일반적으로 GIS 디지털 법의 표현 및 저장 방식에는 아스키(ASCII)와 바이너리(binary) 형식이 있다. 이들 중 대부분 GIS 응용 분야에서는 대용량의 맵 데이터 전송을 위하여 바이너리 형식의 벡터 맵 데이터를 주로 사용한다. 본 논문에서는 다양한 정밀도를 갖는 바이너리 형식의 벡터 맵 데이터의 효율적인 전송 및 저장을 위하여 벡터 맵 데이터의 주요 레이어를 표현하는 폴리라인 및 폴리곤 성분에 대한 계층적 압축 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 정밀 벡터 맵 데이터의 무손실 압축을 위하여 공간 영역 상에서 에너지 집중(energy compaction)을 수행하며, 64bit 부동소수점 좌표에 대하여 정수부와 소수부를 독립적으로 압축 부호화를 수행한다. 실험 결과로부터 제안한 압축 기법이 최소 200% 이상, 최대 900% 이상의 압축 효율을 나타냄을 확인하였으며, 기존의 데이터 압축 기법인 7z, zip, rar 및 gz에 비히여 우수한 압축률을 가지는 것을 확인하였다.
최근 대용량의 지리정보시스템(geographic information system, GIS) DB 보안 중요성이 부각됨에 따라 GIS 네트워크 보안 및 데이터 암호화 기법에 대해 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 이와 같은 기법들은 GIS 벡터맵 데이터에 대한 원천적인 불법 복제 및 유통에 취약하다. 본 논문에서는 GIS 벡터맵 데이터의 불법 복제 방지 및 권한제어를 위하여 GIS 벡터맵 압축영역 상에서 레이어 단위의 선택적 암호화 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 벡터공간 상에서 벡터맵 압축 과정에서 생성되는 최소부호단위(minimum coding attribute, MCA)의 중점좌표와 방향 파라미터들에 대한 선택적 암호화를 각각 수행한다. 첫 번째 선택적 암호화에서는 MCA 레코드의 중점좌표 위치를 임의치환 함으로써 위치 암호화를 수행한다. 두 번째 선택적 암호화에서는 각 레코드 내의 좌표값들에 대한 방향 정보를 암호화함으로써 지형의 형태를 변화시키는 방향성 암호화를 수행한다. 실험 결과로부터 제안한 벡터맵 데이터 암호화 기법이 낮은 계산복잡도와 대용량 벡터맵 데이터를 효과적으로 암호화 할 수 있음을 확인하였으며, 또한 제안 기법이 AES, DES 등의 일반적인 데이터 암호화 기법을 사용하는 콘텐츠 암호화 기술들에서 발생되는 압축효율의 저하를 최소화할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 혼합형 폴리라인 단순화와 공간 에너지 집중을 이용한 GIS 벡터맵 데이터 압축을 제안한다. 제안한 방법에서는 GIS 벡터맵에서 폴리라인 속성을 가지는 레이어들에 대해, 최소 면적 오차 기반의 혼합형 폴리라인 단순화 및 공간 에너지 집중에 의하여 선택된 레이어 내의 폴리라인 데이터들을 압축한다. 제안한 단순화 및 공간 에너지 집중는 폴리라인의 형상을 유지하면서 데이터 압축 효과를 향상시킨다. 가시적 화질과 압축률을 통한 평가 결과로부터 제안한 방법이 기존 방법보다 우수한 화질과 높은 압축률을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 게임 엔진에서 사용되는 노말맵(Normal Map)의 원리와 그 응용 방식에 대해 연구하였다. 노말맵은 게임에서 하이 폴리곤 모델링에 적용되는 조명 적용 데이터를 로우 폴리곤에 적용할 수 있는 기술로, 하이 폴리곤 모델링의 벡터 방향 데이터를 텍스쳐로 저장하여 로우 폴리곤에 적용해서 벡터 방향을 텍셀단위로 조정할 수 있게 한다. 여기에서는 게임에서의 노말맵 저장 방식과 연산 방식에 대해 소개하고 이를 응용하여 최적화 시킬 수 있는 방법에 대해 연구한다.
이미지 데이터는 표현 방식에 따라서 비트맵과 벡터 방식으로 나누어진다. 비트맵 방식은 이미지 데이터를 픽셀이라는 2차원 맵으로 구성한 것이며, 벡터방식은 주어진 2차원 또는 3차원 공간에 선이나 형상을 그리기 위해 일련의 명령어나 수학적 표현으로 나타낸 것이다. 따라서 서로 다른 방식의 이미지를 제작 및 편집하고 자 하는 경우에는 각기 다근 응용프로그램을 사용해야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 비트맵과 벡터 방식을 혼합하여 하나의 응용프로그램에서 이미지의 제작 및 편집이 가능한 이미지 편집 도구의 설계 및 구현 방법에 대하여 기술하였다.
본 연구에서는 벡터 데이터의 저작권 보호를 위한 디지털 워터마킹 기법을 제안하였다. 제안한 방법은 벡터 데이터를 구성하고 있는 포인트들의 최단 거리를 구하고 그 거리를 이용하여 워터마크를 삽입하도록 하였다. 워터마크를 삽입한 실험 데이터에 다양한 공격을 한 후 워터마킹 방법의 강인성을 테스트하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존 방법보다 강인함을 나타내었다. 그리고 워터마크를 삽입한 후에도 위상이 변하지 않아 제안한 방법은 GIS환경에서의 벡터 데이터를 고려한 방법이 될 수 있음을 알 수 있었다.
