방송환경은 서버(server)와 클라이언트간 대역폭이 서버에서 클라이언트쪽으로는 크고 클라이언트에서 서버쪽으로의 대역폭은 상대적으로 많이 작은 비대칭적(asymmetric) 특수한 환경이다. 또한 대부분의 방송 환경 응용시스템들은 클라이언트측에서 발생한 주로 주식 데이터, 교통 정보와 새로운 뉴스와 같은 여러 가지 다양한 정보를 검색하는 읽기전용 즉 질의 거래들을 허락한다. 그러나, 기존의 여러 가지 동시성 제어 기법들은 이러한 특수성을 고려하지 않음으로써 꽤 높은 데이터 경쟁 상태의 방송 환경에 적용될 때 성능 감소가 일어난다. 이 논문에서는 방송환경에서 가장 적절한 OCC/2VTS(Optimistic Concurrency Control based on 2-Version and TimeStamp)를 제안한다. OCC/2VTS는 캐쉬 내에 두 버전을 사용함으로써 타임스탬프 기법으로 클라이언트가 질의 거래를 자체 해결 할 수 있도록 하였다. 질의 거래 시작 후 2번의 무효화 방송을 통해 읽기 연산 대상 데이터 항목의 값이 바뀌지 않는다면 질의 거래가 갱신 거래의 완료와 상관없이 무사히 완료된다. 그 결과 첫째, 서버에게 완료 요구를 위해 정보를 보내는 기회가 감소하고 무효화 보고서 내에 갱신된 최신의 값을 포함하여 클라이언트들에게 방송함으로써 최근 데이터 값을 서버에게 요구하는 기회를 줄여 비대칭적 대역폭을 효율적으로 활용한다. 둘째, 질의 거래의 완료율을 최대한 높여 처리율을 향상시킨다.
최근 딥러닝 모델을 기반으로 한 객체 추적 알고리즘의 활용도가 증가하고 있다. 영상에서의 다중 객체의 추적을 위한 시스템은 대표적으로 객체 검출 알고리즘과 객체 추적 알고리즘의 연쇄된 형태로 구성되어있다. 하지만 여러 모듈로 구성된 연쇄 형태의 시스템은 고성능 컴퓨팅 환경을 요구하며 실제 어플리케이션으로의 적용에 제한사항으로 존재한다. 본 논문에서는 위와 같은 객체 검출-추적의 연쇄 형태의 시스템에서 객체 검출 모듈의 연산 관련 프로세스를 조정하여 저성능 컴퓨팅 환경에서도 실시간 동작을 가능하게 하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 IT기반의 영상제작환경에서 advanced authoring format(AAF)의 메타데이터 사용을 제안한다. 영상제작시스템이 화질열화와 데이터 보관, 작업시간의 단축 등의 이유로 점차 디지털화되면서 메타데이터의 필요성이 증대되고 있다. 이러한 환경에서 시스템 간에 메타데이터의 손실 없이 콘텐츠를 전송하는 능력, 즉 상호변환 가능성이 중요해 진다. 현재 방송, 영화 환경에서 editing decision list(EDL)이 많이 사용되고 있지만 효율성 측면에서 좋지 못한 성능을 보인다. 이에 제안하는 AAF와 기존에 사용되는 EDL의 컷, 효과 메타데이터의 전송 여부를 비교 실험 하였으며 그 결과 AAF가 EDL보다 더 많은 영상정보를 포함하고 있음을 확인하였다.
CCTV를 사용하여 저조도와 같은 열악한 환경에서도 범죄 예방 및 특정 대상을 정확히 확인하는 것이 최근 더욱 중요해지고 있다. 저조도 환경하의 CCTV 응용에서는 눈에 거슬리지 않는 근적외선 조명을 이용하여 영상을 획득하는데, 이 경우, 비록 사람 눈에는 어두운 저조도 환경이지만 근적외선 조명을 사용하기 때문에 영상의 상세 텍스처 정보를 얻을 수 있는 장점은 있지만, CCTV 영상내의 물체 판별이나 인물 확인을 위하여 매우 요긴한 정보인 색상 정보는 얻기 힘들다는 단점이 있다. 본 논문에서는 저조도 환경에서 근적외선 조명을 사용하여 얻은 CCTV 영상으로부터 DCGAN을 사용하여 색상정보를 획득하는 방법과 이때 재구성된 색상 영상에 생기는 색상 잡음을 제거하는 방법을 제시한다.
The object recognition mechanism of human being is not well understood yet. On research of animal experiment using an ape, however, neurons that respond to simple shape (e.g. circle, triangle, square and so on) were found. And Hypothesis has been set up as human being may recognize object as combination of such simple shapes. That mechanism is called Figure Alphabet Hypothesis, and those simple shapes are called Figure Alphabet. As one way to research object recognition algorithm, we focused attention to this Figure Alphabet Hypothesis. Getting idea from it, we proposed the feature extraction algorithm for object recognition. In this paper, we described recognition of binarized images of multifont alphabet characters by the recognition model which combined three-layered neural network in the feature extraction algorithm. First of all, we calculated the difference between the learning image data set and the template by the feature extraction algorithm. The computed finite difference is a feature quantity of the feature extraction algorithm. We had it input the feature quantity to the neural network model and learn by backpropagation (BP method). We had the recognition model recognize the unknown image data set and found the correct answer rate. To estimate the performance of the contriving recognition model, we had the unknown image data set recognized by a conventional neural network. As a result, the contriving recognition model showed a higher correct answer rate than a conventional neural network model. Therefore the validity of the contriving recognition model could be proved. We'll plan the research a recognition of natural image by the contriving recognition model in the future.
