여러 분야에서 공간적 물리량, 패턴 또는 분포 등의 공간정보를 공간적으로 처리하는 방법이 연구 개발되어 왔다. 공간필터링 또는 공간필터법이라고 불리기도 하는 이 기법은 현재 직선 회전 군속도, 표면거칠기, 토석류속도, 형상, 결함 등 여러 계측분야에서 활용되고 있다. 이들 분야에 활용되는 공간필터는 복수개의 슬리트로 구성되며, 최상의 계측목적을 달성하기 위해서는 최적하중함수를 설계하여 각각의 슬리트에 맞는 하중값을 적용하여야 한다. 본 연구에서는 계측계의 간략화를 구현하기 위한 기초연구로서 기본이 되는 단슬리트의 구조 및 회전에 따른 필터링특성을 분석하였다.
최근 고해상도 위성영상이 다양한 분야에서 활발하게 이용하게 됨에 따라 지형자료의 정확한 경계검출에 대한 필요성이 대두되고 있다. 위성영상을 이용한 도로 경계 검출은 교통정보시스템을 포함한 도로계획, 도시계획 등의 지형 공간정보의 필수 연구로 인식되고 있다. 본 연구는 IKONOS 영상에서 도로 경계 검출을 위한 고주파와 저주파 필터링 비교분석에 관한 연구이다. 분석결과 저주파 필터링과 고주파 필터링은 입력영상의 경계부분에서 영상을 선택적으로 강조할 수 있었다. 저주파 필터링과 같은 영상강화 기법에서는 추출 가능한 경계부의 위치를 변화시키거나 영상의 화소값이 전체영상을 대상으로 변화시켜 비교적 도로 폭이 넓은 경우 효과적이었다. 고주파 필터링은 세부적인 영상정보를 선택적으로 강조할 수 있었다.
최근 들어 이동 통신 분야에서 이동하는 고객을 위한 위치 기반 서비스가 중요한 서비스로 부각되고 있다. 이동객체 응용의 경우 갱신 연산이 많고, 부하가 특정 지역에 집중되는 특징이 있다. 윈도우 나 원형 형태의 범위질의는 위치 기반 서비스에서 중요한 질의 중 하나이다. 이러한 범위질의에서는 부분 포함된 셀과 완전 포함된 셀을 구분해야할 필요가 있다. 또한 올바른 한정된 객체를 골라내기 위해 시간 영역을 고려할 필요성이 있다. 본 논문에서는 갱신연산을 최소화하기 위해 고안되어진 2번째 단계에 고정 그리드 구조를 적용한 2단계 인덱스 구조를 적용한다. VP 필터링과 윈도우 셀 필터링 기법을 이용한 공간 셀 필터링 기법과 Time Zone 개념을 사용하여 시공간 개념이 결합된 필터링 기법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 측정을 위해서 다른 필터링 조합을 가지고 다양한 윈도우 질의와 원 질의에 대해서 실험 결과를 보인다.
단어 필터링은 유해정보를 차단위한 기본적인 기능이다. 그러나 악의적인 사용자는 필터링 시스템을 우회하기 위하여 금지 단어에 의도적인 변형을 가한다. 이에 대응하기 위해 일정 오류를 허용하여 필터링을 수행하는 근사 단어 필터링이 있다. 근사 단어를 검색하기 위한 문자열 색인 방법으로는 주로 기준 단어(Pivot)을 이용한 유클리드 공간에의 사상을 이용하는데, 이는 단어 필터링에 응용하기에는 근본적인 구조상의 한계점이 있다. 본 논문에서는 필터링 대상이 되는 단어 집합 내에서 군집화를 수행하여 계층적인 자료구조를 구성하고, 단어 필터링을 위한 필터링 질의(Filtering query)를 정의한 뒤 그에 적합한 탐색 상의 적용에 관하여 설명한다. 실험 결과 기존의 기준 단어(Pivot)을 이용한 색인 기법에 비하여 16.9%~26.6%의 탐색 속도 향상을 확인할 수 있었다.
