DSMS는 USN과 같은 환경으로부터 스트림데이터를 실시간으로 입력 받아 등록된 연속질의를 처리하는 시스템이다. DSMS는 등록된 연속질의 처리를 위해 필요한 데이터를 버퍼에 관리하며, 스트림데이터의 저장기법에 따라 연속질의 처리 성능 및 버퍼 저장비용이 개선될 수 있으며, DSMS에서 연속질의는 특정 스트림데이터에 대해 일정한 기간 동안의 평균 값, 최대 소 값, 누적 값 등의 집계 연산을 요구하는 경우가 많다. 기존의 DSMS에서는 이러한 집계 연산이 필요한 연속질의의 효율적인 처리를 위해 LINT, BINT등의 자원 공유 집계 처리기법이 제안 되었다. 하지만 기존의 자원공유 집계 기법들은 위치 값을 포함하는 GeoSensing 데이터에 대한 고려를 하지 않았다. 본 논문에서는 공간 DSMS에서 공간영역질의 기반의 연속질의를 효율적으로 처리하기 위한 R-tree기반의 집계기법을 제안한다. 이는 각각의 연속질의에 포함된 공간 영역을 R-tree 인덱스로 구성하고, 연속질의에 필요한 공간 스트림데이터에 대한 집계값을 저장하여 연속질의를 처리하는 것이다. 제안기법은 공간 DSMS에서 공간영역 기반의 연속질의 처리 성능을 개선할 수 있으며, R-tree 기반으로 해당 영역에 대한 데이터 만을 버퍼에 관리하여 저장비용을 줄일 수 있다.
최근 공간정보의 짧은 갱신주기와 효율적 관리를 위하여 공간정보참조체계에 관한 연구가 필요한 실정으로 본 연구에서는 객체기반연속수치지도식별자 관리를 위한 각 기관별 공간정보참조체계현황을 분석하였고, 이를 기반으로 객체기반연속수치지도식별자의 구조분석과 수명주기에 따른 객체기반연속수치지도식별자의 관리유형을 구분하였다.
실시간 랜더링은 가상 공간과 사용자가 상호작용이 가능함을 말한다. 이런 실시간 랜더링 기법 중에서 옥트리는 보이지 않는 면을 검출함(Back Face Culling)에 있어서 매우 유용하다. 그러나 지형처럼 데이터가 끊임없이 이어져서 연속적이라면 사용자의 시점이 가상 공간을 벗어나 새로운 영역을 참조하려고 할 때에 옥트리는 새로운 공관을 표현함에 있어서 실시간을 지원하지 못한다. 이러한 옥트리의 공간 분할 작업을 미리 계산해서 저장하고 실시간 랜더링시에는 창조하도록 하되 전처리된 옥트리가 하나의 셀이 되어 다수의 옥트리 셀을 묶어 쿼드트리를 구성하고 카메라에 보이는 옥트리들을 결정하기 위해서 삼각형의 포함 알고리즘을 적용하여 연속적인 공간 데이터의 실시간 랜더링을 구현하였다.
코호넨(T. Kohonen)의 자기조직화지도(Self-Organizing Map; SOM)은 저차원 그리드 공간에 고차원 다변량 자료를 축약하여 시각적으로 나타내는 비지도 학습법의 일종으로 최근 들어 통계 분석자들이 많은 관심을 가지고 있는 분야이다. 그러나 SOM은 개체공간의 연속형으로 표현되는 개체를 저차원 그리드공간에 승자노드에 비연속적으로 표현한다는 단점을 지니고 있다. 본 논문에서는 SOM을 통계적 목적으로 사용하기 위해 요구되는 그리드공간에 개체를 연속적으로 표현하는 방법들을 제안하고 활용 예를 제시하고자 한다
본 논문에서는 연속적인 파라미터 공간에 대한 최적화에 대해 진화적 알고리즘의 특징적인 형상화를 제시한다. 이 방법은유전알고리즘이 연속적인 탐색공간에서의 파라미터 식별에 대해 가장 강점을 지녔다는 점에 착안한 것이다. 유전알고리즘과 제안한 알고리즘과의 주요한 차이점은 개별적 또는 연속적인 묘사의 차이가 있다는 것이다. 잘 알려진 실험함수의 최적화문제를 도입하여 연속 탐색공간 문제에 대해 제안하는 알고리즘에 대해 계산시간 및 사용메모리 등의 성능이 우수하다는 효율성을 보였다.
