자동차를 사러 매장에 갔을 때 우리는 자동차의 색상에 따른 교통사고의 발생 확률과 무관하게 자동차의 성능이나 디자인과 또는 자동차의 가격이나 안정성 등을 최우선으로 꼽고 자동차를 선택한다. 본 논문에서는 자동차의 색인 파랑, 녹색, 흰색, 빨강, 검정, 황색의 차량을 대상으로 색상별로 사고 내역을 조사하여 사고가 발생할 확률이 가장 높은 색부터 가장 낮은 색까지를 차례로 제시한다. 사고가 많고 적음은 색에서 진출색과 후퇴색의 차이로서, 사고가 많이 나는 색이나 사고 나기 쉬운 색은 실제보다 멀리 있는 것처럼 보이는 후퇴색이고, 사고가 적은 색은 실제보다 더 가까이 있는 것처럼 보이는 진출색임을 알 수 있다.
고정 격자 방식의 공간 색인 방법은 간단한 구조와 단순한 색인 과정, 구현의 용이성이라는 장점이 있으나 데이터의 분포에 영향을 많이 받아 밀집된 데이터를 처리하기에는 적합하지 못한 특성이 있다. 이에 본 논문에서는 고정 격자 색인 방법에 합병 정책을 적용하여 고정 격자 색인 방법의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법에 따르면 공간 효율성이 매우 증가하고 다른 공간 색인 방법에 비해 색인 과정이 단순해지며, 공간 색인의 성능이 다른 색인 방법에 비해 증가되는 장점을 가지고 있다.
양안 부등 정보가 네온 색 확산에 미치는 영향을 알아보기 위해 두 편의 실험을 수행하였다. 자극으로는 Redies와 Spillmann(1981)의 연구에서 사용된 네온 색 확산 자극에 유도 선분과 분절을 추가하여 변형시킨 자극을 사용하였다. 실험1은 선분을 바깥 분절, 가운데 분절, 안쪽 분절 세 부분으로 나누어 각 분절의 양안 부등 정보를 달리하였을 때 네온 색 확산이 어떻게 달라지는지 살펴보았다. 실험 2에서는 다른 깊이 평면에 추가된 분절이 네온색 확산에 미치는 영향을 알아보았다. 실험 결과 모든 분절이 동일한 평면에 놓일 때 가장 선명하게 색 확산이 지각 되었으며 색 분절이 다른 분절들보다 가까이 있는 경우나 멀리있는 경우에는 색 확산이 약화되었다. 분절을 추가한 경우에는 추가된 분절이 네온 색 확산평면보다 앞쪽이든 뒤쪽이든 상관없이 네온 색 확산이 감소하지만 안쪽 분절이 추가된 경우보다 바깥쪽 분절이 추가되었을 때 네온 색 확산에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 네온 색 확산 현상이 깊이 정보에 의해 영향을 받을 수는 있지만 깊이처리 이전 단계의 정보처리에 더 크게 영향 받음을 시사한다.
디지털 카메라(Digital Camera)와 같은 휴대형 영상 입력 장치(Portable Image Input Device)는 스캐너 (Scanner)와 달리 3 차원의 피사체(Object)를 디지털 영상으로 생성할 수 있고 다양한 조명 환경(Illuminant)에서 사용할 수 있다는 이유로 많은 응용 분야에서 활발하게 사용되고 있다. 그러나, 정확한 색 재현(Color Reproduction)을 위한 기존의 디지털 카메라 특성화 방법(Digital Camera Characterization Method)은 생성된 영상의 조명 정보를 고려하지 않은 상태에서 색 변환 행렬을 생성하므로 다양한 조명 환경 변화에 대해 적응적으로 대처하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 디지털 카메라가 생성하는 영상의 rgb 색도를 이용하여 색도 평면에 색도 다각형(Chromaticity Polygon)을 구성하고 각 색도 다각형들간의 포함 관계에 따라 조명 정보를 평가함으로써 조명색(Illuminant Color)의 변화에 따른 인간 시각 시스템(Human Visual System)의 색 불변성(Color Constancy)을 재현할 수 있는 디지털 카메라 특성화 방법을 제안한다.
