객체기반 영상분류를 위한 영상분할에 있어서 중요한 요소로는 분할축척(Scale), 분광 정보(Color), 공간 정보(Shape) 등이 있으며 공간 정보에 해당하는 공간 변수는 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)가 있다. 이들 가중치의 선택이 최종적으로 객체기반 영상분류의 결과를 좌우하게 된다. 본 연구는 객체기반 영상분류의 준비 과정이라 할 수 있는 영상분할에 있어서 다양한 가중치를 적용을 통하여 영상을 분할하였다. 영상분할을 위해 적용한 가중치는 10, 20, 30의 분할축척(Scale)과 분광 정보(Color)와 공간 정보(Shape)간의 가중치 조합, 공간 변수인 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)간의 가중치 조합을 사용하였다. 각 가중치 조합을 통하여 분할된 영상의 분석은 Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)을 이용하여 분석하였다. 각 객체간의 상관관계 분석을 위하여 Moran's I를 계산하였으며 분류된 지역의 동질성을 분석하기 위하여 객체 면적을 고려한 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)값을 계산하였다. Moran's I 가 낮은 값을 가질수록 객체 간의 공간상관관계가 낮아지므로 이웃 객체간의 이질성은 높아지며 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)이 낮은 값을 가질수록 지역간의 동질성은 높아지게 된다. Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)의 조합을 통하여 객체기반 영상분류 시 가장 높은 분류 정확도가 예상되는 밴드별 영상분할 가중치를 얻을 수 있다.
본 논문은 칼라 정보와 움직임 정보를 이용한 객체 분할 기법의 설계에 대하여 소개한다. 객체 분할 알고리즘은 L*u*v 공간의 칼라 특성과 움직임 특성을 결합하여 설계하였다. 즉 공간 분할은 mean shift 칼라 클러스터링 알고리즘(color clustering algorithm)을 사용하여 중심 칼라 영역에 따라 동일한 칼라 지역으로 통합한다. 시간 분할은 움직임 검출을 위하여 affine six parameter 움직임 모델과 optical flow equation를 이용하여 움직임이 발생한 부분을 검출한다. 다음에 공간 분할과 시간 분할에 따라 결과를 통합하고 MAD(mean absolute difference)를 사용하여 객체를 추출하는 알고리즘을 설계하였다.
본 논문은 실시간 시스템에서 주기 및 비주기적 태스크들의 마감시간 만족을 위한 캐쉬(캐쉬 메모리)의 최적 분할 형태를 분석한다. 연구 목적은 태스크들의 가용비용을 최소화하여 태스크들의 마감시간 위반율을 줄일 뿐 아니라 캐쉬의 유휴공간을 다른 태스크에게 할당시키기 위함이다. 이를 위해 캐쉬의 분할공간에 태스크들을 할당시키기 위한 캐쉬 분할공간 할당 알고리즘을 제시한다. 여기에서 태스크들이 할당된 캐쉬 분할공간들의 집합을 캐쉬 분할 형태라고 한다. 태스크들이 분할공간에 어떻게 할당되는가에 따라 다양한 캐쉬 분할 형태들을 얻을 수 있다. 이러한 캐쉬 분할 형태들로부터 스케쥴링 가능한 태스크들의 가용비용의 한계범위와 태스크들이 최소 가용비용으로 실행 할 수 있는 캐쉬의 최 적 분할 형태를 분석한다.
최근 인터넷 환경에서 지리 정보 서비스를 제공받으려는 사용자들의 지속적인 증가로 인해 저비용의 여러 개의 단일 노드를 고속의 네트워크로 연결하여 고성능을 제공하는 클러스터 기반의 공간 데이터베이스에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이러한 공간 데이터베이스 클러스터에서 사용자가 요구한 공간 질의를 빠르게 처리하기 위해서는 고비용의 공간 조인 연산을 효율적으로 처리하기 위한 기법이 요구된다. 본 논문에서는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터 환경하에서 공간 조인 연산 수행 시 효율적인 병렬 처리를 위한 영역 분할 기법 및 병렬 공간 조인 기법을 제안한다. 기존의 병렬 공간 데이터베이스 시스템에서의 분할 기반 병렬 공간 조인 기법들은 병렬로 수행할 작업 분배 및 할당과 분할 경계선 상에 존재하는 공간 객체들에 대한 중복 조인 연산 및 중복 결과 제거 등의 추가적인 연산을 해야 한다는 문제점들이 있다. 제안된 기법은 공간 릴레이션들을 일정 영역들로 분할하여 비공유 공간 데이터베이스 클러스터의 각 노드에서 중복없이 저장, 관리하도록 하며 분할 영역의 경계선 상에 위치하는 공간 데이터에 대해서만 중복 저장을 허용하여 병렬 공간 조인 연산 시 누락되는 공간 데이터가 없도록 한다. 본 기법은 공간 조인 연산 시 병렬 처리를 위한 별도의 작업 할당 과정을 거치지 않고 각 노드에서 병렬적으로 공간 조인 연산을 수행하며, 분할 경계선 상에 존재하는 공간 객체들은 여과 과정을 거쳐 한번만 공간 조인이 수행되므로 중복 결과들을 제거하기 위한 별도의 연산이 필요없는 특징을 갖는다. Ad Hoc망의 위상변화에 대한 적응성을 높일 수 있도록 한다. SQL Server 2000 그리고 LSF를 이용하였다. 그리고 구현 환경과 구성요소에 대한 수행 화면을 보였다.ool)을 사용하더라도 단순 다중 쓰레드 모델보다 더 많은 수의 클라이언트를 수용할 수 있는 장점이 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구팀에서 수행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이
지리 정보 시스템에서 공간 객체들은 크기가 가변적이고 객체의 형태가 일정하지 않을 뿐만 아니라 공간 객체의 분포 또한 일정하지 않다. 공간 조인은 이러한 공간 객체들의 특성으로 인해 비용이 많이 들고, 공간 객체의 분포에 따라 특정 영역에서의 공간 조인 비용이 많이 들 수 있다. 이 논문에서는 공간 객체들의 분포에 따라 한 번의 Disk 접근으로 공간 객체들을 적재할 수 있는 크기로 셀을 동적 분할하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 수행한 후에 생성된 다양한 크기의 셀을 기반으로 공간 조인을 수행한다. 또한 정제 단계에서 공간 객체를 메모리로 적재하는 Disk I/O를 줄이기 위한 방법도 알아본다.
