인간은 의사 표현을 위해 음성언어 뿐 아니라 몸짓 언어(body languages)를 많이 사용한다 이 몸짓 언어 중 대표적인 것은, 물론 손과 팔의 사용이다. 따라서 인간 팔의 운동 해석은 인간과 기계의 상호 작용(human-computer interaction)에 있어 매우 중요하다고 할 수 있다. 이러한 견지에서 본 논문에서는 다음과 같은 방법으로 컴퓨터비전을 이용한 인간팔의 3차원 자세 추정 방법을 제안하다. 먼저 팔의 운동이 대부분 회전 관절(revolute-joint)에 의해 이루어진다는 점에 착안하여, 컴퓨터 비전 시스템을 활용한 회전 관절의 3차원 운동 해석 기법을 제안한다. 이를 위해 회전 관절의 기구학적 모델링 기법(kinematic modeling techniques)과 컴퓨터 비전의 경사 투영 모델(perspective projection model)을 결합한다. 다음으로, 회전 관절의 3차원 운동해석 기법을 컴퓨터 비전을 이용한 인간 팔의 3차원 자세 추정 문제에 웅용한다. 그 기본 발상은 회전 관절의 3차원 운동 복원 알고리즘을 인간 팔의 각 관절에 순서 데로 적용하는 것이다. 본 알고리즘은 특히 유비쿼터스 컴퓨팅(ubiquitous computing)과 가상현실(virtual reality)를 위한 인간-컴퓨터 상호작용(human-computer interaction)이라는 응용을 목표로, 고수준의 정확도를 갖는 폐쇄구조 형태(closed-form)의 해를 구하는데 주력한다.
스마트 홈 인프라를 기반으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구축하기 위해, 여러 연구기관과 산업체에서는 홈 네트워크에 대한 다양한 연구를 진행하고 있다. 이로 인해 다수의 홈 네트워크 미들웨어들이 제안되었으며, 이는 홈 네트워크 표준화를 지연시켰고, 이러한 표준화의 지연은 이 기종 미들웨어 간 상호운용성 문제를 해결할 수 있는 미들웨어 브리지를 요구하였다. 현재 두 미들웨어에 대한 상호운용성을 지원하는 일대일 브리지, 다수의 미들웨어에 대한 상호운용성을 지원하는 일대다 브리지 등 여러 미들웨어 브리지에 대한 개발과 상호운용성 지원 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 시스템과 기법들은 특히 스마트 홈 환경에서 요구되는 동적 확장성과 성능에 대한 고려가 부족하다. 미들웨어 브리지는 전문적인 지식이 없는 사용자를 위해 브리지의 수정 없이 쉽게 새 미들웨어를 추가할 수 있는 브리지 확장성을 제공해야 한다. 또한 브리지는 메시지 집중을 해결할 수 있는 부하 분산 기법 역시 제공해야 한다. 본 논문에서는 홈 네트워크 환경에서의 동적 확장성과 부하분산을 위한 다중 미들웨어 브리지(Multi-Middleware Bridge, MMB)를 제안한다. MMB는 분산 구조를 통해 브리지 확장성과 부하 분산 기능을 제공한다. 또한 이에 대한 구현과 평가를 통해, 상호운용성 지원 기능과 브리지 확장성, 부하분산 알고리즘의 성능을 검증한다.
