인터넷의 성장과 더불어 웹 환경에서 동작하는 웹 애플리케이션을 체계적으로 개발하고 유지 관리하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 웹 애플리케이션 설계 단계에서 웹 애플리케이션을 모델링하기 위한 여러 기법과 프로세스가 제시되었다. 그러나 기존의 연구들은 웹 애플리케이션 모델링의 요구사항에 대한 정확한 정의가 부족하고 웹 애플리케이션의 기술에 의존적이다. 본 연구에서는 웹 애플리케이션 모델링 요구사항에 대한 정의를 명확히 하고 웹 애플리케이션의 기술적인 면에 독립적인 고수준의 추상화를 통해 웹 애플리케이션을 UML로 구조 모델링하는 기법을 보인다. 구조 모델링은 컨텐츠의 구조와 각각의 컨텐츠가 실제 화면에 어떻게 매핑되는지를 표기하여 실제 구현 상태를 모델링에서 나타내는 것이 가능하도록 한다. 마지막으로 제안한 기법을 통해 일반적인 형태의 간단한 웹 애플리케이션을 모델링함으로써 유용성을 검증한다.
분산 시스템 구성관리를 위해서는 여러 가지 구성환경정보를 로컬 파일 시스템에 저장하거나 네트워크를 통해서 다른 노드에 전달하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 구성관리를 위한 자바 객체와 XML을 사용한 분산시스템의 구성관리를 위한 영속성, 구조화. 재사용성을 가진 구성관리 프레임워크를 제시한다. 기존 연구에서는 문자열 타입만 제공하거나 자바 언어의 모든 타입을 빈즈 규약에 따라서 접근하였으나 본 연구에서는 재사용성과 성능향상을 위해서 구성관리에서 사용되는 일반타입, 리스트타입, 중첩타입으로 이루어진 구성정보 모델을 사용하였다. 또한 JDK버젼과 XML파서 방식에 따른 성능 분석 결과를 제시한다. 또한 분산 시스템에서 이벤트 기반의 메시징 시스템의 이벤트를 전달하는 표준적인 API로 사용될 수 있다.
실제 공간에서 네트워크를 통해 지역적으로 산재해 있는 통신 노드들에 관한 최단거리 문제 등을 위시한 각종 지리적 요소를 지니고 있는 문제들을 다루는 것은 복잡할 뿐만 아니라, 환경 및 상태 의존적이라 용이하지 않다고 할 수 있다. 본 논문에서는 네트워크를 통해 존재하는 실제 공간상에서의 지리적 성격의 문제를 특정 공간상의 문제로 매핑하여, 형식화(formalization)함으로써, 그 공간상에서의 수학적 문제로 변환하여 접근할 수 있는 효율적이고 간단한 방법을 제안한다. 그리하여 인터넷상에서의 2 노드 간의 최단 거리 문제를 위한 접근으로서, 본 논문에서 제안된 공간상에서의 두 노드 간의 수학적 거리를 정의하여 정형화된 수학적 최단거리를 구하도록 한다.
현재 디지털 도서관 시스템에서 제공하는 정보검색 서비스는 HTML, HTTP등에 근간을 둔 구조적인 방법이지만, 시맨틱 웹 환경에서의 디지털 도서관 시스템은 보다 지능적이고, 상호 응용성이 뛰어난 시맨틱 웹 서비스에 근간을 둔 방법이 필요하다. 대부분의 시맨틱 웹 서비스 시스템에서는 사용자의 요구와 일대일로 매핑 되는 서비스가 있다고 가정하지만 본 논문에서는 이런 경우가 매우 드물다고 가정한다. 이런 가정 하에 본 논문에서는 에이전트가 시맨틱 웹 서비스를 효율적으로 할 수 있는 새로운 planning방법과 execution방법에 대하여 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 사용자가 시맨틱한 질의를 할 수 있고, 에이전트는 그 의미를 파악하여 가능한 모든 경우를 도입하여 planning을 하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법과 시스템은 새로운 분야에서의 시맨틱 웹 서비스모델로도 적용 가능하다.
본 논문에서 등간격 선형 어레이로 입사하는 다중 인코히어런트 간섭 신호를 효율적으로 줄이기 위한 새로운 빔형성 기법을 제안한다. 제안된 알고리듬의 기본개념은 잡음과 간섭이 존재하는 신호로부터 행렬 특성매핑을 이용하여 원하는 신호를 복원하는 과정을 연속적으로 시행하는 것이다. 제안된 빔형성기법이 기존 LCMV 빔형성기보다 우수한 성능을 제공한다는 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 보여주었다.
