본 논문에서는 COVID-19 팬데믹으로 인해 사회적 거리두기 및 규제조치가 시행되면서 다양한 분야에서 큰 영향을 가져왔다. 변화된 홈트레이닝 분야는 운동기구를 구비하여 개인운동을 통해 건강을 유지하고 있으나 전문적인 교육을 받지 않은 홈트레닝으로 부상 위험에 노출 되고 있다. 요가는 호흡운동과 명상을 지향하는 운동으로 요가의 효과를 얻기 위해 올바른 움직임과 자세가 중요 하다. 본 논문에서는 실시간으로 입력된 영상 프레임을 OpenCV와 MediaPipe를 통해 추출된 주요좌표 값을 벡터 내적공식을 대입, 코사인2법칙을 통해 요가의 올바른 자세를 분석하여 종합적인 정보를 제공하는 요가교정 모델이다.
최근 스마트폰 발달로 인터넷 접근이 쉬워짐에 따라 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 이용이 손쉬워졌다. 하지만 현재 SNS는 개인의 일상 또는 관심사 공유에 그치며 여러 사용자 간의 공통관심사 파악은 어렵다. 본 논문에서는 SNS를 통해 개인이 아닌 여러 사용자 간의 공통관심사를 파악하여 스마트폰을 통해 원하는 것을 추천해주는 콘텐츠 추천 시스템을 제안한다. 추천 시스템은 그룹 내 사용자들의 선호도와 편차를 고려하여 제안한 공식을 포함한다. 시뮬레이션 후 공식에 대해 나올 수 있는 경우는 4가지로 간추려졌다. 그 결과 개인의 선호도를 나타내는 '좋아요' 수가 많으면서 페이스북 사용자들 간 선호도 편차가 적은 콘텐츠를 추천한다. 제안한 방법은 공식에 대한 4가지 경우의 시뮬레이션과 실제 페이스북 사용자들의 '좋아요' 데이터로 증명한다. 제안 시스템은 그룹 내에서의 선호도와 편차를 고려하여 공통관심사를 추천해주기 때문에 양질의 맞춤형 콘텐츠를 제공한다.
인터넷이 점차 보급되면서 오늘날의 대부분의 소프트웨어들이 인터넷을 기반으로 하는 분산 어플리케이션으로 변해가고 있다 코바라는 미들웨어를 사용하여 개발하는 방식이 이러한 웹 기반 소프트웨어 개발을 쉽게 해줄 수는 있지만, 소프트웨어의 완성 단계에서 최적화된 소프트웨어의 분산을 도와줄 수 있는 성능검증 방법이 제시되지 않고 있다. 또한, 분산 시스템의 운영 단계에서 동적으로 부하를 조절 하기위한 모니터링 기법이나 부하 분산을 위한 메트릭스가 제시되지 않고 있다. 본 논문에서는 코바 어플리케이션의 실행 사에 객체간의 메시지를 모니터링 할 수 있는 기법과 부하 메트릭스, 부하분산을 위한 메트릭스를 제시한다. 부하를 계산하기위해 어플리케이션에서 발생하는 이벤트들과 그 이벤트들 간의 시간 을 정의하여 부하와 관계있는 데이타들을 추출한다. 추출된 데이타들로부터 부하를 계산하는 공식을 유도 하고 계산된 부하들을 이용하여 부하 분산 메트릭스를 제시한다. 또한 구현사례를 통하여 제시된 모니터링 알고리즘 및 부하 메트릭스와 부하 분산 메트릭스의 적용성과 효율성을 살펴본다.
소프트웨어의 테스트노력 곡선으로서 현재까지는 로지스틱 곡선이 가장 이상적인 것으로 연구되고 있다. 테스트 단계중에 소요되는 테스트노력의 양에 대한 결함 검출비를 현재의 결함 내용에 비례하는 것으로 가정하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 비동차 포아송 프로세스(NHPP)로 공식화하되, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발한다. 모든 소프트웨어 개발 환경에서 지금까지 제시된 여러 곡선 중 하나에 의해서 테스트노력 소요 곡선을 표현하는 것은 적절하지 못하다는 것이 밝혀지고 있다. 그러므로, 본 논문에서는 로지스틱 테스트노력 곡선이 소프트웨어의 개발/테스트 노력곡선으로 적절하게 표현될 수 있다는 것과 실제 데이터를 근거로 하여 적용하여서 예측성이 매우 좋은 능력을 가지고 있다는 것을 보이고자 한다.
