클라우드 컴퓨팅은 인터넷 기술을 활용하여 IT 자원을 서비스로 제공하는 컴퓨팅으로 최근 많은 관심을 받고 있다. 클라우드 컴퓨팅이 널리 사용되기 위해서 해결해야 할 첫번째 문제는 보안인 것으로 조사된 바 있다. 클라우드 컴퓨팅의 보안은 사용자의 영역에 따라 개인 사용자와 기업 사용자 분야로 나눌 수 있으며, 개인 사용자는 익명성에 관심을 두고 있고, 기업 사용자는 컴플라이언스에 관심을 두고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 플랫폼, 스토리지, 네트워크, 단말로 구성되어 있고, 각각의 위치에서 필요한 보안기능이 따로 존재한다. 본 고에서는 클라우드 컴퓨팅 보안의 기술들에 대해서 알아보고, 현재 클라우드 컴퓨팅의 대표적인 서비스 중의 하나인 아마존 AWS의 보안 기능에 대하여 살펴보고자 한다.
본 논문은 낮은 피사계 심도 영상(low depth-of-field image)에 대해 사용자의 도움 없이 포커스 된 관심 영역을 고속으로 추출하는 효율적인 방법을 제안한다. 우리는 입력 영상에 존재하는 고주파 성분을 HOS(higher order statistics) 계산을 함으로써 영상의 포커스 된 영역을 찾아내는 중요한 지표로 활용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 4가지 단계로 구분할 수 있다. 첫 번째 단계에서는 기존 연구[1] 방법과 동일하게 모든 화소에 관해 HOS 지도를 계산하고 블록화한다. 두 번째 단계에서는 블록화 된 HOS를 이용하여 포커스 된 물체가 존재하는 후보 관심 영역을 대략적으로 구한다. 이후 관심 영역 내부에 존재하는 구멍(hole)을 제거하기 위해 구멍(hole) 추적 및 제거 연산을 수행한다. 마지막으로 최종 관심 후보 영역에서 배경 부분의 화소만 제거하여 포커스 된 관심 물체만을 섬세하게 추출한다. 제안하는 방법은 기존 방법[1]에 비해 정지 영상에서 고속으로 관심 영역을 추출하므로 추후 알고리즘의 변형 없이 낮은 피사계 심도의 동영상에 확장 적용하여 관심 영역을 실시간으로 추출할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 가상 현실(VR)이나 실감 방송, 비디오 인덱싱 시스템과 같은 여러 응용 분야에 효과적으로 적용될 수 있고, 이러한 유용성은 실험 결과를 통해 보였다.
프로젝터를 이용하여 대형 화면을 투사할 경우, 밝기와 해상도 등으로 인하여 세세한 시각 정보 전달에 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 공간에 설치된 프로젝터가 투영한 낮은 해상도의 대형 화면에서 사용자의 관심 영역을 하이라이트하는 방식으로 이 문제를 해결하고자 한다. 이를 위해 사용자의 관심 영역을 제스쳐 인식을 통해 파악하고, 사용자와 상호작용할 수 있는 지능화 공간과 증강된 시각정보를 투영할 수 있는 프로젝터가 탑재된 모바일 로봇을 소개한다. 본 논문에서는 지능화 공간 내에서 프로젝터가 탑재된 로봇을 이용하여 상호작용이 가능한 다중해상도 디스플레이 방식을 기술하고, 실험을 통하여 이 시스템의 가능성 및 유용성을 확인하고자 한다.
전통적인 원격 평가 시스템들은 학생 개개인의 특성과 성향을 고려하지 않기 때문에 단순하고 획일적이라는 문제점을 갖고 있다. 돈 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 비디오를 통한 평가를 위하여 장면전환검출과 사용자 프로파일을 이용한 원격 비디오 평가 시스템을 제안하고 구현한다 비디오 문제 출제를 위한 장면 전환 검출을 통하여 키 프레임과 문제 출제 구간을 추출한다. 문제 출제 방법은 평가에 사용자 프로파일의 적용을 위하여 카테고리 기반 시스템과 키워드 기반 시스템을 합성한 방법을 이용하였다. 이 시스템을 통하여 학생들은 자신의 부족한 영역을 보충하고 관심 영역을 유지할 수 있으며 학업 성취도를 향상시킬 수 있다 사용자 프로파일을 이용한 본 시스템은 사용자의 문제 풀이 결과에 따라 영역별 문제 수를 조절하고 평가의 질과 효율성을 최대화시킨다.
영상 처리에서 포그라운드 이미지 추출은 움직이는 대상이나 객체를 인식하려는 경우에 주로 응용된다. 게임에서 포그라운드 이미지에 포함되는 객체들은 주로 캐릭터와 NPC(Non Player Character), 아이템 등이 될 수 있다. 이 객체들은 플레이어들의 이동, 공격, 방어, 수집의 대상이 되는 객체들로 플레이어들의 주요 관심 대상이 될 수 있다. 본 연구는 이러한 배경에서, 플레이어들의 관심 영역을 추출하기 위한 연구이다. 이를 위해, 첫째, 포그라운드 이미지를 추출한다. 둘째, 추출한 포그라운드 이미지를 일정시간 누적시켜서 결과 이미지로 보여준다. 플레이 시간에 따른 누적된 포그라운드 이미지는 객체들의 화면 출현 위치와 빈도를 알 수 있게 도움을 준다. 이 연구는 플레이어들이 관심 영역 설정과 효율적인 UX/UI를 설계하는데 도움을 줄 수 있다.