컨벌루션 기법은 디지털 영상처리 분야에서 블러링(blurring), 샤프닝(sharpening), 에지 검출(edge detection), 잡음 제거(noise reduction)등 다양한 목적을 위해 사용되고 있으며, 상황에 따라 다양한 필터 마스크 값을 가지고 적용된다. 본 논문은 영상처리에서 다양하게 응용되는 컨벌루션 영상처리 기법을 2차원 Look-Up Table(LUT)와 필터의 중첩영역 버퍼링 기법을 통하여, 이의 영상처리 속도를 고속화하는 방법을 제안한다. 첫째, 사전에 필터의 마스크 값과 영상 화소 값의 곱셈 연산 결과값을 2차원 LUT에 저장하여, 연산에 대한 결과를 참고 하였다. 둘째, 대부분의 컨벌루션 필터가 가지는 필터 대칭성 특징에 의해 연산이 중복 수행되는 부분을 효율적으로 연산하기 위해, 중첩영역 처리 결과를 버퍼 공간에 임시 저장하고, 다음 연산에서 사용할 때 버퍼의 값을 가져오는 방식으로 중첩 영역의 불필요한 반복 연산을 최소화한다. 제안하는 알고리즘은 실시간 처리를 필요로 하는 PC환경과 제한된 컴퓨팅 자원을 가지는 임베디드 시스템 환경에서 연산량을 최소화함으로써 기존 컨벌루션 알고리즘 보다 고속화된 성능 결과를 확인할 수 있었다.
이 연구는 원격탐사 영상의 분류정확도를 향상시키기 위한 방법으로써 신경망 이론과 퍼지집합이론을 각각 적용하였다. 원격탐사 영상은 토지피복도, 식생도, 지질도 등 주제도를 만드는데 많이 이용되고 있다. 원격탐사 영상의 감독분류에 대한 정확도는 트레이닝 지역의 선정, 분류항목의 할당 문제로 인해 많은 차이를 보인다. 일반적인 영상 분류법은 영상 내의 모든 영상소가 균질하다고 가정한다. 그러나, 이러한 가정은 영상내의 수많은 혼합 영상소를 분류해내는 데에는 적합하지 않다. 이러한 문제를 극복하기 위해 퍼지 집합이론을 적용하였으며, 퍼지 집합이론의 멤버쉽을 이용하였다. 퍼지 집합이론은 하나의 영상소를 멤버쉽의 정도에 따라 여러 가지 항목으로 분류할 수 있는 장점이 있다. 그러나, 퍼지분류법과 통계학적인 분류법은 화소값의 분포가 비정규적일 때 좋지 않은 분류 결과를 나타내며 처리 시간이 늦고 많은 컴퓨팅 비용이 드는 단점이 있다. 그 대안적인 방법으로서 신경망분류법을 들 수 있는데, 신경망 분류법은 비모수적 분류법으로서 일반적인 분류기법보다 좀 더 좋은 결과를 나타내고 있고, 한번 트레이닝 되면 빠르게 데이터를 분류할 수 있다.
차세대 전산환경은 사용자들이 필요한 전산자원을 네트워크를 통해 공급받는 그리드 컴퓨팅 기반의 개방형 전산환경으로 진화할 것으로 예상된다. 개방형 전산환경의 도입은 전산자원 활용의 효율성을 높이고 협업을 증진시키며 공급의 유연성과 비용 절감 등의 효과를 가져올 수 있다. 그러나 네트워크를 통해 공급되는 특성으로 인해 개방형 전산 자원의 성능에는 변동성이 수반된다. 전산자원의 성능에 변동성이 있는 경우, 주어진 예산과 시간만 고려하여 전산자원 서비스를 구성하는 단순 최적화 방법을 사용했을 때는 서비스의 최종 성능과 실행 시간 등을 규정한 서비스 수준계약(Service Level Agreement, SLA)을 만족시키지 못할 위험이 높다. 따라서 개방형 전산환경의 서비스 브로커는 전산자원 공급의 안정성을 높이기 위해서 서비스를 구성하는 개별 전산자원의 성능 변동성을 고려하여 위험을 최소화 하는전산자원포트폴리오를구성할것이요구된다. 본연구에서는평균절대편차(Mean-Absolute Deviation, MAD) 포트폴리오 최적화 기법을 이용하여 서비스 브로커의 공급 안정성을 향상시키는 방법을 제시하였다. 제시된 최적화 기법의 효과를 알아보기 위한 방법으로 가상의 개방형 전산환경을 모델링하고, 고객의 제약 조건과 개방형 전산환경의 변동성 정도에 따라 전산자원 공급 서비스의 성공률을 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과로서, 첫째, 단순 최적화방법보다 변동성을 감안한 MAD 포트폴리오 최적화 기법을 이용했을 때 공급의 안정성이 뛰어난 것을 확인할 수 있었다. 둘째로는 특히 개별 전산자원의 변동성 예측의 정확성이 높아질수록 성능도 더욱 향상되는 결과를 가져왔다. 셋째, 측정된 변동성을 이용하여 개방형 전산자원의 가격을 할인하는 정책을 추진할 경우 서비스 공급 범위의 확대에도 효과가 클 것으로 예상되었다.
