XML DTD 매칭은 데이터 통합이나 데이터 웨어하우스, 웹 마이닝, 전자상거래, 의미적 질의 처리등과 같은 데이터베이스 관련 응용분야에서 수행해야 할 근본적인 연구 분야이다. 웹이 발전됨에 따라 웹 상의 데이터 교환의 표준인 XML로 많은 데이터를 표현하게 되었고, 이 XML DTD에 대한 매칭이 주된 연구 분야로 대두되었다. XML 스키마는 플랫 구조인 기존의 관계형 데이터베이스 스키마와는 달리 계층적인 트리 구조로 이루어져 DTD를 직접 비교하기가 어렵다. 본 논문에서는 계층적 구조인 XML DTD의 계층적 구조 정보와 무결성 제약조건을 추출하여 일차원적인 직렬 구조로 변환한 후, 유사한 DTD를 매칭하는 방법을 제안한다.
기존의 스티칭 사용되어 온 특징점 추출 방법들은 영상의 고주파 영역과 저주파 영역에 따라 빈도수가 다르다는 특징이 있고, 이러한 특징점 빈도수의 불균일성 없이, 일정한 간격으로 분포하는 특징점 매칭하는 계층적 탐색 기반 매칭 방법을 제안한다. 이는 스티칭 영상의 화질 개선뿐만 아니라 3D VR 영상의 화질개선에서도 효과를 줄 수 있다.
본 논문은 온톨로지를 활용한 스키마 매칭 알고리즘을 제안한다. 기존의 대부분의 스키마 매칭 방법은 단순매칭을 대상으로 하는 반면, 제안된 방법은 계층적 구조의 온톨로지에 기반하여 복합매칭을 계산할 수 있다. 특히 제안된 온톨로지는 이전의 매칭결과에 대한 사용자의 피드백을 이용하여 자동으로 갱신됨에 따라 적절한 도메인 정보를 유지할 수 있다. 성능평가를 위한 실험결과, 온톨로지의 적용이 매칭 성능을 향상시킴을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 저차원 제스처 특징 공간에서 연속적인 인간의 제스처 영상을 계층적 클러스터링을 이용하여 인식할 수 있는 방법에 대해 소개한다. 일반적으로 제스처 공간에서 모델 패턴들과 매칭하기 위해서는 모든 모델 영상과 연속적인 입력영상들간의 거리평가로 인식을 수행하게 된다. 여기서 제안한 방법은 모델영상들을 연속성을 가진 클러스터로 분류하여 입력 영상과 계층적으로 비교할 수 있으며 동작에 관한 구체적 정보를 얻을 수 있다. 이 방법은 매칭 속도와 인식률을 개선하고 인식결과를 학습에 이용할 수 있는 장점이 있다.
공간정보 제작의 다원화로 인하여 다양한 수치지도들이 여러 공공기관 및 기업에서 제작됨에 따라 데이터의 상호 운용성이 점점 중요해지고 있다. 이에 본 연구에서는 계층적 매칭 기법을 활용한 이종 수치지도의 건물 데이터 자동 정합기법을 제안하였다. 먼저 수치지도를 가구계 기반으로 분할한 후 ICP 알고리즘을 활용한 건물 기하보정을 1차적으로 수행하였다. 대응 가능한 건물쌍의 중첩면적 유사도를 평가하여 대응 건물을 결정하고 Otsu 이진 임계화를 수행하여 매칭 비매칭에 대한 임계값을 자동으로 설정하였다. 1차 매칭이 완료된 후 임계값과 비슷한 유사도를 가지는 건물들을 오매칭 후보군으로 추출하여 개별 건물에 대한 ICP 알고리즘 기반의 기하보정을 다시 수행하고 형태학적 인자인 회전각 함수분석을 추가 적용하여 정합여부를 재판단하였다. 실험평가를 위해 제안된 알고리즘을 대표적인 공공분야 수치지도인 도로명주소지도와 수치지형도 2.0의 건물 데이터에 적용하고 활용성을 평가하였다. 정확도 평가결과 매칭 건물 및 비매칭 건물에 대한 F 측정치가 각각 2%와 17% 향상되었으며 이를 통해 본 연구에서 제안한 알고리즘이 이종 수치지도 건물 정합에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
XML이 널리 사용됨에 따라 많은 정보가 XML 형태로 표현되고 있다. 또한 인터넷의 대중화로 다양한 정보를 통합하여 처리하거나 교환, 변환하는 경우가 빈번하게 발생한다. 따라서 XML로 표현된 정보도 교환되거나 통합되는 경우가 많이 발생하게 된다. 이와 같은 XML 문서 간의 통합이나 변환에서는 XML의 특징인 문서의 논리적인 구조가 적절하게 반영되어야 한다. 그리고 이를 위해서는 XML 문서의 기본적인 구성 요소인 엘리먼트 간의 매칭이 필수적이다. 기존의 XML 문서 매칭 기법에서는 엘리먼트 이름과 계층 정보 등 명시적으로 표현된 최소한의 정보만을 이용하여 매칭을 수행한다. 이러한 최소한의 제한된 정보를 최대로 이용하여 많은 매칭을 수행하기 위하여 기존의 방법에서는 동의어 사전이나 구조 정보를 과도하게 이용하는 경향이 많다. 따라서 많은 대응을 생성할 수 있지만 동시에 잘못된 대응의 수도 증가한다. 이에 본 논문에서는 명확한 대응을 생성 시키기 위하여 XML의 명시적인 정보 이외에 엘리먼트의 빈도수 정보로부터 엘리먼트 간의 연결성 정보를 정의하고, 이를 이용한 매칭 방법을 제안한다. 