기존의 전통적인 이미지 데이터로의 접근방식은 각 이미지를 기술하는 색인어 및 키워드들에 의하여 이루어졌다. 이러한 키워드에 의한 전통적인 방식은 색인의 객관성 및 이용자들의 적절한 탐색어 선택에 따르는 부담을 수반하는 것이어서 이미지 검색의 문제점으로 제시되어 왔다. 이 연구는 객관성 있는 이미지 기술의 어려움과 키워드 탐색의 한계성을 인식하고 색인어와 매칭되는 탐색어 선택에 따르는 이용자의 부담을 덜 수 있는 방법의 하나로 비주얼 브라우징 기법을 제시하였다. 키워드 탐색 방법과 비주얼 브라우징 방법, 그리고 이 두 가지를 혼합 사용하는 방법을 비교하는 실험을 통하여 각 방법의 효율성을 측정하고 장점 및 단점을 살펴보았다. 실험 결과 키워드 탐색 방식은 탐색의 효율적인 측면을 고려할 때에 적합한 것으로 나타났으며 비주얼 브라우징 방식은 탐색 결과의 포괄적인 측면을 기대할 때에 이용될 수 있는 것으로 드러났다. 이러한 결과는 한 방식이 다른 방식보다 절대 우위의 효율성을 가진다기보다는 이용자가 요구하는 정보의 양과 정확성에 따라 각 방식의 효율성이 달라진다는 것을 제시하고 있다. 이 연구는 비주얼 브라우징 방식을 통하여 현재의 키워드 중심의 이미지 탐색 방식의 문제점을 완화시키고 이용자 중심의 탐색 방식과 이미지 검색 시스템의 디자인을 위한 방향을 제시하고 있다.
본 논문에서는 현재 프레임 블록의 인접 블록으로부터 예측된 움직임 정보를 구하여, 이를 탐색 원점으로 하여 한 방향으로 진행하는 수정된 다이아몬드 지역 레이더 패턴으로 블록정합을 수행하는 수정된 다이아몬드 지역탐색 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 방식들에 비해 PSNR 간에 있어서 평균적으로 0.02~0.37(㏈) 개선되고 속도면에서 우수한 결과를 나타내었다. 또한 기존의 다이아몬드 지역탐색 알고리즘보다 탐색 속도면에서 14~24%의 성능향상을 보이면서 화질면에서는 거의 근접하게 나타났다. 제안된 방식은 정량적인 결과뿐만 아니라 부호화후 복호화한 영상의 화질에 있어서도 다른 고속 탐색 알고리즘보다 월등히 우수한 화질을 제공한다.
본 연구는 옥트리로 색인한 대용량 3차원 포인트 클라우드를 다중코어를 이용하여 병렬로 탐색함으로써 탐색 속도를 향상시키는 것을 목표로 한다. 특히 주어진 좌표로부터 일정 반경 내에 존재하는 포인트를 병렬로 탐색하기 위하여 다수의 리프 노드에 동시에 접근하는 방식을 개발하는 것에 초점을 두었다. 이를 위하여, 탐색 부하를 각 코어에 분배하는 과정에서 코드 중 for 루틴을 OpenMP에 의하여 자동으로 나누는 방식과 공간적 분할을 고려하는 방식 등 두 가지 병렬 탐색 방식을 제안하였다. 병렬 및 비병렬 탐색 방식을 평가하기 위하여 지상 레이저 스캐너로 취득한 약 1800만개의 3차원 포인트로부터 옥트리를 생성하고 8개 코어가 집적된 CPU가 1개 장착된 시스템에 적용하였다. 결과적으로 두 가지 병렬 탐색 방식 모두 비병렬 탐색 방식보다 수배의 성능 향상 효과를 나타내었으며, 두 병렬 방식은 탐색 반경에 따라 서로 경합하는 양상을 나타내었다. 향후 코어별 탐색 부하 분배 방식을 개선하여 병렬 탐색 속도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 공수방식이나 기능점수(Funtion Point)방식에 의존해 온 기존의 게임콘텐츠 원가산정 방식의 문제점을 인식하고 이를 대체할 새로운 게임요소점수(Game Element Point) 접근방식 하에서 구체적인 원가산정 방법론을 개발 제시하였다. 게임콘텐츠 원가산정 모델은 게임콘텐츠에 고유한 게임요소를 도출하여 이를 게임요소점수(GEP; Game Element Point)로 환산하고 여기에 게임요소당 단가를 곱하여 원가를 산정하는 형태를 가지고 있다. 또한 제시된 방법론의 실무적용 가능성을 타진하기 위해 게임 개발업체들의 실제원가 자료를 입수하여 실제 개발원가와 GEP방식으로 계산된 원가를 비교 검증하였다. 탐색적 수준의 사례 비교를 통한 검증결과 GEP방식의 적용이 가능하고 또한 기존방식을 대체할 좀 더 실무적이고 정확한 게임 컨텐츠 원가산정 방식으로 사용할 수 있는 것으로 판명되었다.
