본 연구에서는 두 가지의 다른 센서에 의하여 획득된 다시기 항공사진과 KOMPSAT-1 EOC 위성영상을 이용하여 급속하게 변화하는 도시지역의 변화를 검출하고자 하였다. 모든 영상에 대한 1, 2차 기하보정을 통하여 좌표계와 축척을 일치시킨 다음, 동일한 조건 하에서 변화를 검출하기 위하여 7m의 공간해상도로 영상을 재배열하였다. 팬크로매틱 항공사진과 KOMPSAT-1 EOC 영상에 대하여 영상의 차연산 기법과 비연산 기법을 각각 적용하여 건물, 구조물, 도로, 기타 인공지물 등 변화를 검출할 수 있었으며, 다른 유형의 센서 영상을 이용한 시계열적 변화탐지의 잠재성을 확인할 수 있었다. 또한 영상의 차연산과 비연산 기법에 의한 변화탐지에 있어서 최적의 임계값을 제시하였다.
본 논문에서는 스트림 데이터를 인증하는데 적합한 일회용 서명 기법을 제시한다. 스트림 인증에 일회용 서명 기법을 사용할 경우, 가장 큰 문제점은 큰 서명 크기로 인해 네트워크 오버헤드가 많다는 점이다. 제시한 기법은 기존 일회용 서명 기법 중 서명 크기와 검증 연산량이 가장 낮다. 스트림 인증에 적합한 기존 기법과 서명 연산량을 비교하면, HORS보다는 다소 높지만, BiBa나 Powerball보다 매우 낮다.
본 논문에서는 태스크 스케줄링 기법을 PC 클러스터에 구현하여 스케줄링 기법의 성능을 분석한다. 구현된 스케줄링 기법은 태스크 그래프를 입력으로 받아 PC 클러스터로 스케줄링하며, 휴리스틱을 사용하여 태스크를 선택적으로 중복함으로써 병렬연산시간을 단축한다. 실험을 한 결과 본 논문에서 소개한 스케줄링 기법이 비교 기법보다 병렬연산시간 측면에서 성능이 우수함이 확인하였다.
최근 유클리드 공간 상에서 효율적인 연속 k-최근접(k-Nearest Neighbors) 질의 처리를 위해 그리드 구조 기반의 많은 색인 기법들이 연구되었다. 하지만 기존 기법들은 k-최근접 객체들을 연산하기 위해 불필요한 셀을 접근하여 연산 자원을 낭비하거나 근접한 셀을 알아내는데 너무 큰 연산 비용을 초래한다. 그래서 본 논문에서는 한 셀과 주변 셀과의 거리 관계 패턴을 이용하여 k-최근접 질의 처리시 적은 연산비용과 적은 저장 공간을 사용하는 새로운 k-최근접 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 k-최근접 질의 처리 시 거리 값을 기준으로 정렬된 거리 관계 패턴의 상대좌표를 순차적으로 적용하여 근접한 셀을 알아내기 때문에 O(n)의 셀 검색 비용이 요구된다. 또한 본 논문에서는 CPM[1]과 성능을 비교하여 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.
본 논문에서는 동영상 압축 기법을 향상시키기 위하여 효율적인 detail 추출 기법을 제안한다. 기존의 top-hat 변환을 이용한 기법은 고립되어 있고 시각적으로 중요한 detail의 추출에는 효율적이지만, 영역의 경계에서는 비효율적이다. 제안된 기법은 수리형태학적 Laplacian 연산의 영역경계 정보추출의 성질을 이용하여 압축을 향상시키고 저비트율을 제공한다. 실험결과를 통해서 제안된 기법이 기존 기법보다 효율적임을 보이고 수리형태학적 Laplacian 연산 적용의 타당성을 설명한다.
H.264/AVC와 같은 동영상 압축 기술은 동영상의 압축에 필요한 연산이 대부분 부호기에서 이루어진다. 반면에 분산 동영상 압축 기법은 정보 압축에 필요한 연산이 대부분 복호기에서 수행되는 구조를 가진다. 본 논문에서는 분산 동영상 압축 기법의 구성 요소 중 오류 정정 부호기와 복호기에 사용되는 오류 정정 부호 중 LDPC 부호의 성능을 향상 시킬 수 있는 새로운 복호 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 적용하여 추가적인 연산 없이 LDPC 부호의 오류 정정 성능을 향상시킬 수 있었다.
