최근, 온라인 소셜 네트워크 서비스의 사용자가 크게 늘어나면서 온라인 사용자들의 특성을 연구하기위한 방안으로 소셜 네트워크 분석이 주목받고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법은 두 노드 사이의 최단경로를 계산해야하므로 계산 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 휴리스틱 탐색방법의 하나인 최상우선 탐색 방법을 온라인 소셜 네트워크에 적합하도록 수정한 최단경로 탐색 방법을 제안한다. 제안한 방법은 그래프에서 아크의 개수를 평가 값으로 사용하는 휴리스틱 함수를 사용하며 탐색의 효율성을 위하여 경사트리를 제거한 후 경로를 탐색한다. 그리고 검증을 위하여 약 16만 사용자로 구성된 실제 온라인 소셜 네트워크를 수집하여 너비우선 탐색 방법과 비교 실험을 하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 너비우선 탐색 방법에 비해 정확도는 80% 정도로 다소 떨어지지만 계산 속도가 약 7.4배 향상됨을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 다양하게 분석하는데 유용하다.
서로 다른 형태와 크기를 가지는 탐색패턴과 움직임 벡터의 분포는 블록 정합 기법에서 탐색 속도와 화질을 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 납작한 육각패턴을 이용한 새로운 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 작은 육각패턴을 이용하여 적은 탐색점으로 움직임이 적은 벡터를 우선 찾은 다음에 움직임이 큰 벡터에 대해서는 납작한 육각패턴을 이용하여 고속으로 움직임 벡터를 찾게 하였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 육각패턴 탐색기법에 비하여 움직임 벡터 예측의 속도에 있어서 약 11~51% 이상의 높은 성능 향상을 보였으며 화질 또한 PSNR 기준으로 약 0.05~0.74dB 의 향상을 보였다.
H.264/AVC에서 움직임 추정에 소요되는 시간을 줄이면서 보다 나은 화질을 유지하기 위하여 본 논문에서는 정화소 움직임 추정 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 정화소 움직임 추정을 위하여 대칭적인 탐색패턴을 이용한 계층적인 탐색 기법을 사용하였다. 제안한 정화소 움직임 추정 탐색 기법은 십자가 탐색 패턴, 다중 사각형 탐색 패턴, 작은 사각형 탐색 패턴, 다이아몬드 탐색 패턴들로 이루어져 있다. 제안한 움직임 추정 탐색 기법에서 사용한 탐색 패턴들은 블록 움직임이 수직으로 크거나 블록 움직임이 크면서 규칙적인 영상에서 국부적 최소화 문제를 해결하고 움직임 추정에 소요되는 시간을 줄이기 위하여 탐색 영역 내에 탐색 점들을 규칙적, 대칭적으로 배치하였다. 제안한 기법의 성능을 전역 탐색 기법의 성능과 비교하였을 때 움직임 추정에 소요되는 시간에 있어서 약 4~5.5 배의 속도 향상을 가져왔으며, 영상 화질에 있어서 전역 탐색 기법의 화질과 같거나 약간의 화질 저화를 보였다. 반면에, 비대칭 다중 육각형 탐색 기법의 성능과 비교하였을 때 움직임 추정 속도면에 있어서 약간의 성능 향상과 화질에 있어서 비슷하거나 최대 0.05 (dB)정도 향상을 보였다.
본 연구는 약물 이행 모델을 기반으로 다제약제 복용 노인의 약물 불이행과 관련 요인을 파악하기 위해 수행되었다. 연구 대상은 서울과 경기도에 거주하는 다제약제 복용 노인 190명이었다. 연구 결과, 대상자의 43.2%가 임의로 처방된 약의 복용을 중단하는 의도적인 약물 불이행을 보였다. 의도적인 약물 불이행의 이유는 '증상이 조절된다고 느낄 때', '약을 복용하는 것이 귀찮고 불편해서', 그리고 '약을 복용하였을 때 더 나빠지는 것 같아' 순으로 나타났다. 또한, 다제약제 복용 노인은 능동적으로 약 정보의 내용 및 경로를 탐색하는 정도가 매우 낮았다. 의도적인 약물 불이행군과 의도적인 약물 불이행이 아닌 군 사이에 성별, 복용 약의 종류, 그리고 약물 부작용 경험에 따라 유의한 차이가 있었지만, 약 정보의 탐색 내용 및 경로에는 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 본 연구를 통해, 다제약제 복용 노인의 의도적인 약물 불이행을 줄이기 위해서는 성별을 고려하고 복용 약의 종류를 확인하며, 약물 부작용 경험 여부를 사정하는 것이 중요하다. 그리고 능동적으로 약 정보의 내용 및 경로를 탐색하여 찾는 정도가 낮으므로 노인이 선호하는 경로를 통해 약 정보의 내용을 제공하여 다제약제 복용 노인의 약물 이행 의사결정 과정을 돕는 것이 필요하다.
