본 논문에서는 실내 환경에서 색온도 검출이 가능한 이미지센서 모듈을 구현하였다. 이미지센서로 획득한 영상정보 내 색온도 정보는 색차조도계와 정합하여 LUT(Look Up Table)로 제작하였으며, 수광된 RGB값에 따른 색온도 정보가 자동 산출이 가능하도록 알고리즘을 개발하여 MCU(Micro Control Unit)에 반영하였다. 실내에서 이미지센서로 색온도를 측정한 결과 기준값 대비 5.91% 이하의 정확한 결과를 얻을 수 있었으며, 컬러센서를 이용한 색온도 측정 결과 대비 23.5% 이상의 균일도가 우수함을 확인하였다.
본 연구는 상업공간에 환경적 자극으로 설치된 미술품 색 계열이 방문객의 만족도에 미치는 영향과 그 영향 관계의 조절효과를 분석하고자 하였다. 이를 위해 환경 심리학 분야의 매장환경 연구에 적용된 자극(Stimulate).유기체(Organism).행동 반응(Response)의 SOR 모형과 이를 이용한 선행연구를 토대로 미술품 색 계열(S) .기분 및 공간 어메니티(O).만족도(R)의 연구 프레임워크를 개발하였다. 실험은 미술품의 색 계열에 대해 난색과 한색이 설치된 이미지를 제작하여 두 집단 간 응답자가 반응하는 만족도 차이를 조사했다. 회귀분석을 통해 검증한 결과 미술품 색계열은 난색(vs. 한색)이 설치된 경우 더 높은 방문객의 만족도를 유도한다는 것을 발견했다. 또한, 이러한 영향 관계에 있어서 기분과 공간 어메니티 유형의 조절요인을 분석한 결과 미술품 색 계열의 난색(vs. 한색)이 주는 긍정적 기분을 평균보다 더 높게 느꼈을 때, 공간 어메니티의 네 가지 유형 중 쾌적성과 심미성만을 더 높게 인지했을 때 각각 유의한 조절효과가 나타난다는 것을 발견했다. 본 연구 결과는 상업공간의 물리적 환경을 자극하는 미술품의 난색 계열이 한색 계열에 비해 방문객의 만족도에 더 긍정적인 영향을 미치고, 이것은 긍정적 기분 및 쾌적성, 심미성에 따라 강화된다는 것을 증명함으로써 기존 문헌의 이해를 추가하고 효과적인 마케팅 전략에 유용한 시사점을 제공한다.
KDB-트리는 다차원 데이터를 검색하기 위한 전통적인 색인 기법이다. 많은 연구에서 낮은 저장 공간 사용과 검색 성능이 KDB-트리군의 두 병목현상이라고 언급되고 있다. 데이터 삽입 순서와 데이터의 편향으로 인한 불필요한 공간 분할이 그 원인이다. 본 논문에서는 편향 데이터를 효율적으로 처리하고, 검색 성능을 향상시키기 위한 새로운 색인 구조인 $KDB_{CS}^+$-트리를 제안한다. $KDB_{CS}^+$-트리는 분할 정보를 비트벡터로 표현하는 압축 기법과 노드의 그룹화를 통한 포인터 제거 기법을 활용하여 중간 노드의 팬-아웃을 증가시키고, 중간 노드의 엔트리를 계층적으로 표현함으로써 중간 노드의 사용율을 높인다.
