본 논문에서는 클라우드 플랫폼인 Windows Azure를 사용하여 N-스크린 서비스 구현 방법을 제안한다. 이 방법은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 Map/Reduce 기법을 사용하여 대용량 동영상 콘텐츠를 분할하고, 인코딩한다. Windows Azure의 Web Role에서는 사용자가 요청한 인코딩 작업을 수신하고, Worker Role에서는 요청받은 인코딩 작업을 처리한다. Windows Azure의 많은 가상머신에 인스턴스를 할당하여 처리함으로써 인코딩 소요시간을 단축할 수 있다.
효율적 메모리 관리는 자바가상기계의 핵심 조건 중 하나이다. 자바에서는 새로운 인스턴스가 생성되거나 메소드가 호출될 때마다 메모리의 할당이 이루어진다. 반면 더 이상 사용되지 않는 인스턴스를 위한 메모리는 자동적으로 회수되며, 호출된 메소드가 복귀될 때마다 메모리도 회수된다. 본 논문에서는 특히 simpleRTJ 자바가상기계에서 적용된 메모리 관리기법에 대해 연구하였다. simpleRTJ는 모든 인스턴스의 크기를 동일하게, 또한 메소드 호출 시 생성되는 스택 프레임의 크기를 모두 동일하게 통일한다는 특징을 갖는다. 우리는 simpleRTJ에서 적용된 이 기법에 대해 상세히 고찰해 보며 이 기법의 성능에 대해서 정성적 분석을 하였다.
최근 웹 확산에 따른 일반인들의 인터넷 이용이 급증하였고 이에 따른 정보 기술도 빠르게 변화하고 있다. GIS 분야에서도 시대의 흐름에 맞춰 공간 데이타를 웹상에서 제공하는 웹 GIS 분야가 등장하게 되었다. 그러나, 상호이질적인 공간 데이타를 웹 기반 분산 환경에서 서비스하기 위해 표준 인터페이스와 각각의 웹 서비스 모델을 정의한 통합 시스템이 요구되고 있다. OGC에서는 기존 OPenGIS의 상호운용성을 웹 환경에서 지원하고, 또한 피쳐 인스턴스 단위의 지리정보를 접근하기 위해 새로운 웹 피쳐 서비스 구현 명세를 제안하였다. 웹 피쳐 서비스 구현 명세에서는 클라이언트로부터 HTTP를 통하여 요청된 공간.비공간 질의를 처리하기 위한 URL 컴포넌트를 정의하고 있다. 이 컴포넌트는 클라이언트 질의를 수행하여 피쳐 인스턴스 단위로 데이타를 검색 및 조작하고, 검색된 데이타는 GML로 정의하여 클라이언트로 제공한다. 본 논문에서는 OGC가 제안한 XML 기반의 표준 공간 데이타 포맷인 GML과 웹 피쳐 서비스 인터페이스를 이용해 분산된 지리정보 데이타를 웹 브라우저를 통하여 서비스할 수 있는 웹 피쳐 서비스 시스템을 설계 및 구현하였다.
EJB(Enterprise Java Beans)는 비즈니스 로직을 컴포넌트 형태로 작성하여 재 사용성을 향상시킨 서버 측 컴포넌트 모델로서, J2EE(Java2 Enterprise Edition)의 핵심이다. EJB는 컴포넌트를 특성에 따라 일반적인 비즈니스 로직을 나타내는 세션 빈(Session Bean), 데이터베이스에 저장된 데이터를 나타내는 엔터티 빈(Entity Bean) 그리고 JMS 메시지를 처리하는 메시지 드리븐 빈(Message-driven Bean)으로 구분한다. 이러한 빈들은 EJB 서버에 의해 관리된다. 본 논문에서는 EJB 서버에서 EJB 빈의 라이프 싸이클을 관리해주는 인스턴스 관리자(Instance Manager)에 대해 논의한다.
비구조 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지 기반 지식베이스를 구축하는 연구가 최근 국내외로 다양하게 진행되고 있다. 이러한 목적을 달성하기 위해서는 자연어 텍스트에서 나타난 지식요소들의 다양한 속성들을 표현할 수 있는 온톨로지를 필요로 한다. 디비피디아 역시 위키피디아의 지식들을 표현하기 위하여 디비피디아 온톨로지를 사용한다. 그러나 디비피디아 온톨로지는 위키피디아의 인포박스에 기반한 온톨로지로서, 요약된 정보를 설명하기에는 적합할 수 있으나 자연어 텍스트로 표현된 다양한 지식표현을 충분히 커버하는 것은 보증되지 않는다. 본 논문에서는 자연어 텍스트로 쓰여진 지식을 디비피디아 온톨로지가 충분히 표현할 수 있는지를 검토하고, 또한 그 불완전성을 프레임넷이 어느정도까지 보완할 수 있는지를 살핀다. 이를 통해 한국어 텍스트로부터 지식베이스를 자동구축하는 온톨로지 인스턴스 자동생성 연구의 방향으로서 디비피디아 온톨로지와 프레임넷의 효용성을 전망한다.
본 논문은 MPEG-7에서 표준화한 BiM 부호화 방식을 이용하여, 특정 스키마 문서에 따라 작성된 XML 인스턴스 문서를 이진형태로 부호화하고 또한 역으로 복호화 하는 소프트웨어 시스템의 구현에 관한 것이다. 본 논문에서는 BiM 부호화기 및 복호화기의 소프트웨어 구조를 클래스 계층구조로 설계하고, 설계한 BiM 부호화기 및 복호화기를 구현한다. 구현된 BiM 부호화기는 평균 90%에 해당하는 부호화 효율을 보였다. BiM 부호화기는 MPEG-7 스키마 문서뿐만 아니라 XML Schema로 정의된 스키마 문서에 따르는 어떤 인스턴스 문서도 부호화할 수 있는 범용 소프트웨어로써, 디지털 방송을 포함한 XML 인스턴스 문서의 부호화가 필요한 많은 응용 분야에서 사용 될 수 있다.
