[국내논문]

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톨레미II는 내장형 시스템과 같이 이질적 성질을 가진 병렬 시스템을 모델링하고 디자인 할 수 있는 환경을 지원해준다. 톨레미II는 여러 개의 도메인을 가지고 있다. 도메인은 각 시스템의 구성 요소들간의 통신 방법을 결정하는 물리적인 규칙이다. 톨레미II에는 PetriNet, Timed Multitasking, SR 등 11개의 도메인이 존재한다. 시스템의 구성요소들은 그 특성에 맞는 도메인을 사용하여 명세 되어 질 수 있다. 톨레미II는 특히 정형적 도메인으로 프로세스 알제브라 언어의 일종인 CSP를 가지고 있다. 그러나 CCS는 도메인으로 구현되지 않았다. CCS는 프로세스 알제브라의 일종으로서 정형적으로 병렬시스템을 명세하고 검증할 수 있는 언어이다. 따라서 본 논문에서는 CCS도메인을 구현함으로써 톨레미II를 사용하는 개발자가 톨레미II에서 사용하고 있는 동일한 모델링 패턴을 사용하면서 CCS의 정형적 의미론을 바탕으로 하여 시스템 명세를 할 수 있게 하였다. 이것은 톨레미II의 도메인의 다양성을 가지고 옴으로써 톨레미II의 표현력과 가용력을 높였다. 본 논문에서는 톨레미II에 구현된 CCS 도메인의 구조와 구현 방법을 설명하겠다.

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Question Answering (QA) 서비스는 사용자의 자연어 질의에 대응하는 정확한 답변을 제공하는 시스템이다. 본 연구는 특정 도메인에 관련한 사용자들의 질문에 대해 QA 서비스가 자동으로 대응하는 방법에 관한 연구이다. 이를 수행하기 위하여 사용자의 자연어 질문을 이해하고, 정형 데이터 및 비정형 데이터로부터 사용자 질문에 적합한 답변을 도출하여 제공하는 방법을 제시한다. 실험 결과 top 1 accuracy 68%, top 5 accuracy 77% 결과를 얻었다. 또한 본 논문은 QA 시스템 내부 모듈이 전체 accuracy에 미치는 영향에 대해서도 기술하였다.

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도메인 분석은 신뢰성 있는 프로젝트 개발의 중요한 요소가 된다. 도메인 분석에서 발생되는 오류는 전체 시스템에 영향을 주게 되고, 그 결과 고객의 만족도가 낮아진다. 따라서 요구사항 단계에서 신뢰성 있는 분석을 위하여 도메인의 특성을 분석할 수 있는 방법이 필요하게 된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 도메인 분석의 신뢰성 향상을 위한 도메인 분류와 복잡도 측정방법을 제시하고자 한다.

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웹 시스템 개발은 기존의 메인 프레임 또는 클라이언트/서버 환경과는 달리 기술적으로 볼 때, 역동적이고 가변적인 요소들이 강하게 작용하며, 비교적 단기간에 이루어지는 만큼 개발자가 쉽게 적응할 수 있는 실용적이고 효율적인 프로세스는 매우 중요하다. 그러나, 웹 시스템 개발에 대한 기술적인 대안과 구현 언어, 아키텍쳐 구성에 대한 논의는 적극적인 반면, 표준화된 개발 프로세스와 산출물에 대한 논의는 상대적으로 활발하지 못했다. 본 논문에서는 현행 웹 시스템 개발 프로세스에 대한 문제점들을 분석하고, 이에 대한 대안으로써, 반복과 점증의 개념을 적용한 도메인 특성에 근거한 웹 시스템 개발 프로세스를 제안한다. 도메인의 분류는 웹 시스템 요소와 웹 사이트 유형을 상호연결하여, 총 5개의 도메인을 설정하구, 프로젝트에 적용된 2개의 도메인에 대한 워크플로우를 작업내용 및 산출물 중심으로 구체화한다. 또한, 제안하는 프로세스를 인트라넷 시스템 개발에 적용하고, 구성과 요소로 분류된 척도를 통해 기존의 웹 개발 프로세스와 비교 평가한다.

