본 논문에서는 새로운 내용기반 이미지 검색 기법으로 식물 잎의 윤곽선에 대하여 동적 시간 정합 기법을 이용하여 유사한 이미지를 효과적으로 검색하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 우선 식물 잎의 기준점에 대하여 잎의 가장자리를 따라 가면서 구해지는 거리의 곡선을 통하여 잎의 외형 특성을 표현하였다. 추출된 곡선 정보의 효율적인 저장과 처리를 위하여 곡선의 특성을 표현할 수 있는 퓨리에 계수(Fourier Coefficients)를 계산하고 이를 바탕으로 유사한 이미지를 계산하였다. 이런 과정에서 생기는 문제점으로는 복잡한 형태의 곡선에 대해서는 퓨리에 계수를 통하여 저장하고 복원하는 과정에서 원본 곡선의 세부적인 형태 정보를 상실하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 복잡한 곡선 유형에 대해서는 복원시 상실되는 정보가 최소화될 수 있는 작은 단위의 구간으로 나누고 이에 대한 퓨리에 계수를 계산하는 방법으로 다수의 퓨리에 계수 세트를 추출하는 이진 구간 분할 (Binary Range Reduction) 알고리즘을 사용하였고 질의 이미지와 저장된 이미지들을 비교하는 과정에서 검색의 정확도를 향상시키기 위하여 동적 시간 정합(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 사용하였다. 그리고 검색의 효율을 더욱 높이기 위하여 추출된 외형 정보를 기반으로 잎의 유형을 다양한 카테고리로 분류하는 외형 기형 기반의 잎 분류 기법을 제안하였다. 다양한 실험을 통하여 제안한 기법이 식물 잎 검색에 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
실시간으로 입력되는 스트림을 저장하기 위한 메모리의 크기는 동적으로 변한다. 이 데이터 스트림을 처리하는 연속질의는 저장공간의 크기를 동적으로 관리해야 한다. 이를 위해, 저장되는 현재 데이터양에 따라 즉시 페이지 단위로 메모리를 할당 및 해제하는 기본적인 메모리 관리자가 연구되었다. 그러나 이 방법은 데이터 스트림을 저장하기 위해 메모리의 할당 및 해제를 매우 빈번하게 수행하게 된다. 또한 질의가 메모리가 부족할 때 즉시 페이지를 할당하기 때문에, 특정 지연되는 질의가 대량의 페이지를 점유하는 문제를 발생시킬 수 있다. 메모리관리자에서 발생하는 이와 같은 문제에 초점을 맞추어, 본 연구는 할당 및 해제 빈도수를 감소시키고, 질의 별로 최대한 균등하게 페이지를 분배하는 메모리 관리 기법을 제안한다. 본 기법은 질의의 페이지 이용률을 이용하여 할당 및 해제 빈도수를 크게 감소시키고, 질의의 지연 상태에 따른 메모리의 할당을 통하여 특정 질의의 메모리 독점을 방지할 수 있다.
지리정보의 상호 운용성을 제공하기 위해 제안된 GML은 무선 환경에서의 응용을 위해 다양한 동적 객체 스키마를 명세하고 있다. 이러한 GML 동적 객체 스키마는 시간의 변화에 따라 그 위치와 모양이 연속적으로 변화하는 이동객체의 표현을 지원하여, 이동객체의 위치 정보를 기반으로 다양한 응용 서비스를 제공하는 위치기반서비스에서 GML 활용도가 증대되고 있다. 특히, GML 질의어는 지리정보의 통합, 공간 연산자의 지원 등을 중심으로 많은 연구가 수행되었다. 그러나, 기존의 GML 질의어는 이동객체에 대한 질의를 고려하지 않고 있다. 따라서 이 논문에서는 GML 문서에 대한 이동객체 질의를 지원하기 위해 표준 XML 질의어인 XQuery를 확장한 이동객체 질의어를 제안한다. 또한, 제안질의를 위한 데이터 모델 및 대수 연산 그리고 다양한 이동객체 연산자를 설계하고, 제안 질의어를 돌풍 관제 시스템에 적용하여 제안 질의어가 다양한 위치기반서비스에 효과적으로 사용될 수 있음을 보인다.
