이 논문은 고차원 이미지 데이타의 효율적인 색인을 위한 LCP+-file을 제시한다. 멀티미디어 데이타의 사용이 증가하면서 고차원 이미지 데이타의 색인과 검색의 지원에 대한 요구가 증가하고 있다. 최근에 고차원 데이타의 색인을 위해 벡터 근사에 기반한 LPC-file (5)이 개발되었다. LPC-file은 특히, 데이터 집합이 균일하게 분포할 때는 좋은 성능을 나타내지만 클러스터(cluster)를 이를 때는 성능이 하락한다. 본 논문은 강하게 클러스터를 이루는 이미지 데이타 집합에 대해 LPC-file의 성능을 향상시킨 LCP+-file을 제시한다. 기본 아이디어는 고밀도 클러스터를 갖는 부분 공간을 찾기 위해 데이타 공간을 적응적으로 분할하고, 그 공간에 대해 벡터 근사의 식별 능력을 향상시키기 위해 더 많은 수의 비트를 할당한다. 그러나 분할된 공간이 비트들을 공유하기 때문에 사용되는 전체 비트 수는 오히려 줄어든다. 실험 결과에 따르면 LCP+-file은 강하게 클러스터를 이루는 이미지 데이터 집합에 대해 LPC-file의 성능을 크게 향상시킨다.
최근 GPS기능을 탑재한 휴대폰 PDA등의 모바일 장치를 사용하여 위치 기반 서비스를 이용하는 사용자가 급증하고 있다. 이에 위치 정보를 지닌 공간 데이타를 저장하고 관리하는 대용량의 공간 데이타베이스는 사용자의 다양한 질의 조건과 빠른 검색을 가능하게 하기 위한 색인이 필요하며 대표적인 색인 기법으로는 R-tree가 널리 사용되고 있다. 기존의 R-tree를 이용한 검색은 질의 영역과 관계없는 공간 데이타까지 검색하여 불필요한 입출력을 유발하기 때문에 응답시간이 늦어진다. 본 논문에서는 공간 데이타가 위치 기반 질의를 지원하기 위해 자신이 속한 노드의 전체(Union) MBR 영역에 따라 동적으로 셀 레벨 값을 구성하는 CLR-트리(Cell Leveling R-tree)를 제안한다. 또한, CLR-트리에서의 새로운 공간 데이타의 삽입, 분할, 삭제, 검색 알고리즘을 제안한다. 제안된 CLR-트리에서는 위치 기반 질의 시 사용자 질의 영역의 셀 레벨 값과 공간 데이타의 셀 레벨 값을 비교하여, 겹치지 않는 셀에 대해서는 검색 대상으로부터 제거하고 연관된 셀만을 검색하기 때문에 빠른 응답시간을 제공한다. 디스크 입출력 실험에서 CLR-트리가 기존 R-tree보다 디스크 접근 수를 $5{\sim}20%$ 감소시켜 사용자의 위치 기반 질의에 대해 빠르게 처리함을 알 수 있었다.
최근 무선 인터넷의 급속한 확산과 휴대장치 기술의 발전으로 PDA를 이용한 모바일 지도 서비스가 보편화되고 있다. 지도 서비스를 위한 공간 데이터는 용량이 크고,공간 연산 또한 비용이 매우 간 반면 PDA는 저장 장치의 용량이 작고 프로세서의 성능이 낮다 따라서 PDA용 공간 색인은 작은 규모이면서도 총간 연산의 여과 효율이 좋아야 한다 이 논문에서는 저용량, 낮은 성능의 PDA에 적합한 총간 색인 구조인 MHF를 제안한다. MHF는 간단한 구조로 공간 효율성을 높이면서, 직접 탐색 방법인 해슁을 도입하여 검색 효율을 높였다. 그러고 2차인 총간 색인의 80%이상을 차지하는 치소 경계사자형(MBR) 정보를 압축하기 위한 HMBR을 제안한다. HMBR은 MBR의 표현량을 약1/3으로 단축함에도 불구하고, 공간 데이터의 대부분을 차지하는 작은 객체인 경우에는 정량화에 의한 정보 손실이 전혀 없어 여과 효율이 좋다. 실험 결과 색인의 크기, MBR 비교 연산 횟수, 여과 효율, 공간 연산의 수행 시간 측면에서 제안한 HMBR을 이용한 MHF 공간 색인이 PDA에 가장 적합한 구조임을 보여주었다.
