다차원 분석을 위한 OLAP 연산에서는 사용자의 요청에 빠르게 응답하기 위해 집계 값을 미리 계산하여 저장해 두는 사전 집계 방식을 이용한다. 시공간 데이터에 대한 사전 집계 기법으로는 R-트리의 각 노드에 대한 과거 집계 값을 요약 테이블로 관리하는 기법과 R-트리의 노드에서 현재 집계 값을 관리하는 기법이 있다. 그러나 이 기법들은 현재와 과거 모두의 집계 정보를 필요로 하는 시스템에서는 성능이 저하되며, 특히 과거 집계 정보의 경우 시간에 따른 계층화가 되어있지 않아 시간에 대한 계층 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 시공간 데이터의 현재와 과거 집계 정보를 효율적으로 관리하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 aR-tree를 이용하여 해당 영역에 대한 현재 집계 정보를 저장하고, 각 노드에 과거 집계 정보에 대한 연결을 위하여 링크를 추가하였다. 과거 집계 정보는 각 노드의 과거에서 현재까지의 집계 정보를 계층 구조로 유지하는 시간 요약 집계 테이블을 만들어 저장한다. 따라서 제안한 기법은 현재와 과거 집계 정보를 모두 유지할 수 있으므로 현재와 과거 집계 정보에 대한 처리 성능을 향상시킨다. 또한 제안 기법에서는 공간 정보를 공간 인덱스인 R-트리로 유지하고, 과거로부터의 시간 정보를 시간 요약 집계 테이블을 이용하여 계층화시켜 유지하므로 시간과 공간에 대한 계층 분석이 용이하다.
본 논문에서는 라만스펙트럼의 효과적인 판별을 위해 계층 트리 구조로 클래스를 그룹화 하는 방식을 제안하였다. 실험데이터로는 28종 화학물질의 라만 스펙트럼을 준비하였고 잡음제거, 정규화 등의 전처리 수행하였다. 다음으로 사전실험을 통해 서로 간에 분류오류를 발생시키는 물질들을 그룹화 하여 계층 구조의 클래스를 구성하였고, 각각의 상위, 하위 클래스에 PCA(principal component analysis) 특징추출과 MAP(maximum a posteriori probability) 방식의 분류실험을 수행하였다. 실험 결과에 의하면 계층 구조의 클래스를 적용한 경우 평균 2.7개의 특징을 사용하여 분류가 100% 이루어짐을 확인할 수 있었다. 계층 구조를 적용하지 않는 기존의 방식에서 6개의 특징을 사용할 때 동일한 분류결과를 보였음을 감안해 보면, 제안한 방식이 전체 계산 복잡도의 측면에서 훨씬 뛰어남을 알 수 있다. 따라서 제안한 방식이 실제 응용에 보다 적합하다고 할 수 있다.
본 연구에서는 지능형 NPC의 행동을 효과적으로 구현하기 위한 두 가지 주요 구조, 계층적 유한 상태 기계(Hierarchical Finite State Machine, HFSM)와 행동 트리(Behavior Tree)의 구조를 설계하고 실험용 게임을 제작하여 비교 및 분석하였다. 계층적 유한 상태 기계는 복잡한 상호작용 중심의 동작에 적합하여 상태 변화와 그 전이가 중요한 행동 메커니즘에서 효율적이고, 행동 트리는 동적 환경에서의 수정과 확장이 용이하여 다양한 조건 하에서의 동적반응이 중요한 행동 메커니즘에서 효율적이라는 분석 결과를 도출하였다. 이 두 구조를 유니티 엔진을 활용하여 실험적으로 적용하고 그 효율성을 검증하였다. 본 연구는 기본적인 구조 설계에 초점을 맞췄으며, 추후 개발 예정인 액션 어드벤쳐 탈출 게임에 이 구조를 적용할 예정이다. 본 연구의 결과는 게임 개발자들이 지능형 NPC를 효율적으로 구현하는데 도움을 주며, 게임의 퀄리티와 플레이어 만족도 향상에 기여할 것으로 기대된다.
