이동 컴퓨팅 환경이란 사용자가 어떤 장소로 이동하더라도 동일한 환경에서 네트워크 서비스를 지속적으로 제공받을 수 있는 환경을 말하며, Mobile IP는 이러한 특성들을 고려한 무선 네트워크 프로토콜이다. 하지만 이 프로토콜도 이동 노드의 빈번한 핸드오프시 위치 등록과정에서 반드시 홈 에이전트를 거쳐야 하므로 네트워크 자원과 서비스 지연을 초래하는 단점을 가진다. 이를 극복하고자 본 논문에서는 지역적 FA 기법을 도입하여 방문 도메인에서의 등록을 지역화 하여 이동 노드의 빈번한 핸드오프시 등록과정에 대한 지연 및 네트워크 부하를 줄일 수 있다. 또한 부하분산 요소를 부가하여, 모든 FA가 상황에 따라 동적으로 루트권한 FA가 될 수 있는 기법을 도입하여 중앙으로만 집중되는 등록 메시지를 분할하여 네트워크 자원 낭비를 줄이고 빠른 응답 시간을 얻음 수 있으며 고전적인 문제점인 패킷의 지연 및 손실 그리고 재전송을 예방하고자 한다.
무선 네트워크를 통해 인터넷에 접속하려는 이동노드 수가 늘어남에 따라 다수의 이동노드에게 무선 서비스를 제공해야하는 HA(Hone Agent)와 FA(Foreign Agent)에서의 부하도 함께 증가하고 있다. 특히 지역적 등록(Regional Registration)에서와 같이 투선 네트워크 도메인의 최상위 FA가 현재 도메인에 로밍한 모든 이동노드의 COA로 동작함으로 인해 발생하는 부하는 최상위 FA에서 혼잡 및 지연의 원인이 된다. 이에 본 논문에서는 최상위 FA에서 발생말 수 있는 부하를 하위 FA에게 분산하기 위하여 두 가지 접근방법인 Passive Approach와 Active Approach를 제안한다 Passive Approach는 부모 FA가 부하 분산 시점을 결정하여 자식 FA에게 분산해주는 기법이고 Active Approach는 임의의 FA가 스스로 분산 시점을 결정하여 상위 FA에서 발생할 수 있는 부하를 완화시켜주는 기법이다. 시뮬레이션을 통해 Active Approach의 한 형태를 띠고 있는 기존 연구인 LNSP 기법과 성능을 비교하여 가장 효율적인 부하 분산 방법을 제시한다.
무선 ad-hoc 네트워치 환경이란 유선망 하부구조를 갖지 않고 이동 호스트들만으로 구성되는 임시적 네트워크 환경을 말한다. 이러한 환경에서는 저대역폭 저전력, 잦은 오류 등의 특성에도 불구하고 이동 호스트들이 라우팅 기능을 수행해야 하므로, 보다 효율적인 라우팅 프로토콜이 요구된다. 본 논문에서는 무선 ad-hoc 네트워크 환경에서 이동 호스트들이 라우팅을 위한 주기적 라우팅 정보 방송을 하지 않도록 하면서 경로를 필요로 하는 호스트가 자발적으로 경로를 찾는 과정을 시작하여 하나 이상의 경로 응답을 밭고 그 중에서 하나의 경로를 선택하도록 하는 프로토콜을 제안한다. 경로 응답을 받은 나머지 경로는 예비경로가 되어, 라우팅 역할을 하는 이동 호스트들의 이동으로 데이터 전송 경로가 실패하는 경우에 빠른 경로 재 설정을 가능하게 한다. 이러한 기법은 데이터의 송수신 패턴이 지역성을 갖는 경우에 매우 유용한 기법이다.