웹 데이타베이스는 웹 환경에서 하이퍼텍스트 모델을 바탕으로 멀티미디어 처리를 위한 부가적인 구조와 관계형 또는 객체지향형 데이타베이스 관리 시스템을 접목하여 구축하는 대용량의 멀티미디어 데이타베이스 응용 시스템이다. 그러나 기존의 하이퍼텍스트 모델링 기법과 DBMS 통로 형태로는 웹 서비스 고급화에 필수적인 다양한 표현능력과 DBMS 연동과정에서의 병목발생으로 인한 동시성 기능이 제한된다. 따라서, 본 논문에서는 하이퍼텍스트 모델링 측면에서 암시적 질의 수행 기능을 지원하고 동적으로 생성되는 항해 모델과 가상 그래프 구조를 제안한다. 또한 항해 유형 분류를 통해 노드와 링크의 생성 규칙을 유도하고 제안된 모델과 웹 데이타베이스 시스템 후위에 위치하는 관계형 모델과의 상호 사상기법을 연구한다. 그리고 데이타베이스 통로의 효율을 향상시키기 위해 가중치를 기반으로 질의처리 서버를 동적으로 할당하는 스케줄링 기법을 제안하여 시스템 전체의 성능을 개선하고, 제안된 기법이 상대적으로 높은 복잡도를 갖는 동시 질의 요구에 적합함을 보인다.
외판원 순회문제(Traveling Salesman Problem)는 세일즈맨이 한 도시(node)를 출발하여 모든 도시를 한 번씩 방문한 후 다시 출발점으로 되돌아오는 최적 경로를 반환한다. 이 기법은 도시의 수가 늘어날수록 연산횟수가 기하급수적으로 늘어나는 단점으로 인해 실생활에서 여러 노드(node)를 방문해야 하는 놀이동산이나 택배에 적용하기에는 탐색 성능에 한계가 있다. 또한, 최적 경로 탐색은 각 노드 사이의 거리를 1차원 속성으로 사용하기 때문에 이동시간, 관심도, 대기시간 등의 다차원속성을 고려하는 사용자의 요구를 만족하기 어렵다. 본 논문에서는 이와 같은 단점을 해결하기 위하여 Top-n 스카이라인 질의(Skyline query)를 이용한 다차원 외판원 순회문제(TS-MDT, Top-n Skyline-Multi Dimensional TSP) 알고리즘을 제안한다. 제안기법은 스카이라인의 지배원칙에 따라 다중 속성의 노드들을 제거함으로써 연산횟수의 감소를 통한 신속한 연산과 최적 경로를 반환한다. 실험에서는 1차원 속성의 데이터를 사용한 기존의 동적 계획법과 다차원속성을 처리하는 제안기법의 연산시간을 비교한 결과, 같은 데이터 개수일 때 다차원속성을 처리하는 제안기법이 더 빠른 것으로 나타났다.
이동 객체는 시간마다 위치 좌표를 변경하면서 자신의 위치를 기준으로 질의를 요청한다. 최근에 이동 객체에 대한 스카이라인 질의를 처리하기 위하여 이동 객체와 대상 객체사이의 거리인 동적 속성과 대상 객체의 정적 속성 관계를 이용한 최적화된 스카이라인 영역 결정 기법이 연구되고 있다. 그러나 영역 내의 이동 객체의 위치가 가변적 이여서 유효 영역을 효율적으로 결정하지 못하는 문제점이 있다. 이 논문에서는 스카이라인 영역을 형성하는 다각형의 최대 내부 원을 이용하여 정적 유효 영역을 결정함으로서 서버에 보낼 연속적인 스카이라인 질의 발생 빈도를 감소시키는 기법을 제안한다.
