일정 기간 동안 객체의 변화한 값들을 기록한 것을 그 객체에 대한 시계열 데이타 시퀀스라고 부르며, 이들의 집합을 시계열 데이타베이스라고 한다. 서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이타베이스로부터 검색하는 연산이다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭의 성능을 극대화하기 위한 방안을 제시한다. 먼저, 윈도우 크기 효과로 인한 서브시퀀스 매칭의 심각한 성능 저하 현상을 정량적으로 관찰하여, 하나의 윈도우 크기를 대상으로 만든 단 하나의 인덱스만을 이용하는 것은 실제 응용에서 만족할만한 성능을 제공할 수 없다는 것을 규명하였다 또한, 이러한 문제로 인해 다양한 윈도우 크기들을 기반으로 다수의 인덱스들을 구성하여 서브시퀀스 매칭을 수행하는 인덱스 보간법의 응용이 필요함을 보였다. 인덱스 보간법을 응용하여 서브시퀀스 매칭을 수행하기 위해서는 먼저 다수의 인덱스들을 위한 윈도우 크기들을 결정해야 한다. 본 연구에서는 물리적 데이타베이스 설계 방식을 이용하여 이러한 최적의 다수의 윈도우 크기들을 선정하는 문제를 해결하였다. 이를 위하여 시계열 데이터 베이스에서 수행될 예정인 질의 시퀀스들의 집합과 인덱스 구성의 기반이 되는 윈도우들의 크기의 집합이 주어질 때, 전체 서브시퀀스 매칭들을 수행하는 데에 소요되는 비용을 예측할 수 있는 공식을 산출하였다. 또한, 이 비용 공식을 이용하여 전체 서브시퀀스 매칭들의 성능을 극대화 할 수 있는 최적의 윈도우 크기들을 결정하는 알고리즘을 제안하였으며, 이 알고리즘의 최적성과 효율성을 이론적으로 규명하였다. 끝으로, 실제 주식 데이타와 대량의 합성 데이타를 이용한 실험 결과, 제안된 기법은 기존의 단순한 기법과 비교하여 1.5배에서 7.8배 성능이 향상됨을 보였다.
멀티미디어의 규모가 급격하게 늘어나고 있는 현재, 영화와 같은 동영상은 용량에 있어 사진과 비교했을 때 상당한 크기를 가지고 있고 그만큼 많은 정보를 담고 있다. 이렇게 많은 정보를 얻기 위해 사용자들은 많은 시간을 소비해야 한다. 이러한 비효율적인 측면의 보완을 위해 동영상의 각 프레임의 유사도를 판단하여 유사한 프레임들은 하나로 모으고, 유사하지 않은 프레임들은 구분하여 요약된 시퀀스로 보여줄 수 있는 방법이 필요하다. 이러한 관점에서 봤을 때 동영상은 시간적 순서에 따라 프레임이 배열되어 있고 인근 프레임 간에는 Coherence가 존재한다는 장점이 있다. 따라서 우리는 이러한 장점을 최대한 이용하여 동영상의 요약 시퀀스를 생성하기 위해 일차적으로 필요한 유사 프레임을 비교할 수 있는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 각 프레임의 공간적인 정보를 활용 할 수 있는 특징점 기반의 기법과, 각 프레임의 색 분포 정보를 활용 할 수 있는 히스토그램 기반의 기법을 Hybrid하게 적용하여 유사 프레임을 판단한다. 제안한 기법을 통해 도출한 결과를 통계학적으로 검증을 위해 널리 사용되는 Precision과 Recall을 이용하여 검증한다.
여러 DNA 리드 시퀀스가 주어졌을 때, de novo 시퀀스 어셈블리는 레퍼런스 시퀀스 없이 하나의 시퀀스를 재조립한다. 재조립을 위해 de novo 시퀀스 어셈블리는 리드 사이의 모든 겹침을 계산하는 overlap 단계가 필요하다. Overlap 단계는 전체 연산 중 비용이 가장 많이 들기 때문에 어셈블리의 계산 성능을 좌우한다. 여러 분야에서 overlap 단계를 위한 연구가 많이 발표되고 있는데, 그 중 가장 최신의 세 연구 결과는 Readjoiner, SOF, Lim-Park 알고리즘이다. 최근 염기 분석기술의 큰 발전으로 DNA 리드 데이터 셋을 기존보다 저비용으로 대량 생산하는 것이 가능해져 DNA 리드 데이터 셋을 생성하는 여러 플랫폼들이 개발되었다. 각 플랫폼마다 생성하는 데이터 셋의 통계적 특성이 다르기 때문에 overlap 단계의 성능 평가 시 다양한 통계적 특성의 데이터 셋이 반영되어야 한다. 본 논문은 여러 통계적 특성을 가진 DNA 리드 데이터 셋을 이용하여 위의 세 알고리즘의 성능을 비교 분석한다.