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본 논문에서는 레거시 시스템에 대한 기존 도메인 분석의 문제점을 해결하기 위하여 동적 모델링을 기반으로 하는 확장된 워크플로우 메커니즘을 이용한 도메인 분석 방법론을 제안한다. 이 방법론을 WODA(Werldlow Oriented Domain Analysis)라 명명한다. 제안하는 절차를 통해 공통/비공통 컴포넌트를 식별 및 컴포넌트들의 클러스터를 추출할 수 있다. 이를 통해 새로운 시스템을 개발 시 효율적으로 재사용하고자 한다. 동적 분석으로 특정한 시스템에 발생 가능한 시나리오들을 식별한 후, 제안한 컴포넌트 테스트 플랜 매트릭스를 이용해 재사용성이 높은 컴포넌트와 컴포넌트 시나리오를 결정한다. 또한 컴포넌트 가중치 측정을 통해 재사용 가능한 컴포넌트들의 중요성과 빈도수를 인식하고 컴포넌트 시나리오들의 우선순위를 도출 할 수 있다. 구현한 자동화 모델링 도구인 WODA을 통해 UPS(Uninterrupted Power Supply)에 적용 사례를 소개한다.

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최근 텍스트 분석을 딥러닝에 적용한 연구가 꾸준히 이어지고 있으며, 특히 대용량의 데이터 셋을 학습한 사전학습 언어모델을 통해 단어의 의미를 파악하여 요약, 감정 분류 등의 태스크를 수행하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 기존 사전학습 언어모델이 특정 도메인을 잘 이해하지 못한다는 한계를 나타냄에 따라, 최근 특정 도메인에 특화된 언어모델을 만들고자 하는 방향으로 연구의 흐름이 옮겨가고 있는 추세이다. 도메인 특화 추가 사전학습 언어모델은 특정 도메인의 지식을 모델이 더 잘 이해할 수 있게 하여, 해당 분야의 다양한 태스크에서 성능 향상을 가져왔다. 하지만 도메인 특화 추가 사전학습은 해당 도메인의 말뭉치 데이터를 확보하기 위해 많은 비용이 소요될 뿐 아니라, 고성능 컴퓨팅 자원과 개발 인력 등의 측면에서도 많은 비용과 시간이 투입되어야 한다는 부담이 있다. 아울러 일부 도메인에서 추가 사전학습 후의 성능 개선이 미미하다는 사례가 보고됨에 따라, 성능 개선 여부가 확실하지 않은 상태에서 도메인 특화 추가 사전학습 모델의 개발에 막대한 비용을 투입해야 하는지 여부에 대해 판단이 어려운 상황이다. 이러한 상황에도 불구하고 최근 각 도메인의 성능 개선 자체에 초점을 둔 추가 사전학습 연구는 다양한 분야에서 수행되고 있지만, 추가 사전학습을 통한 성능 개선에 영향을 미치는 도메인의 특성을 규명하기 위한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해, 실제로 추가 사전학습을 수행하기 전에 추가 사전학습을 통한 해당 도메인의 성능 개선 정도를 선제적으로 확인할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 3개의 도메인을 분석 대상 도메인으로 선정한 후, 각 도메인에서의 추가 사전학습을 통한 분류 정확도 상승 폭을 측정한다. 또한 각 도메인에서 사용된 주요 단어들의 정규화된 빈도를 기반으로 해당 도메인의 특수성을 측정하는 지표를 새롭게 개발하여 제시한다. 사전학습 언어모델과 3개 도메인의 도메인 특화 사전학습 언어모델을 사용한 분류 태스크 실험을 통해, 도메인 특수성 지표가 높을수록 추가 사전학습을 통한 성능 개선 폭이 높음을 확인하였다.

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급변하는 인터넷 트랜드에 대처하는 전략 및 전술은 마치 전쟁에서 승패를 좌우하는 열쇠와 같다. 따라서 이 글에서는 '인터넷 창업에서 성공까지'를 비즈니스 현실에 입각한 경영전략에 대해 소개하고자 한다. 우선 인터넷 비즈니스의 출발점인 도메인 전략에 대해 살펴본다.

