최근 인터넷을 통한 정보 교환을 위해 XML(eXtensible Markup Language)에 대한 저장 및 검색에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 객체지향형 데이터베이스를 이용하여 대량의 XML문서에 대한 저장 및 검색을 지원하는 XML 문서 저장 시스템을 설계하였다. 제안하는 데이터 모델은 XML 문서의 삽입 및 갱신이 용이하도록 분할 방식을 사용하였으며, 객체지향형 데이터베이스에서 구조정보를 추출하기 위한 새로운 모델을 제시하고 있다. XML 문서의 주된 구조정보를 갖는 엘리먼트와 에트리뷰트를 DTD별로 저장하고, 하나의 DTD를 따르는 문서 인스턴스들에 대한 관계를 리스트롤 이용하여 저장해 둠으로서 객체지향형 데이터베이스 내에서 임의의 위치에 존재하는 객체에 대한 접근을 빠르게 지원할 수 있도록 설계하였다.
기존의 색인 기법들은 차원의 수가 증가할수록 검색 성능이 급격히 저하되는 문제를 지니고 있으며. 이를 극복하기 위하여 CBF 기법이 제안되었다. 그러나 CBF 기법은 데이터 양이 증가함에 따라 검색성능이 선형적으로 감소하는 문제가 존재한다. 이를 해결하기 위해 다수의 디스크를 수령 분할 방법을 이용하여 디클러스터링(declustering)을 하는 병렬 CBF 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 병렬 CBF기법을 여러 대의 리눅스 컴퓨터를 이용한 클러스터 시스템 환경 하에서 구현하고, 삽입시간, 범위 질의 검색시간, k-최근접 질의 검색시간 측면에서 성능 평가를 수행한다. 아울러, 클러스터 시스템 환경 하에서의 병렬 CBF 기법을 기존 CBF 기법과 성능 비교를 수행하며, 이를 통해 병렬 CBF 기법이 기존 CBF 기법보다 우수한 검색 성능을 나타냄을 보인다.
본 연구에서는 도시 가로망에서의 구간 통행시간을 예측하기 위하여 time-frequency 분석의 일종인 웨이브렛변환과 RBF신경망 모형을 이용한 예측모형을 개발하였다. 웨이브렛 변환을 이용한 시계열 자료 분석을 통해서 통행시간에 내재되어 있는 다양한 패턴의 특징을 추출함으로써 오전/오후의 첨두현상, 신호교차로의 현시주기 등 주기적으로 발생되는 요인들에 의해서 통행시간 시계열 자료의 패턴에 나타나는 규칙성을 분석해 내었다. 분석된 패턴정보에 대한 규명은 카오스 이론을 근간으로한 시간지연좌표를 이용하여 시계열 자료의 규칙성을 시각적으로 판별하여 예측모형 구축에 활용하도록 하였다. 또, RBF신경망을 이용하여 예측범위의 공간적/시간적 확대에 따른 모형 구축에 소요되는 시간을 최소화하도록 하였으며, 시내버스 노선의 정류장간 운행시간 예측을 통해서 기존 연구에서 제기되었던 현실세계의 단순화, 다단계 예측시 정확성 등의 문제를 해결하였다. 예측실험결과 웨이브렛 변환을 데이터의 전처리 과정에 삽입하여 링크 통행시간의 패턴정보 예측에 활용할 경우, 기존의 예측모형에 비해서 훨씬 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났으며, RBF 신경망은 짧은 학습시간에도 불구하고 역전파 신경망보다 우수한 예측력을 갖고 있는 것으로 밝혀졌다.
가상화 기술은 각종 장비들을 편리하게 이용하게끔 하고 있으며, 특히 데스크탑 가상화 기술의 경우 클라우드 컴퓨팅에 의한 유저의 요구가 많아져 상당한 연구가 진행되고 있다. 데스크탑 가상화의 경우 사용자에게도 큰 이점이 있지만 관리 측면에서 Cost를 줄이는 데 일조하고 있다. 데스크탑 가상화는 관리자 측면에서 보았을 때 사용자의 요청에 따라 가상 데스크탑을 빠르게 제공하여야 하는 의무가 있다. 관리자가 가상 데스크탑을 빠르게 제공하기 위해서 미리 구축해 둔 가상 머신의 상태를 저장하는 데, 본 논문에서는 가상 데스크탑의 상태를 저장하고 제공하는 데 있어서의 효율을 위해 압축 알고리즘을 사용하는 방법을 제안한다. 가상 데스크탑의 상태가 메모리 명령어의 집합이라는 특성에 따라 무손실 압축 알고리즘을 사용하고, 그들 중 빠르고 압축률이 높기로 알려진 네 가지 알고리즘을 찾아 비교하였다. 비교 결과 가장 효율이 좋았던 LZO lgorithm을 메모리 상태 저장/복원의 중간 과정에 삽입하였다. 실험 결과 기존의 압축하지 않았던 방법보다 최대 1.7배의 성능 향상을 보였으며 가상 머신의 상태를 저장했을 때의 평균 54%의 용량 절감이 있었다.