센서 네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅 구현을 위한 기반 네트워크 중의 하나로 그 중요성이 점차 부각되고 있으며, 네트워크 특성상 보안 기술 또한 기반 기술과 함께 중요하게 인식되고 있다. 현재까지 진행된 센서 네트워크 보안 기술은 암호화에 의존하는 인증 구조나 키 관리 구조에 대한 연구가 주를 이루었다. 그러나 센서 노드는 쉽게 포획이 가능하고 암호화 기술을 사용하는 환경에서도 키가 외부에 노출되기 쉽다. 공격자는 이를 이용하여 합법적인 노드로 가장하여 내부에서 네트워크를 공격할 수 있다. 따라서 네트워크의 보안을 보장하기 위해서는 한정된 자원의 많은 센서로 구성된 센서 네트워크 특성에 맞는 효율적인 침입탐지 구조가 개발되어야 한다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 에너지 효율성과 침입탐지 기능의 효율성을 함께 고려하여 침입탐지 기능을 분산적이고 동적으로 변화시킬 수 있는 분산 침입탐지 구조를 제안한다. 클러스터링 알고리즘인 HEED 알고리즘을 수정 (modified HEED, mHEED라 칭함)하여 각 라운드에서 노드의 에너지 잔량과 이웃 노드 수에 따라 분산 침입탐지노드가 선택되고, 침입탐지를 위한 코드와 이전 감시 결과가 이동 에이전트를 통해 전달이 되어 연속적인 감시 기능을 수행한다. 감시된 결과는 일반 센싱 정보에 첨부되어 전달되거나 긴급한 데이터의 경우 높은 우선순위 전달을 통해 중앙 침입탐지 시스템에 전달이된다. 시뮬레이션을 통해 기존 연구인 적응적 침입탐지 구조와 성능 비교를 수행하였고, 그 결과 에너지 효율성 및 오버헤드, 탐지가능성과 그 성능 측면에서 뛰어난 성능 향상을 입증할 수 있었다.
최근에 이동 컴퓨터의 성능향상과 LAN이나 무선 통신 네트워크, 위성서비스와 같은 확장된 기술을 이용하여 사용자는 이동 중에도 데이터베이스에 접근가능하게 되었다. 또한 이동 사용자가 이동중에도 정보를 손실없이 빠르게 얻기 위해, 서버에 정보를 복제하여 사용하는 방법이 연구되고 있다. 지금까지는 이동 호스트가 복제 서버에 데이터를 족제하는 방법인 정적 복제 기법(Static Replica Allocation : SRA)기법을 사용하고 있다. 이 기법은 이동 호스트가 셀에 이동하고나서, 복제서버에 데이터를 복제하는 방법이다. 이것은 네트워크가 양호하고, 이동 사용자의 수가 적은 경우라면, 데이터를 사용하는데는 문제가 없지만, 셀에서 이동 사용자가 존재하고 있지 않다면, 그 데이터는 공유되지 못하는 데이터가 된다. 그래서, 본 논문에서는 이동 사용자가 많은 셀에 데이터를 복제하여 재배치 하는 기법인 선택복제기법(User Select Replica Allocation : USRA)을 제안하였다. 그리고 정적 복제기법을 사용하였을 때와 본 논문에서 제안된 기법을 비교하여, 데이터 접근 비율을 이동성과 셀의 수에 따른 성능을 분석하였다. 그래서 그 결과, 이동 호스트들의 이동성이 낮을 때에는 접근 비용에서, 제시된 기법이 정적 복제 기법보다 120% 낮게 나타났다. 그리고 이동률에 따른 접근비용이 40%~50% 감소되었음을 알 수 있다. 마지막으로 셀의 수에 따라서, 선택복제기법의 확장성은 10%정도 떨어짐을 알 수 있다.