본 논문은 무선 인터넷 환경에서 사용자의 편의와 상호 운용성을 고려해서 유선상의 HTML 프레임 콘텐츠를 변환시키는 프레임 지원 HTML 변환기의 설계 및 구현에 대해 기술한다. 구현된 HTML 변환기는 일반 텍스트 콘텐츠의 경우, 일대일 태그 매핑을 통해 WML 콘텐츠로 변환이 된다. 프레임으로 구성된 콘텐츠는 프레임 콘텐츠 재구성 모듈에서 일련의 재구성 과정을 거친 후에 대부분의 프레임 콘텐츠가 여러 메뉴에 대해서 보여지는 타겟 프레임은 하나로 고정되어 있는 것을 고려해서 무선 단말기의 화면에 1행 2열의 테이블 형태의 WML 콘텐츠로 변환이 된다. 즉 좌측열에는 여러 메뉴 콘텐츠를 우측열에는 타겟 프레임에 보여지게 되는 콘텐츠를 위치 시킴으로해서 프레임 콘텐츠의 변환을 수행한다. 추가적으로 이미지 맵이 포함된 콘텐츠의 변환은 이미지 맵 관련 태그를 파싱한 후, 링크되어 있는 HTML 문서의 이름을 추출해서 WML 콘텐츠 데이터로 대체하고, 해당 콘텐츠로 링크시킴으로써 변환이 가능하게 한다.
이 논문에서는 손상에서 복원 되었거나 기타 이유로 DVR 시스템의 관리에서 벗어난 파편화된 다채널 영상 파일들에 대한 다채널 영상 재생 기법을 제안한다. 이를 위해 영상에 매핑 된 메타데이터에 기반 하여 촬영 시간에 대응되는 올바른 시간적 위상에서 재생될 영상 파일을 실시간으로 불러오고, 재생이나 탐색 중에 시간을 동기화시키는 과정을 수행 한다. 그리고 오픈소스 영상 재생 API인 VLC Player를 활용하여 시스템을 설계 하였고, 구현한 시스템은 상용 DVR 시스템을 사용하지 않고도 다채널 영상 파일을 직관적으로 판독할 수 있는 환경을 제공한다.
최근 차세대 미디어 중 하나로 가상의 공간내에서 현실적인 경험과 환경을 사용자에게 제공해 줄 수 있는 몰입형 미디어가 각광받고 있다. 이러한 가상현실 세계를 제공할 수 있는 VR미디어의 등장은 몰입형 미디어가 점차적으로 추구하는 실감서비스의 발전 형태를 단적으로 보여주고 있으며 사용자의 움직임에 따라 보다 자연스러운 현실감 및 몰입감을 지원하는 노력이 지속적으로 연구되고 있다. 이러한 추세를 반영하듯, MPEG은 최대 6DoF 사용자 움직임을 지원함과 동시에 고해상도의 VR 해상도를 제공하는 몰입형 미디어 요소기술 개발을 위하여 MPEG-I(Immersive) 표준화를 진행 중에 있다. 본 논문은 종래 3DoF 움직임(회전운동)을 지원함과 동시에 병진운동에 따라 360VR영상 내 가상시점을 매핑함으로써 보다 자연스러운 몰입감을 제공할 수 있는 6DoF지원 360VR 테스트 플랫폼을 제안한다.
For the Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) problem, a different path results in different SLAM results. Usually, SLAM follows a trail of input data. Active SLAM, which determines where to sense for the next step, can suggest a better path for a better SLAM result during the data acquisition step. In this paper, we will use reinforcement learning to find where to perceive. By assigning entire target area coverage to a goal and uncertainty as a negative reward, the reinforcement learning network finds an optimal path to minimize trajectory uncertainty and maximize map coverage. However, most active SLAM researches are performed in indoor or aerial environments where robots can move in every direction. In the urban environment, vehicles only can move following road structure and traffic rules. Graph structure can efficiently express road environment, considering crossroads and streets as nodes and edges, respectively. In this paper, we propose a novel method to find optimal SLAM path using graph structure and reinforcement learning technique.
본 논문에서는 3차원 스캔 없이 이미지 입력만을 사용한 개인 체형을 고려한 모바일 가상 착용 시스템의 전체 과정을 설계하고 개발하였다. 이를 위하여 이미지상 인물의 자세와 체형의 추정을 통하여 3차원 인체모델(SMPL)을 추정하는 최근의 방식을 이용하였고, 앞 뒷면 의상 이미지를 2차원 texture 매핑과 평면 triangle mesh로 복원하고 의상 봉제 (sewing) 시뮬레이션을 사용하여 3차원 의상 모델을 생성하는 방법을 새롭게 개발하였다. 또한 이를 활용한 3차원 개인화된 가상 착용 모바일 앱과 서비스를 Flask와 iOS 환경에서 SceneKit을 활용하여 개발하였다. 이를 통하여 단순히 의상의 매칭과 스타일 뿐 아니라 사이즈에 따른 착용 Fit을 구매 전에 확인할 수 있는 전체 서비스를 실현 및 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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