현재의 멀티미디어 스트리밍 서비스는 무선 환경 같은 여러 형태의 단말에게 동시에 서비스를 제공하고 있다. 그러나 이러한 스트리밍 서비스를 제공하기 위해서는 이질적인 네트워크에서 발생하는 에러를 최소화한 적응형 QoS 기술을 제공해야 하는 것이 우선적으로 고려되어야 한다. 본 논문은 스트리밍 미디어의 효율적인 전송을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 클라이언트의 피드백 정보를 이용하여 전송량에 따라 적응적인 전송 알고리즘을 제시하고, 계층화된 데이터의 중복 전송을 통하여 에러를 감소시키고, 데이터의 전송 효율을 높이는 방법에 대해서 설명한다. 제안되어진 알고리즘이 적용된 적응형 MPEG 시스템의 전송 모듈을 설계하고, 실험을 통해서 우수성을 증명한다.
본 논문에서는 움직임이 존재하는 부분의 사선 방향 보간 성능을 개선하여 기존의 움직임 적응형 3 차원 순차 주사화 알고리즘 기법을 개선한 순차 주사화 방법을 제안하였다. 움직임 적응형 3 차원 순차 주사화를 위하여 밝기 형태 패턴(brightness profile pattern)을 이용하여 필드간의 움직임 정보를 좀 더 정확하게 추출할 수 있었으며 움직임이 있는 부분의 경우 에지의 방향 정보를 이용하여 사선 방향 보간을 수행함으로써 전체적인 순차 주사 변환 화질을 개선할 수 있었다. 제안된 알고리즘을 하드웨어로 구현하여 다양한 동영상에 대해서 성공적으로 적용됨을 확인하였다.
본 논문에서는 영상안에서의 노이즈를 제거하기 위한 방법과 영상을 압축하기 위한 방법을 제안하였다. 영상을 필터링하기 위한 방법으로 해상도의 손상 없이 영상의 신호대잡음비(SNR)를 개선시킬 수 있는 국부 형태 적응 필터링을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 템플릿 형태가 고정되어 있는 기존의 필터링 방법 대신에 다중 템플릿들을 정의하였다. 적응 템플릿 필터링을 자기공명영상에 적용할 때 기존의 필터링 방법들에 비하여 향상된 결과를 얻을 수 있으나. $T_1$ 영상과 같이 비교적 작은 동적 범위를 가진 영상에서는 에지에서 계단모양의 artifact가 발견되곤 한다. 본 논문에서는 다중 성분을 갖는 복셀들을 선별하여 이들에 대해서는 가장 큰 크기의 템플릿을 할당함으로써 artifact를 제거하는 방법을 제안하였다. 영상 압축에 있어서는 두 가지 모델이 제안되었다. 첫 번째로, 향상된 정수 기반 웨이블렛 변환을 사용한 무손실에 가까운 압축을 제안하였으며, 두 번째로, 완전 복원이 가능한 정수 기반 웨이블렛 변환을 사용한 통합된 유/무손실 압축을 제안하였다. 모의 실험에서, 제안된 알고리즘에 의해 재구성된 영상들은 부동 소수점 기반 웨이블렛 변환과 JPEG에 의해 재구성된 영상들에 비해 높은 신호대잡음비를 보였다.
