본 논문에서는 축구 동영상에서 스포츠 중계방송의 구조적 특성을 이용하여 자동적으로 하이라이트(Highlight)를 추출하는 새로운 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 증명한다. 일반적으로 스포츠 중계 방송에서는 중요한 이벤트(골, 반칙)가 발생하면, 그 장면을 다시 느린 속도의 리플레이(Replay) 화면으로 보여주고, 리플레이가 시작되고 끝날 때 Wipe와 같은 점진적인 화면 전환 기법을 사용하는 구조적 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 스포츠 중계방송의 구조적 특징을 이용하여 축구동 상의 중요한 이벤트만을 추출하여 하이라이트를 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 비디오의 슬라이스 이미지(Slice Image)를 이용하여 Wipe효과 장면과 줌인/아웃 장면을 검출하고, 검출된 Wipe 효과 지점을 기준으로 하여 리플레이 장면을 검출한다. 이때 이런 기본 알고리즘에 새로이 Sub-Sampling방법과 Two-Pass 방법을 더하여 보다 빠르고 정확한 Wipe검출을 하였고, 비디오의 모션 정보 및 Wipe지점의 시간간격을 이용하여 보다 정화한 리플레이 장면을 검출하였으며, 샷의 녹색영역 비율을 측정하여 보다 정화한 줌인/아웃 장면을 검출하였다. 이렇게 최종적으로 검출된 리플레이 장면과 줌인/아웃 장면을 토대로 이벤트 샷(Shot)과 선수 샷으로 구성된 하이라이트 장면을 추출하게 된다. 이러한 방법은 자동적으로 축구 중계방송을 요약해줌으로써 축구와 관련된 웹서비스나 방송용 하이라이트 제작에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
최근 다양한 응용 분야에서 이동 객체의 현재 위치를 기반으로 미래 위치를 검색하기 위한 필요성이 증가되고 있다. 이와 함께, 대용량의 이동 객체를 빠르게 검색하기 위한 색인 구조의 필요성이 증가되고 있다. 기존에 제안된 색인 구조들은 이동 객체의 위치를 검색하는 과정에서 불필요한 노드의 확장을 유발시켜 검색 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 객체의 이동성을 고려한 공간 분할 방식의 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 노드의 오버플로우를 처리하기 위해 형제 노드와 병합 분할을 수행하고 형제 노드와 병합을 수행하여 오버플로우를 처리할 수 없을 경우에는 이동성을 고려하여 분할을 수행한다. 제안하는 색인 구조는 분할된 영역들 사이에 겹침 영역이 발생하지 않으며 속도, 이동 객체가 노드의 영역을 벗어나는 시간, 노드의 갱신 시간과 같은 파라미터를 고려하여 분할 위치를 판별한다. 중간 노드에서는 공간 분할 방식의 색인 구조에서 발생하는 연속 분할을 방지하기 위한 분할 위치를 판별한다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 입증하기 위해 이동 객체에 대한 검색 성능을 비교 분석한다. 성능 평가 결과 제안하는 색인 구조는 현재 위치 검색에 대해서는 $17%{\sim}264%$ 그리고 미래 위치 검색에 대해서는 $107%{\sim}19l%$ 성능 향상을 나타낸다.
이동 통신 단말기의 발달과 모바일 인터넷의 확산으로 많은 사용자들은 언제 어디서나 모바일 웹 콘텐츠를 이용 할 수 있게 되었으며 나아가 더 많은 콘텐츠의 서비스를 요구하게 될 것이다. 이러한 요구로 인하여 유선 웹 콘텐츠를 모바일 웹에 사용할 수 있도록 콘텐츠를 변환하는 연구들이 많이 진행되고 있으나, 통신사 및 모바일 단말기들의 지원사양이 표준화되지 않아 모바일 웹 콘텐츠의 변환 및 생성에 많은 어려움이 따르고 있다. 특히나 유선 웹 페이지의 내용 중에 시간이나 사용자에 따라 그 내용이 동적으로 변화하는 다이나믹 오브젝트를 모바일 웹에 서비스하기 위해서는 각각의 단말기에 맞도록 스크립트를 프로그래밍 해야 할 뿐 아니라 사용되는 리소스의 선 변환이 요구되어진다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 본 논문에서는 유선 웹 페이지의 구조적 특성을 나타내는 DOM(Document Object Model)의 계층구조를 이용한다. 즉 유선 웹페이지를 분석하여 이를 자료구조화 하고, 이 가운데에서 다이나믹 오브젝트를 추출하여 그 영역을 인덱싱 하였다가, 모바일 웹 페이지를 서비스 할 때 인덱싱 된 위치에서 정보를 추출하여 실시간으로 모바일 웹 콘텐츠를 생성하여 서비스하는 기법을 제시한다. 또한 본 논문은 이 기법을 적용하여 모바일 웹 콘텐츠를 편집하는 편집기와 이를 서비스하는 모바일 웹 서비스 서버를 개발하는 데 그 목표가 있다.
