장면 영상 속의 분사 영역에는 다른 부분과는 구분되는 특징적인 공간주파수가 있다. 이 특징은 직관적이며 또한 유용한 정보로서의 가치가 있다. 본 논문에서는 장면 영상에서 수평 텍스트를 찾는 방법을 제안한다. 수직 및 수평 방향으로 걸친 edge 픽셀의 빈도수와 푸리에 변환에 의한 기본 주파수의 두 가지 특징을 이용한 방법이다. 두 가지 특징을 독립적으로 활용하여 그 결과를 결합하거나 연속하여 적용하여 원하는 결과를 얻을 수 있다. 이와 같은 특징은 대체로 언어 또는 문자에 무관함을 확인하였다. 이에 추가하여 Hough 변환을 이용한 장면 속의 사각형을 탐색하였다. 여러 사람들에게 유용한 정보는 보통 강한 색상대비로 눈에 잘 띄는 색깔의 사각형 안에 씌어있는 경우가 보통이므로 사자형의 탐색함으로써 보다 효과적으로 문자를 탐색할 수 있다.
연속 매체, 특히 비디오 데이타에 대한 일반 사용자 연산에는 재생뿐만 아니라 임의 속도 탐색 연산, 정지 연산, 그리고 그 외 다양한 연산이 있다. 이 연산 중에서 원하는 화면을 빨리 찾는 데에 유용한 고속 전진(FF: fast-forward)과 고속 후진(FB: fast-backward)은 재생 연산과는 달리 비순차적인 디스크 접근을 요구한다. 이러한 경우에 디스크 부하가 균등하지 않으면 일부 디스크에 접근이 편중되어 서비스 품질이 떨어진다. 본 논문에서는 디스크 배열을 이용한 저장 시스템에서 디스크 접근을 고르게 분산시키기 위하여 '소수 라운드 로빈(PRR: Prime Round Robin)' 방식으로 연속 매체를 디스크에 배치하는 기법에서 문제가 됐던 낭비된 디스크 저장 공간을 신뢰도 향상을 위해서 사용하는 '그룹화된 패리티를 갖는 소수 라운드 로빈(PRRgp: PRR with Grouped Parities)' 방식을 제안한다. 이 기법은 PRR 기법처럼 임의 속도 검색 연산에 있어서 디스크 배열을 구성하는 모든 디스크의 부하를 균등하게 할뿐만 아니라 낭비됐던 디스크 저장 공간에 신뢰도를 높이기 위한 패리티 정보를 저장함으로서 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 신뢰도 모델링 방법으로 조합 모델과 마르코프 모델을 이용해서 결함발생율과 결함복구율을 고려한 신뢰도를 산출하고 비교.분석한다. PRR 기법으로 연속 매체를 저장하고 낭비되는 공간에 패리티 정보를 저장할 경우에 동시에 두 개 이상의 결함 발생 시에 그 결함으로부터 복구가 불가능하지만 PRRgp 기법에서는 약 30% 이상의경우에 대해서 동시에 두 개의 결함 발생 시에 저장한 패리티 정보를 이용한 복구가 가능할 뿐만 아니라 패리티 그룹의 수가 두 개 이상인 경우에는 두 개 이상의 결함에 대해서도 복구가 가능하다.Abstract End-user operations on continuous media (say video data) consist of arbitrary-rate search, pause, and others as well as normal-rate play. FF(fast-forward) / FB(fast-backward) among those operations are desirable to find out the scene of interest but they require non-sequential access of disks. When accesses are clustered to several disks without considering load balance, high quality services in playback may not be available. In this paper, we propose a new disk placement scheme, called PRRgp(Prime Round Robin with Grouped Parities), with enhanced reliability by using the wasted disk storage space in an old one(PRR: Prime Round Robin), in which continuous media are placed on a disk array based storage systems to distribute disk accesses uniformly. The PRRgp can not only achieve load balance of disks consisting of a disk array under arbitrary-rate search like PRR, but also improve reliability by storing parity information on the wasted disk space appropriately. We use combinatorial and Markov models to evaluate the reliability for a disk array and to analyze the results. When continuous media like PRR are placed and parity information on the wasted disk space is stored, we cannot tolerate more than two simultaneous faults. But they can be recovered by using stored parity information for about 30 percent as a whole in case of PRRgp presented in this paper. In addition, more than two faults can be tolerated in case there are more than two parity groups.