최근 스마트폰을 이용한 사용자의 운동량 계산 어플리케이션이 많이 출시되고 있다. 이러한 어플리케이션은 스마트폰의 GPS, 가속도 등의 내장 센서들을 이용하여 사용자의 행위를 분석하고, 분석된 내용을 토대로 운동량을 단순 계산해 주는 것들이 많다. 이러한 단순 계산은 사용자의 행동을 지정된 행동으로 인식하여 계산하기 때문에 복잡한 운동을 할 경우 어플리케이션에서 측정하는 칼로리 소모량과 실제 칼로리 소모량 계산과 비교해보면 오차가 많이 나는 경우가 많다. 이러한 오차를 줄이고자 신발에 압전센서와 블루투스 통신을 포함한 모듈을 삽입하여 사용자의 이동거리와 발걸음 수를 정확히 측정하여 사용자의 운동을 인식하고, 측정된 데이터를 이용하여 운동이 끝난 뒤 발걸음수와 이동거리를 이용하여 사용자의 소모된 칼로리를 정확하게 측정할 수 있는 방법을 제시하였다.
고가의 콘텐츠인 홀로그램의 저작권보호를 위한 수단으로 홀로그램의 워터마킹 방법을 제안한다. 제안하는 워터마킹 기법은 프레넬 변환의 퍼짐특성을 이용하기 위해 1차 프레넬 변환 결과에서 실수부와 허수부에 절대 값을 적용하여 저주파성분이 많은 데이터로 변형하고 2차 프레넬 변환을 적용한다. 2차 프레넬 변환으로 홀로그램 정보는 집중되고, 바깥 영역에 워터마크를 삽입한다. 제안한 워터마킹 기법은 기존의 프레넬 변환 특성을 이용한 방법에서 크기성분만 사용함으로써 생기는 소실을 제거하여 화질 좋은 워터마크를 추출할 수 있고, 다양한 공격에도 강인함을 확인 하였다.
기존의 TAR와 같은 아카이브 포맷은 파일의 중복을 제거하는 기능이 포함되지 않아 리눅스 배포 미러와 같이 버전단위로 저장되는 시스템에서 디스크 공간의 낭비가 발생했다. 본 연구에서는 중복 제거 기능이 포함된 아카이브 포맷인 DTAR와 이를 지원하는 DTM 유틸리티를 제안하였다. 주요 아이디어는 DTAR 헤더에 SHA1 해시를 삽입하고 SHA1 해시를 노드로 하는 R-B Tree를 생성하여 중복을 검색 및 제거하는 것이다. 실험 결과 DTAR가 tar.gz보다 최대 31% 공간을 절약하고, 수행 시간도 줄어드는 것을 확인하여 효율적임을 보였다.
영상처리를 이용한 영상간의 유사도 비교 기법은 영상의 검색 및 영상의 자동 인식 등을 위한 연구로 최근 각광받고 있다. 최근 영상 처리 기법은 화소의 질적 향상 및 처리시간 최적화, 효율적인 특정 요소의 추출 등 다양한 방법으로 시도되고 있다. 특히, 영상의 유사도 비교는 유사 영상 검색과 같은 경우에 많이 쓰인다. 영상의 유사도를 비교하기 위한 기법으로는 영상 데이터의 특징에 따라 대상 영역을 여러 영역으로 나누는 영역분할 기법과 군집화, 퍼지, 유전자 알고리즘 등이 있다. 본 논문에서는 영상을 HSV 색공간으로 변환한 후 색상 값에 대하여 전역 정렬 기법을 사용하는 유사도 측정 방법을 제시한다. 전역 정렬 기법은 유전자 서열 비교 기법 중 하나로서 두 유전체의 유사도를 측정하는데 사용된다. 유사도 측정 효율을 높이기 위해 색상 값을 8단계로 양자화하여 영상의 서열을 생성하였다. 실험결과 제시한 방법을 영상 회전이나 대칭, 글자 삽입 등의 간단한 연산에 크게 영향을 받지 않는 것으로 드러났다.
비유창성(disfluency)은 문어와 같이 정연한 구조로 말하지 못하는 현상 전반을 지칭한다. 이는 구어에서 보편적으로 발생하는 현상으로 구어 의존 구문 분석의 난이도를 상향시키는 요인이다. 본 연구에서는 비유창성 요소 유형을 담화 표지, 수정 표현, 반복 표현, 삽입 표현으로 분류하였다. 또한 유형별 비유창성 요소를 실제 말뭉치에서 어떻게 구문 주석할 것인지를 제안한다. 이와 같은 구어 데이터 처리 방식은 대화시스템 등 구어를 처리해야 하는 도메인에서의 자연언어이해 성능 향상에 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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