본 논문에서는 MPEG RVC(Reconfigurable Video Coding) 프레임워크에서의 효율적인 복호화기 생성을 위한 토큰 정렬 방법을 제안한다. MPEG RVC 프레임워크는 현존하는 비디오 표준을 모듈 단위로 나누어 그에 대한 입력 및 출력의 동작을 명시하고 있다. 현재의 RVC 프레임워크 표준은 각 기능부(functional unit)들의 입력 및 출력의 행동만을 서술할 뿐 특정 비디오 코덱에서 고유적으로 정의하는 각 기능부 사이에 소비되는 토큰의 계산 모델(model of computation)을 제공하지 않는다. 이러한 점은 계산 모델이 다른 환경에서 RVC 프레임워크 솔루션을 개발하는데 큰 어려움으로 작용한다. 따라서 효율적인 RVC 복호화기의 구성을 위해 복호화 기술 정보 상의 명백한 토큰 정렬 정보를 이용하여 RVC 프레임워크의 기능부들 사이의 행동을 결정지어 주는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 토큰 정렬에 의해 계산 모델을 명확하게 해주고 개발자로 하여금 코덱 개발 단계에서의 디버깅 및 테스팅에 따른 부담을 줄여줄 것이다.
본 논문에서는 스마트폰에서 해당 기기에 장착된 카메라로부터 실시간으로 입력되는 프리뷰 영상에 대하여 실시간으로 영상처리를 수행할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 프레임워크의 경우 OpenGL ES 2.0 기반의 Shading Language 를 이용하여 모바일 GPU 에서 병렬처리를 수행함으로써 영상처리 알고리즘을 고속으로 적용할 수 있으며, 매 프레임의 입력 영상을 텍스처로 지정하고 연산 결과가 저장된 프레임 버퍼의 내용을 그대로 화면에 출력함으로써 메인 메모리와 GPU 메모리 사이의 자료 이동을 최소화 하였다. 현재 상용화 된 스마트폰에 제안하는 프레임워크를 이용하여 적용시킨 결과 필터링 기반의 여러 가지 영상처리 알고리즘의 실시간 처리가 가능함을 보여줌으로써 본 논문에서 제안하는 프레임워크의 실시간 활용을 확인할 수 있다.
디지털 문화유산 콘텐츠는 실제 문화유산의 경험을 완벽하게 전달할 수는 없지만 디지털 기술의 특성을 이용하여 다양한 부가서비스를 포함함으로써 사용자들에게 재미를 부여하거나 사용자 경험을 극대화할 수 있다. 그런데 기존의 디지털 문화유산 콘텐츠는 대부분 특정 입력 장치에 한정된 사용자 인터랙션을 지원하거나 단일 사용자의 인터랙션에 국한된 경우가 많았다. 본 논문에서는 여러 사용자들이 다양한 종류의 여러 입력 장치를 사용한 인터랙션 정보를 동시에 받아서 다양한 디지털 문화유산 콘텐츠에서 적절하게 처리하여 사용될 수 있는 다중 사용자 입력 및 처리 프레임워크를 소개한다. 이 프레임워크는 서로 다른 입력장치로부터 입력정보를 일반화시켜서 해당 응용프로그램에 전달되어 협력적 인터랙션에 사용할 수 있게 한다.
본 논문에서는 기존의 연구를 극복하여 단일 영상이 아닌 단안 비디오로부터 5D 라이트필드 영상을 합성하는 딥러닝 프레임워크를 제안한다. 현재 일반적으로 사용 가능한 Lytro Illum 카메라 등은 초당 3프레임의 비디오만을 취득할 수 있기 때문에 학습용 데이터로 사용하기에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 가상 환경 데이터를 구성하며 이를 위해 UnrealCV를 활용하여 사실적 그래픽 렌더링에 의한 데이터를 취득하고 이를 학습에 사용한다. 제안하는 딥러닝 프레임워크는 두 개의 입력 단안 비디오에서 $5{\times}5$의 각 SAI(sub-aperture image)를 갖는 라이트필드 비디오를 합성한다. 제안하는 네트워크는 luminance 영상으로 변환된 입력 영상으로부터 appearance flow를 추측하는 플로우 추측 네트워크(flow estimation network), appearance flow로부터 얻어진 두 개의 라이트필드 비디오 프레임 간의 optical flow를 추측하는 광학 플로우 추측 네트워크(optical flow estimation network)로 구성되어있다.
최근 무선 기기 사용자가 급증하고 있다. 이에 따라 교통제어 시스템과 같은 모니터링 및 제어 응용이 무선 기기에서 활발히 사용될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 모바일 응용 중 M/VC(Model/View Controller) 응용의 신속한 작성을 지원하는 모바일 M/VC 응용 프레임워크를 소개한다. 모바일 M/VC 응용 프레임워크는 무선 통신 환경에서 클라이언트와 서버 객체의 상호작용을 자동 처리하기 위해, Java의 관찰자/피관찰자(Observer/Observable)를 확장한 모바일 관찰자/피관찰자 패턴과 Multiplexer, Demultiplexer 클래스들을 지원한다. 개발자는 이 프레임워크를 이용하여 Observable과 MobileObserver 클래스들로부터 필요한 객체를 생성한 후, 이들을 Multiplexer와 Demultiplexer 클래스가 생성한 객체에 구성적으로 상호 연결하여 응용을 생성한다. 즉, 개발자는 무선 환경을 고려하지 않고 모바일 M/VC 응용 프레임워크가 제공하는 Multiplexer나 Demultiplexer 클래스의 객체에 무선 관찰자/피관찰자 객체들을 조립식으로 연결함으로써 피관찰자의 상태 변화가 관찰자에게 전달되고, 관찰자를 통한 사용자의 입력이 피관찰자에게 전달되어 반영되는 모바일 응용을 신속하게 생성할 수 있다. 따라서, 모바일 M/VC 응용 프레임워크는 무선 통신 환경하의 컴포넌트 재사용성을 개선하고, 모바일 M/VC 응용의 생산성을 향상시킨다.
