서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이터베이스로부터 검색하는 연산이다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭 처리의 성능 병목을 파악하고, 이를 해결함으로써 전체 서브시퀀스 매칭의 성능을 크게 개선하는 방안에 관하여 논의한다. 먼저, 사전 실험을 통하여 후처리 단계가 서브시퀀스 매칭의 성능 병목이며, 후처리 단계의 최적화가 기존의 서브시퀀스 매칭 기법들이 간과한 매우 중요한 이슈임을 지적한다. 이러한 서브시퀀스 매칭의 성능 병목을 해결하기 위하여 후처리 단계를 최적으로 처리할 수 있는 간단하면서도 매우 효과적인 기법을 제안한다. 제안된 기법은 후처리 단계에서 후보 서브시퀀스들이 질의 시퀀스와 실제로 유사한가를 판단하는 순서를 조정함으로써 기존의 후처리 단계의 처리에서 발생하는 많은 디스크 액세스의 중복과 CPU 처리의 중복을 완전히 제거할 수 있다. 실제 데이터와 생성 데이터를 이용한 다양한 실험들을 통하여 제안된 기법의 성능 개선 효과를 정량적으로 검증한다.
본 논문에서는 차세대 이동통신분야에서 고속의 데이터 전송과 무선 환경극복을 위해 사용되는 OFDM 시스템에서 전송되어지는 신호들의 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)를 감소시키는 방안을 제시한다. PN 시퀀스로 쓰이는 두 개의 직교 시퀀스, 즉 Walsh-Hadamard 시퀀스와 Golay complementary 시퀀스의 PAPR 성질을 살펴보고 그 결과를 보인다. 즉, 상대적으로 적은 채널사용자일 때 Walsh-Hadamard 시퀀스는 매우 큰 PAPR를 가지며, 반면 Golay complementary 시퀀스는 이론 값에 근접한 안정된 상태를 보인다. 이 두 시퀀스의 장단점을 이용하여 채널사용자 수에 따른 직교 시퀀스의 결정으로 OFDM 시스템의 PAPR를 줄이는 방법을 제안하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 감소효과를 검증한다.
시계열 데이타는 일정 시간 간격으로 측정한 값의 시퀀스를 뜻하는데, 사용자에 의해 주어진 질의 시퀀스와 유사한 데이타 시퀀스를 검색하는 방법을 유사 시퀀스 매칭이라고 한다. 본 논문에서는 유사 시퀀스 매칭 시, 질의 시퀀스로 MBR을 구성할 때 한 개의 MBR이 아닌 다수의 MBR로 구성하는 방법을 제안하였다. 다수의 MBR로 구성하여 질의 처리를 하면 질의 시퀀스의 길이가 길 경우 적은 비용으로 질의 처리를 수행할 수 있다.
본 논문은 우선순위 큐와 접미어 트리로 색인 구조를 생성한 후. 이미지 시퀀스 데이터베이스에서 다차원 타임 워핑 거리 함수를 이용하여 유사한 이미지 서브시퀀스를 신속하고 정확하게 검색할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법은 사전에 정의된 중요도에 따라 선별된 이미지 시퀀스로 구성된 우선순위 큐 색인의 이미지 서브시퀀스에 대한 유사성 거리 계산을 첫 단계로 시행하여 유사한 서브시퀀스집합을 얻고 만족할 결과를 얻지 못했을 경우에는 두 번째 단계로 나머지 유사 서브시퀀스에 대해 디스크 기반의 접미어 트리를 색인 구조체로 하여 유사한 서브시퀀스를 검색하는 것이다. 하한 거리 함수를 활용하여 질의 이미지 시퀀스와 유사한 이미지 서브시퀀스를 검색하는 과정에서 생성 가능한 오류를 방지 하면서 동시에 비 유사 이미지 서브시퀀스를 제거하도록 한다.
최근 센서 측정 데이터, 구매이력 등과 같이 시간 정보를 포함하는 시퀀스(sequence) 데이터가 다양한 응용에서 발생되고 있다. 주어진 시퀀스들 중 다른 시퀀스들과 매우 상이한 이상(anomalous) 시퀀스를 탐지하는 기법들은 지금까지 많이 연구되어왔으나 이들 대부분은 주로 시퀀스 내 원소들의 순서만을 고려하여 이상 시퀀스를 찾는다는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 원소들의 순서와 원소들 간의 시간 간격 모두를 고려하는 새로운 이상 시퀀스 탐지 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 확장된 LSTM 오토인코더 모델을 사용한다. 이 모델은 시퀀스를 해당 시퀀스 내 원소들의 순서와 시간 간격 모두를 효과적으로 학습할 수 있는 형태로 변환하는 층을 추가로 가진다. 제안방법은 확장된 LSTM 오토인코더 모델로 주어진 시퀀스들의 특징을 학습한 뒤, 해당 모델이 잘 복원하지 못하는 시퀀스를 이상 시퀀스로 탐지한다. 본 논문에서는 정상 시퀀스와 이상 시퀀스를 혼합한 가상 데이터를 사용하여 제안 방법이 전통적인 LSTM 오토인코더만을 사용하는 방법과 비교하여 100%에 가까운 정확도를 나타냄을 보인다.
