뉴스 비디오 데이터베이스 시스템을 구축하기 위해서는 장면변환 검출 기법이 매우 중요하다. 일반적인 분할기법으로 컬러히스토그램, $\chi$2 히스토그램, 그리고 Bin_to_Bin difference(B2B) 기법이 주로 이용되고 있다. 본 논문에서는 NTSC 표준에 따른 가중치를 적용하여 보다 효율적인 장면변환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 컬러 히스토그램에서 RGB의 값들을 각각 따로 계산함으로써 히스토그램 구성 및 비교에 필요한 계산시간을 단축하며, $\chi$2 히스토그램에서의 차이 값을 강조하여 임계치 선택을 용이하게 하는 장점을 제공한다. 이 알고리즘의 일반적인 성능 평가를 위하여 본 논문에서는 KBS, MBC, SBS, CNN 및 NHK의 뉴스 비디오들을 실험 도메인으로 하여 이용한다. 실험 결과에서, 제안한 방법은 기존 방법들보다 장면변환 검출에 더 효율적임을 알 수 있고, 임계값들을 자동적으로 할 수 있는 기반을 제시한다.
The Ln-least method is commonly used to estimate the Weibull parameters from the observed wind speed data. In previous studies, the bin method has been used to calculate the cumulative frequency distribution for the Ln-least method. The purpose of this study is to obtain better performance in the Ln-least method by applying probability plotting position(PPP) instead of the bin method. Two types of the wind speed data were used for the analysis. One was the observed wind speed data taken from three sites with different topographical conditions. The other was the virtual wind speed data which were statistically generated by a random variable with known Weibull parameters. Also, ten types of PPP formulas were applied which were Hazen, California, Weibull, Blom, Gringorten, Chegodayev, Cunnane, Tukey, Beard and Median. In addition, in order to suggest the most suitable PPP formula for estimating Weibull parameters, two accuracy tests, the root mean square error(RMSE) and $R^2$ tests, were performed. As a result, all of PPPs showed better performances than the bin method and the best PPP was the Hazen formula. In the RMSE test, compared with the bin method, the Hazen formula increased estimation performance by 38.2% for the observed wind speed data and by 37.0% for the virtual wind speed data. For the $R^2$ test, the Hazen formula improved the performance by 1.2% and 2.7%, respectively. In addition, the performance of the PPP depended on the frequency of low wind speeds and wind speed variability.
링크드 데이터는 아직 링크가 형성되어 있지 않지만 서로 관련된 데이터를 연결하기 위해서 웹을 사용하는 것이다. 링크드 데이터를 생성하기 위해서는 URI와 RDF를 이용하여 데이터, 정보, 지식 등을 표현하고, 공유하며, 연결시킬 수 있어야 한다. 그러나 URI와 RDF에 대한 지식이나 사용 능력이 없는 일반 사용자들이 이러한 링크드 데이터를 생성하는 것은 쉽지 않은 작업이다. 본 논문에서는 이러한 일반 사용자들이 서로 다른 RDF 문서에 존재하는 데이터를 연결하여 링크드 데이터를 생성할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 사용자는 자신의 컴퓨터에 저장한 RDF 데이터나 Swoogle에서 검색한 RDF 데이터들을 연결시키는 새로운 링크를 추가하여 링크드 데이터를 생성하게 된다. 본 논문에서 제안한 시스템은 교수자의 교육용 컨텐츠 제작에 활용될 수 있다. 예를 들어, 교사는 비록 자신이 개발한 것은 아니지만, 학습자의 학습 수준에 적합한 다양한 데이터를 찾아 이를 연결한 링크드 데이터를 제작함으로써 자신의 다양한 학습 컨텐츠를 개발할 수 있다.
현재 운영 중인 대부분의 온라인 모니터링 시스템은 유선망과 근거리 무선망 중심으로 데이터 프로토콜 변환 동기화, 측정 장치의 유연한 운용 요구, 유지보수 등 관리 비용의 증가를 발생시킨다. 따라서 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 유무선 통신망과 효과적으로 연동 운용 가능한 CDMA 통신망 기반의 환정정보 모니터링 시스템 구축방안과 특히, 복수개의 자료수집 장치에 대해 효과적인 운용이 가능한 SMS 데이터 송수신 프로토콜을 제안한다. 그리고 제안된 프로토콜의 운용성과 안전성을 입증하고 SMS를 이용한 데이터 전송 및 운용 효율성을 분석한다.
클라우드 컴퓨팅의 많은 장점에도 불구하고 클라우드 컴퓨팅은 보안이슈는 줄어들지 않으며, 특히 디지털 포렌식은 실질적인 기능을 수행하기에 미비한 실정이다. 최근, 다양한 사이버 범죄가 증가하면서 클라우드 컴퓨팅 환경은 사이버 범죄에 노출되어 있으며 악의적인 공격의 위험을 가지고 있다. 클라우드 포렌식은 자원이 가상공간에 존재할 수 있고, 증거 데이터가 물리적으로 분산되어 있기 때문에 기존의 포렌식 수사와는 다르게 접근해야 한다. 또한, 클라우드 기반 포렌식에서 획득 가능한 증거 데이터에 대한 정의가 되어 있지 않아서 증거 데이터를 수집하는데 어려움을 겪는다. 이에 본 논문에서는 오픈스택 플랫폼을 이용한 클라우드 환경을 구축하고, 클라우드 플랫폼 기반 포렌식을 위해 획득 가능한 로그 데이터에 대해 정리하고, 실제 획득 가능한 로그를 수집 및 분석하고, 클라우드 컴퓨팅 플랫폼기반 포렌식의 한계점과 해결방안을 알아본다.
