최근 MPEG-4 표준화 작업의 마무리와 MPEG-7 표준화 작업이 활발히 진행됨에 따라 영상내의 물체(object)의 모양 정보 부호화의 중요성이 대두되었다. 본 논문에서는 물체의 특징을 표현하기에 적합한 다각형 근사화 정점을 효율적으로 부호화하는 기법에 대해 연구하였다. 제안한 기법에서는 근사 다각형의 정점들을 이용하여 삼각형의 무게 중심들을 구한 후 순차적으로 부호화한다. 무게 중심들의 분포영역이 좁다는 사실을 이용하여 부호화 효율을 얻을 수 있다.
최근 메타데이타의 주요 논쟁점으로 메타데이타의 표준화 문제가 등장하고 있다. 새로운 표준화 방향으로 인한 메타데이타의 확장성은 기존 메타데이타 관리 기법의 변화를 요구하게 되었다. 즉, 사용자의 질의에 대한 신속한 정보 제공과 동적인 자료의 일관성 있는 저장과 유지방 안을 필요로 한다. 이에 본 논문에서는 디지털 라이브러리 환경에서 메타데이타 속성을 정의하고, 이러한 요구사항을 만족하는 병행수행 제어 기법인 2VL(Two Version using the Latch)을 제안한다. 2VL은 래치를 사용하여 2버전을 유지함으로써 판독과 기록 연산간의 충돌로 인한 지연을 최소화하며 판독 연산에 있어서의 빠른 응답시간과 높은 최근성 반영율을 보인다.
XML 의 중요성이 부각 되면서 XML 데이터의 효율적 관리 기법에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. XML 질의의 표준화 작업도 활발히 이루어져 현재 XQuery가 유력한 표준으로 부각되었다. 그러나 XQuery 등이 완전한 XML 질의어가 되기 위해서는 변경 연산을 제공해야 하는데 XML 변경어의 표준화 작업이나 XML 변경 처리 기법에 대한 연구는 아직 미미한 실정이다. 본 논문에서는 e-Business 등 XML 데이터베이스 기반 웹 응용의 효율적 지원을 위한 XML 문서 갱신에 대한 기법을 다룬다. XML 문서의 효율적 갱신을 위한 RN(RmdEid, NextChildEid) 번호 체계, R(RmdEid) 번호 체계 을 제시한다. 어떤 XML 번호 체계를 사용하여 XML 문서를 저장하는 가는 XML 문서의 갱신 연산에 중용한 영향을 미친다. 이들 번호 체계들은 데이터베이스내의 테이블 스키마의 차이점으로 구분한 것이다. 이들 번호체계 각각에 대하여 XML 데이터베이스 시스템을 구현하여 이들 기능의 성능 및 공간 부담을 평가한 결과를 기술한다.
최근 주변의 센서 또는 사용자에 신체에 부착할 수 있는 기기들과 스마트폰의 연동을 통한 새로운 응용들이 개발되고 있다. 다양한 센서의 활용으로 모니터링 정보에 대한 정확도는 높아지고 있지만 표준화되지 않은 인터페이스와 패킷 구조 때문에 센서 별로 개별적인 응용을 개발해야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 클라이언트/서버 기반 센서 식별 기법 설계하였다. 제안 기법에서 클라이언트는 안드로이드 앱에게 표준화된 네이티브 API를 제공하며 서버는 클라이언트로부터 전달 받은 바이트 스트럼을 분석하여 센서를 식별하는 기능을 수행한다.
본 연구에서는 로버트 메이의 논리차이방정식(Logistic difference equation)을 이용하여 ASCII코드로 만들어진 문서를 암호화 할 수 있도록 하는 카오스 LCC(Logistic Chaos Cryptosystem)을 제안한다. 카오스를 이용한 암호화 기법은 기존의 암호화 기법으로 알려진 DES(Data Encrypion Standard)나 RSA(Rivest,Shamir,Adleman)등과는 비교되는 기법으로 초기 조건에 민감한 카오스의 특징을 이용하였다. 실험결과 제안된 LCC 기법을 통해 암호문은 카오스적으로 표현되었으며, 원문과 암호문 사이에 어떠한 관련성도 찾아 볼수 없었다. 향후 안전성이나 처리속도에 대한 검증과 표준화 문제 및 멀티미디어 자료등에 대한 암호화 기법을 계속 연구해야 할 것이다.
ITU-T VCEG 과 ISO/IEC MPEG 이 공동으로 구성한 JCT-VC (Joint Collaborative Team on Video Coding)이 표준화를 진행 중인 HEVC (High Efficiency Video Coding)은 H.264/AVC 대비 약 2 배의 압축효율을 갖는다. 하지만, 계층적 구조를 갖는 가변크기 블록의 사용과 재귀적 부호화 구조에 따른 인코더의 복잡도 증가는 개선해야 할 문제점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 현재 표준화가 진행 중인 HEVC 인코더의 실시간 구현을 위한 SIMD 명령어를 이용한 data-level 병렬화 기법, CPU 및 GPU 를 이용한 multi-threading 기법과 같은 다양한 병렬화 기법을 소개한다. 또한, 이러한 병렬화 기법들을 HEVC 인코더에 적용하기 위해 적합한 연산 및 기능 모듈에 대하여 소개한다. 본 연구를 통하여 HM (HEVC reference model)에 적용한 결과 $832{\times}480$ 영상의 경우 20-30fps 의 부호화 속도를 나타냈으며, $1920{\times}1080$ 영상의 경우 5-10fps 의 부호화 속도를 나타내었다.
다품종 소량생산 체제는 혼란의 비경제로 인하여 생산관리의 효율을 향상시키는데 어려움이 많고 제품 표준화에 의한 대량생산에 비하여 효율과 경제성이 떨어진다. 이러한 비효율성을 극복하기 위한 방안 중 하나가 셀 생산방식이며, 이의 적용을 위해서는 부품군 (part family)과 기계셀(machine cell)을 구성하는 제조셀 형성이 이루어져야 한다. 제조셀 형성을 위한 연구가 활발히 이루어지고 있는 가운데 최근에는 신경망을 이용한 제조셀 형성 기법이 소개되고 있다. 본 연구에서는 기존에 연구된 신경망 기법 중 가장 제조셀 형성에 적합하다는 ART1 신경망 기법을 GLVQ 신경망 기법과 비교하여 제조셀 형성의 효율성을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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