다시점 영상 처리 기술은 다시점 디스플레이 장치와 압축된 데이터 복원 장치를 통해 장치 사용자의 시각에 3차원의 입체 영상을 제공하는데 목적이 있다. 본 논문은 4시점의 병렬 카메라를 통해 실시간으로 입력되는 스테레오 이미지들에 대해서 효율적인 영상 합성을 통해 3차원 입체 영상을 브라우징할 수 있는 램 디스크 기반의 다시점 영상 합성 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 입력 영상들을 이진화 영상으로 변환한 후, Sobel 및 Prewitt 에지 발견 알고리즘을 적용시키고 이를 토대로 4개 영상들의 시차를 구한다. 아울러 기존의 알고리즘에서 모호하게 언급되었던 동기화 문제를 해결하기 위해 하드웨어 트리거와 소프트웨어 트리거를 위한 시간 간격을 적용한다. 제안하는 기법을 분산 환경에서도 적용할 수 있도록 영상의 스냅샷에 대한 유일한 식별자를 이용한다. 성능 분석 결과, 전체 영상(왼쪽, 오른쪽) 및 시차정보를 모두 전송하여 고정밀의 3차원 입체 영상을 출력하는 데 소요되는 전체 시간은 각 이진 배열 당 약 0.67초로 실시간으로 적용하는 데 적합하다고 볼 수 있다.
기존의 스토리지 기반 가상 데스크탑 시스템은 디스크에 입출력이 집중될 경우 성능이 저하되는 문제가 발생하였다. 따라서, 부트 스톰과 같이 여러 대의 가상 데스크탑이 동시에 부팅할 경우, 시스템의 성능이 급격히 저하되었다. 본 논문에서는 가상 데스크탑 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 메인 메모리 기반 가상 데스크탑 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 가상 데스크탑 이미지를 메인 메모리에 저장함으로써 전체 시스템의 성능을 향상시키고, 중복 제거 기술을 적용하여 용량이 많은 가상 데스크탑 이미지를 한정된 크기의 메인 메모리에 저장하였다. 본 시스템의 구현 및 실험을 통하여 가상 데스크탑을 동시 부팅할 때, 스토리지 기반 가상 데스크탑 보다 부팅 속도가 4배 빠름을 확인하였다.
오늘날 많은 기업들이 비용절감을 위해 서버 가상화 기술의 이용 및 보급을 확대함에 따라 가상화 서버에서의 사이버범 죄도 크게 증가할 것으로 예상된다. 서버 가상화 솔루션은 각 가상화 서버에 대한 가상머신 이미지를 생성하는 기능을 기본적으로 제공하기 때문에 서버 가상화 환경에서는 기존의 디지털 포렌식 수사과정의 디스크 이미지 수집과정을 생략하고 가상머신 이미지를 법적증거로 직접 활용함으로써 보다 신속하고 효율적인 수사가 가능하다. 하지만 가상화 서버의 구조적 특징으로 인해 나타날 수 있는 보안 취약성, 그리고 서버 가상화 솔루션의 신뢰성과 증거수집 절차상의 문제들로 인해 가상머신 이미지 자체만으로는 법적증거로서의 허용성을 인정받지 못한다. 본 논문에서는 가상머신 이미지가 법적증거로서 허용성을 인정받기 위해 서버 가상화 솔루션이 갖추어야 할 보안 요구사항, 디지털 포렌식 도구로서의 신뢰성 조건들을 도출하였으며, 가상머신 이미지가 증거로서의 연계보관성을 만족시키기 위해 갖추어야할 부가요소들을 제안한다. 또한 이러한 조건들을 통해 가상머신 이미지 증거가 미국 연방증거법의 법적 허용성 기준들을 만족시키는지 살펴보고, 이를 위한 관련 기관들의 구체적인 역할 및 세부 추진계획들을 제안한다.
로봇이 어떤 물체를 인지하고 그 물체에 대해 어떤 작업을 하고자 할 때 특정 물체의 인식 문제, 3차원 정보를 획득하는 문제, 자세를 추정하는 문제 등 해결해야 될 문제들이 있다. 물체를 인식하는 과정에서는 주위 배경과 물체의 크기의 변화, 회전, 가려짐 등으로 인해 물체 인식을 어렵게 만드는 요소들이 있다. 2차원 이미지를 통해 3차원 정보를 추출하는 과정은 일반적으로 두 대의 카메라를 이용하여 스테레오 이미지를 통해 얻는다. 이 때 좌우 영상간의 매칭의 과정이 필요하다. 자세 추정의 문제는 카메라 좌표와 물체의 좌표간의 관계를 알아야 한다. Visual Servoing을 어렵게 만드는 많은 요인들이 있으며 본 논문에서는 물체의 크기, 회전, 이동에 불변인 디스크립터(descriptor)를 사용하는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 통해 3차원 물체의 인식과 자세를 추정하는 방법을 제시한다. 또한 자세 추정을 위해 2차원 Keypoint들의 매칭을 3차원 정보를 통해 검증하는 방법을 제시한다. (SIFT에 의해 추출된 point를 Keypoint라 명한다.)