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상가 성공의 90%가 목이 좋아야 하듯 인터넷 사업 승패의 90%는 도메인이다. 따라서 인터넷 창업을 꿈꾸는 사업가들이 유념하여 자기 사업과 전략에 맞는 도메인 네이밍을 정확히 한다면, 엄청난 시너지 효과를 기대할 수 있을 것이다. 이 글에서는 도메인 성공전략과 최근 도메인 선점 열풍에 따른 도메인 분쟁의 현황에 대해 살펴본다.

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광 네트워크에서의 효율성과 안정성을 위해 보호 복구가 요구되면서 기존의 여러 보호 복구 방법들이 제안되고 있으며, 많은 연구가 진행되고 있다. 기존 연구 중에서 네트워크 토폴로지를 하나의 사이클로 구성하여 어느 한 링크가 손상되더라도 복구가 가능한 방법들이 제시되고 있다. 본 논문에서는 해밀턴 사이클(Hamiltonian cycle)을 이용하여 네트워크 토폴로지를 하나의 사이클이 아닌 몇 개의 다중 도메인으로 분리하여 장애 발생 시 해당 도메인 내에서 복구경로 설정이 가능한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 분석한 결과 복구경로길이가 단일 사이클의 경우에 비해 $57{\%}$ 이상 감소함을 볼 수 있다. 즉, 다중 도메인으로 분리, 보호복구를 수행 할 경우 복구 용량의 증가는 크지 않으면서 고속 복구가 가능함을 확인할 수 있다.

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정보검색에서 질의확장은 가장 널리 알려진 기술로서 사용자가 입력한 질의에 외부적인 지식을 추가해서 조건에 맞게 질의를 확장시켜 검색도구의 능력을 향상시키는데 많이 사용되어 왔다. 하지만, 질의에 사용되는 단어의 애매모호함은 검색도구가 성능을 낮추기 때문에 이러한 문제는 여전히 풀어야 할 과제로 남아있다. 본 논문에서는 단어의 의미를 나타낼 수 있는 도메인을 사용해서 이러한 문제를 해결하는 방법을 제시한다. 특히 토픽 모델을 이용한 도메인 중심 모델을 사용해서 질의를 확장하는 기술을 제안한다. 실험은 기존 모델들과 비교로 이루어졌고, 그 결과 제시된 방법은 높은 성능을 보이는 것으로 나타났다.

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상 디자인을 모델링 하는 ABS 방법은 물체의 기하학적 특성 속성 정보(점, 곡선, 기울기 등)를 기반으로 하는 모델링 방법으로서, 디자이너들에게 직관적으로 디자인할 수 있게 지원해 준다. ABS 모델링은 다각 패치에 대해 직각삼각형, 정사각형과 같은 항상 균일한 도메인을 가지고 모델링 한다. 이와 같은 방법은 모델링의 속도는 단축시킬 수 있으나 물체 모델링의 특성들과의 보간 과정에서 디자이너의 의도와 다른 오차가 발생 할 수 있다. 따라서 본 논문은 이러한 오차를 최소화하기 위하여 코드랭스 도메인 기법을 이용한 ABS 모델링 방법을 제안한다. 비 균일 도메인을 생성하는 방법 중 하나인 코드랭스 기법은 형상을 구성하는 각 속성들의 길이와 형태에 따라 도메인을 변화시키는 방법이다. 코드랭스 도메인 기법은 MEL을 이용하여 구현하였다.