시간에 따라 공간적 위치가 연속적으로 변하는 객체를 이동객체라 한다. 이동객체에 대한 최근접 질의는 시간에 따라 거리도 달라지게 됨으로써 기존의 방법을 그대로 이용하기 어렵다. 본 논문에서는 이동객체에 대한 최근접 질의를 3D R-tree를 이용한 최근접 탐색방법에 시간적 요소를 추가하여 처리하였다. 또, 3D R-tree를 구성하는 노드의 크기에 따른 사장공간(Dead Space)이 최근접 질의에 미치는 영향을 분석하였다. 실험결과에 따르면 이동객체를 하나의 노드에 저장하면 사장공간이 증가하여 불필요한 노드를 접근함으로써 성능이 떨어지고 여러 개로 분할하여 저장하게 되면 색인의 크기가 커짐으로써 질의 처리 성능이 떨어지게 된다. 따라서, 이동객체에 대한 적절한 분할 및 병합 정책이 필요하다는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘의 일반적인 문제점인 과도한 저장공간의 소모와 탐색의 비효율성을 줄이기 위해 PBIL을 이용한 단순한 스테레오 정합 기법을 제안한다. PBIL은 확률벡터에 기반해서 통계적 탐색과 경쟁학습을 이용하는 변종 유전자 알고리즘이며 확률벡터의 사용으로 인해 직렬 및 병렬 유전자 알고리즘군에 비해 단순한 구조를 가진다. 본 논문에서는 이 PBIL을 스테레오 정합 환경에 맞게 변형 및 단순화시켜 정합 알고리즘을 개발한다. 높은 적응성을 갖는 염색체는 생존 확률 또한 높다는 진화 법칙을 보존하면서 유전자 풀, 염색체 교차 및 유전자 돌연변이를 제거할 수 있으며 그 결과 저장공간을 줄이고 정합 규칙을 간소화하여 계산 비용을 감소시킬 수 있다. 추가적으로 다해상도 정합 기법처럼 넓은 영역의 변이 일관성을 획득하기 위해 변이 연속성에 대한 이웃들의 거리를 제어하는 방식을 추가하여 고정된 작은 정합창을 사용하면서 안정된 결과를 얻을 수 있게 한다. 마지막으로 단순한 시스템에 적용될 수 있게 하기 위해서 확률벡터를 사용하지 않는 제안한 알고리즘의 소형 대안 기법을 제시한다.
군 병력 감축, 인명중시 사상의 확산 그리고 4차 산업혁명을 통한 혁신 기술의 국방에서의 활용과 같은 시대적 요구 속에 드론-봇의 적극적인 활용이 요구되고 있다. 특히, 드론을 활용한 감시 및 정찰은 미래 전장에서 큰 역할을 할 것으로 예상된다. 하지만 정찰용 드론의 운용 개념, 특히 적을 찾기 위한 드론의 탐색 경로에 대한 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 정찰 목적용 드론의 효과적인 운용을 위한 탐색 방법을 시뮬레이션 분석을 통해 제안한다. 시뮬레이션에서 드론과 적은 연속공간에서 선형(First-Order)으로 움직이며, 적은 불확실성을 반영하여 랜덤워크 기법을 적용하였다. 연구는 먼저 기존에 군에서 주요하게 활용하던 탐색 방법(Parallel, Spiral)이 실제로 목표를 탐지하는 확률을 제시하며, 이어서 탐지자의 탐색반경과 속도가 탐지 확률에 미치는 영향을 분석한다. 마지막으로, 적이 랜덤하게 이동하지 않고 특정한 목표를 가지고 이동할 때 적용할 수 있는 새로운 탐지방법인 PS(Probability Search), PCS((Probability Circle Search), HS(Hamiltonian Search), HCS(Hamiltonian Circle Search) 방법을 소개하고 이에 대한 실험결과를 제시한다. 본 연구에서 제시한 탐색방법은 드론의 정찰 작전 시 활용도가 클 것으로 기대한다.
