비트토렌트는 인터넷을 통해 빠르고 효율적으로 파일을 공유할 수 있는 P2P (Peer-to-Peer) 파일전송 프로토콜이다. 파일을 P2P 네트워크 상에 분산하여 저장하고 서로 다른 환경의 피어들이 각자의 필요에 따라 쉽게 네트워크를 떠날 수 있기 때문에, 비트토렌트 네트워크는 매우 복잡하고 동적인 구조를 가진다. 본 연구에서는 이러한 네트워크 구조, 특히 피어들 간의 링크생성과 분리를 예측하여 비트토렌트 파일공유 시스템의 성능을 향상시키고자 하는 방향을 제시한다. 토렌트 크롤러 비트토렌트 네트워크 모니터링 시스템을 사용해 네트워크 부하를 최소화하며 네트워크 트래픽을 분석하고, 관찰된 네트워크 트래픽 특성을 통해 링크를 예측하는 방법을 제안한다.
화질향상에 큰 영향을 주는 요소 중의 하나는 명암대비 향상이다. 영상의 명암대비를 향상시키는 대표적인 방법으로 히스토그램 평활화(Histogram Equalization) 방법이 있으며, 히스토그램 평활화의 변형된 방법에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 방법들은 평균 밝기의 급격한 변화로 인하여 부자연스러운 결과영상을 얻거나, 대비 향상 효과가 낮은 결과를 얻는 단점이 종종 발생한다. 본 논문에서는 히스토그램 압축방법을 통해서 개선된 명암대비 향상 기법을 제안한다. 제안한 방법은 과도한 명암대비 증가로 인한 과포화 현상을 억제하기 위하여 히스토그램의 빈도수에 따라 히스토그램을 차등 압축시키도록 설계되어 있다. 실험결과 제안방법은 기존 방법에 비해 과포화 현상 없이 좋은 명암대비 향상 효과를 보였다.
프로토타이핑 시스템 설계에서 프로토타이핑은 실제 모델과 같은 초기 모형을 뜻하는 것으로 개발 초기에 시스템의 모형을 간단히 만들어 사용자에게 제시하여 사용자로 하여금 실제 작동시켜 기능의 추가, 변경 내지 삭제를 요구하도록 하여 시스템을 점차적으로 개선시켜 나가도록 하는 방식을 말한다. 가상 프로토타이핑은 임베디드 소프트웨어 개발 초기단계에서 사용자 혹은 의뢰자의 요구사항들을 효과적으로 추출할 수 있도록 고안된 시스템 요구 및 제약조건 추출 방법론이다. 본 논문에서는 가상 프로토타이핑 기법을 이용하여 멀티미디어 플레이어의 다양한 기능을 시뮬레이션 할 수 있는 가상 프로토타입을 설계 및 구현한다.
기존 통합 프로토타이핑 시스템은 가상과 실물 프로토타이핑간의 단순 연결을 통하여 시뮬레이션만 하는 것이 한계였다. 본 논문에서는 그러한 통합 프로토타이핑 기술을 개량하여 GUI기반의 가상 프로토타이핑 개발도구에 컴포넌트형태로 넣어서 드래그엔드랍을 통한 통합 프로토타이핑 시스템 환경을 구축하는 것에 대해서 보이고 있다.
딥 러닝 모델은 블랙 박스 (Black Box) 모델로 예측에 대한 근거를 제시하지 못해 신뢰성이 떨어지는 단점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 딥 러닝 모델에 설명력을 부여하는 설명 가능한 인공지능 (XAI) 분야 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 모델 예측을 프로토타입을 통해 설명하는 딥 러닝 모델을 제시한다. 즉, "주어진 이미지는 티셔츠인데, 그 이유는 티셔츠를 대표하는 모양의 프로토타입과 닮았기 때문이다."의 형태로 딥 러닝 모델을 설명한다. 해당 모델은 Encoder, Prototype Layer, Classifier로 구성되어 있다. Encoder는 Feature를 추출하는 데 활용하고 Classifier를 통해 분류 작업을 수행한다. 모델이 제시하는 분류 결과를 설명하기 위해 Prototype Layer에서 가장 유사한 프로토타입을 찾아 설명을 제시한다. 실험 결과 프로토타입 생성 기반 설명 모델은 기존 이미지 분류 모델과 유사한 예측 정확도를 보였고, 예측에 대한 설명력까지 확보하였다.