차량항법장치(Car Navigation System : CNS)나 지리정보시스템(Geographic Information System : CIS)에서 공간 객체를 효율적으로 다루는 색인기법에 대한 다양한 논의가 있어왔다 기존의 방법에서는 공간 객체의 인접성(cluster)과 밀집성 만을 고려해서 색인 트리를 생성하므로, 편향된 접근 빈도론 가진 공간 객체이 대해서 효과적인 탐색시간을 제공하지 못한다. 접근 빈도를 반영한 색인 기법은 공간 데이터가 갖는 특성-2개 이상의 차원에 대한 순서 할당이 불가능-에 의해서 지리적으로 인접된 객체들을 묶지 못하고, 이로 인해서 공간 객체에 대한 효율적인 색인 기법을 제공할 수 없다. 지리 데이터에 대한 위치와 접근 빈도가 주어질 매, 색인 트리는 좌표 정보뿐 아니라 공간 객체에 대한 접근 빈도도 고려해서 생성되어야 한다 본 논문에서 제안하는 기법을 전체 영역을 세부영역으로 분할하고, 각 세부 영역에 대해서 편향색인 트리를 생성한 뒤에 트리를 병합함으로써 밀집도와 접근 빈도를 반영한, 편향된(skewed) 색인 트리를 생성하도록 한다. 편향된 색인 트리는 접근 빈도가 높은 공간객체를 상위계층(level)에 위치시킴으로써 탐색비용을 줄인다.
정보화 사회에서 정보의 양은 기술의 발달로 급격하게 증가하고 있다. 그로 인해 정보의 다양화와 복잡성 또한 증가하여 빠른 정보처리에 어려움을 주고 있다. 정보의 복잡성 속에 정보의 구조화, 범주화는 사용자가 쉽게 정보에 접근할 수 있게 만들며 처리 속도도 빠르게 해 준다. 본 연구는 정보의 범주화에서 색을 통한 범주화가 정보처리 속도 향상에 어떠한 영향을 주는지를 실험적으로 확인해 보려 한다. 실험 1은 복잡한 정보를 가진 노선도에서 역을 찾는 과제를 시행 하였을 때, target 역 이름의 색과 노선의 색이 동일 할 때 그렇지 않는 경우 보다 탐색시간을 빠름을 보여주고자 한다. 그리고 실험2는 단어 분류 과제에서 색의 범주화가 단어의미 범주화 보다 빨리 처리되며, 색의 대비가 클 때 더 효과적임을 보여 주고자 한다.
현재 멀티미디어 응용분야에서 고차원 데이터에 대한 색인 기법이 아주 중요시 되고 있다. 특히, 인터넷의 보급으로 멀티미디어 정보에 대한 수요가 급증함에 따라 멀티미디어 객체에 대한 효율적인 색인 기술이 절실히 필요하게 되었다. 멀티미디어 객체들은 특징 벡터들로 표현이 되며, 대부분 고차원 특징 벡터를 형성하게 된다. 이러한 고차원 특징 벡터를 색인 및 검색하기 위하여 다양한 방법들이 제시되었다. 그러나, 차원이 증가할수록 검색 성능이 급격히 저하되는 dimensional curse 문제를 완전히 해결하지는 못했다. 본 논문에서는 필터링(filtering) 기법을 사용하여 개선된 고차원 색인 기법을 설계 및 구현한다.
본 논문에서는 다차원 데이터의 유사도 검색을 효과적으로 수행하기 위한 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 차원의 저주 현상을 극복하기 위한 벡터 근사 기반의 색인 구조이다. 제안하는 색인 구조는 부모 노드를 기준으로 KDB-트리와 유사한 영역 분할 방식으로 분할하고 분할된 각 영역은 데이터의 분포 특성에 따라 동적 비트를 할당하여 벡터 근사화된 영역을 표현한다. 따라서, 하나의 노드 안에 않은 영역 정보를 저장하여 트리의 깊이를 줄일 수 있다. 또한 다차원의 특징 벡터 공간에 상대적인 비트를 할당하기 때문에 군집화되어 있는 데이터에 대해서 효과적이다 제안하는 색인 구조의 우수성을 보이기 위해 다양한 실험을 통하여 성능의 우수성을 입증한다.
웹 서비스 혹은 클라우드 컴퓨팅 서비스로써 대용량의 멀티미디어 데이터에 대한 내용 기반 검색을 지원하기 위하여, 분산 고차원 색인 구조에 대한 연구가 활발하게 이뤄지고 있다. 이러한 고차원 데이터의 색인 구조에 대한 연구와 달리, 고차원 색인 데이터의 저장 및 관리에 대한 연구는 거의 전무한 것이 현실이다. 지금껏 대부분의 색인 데이터는 빠른 접근을 위하여 트랜잭션 관리 및 데이터의 복구를 제공하지 않은 파일 시스템에서 관리되어 왔다. 그러나, 파일 시스템에 저장된 색인 데이터는 이를 서비스하는 노드의 장애 발생 시에 일부 혹은 전체 데이터에 대한 검색이 이뤄지지 않는 문제점이 있다. 서비스의 가용성 여부가 중요한 요소인 웹 서비스와 클라우드 컴퓨팅 서비스를 위하여, 본 논문에서는 고차원 색인 데이터를 데이터베이스를 통해 관리하여, 안정성 및 가용성을 보장하면서, 고차원 데이터의 색인 및 검색의 성능을 보장하는 방법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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