본 논문에서는 연속적인 인간의 제스처 영상을 저차원 제스처 특징 공간과 HMM 이용하여 인식할 수 있는 방법에 대해 소개한다. 일반적으로 제스처 공간에서 모델 패턴들과 매칭하기 위해서는 모든 모델 영상과 연속적인 입력영상들간의 거리평가로 인식을 수행하게 된다. 여기서 제안한 방법은 연속성을 가진 모델영상들을 HMM로 포즈들의 시공간적 특성을 매칭에 이용하였다. 이 방법은 동작의 구분뿐만 인식결과를 학습에 이용할 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 저차원 제스처 특징 공간에서 연속적인 인간의 제스처 영상을 계층적 클러스터링을 이용하여 인식할 수 있는 방법에 대해 소개한다. 일반적으로 제스처 공간에서 모델 패턴들과 매칭하기 위해서는 모든 모델 영상과 연속적인 입력영상들간의 거리평가로 인식을 수행하게 된다. 여기서 제안한 방법은 모델영상들을 연속성을 가진 클러스터로 분류하여 입력 영상과 계층적으로 비교할 수 있으며 동작에 관한 구체적 정보를 얻을 수 있다. 이 방법은 매칭 속도와 인식률을 개선하고 인식결과를 학습에 이용할 수 있는 장점이 있다.
WWW의 성장으로 인터넷은 과부하 상태에 이르렀으며, 현재 인터넷 상에는 오디오나 비디오 같은 연속미디어 데이터가 급격히 증가하는 추세에 있다. 본 논문은 인터넷상의 연속미디어 데이터의 효율적인 서비스를 위한 프락시 캐슁 기법을 제안한다. 연속미디어 스트림의 앞부분부터 점진적으로 캐슁하고, 스트림의 캐슁 길이를 유동적으로 변화시켜서 인기도에 따른 사용공간의 차별화를 수행한다. 그리하여 캐쉬의 제한된 저장공간을 보다 효율적으로 사용하고, 클라이언트의 서비스 지연시간을 최소화 시킬 수 있다. 그리고, 실험을 통하여 다른 알고리즘과의 성능을 비교 측정한다.
본 연구에서는 위치할 대상물의 특성, 공간의 유형, 연결거리의 유형 등을 고려하여 위치문제의 크게 분야를 제안하였다. 공간의 유형으로는 연속공간, 이산공간, 시공간, 이산시공간, 영속시공간으로 나누었다. 연결거리의 유형으로는 격자연결거리, 직선연결거리, 곡선연결거리, 도로연결거리, 기타연결거리로 나누었다. 연속공간에 대해서는 그 형태에 따라 위치문제의 분야들의 유형을 제안해 보았다.
유비쿼터스 응용은 실시간으로 입력되는 데이터 스트림과 저장된 공간 데이터를 동시에 처리하는 이중적인 공간 연속 질의 처리 기술이 요구된다. 이러한 공간 연속 질의 처리에서는 대용량 공간 데이터에 대한 디스크 접근 비용을 최소화가 요구되나 기존 공간색인 기법은 논리적 인접성을 공간 데이터의 물리적인 인접성을 보장할 수 없으므로 공간 데이터 탐색에 있어 비용이 증가한다. 또한 데이터 인접성 보장을 위한 공간 순서화 기법의 경우에도 빈번하게 접근되는 질의 공간 영역에 대한 클러스터링을 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 이중적인 공간 연속질의 처리에서 공간 데이터의 효율적인 접근을 위한 영역 기반 저장 구조를 제안한다. 제안 기법에서는 영역을 기반으로 데이터를 인접하게 저장하고 사용자 질의를 영역 기반으로 그룹 처리함으로써 질의 처리 비용을 감소시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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