최근 대부분 기업들 환경에서의 정보 시스템들은 지역적으로 분산되어 있으며 다양한 형태로 구성되어 있으므로, 사용자 의사 결정을 지원하는데 필요한 통합된 정보를 얻는 것은 어려운 일이다. 따라서 이러한 문제를 효율적으로 정보 검색에 적용하기위해 사용자에게 단일 인터페이스를 제공하고, 이기종 시스템들 간에 구축된 데이터베이스 시스템들은 각각 독립성을 유지하면서 하나의 인터페이스처럼 투명성을 제공할 필요성이 있다. 이를 위해 ISO/IEC 11179에서 연구 중인 XMDR의 개념을 이용하여 정보검색에서 발생하는 "의미적 상호운용성(semantic interoperability)"이라는 문제점을 해결하고 이 XMDR에 지식 인스턴스 계층을 통한 지식공유를 가능하게 함으로써 단순 검색의 한계점을 극복할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 데이터 표현에 사용되는 명칭, 속성, 관계성에 대한 이질적인 문제를 해결하기 위한 표준 온톨로지, 각 레거시 시스템을 연결하는 중간자(mediation)역할을 수행하는 로케이션 온톨로지, 지식공유가 가능하도록 하는 지식 인스턴스 계층으로 구성하는 방법을 제안한다. 또한 지식 인스턴스 계층은 협업적인 검색 환경하에서 각각의 정보시스템에서 다양한 형태의 지식을 공유 및 통합에 있어 구조화 되지 않은 지식들을 어떻게 공유할 것인가에 대한 개념적인 모델을 제시한다.
웹 환경과의 연동, 병렬 프로그래밍, 객체지향 프로그래밍, 안전성(컴파일 시간 에러 검출, 예외 처리 기법)과 이식성, GUI 등을 지원함으로써, 프로그래밍 언어 자바(Java)의 활용도가 점점 증가하고 있다. 객체지향 프로그래밍 언어로서 자바는 클래스, 인스턴스, 정보은닉, 상속, 다형성 등 객체지향 개념들에 기반하고 있다. 그러나 자바 프로그램 수행시 이들과 관련된 제반 현상이 자바가상기계(Java Virtual Machine) 내부에 감추어지기 때문에, 자바 언어를 배우거나 활용하는 대부분의 사용자들이 큰 어려움을 겪는다. 이 문제에 대한 효과적 해결책으로서, 본 연구에서는 자바가상기계 내부의 현상을 객체지향 개념과 연계시켜 시각화해 주는 도구 Alpha를 개발하였고, 본 논문은 그 설계와 특징들을 기술하고 있다. Alpha는 실용성과 확장성을 높이기 위해 MVC(Model-View-Controller) 구조로 설계되었고, 이를 통해 자바가 상기계 내부의 현상(인스턴스 생성 및 소멸, 메쏘드 호출 및 복귀, 필드 접근, 인스턴스 간의 상호 참조관계 변화, 쓰레드의 수행 흐름 등)을 사용자의 수준이나 활용 목적에 맞게 다양한 방식으로 시각화시켜 준다.
인스턴스 분할에서 Mask-RCNN은 베이스 모델로 자주 사용된다. Mask-RCNN의 성능을 높이는 것은 파생된 모델에 영향을 미치기에 의미가 있다. Mask-RCNN에는 입력 이미지 크기를 배치 크기로 통일시키는 변환 모듈(transform module)이 있다. 이 논문에서는 Mask-RCNN의 성능 향상을 위해 변환 모듈의 크기 조정 부분에 딥러닝 기반 ASSR(Arbitrary-Scale Super-Resolution)을 적용하고, 스케일 정보를 모델의 IM(Integration Module)을 이용하여 주입한다. 제안하는 방법을 COCO 데이터세트에 적용하였을 때 인스턴스 분할 성능이 Mask-RCNN 성능보다 2.5 AP 높았다. 그리고 제안하는 IM 위치 최적화를 위한 실험에서는 FPN(Feature Pyramid Network)과 백본(backbone)이 결합하기 전의 'Top' 위치에 배치했을 때 가장 좋은 성능을 보였다. 따라서 제안하는 방법은 Mask-RCNN을 베이스 모델로 사용하는 모델들의 성능을 향상시킬 수 있다.
도시 지역에서 객체를 탐지하기 위해 드론 고해상도 영상에 기계 학습 알고리즘을 적용하는 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 대부분의 차량 추출 연구는 인스턴스 세그멘테이션 대신 경계 박스로 차량을 탐지하여 차량의 방향이나 정확한 경계를 알 수 없다는 한계점이 있다. 인스턴스 세그멘테이션은 개별 개체를 훈련하기 위한 노동 집약적인 레이블링 작업을 필요로 하므로, 차량 추출을 위해 자동 무감독 인스턴스 세그멘테이션을 수행하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 드론 영상의 차량 경계 박스에 대해 무감독 SVM 분류 기반의 차량 추출 기법을 제안하였다. 연구 결과, 차량을 89% 정확도로 추출할 수 있음을 확인하였으며 차량 내의 분광 특성이 크게 다른 경우에도 차량을 추출할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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