대용량의 고차원 데이터 집합은 고차원 데이터 고유 희소성에 의하여 상당한 양의 잡음을 포함하므로 효과적인 고차원 클러스터링에 어려움을 더한다. CLIP은 이와 같은 고차원 데이터의 특성을 지원하는 클러스터링 알고리즘으로 개발되었다. CLIP은 1차원 성형변환 프로젝션을 점진적으로 적용하여, 각 프로젝션 공간에서 얻어진 1차원 클러스터들의 곱집합을 찾는다. 이 집합은 클러스터를 포함할 뿐 아니라 잡음도 포함할 수 있다. 본 논문에서는 클러스터를 포함하는 곱집합을 정제하는 확장된 CLIP 알고리즘을 제안한다. 이미 CLIP에서 찾은 곱집합에 반복적인 2차원 프로젝션을 적용하여 클러스터의 고차원적 잡음을 제거한다. 확장된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 합성 데이터를 이용한 일련의 실험을 통하여 효과성을 증명한다.
데이터베이스 시스템은 실세계에서의 객체들이 다양한 모델링을 통하여 구축된 데이터베이스에 대해 검색, 갱신, 분석 출력 및 논리적인 일관성 제어 등을 할 수 있는 소프트웨어 시스템이다. 그러나 전통적인 데이터베이스 시스템은 시간에 따라 변화하는 데이터의 이력을 관리 할 수 없다. 따라서 이력정보(Historical Informations)를 관리할 수 있게 하기 위해서는 시간차원의 확장이 필요하다. 즉, 기존의 데이터베이스 시스템이 제공하지 못하였던 각 정보들의 이력관리와 이력을 이용한 다양한 서비스를 가능하게 하도록 시간차원을 지원할 수 있는 데이터베이스 시스템을 시간 데이터베이스 시스템이라 하며, 이를 위하여 이 논문에서는 객체관계형 데이터베이스 시스템을 기반으로 객체관계형의 특징과 레이어 개념을 이용하여 새로운 시간차원을 확장함으로써, 기존의 시스템을 현 상태로도 유지할 수 있는 시간 데이터베이스 시스템을 말한다.
공간 인덱스를 이용한 공간 질의 처리의 과정은 여과와 정제 단계로 이뤄진다. 여과 단계에서 후보 객체의 수를 줄이며, 정제 단계에서의 false-hit이 낮아지므로 불필요한 디스크 접근과 공간연산으로 인한 질의 처리 비용의 증대를 방지할 수 있다. 본 논문에서는 여과 단계에서 후보 객체를 최소화하기 위해 DTVF가 추가된 확장 R-tree를 제안한다. 제안된 기법에서는 n차원 상에 존재하는 공간 객체의 대표 정점들을 구석점 변환 기법을 이용하여 2n차원의 점으로 변환하고, 이 값을 확장된 R-tree라는 리프 노드의 DTVF에 유지한다. 공간 질의 처리시 여과 단계에서 DTVF를 이용하면 후보 객체 수를 최소화할 수 있으며, DTVF에 유지된 차원 변환된 값을 통해 후보 객체 선정에도 빠른 성능을 나타낸다. 제안된 기법은 공간 질의 처리시 여과 효율을 극대화하여 질의 처리 성능을 향상시킨다.
본 논문에서는 칼만 필터 방법을 이용하여 견인 어레이의 3차원 형상을 추정하고, 어레이 합성 기법인 ETAM방법이 추정된 3차원 형상에서도 적용 가능함을 입증한다. 기존의 합성 기법들은 모두 견인 어레이가 직선 형태를 유지하고 있다는 가정을 필요로 하지만, ETAM 방법은 3차원 형상추정이 가능한 경우에 그러한 가정이 필요 없게 된다. 단, 3차원 어레이 형상에서 어레이를 확장하기 위해서는 절대 좌표를 추정할 수 있으며, 어레이가 동일한 견인 경로를 따라간다는 가정이 필요하다. 컴퓨터 모의 실험 결과 신호원의 입사각을 추정하였을 때, 주엽폭과 부엽레벨이 감소하는 등 합성이 가능함을 확인하였다.