이동체 데이터베이스에서 대용량 궤적 정보를 효율적으로 검색학기 위해서는 색인이 필요하다. 특히 궤적을 선택하는 과정과 선택된 궤적의 일부분을 추출하는 과정으로 이루어진 복합 질의를 효율적으로 처리하기 위해서는 궤적 보존을 지원하는 TB-tree와 같은 색인 구조가 적합하다. 그러나, TB-tree는 공간적인 인접성을 고려하지 않아 비단말 노드의 겹침과 사장 영역이 매우 커 영역 질의의 비용이 증가하는 문제가 있다. 이 논문에서는 복합 질의 및 영역 질의를 효율적으로 처리하기 위하여, TB-tree에서 사장 영역을 감소시킬 수 있는 최대 영역 감소 정책을 제시한다. 최대 영역 감소 정책을 공간 활용도를 최대로 유지하면서 사장 영역을 점진적으로 감소시키는 삽일 및 분할 정책으로서 TB-tree의 비단말 노드의 겹침을 줄여 영역 질의의 비용을 감소시킨다.
이동객체 색인에 관한 기존 연구는 실외 환경의 빠른 속도로 이동하는 많은 이동객체들을 대상으로 과거 궤적과 현재 위치 및 미래 위치를 검색하는 색인 기법들이었다. 그러나 쇼핑몰이나 대형 박물관과 같은 건물의 실내나 놀이동산과 같은 한정된 영역의 이동객체들은 실외 환경에서처럼 빠른 이동속도를 가지고 있지 않다. 또한 이동객체들의 이동하는 영역이 한정되어 있을 뿐만 아니라 최대 수용인원 등이 정해져 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 갖는 실내 환경에 적합한 색인 기법으로 현재 그리고 미래 위치 질의 처리를 위한 공간색인과 시간 색인을 분리한 두 개의 색인 구조를 갖는 새로운 색인 기법과 가까운 미래 시간의 특정 영역에 있는 이동객체들의 수에 대한 질의응답을 위한 시공간 히스토그램을 구성하고, 적용하는 방법을 제안한다.
위치 기반 서비스는 질의하는 클라이언트의 위치에 따라 질의에 대한 결과를 제공한다. 위치 기반 서비스에서, 전통적인 캐싱과 프리페칭 같은 기법은 서버로부터의 데이타 전송과 질의 응답 시간을 감소시키기에 효과적인 접근 방법이다. 그러나 클라이언트의 다양한 이동성과 질의 패턴으로 이들 기법은 캐시의 비효율성과 네트워크 부하를 초래할 수 있다. 이러한 단점들을 해결하기 위해, 사용자가 요구한 질의와 질의 결과를 표현하는 세그먼트들의 집합으로 정의된, 서술을 이용하여 프리페칭 세그먼트 개념과 개선된 캐시 교체 전략을 함께 사용하는 시멘틱 프리페칭 기법을 제안한다. 이동 클라이언트는 시멘틱 프리페칭 영역이라고 불리는 서비스 영역에 진입할 때 서버로부터 미리 필요한 시멘틱 정보를 가져온다. 이동 컴퓨팅 환경에서 클라이언트는 위치 종속 데이타의 질의 처리를 위해 캐시에 미리 그 정보를 유지한다. 제안 기법의 성능은 사용자 이동성과 질의 패턴, 위치 종속 데이타의 분포, 적용 캐시 교체 전략과 같은 다양한 환경 변수와 관련 지어 조사된다. 시뮬레이션 결과는 제안 기법이 영역 질의와 최 근접 질의에 대해 기존 기법보다 효율적임을 보여준다. 추가로, 질의 처리에 두 질의를 동적으로 반영하여 적용하면 성능이 향상됨을 알 수 있다.
공기질 정보에 대한 등고선식 표현법은 분포에 대한 시각적인 이해도를 높이는 좋은 방법중의 하나이다. 그러나 기초데이터로부터 등고선식 이미지를 생성하는데 시간이 오래 걸리기 때문에 실시간적인 환경 정보의 제공에 활용하기 어렵다. 본 연구는 등고선식 표현을 동적으로 생성하여 실시간 환경정보의 제공에 활용할 수 있도록 그룹상수를 이용한 기초데이터의 수를 줄이는 방법을 적용한 표출 도구를 설계 및 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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