낸드 플래시 메모리(NAND Flash Memory)는 컴퓨터 시스템의 대용량 저장장치를 위한 소자로써, 대용량화의 주요 원인으로는 메모리 셀(Cell) 당 저장할 수 있는 비트 수를 증가시킴으로써 집적도를 증가시킨 것이다. 그러나, 이러한 집적도의 증가는 에러의 증가를 가져와서 저장장치에서 가장 중요한 신뢰성이 급격하게 저하하는 요인이며, 저장장치의 생명주기(Lifetime)을 감소시키게 된다. 기존에 낸드 플래시 메모리 저장장치의 Lifetime을 증대시키기 위해서 P/E cycle을 고려하여 데이터 영역의 일부를 점점 더 ECC 영역으로 변경시키는 방식을 적용한 바가 있다. 이러한 방식은 데이터 영역의 감소로 인한 저장장치 내에서 관리되는 호스트-플래시 간 데이터 관리 크기의 미스매치로 인한 여러 가지 오버 헤드를 생성한다. 본 연구에서는 P/E cycle에 따른 데이터 영역의 ECC 영역으로의 전환을 통한 Lifetime을 증가시키는 방식에 있어서, 오버헤드를 줄이기 위한 캐쉬 관리 구조 및 매핑 관리 구조에 대한 설계를 진행하였다. 이러한 설계를 낸드 플래시 메모리 기반 저장장치에 적용할 경우, LifeTime을 증대시키기 위해서 ECC를 데이터 영역으로 확장하는 방식을 사용할 때 저하될 수 있는 일반 읽기 및 쓰기의 성능 저하를 어느 정도 감소시켜줄 수 있을 것으로 기대한다.
차량용 블랙박스는 영상, 음성 및 자동차의 주행정보를 저장하는 매체로서 저장되는 데이터를 통해 차량 접촉사고 시 운전자의 과실여부를 판단할 수 있는 중요한 장치로 최근 자동차 시장에서 많은 주목을 받고 있다. 그러나 현재 차량용 블랙박스는 단순히 주행 데이터를 저장만 하고 있어 법적인 근거 자료로 활용되기 위해서는 데이터에 대한 무결성 보장을 제공하는 기능이 없는 상황이다. 블랙박스에 저장된 데이터는 공격자에 의해 위, 변조될 위험이 존재함으로 본 논문에서는 보다 안전한 환경에서의 무결성 보장을 위해 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 무결성을 제공하는 시스템을 설계 한다.
최근 공간정보표현을 위해 벡터데이터 기반 디지털 맵의 활용도의 증가와 측량기술의 발전에 기인하여 높은 수준의 해상도를 갖는 고용량의 GIS(geographic information service) 서비스가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문은 방대한 범위에서 높은 해상도를 갖는 1cm(센티미터) 단위의 정밀 벡터맵의 효율적인 압축을 위해 공간 영역 상에서의 에너지 집중 기법(spatial energy compaction, SEC)을 이용한 벡터맵 압축 기법을 제안한다. 제안 기법은 벡터맵에서 공간정보를 표현하기 위해 주로 사용되는 폴리곤(polygon) 및 폴리라인(polyline) 오브젝트에 대해 압축을 수행한다. 제안 기법에서는 전체 벡터맵을 국부영역으로 나눈 후, 각 국부영역 내의 오브젝트 인접성 및 방향성을 이용하여 세 가지 종류의 빈으로 분류하여 에너지 집중을 수행하며, 미리 정의된 가변길이부호화를 이용해 부호화하여 압축한다. 실험결과 동일한 벡터맵에 대해 1m 정밀도의 벡터간소화 기법이 약 13%의 압축율을 갖는 데 반해, 제안 기법은 1cm 단위의 정밀도에서 원본 데이터의 80%이상 압축이 수행됨을 확인하였다. 또한 이것은 기존에 제안한 SEC 기반 압축 기법보다 높은 압축율을 가지면서 낮은 계산 복잡도를 유지하며, 기존의 벡터 근사화 기법보다 높은 정밀도에서 높은 압축률로 압축할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
본 연구는 수요 및 관심이 증대되고 있는 공간 빅데이터의 개념설정과 이를 기반으로 공간 빅데이터 기술을 활용할 수 있는 서비스 프레임워크를 개념적으로 제시하는데 목적이 있다. 공간 빅데이터는 정형 반정형 비정형 공간 빅데이터를 효율적으로 수집 저장 관리하는 동시에 공간정보와 융합된 다양한 속성정보에 대해 실시간 통합 분석을 수행하여 의미 있는 정보를 추출함으로써 미래에 대응할 수 있는 기술이라 할 수 있다. 또한 공간 빅데이터는 기존 빅데이터가 가지는 3V(Volume, Variety, Velocity) 특성에 4V(Veracity, Visualization, Versatile, Value)가 추가된 특성을 가지며, 저장 관리, 분석, 서비스로 구분하여 활용범위를 설정할 수 있다. 그리고 공간 빅데이터를 활용하기 위한 서비스 측면에서의 프레임워크를 제시하였다. 구체적으로 서비스 관리, 서비스 콘테이너, 서비스 모니터링의 구성요소로 구상안을 제시하였다. 이러한 연구결과를 참조로 새로운 기술 및 기법들을 적용하여 수정 보완하고, 향후 개발예정인 저장 관리, 분석 기술개발과 연계하여 구체적인 서비스 제공방안에 대한 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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