최근 멀티-터치 디바이스에 대한 관심이 증가함에 따라서 멀티-터치 디바이스를 처리하는 시스템 프레임 워크도 같이 연구, 개발되고 있다. 본 논문에서는 기존의 멀티-터치 시스템 프레임워크와는 다른 촉각 피드백을 지원하는 비접촉식 멀티-포인팅 프레임워크에 대해서 소개할 것이다. 이 멀티 포인팅 프레임워크의 목적은 다수의 사용자가 다수의 디바이스를 이용하여, 시스템을 제어하고, 사용자의 입력에 따라서, 시스템으로부터 촉각 피드백을 받을 수 있는 소프트웨어적인 기본 환경을 제공하는 것이다. 이러한 멀티 포인팅 프레임워크를 구성하고 있는 각 파트에 대해서 살펴보고, 실제로 적용된 사례에 대해서 살펴보도록 한다.
과거 유비쿼터스 기술의 출현 이후로 사물에 간단한 인식 센서를 이용한 형태의 서비스가 널리 보급되었고, 스마트 기기의 발달로 인해 PC가 아닌 환경에서도 인터넷을 사용하기 용이한 환경이 정착되어, 이들을 이용한 사물 인터넷 (Internet of Things) 환경이 빠르게 확산중이다. 본 논문에서는 상황 인식 서비스와 추론 서비스를 사물 인터넷 환경에 적용 시킨 스마트 홈 상황인식 추론 프레임 워크의 설계 및 구현을 서술한다. 해당 프레임 워크는 실질적인 상황 정보를 제공하는 이기종의 사물 인터넷 기기 간 데이터 타입을 수용하기 위해 온톨로지 언어인 OWL 규격을 사용하여 상황 정보를 수용하고, 룰 입력 모듈을 통해 다양한 환경을 모델링 할 수 있는 XML 규격의 서비스 룰을 입력받는다. 이후, 상황 정보와 서비스 룰을 기반으로 추론엔진을 통해 상황을 추론하여, 단순히 조건 만족 시 실행 구조가 아닌 상황 기반의 추론에 의한 서비스를 제공하게 된다. 프레임 워크를 활용 방안을 설명하기 위해 예제 방범 시나리오를 통해 해당 프레임 워크의 특징 및 서비스의 흐름을 서술한다.
본 논문에서는 홈 네트워크 환경을 위하여 다양한 정보가전들에 서비스를 제공하고 운용하기 위해 OSGi 프레임워크를 이용하여 게이트웨이를 구성하였다. 홈 네트워크의 특성상 네트워크를 구성하는 정보가전들의 입력 수단에 대한 제약이 많고 자원이 한정적이다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자에게 패스워드를 입력받지 않고 자동으로 인증 과정을 마치는 인증 메커니즘을 연구하였다. 패스워드를 입력받지 않음으로써 사용자 입력 대기 시간을 줄일 수 있고, 대칭키를 이용하여 암호화 과정의 연산량을 줄여 소규모로 구성되는 흠 네트워크 구조에 효율적으로 적용할 수 있었다.
국내의 항만물류산업에서는 서류 전송을 합리화하고 입력데이터의 오류를 없애기 위해 EDI를 도입·실행하여 왔다. 그러나, 기존의 항만물류산업에서 사용중인 전통적인 EDI는 사내 정보시스템과의 비연계성, 과중한 EDI 구축비용과 소프트웨어 구입비 및 EDI 통신료, 산업간 EDI 자료교환의 불가능, 업무프로세스의 개선 미약, 응답시간의 지연, 사용의 불편성, 표준문서 사용 등 제반 문제점들이 미해결 상태로 남아있다. 차세대 인터넷 언어로 각광받고 있는 XML은 기존의 데이터를 보다 쉽게 표현, 교환, 저장할 수 있어서 무역, 금융, 멀티미디어, 전자상거래 등 다양한 분야에 응용되고 있다. 특히 XML의 개방적이고, 유연한 특징으로 인해 상이한 데이터 및 문서포맷을 지닌 다수의 거래업체간에 뛰어난 상호운영성을 가져와 이를 이용하는 비율이 급속도로 증가하고 있으며, 이를 위해 다수의 XML기반 프레임워크가 개발되어 적용되고 있다. 본 논문에서는 XML/EDl, BizTalk 프레임워크, ebXML 프레임워크를 항만물류산업의 EDI시스템에 적용하여 이들의 구조를 밝혀내고 각 프레임워크의 유효성을 검증하고자 시도하였다.
이 논문에서는 디지털펜과 필기체 인식 기술을 이용한 업무 프로세스 개선 프레임워크인 UFS(Ubiquitos Forms Solution)를 제안하고, 차량점검 서비스를 기반으로 구현 결과를 보인다. 제안한 UFS 프레임워크의 설계 및 구현은 새로운 서비스 개발에 있어 재사용성, 확장성, 이동성, 사용 편이성에 중점을 두었다. UFS 기반 서비스는 디지털펜과 종이를 활용하여 현장 업무 정보를 취득함과 동시에 디지털 사본을 생성하고, 미리 정의된 영역에 대해 필기체 인식을 수행하고, 인식 결과에 대해 최소한의 확인 과정만으로 업무 시스템에 데이터를 자동 입력할 수 있다. 제안한 UFS 프레임워크는 전통적인 종이문서 기반 업무가 많은 헬스케어.건설.교육.공공 분야의 서비스 구현에 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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