• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.175-177
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• 2004

최근, 이미지 검색기법에서는 객체추출 방법이나 관심영역 추출방법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나, 컬러 이미지의 경우 색상을 고려한 관심영역 특징추출 방법이나 인덱스 기법은 많이 연구되지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 컬러 이미지의 색상을 기반으로 하는 사분트리 분할 인덱스 기법을 제안한다. 사분트리 분할 인덱스 구조는 컬러 이미지의 공간 영역을 계층적인 영역으로 분할하여 각 공간 영역의 평균 색상 갓을 데이터베이스에 저장한다 저장되어진 각 영역의 평균 색상은 검색의 효율성을 높이기 위해 사분트리 인스턴스(Quad-tree distance)를 퍼지 값으로 계산하여 인덱스를 생성한다. 생성된 사분트리 분할 인덱스는 컬러 이미지의 관심영역(Region of Interest)의 색상을 검색할 때 유용하게 사용되며. 검색속도의 향상에 도움을 준다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.1
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• pp.25-39
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• 1999

지리 정보 시스템에서 공간 분석을 위해 사용되는 중요한 연산인 공간 조인은 대상이 되는 공간 객체의 수가 증가함에 따라서 연산 시간이 지수적으로 증가하는 특징을 가지고 있다. 그러므로 다량의 공간 데이터에 대해서 공간 연산시간을 줄이기 위한 병렬처리가 필요하다. 이 논문에서는 비겹침 정규분할 방식의 사분트리를 이용한 공간 조인 알고리즘을 제시하고 MIMD 구조 및 공유 디스크 방식의 병렬 처리시스템에 적용하여 성능을 평가한다. 사분트리를 이용한 공간조인 방법으로서 중복 표현된 공간객체를 줄이기 위한 사분면(quadrant)의 병합 방법,영역 제한을 통해 연산 대상 객체를 줄이기 위한 사분면의 분할 방법, 그리고 병합 및 분할 방법을 혼용하여 공간 조인 연산의 숫자를 최소화하는 혼합 방법을 제시한다. 실험 평가에서는 각 방법들을 병렬 처리 시스템에 적용하여 여과단계 및 정제단계에서의 연산량과 수행 시간을 통해 성능을 비교 평가한다. 실험결과, 여과 단계에서는 분할 방법이 가장 우수했지만, 정제 단계에서는 병합 방법이 가장 우수했다. 따라서 전체적인 고려할 때 두 방법의 장점을 수용한 혼합 방법이 가장 우수한 성능을 나타냈다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.17-17
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• 2004

자율 이동로봇은 현재 각광을 받고 있는 서비스로봇의 연구와 더불어 활발히 연구되고 있다. 그 중 경로계획 부분에 대한 연구는 Roadmap Method, Cell Decomposition, Potential Field Method로 크게 구분하여 연구되고 있다. 그러나 경로계획 기법에 있어서 기존의 정형화된 방법 이외에 다른 방법들이 제시 되지 않고 있다. 기존 경로계측의 문제점들은 다음과 같다. 국부최소(local minimum)를 회피하지 못하거나, 많은 계산량으로 인해 넓은 범위에 적용시킬 수 없다는 문제점, 오프라인으로 경로의 최적성에만 치중하여 실시간으로 적용하기가 쉽지 않으며, 돌발적인 상황에 대처하기 어렵다는 문제점 등을 가지고 있다.(중략)

• Journal of Creative Information Culture
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• v.6 no.1
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• pp.41-48
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• 2020

In order to represent and process spatial data, hierarchical data structures such as a quadtree or a bintree are used. Various approaches for linearly representing the bintree have been proposed. S-Tree has the advantage of compressing the storage space by expressing binary region image data as a linear binary bit stream, but the higher the resolution of the image, the longer the length of the binary bit stream, the longer the storage space and the lower the search performance. In this paper, we construct a hierarchical structure of multiple separated bintrees with a full binary tree structure and express each bintree as two linear binary bit streams to reduce the range required for image search. It improves the overall search performance by performing a simple number conversion instead of searching directly the binary bit string path. Through the performance evaluation by the worst-case space-time complexity analysis, it was analyzed that the proposed method has better search performance and space efficiency than the previous one.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.106-108
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• 2004

