본 연구의 목표는 객체-관계 DBMS를 이용하여 충청북도를 대상 지역으로 하는 관광안내 지리정보 시스템을 구현해 봄으로써, 객체-관계 DBMS의 수행 능력을 살펴보고 특정 응용 구축에 대해 객체-관계 DBMS가 얼마나 우수하게 적용 가능한지를 알아보는데 있다. 관광지 데이타베이스는 충청북도의 행정구역상의 경계. 각종 도로 및 철도의 위치 좌표를 구하고, 관광지의 소개, 숙박시설 및 기타 사항 등의 속성 정보를 조사한다. 객체지향 모델링 기법인 OMT 모델을 이용하여 분석모델을 구성하고, ORDBMS 스키마를 설계한 후 GEUS/XTM를 이용하여 데이타베이스를 구축하였다. 다양한 질의를 통해 구축된 관광정보에 대한 선택적 접근성을 검토한 바, 확장성 보장, 비정형화되고 복잡한 데이터의 모델링, 저장, 검색, 관리에 있어 객체-관계형 DBMS가 일반 DBMS보다 효율적임을 알 수 있었다. 따라서, 인터넷을 통한 공간 정보 서비스에 대한 요구의 증가에 부응하기 위해 다양한 형태의 정보들을 효율적으로 데이터베이스화하고 관리하는데 객체-관계형 DBMS의 이용이 바람직하다.
시간에 따라 변화하는 공간 속성을 다루는 시공간 데이터베이스는 이동 통신 환경에서 위치 기반 서비스를 제공하기 위한 중요한 연구 분야이다. 이동 통신, 교통 관리 그리고 군사 목적의 지휘 통제 시스템 등의 다양한 영역에서 시공간 데이터의 효율적인 관리가 요구되고 있지만, 지속적인 위치 변화로 인한 객체들의 정확한 위치 정보를 데이터베이스에 유지하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 다중 버전 B-트리 기반의 $B^{st}$ -트리 색인 구조를 제안 한다 $B^{st}$-트리는 이동 객체들의 퀘적에 대한 효율적인 이력 및 미래 영역 질의를 지원할 수 있다. 또한 동적 버전 관리 알고리즘을 통하여 항상 일정한 질의 처리 성능이 유지될 수 있도록 객체들의 이동 형태에 따라 버전을 유지한다. 그리고 다양한 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 색인 방법의 유용성을 보인다.
한글 문서를 인식하기 위하여 문서 영상에서 문자와 그림을 분리 추출하기 위한 방법에 대하여 논하였다. 분리 추출 방법으로는 실시간으로 입력되는 영상 데이타로부터 문자와 그림 의 경계 위치를 알아내는 방법을 사용하였다. 한글, 영문, 한자, 기호 등의 문자와 그림이 혼합된 A4 크기의 문서 영상을 300 DPI의 해상도로 입력받아 실험하였다. 단 한번의 주사만으로 모든 문자와 그림이 정보 gm름의 순서에 따라 분리 추출되었다. 실험 결과 본 방법은 최소한의 시간과 최소한의 기억 용량으로 완벽한 분리 추출이 가능함을 보였다.
이동 단말기 관리, 무인 항공 제어 시스템 둥의 시스템에서는 검색 대상의 정보(위치, 여러 가지 상태등)가 시시각각으로 빠르게 변화하므로 현재의 상태를 정확히 파악하기 위하여 많은 양의 자료 검색, 변경 요청이 빈번히 발생한다. 이와 같은 시스템에서의 상태 정보 검색은 자료의 효용성이 사라지기 전에 이루어져야 하므로 디스크 I/O가 많은 디스크 상주형 데이터베이스로는 한계점을 안고 있다. 또한 빠른 검색을 지원할 수 있는 주기억장치 상주형 데이터베이스로는 다량의 데이터를 저장해야 하는 어려움을 안고 있다. 본 논문에서는 위와 같은 실시간 검색 기능과 대용량 자료 저장의 2가지 요구 사항을 만족시키기 위한 내장형 주기억장치 저장 시스템을 개발하였다.
