본 논문은 임베디드 소프트웨어 개발자가 개발 소프트웨어의 성능 테스팅 결과를 그래픽 형태의 인터페이스를 통해 쉽고 편리하게 분석할 수 있는 성능 분석기를 제안한다. 제안하는 성능 분석기는 임베디드 소프트웨어에 대해 생성된 텍스트 기반 저수준의 성능 평가 정보를 그래픽 형태의 결과 화면으로 재구성하기 위한 API로 변형하는 정보 변환기 모듈과 API 형태의 자료구조를 이용해 성능 평가 결과를 그래픽 형태로 출력하는 레포트 생성기로 구성된다. 제안하는 그래픽 기반의 성능 분석기는 개발자나 사용자에게 그래픽 형태의 편리한 성능 분석 레포팅을 제공한다. 따라서, 임베디드 소프트웨어 개발자는 기존의 텍스트 형태의 결과를 분석하기 위한 시간과 노력을 줄일 수 있고, 즉각적이고 직관적인 결과 분석기회를 얻을 수 있어 관련 소프트웨어 개발 효율성을 높일 수 있을 것이다.
최근 컴퓨터 그래픽 S/W는 변수화 모델링과 생성알고리즘을 제공함으로써 기하학적 표현의 다양성뿐만 아니라 설계자의 의도를 체계적으로 모듈화할 수 있는 여러 가지 가능성을 열어주고 있다. 이 연구에서는 이러한 가능성을 지닌 컴퓨터 그래픽 S/W기반으로 초기 구조형태를 생성하는 방법을 제시하고자 한다. 특히 변수화 모델링과 생성 알고리즘을 이용하여 다양한 설계대안을 생성한다. 더욱이 동적 그래픽스개념을 이용하여 설계자가 한편에서는 구조형태를 생성하는 동안에, 또 다른 한편에서는 상응하는 힘의 흐름도가 마련되도록 한다. 이는 궁극적으로 힘의 흐름에 근거한 합리적 초기 구조형태 설계를 지원하게 될 것이다.
내장형 시스템(embedded system)의 발전에 따라, 더욱 복잡하고 높은 신뢰성을 가지는 내장형 응용프로그램의 개발 필요성이 요구된다. 내장형 소프트웨어의 성능 평가 및 분석 도구는 내장형 소프트웨어 개발 속도와 신뢰성을 높이기 위한 유용한 도구이다. 개발자나 사용자는 성능 평가 결과와 로그 정보를 직관적으로 판단하기 위해 GUI 형태의 결과보고 도구(result report tool)나 뷰어(viewer)를 이용할 수 있다. 그러나 보통의 성능 평가 및 분석 도구가 이용하는 로그 데이터는 텍스트 기반의 저수준 정보이므로, 개발자의 다양한 요구에 맞는 분석 결과보고 도구 나 뷰어를 생성하기 위해서는 로그 정보에 대해 많은 분석 시간과 노력을 기울여야 한다. 본 논문은 내장형 시스템 개발자가 쉽고 편리하게 원하는 GUI 형태의 결과 분석도구를 생성할 수 있도록 하기 위한 프로파일 로그 분석 방법을 제안한다. 제안하는 로그 분석 방법은 저수준의 성능 평가 로그를 분석하여 자료구조화 하는 모듈과 이것을 GUI 형태로 쉽게 변경할 수 있는 API 수준의 함수를 제공한다. 제안하는 로그 분석 방법에 의한 API를 통해 개발자나 사용자는 자신의 취향에 맞는 GUI 형태의 결과 분석 도구를 쉽고 빨르게 생성하여 내장형 소프트웨어 개발의 효율성을 높일 수 있다.
내장형 소프트웨어 성능 평가 및 분석 도구는 제한된 자원에 효율적인 내장형 소프트웨어의 개발 속도와 신뢰성 향상을 위한 유용한 도구이다. 본 논문은 내장형 시스템 개발자가 쉽고 편리하게 성능 평가 결과를 분석하고 효율적인 소프트웨어 개발 기회를 보장받을 수 있는 GUI 형태의 성능 분석 레포팅 뷰어(reporting viewer)를 설계하고 구현한다. 제안하는 성능 분석 레포팅 뷰어는 내장형 소프트웨어에 대해 생성된 저수준의 성능 평가 로그를 API 수준의 자료구조로 변경하는 정보 변환기 모듈과 API 형태의 자료구조를 이용해 사용자가 원하는 결과를 GUI 형태로 출력하는 레포팅 생성기로 구성된다. 제안하는 성능 분석 레포팅뷰어는 개발자나 사용자에게 그래픽 형태의 편리한 성능 분석 레포팅을 제공하며, 나아가API를 통해 개발자 자신의 취향에 맞는 레포팅 화면의 구성과 개발 가능성을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
개념적 설계단계에서 교량형태를 자유롭게 생성하는 것이 매우 중요하다. 그러나 공학적 설계자의 입장에서는 다양한 형태를 상상하기 보다는 힘의 전달방식에 따른 구조시스템의 종류를 우선적으로 생각하게 된다. 이 연구에서는 교량형태를 기하학적 측면에서 새롭게 살펴봄으로써 기존의 공학적 접근법에서 막혔던 상상력의 한계를 확장시키고자 한다. 우선적으로 기존교량의 형태를 기하학적으로 분석하고, 기하학적 특징이 뚜렷한 교량형태에 대해서는 이 연구에서 제시하는 기하학적 접근법을 이용해서 생성해본다. 이 연구의 초점은 새로운 구조물 형태생성의 기하학적 원리를 개발하는 것이 아니라, 기존의 정립된 기하학적 원리를 이용하여 다양한 설계대안을 생성하는 접근법을 제시하고자 한다.