이상에서 소개된 정보통신부 리눅스 활성화 방안을 요약하면 다음과 같다. 1991년 개발된 리눅스가 최근 저비용.고효율.안정성 등의 여러 가지 이점 때문에 대표적인 PC 서버용 운영체제로 부각되고 있다. IBM, Intel, Sun 등 세계적인 하드웨어 및 소프트웨어 업채들이 공식적으로 리눅스 지원을 시작하면서 윈도우 NT에 대적하는 새로운 서버 운영체제로 부각되었고 이에 따라 다른 여러 업체들도 리눅스 시장 선점하기 위해 활발한 개벌활동 전개하고 있다. 본 활성화 방안은 국내에서 리눅스 활성화를 통해 다음의 목표를 달성하기 위해 마련되었다. 추진목표는 첫째, 저가격.고성능의 리눅스를 이용한 PC 보급확산으로 인터넷 이용환경 구축예산을 절감하고 교육정보화 등 정보화사업에 리죽스 적용을 통해 국빈의 보편적 이용환경을 조성하는 데 있고, 셋째, 리눅스의 보급 활성화를 통한 국내 소프트웨어 산업을 육성하는데 있다. 구체적 추직전략은 다음과 같다. 첫째, 리눅스 한글환경 표준화 및 리눅스 기반기술 개발등과 같은 원할한 리눅스 보급을 위한 연구개발을 추진한다. 둘째, 리눅스 환경하의 다양한 응용 개발 촉진체계 구축한다. 셋째, 공공분야에 대한 리눅스 보급을 추진한다. 정보화사업 추진 시 리눅스활용 적극 추진한다. 또한 산.학.연의 리눅스 전문가들로 리눅스 협의회를 구성하여 리눅스 보급 확산을 위한 활동을 추진하게 될 것이다. 이 과정에서 기업들의 요구사항 및 이용 활성화에 대해서 협의가 이루어질 것이다. 곧 다가올 새 천년에서는 시작부터 국가간에 치열한 정보화 경쟁이 있을 것이다. 정보화 환경이 얼마나 저비용.고효율으로 잘 구축되었느냐, 그리고 정보화 인력을 얼마나 갖고 있느냐가 르러한 국제사회에서의 경쟁력을 죄우하게 될 것이다. 이러한 관점에서 리눅스의 활성화는 매우 중요하다. 본 활성화 방안이 성공적 수행되어 새 천년에 우리나라가 정보화 선진국에 진입하는데 도움이 되기를 바란다.
래스터 연산은 트루 컬러 이미지(픽스맵)나, 단색 이미지(비트맵)을 표현하기 위해서 광범위하게 사용된다. 이 기능은 이미지 프로세싱 기능이나, 폰트 출력 시에 강하게 요구된다. 반면에, OpenGL ES 하드웨어 등을 포함하는, 현재의 모바일 그래픽스 플랫폼들에서는 이 기능을 직접 제공하지는 않는다. 모바일 그래픽스 플랫폼들에서 이러한 래스터 연산을 완벽히 제공하기 위해서, 본 논문에서는 그래픽스 이미지들을 3차원 점들의 집합으로 해석하고, 풀-소프트웨어 구현 방식으로, 이들 3차원 점들을 전형적인 3차원 기하 파이프라인으로 처리하게 했다. 구현 결과는 충분한 실행 속도를 보였고, 정확도를 증명하기 위한 공식 검증 테스트(conformance test)들을 모두 통과하였다.
본 연구에서는 Convolutional Neural Networks(CNNs) 기법을 이용하여 차량 번호판을 인식하는 방법을 제시하였다. 차량 번호판은 일반적으로 차량의 공식 식별 목적으로 사용됩니다. 대부분의 일반적인 광학 문자 인식(OCR) 기술은 문서에 인쇄된 문자를 인식하는 데는 효과적이지만 번호판의 등록 번호는 식별할 수 없다. 그리고 번호판 감지에 대한 기존 접근 방식에서는 차량이 움직이지 않고 정지해 있어야 한다. 번호판 감지에 대한 이러한 문제를 해결하기 위해 CNN 기법을 활용한 번호판 인식 기법을 제안한다. 먼저 획득된 차량 번호판 이미지의 데이터베이스를 생성하고 CNN 기법을 활용하여 자동차 번호판 문자를 인식한다. 본 연구의 결과는 주차관리 시스템과 단속 카메라 등에 유용하게 활용 될 수 있다.