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오픈 도메인 기계독해는 질문과 연관된 단락이 존재하지 않아 단락을 검색하는 검색 기능을 추가한 모델이다. 문서 검색은 단어 빈도 기반인 TF-IDF로 많은 연구가 진행됐으나 문서의 양이 많아지면 낮은 성능을 보이는 문제가 있다. 아울러 단락 선별은 단어 기반 임베딩으로 많은 연구가 진행됐으나 문장의 특징을 가지는 단락의 문맥을 정확히 추출하지 못하는 문제가 있다. 그리고 문서 독해는 BERT로 많은 연구가 진행됐으나 방대한 파라미터로 느린 학습 문제를 보였다. 본 논문에서는 언급한 3가지 문제를 해결하기 위해 문서의 길이까지 고려한 BM25를 이용하며 문장 문맥을 얻기 위해 InferSent를 사용하고, 파라미터 수를 줄이기 위해 ALBERT를 이용한 오픈 도메인 기계독해를 제안한다. SQuAD1.1 데이터셋으로 실험을 진행했다. 문서 검색은 BM25의 성능이 TF-IDF보다 3.2% 높았다. 단락 선별은 InferSent가 Transformer보다 0.9% 높았다. 마지막으로 문서 독해에서 단락의 수가 증가하면 ALBERT가 EM에서 0.4%, F1에서 0.2% 더 높았다.

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본 연구는 빅데이터 품질 진단의 핵심 요소인 도메인 기반 품질 진단을 위한 도메인 자동 판별에 관한 연구다. 빅데이터의 가치와 활용도의 증가와 4차 산업혁명의 대두로, 법률, 의료, 금융 등 IT와 융합된 다양한 분야에서 빅데이터를 활용하여 새로운 가치를 창출하려는 노력을 진행중이다. 하지만, 신뢰도가 낮은 데이터에 기반한 분석은 과정과 결과 모두에서 치명적인 문제를 발생하며, 분석 결과에 따른 판단 또한 신뢰하기 어려워 진다. 이처럼 신뢰도가 높은 데이터의 필요성 또한 증가하였지만, 데이터의 품질 확보에 대한 연구와 그에 대한 결과는 미비하다. 본 연구는 데이터 품질 향상을 위한 진단 평가의 핵심적 요소인 도메인 기반 품질 진단에서, 수작업으로 진행되었던 도메인 판별 작업을 머신러닝을 이용하여 자동화 함으로써, 작업시간을 단축하는 것을 목표로 한다. 데이터 베이스에 저장된, 도메인이 판별되어 있는 데이터의 특성에 관한 정보들을 추출하여 변수화하고, 이를 머신러닝을 이용하여 도메인 판별을 자동화 한다. 이를 빅데이터 품질 진단에 활용하고, 품질 향상에 기여하도록 한다.

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최근의 여러분야에서 검색되어지고 있는 인터넷 도메인 용어의 전문성의 표시화는 온톨리지를 통한 지식의 축적의 목표가 되고 있다. 도메인 용어의 중요성을 표시화 한다면 기계가 온톨리지를 이용하여 정보의 관리 및 해석을 스스로 하는 것이 가능할 것으로 본다. 본 논문에서는 온톨로지의 중요성 (weight)을 구성하는 속성을 확장된 퍼지를 사용하여 기존 웹문서의 구조정보로부터 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 특히 속성정보로 구성된 도메인 지식을 표시화 함으로써 속성추출 알고리즘을 개선하고, 추출결과의 품질을 향상시킨다. 5만문서를 대상으로 제안된 알고리즘을 적용한 결과 약 94%의 신뢰도의 속성정보를 추출할 수 있었다.

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함정 전투체계는 기술의 발전을 적극적으로 수용하여 점진적으로 진화하고 있다. 함정 전투체계의 도메인 컴포넌트들 또한 함정 전투체계의 점진적 진화에 맞추어 변경되어야 한다. 즉, 도메인 컴포넌트는 변경용이성을 가져야 한다. 그러나 기존 도메인 컴포넌트는 변경용이성을 충분히 고려하지 않는다. 특히, 미들웨어로부터 계획된 것보다 더 많은 메시지를 수신할 경우, 이에 대응하기 위한 방안을 고려하지 않는다. 우리는 증가된 메시지에 신속하게 대응할 수 있는 도메인 컴포넌트 참조 아키텍처를 제안한다. 제안된 아키텍처는 비즈니스 로직이 독립적으로 동작할 수 있도록 도메인 컴포넌트를 분리하고, 다수의 비즈니스 로직이 동시에 동작하도록 설정하여 증가된 메시지를 처리하고자 한다. 제안된 참조 아키텍처를 이용하여 표적관리 도메인 컴포넌트를 설계하여 참조 아키텍처의 적용 가능성을 확인하였다.

