최근 공간 데이타 분석, 영상 분석 등과 같은 대용량 데이타를 관리하는 다양한 응용 업무들이 증가함에 따라, 대용량의 데이타베이스를 위한 클러스터링 기법이 많이 연구되고 있다. 그 중에서도 계층 클러스터링 기법은 데이타베이스의 계층 분할을 표현하는 계층 트리를 생성하고 이를 이용하여 효율적인 클러스터링을 수행하는 방법으로서, 지금까지는 주로 트리를 하위 계층으로부터 상위 계층으로 생성해 가는 상향식(bottom-up) 계층 클러스터링 기법들이 연구되었다. 이러한 상향식 클러스터링 방법은 트리를 생성하기 위하여 전체 데이타베이스를 한 번 이상 액세스하여야 할 뿐만 아니라, 하위 계층에서부터 검색을 시작하기 때문에 트리의 많은 부분을 검색하여야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 대부분의 데이타베이스 응용에서 이미 유지하고 있는 다차원 색인을 이용하여 클러스터링을 수행하는 새로운 하향식(top-down) 계층 클러스터링 기법을 제안한다. 일반적으로 다차원 색인에서는 가까운 객체들이 동일한 (혹은 인접한) 페이지에 저장될 가능성이 큰 클러스터링 성질을 가진다. 이러한 다차원 색인의 클러스터링 성질을 사용하면 각 객체들간의 거리를 일일이 계산하지 않고도 이웃한 객체들을 식별할 수 있다. 우선 객체들의 밀도에 기반하여 클러스터를 정형적으로 정의한다. 이를 위하여, 객체를 포함하는 영역의 밀도를 이용한 영역 대조 분할(region contrast partition) 개념을 사용한다. 또, 클러스터링 알고리즘에서의 빠른 검색을 위하여 분기 한정(branch-and-bound) 알고리즘을 사용하며, 여기서의 한계값(bound)을 제안하고 이의 정확성을 이론적으로 증명한다. 실험 결과, 제안한 방법은 상향식 계층 클러스터링 방법인 BIRCH와 비교하여, 정확성 측면에서 우수하거나 유사한 것으로 나타났으며, 데이타 페이지 액세스 횟수를 데이타베이스 크기에 따라 최고 26~187배까지 감소시킨 것으로 나타났다. 이 같은 결과로 볼 때, 제안한 방법은 대용량 데이타베이스에서의 클러스터링 성능을 크게 향상시키는 기법으로서, 일반 데이타베이스 응용에 실용적으로 적용 가능하다고 판단된다.
최근 플래시 메모리 및 SSD가 노트북이나 PC의 저장장치로 사용되는 것뿐 아니라, 기업용 서버의 차세대 저장장치로 주목 받고 있다. 대용량의 데이터를 처리하는 데이터베이스에서는 삽입, 삭제, 검색을 빠르게 하기 위해 다양한 색인 기법을 사용하는데 그 중B-트리 구조가 대표적인 기법이다. 하지만 플래시 메모리 상에서는 하드디스크와 달리 덮어쓰기(overwrite) 연산을 수행하기 위해서는 먼저 해당 블록(block)에 대하여 플래시 메모리의 연산 중 가장 비용이 많이 요구되는 삭제(erase) 연산을 수행 해야만 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 플래시 메모리 사이에 위치하는 플래시 변환 계층(Flash memory Translation Layer)을 사용한다. 이 플래시 변환 계층은 수정한 데이터를 동일한 논리 주소에 덮어쓰기를 하더라도 실제로 임의의 다른 물리 주소에 저장하도록 하여 이 문제를 해결할 수 있다. NAND 플래시 메모리를 배열 형태로 포함하고 있는 SSD는 한 개 이상의 플래시 메모리 패키지를 병렬로 접근할 수 있다. 이러한 병렬 접근 방식을 사용하여 쓰기 연산 성능을 향상하기 위해서는 연속한 논리 주소에 쓰기 연산을 요청하는 것이 유리하다. 하지만 B-트리는 구성 노드에 대한 삽입 삭제 연산 시에 대부분 연속되지 않은 논리 주소 공간에 대한 갱신 연산이 일어나게 된다. 따라서 SSD의 병렬 접근 방식을 최대한 활용할 수 없게 된다. 본 논문에서는 수정한 노드를 연속한 논리 주소에 쓰도록 하는 AS B-트리 구조를 제안하여 SSD의 병렬 접근 방식을 최대한 활용할 수 있도록 하였다. 구현 및 실험한 결과 AS B-트리에서의 삽입 시간이 B-트리보다 21% 개선된 것을 확인하였다.
