이동체는 끊임 없이 위치 정보를 변경하는 특징을 가지고 있다. 빈번한 데이터 변경이 발생하는 이동체에 대한 효율적인 색인 기법의 대한 연구가 필요하다. 이 논문에서는 이동체의 공간 데이터 표현 방법과 색인 변경 정책을 제안한다. 그리고 제안한 색인 변경 정책에 따른 공간 색인별 성능 평가와 구축된 공간 색인의 영역 질의 처리에 대한 성능 평가를 위한 실험 평가기를 설계한다. 실험을 통해 이동체 데이터베이스에서 효율적으로 사용 가능한 색인을 도출해 낼 수 있으며, 실험 결과물의 하나인 성능 평가기를 사용하여 향후 개발할 이동체를 위한 새로운 색인에 대한 성능 평가도 수행할 수 있다.
최근 고차원 색인 구조들이 멀티미디어 데이터베이스, 데이터 웨어하우징과 같은 데이터베이스 응용에서 유사성 검색을 위해 요구된다. 본 논문에서는 고차원 특징벡터에 대한 효율적인 저장과 검색을 지원하는 셀-기반 시그니쳐 트리(CS-트리)를 제안한다. 제안하는 CS-트리는 고차원 특징 벡터 공간을 셀로써 분할하여 하나의 특징 벡터를 그에 해당되는 셀의 시그니쳐로 표현한다. 특징 벡터 대신 셀의 시그니쳐를 사용함으로써 트리의 깊이를 줄이고, 그 결과 효율적인 검색 성능을 달성한다. 또한 셀에 기반하여 탐색 공간을 효율적으로 줄이는 유사성 검색 알고리즘을 제시한다. 마지막으로 우수한 고차원 색인 기법으로 알려져 있는 X-트리와 삽입시간, k-최근접 질의에 대한 검색 시간 그리고 부가저장 공간 측면에서 성능 비교를 수행한다. 성능비교 결과 CS-트리가 검색 성능에서 우수함을 보인다.
본 논문에서는 허밍기반 음원 검색 시스템을 위한 오디오 특징 시퀀스 데이터 색인 기법을 제안한다. 우선 Query-by-Singing/Humming (QbSH) 시스템의 특징 데이터베이스를 생성하기 위하여 MP3 와 같은 다성음원에서 주요 멜로디를 추출하여 시퀀스데이터를 생성하고, 고속 검색을 지원하기 위한 시퀀스데이터를 색인화한다. 본 논문에서는 최소 Dynamic Time Warping (DTW) 거리 기법, 시퀀스 추상화 기법, 상한 값 기반 DTW 기법과 같이 세 가지의 시퀀스 데이터의 색인화 기술을 제시하고 각각에 대한 문제점을 파악하고, 성능을 평가한다. 이를 통하여 향상된 검색 시간과 검색 정확도를 얻을 수 있다.
본 논문은 원화상으로부터 Thumbnail 화상을 효과적으로 제작하는 한 방법으로서 적합한 파일형식을 자동으로 선정하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 우선 원화상과 JPEC, GIF 파일형식의 화상의 비교를 통해 화상의 특징에 따른 적합한 파일형식을 분석하고, 내용기반의 화상인덱싱방법에 사용되는 화상의 특징 추출 방법을 이용하여 화상에 포함된 4개의 특징을 추출하고, 추출된 특징의 포함 정도에 따라 적합한 파일형식을 결정하는 방법을 기술하였다. 4개의 특징은 미세한 부분의 포함 정도, 화상에 포함된 고 채도 색의 포함 정도, 화상의 사용된 색의 수, 색의 연속적인 변화 부분의 크기이며, 6개의 샘플화상을 대상으로 실험을 수행하였다. 제안된 방법에 의해 자동으로 생성된 Thumbnail 화상을 주관적 관능실험에 의해 평가한 결과, 시각적으로 선호하는 파일형식과 높은 일치 도를 보였으며, 따라서, 본 방법은 웹디자이너의 화상작업에서 체계적이고 효과인 Thumbnail 화상의 구현에 효과적으로 사용될 수 있음을 보였다.
최근 자율주행자동차에 대한 관심이 증가함에 따라 교통 상황을 인식하는 방법에 대한 연구도 활발하게 진행되고 있다. 특히 교통신호등의 인식은 치명적인 결과를 야기하는 교통사고와 밀접하게 연관된다는 점에서 중요성이 더욱 부각되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 비전 시스템을 기반으로 한 교통신호등 인식 방법을 제안한다. 차선, 표지판 등과는 다르게 교통신호등은 빛을 발하는 특징이 있으며 그 모양과 형태 또한 규격화 되어 있다. 이러한 특징 중 색상과 형태 특징을 이용하여 두 단계의 추출과정을 거쳐 교통신호등을 인식한다. 먼저 HSV 색 공간에서 적색, 녹색, 주황색의 빛을 발하는 영역을 찾아낸 뒤, 신호의 원형 특징을 이용해 가로, 세로 사이즈와 크기로 신호의 후보를 추출한다. 다음, 신호등의 검은 박스 영역을 찾기 위해 추출한 신호 후보군의 주변부가 검정색인지를 확인한다. 최종적으로 신호등의 박스 부분을 검출하여 신호를 발하는 위치를 기반으로 신호를 인식한다. 실험결과 많은 계산량을 요구하는 기계학습을 사용하지 않고도 실시간 처리와 높은 인식률로 교통 신호를 인식할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 로봇의 시각시스템에 효과적으로 적용할 수 있는 얼굴인식 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 얼굴영상의 색상추출과 특징점을 이용하여 인식한다. 색상추출은 피부색, 눈동자색, 입술색의 차를 이용하였으며, 특징정보는 눈, 코, 입에서 추출된 특징점 사이의 거리, 거리 비율, 각도, 면적의 차를 특징 파라미터로 이용하였다. 특징 파라미터를 퍼지화 데이터로 멤버십 함수를 생성한 후, 유사도를 평가하여 얼굴을 인식하였다. 입력받은 정면 칼라 영상으로 실험한 결과 96%의 인식율을 나타내었다.