라돈변환은 디지털 토모그라피. 원격탐사 영상의 선구조 분석, 탄성파탐사 자료의 경사중첩 등 다양한 분야에서의 디지털 영상자료 처리에 폭넓게 이용되어 왔다. 그러나 라돈변환의 2차원 콘볼류션이나 상관관계 계산은 푸리에변환과 비교해 볼 때 그 효용성에 대해서는 거의 논의되지 못하였다. 본 논문에서는 2차원 콘볼류션이나 상관관계 계산은 라돈공간에서 ρ에 대한 1차원 콘볼류션이나 상관관계로 타원이 낮아진다는 것을 유도하였다. 이를 이용하면 영상공간에서의 2차원 필터링을 라돈공간에서의 단순한 1타원 필터링으로 효과적으로 수행할 수 있다. 본 논문에서는 FIR 필터를 이용한 라돈공간에 서의 1차원 필터링을 RADARSAT SAR 영상에서 선적에 의한 구조를 증강시키데 적용하였다. 적용결과 라돈변환을 이용한 2타원 필터링은 스펙클 잡음을 줄일 뿐만 아니라 효과적으로 선적에 의한 구조를 증강시키는 것으로 나타났다. 비록 라돈변환을 이용하는 2차원 필터링은 푸리에변환을 이용하는 방법에 비하여 효율성과 효과도가 떨어져 단순한 필터링 목적으로는 적합치 못하나, 토모그라피나 SAR 영상을 이용하여 선구조 분석을 실시하는 경우와 같이 라돈변환이 필수적으로 적용되는 경우 라돈공간에서의 2차원 필터링을 부수적으로 적용하면 효과적으로 활용될 수 있다.
LiDAR 데이터의 필터링은 원 데이터로부터 건물, 수목 등과 같은 비지면점을 제거하는 과정이며, 이러한 필터링을 통해 DEM을 생성할 수 있다. 대표적인 필터링 방법들로는 분산을 이용한 linear prediction 기법, 주변 점들과의 경사관계를 이용한 slope-based 기법, morphology 필터, local maxima 필터 등이 있으며 이러한 기존의 기법들의 단점을 보완하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 필터링 기법들은 필터의 크기(윈도우의 크기)와 같은 인자를 대상 지역에 적합하게 사용자가 직접 설정해주어야 한다. 더욱이 복잡한 지형, 지물이 존재하는 지역에 적용하기 위해서는 인자를 변형시켜줘야 하며 특히, 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 적용하기 위해서는 가변적인 크기의 필터가 필요하다. 이에 본 논문에서는 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 필터의 크기를 변화시키지 않고 필터링을 수행할 수 있는 연산기법을 제안하였다. 본 연구에서는 수목이나 자동차 등과 같은 작은 개체의 제거를 위해 고정된 작은 크기의 윈도우를 가지는 모폴로지 필터를 우선 적용한다. 그 후 건물과 같은 큰 개체의 포인트는 이웃 포인트와의 고도차이를 이용하여 인식하고 이웃에 위치하는 지면 포인트로 대체하며, 갱신된 값이 바로 다음 연산에 반영 되도록 한다. 또한 상, 하, 좌, 우 네 방향에 대하여 라인별로 독립된 연산을 수행한 후에 이들을 비교함으로써 오차를 보정한다.
u-GIS환경에서 GeoSensor를 기반으로 하는 GeoSensor 환경은 다양한 센서들로부터 수집한 동적인 데이터와 기존 GIS인 정적인 지형지물 정보의 융합을 요구한다. 이 환경의 핵심인 GeoSensor는 넓은 지역에 산발적으로 분포하며, 다양한 크기의 데이터를 끊임없이 수집한다. 따라서 Data Stream Management System(DSMS)은 제한된 메모리로 인하여 저장 공간을 초과하는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 다양한 부하제한 기법들이 활발히 연구되고 있다. 부하제한 기법에는 크게 랜덤부하제한 기법과 의미적부하제한 기법, 샘플링 기법으로 분류된다. 랜덤부하제한 기법은 무작위로 데이터를 선택하여 삭제하고, 의미적부하제한 기법은 데이터의 우선순위를 부여하여 우선순위가 낮은 데이터부터 삭제한다. 샘플링 기법은 통계적인 연산을 이용하여 샘플링 비율을 산정하고 이를 토대로 부하를 제한한다. 그러나 기존 기법들은 공간적 특성을 전혀 고려하지 않기 때문에 공간 질의의 정확도를 감소시키는 문제를 갖는다. 본 논문은 GeoSensor 환경에서 DSMS에 발생하는 과부하 발생을 제한하고 공간 질의의 정확도를 향상시키기 위해 선-필터링을 이용한 후-부하제한 기법을 제안한다. 본 기법은 선-필터링을 통하여 스트림 큐에 불필요하게 가중되는 부하를 1차적으로 제한하며, 과부하 발생 시 공간 질의 결과 정확도를 보장하기 위하여 공간 중요도와 데이터 중요도를 고려하여 후-부하제한을 수행한다. 이 기법을 이용하여 부하제한 수행 횟수를 효과적으로 감소시켰고, 공간 질의의 정확도를 향상시켰다.