영상 처리에서 전경 이미지 추출은 움직이는 대상이나 객체를 인식하려는 경우에 주로 응용된다. 게임에서 전경 이미지에 포함되는 객체들은 주로 캐릭터와 NPC(Non Player Character), 아이템 등이 될 수 있다. 이 객체들은 플레이어들의 이동, 공격, 방어, 수집의 대상이 되는 객체들로 플레이어들의 주요 관심 대상이 될 수 있다. 본 연구는 이러한 배경에서, 플레이어들의 관심 영역을 추출하기 위한 연구이다. 이를 위해, 첫째, 전경 이미지를 추출한다. 둘째, 추출한 전경 이미지를 일정시간 누적시켜서 히트맵(Heat Map) 이미지를 결과 이미지로 보여준다. 마지막으로 마우스 트랙킹 프로그램을 이용하여 마우스 이동 영역을 검출하고 히트맵 이미지와 비교함으로써 플레이어의 관심 영역을 유도할 수 있다.
본 논문에서는 사용자가 관심을 갖는 다중 영역기반(ROI)으로 이미지를 검색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 이미지를 블록으로 구분한 후 사용자가 선택한 다중 ROI와 겹치는 부분을 선택하고 해당 블록의 MPEG-7 도미넌트 컬러와 블록의 상대적 위치를 고려하여 유사도를 측정한다. 실험결과 제안한 방법은 전역 이미지 검색이나 동일한 위치의 블록만 비교하는 경우보다 높은 성능향상을 나타냈고, 다중 ROI의 경우 상대적 위치를 고려하는 방법이 다른 방법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.
최근 고성능 모바일 단말기와 다양한 컨텐츠가 등장하면서 유비쿼터스 환경에서의 사용자 인터페이스에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 모바일 프로젝터는 장소의 제한을 받지 않고 큰 화면을 다른 사람과 공유할 수 있는 장점이 있는 반면에 단말기를 직접 제어해야 하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 카메라를 통해 입력된 영상 정보만으로 사용자가 스크린에 비추는 레이저 포인터를 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 색상 감지와 움직임 감지로 나뉜다. 단일 프레임에서 영상 성분의 평균을 이용한 조건을 검사하여 레이저 포인터 색상 영역을 검출하고, 인접한 프레임과 현재 프레임과의 차를 구하며 그 차이가 임계값보다 큰 영역을 움직임 영역으로 검출한다. 마지막으로 색상 검출 영역과 움직임 검출 영역을 동시에 만족하는 영역을 최종적으로 레이저 포인터 영역으로 인식한다. 본 기법은 영상 정보만 사용하기 때문에 센서나 불필요한 장비를 착용할 필요가 없고 영상 성분 평균을 이용하므로 프로젝터 성능에 따른 조도의 변화에 강건하여 효과적인 레이저 포인터 검출이 가능하다. 실험결과는 주변 조명의 밝기에 따라 차이가 있지만 대부분 80% 이상의 검출률과 16% 미만의 오검출률의 성능으로 나타났고, 이 같은 결과는 사용자의 주관적인 만족을 보장하였다.
"소셜 네트워크(Social Network)와 검색(Search)의 만남"은 현재 인터넷 상에서 매우 의미 있는 두 영역의 결합이다. 이와 같은 두 영역의 결합을 통해 소셜 네트워크 내에서 친구들의 생각이나 관심사 및 활동을 검색하고 공유함으로써 검색의 효율성과 적합성을 높이기 위한 연구들이 활발히 수행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 소셜 관계 랭크(SRR : Social Relation Rank) 및 토픽이 반영된 소셜 관계 랭크(TS_SRR : Topic Sensitive_Social Relation Rank) 알고리즘을 제안한다. SRR은 소셜 네트워크 내에 존재하는 웹 사용자들의 내재적인 특성 및 검색 성향 등에 대한 관련성(또는 유사정도)을 수치로 산정한 '소셜 관계 지수(SRV : Social Relation Value)'에 랭킹(Ranking)을 부여한 것을 의미한다. 제안하는 알고리즘의 검색 적용 가능성을 검증하기 위해 첫째, 웹 사용자간 직접 또는 간접적인 연결로 구성된 소셜네트워크를 구성 한다. 둘째, 웹 사용자들의 속성에 내재된 정보를 이용하여 토픽별 SRV를 산정한 후 랭킹을 부여하고, 토픽별 변화되는 랭킹에 따라 소셜 네트워크를 재구성 한다. 마지막으로 (TS_)SRR과 웹 사용자들의 검색 패턴(Search Pattern)을 비교 실험 한다. 실험 결과 (TS_)SRR이 높은 웹 사용자 간에는 검색 패턴 또한 유사함을 확인 하였다. 결론적으로 (TS_)SRR 알고리즘을 기반으로 관심분야에 연관성이 높은, 즉 상위에 랭크 된 웹 사용자들을 검색하여 검색 패턴을 공유 또는 상속받는 다면 개인화 검색(Personalized Search) 및 소셜 검색(Social Search)의 효율성과 신뢰성 향상에 기여 할 수 있다.
오늘날 우리는 소비자 중심시대에 살고 있다. 이로 인해 소비자에게 맞춤형 서비스를 제공하는 연구 사례가 증가하고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠를 시청하는 사용자의 시선 추적을 통해 사용자마다 알맞은 서비스를 제공해주는 시스템을 제안하고자 한다. 이와 같은 시스템을 위해서는 멀티미디어 콘텐츠를 객체로 나누고 실시간 모니터링을 통해 사용자의 시선을 추적해야 한다. 시선 추적을 통해 사용자의 관심영역을 파악하고 사용자마다 맞춤형 서비스를 제공하는 시스템을 목표로 하며 향후에 이 시스템은 더욱 효과적으로 사용자의 욕구를 충족시켜 줄 수 있을 것이라고 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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