본 연구는 스캔된 이미지의 원본색이 모니터에 그대로 디스플레이 될 수 있게 하는 것을 목적으로 한다. 색보정 과정은 스캐너의 색 특성 묘사를 통한 원본색의 XYZ 추정, 기준 광원의 차이를 고려한 XYZ 변환, XYZ와 RGB간의 색공간 변환으로 구성된다. 특히, XYZ 추정에 있어서 스캐너에 입사되는 빛의 세기와 출력신호간의 비선형적 관계를 두 구간으로 나누어 묘사함으로써 그 정확도를 높였다 EPSON Expression 1680 스캐너를 대상으로 실시한 결과, 228가지 기준색의 기준값과 추정값의 평균 색차는 1.47 $\Delta$$E_{UV}$ * 이었으며, 36가지의 유채색과 22가지의 무채색으로 구성된 시험색의 평균 색차가 각각 1.51 $\Delta$$E_{UV}$ * 와 0.90 $\Delta$$E_{UV}$ * 이었다. 또한 시험색 36가지에 대해 기준값과 추정값으로 부터 산출된 sRGB 모니터 입력신호를 동일 모니터에 디스플레이한 결과, 두 이미지의 색이 동일하게 보였다. sRGB 모니터 입력신호를 동일 모니터에 디스플레이한 결과, 두 이미지의 색이 동일하게 보였다.
최근 공간 데이터를 사용하는 응용 프로그램이 증가하면서 대용량의 공간 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하기 위한 공간 데이터베이스가 요구되고 있다. 이러한 공간 데이터베이스는 객체 관계형 데이터베이스의 사용자 정의 타입과 사용자 정의 함수를 이용하여 기존의 데이터베이스를 확장하는 형태로 개발될 수 있다. 하지만, 대부분의 객체 관계형 데이터베이스는 공간 인덱스와 같은 사용자 정의 인덱스를 확장하는 일반적인 방법을 제공하고 있지 않기 때문에 객체 관계형 데이터베이스를 확장한 공간 데이터베이스는 공간 영역 질의의 성능이 떨어지는 문제점이 있다. 본 연구에서는 객체 관계형 데이터베이스를 확장한 공간 데이터베이스에서 공간 인덱스를 개발하고 객체 관계형 데이터베이스에 통합시킬 수 있는 방법인 GiST와 Relational Indexing을 비교/분석하고 향후 이들 방법을 이용하여 공간 인덱스를 구현하고 공간 영역 질의에 대한 성능을 비교하여 보다 적합한 방법을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 디지털 영상의 지역적 계조 재현과 함께 입력 영상의 색상을 유지하는 영상 향상 기법을 제안한다. 기존의 지역적 계조 재현 방법인 통합된 다중 크기의 Retinex는 영상이 가지는 어두운 영역의 가시성 향상을 통한 향상된 계조 재현 결과를 가져왔다. 그러나 IMSR을 포함한 대부분의 지역적 계조 재현 방법은 RGB 색 공간에서 수행되어 인간시각시스템에 의해 인지되는 색상의 왜곡이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 색상의 왜곡을 줄이는 계조 재현을 위하여 장치 독립적인 CIELAB 색 공간에서 색상를 유지하고 높은 대비와 자연스러운 영상을 얻기 위한 계조 재현 및 채도 보상 기법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 CIELAB 색 공간에서 $L^*$값에 대해 IMSR 정규화 및 단순한 사상 함수를 수행하여 가시성을 향상 시킨다. 또한, sRGB 색역 경계값을 이용하여 LC 평면에서 밝기 변화에 대한 선형적인 채도 보상을 수행하였다. 그 결과 입력 영상의 계조 재현을 통해 가시성이 향상되었고, 기존의 IMSR과 비교하여 색상의 왜곡이 줄었으며, 주관적인 평가를 수행하여 비교 평가 하였다.
한정된 공간에서는 낮은 해상도, 적은 조명, 예상할 수 없는 머리의 움직임 ,연속적으로 변화하는 얼굴의 표정과 색 등으로 인하여 사람의 얼굴인식에 많은 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 동적 공간 변화(DSW)라는 새로운 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 공간의 제약이 따르는 환경에서의 국부적 특징들을 조합하는 것이며 모아진 자료를 기초로 고유한 얼굴 이미지와 DSW를 비교하고, 정면과 프로필 얼굴 이미지, 두 단계의 색 변화를 가지는 이미지를 가지고 테스트하였다. 실험 결과로 PCA 알고리즘이 82.7% DSW가 89.4%로 DSW를 적용한 경우가 PCA 방법보다 6.9% 더 좋은 결과를 나타내었으며 고유한 얼굴이미지에 접근함을 알 수 있었다.