[국내 학위논문]

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글로벌 기후변화 및 에너지 고갈 문제가 전(全) 지구적 이슈로 부각됨에 따라 다양한 그린 에너지기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있고, 기존 주력 기술분야와 정보통신기술과의 융합을 통한 새로운 기술개발이 활발하게 추진되고 있다. 스마트그리드 기술은 이러한 패러다임에서 탄생한 기술 분야이며, 녹색 기술의 대표적인 기술 사례로 분류되고 있다. 스마트그리드에 대한 개념이 국내에 도입된 이후 기술 개발 성과 실증과 비즈니스 모델을 발굴하고자 시작되었던 제주 스마트그리드 실증단지 구축 사업도 금년 5월을 기점으로 완료될 예정이다. 스마트그리드 실증단지 구축을 통해 소비자 도메인에서의 다양한 에너지관리 솔루션 구축 방법에 대하여 확인할 수 있는 기회도 되었으나 표준화 기반의 상호운용성이 확보되지 않아 컨소시엄 간의 시스템 연동이 어려운 문제도 확인할 수 있었다. 스마트그리드는 보다 강건하고 신뢰성 있는 전력시스템의 현대화 및 지능화를 위하여 ICT(Information and Communication Technology) 기술을 활용하는 것이 필요하며, 전력공급자와 소비자 사이의 양방향 전력 및 정보의 실시간 교환 특성을 활용하여 에너지를 효율적으로 사용하도록 하는 시스템의 도입이 무엇보다 중요하다. 2011년 9/15 순환정전 사태는 전력공급 정책과 더불어 전력 소비자에 대한 관리 기능도 함께 검토되어야 한다는 것을 다시 한 번 크게 인식할 수 있는 계기가 되었다. 본 고에서는 이러한 중요성을 가지는 소비자 분야를 중심으로 한 스마트그리드 ICT 기술에 대하여 일부 주요 사항을 발췌하여 정리해 보고자 한다. 이를 위하여 스마트그리드의 전체적인 현황, 소비자 도메인에서의 스마트그리드 요소기술 및 ICT 기술의 핵심이 되는 소비자 도메인에서 사용되는 통신 기술을 중심으로 소비자 도메인 ICT 기술에 대하여 정리해 보고자 한다.

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[국내논문]

지금까지의 국방 응용업무는 적용분야 및 개발환경에 깊이 의존된 수직적 개발방법으로 구축되어 타 응용체계와의 상호 운용성이 매우 부족한 상태이다. 따라서 기존의 응용업무 지향적인 개발방법론에 따른 재사용의 부재와 상호운용성의 미흡을 방지하기 위한 컴포넌트 기반 개발 방법론은 그 필요성이 충분히 인정된 상태이며 국내 컴포넌트 산업의 동향에 비추어 도입되어야 할 시점에 와 있다. 본 연구에서는 이와 같은 필요성에 의해 국방 통합정보체계의 재사용성과 상호 운용성 제고를 확대 발전시키기 위해 컴포넌트 기반에 적용할 국방 서비스 컴포넌트들의 응용 서비스 모델이 될 두 가지 방법(UML, CBW)의 도메인 분석을 통해 업무간 공통영역 분석을 통해 국방 소프트웨어 구축을 위한 공용 컴포넌트를 식별해 내는 방법을 제안하고 국방 도메인 중 일부 도메인의 컴포넌트 및 컴포넌트 구조에 대해 연구하였다.

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[국내논문]

