모양 기반 검색은 주어진 질의 시퀸스의 요소 값에 상관없이, 모양이 유사한 시퀸스 혹은 부분시퀸스를 찾는 연산이다. 본 논문에서는 시프트, 스케일링, 타임 워핑 등 동일 모양 변환의 다양한 조합을 지원할 수 있는 새로운 모양 기반유사 검색 모델을 제안하고, 효과적인 유사 부분 시퀸스 검색을 위한 인덱싱과 질의 처리 방법을 제안한다. 또한 실세계의 증권데이터를 이용한 다양한 실험 결과에 의하여, 본 방식이 질의 시퀸스와 유사한 모양의 모든 서브시퀸스를 성공적으로 찾는 것은 물론 순차검색 방법과 비교하여 매우 빠른 검색 효율을 가짐을 보인다.
본 논문에서는 대용량 시퀸스 데이터베이스에서 타임 워핑을 지원하는 인텍스 기반 서브시퀸스 매칭에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀸스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀸스들을 찾을 수 있도록 해 준다. 최근의 연구에서 타임 워핑을 지원하는 효과적인 전체 매칭 기법이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 이 기존의 연구에 슬라이딩 윈도우 개념을 결합하는 새로운 기법을 제안한다. 인덱싱을 위하여, 각 슬라이딩 윈도우와 대응되는 서브시퀸스로부터 특징 벡터를 추출하고, 이 특징 벡터를 인덱싱 애트리뷰트로 사용하는 다차원 인덱스를 구성한다. 질의 처리를 위하여, 조건을 만족하는 질의 접두어들에 대한 특징 벡터들을 이용하여 인덱스 검색을 수행한다. 제안된 기법은 대용량의 데이터베이스에서도 효과적인 서브시퀸스 매칭을 지원한다. 본 연구에서는 제안된 기법이 착오 기각을 유발시키지 않음을 증명하고, 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.
시계열의 예측에 대한 문제는 오랫동안 많은 연구자들의 연구의 대상이었으며 예측을 위한 많은 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 은닉 마코프 모델(Hidden Markov Model)과 우도(likelihood)를 사용한 유사도 검색을 통하여 향후 시계열 데이터의 운행 방향을 예측하는 방법을 제안한다. 이전에 기록된 시계열 데이터에서 질의 시퀸스(sequence)와 유사한 부분을 검색하고 유사 부분의 서브 시퀸스를 사용하여 시계열을 예측하는 방법이다. 먼저 주어진 질의 시퀸스에 대한 은닉 마코프 모델을 작성한다. 그리고 시계열 데이터에서 순차적으로 일정 길이의 서브 시퀸스를 추출하고 추출된 서브 시퀸스와 작성된 은닉 마코프 모델과의 우도를 계산한다. 시계열 데이터로부터 추출된 서브 시퀸스 중에서 우도가 가장 높은 시퀸스를 유사 시퀸스로 결정하고 결정된 부분 이후의 값을 추출하여 질의 시퀸스 이후의 예측 값을 추정한다. 실험 결과 예측 값과 실제 값이 상당한 유사성을 나타내었다. 제안된 방법의 유효성은 코스피(KOSPI) 종합주가지수를 대상으로 실험하여 검증한다.
본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 서브시퀸스 매칭을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 본 논문에서는 먼저, 기존의 이원성 기반 서브시퀸스 매칭 기법에서 발생하는 성능상의 문제점들을 지적하고, 이들을 해결할 수 있는 방법을 제시한다. 제안된 기법은 서브시퀸스 매칭 시 요구되는 인덱스 검색을 윈도우-조인이라는 일종의 공간 조인 문제로 새롭게 해석하는 것에서 출발한다. 제안된 기법에서는 효과적인 윈도우-조인의 처리를 위하여 질의 윈도우 점들을 위한 R*-트리를 주기억장치 내에 on-the-fly로 구성하는 방법을 사용한다. 또한, 데이터 윈도우 점들을 위한 디스크 상의 R*-트리와 질 윈도우 점들을 위한 주기억장치 상의 R*-트리를 효과적으로 조인할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 R*-트리 페이지들을 착오 채택 없이 단 한번만 디스크로부터 액세스 측면에서 이원성 기반 서브시퀸스 매칭을 위한 최적의 기법이다.
PN 시퀸스를 삽입하는 오디오 워터마킹은 들리지 않으면서도 강인한 워터마크를 만들기 위해 심리음향모델을 사용하여 PN 시퀸스를 변형시킨다. 하지만 워터마크를 삽입하는 모든 프레임에 대해 심리음향모델을 계산하기 위해서는 부호화 과정이 매우 복잡해지는 문제가 있다 부호화기에서 심리음향모델의 역할을 대신 하도록 만든 고정필터로 PN 시퀸스를 변형하면 훨씬 간단하 면서도 효율적인 워터마킹 시스템이 가능해진다. 본 논문에서는 고정된 지각필터를 도입한 효율적인 워터마킹 시스템을 제안한다. 심리음향모델을 대체하는 고정필터를 사용함으로써 PN 시퀸스를 들리지 않게 만들어주고 따라서 강인한 워터마크를 삽입할 수가 있다. 이와 함께 복호화기에서는 PN 시퀸스를 매칭시켜 상관도를 높여주는 보상필터 구조를 제안하여 원신호를 사용하지 않는 복호화기의 복호화 성능을 향상시켰다.