데이터베이스 관계 연산자 중 프로젝션(projection)과 집단 연산(aggregate function)시 사용되는 GROUP BY절, 그리고 동등 조인(equi join)에 대한 질의 처리는 중복된 튜플 중복된 GROUP BY 필드, 조인 중 발생하는 임시결과에 대한 제거나 집단 연산, 임시 결과의 저장을 위해 정렬이나 해싱 기반 알고리즘을 적용하고 있다. 이 중 해싱 기반 알고리즘은 데이터에 대한 직접적인 접근 방법과 정렬비용이 없다는 장점으로 인해 자주 사용하게 된다. 그러나 이러한 해싱(extendible hashing)[1] 기반 알고리즘은 키 값이 저장되는 버켓(bucket) 페이지의 넘침(overflow)으로 인해 분할(split)이 발생하는 경우, 분할을 야기시킨 버켓 페이지에 대한 정보를 제외한 동일한 내용의 기존 디렉토리 구조를 배로 확장해야 하는 공간 확장과, 확장된 디렉토리 구조의 유지를 위해 많은 비용을 소모하게 된다. 본 논문에서는 다량의 데이터에 대한 접근 기법과 디렉토리 구조의 저장공간, 유지 비용 절감 및 중복 해시 값을 지니는 데이터를 처리하기위한 해시 색인인 가상 디렉토리 확장 해시 색인을 제안한다. 가상 디렉토리 확장 해시 색인은 디렉토리 구조를 다단계 구조로 유지함으로써, 넓은 저장 공간을 필요로 하는 다량의 데이터에 대한 접근경로 문제를 해결하였고, 가상 디렉토리 레벨이라는 새로운 구조를 통해, 기존 디렉토리 구조의 공간 낭비 및 유지 비용을 최소화 시켰으며, 버켓 페이지를 리스트(list) 구조로 유지함으로써 중복 해시 값에 의한 디렉토리 구조의 연쇄적 분할 문제를 해결하였다.
무선 센서 네트워크 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 분야로서 그 활용도가 다양해 이와 관련된 많은 연구 개발이 이루어지고 있다. 무선 센서 네트워크는 매우 작은 크기의 독립된 무선 센서들을 물리적 공간에 배치하여 주위의 온도, 빛, 가속도 등의 정보를 무선으로 감지, 관리할 수 있는 기술이다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 지속적 환경 데이터 처리의 효율성 및 다중 질의의 처리 성능을 높이기 위해 공간색인 기법을 이용한 다중 질의 색인 처리를 제안, 구현하였다. 다중 질의 색인 시스템은 미리 정의된 다중 질의를 이용하여 색인 구조를 생성하고, 센서 네트워크에서의 센서 데이터를 입력으로 받아서 생성된 색인 구조를 통해 센서 데이터가 해당되는 질의를 출력해 주는 시스템이다. 시스템 구축을 위한 무선 센서 노드로서 Mote 플랫폼 중에서 MICAz와 운영체제인 TinyOS를 이용하여 환경 정보를 탐지하고 다중 질의 색인 처리하였다.
무선 네트워크의 기술 발달과 이동기기들의 많은 보급에 따라 GIS, LBS 등의 위치기반 서비스 등이 널리 사용되고 있다. 이러한 서비스를 수행하기위하여 방대한 양의 이동 객체들의 효율적인 관리, 검색에 대한 연구가 많이 이루어지고 있으며 이동 객체들의 특성과 사용목적에 따라 다양한 연구결과가 제시되고 있다. 본 논문에서는 시간에 따라 다양한 속도와 방향으로 이동하는 다차원 이동 공간 데이터를 위한 효율적인 색인 기법을 제시한다. 제안된 방법은 KDB-Tree와 QSF-Tree에 기반을 두고 있으며 색인 구조의 검색 성능을 향상시키기 위한 분할, 갱신 방법을 제시하여 시간에 따라 현재 속도와 방향이 다양하게 변화하는 데이터를 신속히 데이터를 색인하고 영역 질의 뿐만 아니라 미래 예측 질의에 대하여 현재 보유한 데이터 정보를 기반으로 미래 예측 결과를 신속히 산출할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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