애드 혹 네트워크(MANET: Mobile Ad hoc NETworks)는 기본적인 내부구조(infrastructure) 없이 노드들만으로 네트워크 망을 구성한다. 경로 탐색 정책으로 리액티브(reactive) 방식과 프로액티브(proactive) 방식이 있는데, 전통적으로 리액티브 방식의 성능이 더 좋은 것으로 평가된다. 그리고 두가지 방식의 장점을 취합한 하이브리드(hybrid) 방식의 클러스터 토폴로지(cluster topology) 도입에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그 중, HCR(Hybrid Cluster Routing)이 제안되었는데, 이는 프로액티브 방식에 보다 중심을 둔 기법이다. HCR 은 리액티브 방식 경로 탐색 방법인 플라딩(flooding)의 탐색 지역을 한정된 범위로 제한할 수 있으나, 프로액티브 방식의 전체 네트워크 구성 정보 유지에 따른 막대한 오버헤드를 발생한다. 본 논문에서는 이러한 오버헤드를 줄이기 위해, 클러스터 내부 경로 탐색 기법인 MICF(Maginot path based Intra Cluster Flooding)를 제안한다. MICF 는 HCR 을 개선한 FSRS(First Search and Reverse Setting) 기반의 기법으로서, 클러스터 내부의 마지노 패스(maginot path)를 기준으로 경로 탐색 지역을 제한한다. MICF 는 게이트웨이(gateway) 간 최단 거리가 항상 클러스터 헤드(cluster head)를 중점으로 원의 내각 지역에 존재함을 바탕으로 하며, 최단 경로의 보장과 플라딩 지역 제한을 동시에 만족한다. 실험 결과, MICF 는 FSRS 기반의 기존 클러스터 내부 플라딩 방식보다 총 에너지의 7.79%만큼 더 에너지를 보존하였다. 결론적으로, MICF 역시 기존의 방식보다 에너지를 더 효율적으로 사용할 수 있으며, 마지노패스 설정과 이를 기반으로 한 제어 과정에 추가적인 오버헤드가 발생하지 않는다. 그리고 플라딩 면적이 작을수록 오버헤드가 줄어들게 됨을 알 수 있다.
본 논문에서는 H.264 동영상 표준 부호화 방식을 위한 고속 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안된 고속 움직임 추정 기법은 움직임 벡터가 국부적으로 일정한 상관관계를 유지하고 있다는 특성을 이용하여 각 블록의 움직임 추정 시 부호화된 인접 블록의 움직임 벡터 값으로부터 주어진 탐색 영역 내에서 수평, 수직 방향 각각 독립적으로 불필요한 탐색 영역을 제거하여 축소된 비대칭 가변 크기 탐색 영역을 결정한다. 또한, 예측된 탐색 영역제약 조건을 이용하여 가변 단계 탐색 방식을 취하는 것을 특징으로 한다. 실험 결과를 통해 제안된 방식에 의해 움직임 추정 탐색 지점이 전영역 탐색 방식(Full Search)에 비해 평균 $98\%$ 이상 절감되었으며, PSNR과 비트율은 평균적으로 전영역 탐색 방식과 등일 수준인 것을 결과로부터 확인 할 수 있었다.