본 논문은 유아교육기관의 실외공간인 바깥놀이터의 다양한 공간 구성과 그 속에서 이루어지는 유아 간, 교사-유아간 상호작용을 통해 유아와 교사가 경험하게 되는 공간의 의미가 어떠한지를 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 다양한 프로그램을 운영하는 유치원 3곳과 어린이집 1곳을 선정하여 유아들의 바깥놀이 활동 시간을 중심으로 한 비참여 관찰과 유아를 대상으로 한 비형식적 면담, 교사를 대상으로 한 심층면담을 실시하였다. 연구결과 참여한 기관의 바깥놀이 공간 구성에 따라 유아들은 바깥놀이 공간을 자신의 심리를 재현 또는 표출하는 공간, 일상생활이 확장된 공간, 관계가 연속적으로 지속되는 공간으로 인식하였다. 반면 유아교사의 경우에는 기능적 공간, 제한된 공간, 분리된 공간으로 인식하는 경향성을 나타내었다. 이러한 결과를 통해 유아는 바깥놀이 공간에서 또래관계를 자연스럽게 형성 할 수 있는 기회와 확장된 놀이를 통해 유아자신의 일상성을 재구성하는 경험을 한다는 것과, 아동중심의 발달에 적합한 공간구성은 기능적이고 획일화된 바깥놀이 공간 구성이 아닌 유아들의 일상적인 삶과 관계성 속에서 이루어져야함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 연속적으로 입력되는 영상에서 이동물체에 대한 정보를 추출하고 카메라의 시계(field of view)를 변경시키는 서보기기를 제어하여, 이동물체가 항상 영상의 중심에 위치하도록 하는 작업을 실시간에 수행하는 시스템에 대하여 기술한다. 영상은 방대한 양의 2차원적인 신로이므로 주어진 영상 잔체에 필요한 연산(operation)을 수행하는 것은 방대한 계산시간을 필요로 한다. 특히, 메모리에서 화소들의 값을 처리기로 로딩(loading)하는데 소요되는 시간은 영상의 크기에 비례하여 기하급수적으로 증가한다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제를 해소하고 이동물체에 대한 추적을 실시간에 수행하기 위하여 영상공간 및 시간공간을 선별적으로 탐색하는 방안에 초점을 맞춘다. 영상공간 및 시간공간을 선별적으로 탐색하면서 이동물체를 추적하기 위하여 본 논문에서는 물체가 카메라의 시계에 진입하는 것과 진입방향을 감지하는 방법, 진입방향에 따라 이동물체를 효과적으로 탐색하는 방법, 물체의 이동속도와 중심을 산출하는 방법, 서보기기의 성능과 물체의 속도 및 처리시간을 고려하여 소보기기를 제어하는 방법, 그리고 변화하는 속도의 물체를 추적하기 위하여 영상간의 시간간격(${\Delta}$t)을 적당히 조절하는 방법에 대해서 기술한다.