의료 영상에서 관심 있는 부위를 3차원으로 재구성하여 보는 것은, 정확한 진단을 위해서 매우 중요하다. 이러한 3차원 재구성을 위해서는 관심 있는 영역의 분할이 필수적인 선행작업이다. 본 논문에서는 관도계 기관의 분할을 위해서 슬라이스 영상의 정보를 이용한 3차원 영역 성장법을 제안한다. 제안된 방법은 2차원 슬라이스 영상에서 영역 성장법에 의해 영역을 확장시키고, 그 이웃한 슬라이스들에 씨앗점을 전달하여 재귀적으로 3차원 체적을 확장하여 영상을 분할한다. 이때, 이웃한 슬라이스간의 영역의 크기의 제약을 이용하여 새나감을 방지한다. 제안된 방법을 기관지의 분할에 적용한 결과, 새나감 없이 뾰족한 가지들까지도 성공적으로 분할했으며, 튜브의 중심 축이 고차원 곡선인 경우에도 성공적으로 분할했다.
OGC는 GIS와 관련된 연구기관과 산업체가 GIS 수요자에게 양질의 지리정보 서비스를 하고, GIS 기술발전을 위해 SFS 명세를 제안하였다. 이 명세는 각각의 연구기관에서 독자적인 데이터 사용하되, 다른 시스템에서도 그 데이터를 사용할 수 있게하는 등의 많은 장점을 부여하고 있다. 그러나, 최근 2차원 지리정보와 더불어 3차원 지리정보에 대한 관심이 높아지면서 3차원 GIS 시스템을 개발하는 연구기관이나 기업이 증가하고있다. 따라서, 이 연구에서는 특정 GIS 시스템이 가지는 독특한 지리정보 데이터를 유지하면서, 다른 환경의 GIS 시스템에서도 운용될 수 있도록 OGC 명세를 수용하고, 3차원 지리정보 데이터를 분석, 관리 할 수 있도록 OGC의 OLE/COM SFS를 확장한다.
포인트 클라우드 콘텐츠는 3D 포인트 집합으로 이루어진 3D 데이터로, 일반적으로 3D 포인트 클라우드는 하나의 객체를 표현하기 위하여 수십, 수백만 개의 3차원 포인트(Point) 데이터가 필요하며, 각 포인트 데이터는 3차원 좌표계의 (x, y, z)좌표와 포인트의 색(color), 반사율(reflectance), 법선벡터(normal) 등과 같은 속성(attribute)으로 구성되어 있다. 따라서 기존 2D영상보다 한 단계 높은 차원과 다양한 속성으로 구성된 포인트 클라우드를 사용자에게 제공하기 위해서는 고효율의 인코딩/디코딩 기술 연구가 필요하며, 다양한 대역폭, 장치 및 관심 영역에 따라 차별화된 서비스를 제공하기 위한 품질 확장성 기능의 개발이 요구된다. 이에 본 논문에서는 포인트 클라우드 압축에 사용되는 V-PCC에서 3차원 미디어인 포인트 클라우드의 3D 공간 내 포인트 간의 밀도를 변경하여, 새로운 품질 변화를 달성하고 비트전송률 변경을 추가 지원하는 방법을 제시하였다.