기업 간의 경쟁이 심화되고 새로운 비즈니스 가치 창출을 위한 필요성이 증대되고 있는 상황에서, 기업들은 비즈니스 프로세스 관리 기술에 많은 관심을 기울이고 있다. 하지만 비즈니스 분석가와 시스템 개발자간의 이해 정도 및 의견 불일치 등으로 인하여 프로세스가 의도한대로 실행되지 않거나 효율이 떨어지는 프로세스 등이 설계될 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 비즈니스 프로세스 재설계의 근거로 사용될 수 있는 비즈니스 프로세스 마이닝이 중요한 개념으로 인식되고 있다. 하지만 기존의 프로세스 마이닝에 관한 연구에서는 완성되어 있는 프로세스 로그를 기반으로 워크플로우 기반의 프로세스 모델을 추출하는 단조로운 형태였기 때문에 다양한 형태의 비즈니스 프로세스를 표현하는데 한계가 있었으며, 새로운 프로세스 로그가 추가될 때마다 로그 정보들을 재 스캔해야함으로 프로세스 검출 및 로그정보 탐색시간이 느려지는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 데이터 마이닝의 연관성 분석에 사용되는 FP-트라를 비즈니스 프로세스에 적합하게 변형하여 추가되는 대량의 프로세스 로그 정보를 재 스캔과정 없이 사용자가 원하는 수준의 프로세스 모델을 검출하도록 지원하는 변형된 FP-트리 기반의 프로세스 마이닝 알고리즘을 제시하고자 한다.
ESS(energy storage system)는 재생에너지 자원의 증가 등의 영향에 따라 최근 다양한 분야에서 중요한 전력원으로 자리 잡고 있다. ESS는 사용에 따라 가용 용량이 지속적으로 감소하므로 잔존수명을 관리하는 것이 중요하다. 잔존수명의 추정을 위하여 주기적으로 점검자가 확인하는 방식이 사용될 수도 있으나, 관리시스템을 통하여 자동으로 모니터링되고 관리되는 것이 일반적이다. ESS 사업자 관점에서 정확도 높은 상태추정은 경제적, 효율적 운용을 위하여 중요하다. 잔존수명추정 모델은 운영에 따른 사이클 노후화와 기간 경과에 따른 캘린더 노후화를 고려하여 구성되며 복잡한 수학적 연산을 필요로 한다. ESS에 탑재되는 저비용 저성능의 프로세서에 잔존수명 추정모델의 적용을 위해서는 모델의 적절한 경량화 방안이 요구된다. 본 논문에서는 낮은 수준의 프로세서에서 연산이 용이하도록 ESS 잔존수명예측 모델을 경량화하였다. 시뮬레이션 평가 결과 ESS 잔존수명 추정 기준모델과 제안하는 모델간 오차는 1% 이내로 나타났다. 또한, 제안된 모델의 성능개선 효과 검증을 위하여 ATmega328을 기반으로 비교 평가를 수행하였을 때, 76.8~78.3%의 컴퓨팅 시간 단축을 확인하였다.
본 논문에서는 공개의료정보 빅데이터 분석을 위해 클라우드 환경에서 아파치 하둡 기반의 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하고 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함했다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 빅데이터 분석을 위해 빈도분석과 카이제곱검정을 수행하고 유의 수준 0.05를 기준으로 단변량 로지스틱 회귀분석과 모델별 의미 있는 변수들의 다변량 로지스틱 회귀분석을 시행 하였다. (p<0.05) 의미 있는 변수들을 모델별로 나누어 다변량 로지스틱 회귀 분석한 결과 Model 3으로 갈수록 적합도가 높아졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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