VoIP(Voice over IP) system은 현재 크게 2가지 형태로 진행되어가고 있다. 첫 번째는 H.323을 이용한 방법이고, 두 번째는 SIP(Session Initiation Protocol)를 이용한 방법이다. H.323은 실제 데이터를 전송하기전 호처리에 많은 signaling이 이루어지는 관계로 SIP보다 많은 RTT(Round Trip Time)를 소모하게 된다. 따라서 매우 복잡하고, LAN환경을 바탕으로 만들어서 확장성면에서도 여러 문제점을 가지고 있다. 그래서 본 논문은 호처리는 SIP를 이용하고, 실제 음성전송은 RTP(Real-Time Transport Protocol)와 RTCP(RTP Control Protocol)를 이용하는 시스템 구현을 제시한다. RTP는 실시간 특성을 가지는 데이터에 대해서 종단간 전송 서비스를 제공해주는 프로토콜로, 어떠한 인코딩에도 적합한 프레임워크를 제공한다. 그런데, RTP는 완전한 하나의 프로토콜이 되기 위해서는 RTP와 페이로드 포맷이 함께 제공되어야 하므로, 구현시스템은 음성신호를 PCM(Pulse Code Modulation), ADPCM(Adaptive Differential PCM)등의 여러 압축기술을 이용하여 파일을 생성하여 실시간으로 RTP와 RTCP를 이용하여 전송하는 방법을 제시한다.
감리는 정보시스템의 품질을 향상시키기 위한 일련의 활동들 중 하나로 독립된 제3자가 정보시스템 구축 및 운영에 관련된 각종 위험 및 통제 상태를 점검하고 평가하여 개선이 필요한 사항을 권고하는 것이다. 그러나, 대부분의 평가가 감리인의 전문적 경험 및 주관적 판단에 의존한 정성적 방법으로 수행되고 있어 중요한 위험을 간과할 문제점을 내포하고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 다양한 비정형 산출물을 DTD와 스키마를 포함한 XML메타 모델인 표준포맷을 생성 후 단계별 필 통합적 방법으로 의미분석을 실시하여 자동으로 위험요소를 식별하고 평가할 수 있는 위험평가 프레임워크, 위험평가 모델, 위험평가 기준을 제안한다. 이와 같은 시스템화된 감리품질 개선기법을 통하여 추출된 결과는 감리인에게 사전에 전달됨으로써 감리노력과 일정을 절약할 수 있어 효율적인 감리수행 및 효과적인 감리결과가 보장된다.
완전 입체 3차원 영상을 구현할 수 있는 디지털 홀로그래픽 디스플레이에서 테이블위에 실제 물체가 있는 것과 같이 수평 방향 360도 전 영역에서 홀로그램을 볼 수 있도록 하기 위해서는, 홀로그램 영상을 수십 KHz정도의 프레임률로 시공간 다중화하여야 하며 동영상 재현을 위해서는 스트리밍 방식의 고속 대용량 홀로그램 데이터의 전송이 요구된다. 본 연구에서는 이를 위하여 홀로그램 데이터를 저장할 수 있는 스트리밍 서버를 구축하였고 서버내의 비디오 플레이어에서는 사전 정의된 데이터 포맷에 맞추어 제작된 CGH 데이터를 고속으로 전송하고, 설계 제작된 인터페이스 보드를 통하여 데이터를 수신하여 실시간으로 컬러 홀로그램을 재현하는 기능을 구현하였다.
최근 MPEG 에서는 인공신경망 모델을 다양한 딥러닝 프레임워크에서 상호운용 가능한 포맷으로 압축 표현할 수 있는 NNR(Compression of Neural Network for Multimedia Content Description and Analysis) 표준화를 진행하고 있다. 본 논문에서는 MPEG-NNR 에서 CNN 모델을 압축하기 위한 지역 비선형 양자화(Local Non-linear Quantization: LNQ) 기법을 제시한다. 제안하는 LNQ 는 균일 양자화된 CNN 모델의 각 계층의 가중치 행렬 블록 단위로 추가적인 비선형 양자화를 적용한다. 또한, 제안된 LNQ 는 가지치기(pruning)된 모델의 경우 블록내의 영(zero) 값의 가중치들은 그대로 전송하고 영이 아닌 가중치만을 이진 군집화를 적용한다. 제안 기법은 음성 분류를 위한 CNN 모델(DCASE Task)의 압축 실험에서 기존 균일 양자화를 대비 동일한 분류 성능에서 약 1.78 배 압축 성능 향상이 있음을 확인하였다.