전력계통이 점점 더 복잡하고 광역화됨에 따라서 전압 및 무효전력 제어는 매우 중요한 문제로서 부각되고 있다 특히 전압과 밀접한 관련이 있는 무효전력은 그 특성상 장거리 수송 및 수수가 어렵다. 따라서 효과적인 전압 및 무효전력 제어를 위해서는 지역계통 내의 조상설비들을 최적으로 운용하는 것이 중요한데 비선형의 복잡한 시스템인 전력계통에 대해 해석적인 방법을 이용하여 조상설비의 운영을 결정하기란 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 지역계통의 전압 및 무효전력 제어를 위해서 154㎸ 변전소에 설치된 대표적인 조상설비인 전력용 콘덴서의 최적 투입량을 최적해 탐색기법 중 하나인 유전알고리즘을 이용하여 결정하였다. 본 논문에서 사용된 유전알고리즘은 탐색공간의 여러 점을 동시에 탐색하는 전역적 탐색방법으로 국부해에 수렴할 가능성이 적고 목적함수의 미분가능 및 연속성과 같은 조건에 제약을 받지 않는 확률론적 최적해 탐색방법이다. 사례연구에서는 우리계통의 중장기 계획 테이터를 이용하여 지역 관리처 계통에 적용하여 상정사고시 발생하는 전압 강하에 대한 전압 및 무효전력 제어에 초점을 두었다. 시뮬레이션은 실계통 해석에 이용되고 있는 PTI사의 PSS/E에서 수행하였으며 전력용 콘덴서의 최적량 투입량 산정에 대하여 본 논문에서 제시하는 유전알고리즘을 이용한 방법과 감도 분석을 이용한 방법의 결과를 비교하여 그 타당성을 검토하였다.
본 논문에서는 시퀀스 데이터베이스에서 시간왜곡 변환(time warping)을 지원하는 서브시퀀스 탐색 문제를 다룬다. 서브시퀀스 탐색은 데이터 시퀀스의 평균 길이의 이차 함수로 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 세그먼트 기반 서브시퀀스 탐색 기법(Segment-Based Approach for Subsequence Searches : SBASS)을 제안한다. SBASS는 데이터와 질의 시퀀스를 연속된 세그먼트들로 분할하여 다음의 두가지 조건을 만족하는 모든 데이터 시퀀스를 검색한다. (1) 세그먼트의 개수가 질의 시퀀스의 세그먼트 개수와 같다. (2) 모든 세그먼트 쌍 간의 거리가 주어진 오차 한도 이내이다. 제안된 세그먼트 분할 기법에서는 세그먼트가 서로 다른 길이를 갖도록 허용하며, 세그먼트 쌀간의 유사성의 척도로서 시간왜곡 변환 거리를 이용한다. 효율적인 유사 서브시퀀스 탐색을 위하여, 각 데이터 세그먼트로부터 요서 값들이 단조적으로 변화하는 특성을 이용하여 특성 벡터를 추출하고, 추출된 특성 벡터를 이용하여 공간 인덱스를 생성한다. 질의는 이 인덱스를 이용하여 (1) R-트리 여과, (2) 특성 여과, (3) 순서 여과, (4) 후처리의 네 단계로 처리된다. 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 효율성을 입증한다.
센서 네트워크는 스스로 감지하고 계산하고 무선으로 서로 통신할 수 있는 기능을 갖춘 센서들로 이루어진 네트워크이다. 센서 네트워크의 특징들로는 네트워크가 자체적으로 관리가 되어야 한다는 것과 배터리 전원이여서 전력의 효율성을 크게 고려해야 한다는 것이 있다. 센서 네트워크에서 생성되는 많은 양의 연속적인 데이터에 대하여 여러 개의 질의들을 동시에 처리해야 하는 경우에 전력의 효율성을 극대화시켜야 한다. 본 연구에서는 센서 네트워크에서 감시 목적의 미리 정의된 다중 질의들에 대해 색인을 두어 다중 질의 처리 성능을 높이고 메모리와 전력을 효율적으로 사용할 수 있는 기법을 제안한다. 공간 색인 기법 중에서 이진 탐색트리에 기반한 데이터 구조로서 각 레벨별로 차원이 반복되어 각 차원을 분할시키는 k-d 트리와, 공간을 계층적 구조로 자르며 겹침 관계를 줄인 R-트리의 변형인 R+-트리를 기반으로 하여 이들의 응용 및 융합을 통해 다중 질의를 색인하는 새로운 트리인 SMILE 트리를 제안한다. 질의들에 대한 SMILE 트리를 구성하여 센서 네트워크에서 생성되는 스트림 데이터에 대하여 관련된 질의를 탐색하도록 하면 질의를 순차 탐색하는 것과 비교하여 경우에 따라서는 평균 탐색시간을 약 50% 정도로 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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