최근 공간정보표현을 위해 벡터데이터 기반 디지털 맵의 활용도의 증가와 측량기술의 발전에 기인하여 높은 수준의 해상도를 갖는 고용량의 GIS(geographic information service) 서비스가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문은 방대한 범위에서 높은 해상도를 갖는 1cm(센티미터) 단위의 정밀 벡터맵의 효율적인 압축을 위해 공간 영역 상에서의 에너지 집중 기법(spatial energy compaction, SEC)을 이용한 벡터맵 압축 기법을 제안한다. 제안 기법은 벡터맵에서 공간정보를 표현하기 위해 주로 사용되는 폴리곤(polygon) 및 폴리라인(polyline) 오브젝트에 대해 압축을 수행한다. 제안 기법에서는 전체 벡터맵을 국부영역으로 나눈 후, 각 국부영역 내의 오브젝트 인접성 및 방향성을 이용하여 세 가지 종류의 빈으로 분류하여 에너지 집중을 수행하며, 미리 정의된 가변길이부호화를 이용해 부호화하여 압축한다. 실험결과 동일한 벡터맵에 대해 1m 정밀도의 벡터간소화 기법이 약 13%의 압축율을 갖는 데 반해, 제안 기법은 1cm 단위의 정밀도에서 원본 데이터의 80%이상 압축이 수행됨을 확인하였다. 또한 이것은 기존에 제안한 SEC 기반 압축 기법보다 높은 압축율을 가지면서 낮은 계산 복잡도를 유지하며, 기존의 벡터 근사화 기법보다 높은 정밀도에서 높은 압축률로 압축할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
정보통신 기술의 발달과 더불어 여러 데이터를 디지털화함에 따라 데이터 소유자의 권리를 보호하고자 하는 저작권 보호에 대한 관심이 많아졌다. 디지털 워터마킹은 저작권 보호를 위한 강력한 방법 중에 하나이다. GIS에서 많이 사용되는 벡터 맵 데이터에 대한 저작권 보호를 위해 본 연구에서는 새로운 디지털 워터마킹 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 CRC의 원리를 이용하여 워터마크를 삽입하고 검출하는 방법으로 실험 결과 여러 공격에서도 삽입한 워터마크를 검출하여 데이터 소유권을 보호할 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 제안하는 방법은 벡터 맵 데이터의 소유권을 보호하기 위한 방법으로 활용 가능할 것으로 기대된다.
최근 생활 공간 상에서 공간 정보의 활용 요구가 증대되면서 GIS의 상업적 가치가 증대되고 있다. 또한 GIS는 전문 시스템이 아닌 일반 사용자가 접근할 수 있고, 다양한 콘텐츠와 결합된 GIS 맵 데이터를 서비스하는 통합정보시스템으로 확장되고 있다. 그러나 GIS 맵 데이터의 불법 복제 및 유통이 증가하고 있는 추세이나, GIS 맵 데이터의 저작권 보호 기술은 매우 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 GIS 맵 데이터의 저작권 보호를 위한 폴리라인 워터마킹 방법을 제시한다. 제안한 방법에서는 GIS의 국내 표준 데이터를 분석한 다음, 폴리라인 구성 요소간의 거리를 이용하여 워터마크를 적응적으로 삽입한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 다양한 기학학적 공격에 강인하며, 또한 비가시성이 우수함을 확인하였다.
특징 기반 유사성은 멀티미디어 데이터베이스 시스템에서 중요한 연구 쟁점이 되고 있다. 멀티미디어 데이터의 특징이 멀티미디어 객체들을 구별하는데 유용하다지만 특징 벡터의 차원의 수가 증가함에 따라 종래의 다차원 데이터 구조의 성능은 떨어지는 경향이 있다. $R^{*}-Tree$는 R-Tree의 가장 성공적인 병형으로 본 논문에서 고차원 특징 벡터를 위한 새로운 인덱싱 방법으로서 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$를 제안한다. 자기 조직화 맵 기잔 $R^{*}-Tree$는 고차원 데이터를 좀더 스칼라화해서 탐색할 수 있도록 SOM과 $R^{*}-Tree$를 결합하여 구축한 인덱싱 기법이다. 자기 조직 맵은 고차원 특징 벡터들로부터 2차원 공간으로의 맵핑을 제공한다. 그러나 맵을 위상 특징 맵이라 하고 인접 노느에서 서로 유사한 특징 벡터들을 모아서 입력데이터의 특징 공간들 속에 유사성을 보존하는데 위상 특징 맵의 각 노드는 코드북 벡터를 가지고 있다. 실험적으로 4만개의 이미지로부터 추출된 색깔 특징 벡터들을 이용하여 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$의 검색시간 비용과 자기 조직화 맵과 $R^{*}-Tree$의 검색 시간 비용을 비교한다. 그 결과 $R^{*}-Tree$를 구축하는데 필요한 노드 수와 검색 시간 비용이 감소됨으로써 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$는 자기 조직화 맵과 $R^{*}-Tree$보다 훨씬 우수한 성능을 나타냄이 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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