도메인이름은 인터넷상에서 자기의 동일성을 표시하는 방법으로서 가상세계에 참여하는 자들에게는 자기의 존재와 정보를 타인에게 알리고 타인을 자신에게로 유도하는 중요한 수단이며, 특히 사업자들에게는 상표, 상호 등과 같은 중요한 사업재산을 이루고 있다고 할 수 있다. 이러한 점을 이용하여 도메인이름을 선점한 후 이를 되파는 형식으로 이익을 챙기는 사이버스쿼터가 발생하고 있다. 그리하여 특허청은 2003년 7월 30일 입법예고 된 ‘부정경쟁방지법 개정안"에서 이를 규제하기 위한 방안을 제시하기에 이르렀다. 또한 국세청에서는 2003년 8월부터 실시되는 한글 도메인 등록을 앞두고 도메인이름의 선점경쟁이 치열하게 전개될 것이고, 그 이후 선점자가 매매 등을 통하여 발생한 이익에 대하여 과세하겠다고 밝혔다. 본 논문에서는 도메인이름의 법적 성격을 기초로 세법상 도메인이름에 대한 양도차익과세가 가능한지에 대하여 검토하였다. 도메인이름은 재산적 가치가 있는 지적재산권의 일종으로서 상표, 상호, 영업표 등과 같은 법적 성격을 지닌다고 할 수 있고, 도메인이름에 대한 양도차익 과세는 현행 소득세법상 법적 근거가 없으므로 이에 대한 과세는 무리라고 보았다.

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3GPP(3rd Generation Partnership Project) NDS(Network Domain Security)에 관한 표준화 제정은 특성상 IETF와의 협의를 통하여 최근에 비교적 활발히 이루어지고 있다. 차세대 이동통신의 등장과 인터넷의 발달로 인하여 여러 가지 형태의 네트워크가 존재하게 되고 또한 다양한 프로토콜과 메커니즘이 사용됨에 따라, 무선 구간에서의 안전한 액세스 외에도 유선구간에서의 정보보호 역시 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 고에서는 3GPP 네트워크 도메인에서의 정보보호에 관하여 최신 릴리즈 5 버전을 중심으로 stage 2 수준으로 분석을 하였다.

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도메인이 여러 개로 구성된 멀티 네트워크를 운영하는 조직에서는 단일 화면 상에 다수의 네트워크 토폴로지를 시각화하여 전체 노드들과 링크들을 감시할 수 있는 기능이 필요한데, 도메인간의 연결점이 없는 토폴로지를 단일 화면 상에 표시하는 것은 간단하지가 않다. 게다가, 다수의 네트워크 형상들을 단일 화면 상에 실제와 같은 물리적 모습으로 표시하는 것은 어렵기 때문에, 멀티 도메인 네트워크를 하나의 화면을 통해 관리하는데는 어려움이 있다. 본 연구에서는 멀티 도메인 환경에서 노드간의 최소 연결 정보만을 이용하여 토폴로지를 시각화하는 효율적인 방법을 제안한다. 이 방법은 네트워크를 구성하는 노드들의 중심성 지수를 활용하여 도메인별 중심 노드를 찾고, 자식 노드들과의 연결정보를 재귀적으로 탐색하여 토폴로지를 생성한다. 화면 상의 도메인별 토폴로지 표시 영역은 자식 노드들의 가중치의 합으로 계산 및 동적 분할되고, 가상의 Root 노드를 활용하여 3D 공간 상에 전체 노드들을 배치함으로써 멀티 도메인 토폴로지를 시각화한다. 이 방법은 노드간의 최소 연결 정보만을 이용하는 단순한 방법이지만, 멀티 도메인 네트워크의 물리적 형상을 유지하면서 하나의 화면에 표시할 수 있는 효율적인 토폴로지 시각화 방법이다.

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본 연구에서는 360° 파노라마의 깊이 영상을 추정하는 딥러닝 구조를 제안한다. 이전 연구들에서는 딥러닝 네트워크를 학습시키기 위해 렌더링된 360° 파노라마 데이터 셋을 사용했다. 하지만, 렌더링된 파노라마 데이터 셋은 실제로 촬영된 파노라마 데이터 셋과 다르기 때문에, 이전 연구들의 네트워크는 실제로 촬영된 파노라마에 대해선 깊이 영상을 정확히 추정할 수가 없었다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 도메인 적응을 사용해서 렌더링된 파노라마와 실제로 촬영된 파노라마가 공유하는 특징들을 네트워크가 학습하게 했다. 실험을 통해 우리의 방식이 렌더링된 파노라마에 대해선 우수한 성능을 유지하면서 실제로 촬영된 파노라마에 대해서도 정확한 깊이 영상을 추정하는 것을 볼 수 있다.

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