아날로그방송 중단을 앞두고 케이블방송은 디지털 CATV로 전환하기 위해 노력 중이다. 이를 위해 케이블방송은 단순히 방송의 디지털화 뿐만 아니라, PPV(Pay Per View), PVR(Personal Video Recorder), VOD(Video On Demand) 와 같은 서비스를 가입자에게 제공하기 시작했다. 이와 같은 서비스들은 대부분 유료서비스로 가입자의 수신권한을 확인하기 위해 다양한 종류의 CAS(Conditional Access System)를 사용하고 있다. 2008년 관련법의 정비와 함께 IPTV(Internet Protocol TV) 시범서비스가 시작 되었는데, IPTV 역시 실시간 방송, VOD 서비스를 기본 서비스로 규정하고 있기 때문에 CAS의 사용이 필수적이다. 본 논문에서는 디지털 CATV와 IPTV에서 사용하는 수신제한시스템을 분석하고, 가입자와 방송사업자 모두에게 도움이 되는 발전방향이 무엇인지 제시하고자 한다.
데이터 할당 기술은 데이터 방송 시스템의 성능을 향상시키기 위해서 필수적이다. 본 논문은 질의 프로파일과 질의 요청 확률이 주어진 환경에서 다중 데이터 질의를 처리하기 위하여 방송채널에 데이터를 할당하는 주제를 연구하여 QBDA(Query-Based Data Allocation)로 명명된 새로운 데이터 할당 기법을 제안한다. 제안된 기법은 요청율이 높은 질의에 우선권을 주어 데이터를 스케줄링하며, 데이터 충돌을 줄이기 위하여 마킹 개념을 도입한다. QBDA 기법의 성능 평가를 위해 시뮬레이션이 수행되었다. 실험 결과에 따르면, 제안된 기법은 요청 확률이 높은 질의들을 빠르게 처리할 수 있을 뿐만 아니라 질의 데이터 인접성 및 데이터 충돌 확률 측면에서 매우 바람직한 특성을 보이기 때문에 평균 응답시간의 성능에서 다른 기법보다 우수한 성능을 보인다.
기존의 음성 방송 시스템들은 특정영역이나 전체적인 영역을 통해 방송한다. 이러한 방송 시스템들은 불필요한 지역 내의 방송은 노이즈와 방송 자원의 낭비를 발생시킨다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크 환경 하의 위치 인식 기술과 음성 메시지 전송 서비스의 융합을 통한 위치 인식형 음성 메시지 방송 시스템인 uPaging을 제안한다. 위치 인식형 음성 메시지 방송 시스템을 구현하기 위하여 uPaging에서는 음성 메시지 전송을 위한 유/무선 하이브리드 네트워크를 사용하고 방송 대상이 되는 사용자의 실시간 위치인식 서비스로써 이전 연구를 통해 제안된 Bidirectional Location ID-Exchange 프로토콜을 사용한다. 이러한 위치 인식 기술과 음성 메시지 방송 시스템의 융합을 통하여 uPaging 시스템은 선택된 사용자 혹은 사용자의 현재 위치로 음성을 전달하는 위치 인식형 음성 메시지 방송 시스템을 구현하였다.
본 논문은 다중 무선 방송채널환경에서 R-tree를 이용하여 kNN 질의처리의 효과적인 인덱스 스케줄링 기법에 관한 논문이다. 기존 방식은 kNN질의처리 시 노드를 여러 개 얻어야 할 때 child들이 다중 채널 방송스케줄 상 같은 타임 슬롯에 위치하고 있어 원하는 데이터를 얻기 위해서 다음 사이클로 넘어가 데이터를 얻는 시간이 길어지는 단점이 존재하였다. 제안하는 방법은 방송채널에 인덱스 스케줄링을 하기 전에 kNN을 수행하여 R-tree의 각 노드의 child의 접근빈도를 구한 후 구해진 접근 빈도를 기반으로 인덱스 스케줄링 시 방문이 많이 되어 접근빈도가 높은 child들을 다중채널 상에 직렬로 할당하고 접근이 적게 되는 노드는 병렬로 할당하여 질의처리 시 각 노드의 child들을 탐색할 때 겹치는 부분을 줄여 사용자가 원하는 데이터를 빠르게 얻을 수 있는 인덱스 스케줄링 기법이다.
DTV 방송이 개시된 이후로 방송망의 비디오, 오디오 및 채널 정보들을 제외한 나머지 대역폭에 부가 정보를 전송하여 데이터 방송 등과 같은 서비스를 제공하고자 하는 노력이 있었다. 최근에는 이러한 대역폭에 장시간 동안 VOD 콘텐츠를 전송하여 수신기에 저장시키는 방법으로 콘텐츠를 제공하는 Push-VOD 서비스가 주목을 받고 있으며, ATSC에서도 NRT(Non-Real-Time)[1]라는 이름으로 해당 전송 방법을 규격화하는 작업을 진행하고 있다. 그러나 이러한 방식으로 콘텐츠를 전송할 때 DTV 수신환경이나 수신기의 문제 등으로 인해 한 번의 전송만으로는 콘텐츠가 에러없이 전송되지 않을 확률이 높다. 따라서 이를 극복하기 위해서는 방송망의 단방향적 특성상 콘텐츠를 여러 번 반복 전송하여 전송 신뢰도를 높여야 한다. 본 논문에서는 단방향 전송환경인 방송망으로 제한된 시간 내에 여러 콘텐츠를 수신기로 전송하고자 할 때, 마르코프 연쇄 모델링과 동적 계획 기법을 이용하여 전송된 콘텐츠들의 에러를 최소화하는 콘텐츠들의 최적 반복 전송 횟수를 구하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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