인간과 환경과의 관계의 역사적 변천을 인구변화와 자원관리의 측면에서 분석하는 기존 관점은 인구기초이론, 기술기초이론, 시장기초이론 등으로 분류된다. 이러한 관점은 어느 한가지 변수를 독립 변수로 가정하는 입장을 취하므로 흔히 '단일요소이론'이라고 불리며, 제각기 장점이 있기는 하지만 현실 세계의 복합성을 단지 부분적으로 설명하는데 그치는 문제점을 내포하고 있다. 현실세계의 모든 사건은 개방된 체계 속에서 발생하기 때문에, 모든 사건은 단선적인 인과관계로 파악될 수 없을 만큼 서로 복합하게 얽혀 있다. 이에 대하여 문화생태이론은 단일요소이론의 그러한 한계를 극복하고 현실세계의 복합성을 분석할 수 있는 개념과 방법을 제시하고 있다. 문화생태이론은 실로 인간과 환경과의 관계가 역사적으로 변천해 온 과정을 탐구하는데 적합한 개념과 방법을 장점으로 내세우는 새로운 관점이라 할 수 있다. 문화생태이온은 인구, 기술, 시장, 제도 등 요소의 중요성이 시간과 장소에 따라 다를 수 있다는 가정 하에서 어떠한 요소라도 어느 한 장소와 시점에서 인간과 환경과의 관계의 변화를 주도할 수 있다고 기대한다. 한국 농촌의 인간과 환경과의 관계를 탐구함에 있어서 활성되어야 할 문화생태이론의 기초적인 개념은 '지역인간생태계'와 '문화적 적응'이다. 한국 농촌의 지역인간생태계는 그 특성상 인구, 농업, 시장, 제도로 구성되어 있다고 볼 수 있다. 문화적 적응이란 변화하는 환경 속에서 사회구성원들의 환경에 대한 적응도를 높일 수 있는 행동양식을 새로이 선택하는 행위를 일컫는다. 한국 농촌에서는 적응전략이란 농업의 집약화와 상업화 또는 산아제한과 인구이동이라는 측면에서 분석될 수 있을 것이다. 생존, 기술, 취락형태, 토지이용, 무역이나 교역 등은 적응전략을 분석하는데 간접적인 자료를 제공해 줄 것이다.
본 논문에서는 매 프레임 단위로 새롭게 노이즈를 추정하는 방법을 적용하는 전처리 기법을 이용하여 적응 지각필터의 속도를 향상하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 전처리 잡음 추정 알고리즘은 잡음에 열화 된 대역으로부터 잡음을 추정하여 적응 지각 필터에 적용함으로써 오디오 신호의 음질을 개선하는 알고리즘이다. 이는 처리되는 신호 구간에 따라 잡음에 열화 된 대역으로부터 잡음을 추정함으로써 초기 추정 잡음에 보다 가까운 추정 잡음을 얻을 수 있다. 결과적으로 적응 지각 필터의 수행 횟수를 효과적으로 줄일 수 있다. 이는 기존의 묶음 구간에서 추정잡음을 이용한 적응 지각 필터의 SNR 및 MNR 비교와 적응 지각 필터 적용 횟수, 동작 시간 등을 이용하여 개선을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 3차원 모델을 검색하기 위한 형태 기반 기술자를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 모델의 기하학적인 특성을 고려하여 레이 캐스팅 샘플링과 구면조화함수를 이용하는 방법이다. 레이 캐스팅 기법은 모델의 외형을 고려한 적응적인 방법으로 샘플링 하여 기술자에 포함되는 형태 정보를 증가시켜 기술자의 식별성을 높인다. 또한 구면조화함수 계수 추출에서는 기하학적인 주파수 특성을 고려하여 적응적인 계수를 추출한다. 이 방법은 검색 성능에 영향을 미치지 않고 기술자를 조밀하고 간결하게 만든다. 최종적으로 두 방법을 결합함으로써 검색 엔진에서 이용 가능한 기술자를 생성한다. 실험 결과에서는 제안된 알고리즘의 성능이 기존 방법에 비해 약 $12.5\%$ 향상 된 것을 확인 할 수 있다.
이 논문에서는 XML을 이용하여 웹 기반 적응적 하이퍼미디어 시스템을 설계한다. 설계한 적응적 하이퍼미디어 시스템은 학습자 각각의 동적 이해 과정을 통해 하이퍼미디어 컨텐츠를 프리젠테이션 할 수 있는 기능을 포함하고 있다. 학습자 프로필은 학습자 모델 안에 포함되어 있고, 하이퍼미디어 컨텐츠인 영역 지식은 개념 기반의 영역 모델 형태로 설계되었다. 따라서 이 논문에서는 XML을 이용해서 영역 모델과 학습자 모델을 구조화하기 위한 두 가지의 다른 마크업 언어를 정의한다. 이러한 마크업 언어는 웹 기반 교육용 적응적 하이퍼미디어 분야에서 자료를 구조화하기 위한 간단한 방법론을 가지고 쉽게 확장될 수 있고 저작될 수 있다.