움직임 추정은 동영상 압축에서 영상 화질과 인코더 속도에 대하여 중요한 역할을 하지만, 많은 수행 시간을 요구한다. H.264/AVC에서 움직임 추정에 소요되는 수행 시간을 줄이면서 화질을 유지하기 위하여 본 논문에서는 정화소와 부화소 움직임 추정 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 정화소 움직임 추정을 위하여 계층적인 탐색 기법을 사용하였고, 정확한 움직임 추정을 위하여 블록 크기에 따라 부화소 움직임 추정 패턴을 적응적으로 결정하였다. 제안한 정화소 움직임 추정 탐색 기법은 대칭적 십자가-엑스 탐색 패턴, 다중 사각형 탐색 패턴, 다이아몬드 탐색 패턴들로 이루어져 있다. 이 탐색 패턴들은 블록 움직임이 수직으로 크거나 블록 움직임이 크면서 규칙적인 영상에서 국부적 최소화 문제를 해결하고 움직임 추정에 소요되는 시간을 줄이기 위하여 탐색 영역 내에 탐색 점들을 규칙적, 대칭적으로 배치하였다. 제안한 부화소 움직임 추정 탐색 기법은 부화소 움직임 추정을 위하여 기존의 전역 부화소 탐색 패턴, 중앙 편향적 부화소 탐색 패턴과 제안한 부화소 움직임 탐색패턴들을 사용한다. 그리고 블록의 크기에 따라 3가지의 부화소 탐색 패턴들 중 한 패턴이 부화소 움직임 추정을 위해 적응적으로 결정된다. 블록의 크기에 따라 적응적으로 부화소 탐색 패턴이 결정되므로 보다 정확하게 부화소 움직임 추정을 수행할 수 있다. 제안한 기법을 전역 탐색 기법과 비교하였을 때 약 5.2배의 속도 향상을 가져왔으며, 영상 화질에 있어서 약 0.01 (dB)정도 성능 저하를 보였다. 반면에, 비대칭 다중육각형 탐색 기법과 비교하였을 때 움직임 추정 속도와 화질에 있어서 각각 약 1.2배와 약 0.02 (dB)정도 향상을 보였다.
본 논문에서는 다이아몬드 탐색(diamond search, DS)과 효율적인 3 단계 탐색(efficient three-step search, E3SS) 등의 블록 정합 기법(block matching algorithm, BMA)들에서 이용된 작은 다이아몬드(small diamond) 패턴을 광역 탐색에 적합하도록 확장시킨 고속의 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 탐색 윈도우(search window)의 중앙으로부터 설치된 정사각형 패턴의 크기가 내부에서 대수적으로 감소되며 작은 다이아몬드 탐색(small diamond search, SDS) 기법에 의해 탐색이 완료된다. 실험 결과는 제안된 알고리즘이 DS 보다 평균 3개의 탐색 점을 더 적게 사용하고 E3SS에 비하여 약 5개 정도의 탐색 점 수에 대한 이득을 보이지만 움직임 추정상의 정확도는 다른 고속 BMA들과 거의 동일한 수준을 유지하는 것으로 확인된다.
움직임 추정은 비디오 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만, 최적의 움직임 벡터를 찾기 위해서는 많은 탐색을 필요로 한다. 따라서 탐색시간을 줄이기 위하여 적절한 탐색 시작점 설정과 효율적인 탐색 패턴을 사용하여야 한다. 만일 움직임 추정을 수행하기 전에 현재 블록의 전체적인 움직임 정보를 예측할 수 있다면 예측된 움직임 정보를 이용하여 보다 효율적으로 움직임 추정을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 불필요한 움직임 추정을 생략하고 현재 블록의 움직임 추정을 위한 탐색 시작점 위치와 탐색 패턴을 보다 정확히 결정하기 위해, 후보 벡터들을 이용하여 현재 블록 유형을 분류하고 현재 블록의 움직임을 예측하는 방법을 제시한다. 제안된 기법은 움직임 벡터 추정 속도 면에서 기존의 방법과 비교하여 약 1.5$\sim$7배의 속도 향상을 가져왔으며, 움직임이 많은 영상에서의 화질에 있어서 약 0.02$\sim$0.2(dB)정도 성능 향상을 보였다.