이동 에이전트란 컴퓨터 네트워크 상에서 사용자를 대신하여 특정 작업을 수행하는 프로그램이 독자적으로 여러 노드들을 이동하면서 필요한 작업을 수행하고 그 결과를 사용자에게 전달하도록 작성된 프로그램을 말하며, 이런 이동 에이전트를 수행할 수 있도록 컴퓨팅 환경을 제공하는 것을 이동 에이전트 컴퓨팅 환경이라고 한다. 본 연구에서는 이동 에이전트 운영에 필수 기능인 이동 에이전트 이주 기능을 이주 시작 이전에 이주 경로를 선정하여 이주 스케줄(Itinerary)로 관리하는 기법과 이동 에이전트가 이주할 시점에서 자율적으로 이주 목적지를 선정하고 선정된 목적지의 정보를 홈에 있는 Itinerary에 저장하여 관리하는 기법을 설계하였다. 그리고 이주한 방문지에서 수행 결과를 체크포인트로 저장하여 예외나 비정상적인 종료를 하였을 때 Itinerary의 내용을 보고 성공적으로 수행한 가장 마지막 플랫폼에게 이동 에이전트의 복원 및 다른 목적지로의 이주를 요청함으로서 결함 허용(fault-tolerance) 기능을 가지도록 설계하였다.
고해상도(VHR, Very High Resolution) 영상은 활용에 따라 도심의 다양한 정보를 얻을 수 있는 잠재적 가치가 매우 큰 자료이다. 그러나 이러한 고해상도 영상자료는 매우 높은 공간해상력으로 인해 같은 용도의 객체 혹은 같은 객체(예, 건물)라 할지라도 다양한 분광 특성 및 형태로 표현된다. 그러므로 이러한 고해상도영상을 이용하여 효과적으로 주제도를 생성하기 위해서는 현재까지 영상분류 분야에서 주로 활용되고 있는 화소(pixel)단위 기반의 분석방법으로는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위한 방법으로 활발한 연구가 진행되고 있는 세그멘트(segment) 혹은 객체(object) 기반 분류기법을 고해상도 영상 및 라이다 자료에 적용하여 도심지역의 건물들을 추출해 보았으며, 그 활용 가능성에 대하여 판단해 보았다. 이러한 세그멘트 기법은 분류하고자 하는 객체들을 하나의 동일한 특성을 가지는 집단으로 모으는 방법을 말하는데, 이를 위해 본 연구에서는 multi-resolution image segmentation기법을 제공해주는 eCognition이라는 소프트웨어를 이용하였다.
초현실주의 운동이 일러스트레이션 분야에 끼친 영향은 미술사의 그 어떠한 운동보다 강하다. 일러스트레이션에 현대 사람들이 요구하는 풍부한 감성, 상상력, 표현의 목적에 잘 부합하는 이유에서이다. 오토마티즘은 외적인 자극과는 무관하게 이성의 통제가 없이 인간 내면의 목소리를 옮겨 표현하는 기법이다. 이렇게 표출된 선과 형태, 또는 말과 글은 자연히 인간의 무의식 세계를 반영하고 보는 사람에게 있어서 또 다른 나의 실존을 느끼게 한다. 오토마티즘은 무의식의 권리를 밝혀내고자 하는 초현실주의 회화의 가장 중요한 대명사이다. 초현실주의의 창의적 작품세계로 당대에 강렬한 영향을 미친 호안미로의 작품에 나타난 오토마티즘적 요소를 분석하고, 이 기법이 현대 일러스트레이션에 어떻게 적용되었는지 발견해 보고자 한다.
EPC Network는 EPC 관련 정보를 수집, 처리, 저장, 제공하는 Network를 말하며 EPC Network에서의 정보 접근 제어는 다양한 접근 방법, 다양한 플랫폼을 사용하는 사용자의 접근 및 분산 환경이라는 상황을 고려해야만 한다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용한 간단하면서도 효율적인 정보 접근 제어 기법을 제시하고자 한다. 본 논문에서 제시하는 정보 접근 제어 기법을 간략하게 설명하자면 EPC Network를 구성하는 요소 중 하나인 EPC IS로 전송되는 SOAP 전송 메시지 내부에 정보 접근 제어를 위해 필요한 정보들을 온톨로지를 이용하여 기술한다. EPC IS는 온톨로지를 이용하여 기술된 SOAP 전송 메시지 내부에 포함된 정보 접근 제어와 관련된 정보를 정보 접근 제어 처리에 사용한다. 온톨로지를 이용함으로써 사용자와 EPC IS 간의 개념 및 용어의 일관성을 유지할 수 있으며, 추론 기능을 이용하여 정보 접근 제어에 있어서의 요구 사항들을 쉽게 처리할 수 있다.