소음원의 특성을 규명하는 방법론들은 방위각 추정 방법론에 근간을 둔 소음원 위치 탐지 방법과 같이 소음원의 등가 단극음원 크기 및 위치들을 추정하는 기본적인 방법들로부터 보다 많은 계측기기 및 탐촉자와 함께 상당히 정교한 데이타 처리를 수행하여야 하는 인텐시티를 이용한 음장 맵핑(mapping) 홀로그라프를 이용한 관심음장 전체의 3차원 맵핑등 실로 다양하다 할 수 있다. 결국은 가장 많은 탐촉자를 사용하는 측정 시스템이 보다 많은 음장의 정보를 제공하므로서 가장 탁월한 방법론이라 결정할 수 있다. 이것은 특히 탐촉자 자체의 가격이 저렴해져 가는 추세인 점과 소형화하는 추세를 감안하여 봄과 동시에 공간상의 물리적인 의미 즉 파수영역에 대한 보다 폭 넓은 이해를 통한 시간, 공간, 주파수, 파수영역 즉 확대된 차원에서의 음장, 소음에 대한 이해를 갖을 수 있다는 면에서도 가치 있다고 할 수 있다.
최근 위치 기반 기술에 대한 활용이 증가하면서 이동 객체를 효율적으로 관리하기 위한 색인구조의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 미래 위치 검색 및 갱신 비용을 최소화하기 위한 새로운 시공간 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 갱신 비용을 최소화하기 위해 이동 객체의 현재 위치를 직접 접근하기 위한 보조 색인 구조와 공간 분할 기반의 KDB-트리를 결합한 색인 구조이다. 제안하는 색인 구조에서는 이동 객체의 미래 위치 검색 및 갱신 비용을 줄이기 위해 KDB-트리의 중간 노드에 시간에 대한 파라미터를 유지한다. 또한 제안하는 색인 구조에서는 공간활용도 및 검색 효율을 극대화하기 위한 새로운 갱신 및 분할 기법을 제안한다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 입증하기 위해 다양한 실험을 통해 성능 평가를 수행한다.
온톨로지는 관심 영역의 개념과 개념관계를 명시적으로 명세한 것을 말하며, 지식 표현의 대표적인 방법으로 인식되어 의미에 기반을 둔 정보의 추출, 지식 관리, 정보 공유 등 다양한 분야에서 온톨로지를 적용한 연구가 이루어지고 있다. 정보기술(IT) 기반의 경제/산업 분야에서 기업 간의 상호 협력을 위한 정보 공유 및 통합 연구에 온톨로지의 적용이 이루어지고 있다. 여러 업체가 물류 주체로 참여하며 물품의 이동, 보관, 배송 등을 계획하고 관리하는 물류 분야에서도 원활한 공급체인관리나 물류관리를 위한 물류정보의 통합과 정보공유 연구가 많이 이루어지고 있다. 최근에는 물품마다 부여한 고유의 식별코드에 의한 물품의 추적과 관리, 물류 과정의 가시성 제공 둥의 요구가 발생하면서 물류 과정에 흩어져 있는 물류정보의 통합 제공 요구가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 물류 과정에서 발생하는 데이타를 의미에 기반을 두고 해석하고 통합하기 위한 지식자원으로 물류 도메인 온톨로지를 제시한다. 물품을 식별하는 고유 식별코드인 전자물품코드(EPC)로 물품의 추적과 관리가 이루어지는 EPC 네트워크 기반의 물류 환경에서 발생하는 EPC 이벤트 데이타를 의미에 따라 표현하고 이벤트 데이타의 내포된 의미를 해석할 수 있는 개념과 개념관계를 표현하는 데 초점을 맞추어 온톨로지를 구성하였다. 그리고 EPC 네트워크 기반의 물류 환경에서 물품의 위치, 상태, 이동경로 등 물류 관리를 위한 정보추출 과정에서 물류 도베인 온톨로지가 이용될 수 있음을 물류 시나리오를 통해 보였다.