본 논문은 움직임 벡터 재 산출 방법에 있어서 제한된 영역 내의 움직임 벡터 재 탐색 과정을 보다 효율적으로 운용함으로써 기존의 방법보다 빠르게 동작하는 크기조절 트랜스코딩 방법을 제안한다 기존의 크기조절 비디오 트랜스코딩은 크기 조절된 비디오의 정형화된 재 산출 과정을 통해 움직임 벡터를 구하고, 화질 열화의 최소화를 위해 재 산출된 움직임 벡터를 제한된 탐색 영역 내재 탐색을 통해 좀더 정확한 움직임 벡터를 구하는 방법을 사용한다 그러나 움직임 벡터 재 탐색과정은 않은 계산이 요구되어 속도 저하의 원인이 되며, 비디오의 특성에 따라 움직임 벡터 재 탐색 과정이 불필요한 경우가 발생한다. 따라서, 움직임이 없는 비디오에 대해서는 움직임 벡터 재탐색 과정을 수행하지 않음으로써 트랜스코딩 과정의 수행 속도를 개선하고, 움직임이 많은 프레임에 대해서는 움직임 벡터 재 탐색을 수행하여 화질 열화를 최소화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 적용하였을 때. 움직임이 적은 비디오일수록 화질 열화 없이 트랜스코딩 속도가 약 15%의 향상된 성능을 얻었다.
진화 알고리즘은 자원 관리, 스케줄링, 패턴 인식 등의 다양한 문제들에 적용되는, 일반적이고 효율적인 최적화 방법이다. 그러나 이러한 진화 알고리즘의 문제점은 탐색해야할 변수가 증가할수록 그에 따른 차원의 증가로 인하여 기하급수적으로 늘어나는 탐색공간에 약하다는 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 Potter와 DeJong은 개개의 종족을 독립적으로 진화시킴으로써 탐색공간을 대폭 줄인, 협력 공진화 알고리즘을 제안하였다. 그러나 이것 또한 변수 의존성이 강한 문제들에 대해서는 비효율적인 탐색을 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 종족의 분할과 병합을 이용한 효율적인 공진화 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 최적화하려는 변수들이 서로 의존성이 없는 경우에는 종족의 분할을 통하여 탐색공간의 축소의 잇점을 얻고, 최적화하려는 변수들이 서로 의존성이 있는 경우에는 종족의 병합을 통하여 전역탐색을 하도록 한다. 제안하는 알고리즘을 몇 가지 벤치마크 함수 최적화 문제와, 상품 재고 제어문제로 실험하여 현존하는 어떤 공진화 알고리즘 보다도 효율적인 것을 보여준다.
데이터와 파일의 개수가 증가함에 따라 효율적인 파일 검색 기법에 대한 요구가 증가하고 있다. 현재까지 제안된 파일 탐색 기법은 탐색 시간이 매우 오래 걸리거나, 미리 인덱싱 과정을 거쳐야 하기 때문에 사용자가 원하는 시점에 빠르고 효율적인 파일 탐색을 제공하기 어렵다는 단점을 지닌다. 본 논문에서는 디스크의 메타 데이터 영역을 직접 접근함으로써 고속의 파일 검색을 가능하게 해주는 효율적인 검색 기법을 제안하고자 한다. 본 기법은 메타 데이터가 서로 비슷한 영역에 위치한다는 파일 시스템의 특징을 활용함으로써 디스크 내의 데이터를 고속으로 탐색하고, 이를 DB로 구성함으로써 실시간 검색을 지원한다. 또한 파일 시스템 내의 변경 사항을 빠르게 추적하여 DB를 업데이트 할 수 있다는 장점을 지닌다. 본 논문에서 제안한 검색 기법을 다수의 시스템에서 평가한 결과 기존의 기법 대비 약 20~50배의 탐색 시간 향상과 10초 미만에 실시간 검색이 가능한 상태를 구성 할 수 있음을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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