제안 방법은 엘리먼트 이름이나 계층 구조 등의 명시적인 정보뿐 아니라 엘리먼트의 연결성을 이용하기 때문에 매칭의 정확도가 향상될 수 있다. 최근에 발표되는 XML 기반의 표준들은 크기가 방대하고 점점 더 복잡해지고 있다. 이같은 환경에서는 잘못된 대응으로 인해 발생하는 비용이 무척 크다. 제안 기법은 매칭의 정확도가 높으므로 이러한 환경에서 좋은 성능을 발휘할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 계층적 블록매칭 알고리즘(HBMA)을 위한 두 가지 병렬 VLSI 아키텍쳐를 제안한다. HBMA는 계층에 따른 반복수행과 공간 인터폴레이션을 기반으로 수행되며, 이러한 수행 특성은 병렬처리의 장애요소인 데이터 종속성을 내재하고 있다. 제안된 아키텍쳐는 HBMA의 계층간 데이터 종속성을 해결하기 위하여 기본적으로 파이프라인 구조를 채택하고 있으며, HBMA에서 주어진 매개변수에 따라 세 단계의 스테이지로 구성된다. 제안된 아키텍쳐는 입력 프레임 데이터의 흐름을 제어하는 방식에 따라 두 가지 종류로 구분된다. U-Architecture는 단방향 스캔 순서를 따르도록 설계되었으며, B-Architecture는 양방향 스캔 수서를 따르도록 설계되었다. 각 아키텍쳐의 내부 메모리와 인터폴레이션 모듈은 해당 스캔 순서에 따라 동기적으로 동작할 수 있는 구조를 가진다. 성능분석의 결과로서 본 논문에서 제안한 두 가지 아키텍쳐가 모두 방송용 비디오 포맷을 실시간으로 처리할 수 있음을 보이고, HDTV 포맷은 가까운 장래의 VLSI 기술로 실시간 성능을 얻을 수 있음을 보였다. 또한, B-Architecture는 공간 연결성 내부 메모리 구조를 채택함으로써 입력 데이터의 재활용도를 높이고, 이에 따라 Q-Architecture에 비해서 데이터 입출력 핀의 개수를 약 반정도 줄일 수 있는 특성을 보이고 있다.
스테레오 매칭은 두 영상의 차이를 이용하여 거리를 추정하는 연구 분야로 성능 개선과 함께 처리속도 향상을 위한 연구가 계속되고 있다. 본 논문에서는 계층적 Belief Propagation(BP) 알고리즘을 개선하여 기존의 BP에서의 수렴구간을 메시지 맵으로 만들고 이를 이용하여 처리속도를 향상시키는 Plane-converging BP 알고리즘을 제안한다. 또한 GPU 아키텍쳐인 Nvidia의 CUDA를 이용하여 다수의 계산을 병렬화 하고 이를 동시에 처리하여 실시간 어플리케이션에 적합한 스테레오 매칭 기법을 개발하였다. Plane-converging BP 알고리즘은 기존의 계층적 BP 알고리즘과 유사한 에러율을 가지면서 약 2.7배의 속도 향상을 이루었다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역의 4개의 서브밴드와 임계값 처리를 이용하는 계층적 블록 매칭 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 다분해능의 첫 번째 레벨에서 웨이브릿 변환 영역의 4개 서브밴드를 이용함으로써 복원된 영상의 PSNR 성능을 향상시켰고, 움직임 벡터에 대한 임계값 처리를 하여 계산량을 줄였다. Carphone 영상과 Mother and Daughter 영상에 대한 실험에서 기존의 계층적 움직임 추정 알고리즘과 비교하여 임계값을 0으로 하였을 경우에 계산량은 최대 16%까지 증가하였으나 복원된 영상의 PSNR 성능은 최대 0.16dB 정도 향상된 결과를 보였고, 임계값을 증가시킴에 따라서 계산량은 최대 8%정도 줄고 복원된 영상의 PSNR은 비슷한 성능을 보였다.
본 논문에서는 카운셀링을 원하는 사용자가 카운셀러와 전자메일을 통해 상담을 원할 때 사용자의 상담 내용에 근거하여 유사한 사례를 검색해 주는 시스템을 제안한다. 제안방법은 문서의 계층적 클러스터링과 용어 적합성 피드백을 상담 사례 검색 시스템에 적용시켜, 상담사례에 나타나는 단어의 출현 빈도와 유사도를 통해 트리 구조를 형성하고, 이 트리 구조를 통한 하향 탐색을 수행한다. 하향 탐색을 하는 도중 노드의 매칭함수의 값이 서로 유사하여 노드 선택이 어려울 경우, 사용자에게 질의를 통해 용어를 제시하고, 사용자의 피드백을 통해 입력된 사연 내용의 가중치를 개선하여 내용에 가장 부합되는 문서를 탐색한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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