동작 포착 시스템에 의해 기록된 동작 데이타를 재사용하는 것은 비용 절감이나 작업과정의 효율성 증대를 위해 매우 중요한 기술이다. 그러나 기록된 데이타의 동작 곡선이 제어점을 가지고 있지 않기 때문에 상호작용을 통한 동작 데이타의 편집이 쉽지 않아서 데이타의 재사용에 어려움이 있다. 기존 동작 데이타를 재사용하는 기술로서 많은 학자들은 조각 동작(Clip motion)들을 부드럽게 연결하여 새로운 동작을 만들어 내는 동작 전이 기술을 제안하고 있다. 본 논문에서는 이러한 동작 전이 기술의 구현 방법으로 균등 자세 지도(Uniform Posture Map: UPM)알고리즘을 제안한다. 학습 단계에서 UPM은 다관절체의 다양한 자세들을 비감독 경쟁 학습을 통해 양자화한다. 이 단계에서 서로 유사한 자세를 나타내는 출력 뉴런을 기하학적으로 근접한 위치에 배치해서 다관절체의 전체 동작 지도를 생성한다. 생성된 UPM의 이러한 특징을 이용해서 적용된 두 동작의 중간 자세를 만들어 내고, 이 자세를 전체 중간 동작을 만들어 내는 키 프레임으로 사용한다. 많은 계산량이 요구되며, 결과 동작을 제어하기가 어려운 다른 동작 전이 알고리즘들과 비교하여 UPM 알고리즘은 중간 동작 생성에 상대적으로 적은 계산량을 요구하며, 하나의 변수를 이용하여 생성된 동작을 제어할 수 있어서 편리한 상호작용 작업 환경을 제공한다. 특히 자기 조직 지도(Self-Organizing Mpa: SOM) 알고리즘을 이용해 자세 지도를 생성할 때, 실제로 존재하지 않은 자세가 포함될 수 있는 가능성을 학습 단계에서 제거함으로써 자세 생성에 있어서 안정성을 확보할 수 있다. 이로 인해 선형 보간법에 비해서 실제 동작에 가까운 동작 곡선을 생성함으로써 보다 자연스러운 동작을 만들어 낼 수 있다. 본 논문에서 제안된 동작 전이 기법은 삼차원 애니메이션 제작, 삼차원 게임, 가상 현실 등의 다양한 분야에 유용하게 적용될 수 있다.
본 논문에서는 질의응답시스템의 성능을 개선하기 위해 문장의 위치정보와 질의형태분류기를 사용하여 질의에 대한 대답순위를 조정하는 새로운 질의-문서 유사도 계산을 제안한다. 이를 위해 첫째로 문서내용을 표현하고 문서의 위치정보를 반영하기 위해 개념그래프를 사용한다. 이 방법은 문서비교에 대표적으로 사용되는 Dice-Coefficient에 기반하고 문장에서 단어의 위치정보론 반영한 유사도 계산이다. 두번째로 질의응답시스템의 대답순위를 개선하기 위하여 질의형태를 고려한 기계학습을 통한 질문에 대한 분류를 하였으며 이를 위해서 뉴스그룹의 FAQ 문서 30,000개를 가지고 기계학습 방법인 나이브 베이지안을 사용한 분류기를 구현하였다. 이에 대한 평가를 위해 세계적인 정보검색대회인 TREC-9의 질의응답시스템분야에 제출된 데이타를 가지고 실험하였으며 기존의 방법에 비해 자동학습기법을 사용하였음에도 평균상호순위가 0.29, 상위 5위에 정답을 포함시킨 경우가 55.1%의 성능을 보였다. 이 방법은 다른 시스템과 달리 질의형태분류를 기계학습 방법을 사용하여 자동으로 학습하는 것에 의의를 갖는다.
본 논문은 오프라인 필기체 한글 인식에 관한 연구로서, 입력 문자 영상에 대한 위치 정규화, 외곽선 추적 및 세선화의 전처리 과정을 거쳐 외곽선의 방향 성분 분포, 세선화한 결과의 방향 성분 분포, 구조적 특징점 분포 등의 특징을 추출한 다음, 획을 추출하여 획의 방향과 길이에 대한중점 분포 특징으로 정합하는 필기 한글의 인식을 위한 획 정합 방법을 제안하였다. 인식 시간의 단축을 위해 먼저 외곽선의 방향성분분포를 이용하여 대분류하였으며, 한글 사용 빈도수 상위 520자로 구성되는 필기 데이타에 대한 실험 결과, 평균 91%의 인식률과 평균 0.46초의 문자당 인식 시간을 보임으로써 제안된 획 정합 방법이 입력 문자의 잡영이나 획의 기울기에 대한 변형을 효과적으로 흡수할 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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