본 논문은 오디오 색인·검색 시스템을 구현하기 위하여 오디오 신호에 대한특징 파라메터 풀 (pool)을 구성하고 이에 따른 오디오 데이터의 내용분석 및 분류에 관한 연구이다. 오디오 데이터는 기본적인 다양한 오디오 형태로 분류되어진다. 본 논문에서는 오디오 데이터의 분류에 이용 가능한 특징 파라메터를 분석하고 추출방법에 대하여 논한다. 그리고 특징 파라메터 풀을 색인 그룹 단위로 구성하여 오디오 카테고리에 대한 설정된 특징들의 포함 정도와 색인기준을 오디오 데이터의 내용을 중심으로 비교 ·분석한다. 그리고 위의 결과를 바탕으로 분류절차를 구성하여 오디오 신호를 분류하는 모의실험을 행하였다.
최근 이동체 관리 기술 중 물류 및 차량 관리, 응급 서비스 등 실세계에 많이 응용되는 도로 네트워크(도로, 철도 선로 등) 기반 이동체 관리에 대해 많은 연구가 진행되었다. 도로 네트워크를 따라 움직이는 이동체는 이동 영역이 한정되어 있기 때문에, 이러한 특징을 반영한 현재 위치 색인 및 과거 위치 색인이 개발되었다. 그러나 실세계 응용에서는 이동체의 과거 및 현재 위치를 모두 필요로 하는 경우가 많아서 두개의 색인을 별도로 유지하여야 하며, 이는 비효율적인 노드탐색 비용을 유발하고 색인 사이에 공통된 부분이 존재함에도 불구하고 중복된 유지를 해야 한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 도로 네트워크 기반 이동체의 통합 색인을 제안한다 제안 색인은 도로 네트워크 기반 이동체의 현재 위치 색인 및 과거 위치 색인의 공통된 부분인 도로 네트워크를 저장.관리하는 부분을 공유하여 색인 유지비용을 줄이며, 현재 및 과거 위치 질의에 대해 불필요한 노드 탐색 비용도 감소시킨다. 또한 과거 및 현재 위치 색인을 통합함으로써 효율적으로 과거 위치 정보를 생성.저장하는 것이 가능해진다.
멀티미디어 데이터베이스의 효과적인 내용 기반 검색을 위한 많은 색인 방법들이 연구되어왔지만 정작 동일한 데이터 집합과 동일한 평가 기준으로 서로 다른 검색 방법들의 성능을 분석한 실험은 이뤄지지 않았다. 본 논문에서는 기존의 대표적인 색인 방법들을 구현하고 공통의 데이터 집합에 대한 색인 검색을 여러 성능 측정 기준에 따라 분석함으로써 각 색인 방법들의 특징 및 성능을 객관적으로 평가하였다. 향후 본 논문에서 실험한 결과들을 이용하면 특정 데이터 집합에 효과적인 색인 방법을 선택할 수 있을 것이다.
스테레오 좌우 영상간의 색 일치는 3D 영상을 재현할 때 매우 중요하다. 이를 위해 카메라 세팅 및 촬영 환경을 일치시켜서 스테레오 영상을 획득하더라도 여전히 색 불일치가 나타나게 된다. 이러한 색 불일치는 특성에 따라 전역과 지역적인 색불일치로 구분될 수 있다. 따라서 이들 특성을 고려하여 스테레오 영상의 색을 정확히 일치시킬 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 누적 히스토그램과 3D 거리정보를 이용하여 전역과 지역의 색 불일치를 동시에 보정하는 방법을 제안한다. 먼저 기준이 되는 영상의 누적 히스토그램을 기반으로 한 매칭 함수를 이용하여 전역적으로 발생하는 색 불일치를 보정한다. 다음으로 대응되는 샘플 특징점 간의 CD-LUT(color difference look-up table)을 구성하고, disparity map을 통한 3D 거리 정보를 기반으로 한 샘플 특징점의 유사성을 기준으로 가중치를 적용하여 지역적인 색 일치를 수행한다. 마지막으로 전역적인 보정과 지역적인 보정된 영상을 결합함으로서 스테레오 영상에서 나타나는 색 불일치를 보정하였다. 색차가 발생한 스테레오 영상에 대해 기존 색 일치 방법과 제안한 방법을 비교하기 위하여 색상 유사도를(hue similarity)와 MOS(mean opinion scores) 이용하여 평가하였다. 실험 결과에서 제안한 방법을 통한 결과 영상이 기존 방법을 통한 결과 영상보다 더 높은 수치를 나타냄을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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