이상에서 소개된 정보통신부 리눅스 활성화 방안을 요약하면 다음과 같다.1991년 개발된 리눅스가 최근 저비용 고효율 안정성 등의 여러가지 이점 때문에 대표적인 PC서버용 운영체제로 부각되고 있다. IBM, Intel, Sun 등 세계적인 하드웨어 및 소프트웨어 업체들이 공식적으로 리눅스 지원을 시작하면서 Windows NT에 대적하는 새로운 서버 운영체제로 부각되었고, 이에 따라 다른 여러 업체들도 리눅스 시장을 선점하기 위해 활발한 개발활동을 전개하고 있다. 본 활성화 방안은 국내에서 리눅스 활성화를 통해 다음의 목표를 달성하기 위해 마련되었다. 추진목표는 첫째, 저가격 고성능의 리눅스를 이용한 PC 보급 확산으로 인터넷 이용환경 구축 예산을 절감하고 교육정보화 등 정보화사업에 리눅스 적용을 통해 국민의 보편적 이용환경을 조성하는 데 있고, 둘째, 리눅스 기반기술 개발을 통해 소프트웨어 기술을 국제수준으로 향상시키고, 셋째, 리눅스의 보급 활성화를 통한 국내 소프트웨어 산업을 육성하는 데 있다. 구체적 추진전략은 다음과 같다. 첫째, 리눅스 한글환경 표준화 및 리눅스 기반기술 개발 등과 같은 원활한 리눅스 보급을 위한 연구개발을 추진한다. 둘째, 리눅스 환경하의 다양한 응용 개발 촉진체계를 구축한다. 셋째, 공공분야에 대한 리눅스 보급을 추진한다. 셋째, 공공분야에 대한 리눅스 보급을 추진한다. 정보화사업 추진 시 리눅스 활용을 적극 추진하고 교육정보화 사업의 기본장비로 활용하는 시범사업을 추진한다. 또한 산 학 연의 리눅스 전문가들로 리눅스 협의회를 구성하여 리눅스 보급 확산을 위한 활동을 추진하게 될 것이다. 이 과정에서 기업들의 요구사항 및 이용활성화에 대해서 협의가 이루어질 것이다. 새 천년에는 시작부터 국가간에 치열한 정보화 경쟁이 있을 것이다. 정보화 환경이 얼마나 저비용 고효율으로 잘 구축되었느냐, 그리고 정보화 인력을 얼마나 갖고 있느냐가 그러한 국제사회에서의 경쟁력을 좌우하게 될 것이다. 이러한 관점에서 리눅스의 활성화는 매우 중요하다. 본 활성화 방안이 성공적으로 수행되어 우리나라가 아시아의 리눅스 메카로 떠올라 새천년에 우리나라가 정보화 선진국에 진입하도록 정부에서는 최대의 노력을 기울일 방침이다.
UML을 기반으로 소프트웨어 아키텍쳐를 모델링 하기 위한 많은 연구가 진행되어 왔다. 특히 UML을 확장(extension)하여 UML이 지원하지 않는 핵심적인 아키텍쳐 개념을 명시적으로 표현하기 위한 노력이 진행되어 왔다. 그러나 기존의 대부분의 연구들은 UML1.x을 기반으로 한다 이에 비해 공식 발표될 예정인 UML2.0은 아키텍쳐 모델링에 관한 개념을 보다 많이 포함하고 있다. 하지만 UML2.0에도 명시적인 표현이 어려운 아키텍쳐의 핵심 개념들이 여전히 존재한다. 또한 UML2.0은 아키텍쳐 기술에 불필요하거나 관련이 적은 모델링 요소들도 많이 포함하고 있다 본 논문에서는 UML2.0에서 표현된 아키텍쳐 모델링 요소를 살펴보고, 아키텍쳐를 표현하기 위해서 UML2.0을 어떻게 아키텍쳐 기술 언어에 대한 프로파일로 확장하고 정의할 것인지를 고려한다.
본 논문은 가장 최근의 동영상 국제표준인 H.264 비디오 코덱을 사용하여 QCIF 영상을 초당 10 프레임 정도의 속도로 실시간 부호화하는 것을 목적으로, 부호화 시 필요한 연산의 약 80%-90%를 차지하는 움직임 추정을 고속으로 처리할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것을 내용으로 하고 있다. 제안하는 고속 움직임 추정 알고리즘은 MPEG겨 등의 고속 움직임 추정에 사용되었던 기존의 알고리즘을 다중 프레임 레퍼런스 등 새로운 특징을 갖는 H.264 코덱에 적합한 형태로 개선하고, 움직임 추정의 정밀도가 1/4 화소 단위로 향상됨으로써 늘어난 부화소단위 움직임 추정의 상대적 부담을 함께 고려하면서, 모드 선택과정과 효과적으로 결합함으로써 보다 향상된 성능을 나타내고 있다. 모의실험 결과, 기존의 공식 JVT-AVC 레퍼런스 소프트웨어인 JM (Joint Model) 에 구현되어 있는 고속 움직임 추정 알고리즘에 비해서 최대 80%, 평균적으로 60%의 속도개선 효과가 있음이 입증되어, 최근 JM 의 새로운 고속 움직임 추정 알고리즘으로 채택된 JVT-F0l7 알고리즘에 본 논문에서 제안하는 레퍼런스 프레임 탐색 제한 알고리즘을 결합시킴으로써 추가적으로 약 45%의 속도 개선을 얻을 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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