최근 멀티미디어 서비스 관련 업계 및 시장에서는 콘텐츠로서의 3D 입체영상과, 전송기술로서의 HTTP 적응적 스트리밍 기법이 큰 관심을 받고 있다. 주목받고 있는 두 기술을 통해 유망하고 시장성 있는 멀티미디어 서비스 모델을 창출할 수 있을 것으로 기대되나, 현재의 표준기술에서는 두 기술의 유기적인 결합 방법을 제공하고 있지 않다. 3D 콘텐츠 서비스는 대역폭이 보장되거나 구애받지 않는 방송 및 저장 서비스 위주로 편중되어 있고, 적응적 스트리밍 서비스는 특정 코덱에 의존적이며, 단순한 영상구성 정보만을 제공하는 기초적 형태의 3D 서비스 제공 방법만을 제공하고 있다. 이에, 본 논문은 인터넷망을 기반으로 안정적이고 끊김 없는 스트리밍 서비스를 다양한 형태의 스테레오스코픽 비디오를 통해 호환성 있는 형태로 제공하기 위한 3D 비디오의 적응적 스트리밍 전송규격을 제안하고자한다. 제안하는 기술은 스테레오스코픽 비디오의 저장에 대한 서비스 지향적 표준기술인 스테레오스코픽 비디오 어플리케이션 포맷을 기반으로, 적응적 스트리밍에 대한 대표적 표준기술인 DASH를 통해 직접 적용 가능하도록 설계되었다. 본 논문의 제안 기술은 MPEG에서 작업표준안으로 채택되어 표준기술로 고려되고 있어, 향후 관련 분야에서의 실용적인 산업화를 위한 기틀을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
지식 발견 (knowledge discovery)의 관점에서, 단기간 동안 취득된 데이터 패턴을 학습하고자 하는 경우 데이터에 비일관적인(inconsistent) 패턴이 포함되어 있다면 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule) 기반의 지식 표현 방법 및 적절한 학습 알고리즘을 이용하여 효과적으로 다룰 수 있다. 하지만 장기간 동안 지속적으로 얻어진 데이터 패턴을 다루고자 하는 경우, 데이터가 시변(time-varying) 특성을 가지고 있으면 기존에 추출된 지식을 변화된 데이터에 활용하기 어렵게 된다. 때문에 이러한 데이터를 다루는 학습 시스템에는 패턴의 변화에 맞추어 갈 수 있는 지속적인 적응력(adaptivity)이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 적응성의 측면을 고려하여 평생 학습(life-long learning)의 관점 에 서 확률적 퍼지 룰 기반의 학습 시스템에 적용될 수 있는 두 가지 형태의 적응 방법에 대해서 설명하도록 한다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 실현 가능성이 높아지면서 동적으로 변화하는 외부 환경에서의 소프트웨어 역할이 중요해지고 있다. 유비쿼터스 환경의 소프트웨어는 다양한 센서로부터 입력되는 문맥정보를 분석하고 그 결과에 따라 적절하게 서비스를 제공할 수 있는 자기적응형(self-adaptive) 소프트웨어 형태가 되어야 한다. 이러한 특징을 가진 소프트웨어를 개발하기 위해서는 문맥정보에 대한 정적분석 활동과 문맥 변화에 상호 작용하는 동적분석 활동이 개발 전 과정에 걸쳐 체계적으로 수행되어야 한다. 본 연구에서는 외부 환경의 문맥정보에 가변적으로 반응하는 자기적응형 소프트웨어의 요구사항을 분석하고, 문맥정보 조건에 따라 재구성 가능한 컴포넌트 기반 아키텍처를 설계하기 위한 자기적응형 소프트웨어 설계 방법을 제시한다. 또한 본 연구의 방법을 적용하여 설계한 스마트 홈 시스템에 대한 사례연구를 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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