본 논문에서는 2$_{m}$ -1의 메센소수 주기를 갖는 Legendre 시퀀스에 확장이론을 적용하여 유도되는 주기가 2$^{em}$ -1인 extdndre 시퀀스를 decimated m-시퀀스들의 합으로 표현하였으며 이를 이용하여 extended Legendre시퀀스를 decimated m-시퀀스들의 합으로 표현하였으며 이를 이용하여 extended Legendre 시퀀스의 선형스팬의 상한식 및 선형스팬에 관한 conjecture를 유도하였다.
본 논문은에서는 저작권 보호를 위한 디지털 워터마크 삽입방법에서 워터마크로 많이 사용하는 정규 가우시안 시퀀스를 카오스 시퀀스로 대체하고 그 성능을 비교하여 분석한다. 카오스 시퀀스는 만들기가 쉽고, 초기 치의 변화에 따라 전혀 다른 시퀀스를 만들 수 있다. 본 논문에서 사용한 카오스 시퀀스는 Chebyshev map의 시퀀스 분포를 갖도록 Logistic map을 수정하였다. 실험방법은 원 영상을 웨이브릿 변환하여 카오스 시퀀스와 가우시안 시퀀스로 워터마킹한 후 여러 가지 영상처리와, 반복적인 실험의 결과로 나타난 유사도의 분포를 측정, 비교하였다. DCT-기반 워터마킹 시스템의 결과와 마찬가지로 카오스 시퀀스는 일반적인 신호처리에 있어서 가우시안 시퀀스 못지 않게 강하다. 또한 연속적인 반복 실험에 의한 유사도 편차가 가우시안의 경우보다 작고, 손실 압축에 있어서는 가우시안 시퀀스 보다 좋은 성능을 보였다.
본 논문에서는 가변 확산이득 (VSG) 구조를 갖는 멀티미디어 멀티레이트 DS/CDMA 시스템에서 PN 시퀀스의 위상에 따른 상관 특성을 보였고, 시퀀스 위상을 최적화 하였다. 멀티레이트 VSG-DS/CDMA 시스템의 경우에 시퀀스의 최적화는 동일 길이의 시퀀스들과는 물론, 다른 확산 이득을 갖는 다른 시퀀스들에 대해서 동시에 이루어져야 하므로 시퀀스의 최적화가 쉽지 않다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 멀티레이트 시스템에서의 시퀀스 상관 특성을 살펴보았고, 이를 통해서 비트 오율을 최소화 시킬 수 있는 시퀀스 선택기준으로 MIN-AIP를 제시하였다. m 시퀀스와 Gold 시퀀스에 대한 성능분석 결과, MIN-AIP 기준에 의한 시퀀스 초기 위상의 선택기준이 성능을 가장 향상시킬 수 있는 최적의 선택기준이라는 결론을 얻을 수 있었다.
시퀀스 데이터(sequence data)에서는 각 데이터 값보다는 전후 그들 사이의 변화추세 등이 더 큰 정보로 작용하는 것이 일반적이다. 본문에서는 시퀀스 데이터베이스를 대상으로 하여 주어진 시퀀스 패턴과 모양이 유사한 모든 부분시퀀스를 검색해 내는 새로운 방식을 제안한다. 본 방식에서는 시퀀스 데이터의 모양 추출을 위한 데이터 변환, 유사 모양 패턴 클러스터링, 새로운 유사도 계산 방식 등을 도입함으로써, 기존의 방식이 매우 제한적인 패턴만을 유사패턴으로 간주하던 것에 비하여, 패턴이 데이터축 혹은 타임축으로 각각 확대, 축소, 이동된 경우에도 유사패턴으로 검색이 가능하다.
기존의 유사 시퀀스 검색 방법들은 시퀀스 간의 거리를 이용하여 유사도를 판단하였다. 그러나 이러한 방법은 시퀀스의 형태를 고려하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 시퀀스를 쉬프팅하여 형태를 고려하고 시퀀스 간의 거리를 이용해 유사한 시퀀스를 검색하는 방법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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