본 논문에서는 LSM-tree 기반 키밸류 스토어에서 인메모리 데이터 관리를 위해 사용되는 스킵 리스트에 대한 연구를 수행하였다. 키밸류 스토어에서 사용되는 스킵 리스트는 덮어쓰기를 허용하지 않고 삽입만으로 모든 변경을 처리하는 삽입 기반 스킵 리스트이다. 이러한 동작 방식은 스냅샷 분리(Snapshot Isolation)을 통해 다중 읽기/쓰기 요청을 동시다발적으로 처리할 수 있는 MVCC(Multi-Version Concurrency Control)을 지원할 수 있다. 그러나 중복된 키가 다수 스킵 리스트에 존재함에 따라 리스트 탐색 시 불필요한 노드 방문으로 성능이 심각하게 저하될 수 있다. 특히 특정 범위의 데이터를 집합적으로 탐색하는 범위 탐색(Range Query)나 스캔(Scan) 연산 발생 시 심각한 오버헤드가 발생한다. 본 논문은 이러한 오버헤드를 줄이기 위해 새롭게 고안된 스트라이드 스킵 리스트(Stride Skip List)를 제안한다. 스트라이드 스킵 리스트는 동일 키의 마지막 노드에 대한 인덱싱 포인터를 추가적으로 유지하여 불필요한 노드 방문을 피할 수 있도록 한다. 제안된 기법은 RocksDB의 인메모리 컴포넌트를 활용하여 구현되었으며 다양한 워크로드에서 SCAN 연산의 성능을 기존 스킵 리스트 대비 최대 350배까지 향상시켰다.
연금계획(年金計劃)은 그 계획의 형태와 관계없이 경제(經濟) 및 인구(人口)와 여러가지 경로로 상호반응(相互反應)한다. 인구(人口)의 연령구조변화(年齡構造變化)는 연금수급권자(年金受給權者)의 수(數)에 영향을 미치고 인구변화(人口變化)는 노동력(勞動力)의 규모(規模)나 연령구성(年齡構成)에 또한 영향을 미쳐서 연금계획(年金計劃)이 국가재정(國家財政) 또는 국민소득규모(國民所得規模)에 영향을 미치게 된다. 인구변수(人口變數)는 따라서 국민연금계획(國民年金計劃)의 경제적(經濟的) 부담(負擔)과 그 부담을 지탱해 주는 경제력(經濟力) 양자에 영향을 미치게 된다. 그동안의 연금(年金)에 관련된 추계(推計)는 경제적(經濟的) 제변수(諸變數)를 외생변수(外生變數)로 가정(假定)하고 연금재정(年金財政)을 시뮬레이션하여 왔는데 연금기금(年金基金)이 소규모(小規模)인 초기단계(初期段階)에서는 무난한 방법(方法)이라고 볼 수 있지만 공적연금제도(公的年金制度)의 규모가 커지고 연금제도가 경제(經濟) 제변수(諸變數)에 영향을 미치는 단계에서는 이러한 상호반응관계(相互反應關係)를 반영(反映)하여야 한다. 본(本) 모형(模型)은 경제를 인구노동부문(人口勞動部門), 일반경제부문(一般經濟部門), 연금부문(年金部門)으로 3등분하여 상호연계시킴으로써 연금부문내(年金部門內)의 변수(變數)들이 일반경제(一般經濟)에 미치는 효과를 측정할 수 있도록 하여 연금재정운영방식(年金財政運營方式), 연금급부(年金給付)의 실질가치(實質價値) 유지방법(維持方法), 저축행태(貯蓄行態), 연금급부율(年金給付率), 인구구조(人口構造)의 변화(變化) 등 연금제도(年金制度)와 관련한 제변수(諸變數)가 국민경제(國民經濟)에 어떤 영향을 미치는가를 분석(分析)하고 있다. 시뮬레이션의 결과 적립방식(積立方式)의 연금제도도입(年金制度導入)은 본격적인 연금급부(年金給付)가 시작되는 시점(時點)까지는 경제성장(經濟成長)을 오히려 돕는 역할을 수행하는 것으로 나타났고, 연금급부지출(年金給付支出)이 총수입(總收入)을 초과하는 시점(時點) 이후부터는 경제(經濟)에 부담을 가중시켜 경제성장률(經濟成長率)을 둔화시키는 것으로 나타났으며 물가지수연동제(物價指數連動制) 대신에 임금지수연동제(賃金指數連動制)를 도입할 경우 연금급부지출(年金給付支出)이 증대되어 연금재정수지(年金財政收支)를 더 악화시키는 것으로 나타났다. 또한 출생률(出生率) 및 사망률(死亡率) 수준도 장기적인 부담(負擔)을 결정하는 요소로 분석되었다.