미래의 정보전에서는 자신의 정보 시스템에 대한 침해 방지, 복구 등의 수동적인 형태의 보호뿐 아니라 상대방의 정보 하부 구조(Information Infrastructure)에 대한 공격같은 적극적인 형태의 보호가 요구된다. 본 논문에서는 미행에 의한 부정 행위자 신분 확인 시스템을 제시한다. 신분 확인 시스템은 부정행위자에 대한 신분정보를 생성, 유지함으로써 침해 사고를 예방하고 부정시스템은 부정 행위자에 대한 역공격도 가능하게 한다. 또한 부정 행위자의 접속 경로에 따른 미행을 통하여 침입자의 행위를 실시간으로 분석, 보고함으로서 보다 정확한 신분 확인이 가능하다.
제조업과 같은 산업체에서는 현장을 이해하고 문서를 확인하는 과정에서 시간, 비용이 많이 소요되기 때문에 해석하기 용이한 3차원 형태의 데이터로 미리 제작하고 온라인으로 모델을 공유하고 수정하는 것은 작업 효율을 향상시킬 수 있다. 작업물을 3D 객체 형태로 분석하거나 수정 보완을 위한 가상 목업(mock-up)으로 활용할 경우, 3D 모델링을 빠르고 정확하게 생성하는 기술에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 2D CAD 이미지를 분석하여 도형 형태와 수치 정보를 각각 인식하고 3D 객체를 자동 생성하는 방법의 설계를 제안한다. 제안한 방식을 통해서 2D 이미지 파일의 별도 변환 없이 3D 객체로 자동 생성할 수 있다. 빠르게 자동 생성된 3D 객체는 XR 등의 다양한 플랫폼에서 정확하고 세밀한 형태를 가상 공간에서 공유할 수 있어 작업자 간 협업 효율성을 높일 수 있다.
본 연구에서는 엔트로피 이론을 사용하여 ICA(Independent Component Analysis) 점수함수를 생성하는 새로운 밀도추정자(Density Estimator)를 제안한다. 원 신호에 대한 밀도함수의 추정은 적당한 점수함수를 생성하기 위해 필요하고, 미분 가능한 밀도함수인 커널을 이용한 밀도추정법(Kernel Density Estimation)을 이용하여 점수함수를 생성하였다. 보다 빠른 점수함수의 생성을 위해서 식의 형태를 convolution 형태로 표현하였으며, ICA 학습을 위해서 결합엔트로피를 최대화(Joint Entropy Maximization)하는 방향으로 커널의 폭을 학습하였다. 이를 위해서 기울기 강하법(Gradient descent method)를 사용하였으며, 이러한 제약 사항은 새로운 밀도 추정자를 설계하기 위한 기본적인 개념을 나타낸다. 실험결과, 커널의 폭을 담당하는 smoothing parameters들이 일정한 값으로 학습함을 알 수 있었다.
이 논문에서 우리는 생체모방 시스템을 구현하기 위해 일반적인 기계 시스템과 인간의 신경 진동자 모델을 결합하였다. 이러한 시스템은 외부환경의 변화에 따른 효과적인 자율 적응 운동 형태를 생성할 수 있다. 인간 및 동물의 주기적 자율 운동을 관장하는 Central Pattern Generator (CPG)는 신경 진동자 네트웍에 의해서 표현가능하고 이는 신경 진동자 모델 내부의 sensory 피드백 신호를 통해, 주기성을 같은 외란에 상호 작용하여 적절한 운동을 생성해 낸다. 따라서 이를 기계 시스템에 결합하면 이러한 시스템은 변화되는 환경이나 잘 알지 못하는 외란에 대하여 자율적으로 적응된 운동을 보일 수 있다. 이를 위해 본 논문은 이러한 신경 진동자 모델과 결합된 realtime 시스템을 구현하고 그 자율 적응 운동의 생성 가능성을 살펴본다.
본 논문에서는 증강 현실 환경에서 실시간 마커리스 트래킹을 수행하기 위한 특징 서술자 데이터베이스 생성 및 검색 방법을 제안한다. 먼저, 특징 서술자를 효율적으로 검색하기 위하여 특징 서술자의 형태를 기준으로 정수 부호화 하여 총 4 단계의 인덱스 데이터베이스를 구성한다. 특정 특징 서술자의 검색은 데이터베이스에서 각 단계별로 유사성 있는 후보 특징 서술자의 인덱스를 탐색하고 입력된 특징 서술자와 탐색된 모든 후보 특징 서술자들의 유클리드 거리 값 비교를 통해 이루어진다. 본 연구에서 제안한 검색방법은 형태를 기반으로 유사하지 않은 특징 서술자들을 검색 대상에서 제외하여 검색의 효율을 높였다. 제안된 방법은 기존 KD-Tree 방법에 비해서 특징 서술자당 약 16ms의 검색 속도 개선이 있었음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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