이미지의 유사도나 의미분석을 위해 주요 특징벡터인 색상, 경계선, 질감 등의 연구와 이들을 이미지 전역구간 및 관심영역에 적용하기 위해 데이터베이스에 저장하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 특징벡터의 분할 방법을 유동적, 또는 크게 할 경우 알고리즘 복잡화로 인해 추출 및 검색시간과 오버헤드가 증가하게 되고, 적게할 경우 정확도가 감소한다. 따라서 본 논문은 색상 및 경계선 벡터를 사분트리 분할 인덱스 구조로 데이터 베이스에 저장하고, 두 가지 문제를 동시에 해결하기 위한 방법을 제안한다. 이미지 전역구간을 사분노드로 분할하고, 관심영역의 색상정보를 비교하고, 추출된 전역적 경계분포 순위계수와 비교 알고리즘을 이용하여 이미지에 분포된 객체의 위치정보를 검색함으로써, 검색속도 및 정확성을 개선하였다

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.6
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• pp.21-31
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• 2015

The Internet users want to get real-time services for various multi-media applications. Network traffic rate has been rapidly increased, and data amounts that the Internet has to carry have been exponentially increased. A packet is the basic unit in transferring data at the Internet, and packet classification is one of the most challenging functionalities that routers should perform at wire-speed. Among various known packet classification algorithms, area-based quad-trie (AQT) algorithm is one of the efficient algorithms which can lookup five header fields simultaneously. As a representative space decomposition algorithm, the AQT requires a small amount of memory in storing classification rules, but it does not provide high-speed classification performance. In this paper, we propose a new packet classification algorithm by applying a binary search for the codewords of the AQT to overcome the issue of the AQT. Throughout simulation, it is shown that the proposed algorithm provides a better performance than the AQT in the number of rule comparisons with each input packet.

• The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.58 no.11
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• pp.2292-2298
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• 2009

In this paper, the lossy image compression algorithm using the quad tree and the bandlets is proposed. The proposed algorithm transforms input images by the discrete wavelet transform (DWT) and represents the geometrical structures of high frequency bands using the bandlets with a 8 block- size. In addition, the proposed algorithm searches the position information of the significant coefficients by using the quad tree algorithm and computes the magnitude and the sign information of the significant coefficients by using the Embedded Image Coding using Zerotrees of Wavelet Coefficients (EZW) algorithm. The compression result by using the quad tree algorithm improves the PSNR performance of high frequency images up to 1 dB, compared to that of JPEG-2000 algorithm and that of S+P algorithm. The PSNR performance by using DWT and bandlets improves up to 7.5dB, compared to that by using only DWT.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.42 no.2 s.302
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• pp.1-8
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• 2005

There are many image segmentation methods having bon published as the results of research so far, however these are for the noise images which can process an image under the general white noise environments. Therefore, these methods has the disadvantages because it is difficult to extract only the accurate parameters, which can distinguish between image and impulsive noise, from image with impulsive noises. So it has a problem about the potential decreasing of the performance according to the impulsive noise for all applications using the present quadtree segmentation. In this paper, we propose new quadtree segmentation using quartile deviation which can extract effectively the image information parameters from a noise image. Therefore our method can apply for various image processing fields because it has a advantage to distinguish an image information from noise image. As the result of simulation, we confirm that the proposed quadtree segmentation is more efficient than the present method when tested on impulsive noise image.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.2 no.1 s.3
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• pp.99-106
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• 1994

Raster data mode and Vector data are the two major model in geographic information systems. These two data models are difficult to be intergrated because of their differences in structures and properties. Almost all of the current GIS systems process in one data model by converting one data type to another type. So. the loss and change of information caused by data conversiion degrades the accuracy of data. In this paper, we propose a new data model which can process two data models without conversion. We use quadtree for raster data and topological vector model for vector data. The output is formed as raster data model of quadtree. We can get more accurate overay output, and this intergrated model is more suitable for data like forest, landuses, soils that consist of classes which have small distribution changes.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.6 no.4
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• pp.23-28
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• 2000

We introduce a new method for constructing a dynamic Delaunay triangulation for a set S of n sites in the plane under the $L_{\infty}(L_1)$ metric. We find that the quadrant neighbor graph is contained in the Delaunay triangluation and that at least one edge of each triangle in the Delaunay triangulation is contained in the quadrant neighbor graph. By using these observations and employing a range tree scheme, we present a method that dynamically maintains the $L_{\infty}(L_1)$ Delaunay triangulation under insertions and deletions in $O(log^2n)$ amortized time and O(log n) expected time.