최근 딥러닝(Deep Learning) 기술이 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 사전 학습된 딥러닝 모델에 대한 압축과 전송 방안에 관한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 이와 관련하여, 국제 표준화 기구인 ISO/IEC 산하 MPEG(Moving Picture Expert Group)에서는 인공신경망 모델을 다양한 딥러닝 프레임워크(Deep Learning Framework)에서 상호운용 가능한 포맷으로 압축 표현할 수 있는 NNC(Compression of Neural Network for Multimedia Content Description nd Analysis) 표준화를 진행하고 있다. 압축된 딥러닝 모델의 데이터를 효과적으로 저장하여 전송 및 사용하기 위해서는 ISOBMFF(ISO based Media File Format) 캡슐화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 MPEG의 NNC 표준에 따라 사전 학습된 딥러닝 모델을 압축한 후 이를 통해 생성된 비트스트림(bitstream)을 ISOBMFF로 캡슐화하기 위한 기술을 제안 및 실험한다. 또한, 실험에 대한 검증을 위하여 생성된 ISOBMFF 데이터를 비트스트림으로 복원한 뒤 복호화하여 입력 비트스트림과 차이가 없음을 확인한다.
접근제어는 권한이 있는 사용자에게 데이터에 접근할 수 있도록 제한하는 것을 말한다. 본 논문에서는 웹 주소록과 일정관리 기능을 여러 사용자가 공유할 수 있게 하기 위해서 접근제어 기법을 적용한 웹사이트를 개발하였다. 접근권한을 기술하기 위하여 그룹의 개념을 도입하여 그룹일정에 대해서 공유범위를 설정할 수 있게 하였다. 한편 주소록과 일정관리 데이터를 vCard와 vCalendar 등의 마이크로포맷 표준을 도입 하였다. 그리고 최근 웹 2.0 기술로 주목받고 있는 루비 온 레일스(Ruby on Rails) 프레임워크를 사용하여 구현 하였다.
디지털 캠코더에서 이용하는 영상 압축 방식인 DY 부호화 방식은 DCT와 가변장 부호화 방식을 이용한다. DV 방식은 하드웨어 복잡도가 낮은 반면 압축된 비트율이 악 26Mb/s로 높은 편이다. 따라서 스튜디오에서 낮은 복잡도로 영상을 부호화 한 후 VOD 시스템에 이용하기 위하여 MPEG-2로 변환부호화 할 필요가 있다. 이때의 두 압축방식이 DCT를 이용하므로, DCT 영역에서 변환부호화 하면 중간 과정을 줄일 수 있어서 계산상의 복잡도를 줄일 수 있다. DV 방식에서 MPEG-2 인트라로 변환부호화 시에, DV 방식의 4:1:1 색차 포맷을 MPEG-2의 4:2:2 영상 포맷으로 변환할 때 와 2-4-8 DCT 모드에서 8-8 DCT 모드로 변환 시 변환 영역에 있는 데이터에 미리 계산된 행렬을 곱함으로써 병렬처리가 가능하게 하였다. MPEG-2 율제어 시에 서브 블록의 분산을 완전히 DCT 영역에서 계산하였다. 실험을 통하여 제안한 방식들을 검증하였다. MPEG-2 인터 프레임 부호화로 변환 부호화 할 때 DCT 계수를 이용하여 계층적으로 움직임을 추정하였다. 먼저 4개의 서브 블록에 있는 4개의 DC 값으로 하나의 매크로 블록에 대한 움직임을 추정한 다음 각 서브 블록의 저주파수에 해당하는 2×2에 IDCT를 취하여 16 포인트로 구성된 매크로 블록을 만든 후 이에 대한 움직임을 추정하며, 다섯 번째 단계에서 서브 화소에 대한 움직임을 추정함으로써 움직임 추정을 마친다. 탐색영역을 겹치는 방식이 겹치지 않는 방식보다 좋은 PSNR값을 보여 주었다.