최근 무선/이동 통신 기술과 GPS 기술의 발달은 휴대폰을 소지하고 이동하는 사람이나 GPS 수신기를 탑재한 차량과 같은 이동객체의 위치 정보와 관련된 서비스의 제공을 가능하게 하였다. 이러한 환경에서 연속적으로 변경되는 이동객체의 위치 정보는 데이터베이스에 빈번한 갱신 연산을 요구하게 되고, 이는 전체 시스템의 성능을 저하시키는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 R-Tree와 같은 공간색인 구조를 확장하여 갱신 효율을 높이기 위한 연구가 진행되어 왔지만, 시스템의 전체 성능은 오히려 저하되는 문제를 가져왔다. 이 논문에서는 이동객체의 질의 처리 성능뿐만 아니라 객체의 빈번한 위치 갱신을 효율적으로 처리할 수 있는 방법으로 고정 그리드와 R-Tree를 혼합한 형태의 색인 기법을 제안한다. 제안된 색인 기법은 R-Tree에서 색인의 재조직화로 인해 갱신 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위하여 셀 기반 색인 기법인 고정 그리드를 이용하여 이동객체의 위치 정보를 저장하고, 고정 그리드에서 객체의 편중 분포로 인한 오버플로 문제를 처리하기 위하여 오버플로가 발생한 각각의 셀들을 R-Tree로 관리한다. 또한, 객체의 밀도가 낮은 셀들을 하나의 버켓으로 공유하여 관리함으로써 저장 공간을 효율적으로 활용한다. 제안된 방법을 다양한 평가 요소를 통해 실험한 결과, 기존의 R-Tree보다 뛰어난 갱신 성능을 보였으며, 질의 처리에 대해서도 성능이 향상되었음을 보였다.
최근 GPS기능을 탑재한 휴대폰ㆍPDA등의 모바일 장치를 사용하여 위치 기반 서비스 (LBS : Location Based Service)를 이용하는 사용자가 급증하고 있다. 이에 대용량의 공간 데이터베이스에 대해 효율적 검색을 가능하게 하기 위한 색인이 필요하다. 공간 데이터베이스를 위한 다차원 공간 색인 기법으로는 R-Tree가 널리 사용되고 있다. 기존의 R-Tree를 이용한 검색은 질의 영역과 관계없는 공간 데이터까지 검색하는 고비용의 연산이 요구되며, 사용자의 질의 위치 단위(Granularity)를 고려하지 않아 사용자의 빠른 검색 응답시간 및 질의 영역에 대한 정확한 공간 객체 검색에 대해 충족하지 못한다. 이에 본 논문에서는 임의의 셀 안에 존재하는 공간 데이터가 자신이 속한 노드의 전체 MBR(Union MBR)영역과 셀 영역에 따라 셀 레벨 값을 구성하는 CLR-Tree(Cell Leveling R-Tree)를 제안한다. CLR-Tree를 사용할 경우 사용자의 질의 영역 셀 레벨 값과 데이터베이스에 저장된 공간 데이터의 셀 레벨 값을 비교한 뒤 겹침 연산 대상이 되는 공간 객체 수를 줄임으로써 검색 시간을 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 복잡한 연산을 거치지 않고 칼라 참조표만으로 색역 사상과 색공간 변환을 동시에 처리하는 칼라 참조표를 설계하였다. 스캐너와 프린터의 색역을 구성하는 참조표를 만들고 스캐너에서 계산된 색역 데이터를 색역 확장하여 칼라 참조표의 입력 CIEL/sup */a/sup */b/sup */ 값으로 사용한다. 칼라 참조표 생성을 위한 입력 CIEL/sup */a/sup */b/sup */ 값들은 가변 다중 닻점 색역 사상 방법을 사용하여 색역 사상된 CMY 값으로 계산된다. 제안한 칼라 참조표는 칼라 운영 시스템에 적용하여 스캐너 RGB 입력영상을 다항 회귀 방정식을 이용하여 CIEL/sup */a/sup */b/sup */ 색공간으로 변환한 후에 제안한 칼라 참조표를 이용하여 색역 사상과 동시에 색공간 변환을 처리하게 된다. 실험에서는 제안한 방법이 직접 계산에 의한 색역 사상 방법에 비해서 색차는 유사하면서 연상의 복잡도는 줄이는 결과를 얻었다.
본 논문에서는 대규모 영상 데이터베이스로부터 모양 영상에 대한 검색을 빠르고 효율적으로 수행하기 위해 해싱기법을 변형한 색인구조와 검색방법을 제안한다. 제안된 색인 구조는 이진 모양 영상(binary shape image)의 불변 모멘트 집합(invariant moments set)을 특징 벡터로 사용하여 다차원으로 구성된다. 이 색인 구조를 기반으로 제안된 해싱을 변형한 검색방법은 기존의 방법들에 비해 검색공간을 줄임으로써 검색속도를 높인다. 본 논문에서 제안한 색인구조와 검색방법을 1000개의 이진 모양 영상들에 적용해 본 결과 검색공간이 전체 공간의 10% 미만으로 줄어드는 효과가 있었다.