영상 확대 기술을 담당하는 업스케일러를 설계 할 때 보간 기법의 선택은 매우 중요하다. 적용하는 보간 기법에 따라 출력되는 영상의 화질과 스케일러 내부의 연산량 및 하드웨어 복잡도가 결정되기 때문이다. 디지털 영상 처리 기술의 발달과 함께 성능이 좋은 여러 가지 보간 기법들이 개발되어 오고 있지만 알고리즘의 복잡도를 고려하지 않은 기법들은 실시간 처리와 하드웨어 적용에 부적합한 경우가 많다. 비교적 좋은 성능을 보여주는 Cubic interpolation 역시 인접 화소 보간 기법이나 선형 보간 기법과 비교하면 훨씬 더 많은 연산량을 요구한다. 이런 높은 연산량의 대부분은 픽셀의 밝기값에 곱해지는 계수를 구하기 위한 복잡한 계산에서 기인한다. 따라서 본 논문에서는 cubic interpolation 의 복잡도를 낮춰 하드웨어 적용에 적합하도록 하기 위하여 LUT(Look-up Table)을 이용하는 방법을 제안하고 실험을 통해 그 결과를 보인다.
유비쿼터스 환경에서 다양한 센서로부터 생성되는 데이터 스트림에 대해 사용자가 요구하는 위치 기반 서비스를 효과적으로 지원하기 위해 연산자 네트워크와 공유 등을 통한 연속 질의 처리 기법이 활용되고 있다. 위치 정보 기반의 연속 질의 처리는 특정 영역을 중심으로 유사 질의가 집중적으로 발생할 수 있으므로, 본 논문에서는 유사한 조건을 갖는 공간 연산을 공유하기 위해 그리드 영역 분할을 이용한 공간 연산 공유 기법을 제안한다. 제안기법은 공간 연산을 직접 공유하지 않고 그리드 셀 별로 이동객체를 공유하기 때문에 유사한 조건을 갖는 공간 연산의 공유가 가능하여 공간 연산의 실행 빈도수를 크게 감소시켜 질의 처리 속도의 향상과 함께 메모리 이용률을 향상시킨다.
위치를 기반으로 하는 서비스가 다양해짐에 따라 고가용성과 고확장성을 제공하기 위한 분산 데이터 스트림 처리 기법에 대한 연구가 널리 수행되고 있다. 기존 연구는 분산된 노드들에서 부하의 균형을 유지하기 위해 공간 데이터 스트림의 지리적인 특성을 고려하지 않고 있어 공간적으로 인접한 연산을 수행함에 있어 전체 시스템의 부하를 증가시키고 있다. 본 논문에서는 분산 환경의 공간 데이터 스트림을 처리하기 위해 공간 영역의 겹침을 고려한 연산배치 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 인접한 공간 영역을 대상으로 하는 연산을 효율적으로 분리하기 위해 질의 영역이 겹치는 부분의 연산을 우선적으로 동일 노드에 분배하여 중복 영역에 대한 공유의 최대화를 보장한다.
본 논문에서느 다중-속성 데이터와 공간 조인 연산을 효율적으로 수행하는 색인기법인 SJ(Spatial Join) 트리를 제안한다. 또한, 다중-속성 데이터를 다루기 위한 기존의 다양한 알고리즘들을 계산 복잡도와 I/O 연산의 복잡도와 함께 설명한다. 우리는 이 논문을 통해서 제안된 SJ 트리가 기존의 데이터베이스 시스템에서 색인 기법으로 많이 사용되는 B-트리를 일반화한 것이라는 것을 보여준다. 이것은 SJ 트리가 기존의 대부분의 B-트리를 이용하는 저장구조에 쉽게 구현될 수 있다는 것을 의미한다. 공간 출력을 갖는 공간 조인 연산은 R-트리, B-트리, K-D-B 트리, SJ 트리에 대해서 성능평가를 수행한다. 성능평가 결과 제안된 SJ 트리가 점 데이터를 갖는 공간 조인 연산에 대해서 다른 색인 기법들보다 상대적으로 우수한 결과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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