무선통신 환경에서 단말의 이동에 의해 발생되는 끊김 현상을 제거하고, 지속적인 서비스를 제공하기 위해서는 빠른 핸드오프(Handoff) 방식이 필요하다. 본 논문에서는 모든 채널을 탐색한 후, 가장 상태가 좋은 채널을 선택하는 기존 방식을 개선한다. 각 AP(Access Point)가 현재 사용하고 있는 채널정보와 ACR(Access Control Router)가 제공하는 인접 AP들 정 보의 주기적인 NEB-ADV에 포함하여 이동단말에 제공 한다. 본 논문에서는 정보를 습득한 단말이 인접한 AP들의 사용 채널만 탐색하는 새로운 Fast Channel Detection(FCD)방식을 제안한다. 제안하는 방식은 기존 방식과 비교하여 채널탐색 시간이 감소되므로 총 지연시간을 감소시킨다. 제안된 방식에 대한 시뮬레이션 모델을 통해서 링크 효율성과 블록킹 확률의 비교 분석을 통하여 제안방식의 우수성을 입증한다.
현재 모바일 기기는 무선 통신과의 결합으로 인해 그 활용도가 정점 늘어나고 있다. 그 대표적인 예가 무선 인터넷이다. 현재 모바일폰에서 제공되는 무선인터넷 컨텐츠는 백여 개 정도이지만 무선 인터넷망이 개방되면 컨텐츠의 수는 기하급수적으로 늘어나리라 예상된다. 이러한 무선 인터넷 컨텐츠를 탐색하기 위해서는 기존에는 트리방식의 탐색을 사용하였지만 모바일 기기의 제한된 인터페이스상에서는 늘어나는 컨텐츠를 탐색하기에는 많은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 토픽맵이라는 의미기반의 탐색기법을 토대로 좀 더 지능적으로 사용자 관점에서 모바일 기기의 컨텐츠를 탐색하고 있는 방식을 제안하고자 한다. 토픽맵 기반의 메뉴방식을 통해 기존 모바일폰에서 메뉴 탐색 시 발생했던 사용성 문제를 상당부분 해결할 수 있으리라 예상된다....
현재 모바일 기기는 무선 통신과의 결합으로 인해 그 활용도가 점점 늘어나고 있다. 그 대표적인 예가 무선 인터넷이다. 현재 모바일폰에서 제공되는 무선인터넷 컨텐츠는 백여 개 정도이지만 무선 인터넷망이 개방되면 컨텐츠의 수는 기하급수적으로 늘어나리라 예상된다. 이러한 무선 인터넷 컨텐츠를 탐색하기 위해서는 기존에는 트리방식의 탐색을 사용하였지만 모바일 기기의 제한된 인터페이스상에서는 늘어나는 컨텐츠를 탐색하기에는 많은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 토픽맵이라는 의미기반의 탐색기법을 토대로 좀 더 지능적으로 사용자 관점에서 모바일 기기의 컨텐츠를 탐색하는 있는 방식을 제안하고자 한다. 토픽맵 기반의 메뉴방식을 통해 기존 모바일폰에서 메뉴 탐색 시 발생했던 사용성 문제를 상당부분 해결할 수 있으리라 예상된다.
본 논문은 동영상 압축 방식에서 사용되는 움직임 벡터 추정의 탐색 영역을 적응적으로 결정하는 방식에 대해 제안한다. 일반적인 동영상 압축 방식에서 사용되는 움직임 벡터 예측 방식의 성능은 압축 효율을 결정하는 움직임 벡터 예측을 위한 전처리 과정의 역할을 하는 제안된 동적 탐색 영역 방식은 인접 블록의 움직임 벡터의 통계적 특성에 따라 효율적으로 탐색 영역을 결정하여 영상 화질의 저하 없이 평균 60(%) 이상의 계산량을 절감하게 된다. 제안된 방식의 성능은 실험을 통해서 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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