본 논문은 방송 콘텐츠를 소비한 사용자의 소비이력 정보를 바탕으로 추천해 주는 시스템을 소개한다. 방송 콘텐츠는 도서, 음반, 영화 등의 콘텐츠와는 다른 구조로 구성되어 있으며, 크게 시리즈물과 에피소드물로 나뉜다. 시리즈물은 여러 개의 방송 콘텐츠가 하나의 프로그램을 구성하고 하나의 주제나 스토리를 다룬다. 반면에 에피소드물은 여러 개의 방송 콘텐츠가 하나의 프로그램을 구성하지만 각각의 콘텐츠 별로 다른 주제나 스토리를 다룬다. 시리즈물인 경우에는 프로그램 단위로 추천이 가능하고, 에피소드물인 경우에는 하나의 프로그램을 구성하는 콘텐츠들이 독립된 콘텐츠로서 추천이 가능하다. 이와 같은 방송콘텐츠의 특징에 따라, 본 논문에서는 시리즈물과 에피소드물로 추천단위를 달리하여 콘텐츠를 추천한다. 콘텐츠 추천은 사용자의 방송 콘텐츠 소비이력 정보를 활용하여 방송 콘텐츠간의 유사도를 도출하고 이를 토대로 추천을 제공한다. 방송 콘텐츠간의 유사도는 협업 필터링 알고리즘을 사용하여 계산한다. 추천 시스템은 희소 배열 자료구조를 사용하며, 메모리 기반의 연산을 수행하여 추천 콘텐츠를 색인 구조로 저장한다. 저장된 색인은 추천 시스템에서 제공하는 오픈 API를 통해 서비스되며, 오픈 API는 HTTP 프로토콜을 기반으로 구현되었다. 마지막으로 추천 시스템 구현과 실험을 위한 웹 데모를 소개한다.
제스처는 스마트 글라스 등 웨어러블 기기의 NUI(Natural User Interface)로 주목받고 있다. 최근 MPEG에서는 IoT(Internet of Things) 및 웨어러블 환경에서의 효율적인 미디어 소비를 지원하기 위한 IoMT(Internet of Media Things) 표준화를 진행하고 있다. IoMT에서는 손 제스처 검출과 인식이 별도의 기기에서 수행되는 것을 가정하고 이들 모듈간의 인터페이스 규격을 제공하고 있다. 한편, 최근 인식률 개선을 위하여 딥러닝 기반의 손 제스처 인식 기법 또한 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 IoMT의 유스 케이스(use case)의 하나인 웨어러블 기기에서의 미디어 소비 등 다양한 응용을 위하여 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 손 제스처 인식 기법을 제시한다. 제시된 기법은 스마트 글래스로 획득한 스테레오 비디오로부터 구한 깊이(depth) 정보와 색 정보를 이용하여 손 윤곽선을 검출하고, 검출된 손 윤곽선 영상을 데이터 셋으로 구성하여 CNN을 학습한 후, 이를 바탕으로 입력 손 윤곽선 영상의 제스처를 인식한다. 실험결과 제안기법은 95%의 손 제스처 인식율를 얻을 수 있음을 확인하였다.
대한민국은 화산재해로부터 안전한 지역으로 알려져 왔다. 그러나 최근의 관측 결과들은 한반도 최 북 단에 위치한 백두산이 더 이상 휴화산이 아님을 보여주고 있다. 백두산 화산이 폭발한다면 남한지역에서는 화산재에 의한 다양한 피해가 예상된다. 특히 공중의 화산재는 운항되는 비행기의 계기판 및 엔진을 마비시킴으로써 대형 항공사고를 유발할 수 있다. 따라서 화산재의 삼차원 확산을 예측하여 화산재가 있는 항로를 비행할 것으로 예상되는 비행기 운항을 중지시키는 것이 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 화산재 확산 예측결과의 삼차원 가시화 기법을 다룬다. 우선 화산재 확산 예측 데이터의 취득에 대하여 소개한다. 확산 예측 데이터는 화산재 확산 시뮬레이션 프로그램인 Fall3D를 이용한다. 다음으로 세 가지 화산재 확산 예측결과의 가시화 기법을 제안한다. 첫 번째 기법은 '공중의 큐브' 방식으로 화산재의 입자 농도별로 다른 색을 가진 반투명 큐브를 공중에 배치하는 방식이다. 두 번째 기법은 '큐브안의 큐브'방식으로 '공중의 큐브' 방식을 개선하여 농도의 정도에 따라 큐브의 분할 정도를 달리하여 배치하는 방식이다. 마지막 방식은 '반투명 화산재 평면' 기법으로 화산재 농도를 가지고 있는 레이어 들을 적층하고 투명효과를 적용하는 방식이다. 본 논문에서 제시한 방법을 기반으로 사용자는 목적에 맞는 방식대로 화산재 확산 예측 결과를 삼차원 가시화 할 수 있을 것이다.