지반에 포함된 입자의 용해작용은 흙의 강도를 저하시키고, 지하구조물의 침하를 발생시킨다. 본 논문에서는 입자용해시 혼합재의 물리적 특성 변화를 조사하고자 하였다. 침하량 측정과 전단파 측정과 같은 거시적 반응을 평가하기 위해, 소금과 모래로 구성된 혼합재를 사용하였다. 또한, 광탄성(photoelastic) 디스크와 얼음 디스크 혼합재를 이용하여 힘 연결고리(force chain), 간극, 접촉점수(coordination number), 그리고 수평력 변화와 같은 미시적 거동을 분석하였다. 소금-모래 혼합재에서 전단파는 압밀셀에 설치된 다단의 벤더 엘리먼트로 측정되었고, 광탄성 디스크-얼음 디스크 혼합재의 역학적 거동은 로드셀과 디지털 이미지를 이용하여 분석되었다. 실험결과, 소금의 용해시 전단파 속도는 초기에는 감소한 후에 증가한 후 일정한 값으로 수렴하였다. 용해가능 입자의 크기가 커질수록 그리고 입자패킹이 불규칙해질수록 입자용해시 수평력의 변화가 더 커지는 것을 알 수 있었다. 용해 후, 간극비는 증가했고, 접촉점수는 감소하였다. 본 연구에서는 힘 연결고리, 간극비, 접촉점수와 같은 입자의 거동변화가 전단파 속도와 전체시스템의 수평력 변화 같은 전체적인 거동에 영향을 주는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 대용량 이미지 데이터베이스에서 보다 빠른 매칭을 위한 색인 기반의 부분 노이즈 제거 윤곽선 매칭을 제안한다. 최근에는 윤곽선 매칭에서 부분 노이즈제거 문제를 해결하기 위해 윤곽선 이미지를 시계열로 변환하는 시도가 있어 왔다. 본 논문에서는 대용량 이미지 데이터베이스에서 부분 노이즈제거를 지원하기 위해 윤곽선 매칭의 디스크 I/O 오버헤드 문제를 다룬다. 이는 색인 기술을 윤곽선 매칭에 단순히 적용하면 되기 때문에 단순해 보이지만 가능한 모든 노이즈제거 매개변수에 대해 여러 개의 색인이 필요하기 때문에 어려운 문제이다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 윤곽선 매칭에서 $R^*-tree$를 사용하여 부분 노이즈제거에 대한 효율적인 색인 기반 접근 방식을 제안한다. 수행 된 실험 결과, 제안한 색인 기반 매칭 방법은 검색 성능을 수백 배 향상시킨다.
Page-oriented holographic data storage (HDS) is very sensitive to the tilt error. Therefore, tilt error should be measured and compensated. Especially, mechanical tilt measurement method cannot cope with tilt error measurement because photopolymer medium has shrinkage problem. Therefore, the method to solve this problem is using the reconstructed image which can represent both tilt and shrinkage effect. In this paper, we suggest disc tilt measurement algorithm using image pattern of retrieval data.
SAN(Storage Area Network)이 최근 대용량 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 차세대 저장 장치로 각광받고 있다. 이 SAN에는 이미지, 동영상, 지도, 캐드 데이터와 같은 대용량의 고차원 특징을 갖는 데이터들이 저장되어 관리 될 것이다. 따라서 SAN 환경에서 이들을 보다 빠르고 정확하게 검색할 수 있는 효율적인 고차원 색인구조가 필요하다. SAN 환경은 저장 장치를 공유하는 형태의 병렬 환경이라 볼 수 있다. 이 논문에서는 SAN의 병렬성을 충분히 이용해서 고차원 데이터를 색인할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 고차원 색인 구조는 하나의 노드를 여러 디스크에 분산시켜 팬-아웃을 증가시키고 트리의 높이를 줄임으로서 검색성능을 향상시킨다. 또한 범위 질의와 K-최근접 질의 수행시 병렬성을 최대화하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 리눅스 커널 백도어 침입자에 대한 추적과 커널 백도어의 공격에 대한 대응방법을 다룬다. 해커는 일반적으로 시스템에 침입하여 접속로그파일을 지우거나 위조된 주소정보를 사용하기 때문에 현재 로그기반의 침해사고 분석방법으로는 침입자를 추적하는데 한계가 있다. 이에 대한 해결책으로 DeFor 시스템을 제안한다. 이 시스템은 삭제된 로그복구와 전체 하드디스크 이미지 증거 분석을 통하여 침입자 위치를 추적하고, 신속하게 대응함으로써 해킹 피해를 최소화할 수 있다.
커널 백도어로부터 공격이 탐지되는 즉시 해킹 피해를 입은 시스템에서 증거 손실을 최소화하고 안전하고 신뢰할 수 있는 증거 보존, 그리고 신속하게 대응하도록 함으로써 시스템 피해를 최소할 수 있는 백업 및 분석시스템을 설계 구현한다. 본 논문에서는 삭제된 로그파일을 복원하고 복원된 파일과 하드디스크의 이미지를 분석하여 해커의 위치를 찾을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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