최근 이동체 또는 센서 데이터에 대한 연속 질의를 처리하기 위해 다양한 질의 색인 기법들이 연구되고 있다. 그러나 RFID 미들웨어는 이전 연구에서 고려되지 않은 특징이 존재한다. 첫째, 질의 색인에 삽입되는 질의는 Industry, Product, Serial의 세 부분으로 구성되며, 각 값은 범위 값으로 표현될 수 있기 때문에 색인 공간에서 비연속적인 간격의 조각들이 반복해서 나타난다. 둘째, TagID가 가지는 Industry, Product, Serial의 값은 포함관계를 가진다. 즉, 하나의 Industry에 여러 Product가 존재하며, 하나의 Product에 여러 Serial Item이 존재한다. 따라서 이러한 특징을 고려하지 못하는 기존의 질의 색인을 적용하면 다수의 질의 조각을 삽입하게 되어 색인의 성능이 급격히 저하되는 문제점이 있다. 이 논문에서는 RFID 미들웨어의 실시간 필터링 및 컬렉션을 위해서 Tag 스트림에 대한 질의 색인 기법을 제안한다. 이 논문은 ECSpec 필터링 범위의 3단계 계층구조 특징을 고려한 코드 분할(Code Segmented) 도메인을 제시하고 이를 위한 그리드 기반 색인 구조를 제안한다. 또한 ECSpec의 필터링 패턴 특징에 의해 나타나는 질의 조각의 반복 현상을 정의하고 이를 위한 질의 처리 기법을 제시한다.
유비쿼터스 컴퓨팅에서 사용자에게 필요한 서비스를 지능적으로 제공하기 위해서는 컨텍스트 정보의 효과적인 필터링이 필요하다. 현재까지 사용되고 있는 필터링 기술은 온라인상에서 사용되는 사용자 정보를 기준으로 서비스를 제공하고 있다. 하지만 휴대용 유$\cdot$무선기기에서 컨텍스트 인식에 기반을 둔 서비스를 제공하기 위해서는 복잡한 필터링과정과 큰 저장 공간이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 사용자 주변에 널려 있는 센서를 통해 입력된 컨텍스트 정보들을 효율적으로 필터링하여 사용자에게 필요한 서비스만을 제공하도록 하였다. 이를 위해서 기존의 P2P 모바일 에이전트에서 사용되는 협력적 필터링 기술에 Naive Bayesian 알고리즘을 혼합한 컨텍스트 협력적 필터링 알고리즘을 제안한다.
협업 필터링은 정보 과잉 문제를 해결하기 위한 정보 필터링의 주요 기법이며, 전자 상거래 분야에서 추천 시스템과 같은 응용 프로그램에서 널리 사용된다. 협업 필터링 시스템은 사용자들의 대상 항목에 대한 평가를 수집한 후 취향이 서로 비슷한 사용자들의 의견을 바탕으로 아직 평가되지 않은 항목에 대해 예측을 수행한다. 시스템의 예측 성능은 사용자들에 의해 공통적으로 평가된 항목들의 개수에 좌우된다. 그러므로 대상 항목들이 수시로 추가되거나 제거되는 동적 컬렉션의 경우 협업 필터링 알고리즘을 그대로 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 동적 컬렉션에 대한 협업 필터링 적용 방법을 제시한다. 제안한 방법에서는 SVD 기법을 이용하여 항목들의 취향 공간을 생성한 후 과거 항목들과 새로운 항목들 간의 연관성을 구하기 위해 핵심 항목들의 클러스터를 구성한다. 이를 평가하기 위해서 사용자 평가 데이타베이스를 시간에 의해 두 부분으로 나누고, 동적으로 추가되는 상황을 시뮬레이션해석 시스템의 예측 성능을 분석했다. 이를 통해 본 방법이 동적 컬렉션에 효과적으로 적용됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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