프로토타이핑이란 개발자들과 사용자들의 의사소통상의 효과를 증진시키기 위하여 취하는 시스템개발상의 기법이며, 이러한 프로토타이핑에는 가상 프로토타이핑과 실물 프로토타이핑이 있다. 본 논문에서는 기존의 실물/가상 프로토타이핑 연동 기법을 개선해서 오브젝트 기반의 임베디드 시스템 통합 프로토타이핑 개발 환경을 구축하였다. 이러한 새로운 임베디드 시스템 개발 환경을 구축함으로써, 재사용성, 유연성, 확장성 그리고 편리성을 가질 수 있다.
히스토그램 평활화는 주어진 입력 영상의 누적분포함수 CDF (Cumulative Distribution Function)를 이용하여 영상의 동적영역 (Dynamic Range)을 확장하고 히스토그램의 분포를 균등하게 함으로써 명암비를 개선한다. 그러나 히스토그램 평활화는 영상의 밝기를 과도하게 변하게 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 과도한 명암비 향상을 억제하기위해 서브-히스토그램의 면적비 기반의 히스토그램 재분배를 이용한 적응형명암비 향상 알고리즘. 제안한 알고리즘은 영상의 동적영역을 입력영상의 휘도 평균값을 기반으로 분할하고, 분할된 영역의 면적비에 따라 밝기 분포를 재분배함으로써 과도한 밝기 변화를 효과적으로 억제 할 수 있다. 실험결과를 통하여 시각적으로 색의 왜곡이 없는 자연스러운 영상을 확인하였고, 평균값의 비교를 통해 과도한 밝기 변화를 억제한 것을 확인 할 수 있었다. 또한 히스토그램의 분포에 상관없이 대부분의 영상에서 우수한 결과를 나타내는 것을 실험결과에서 알 수 있었다.
이 연구의 목적은 어린이, 특히 디지털 네이티브(digital native) 세대로 간주되는 디지털 키즈(digital kids)에게 적합한 OPAC 프로토타입(prototype)을 실험적으로 구현해 보는데 있다. 이러한 목적을 위해 이 연구에서는 본격적인 시스템의 개발에 앞서 시스템의 모형을 간단히 만들어 보는 프로토타이핑(prototyping) 기법을 적용하여 연구를 수행하였다. 프로토타입의 개발 대상은 초등학교 4~5학년생으로 선정하였으며, 연구는 다음과 같은 과정으로 진행하였다: (1) 요구분석에 근거하여 논리적 모델을 설계하고, (2) 논리적 모델에 따라 OPAC 프로토타입을 개발한 다음, (3) 프로토타입에 대한 사용성 평가를 실시하였다. 이어, (4) 사용성 평가의 결과를 토대로 하여 향후 디지털 키즈를 위한 OPAC의 개발 전략에 대해 제언하였다.
영상에서 밝기 분포가 특정한 범위에 밀집되어 있는 경우 영상에 포함된 특징을 구분하기가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 전역 히스토그램 평활화와 지역 히스토그램 평활화를 적용한다. 전역 히스토그램 평활화를 적용하는 경우 밝기 분포의 밀집 정도를 고려하지 않고 전체 히스토그램 정보를 사용하기 때문에 지나치게 밝아지거나 어두워질 수 있으며 부분적인 명암값을 개선시키는 것이 어렵다. 지역 히스토그램 평활화를 적용하는 경우 영상의 전체 밝기 분포를 고려하지 않고 지역적인 영상의 밝기 정보만을 사용하기 때문에 블록 간의 명암값의 차가 커져서 블록화 현상이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 영상의 히스토그램의 영역에 가우시안 혼합 모델을 적용하여 모델링을 한 후, EM 알고리즘을 반복적으로 적용하여 각 영역의 범위를 결정한다. 그리고 분할된 영역별로 히스토그램 평활화를 적용하여 유사한 밝기값을 갖는 영역이 과도하게 평활화 되는 것을 방지하며 명암대비를 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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