본 논문에서는 동일 상관 신호군을 이용하는 M-ary UWB (Ultra Wide Band) 다원 접속 시스템에서 PN(Pseudo Noise) 부호 기반의 시간 도약 시퀀스를 이용하는 경우의 성능을 평가하였다. 특히 심벌 수 M이 증가해도 신호 펄스열의 길이가 변화하지 않아 M에 관계없이 동일 심벌 전송률을 갖게 되는 M-ary UWB 시스템 (시스템 #1)과 신호 펄스열의 길이가 M의 증가에 따라 확장되어 M이 증가하여도 동일 비트 전송률을 갖게 되는 M-ary UWB 시스템 (시스템 #2)을 모두 고려하여, UWB 실내 무선 다중 경로 채널 하에서의 심벌오율 성능을 이상적인 랜덤 시간 도약 시퀀스를 적용한 다원 접속 시스템의 성능과 비교 분석하였다. 모의 실험 결과, PN 부호 기반의 시간 도약 시퀀스가 이상적인 랜덤 시퀀스와 거의 유사한 매우 우수한 성능을 나타냄을 알 수 있었다. 또한, 심벌수가 증가함에 따라 시스템 #2의 경우가 시스템 #1의 경우보다 다원 접속 간섭에 대한 강인성 측면에 있어서 월등히 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 시계열 데이타베이스에서의 모양 기반 검색 문제에 관하여 논의한다. 모양 기반 검색은 실제 요소 값과 관계없이 질의 시퀀스와 유사한 모양을 갖는 (서브)시퀀스를 찾는 연산이다. 본 연구에서는 모양 기반 서브시퀀스 검색을 위한 새로운 기법을 제안한다. 먼저, 시프팅, 스케일링, 이동 평균, 타임 워핑 등 변환들의 다양한 조합을 지원하는 모양 기반 검색을 위하여 새로운 유사 모델을 제시한다. 또한, 이러한 유사 모델을 기반으로 하는 모양 기반 검색을 효과적으로 처리하기 위하여 효율적인 인덱싱 및 질의 처리 기법들을 제안한다. 제안된 기법의 유용성을 규명하기 위하여 실제 데이타인 S&P 500 주식 데이터를 이용한 다양한 실험을 수행한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 질의 시퀀스의 모양과 유사한 모양을 갖는 서브시퀀스들을 성공적으로 검색할 뿐만 아니라 순차 검색 기법과 비교하여 66배까지의 상당한 성능 개선 효과를 갖는 것으로 나타났다.
DNA 시퀀스 검색은 분자 생물학 분야에서 사용되는 매우 중요한 연산이다. DNA 시퀀스 데이타베이스는 매우 큰 용량을 가지므로 DNA 시퀀스 검색의 효율적인 처리를 위해서는 고속 인덱스의 사용이 필수적이다. 본 논문에서는 DNA 시퀀스 검색을 위하여 기존에 제안된 접미어 트리가 가지는 저장공간, 검색 성능, DBMS와의 통합 등의 문제점들을 지적하고, 이러한 문제점을 해결할 수 있는 새로운 인덱스를 제안한다. 제안된 인덱스는 포인터 없이 트라이를 비트 스트링으로 표현하는 기본 구조와 후처리 시 액세스되어야 하는 트라이의 단말 노드를 신속하게 찾기 위한 보조 자료 구조로 구성된다. 또한, 제안된 인덱스를 이용하여 DNA 시퀀스 검색을 효과적으로 처리하는 알고리즘을 제시한다. 제안된 기법의 우수성을 검증하기 위하여, 실험을 통한 성능 평가를 수행하였다. 실험 결과에 의하면, 제안된 인덱스는 기존의 접미어 트리와 비교하여 더 작은 저장 공간을 가지고도 13배에서 29배까지의 검색 성능의 개선 효과를 가지는 것으로 나타났다.