본 연구는 최근에 대두되는 첨단 교통체계(Intelligent Transportation Systems : ITS)중 첨단교통 관리체계(Advanced Traffic Management Systems : ATMS)에서 자동단속체계(Automatic Traffic Enforcement Systems : ATES)에 사용되는 자동차량번호판인식시스템의 핵심기술인 자동차량 번호판 추출에 관한 연구이다. 일반적으로 번호판익식시스템(License Plate Recogition System : LPRS)가 번호판을 인식하는데 있어서 번호판 추출과 문자인식, 크게 2개의 Process로 구분되어 수행된다. 본 연구에서는 도로상에 설치된 영상 카메라에서 얻은 차량의 영상을 바탕으로 차량의 번호판을 추출하는 새로운 영상처리기법을 제시하고 있다. 본 연구에서 제시한 영상처리기법은 메쉬와핑으로 차량번호판영역의 특징을 이용하여 추출해내는 방법이다. 메쉬란 직교하는 선들로 이루어진 그물 모양의 제어선을 말하는데 이 제어선은 가로와 세로로 한번씩 이미지를 왜곡하여 최종 이미지를 만들어낸다. 이 메쉬와핑기법은 정교하면서도 빠른 속도로 이미지를 처리할 수 있기 때문에 실시간 처리하는데 사용할 수 있다.
이동 방송 환경(mobile broadcasting environment)은 정보를 가지고 있는 서버가 다수의 이동 클라이언트에게 모든 데이터를 주기적으로 방송하면 클라이언트가 자신이 원하는 데이터가 방송 채널에 나타날 때 이를 검색하는 환경을 말한다. 이 때 클라이언트는 일관적이면서 가장 최근에 갱신된 데이터를 필요로 하기 때문에, 병행성 제어 기법을 사용하여 이러한 요구 조건을 충족시켜야 한다. 이동 방송 환경에서는 클라이언트가 여러 가지 제약점을 가지고 있기 때문에 서버가 클라이언트의 일관성 검사를 위한 제어 정보를 데이터와 함께 방송해야 한다. 그러나, 매 방송 주기마다 방송해야 하는 제어 정보의 양이 크기 때문에 일관성 검사에 영향을 주지 않는 범위에서 이를 줄일 필요가 있다. 본 논문에서는 제어 정보의 양을 줄이기 위하여 데이터를 그룹화(grouping)하는 기법을 제시하고, 시뮬레이션을 통해 데이터 그룹화가 클라이언트의 트랜젝션 중단(abort)에 미치는 영향을 알아본다. 서로 다른 데이터들을 하나의 그룹으로 묶으면 클라이언트가 일관성을 검사할 때 트랜잭션이 불필요하게 중단되는 경우가 더 많아질 수 있다. 그러나, 실험 결과 전체 데이터 수의 20% 정도 크기로 데이터를 그룹화하면 불필요하게 트랜잭션이 중단되는 경우가 거의 없으면서 제어 정보의 크기를 줄일 수 있다는 사실을 알 수 있었다.
최근 스마트폰, PC, 태블릿 같은 전자기기들이 발전하면서 기계를 통해 소통하는 시대가 왔다. 기계와 소통하기 위해 우리가 사용하는 문자를 인식하는 것은 중요한 일이다. 이런 전자기기들이 문자, 영상인식을 해야 할 필요성이 더욱 증가함에 따라 머신러닝의 중요성이 대두되었다. 머신러닝은 컴퓨터의 학습을 위해 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말한다. 머신러닝의 기법과 관련된 알고리즘의 종류는 수없이 많다. 그 중에서도 Neural Network는 사람의 뇌 신경구조를 토대로 착안하여 네트워크를 만들고 이를 학습에 이용한 머신러닝 기법이다. 이런 인공지능 알고리즘인 Neural Network 구조를 바탕으로 특징을 추출하여 학습을 하는 Convolution Neural Network 기법의 사용이 늘고 있다. 본 논문에서는 Neural Network와 Convolution Neural Network의 알고리즘을 이용한 필기체 인식 실험을 하고 그 내용을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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