RFID 표준 개발을 주도하고 있는 EPCglobal은 RFID 미들웨어에 관한 표준 인터페이스로써 ECSpec(Event Cycle Specification)과 ECReports(Event Cycle Reports)를 제시하였다. ECSpec은 애플리케이션이 원하는 태그 데이타에 대한 명세로써 일정 시간 동안 태그 이벤트에 대한 여과 및 수집을 반복적으로 처리하기 위한 연속질의(Continuous Query, CQ)이며 ECReports는 처리 결과에 대한 명세이다. 따라서 연속 질의 수행에 적합하도록 설계된 질의 색인(Query Index) 기법을 적용하여 ECSpec을 질의 색인의 데이타로써, 태그 이벤트를 질의 색인의 질의로써 수행하면 효율적이다. 하지만 RFID 물류환경에서는 유사한 또는 동일 상품군이 대량으로 이동하게 되고, 이때 상품에 부착된 태그가 RFID 리더에서 인식될 때 발생하는 이벤트가 짧은 기간 동안 다수 발생하게 되는데. 이를 개별적으로 처리하는 것은 비효율적이다. 이 논문에서는 ECSpec에서 지정하는 보고주기 기간 동안 태그 이벤트에 의한 질의를 수집하여 그룹을 구성하고 질의 색인에 영역 질의로써 수행하여 유사 검색 과정을 제거하는 기법을 제안한다. 이러한 질의 그룹 처리 기법을 위해, 일정기간 연속된 태그 이벤트를 효과적으로 수집하기 위한 큐의 구성 방법과 수집된 태그 이벤트로부터 영역 질의를 생성하기 위한 방법을 제안한다. 또한 실험을 통해 이러한 기법의 효율성을 확인한다.
안개는 전자광학센서를 활용한 탐지, 추적, 인식 등의 다양한 영상처리 알고리즘 성능을 저하시키는 요인이다. 실외 환경에서 사용되는 전자광학센서 기반 무인 시스템의 안정적인 작동을 위해서는 안개를 효과적으로 제거할 수 있는 기술이 필요하다. 단일 전자광학센서의 영상을 이용한 안개 제거 방법으로는 전자광학센서의 통계적 속성을 활용한 dark channel prior가 가장 널리 알려져 있다. 기존의 방법들은 dark channel prior를 활용하여 전달량을 구할 때 정방형 필터를 사용하였다. 정방형 필터 사용 시 필터의 크기가 커질수록 안개 제거의 효과가 작아지며, 필터의 크기가 과도하게 작아질 경우 과포화가 발생하여 영상의 색 정보가 손실된다. 필터의 크기가 알고리즘의 성능에 크게 영향을 끼치기 때문에, 일반적으로는 비교적 큰 크기의 필터를 사용하거나 영상에 따라 과포화가 일어나지 않는 범위에서 작은 크기의 필터를 사용한다. 본 논문에서는 컬러영상분할을 활용한 향상된 안개 제거 방법을 제안하였다. 컬러영상분할의 파라미터를 영상의 정보 복잡도에 따라 자동으로 조정하고, 이를 바탕으로 전달량을 추정하여 과포화 현상은 일어나지 않으며 뛰어난 안개 제거의 성능을 확보하였다.