본 연구는 소비자 공감반응의 여러 가지 측면에 대한 이론적 근거를 바탕으로 소비자 스스로가 자기 공감화하는 과정으로 확장할 수 있는지에 대한 문제제기와 함께 탐색적 차원에서 심층면접을 적용하여 확인하고자 하였다. 소비자 공감과 관련된 대부분의 연구들은 공감이론을 바탕으로 소비자 공감의 반응적 차원을 이성적, 감성적 차원으로 구분을 하고 있으며, 현재의 관점에서 제시되는 자극에 국한하여 소비자가 지각하는 공감적 반응을 살펴보고 있다는 특징이 있다. 하지만 본 연구에서는 여기서 한 단계 더 나아가 소비자 스스로가 해당 콘텐츠에 대하여 재생산 및 재개발 과정의 창조적 거리를 형성하는 자기공감화의 과정으로 나아감으로써 궁극적으로 자아성찰 단계로 나아갈 수 있음을 확인하고자 하였다. 심층면접을 통한 탐색적 연구결과, 특정 마케팅 자극에 대한 소비자의 공감적 반응은 선행연구들이 강조하고 있는 차원과 함께 보다 창조적이고 자기공감적 차원에서도 존재하고 있음이 간접적으로 확인되었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 본 연구에서는 소비자 공감적 반응은 단순히 하나의 단일차원을 넘어 다차원적 구조를 형성함과 동시에 공감적 자기화의 확장적 구조로 나아갈 수 있음을 확인할 수 있었다. 이는 소비자의 공감적 반응이 특정 차원으로 설명되기보다는 공감적 반응의 연속성 측면에서 총체적으로 파악해야 함을 시사한다. 본 연구가 탐색적인 성격의 초기 연구로서 의의를 가지지만 여러 가지 내용적 타당성의 보완 및 연구방법의 정교화는 후속연구를 통하여 보완을 해야 할 것으로 사료된다. 본 연구를 통하여 소비자 공감의 반응이 타인공감을 넘어 창조적 차원의 자기공감으로 확장될 수 있다는 이해의 폭이 확장됨과 동시에, 향후 이와 관련된 많은 후속 연구들이 파생될 것으로 기대된다.
가상 및 증강현실과 같은 확장현실(XR: Extended Reality)은 몰입형 데이터 시각화 및 분석을 위한 거대한 잠재력을 가지고 있다. 확장현실에서 사용자는 3차원 가상 공간을 활용하여 데이터 및 여러 사용자와 사실적으로 상호 작용할 수 있으므로 보다 직관적인 데이터 분석이 가능하다. 그러나 확장현실의 장점을 제대로 활용하기 위한 시각화를 생성하는 것은 복잡한 프로그래밍이 필요하기 때문에 상당히 어려운 일이다. 본 논문에서는 손 제스처만으로 XR을 위한 시각화 전 과정을 수행하고, 모든 3차원 공간을 활용할 수 있는 가젯암(Gadget Arms) 시스템을 제안한다. 이 시스템에서 분석가는 데스크탑 기반 환경이나 복잡한 프로그래밍을 사용할 필요 없이 XR 기기를 착용한 상태에서 직관적으로 전체 시각화 공간을 디자인할 수 있으며, 가상의 손을 임의의 3차원 공간에 자유자재로 위치시킬 수 있는 인터랙션을 통해 거대한 3차원 공간을 효과적으로 활용할 수 있다. 우리는 사용자 연구를 통해 제안된 시스템이 시각화 제작과 공간 활용의 사용성을 크게 향상시시키는 것을 확인하였다.
이 논문은 객체관계형 데이터베이스 시스템의 객체지향적 특성인 추상데이터타입과 속성 및 연산의 상속성을 이용하여 구현가능한 시공간 질의 확장에 대하여 기술한다. 실세계의 공간 객체는 시간상에서 변화한다. 시공간 데이터베이스는 이러한 객체의 이력을 위해 공간 차원뿐만 아니라 시간차원을 관리하는 것을 지원한다. 제시된 시공간 데이터베이스는 공간 및 시간 차원을 각각 최상위 클래스로 구성하고, 시공간 클래스들은 이 클래스들을 상속 및 확장하여 구현되었다. 이 연구에서 수행된 시공간 데이터베이스를 위한 시간과 공간 확장은 기존 시스템에서 시공간 데이터베이스 시스템으로 전환을 용이하게 할 뿐 아니라 새로운 시공간 데이터베이스의 지원을 위한 기존 데이터베이스의 변경을 필요하지 않은 장점을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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