탄성파 속도분석법은 일괄식 속도분석법과 대화식 속도 분석등 두 가지가 있다. 일괄식 속도분석법에서는 각 속도 분석점마다 셈블런스 컨투어, 슈퍼게더 및 중합 패널등을 일괄 작성하여 도면화 시킨 후 분석자가 그 도면을 보고 속도 함수를 결정하는 방법이다. 과거 유행한 전산처리 소프트웨어들이 이 방법을 사용하고 있다. 그러나 이 방법은 도면 분석시 아주 많은 수작업이 필요하고 속도분석 결과도 정밀치 못하다는 단점이 있다. 최근에는 워크스테이션의 고속 그래픽 기능을 이용한 대화식 속도분석 기술이 개발되었다. 그런데 이들 프로그램은 기존 일괄식 속도분석법과 대동소이한 내용을 그래픽 화면으로 처리할 수 있도록 함으로써 종이 절약 외에는 특별히 나아진 것이 없다. 프로그램의 주 기능은 속도 스펙트럼에서 속도점 노드를 선택하는 것이며, 입력자료에 있을 수 있는 잡음을 제거하여 다시 속도 스펙트럼을 수정하는 기능은 없다. 잡음의 제거없이 계산한 부정확한 속도 스펙트럼을 이용해서 속도 함수를 선정한다면 정밀 속도분석은 불가능할 것이다. 방대한 탄성파 탐사자료에 대한 속도분석을 신속 정확하게 수행하기 위해서는 속도 분석과 밀접한 관련이 있는 전산처리 공정들 즉, 슈퍼게더 조립, 셈블런스 계산, 동보정, 뮤트, 중합등을 동시에 지원하는 통합된 반복적 대화식 속도분석 프로그램이 필요하다. 분석 구간의 속도와 뮤트함수를 변화시켰을 때 그로부터 얻어지는 셈블런스와 동보정 및 중합을 검토하고 이러한 수정과 검토를 신속히 반복할 수 있도록 함으로써 정확한 속도분석이 가능하기 때문이다. 여기에서는 속도분석을 신속 정확하게 수행하기 위해 속도 분석과 밀접한 관련이 있는 전산처리 공정들 즉, 슈퍼게더 조립, 셈블런스 계산, 동보정, 뮤트, 중합등을 동시에 지원하는 대화식 속도분석 프로그램 xva를 작성하였다. 대화식 속도분석에서는 분석 구간의 트레이스들을 고속으로 참조해야 하는데 이를 위해 간단한 트레이스 인덱스 파일을 설계하여 사용하였다. 직접파와 굴절파등 천부 잡음을 제거하기 위한 효과적인 수단인 뮤트 함수 영역 변환법을 새로 고안하였으며, 본 프로그램은 이 기법을 이용하고 있다. 본 영 역 변환법은 기존 알려진 역동보정법과 같이 정밀 전산처리가 가능할 뿐만 아니라 동보정과 역동보정시 발생하는 자료의 내삽 오차가 없으며 계산 시간이 크게 단축되기 때문에 정밀 대화식 속도 분석에 사용 가능하다. 프로그램 xva는 28개의 소스 파일로 구성된 패키지인데 줄 수는 12,029, 단어 수는 34,990, 글자 수는 304,073이다. 프로그램 xva는 X-Window와 Motif 환경하에서 작동한다. 프로그램 메뉴는 Motif 표준 스타일에 따라 작성하였는 바 그 사용법을 간략히 기술하였다. 본 프로그램이 완성됨으로 인하여 정밀 탄성파 속도 분석이 가능하게 되었고 그 결과 가스층의 존재 여부를 직접 확인할 수 있는 AVO(Amplitude Versus Offset)단면도등의 제작에 활용할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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