인터넷 상에서 정보 표현 및 교환의 표준으로 XML이 대두되면서 데이타베이스 연구 분야에서는 XML 질의 처리에 대한 중요성이 커지고 있다. 그리고 과거 몇 년간 빠른 XML 질의 처리를 위해 XISS, XR-트리와 같은 구조적 XML 질의 처리 기법이 제안되었다. 하지만 구조적 XML 질의 처리는 가지 경로 질의 처리를 위해 많은 조인 비용이 요구되는 문제를 가지고 있다. 최근에는 구조적 XML 질의 처리 기법의 조인 문제를 해결하기 위해 ViST와 PRIX와 같은 시퀀스 매칭 기반의 XML 질의 처리 기법이 제안되었다. 시퀀스 매칭 기반의 XML 질의 처리 기법은 가지 경로 질의를 다수의 부질의로 분리하지 않고 질의 시퀀스가 문서 내에 포함되는지만 비교하기 때문에 조인 비용이 요구되지 않는 장점을 가지고 있다. 하지만 ViST는 최적화되지 못한 번호부여 기법을 사용함으로써 질의 처리 시 구조 관계를 정확하게 판단하지 못하고, PRIX는 질의와 문서의 NPS와 LPS를 비교하는데 많은 비용이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 XML 질의 처리 성능 향상을 위해 상향식 질의 처리를 사용하는 효율적인 시퀀스 매칭 기법을 제안한다. 또한 본 논문의 성능 평가에서는 제안하는 기법을 ViST PRIX와 비교하여 제안하는 기법이 와일드-카드('*'와 '//')를 포함하는 선형 경로 질의뿐만 아니라 가지 경로 질의 처리에 대해 향상된 성능을 나타냄을 보인다.
본 연구는 SAR의 최적화를 위해 다양한 시퀀스 환경에서 영상 변수와 전자파흡수율 (SAR)의 관계를 분석하였다. 이를 위해 T2, T1, STIR, T1 FLAIR 그리고 T2 FLAIR 시퀀스를 대상으로 장비에서 계산된 전신(whole body, WB) SAR와 두부 (head) SAR을 측정하였다. 그리고 영상 단면의 수와 재위상화 RF의 숙임각(FA)을 조절하며 SAR를 평가하였다. 그 결과, 모든 시퀀스에서 영상 단면의 수가 증가할수록 SAR는 증가하였다. T1과 T1 FLAIR는 상관계수(r)가 각각 0.876, 0.876 (WB SAR, head SAR), 0.867, 0.867 (WB SAR, head SAR)이었고 STIR는 0.898, 0.899 (WB SAR, head SAR)로 가장 높은 연관성을 보였다 (p<0.05). 재위상화 RF의 FA을 증가시키며 적용하였을 때, WB SAR와 head SAR는 모든 시퀀스에서 전반적으로 상승하였다. T1, T2 시퀀스에서 상관계수(r)가 각각 0.897, 0.898 (WB SAR, head SAR)과 0.914, 0.915 (WB SAR, head SAR)로 높은 연관성을 보인 반면, 반전회복기법을 적용된 시퀀스에서는 상대적으로 FA 증가에 덜 민감한 양상을 보였다. 따라서 비교적 TR이 낮은 시퀀스 환경에서는 단면의 개수를 최소화하고 고속스핀에코기법을 적용하여 동작 비율이 높은 시퀀스 환경에서는 재위상화 RF의 FA을 줄이는 것이 SAR를 줄이는 데 효과적이다.
본 논문에서는 입력 시퀀스의 각 영상으로부터 신체 영역을 분리한 후 신체 영역의 2차원 특징정보들을 이용하여 제스처를 자동적으로 인식할 수 있는 알고리듬을 제안한다. 먼저, 샘플 영상들로부터 구한 2차원 특징 벡터들의 통계적 정보를 주성분 분석법으로 분석하고 제스처 모델 공간을 구성한다. 입력 영상들은 미리 구성된 모델과 비교되어지고 각각의 영상은 모델 공간의 한 부분으로 심볼화되어진다. 마지막으로 심볼 시퀀스로 형상화되어진 영상 시퀀스는 은닉 마르코프 모델(HMM)을 이용하여 하나의 제스처로 인식된다. 우리가 이용하는 2차원 특징 정보는 대략적으로 신체의 어느 부분이 움직이는지를 알 수 있는 로컬정보와 전체적인 신체 모션의 정보를 나타내는 글로벌 정보를 이용하는 것으로 실세계에서 적용하기 용이하고, 좋은 인식 결과를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 임의 계수의 이동평균 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 응용분야와 분석하려고 하는 시계열 데이터의 특성에 따라 잡음의 영향을 줄이는 정도와 경향을 파악하는 주기가 달라지므로 이동평균 계수의 선택도 달라진다. 본 논문에서는 하나의 이동평균 계수에 대해서 생성한 인덱스만을 이용하여 인덱스가 생성되어 있지 않은 계수에 대해서도 탐색을 수행하는 방법을 제안한다. 이때, 제안된 탐색 기법이 질의 결과로 반환되어야 할 서브시퀀스를 모두 찾아내지 못하는 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 실험 결과, 모든 이동평균 계수에 대해 인덱스가 생성되어 있는 경우와 비교하여 탐색 성능의 저하는 42%이내였으며, 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 초대 2.7배 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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