공간 데이터베이스에서의 질의에 대한 선택률 추정에 대해서는 많은 연구가 있었지만 공간 데이터베이스에서의 공간 질의에 대한 선택률 추정이 매우 중요함에도 불구하고 이에 대한 연구는 아직 미흡한 상태이다. 이 논문에서는 공간 검색 조건의 정확한 선택률 추정을 위해 공간 데이터 분포를 통계 데이터로 저장하고 이를 이용하여 선택률을 추정하는 방법을 제안하고 구현하였다. 공간 질의에 대한 선택률 추정을 위해서 기존의 통계 데이터를 작성하는 방법으로 균등 분할 방법과 비균등 분할 방법이 사용되고 있지만 보다 정확한 선택률을 추정하기 위해서 본 논문에서는 새로운 통계 데이터 작성 방법인 크기별 분할 방법을 제안하였다. 각 방법의 성능은 다양한 파라미터에 대한 선택률 오차를 산출하여 평가하였다.
웹 캐쉬는 자주 쓰이는 웹 문서를 복제함으로써 네트웍 혼잡, 서버 부하, 문서 도착 시간을 줄이는데 목적을 둔다. 웹 캐쉬에서 중요한 이슈 중에 하나인 제한된 저장 공간을 어떻게 사용할 것인가에 대한 연구로서 분할 캐쉬 접근 방법이 있다. 분할 캐쉬는 캐쉬 저장 공간을 여러 개의 분할된 영역으로 나눔으로써, 이질적인 웹 상의 객체를 동종의 데이터 집합으로 나누어서 각각의 분할 영역에서 다루도록 할 수 있게 한다. 실험적 연구 결과는 분할 캐쉬가 기존의 캐쉬 저장 공간을 관리하는 교체 알고리즘보다 우수한 성능을 보여준다는 것을 증명하고 있다. 그러나 기존의 분할 캐쉬에서는 각각의 분할 영역에서 동일한 교체 알고리즘을 사용하였다. 본 연구는 각각의 분할 영역에 다양한 교체 알고리즘을 적용하는 실험을 하고, 이 실험결과에 기반 하여 웹 상에서의 분할 캐쉬를 위한 최적 교체 알고리즘을 제시한다.
본 논문은 3차원 가상 환경을 탐험하는데 있어서 빠르고 효과적으로 충돌 탐지를 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 넓은 가상 공간상에서 개체가 증가하는 것에 비례하여 충돌 탐지의 계산 비용은 기하 급수적으로 증가한다. 이를 효과적으로 처리하기 위하여 BSP-tree 분할 방식과 경계 기둥을 사용한다. BSP-tree 분할 방식은 3차원의 넓은 가상 공간을 여러 하위 공간으로 나누어 충돌 탐지가 이루어지는 공간을 축소한다. 이를 통하여 충돌 탐지 개체의 수가 증가하는 것에 따라 기하 급수적으로 증가하는 경계 기둥의 충돌 탐지 비용을 줄이는 효과를 얻을 수 있다. 경계 기둥은 축소된 하위 공간 상에서 개체간 실제 충돌 탐지가 일어날 가능성 및 충돌 여부를 빠르고 간편하게 판별하도록 한다.
본 논문에서는 기존의 멀티미디어 연관 규칙 알고리즘인 Max occur 알고리즘에서 추출한 빈발 항목 집합의 결과들에 대하여 빈발 항목 집합들끼리의 공간적인 연관 관계를 고려하기 위챈 공간 데이터 마이닝의 대표적인 공간 분할 방법인 그리드 셀 기반으로 곰간 분할 지수(spatial facotr)인 SF를 이용한 이미지 공간 연관 규칙 마이닝 방법을 제시한다. 또한 최소 공간 지지도를 적용하여 이미지 데이터에서 반복적으로 발생하는 항목과 항목간의 공간 관계를 통해 이미지 연관 규칙을 마이닝 하는데 보다 유효한 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 Centroidal Voronoi Tessellation을 이용하여 군집로봇의 협조탐색을 위한 공간분할기법을 제안한다. 탐색공간은 Centroidal Voronoi Tessellation을 이용하여 분할한다. 전역 경로 계획 및 군집 로봇 간의 충돌 회피는 포텐셜 필드를 이용한다. 탐색공간에 밀도 함수를 사용하여 공간분할의 유동성을 부여한다. 마지막으로, 군집로봇의 협조탐색의 가능성을 시뮬레이션을 통하여 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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