홈 네트워크 시스템에서는 각각의 전자 디바이스는 제조사별로 부과된 고유한 제어 데이터 포맷들을 가지고 있으며 거기엔 다양한 디지털 디바이스와 프로토콜 타입들이 있다. 게다가 다양한 디바이스들 간에는 서로 상호 운영환경들이 상이하기까지 하다. 이와 같은 특징들로 인해 홈 네트워크 시스템은 데이터 호환, 동시 제어, 동적 플러그인과 같은 결정적인 기능들을 지원하기가 매우 어렵다. 따라서 홈 네트워크 시스템은 상대적으로 재사용성이 낮은 편이다. 본 논문에서는 홈 네트워크 시스템의 재사용성을 향상시키기 위해 가변성들을 지원할 수 있는 재구성 가능한 프레임워크 설계 기법을 제안한다. 이를 위해 홈 네트워크 시스템의 가변적인 부분들을 추출하여 이러한 가변부들을 가변성 타입들로 정의한다. 그리고 이러한 가변부들을 반영한 재구성 가능한 프레임워크의 구조를 설계하고 선택 기법과 플러그-인 기법을 통해 재구성 가능한 프레임워크를 특화시킬 수 있는 기법을 제시한다. 또한 제안된 프레임워크를 실제 홈 네트워크 시스템에 적용함으로써 재사용성과 제안된 설계 기법을 평가하고, 재사용성 평가 메트릭을 이용해서 이러한 사례 연구들의 결과를 평가하여 분석하고자 한다. 본 연구의 제안된 기법이 평가 결과를 분석한 결과 현존 시스템보다 재사용성을 보다 향상시킬 수 있음을 기대한다.
최근 모바일 컴퓨팅 기술과 하드웨어 기술의 발달과 무선 이동 단말기 성능의 급속한 진보로 모바일 단말기와 서버간의 데이터 동기화에 대한 중요도가 점점 증가하고 있다. 또한 OMA(Open Mobile Alliance)에서는 SyncML(Synchronization Markup Language)를 이용한 표준 동기화 방법을 제안하여 권고하고 있다. 그렇지만 동기화 대상이 되는 데이터는 일반적인 문서 데이터 및 스케줄러 등의 데이터로 다소 제한적이다. 본 논문에서는 이런 일반적인 데이터뿐만 아니라 응용 가치가 높은 GIS 데이터를 효과적으로 동기화하기 위한 SyncML 기반 표준 프레임워크를 제시한다. 이를 SCGFG(Syncml Combination Gml For Gis)라 한다. SCGFG는 국제 GIS 표준으로 사용되고 있는 GML을 응용한다. 또한 XML 포맷을 사용하여 SyncML과 GML에서 발생되는 데이터 크기의 증가 문제를 효과적으로 제거한다. 제안한 SCGFG는 여러 개의 서버와 여러 개의 클라이언트간의 GIS 데이터 스마트 동기화를 원활하게 지원한다.
최근 생물정보학의 발전과 함께 생물 관련 정보들이 기하급수적으로 증가하고 있다 연구 대상 도 DNA, RNA, 단백질에서 더 나아가 이들의 상호작용 및 조절 메커니즘에 의해 기능들이 어떻게 수행되는 지에 관한 바이오패스웨이까지 포함하게 되었다. 바이오패스웨이는 광대한 양의 정보를 포괄하며 구성체 사이의 유기적 관계를 나타내고 있는 것이므로 이를 컴퓨터로 처리하기 위해서는 보다 명료하며 직관적인 표현이 요구된다. 그러나 기존 시스템에서 사용하는 표기법들은 명료하게 해석될 수 없는 경우가 많고 표현 가능한 영역이 특정 한 단면에만 국한되어 있으며 같은 정보를 표현하여도 시스템마다 표현 레벨과 방식이 달라 시스템 확장 및 통합이 어려운 상황이다. 본 논문에서는 다양한 종류의 바이오패스웨이 지식을 체계적인 단일 표기법을 사용하여 보다 명료하고 효율적으로 표현하며 단일화되고 통일된 UniPath 표기법을 제안하였다. 또한 이 표기법을 적용하여 바이오패스웨이 지식을 그래프 형태로 편집함으로써 그 정보를 등록하며 XML 포맷으로 쉽게 변환할 수 있는 프레임 기반 지식 표현 시스템을 설계하고 실제 데이타에 적용함으로써 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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