1980년대 이후 많은 연구 개발 성과가 있는 객체 지향 패러다임의 활성화에 이어서 수년 전부터 컴포넌트 기술의 보급이 확산되고 있다. 2000년부터 한국전자통신연구원의 컴포넌트 공학 연구팀 주관으로 개발되고 있는 COBALT 시스템은 EJB 기술을 기반으로 상업성있는 컴포넌트를 개발하기 위한 환경 구축을 목적으로 한다. COBALT 시스템은 UML을 이용한 영역 모델링 기능 컴포넌트 생성 및 배치 기능, 기존의 자바 코드에 대한 역공학 기능 등을 갖추고 있다. 본 논문은 COBALT 시스템의 부 시스템으로 구현된 역공학 기능 중에서 시퀸스 다이어그램 추출 기능의 설계 및 구현 결과를 다룬다 UML 시퀸스 다이어그램은 객체들 간의 메시지 전달 상황을 모델링하기 위한 것으로 시스템의 실행 흐름을 표현한다. 본 논문에서 구현된 시퀸스 다이어그램 추출 기능을 통하여 컴포넌트 개발자는 기존에 작성된 자바 코드를 쉽게 이해할 수 있게 되므로 자바 코드의 재사용성을 향상시킬 수 있으며 재사용된 자바 코드를 이용하여 EJB 컴포넌트를 개발할 수 있다.
본논문에서는 GMW시퀸스 g(t) = tr((trk(a))r)와 그의 순회 천이 시\ulcorner스에의해서 발생되는 GMW부호라는 새로운 이진순회부호가 소개되었다. GMW부호의 부호깊이는 2k-1인데 여기서 k는 복합정수 e.j이다. GMW부호의 차원은 k.(k/J)w-1인데, 여기서 w는 r의 해밍무게이다. 디자인 거리, 최소거리, 그리고 부호의 무게가 GMW시퀸스의 변수에의해 유도되었다. 그리고 GMW시퀸스의 확장이 m시퀸스와 그의 순회 천이 시퀸스들의 견지에서 유도되었고. GMW시퀸스의 특성 다항식이 유도되었다.
유사 시퀸스 검색에서 시간 왜곡 변환을 지원하기 위한 연구가 최근 활발히 이루어지고 있다. 음성 인식과 같은 몇몇 응용에서는 시간 왜곡 변환을 적용할 때 과도한 타이밍의 차이는 허용하지 않을 필요가 있다. 그래서 대부분의 경우 윈도우라는 제약 조건을 추가하게 된다. 이 논문에서는 윈도우 제약 조건이 있을 때 시간 왜곡 변환을 지원하는 유사 검색 방법으로 세그먼트 분할 기법(Segment Partition Approach:SFA)을 제안한다. SFA는 각 시퀸스를 세그먼트로 분할한 뒤 특징을 추출하여 다차원 인덱스를 구성한다. 유사 검색 질의를 수행할 때 이 인덱스를 검색하여 질의 시퀸스와 유사할 가능성이 큰 후보들을 빠르게 찾아낼 수 있고 찾아낸 후보들에 대해서만 정확한 시간 왜곡 변환 거리를 계산하기 때문에 전체 질의 처리 시간을 단축할 수 있다. SPA는 순차 검색에 비하여 좋은 성능을 보이며, 특히 거리 허용치가 작을 때 더욱 우수한 성능을 보인다.
동영상은 촬영 당시의 주변의 조명변화에 의해 원치 않는 밝기 변화가 발생한다. 이러한 훼손을 플리커라 하고 시각적으로 불안정한 영상의 흔들림으로 인지된다. 플리커는 동영상 시퀸스로부터 유용한 정보를 추출하기 힘들게 하므로 미리 제거하여 안정된 형태로 만들어야 한다. 본 논문은 플리커의 발생을 감마보정요소를 포함하는 선형모델로 모델링하고 이를 분석하여 제거하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 플리커를 유발하는 게인과 오프셋 파라미터를 분리하고 게인 요소를 감마 보정으로 추정한다. 이 과정을 통하여 추정된 게인과 오프셋 플리커 영상 시퀸스에 역으로 적용하여 플리커를 제거한다. 제안하는 방법의 객관적인 성능을 보이기 위해 움직임이 없는 인위적인 테스트 영상 시퀸스에 대해 실험한 결과와 움직임이 있는 실제 영상 시퀸스에 적용한 결과를 제시하였다.
SNP는 개인과 개인간의 DNA에 존재하는 한 염기 쌍의 차이(single base-pair variation)이다. SNP를 이용하면 사람마다 다른 유전병의 형태 등을 규명할 수 있다. 본 논문에서는 한국생명공학연구원의 유전체 사업단에서 개발해 오고 있는 웹기반 SNP데이터 검색 시스템의 설계와 구현에 대해서 설명한다. 본 시스템은 일반 속성(attribute)을 저장하고 검색하기 위해 PostgreSQL DBMS를 사용하고, DNA 시퀸스 검색을 위해 BLAST검색엔진을 사용한 약결합 아키텍쳐(loosely-coupled architecture)를 채택하고 있다. 즉, 일반 속성으로 저장될 수 있는 데이터들은 데이터베이스의 테이블들의 컬럼 값으로 저장하고 SQL 언어를 통해 검색할 수 있도록 하였으며, DNA 시퀸스 검색을 위해서는 BLAST에서 제공하는 인덱스를 구축하고 BLAST 명령어를 사용하여 검색할 수 있도록 하였다. 또한, 결과 분석 모듈을 구현하여 검색 결과들이 다른 웹 사이트의 데이터를 가리키도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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