최근 다양한 응용 분야에서 이동 객체의 현재 위치를 기반으로 미래 위치를 검색하기 위한 필요성이 증가되고 있다. 이와 함께, 대용량의 이동 객체를 빠르게 검색하기 위한 색인 구조의 필요성이 증가되고 있다. 기존에 제안된 색인 구조들은 이동 객체의 위치를 검색하는 과정에서 불필요한 노드의 확장을 유발시켜 검색 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 객체의 이동성을 고려한 공간 분할 방식의 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 노드의 오버플로우를 처리하기 위해 형제 노드와 병합 분할을 수행하고 형제 노드와 병합을 수행하여 오버플로우를 처리할 수 없을 경우에는 이동성을 고려하여 분할을 수행한다. 제안하는 색인 구조는 분할된 영역들 사이에 겹침 영역이 발생하지 않으며 속도, 이동 객체가 노드의 영역을 벗어나는 시간, 노드의 갱신 시간과 같은 파라미터를 고려하여 분할 위치를 판별한다. 중간 노드에서는 공간 분할 방식의 색인 구조에서 발생하는 연속 분할을 방지하기 위한 분할 위치를 판별한다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 입증하기 위해 이동 객체에 대한 검색 성능을 비교 분석한다. 성능 평가 결과 제안하는 색인 구조는 현재 위치 검색에 대해서는 $17%{\sim}264%$ 그리고 미래 위치 검색에 대해서는 $107%{\sim}19l%$ 성능 향상을 나타낸다.
공간데이터는 양이 크고 복잡한 공간 연산을 필요로 한다. 따라서 웹, PC 또는 서버환경에서 사용하는 공간 데이터를 제약을 가진 PDA 환경에서 사용 시 비효율적이다. PDA에서 공간데이터를 효율적으로 처리 및 검색하기 위해서는 데이터 양을 감소시키고 공간 색인 기법을 적용한 짱 구조로 데이터를 변환하는 것이 필요하다. 이 논문에서는 직접 접근이 가능한 순차적인 가변길이 레코드 단위의 저장 구조를 가진 팜 PDA에서 고정 그리드 파일을 색인 구조를 적용한 공간 데이터의 표현 방법을 제시하고 데이터 저장 구조 및 영역 질의, 객체 삽입, 객체 삭제에 대한 처리 방법과 이동성을 고려하여 부가적인 데이터를 수신했을 때 처리 방법을 제시한다.
멀티미디어 데이타의 사용이 증가함에 따라 고차원 이미지 데이타에 대한 효율적인 색인과 검색 기법이 크게 요구되고 있다. 그러나 많은 노력에도 불구하고 현재의 다차원 색인 기법들은 고차원 데이타 공간에서 만족할 만한 성능을 보여주지 못하고 있다. 이러한 소위 차원의 저주를 해결하기 위해 최근에 차원을 줄이거나 근사 해를 구하는 둥의 접근법이 시도되고 있지만 이러한 방법들은 근본적으로 정확도의 상실이라는 문제를 갖고 있다. 정확도의 보존을 위해 VA-file, LPC-file둥과 같이 벡터 근사에 기반 한 기법들이 최근에 개발되었다. 그러나 이 기법은 검색 성능이 색인 파일의 크기에 큰 영향을 받으며, 한번에 큰 검색 공간을 줄이는 계층 색인 구조의 장점을 상실한다. 본 논문에서는 이미지 데이터베이스에서 유사성 질의를 위한 새로운 계층 색인 구조인 GC-트리를 제안한다. GC-트리는 밀도 함수에 기초하여 데이타 공간을 적응적으로 분할하고, 색인 구조를 동적으로 생성한다. 이러한 특성을 갖는 GC-트리는 군집화 된 고차원 이미지 데이타 검색에 훌륭한 성능을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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