• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.203-207
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• 2007

본 논문에서는 비디오의 분할을 위하여 먼저 기존에 제안되었던 차이 값 추출방법들의 단점들을 극복하고 장점을 최대한 활용할 수 있으며 급진적 장면전환부터 점진적 장면전환까지 모두 예측할 수 있는 강건하고 복합적인 차이 값 추출방법에 대해서 제안한다. 이 방법은 지역적 $X^2$-테스트로서 기존의 컬러 히스토그램과 $X^2$-테스트를 결합한 방법이다. 본 논문을 위하여 기존의 히스토그램 기반 알고리즘과 비교하여 좋은 성능을 보여주는 $X^2$-테스트를 변형하였고, 컬러 값의 세분화 작업에 따른 검출효과를 높이기 위하여 명암도 등급에 따른 가중치를 적용한 지역적 $X^2$-테스트를 이용하였다. 이 방법은 복잡하고 다양한 시세계의 영상 변화를 가장 일반적이고 표준화된 방법으로 분석하고 분할하며 표현할 수 있는 방법이다. 기존의 $X^2$-테스트와 제안된 지역적 $X^2$-테스트 방법의 비교는 실험을 통해 입증되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.193-201
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• 2006

본 논문에서는 급진적 장면전환부터 점진적 장면전환까지 모두 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 지역적 $X^{2}$-테스트로서 기존의 컬러 히스토그램과 $X^{2}$-테스트를 결합한 방법이다. 본 논문을 위하여 기존의 히스토그램 기반 알고리즘과 비교하여 좋은 성능을 보여주는 $X^{2}$-테스트를 변형하였고. 컬러 값의 세분화 작업에 따른 검출효과를 높이기 위하여 명암도 등급에 따른 가중치를 적용한 지역적 $X^{2}$-테스트를 이용하였다. 이 방법은 복잡하고 다양한 시세계의 영상 변화를 가장 일반적이고 표준화된 방법으로 분석하고 분할하며 표현할 수 있는 방법이다. 기존의 $X^{2}$-테스트와 제안된 지역적 $X^{2}$-테스트 방법의 비교는 실험을 통해 입증되었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권1호
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• pp.1-12
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• 2015

미래형 서비스 실증을 위해서 실험자들에게 소프트웨어-정의 네트워킹(Software-Defined Networking: SDN)과 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing: CC) 기반으로 융합된 컴퓨팅/네트워킹 자원들을 유연하게 제공하는 통합된 시험/실증 환경의 중요성이 확산되고 있다. 이러한 추세에 맞춰서 OF@TEIN(OpenFlow @ Trans Eurasian Information Network) 시험/실증 환경에서는 국내외 다수 지역들에 가상화를 지원하는 융합형 자원인 SmartX Rack들을 설치하고 이들을 오픈플로우(OpenFlow) 기반의 SDN에 의해 연동하여 활용한다. 본 논문에서는 다지점에 설치된 오픈플로우 사이트들을 2계층 이더넷(Ethernet) 차원에서 연동할 때 원하는 토폴로지에 부합하도록 NVGRE(network virtualized generic route encapsulation) 터널링을 자동으로 설정하고 관제하는 관리도구를 소개한다. 제안한 관리 도구를 활용하면 운용자는 다수의 오픈플로우 사이트들간의 네트워크 연동을 신속하고 효율적으로 관리할 수 있고, 이와 동시에 실험자들은 원하는 가상화된 사용자 네트워크(virtual tenant network)를 최대한 자율적으로 구성하고 활용할 수 있다.