화 상속성에 기반한 질의 모델을 정의하며, 질의의 대수 표현에 서 재작성 규칙을 보존하는 동등성에 적용할 수 있는 의미적 재작성 규칙을 개발한다. 이질의 모델을 의미적으로 분석하여 논리적으로 최적화하고, 질의의 대수식들은 등가 보존 재작성 규칙에 의하여 최적화될 수 있다.
본 논문에서는 객체를 추적하기 위해 합성곱 신경망 모델을 이용한 온라인 추적 기법을 제안한다. 오프라인에 모델을 학습시키기 위해서는 많은 수의 훈련 샘플이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 학습되지 않은 모델을 사용하고, 실험 영상으로부터 직접 훈련 샘플을 수집하여 모델을 갱신한다. 기존의 방법들은 많은 훈련 샘플을 획득하여 모델의 학습에 사용하였지만, 본 논문에서는 적은 수의 훈련 샘플만으로도 객체의 추적이 가능함을 증명한다. 또한 컬러 정보를 활용하여 새로운 손실 함수를 정의하였고 이로부터 잘못 수집된 훈련 샘플로 인해 모델이 잘못된 방향으로 학습되는 문제를 방지한다. 실험을 통해 4가지 비교 방법과 동등하거나 개선된 추적 성능을 보임을 증명하였다.
이동 객체(moving objects)의 궤적(trajectories)은 내용 기반 비디오 검색을 위해 비디오의 내용이나 의미를 색인하는 데 있어 매우 중요한 역할을 한다. 따라서 본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 이동 객체의 궤적(moving objects' trajectories)에 대한 효율적인 검색을 위해 k-워핑(k-warping) 알고리즘에 기반한 유사 부분궤적 검색(similar sub-trajectory retrieval) 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 궤적을 구성하는 움직임 요소 모두에 대해서 고정된 값(k)만큼까지의 반복을 허용하는 고정 반복 유사 부분궤적 검색(Fixed-Replication similar Sub-trajectory Retrieval: VRSR)과 움직임 요소 각각에 대해서 서로 다른 값으로 할당하고 그 값만큼까지의 반복을 허용하는 가변 반복 유사 부분궤적 검색(Variable-Replication similar Sub-trajectory Retrieval: VRSR) 방법이다. 제안하는 방법은 이동 객체의 궤적을 모델링하기 위해 주로 사용되는 방향만의 단일 속성(property) 뿐만 아니라, 방향, 거리, 그리고 시간 등을 포함하는 다중 속성(multiple properties)을 지원한다. 마지막으로, 성능 평가를 통해, 제안하는 k-워핑 알고리즘에 기반한 유사 부분궤적 검색 기법이 동등한 재현율을 유지하면서, 기존의 Li의 방법(no-warping)과 Shan의 OCMR방법(infinite-warping)에 비해 정확율 측면에서 좋은 성능을 보인다.
본 논문에서는 HLRP(High-reliable Light-weight Real-time Protocol)라는 실시간 통신 프로토콜에 대하여 기술한다. HLRP는 SSCS(Service Specific Convergence Sublayer)계층의 프로토콜로서 ATM 교환 시스템 내에서 동등계층간(peer-to-peer)의흐름제어, 전송 오류 복구 및 IPC를 위한 통신 링크 관리 등의 기능을 수행한다. 일반적으로 SSCS 프로토콜은 통신 링크를 설정하고 해제하는 과정을 필요로 하나 HLRP에서는 그 과정을 필요로 하지 않는 다. HLRP는 ATM 교환 시스템과 같은 전용시스템에서 처리기나 제어기와 같은 통신 객체들에 관한 정보를 시스템 구성 시에 알 수 있다는 점을 이용하여 항구가상연결 개념을 적용한 경량의 실시간 프로토콜이다. 또한 오류 복구 절차를 간소화하고 프로토콜의 상태 수를 줄임으로써 성능을 높였다. 실험을 통하여 HLRP가 경량임에도 불구하고 ATM 교환 시스템에서 요구하는 고 신뢰도를 만족함을 보였다.
자바는 컴파일러에 의해 아키텍처 독립적인 바이트코드로 구성된 바이너리 형태의 클래스 파일을 생성하면 JVM에 의해 하드웨어와 운영체제에 상관없이 실행이 가능한 플랫폼 독립적인 언어로 현재 가장 널리 사용되는 범용 프로그램 언어중 하나이다. EVM(Embedded Virtual Machine)은 Microsoft사의 .NET 언어와 SUN사의 Java 언어등을 모두 수용할 수 있는 임베디드 시스템을 위한 가상기계이며, SIL(Standard Intermediate Language)은 EVM에서 실행되는 중간언어로 다양한 프로그래밍 언어를 수용하기 위해서 객체지향 언어와 순차적 언어를 모두 수용하기 위한 연산 코드 집합을 갖고 있다. 본 논문에서는 자바 프로그램을 EVM에서 실행 될 수 있도록 자바 프로그램을 컴파일하여 생성된 클래스 파일로부터 Oolong 코트를 추출하고 추출된 Oolong 코드를 EVM의 SIL 코드로 변환하는 Oolong-to-SIL 번역기 시스템을 구현하였다. 번역기 시스템을 정형화하기 위해 Oolong 코드의 명령어 등을 문법으로 작성하였으며, PGS를 통해 생성된 어휘 정보를 가지고 스캐너를 구성하였고, 파싱테이블을 가지고 파서를 설계하였다 파서의 출력으로 AST가 생성되면 번역기는 AST를 탐색하면서 의미적으로 동등한 SIL 코드를 생성하도록 번역기 시스템을 컴파일러 기법을 이용하여 모듈별로 구성하였다. 이와 같이 번역기를 구성함으로써 목적기계의 중간언어 형태에 따라 중간언어 번역기를 자동으로 구성할 수 있어 재목적성(Retargetability)을 높일 수 있다.
OC-SVM(One Class Support Vector Machine)은 주어진 전체 데이터의 분포를 측정하는 대신에. 데이터 분포의 서포트(support)를 측정하는 기술로서 주어진 데이터를 가장 잘 설명할 수 있는 최적의 서포트 벡터(support vector)를 구하는 기술이다. OC-SVM은 데이터 분포의 표현에 아주 뛰어난 접근 방법이지만, 사람의 주관적인 중요도를 반영하는 것은 힘들다. 본 논문에서는 각 데이터에 퍼지 맴버쉽(fuzzy membership)을 적용하여 기존의 OC-SVM에 사용자의 주관적인 중요도를 표현할 수 있는 FOC-SVM(Fuzzy One class Support Vector Machine)을 유도 하였다. FOC-SVM은 데이터들을 동등하게 다루는 것이 아니라, 데이터 객체의 중요도에 따라 데이터를 다룬다. 즉, 덜 중요한 데이터의 특징 벡터는 OC-SVM의 처리과정에 덜 기여하도록 하기 위하여, 객체의 중요도에 따라 특징 벡터의 크기를 조정하였다. 이를 증명하기 위하여 가상의 데이터를 가지고 실험을 하였고, 실험 결과는 예측된 결과를 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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