유물을 처리하기 전에 제작 시기, 기법, 재질 등의 정보를 수집하는 것은 보존처리 방법 결정에 중요하다. 대상유물인 팔사품도는 이순신 장군이 명나라 신종황제로부터 하사받은 팔사품을 그림으로 그린 것으로 바탕재료인 직물에 안료를 이용하여 채색되어 있었으며, 뒷면에는 1장의 종이로 배접이 되어있는 상태였다. 제작연대나 작가 등 유물에 대한 정보가 남아있지 않았기 때문에 유물의 재질 분석을 통해서 제작 연대를 추정해보고, 처리 및 보관 방향을 결정하고자 하였다. 팔사품도의 바탕재료로 사용된 직물의 분석 결과 리본 꼬임과 강낭콩 모양의 단면이 관찰되어 면으로 확인되었다. 배접지에 사용된 종이를 분석한 결과 C 염색액에 의해 오렌지색으로 염색되었으며, 섬유장이 짧고 섬유 측면에 가도관이 관찰되어 침엽수 펄프로 제조된 종이로 추정된다. 또한 채색안료를 분석한 결과 자황(Orpiment, $As_2S_3$), 연단(Minium, $Pb_3O_4$), 석간주(Hematite, $Fe_2O_3$), 화록청[Emerald green, $C_2H_3As_3Cu_2O_8$], 군청(Ultramarine, [$2(Na_2O{\cdot}Al_2O_3{\cdot}2SiO_2){\cdot}Na_2S_2$]), 활석[Talc, $Mg_3Si_4O_{10}\;(OH)_2$] 및 황산바륨($BaSO_4$), 황동(Brass)을 사용한 것으로 추정된다.
본 연구에서는 커스터마이징 시스템 개발을 위한 신한복 치마 패턴 개발의 기초자료를 얻기 위해 신한복 브랜드의 치마 패턴을 비교 분석하고자 하였다. 신한복 6개 브랜드의 패턴을 분석하여 가상착의를 시킨 후 외관평가와 의복압 및 공극량을 평가하였다. 시판 신한복 브랜드 A, B, C, D, E, F의 허리치마 패턴을 분석한 결과, 같은 디자인의 free 사이즈 치마임에도 불구하고 각기 다른 치수로 제작되는 것으로 나타났다. 허리치마의 패턴은 기존의 한복과 같이 평면적인 패턴으로 구성되었다. 외관평가 결과 앞면, 옆면, 뒷면 모든 평가항목에서 6개 브랜드의 패턴 간에 유의미한 차이가 있는 것으로 평가되었다. 외관평가 모든 항목에서 B 브랜드의 허리치마가 우수한 것으로 평가되었다. 의복압을 알아보기 위해 색분포도와 공극량을 살펴본 결과, 허리에 둘러서 착용하는 허리치마의 특성상 대부분의 부위에서 공극량이 큰 것으로 나타나 의복압이 낮은 것으로 평가되었다. 본 연구에서는 신한복 활성화에 따른 치수 및 패턴 규격화를 위한 기초자료를 제안하며, B브랜드 패턴을 기본으로 한 통일된 패턴개발이 이루어져야 할 것으로 생각된다.
이 연구는 KCI 색인 학술논문들을 대상으로 피인용 최상위 수준의 논문들을 추출하여, 그들의 서지적 특성을 파악하는 것을 목적으로 하였다. 피인용이나 상위 논문들에 대한 기존의 분석과 달리 논문들의 서지적 요소를 중심으로 그것의 특성을 분석하였다. KCI에서 수집한 사회과학의 17개 분야 3,453편의 논문을 대상으로 하였고, 분석을 위한 서지적 요소는 저자, 소속기관, 발행년, 학술지, 피인용수이다. 분석결과로 나타나는 주요한 서지적 특성은 다음과 같다. 첫째, 단독저자와 공동저자의 비율, 공동저자의 수에서 차이가 났다. 저자들은 주로 단독저자 또는 2인 공동저자였다. 대체로 1건의 논문 저자비율이 높게 나타났다. 둘째, 소속기관 유형의 대부분은 대학이며, 각 분야별 저자들을 보유한 기관의 수에 차이가 났다. 그리고 저자의 소속기관의 등장빈도에서는 불균등 현상이 나타났다. 분야별로 우수한 연구기관과 저자들의 수가 달랐다. 셋째, 2018년을 기준으로 해서 발행 후 피인용 최상위 논문이 되는 경과년수는 평균 11년으로 나타났다. 넷째, 수록 학술지의대부분은 KCI 등재학술지이며, 학술지의 영향력은 피인용 최상위 논문의 영향요인이 되지 않았다. 다섯째, 분야에 따라 피인용수에 차이가 나타났다. 이 연구는 사회과학 분야 피인용 최상위 논문들의 서지적 특성을 파악한 것에 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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