한국어 명사들을 의미별로 분류하여 계층화시킨‘한국어 명사 의미 계층 구조’는, 한국어 문장을 처리할 때 의미 정보를 제공할 수 있는 매우 중요한 것들 중의 하나이다. 본 논문에서는, 국어 사전의 명사에 대한 뜻 풀이말을 이용하여 bottom-up 방식으로‘한국어 명사 의미 계층 구조’를 구축하였다. 본 논문에서 구축한‘한국어 명사 의미계층 구조’는, 트리(tree)가 43개, 중간 노드(node)가 2,443개, 단말 노드(terminal node)가 10,347개이며, 깊이(depth)가 17인 하나의 포리스트(forest)를 이룬다. 이것의 제 1, 2 계층(level 1, 2)에서의 분류 형태는 top-down 방식에 의한 기존의 분류들과 매우 다른 모습인 반면에, 제 3 이하의 계층들은 상당히 객관적이 형태를 이루고 있다.
한국어 명사들을 의미별로 분류하여 계층화시킨‘한국어 명사 의미 계층 구조’는, 한국어 문장을 처리할 때 의미 정보를 제공할 수 있는 매우 중요한 것들 중의 하나이다. 본 논문에서는, 국어 사전의 명사에 대한 뜻 풀이말을 이용하여 bottom-up 방식으로‘한국어 명사 의미 계층 구조’를 구축하였다. 본 논문에서 구축한‘한국어 명사 의미계층 구조’는, 트리(tree)가 43개, 중간 노드(node)가 2,443개, 단말 노드(terminal node)가 10,347개이며, 깊이(depth)가 17인 하나의 포리스트(forest)를 이룬다. 이것의 제 1, 2 계층(level 1, 2)에서의 분류 형태는 top-down 방식에 의한 기존의 분류들과 매우 다른 모습인 반면에, 제 3 이하의 계층들은 상당히 객관적이 형태를 이루고 있다.
본 논문에서는 방송 시스템에서 채널의 대역폭이 제한되는 상황에서 유효 가입자 제어를 위한 메시지 전송 오버헤드를 감소시키는 접근 제어 시스템을 제안하였다. 이를 위해서 IP 기반 멀티캐스트에 제안되었던 트리 계층 구조의 키 개정 시스템을 도입하여 가입자를 트리 구조에 직접 매핑하는 경우와 가입자를 채널 그룹별로 나누어 채널 그룹을 트리 구조에 적용하는 시스템을 고려하였다. 제안 시스템의 효율성을 평가하기 위해 기존의 시스템과 제안 시스템에 대해서 보안을 위한 주기적인 키 개정을 위한 오버헤드 전송율과 동적이면서 비주기적으로 가입자의 변동이 발생을 할 때의 오버헤드 전송율을 분석하였다. 다양한 시스템 환경에서 제안 시스템은 기존 시스템에 비해서 가입자의 변동이 발생할 경우에 수 배에서 수십 만배의 키 개정을 위한 메시지 오버헤드 전송율을 크게 감소시키는 것을 분석 평가를 통해서 확인하였다.
계층적 자료구조인 사진트리는 이진 영상을 표현하는데 매우 중요한 자료구조이다. 사진트리를 메모리에 저장하는 방법 중 선형 사진트리 표현 방법은 다른 표현 방법과 비교할 때 저장 공간을 매우 효율적으로 절약할 수 있는 이점이 있으나, 이를 구축하기 위해서는 복잡하고 시간이 많이 걸린다. 본 논문에서는 RMESH 구조에서 3-차원 $n{\times}n{\times}n$ 프로세서를 사용하여 $n{\times}n$ 이진 영상을 O(1)시간에 선형 사진트리를 구축하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 시간 복잡도 O(1)을 갖는 합병 알고리즘과 기존의 O(1) 정렬 알고리즘을 사용함으로써 PARBUS 구조에서 제안된 알고리즘보다 간단하고 쉽게 이해할 수 있는 장점이 있다.
현재 무선 센서 네트워크의 주소 할당 기법들은 수백 개 이상의 노드로 구성된 대규모 센서 네트워크를 지원함에 있어 한계를 갖고 있다. WSNs 관련 대표적인 표준화 단체인 ZigBee Alliance에서는 균형 트리 기반의 주소 영역을 구성한 후, 트리 구조에 맞추어 네트워크의 주소를 할당하는 분산 주소 할당 기법이 제시되었다. 하지만 일반적으로 실제 배치된 네트워크는 균형 트리 구조를 갖지 않으며 이로 인해 주소의 낭비 및 고갈이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 다수의 균형 트리를 동적으로 구성하는 계층적 클러스터 트리 기반 분산 주소 할당 기법을 제시한다. 제안된 방안에서는 16-bit 주소 영역을 클러스터 식별자 영역과 클러스터 내 주소 영역으로 구분하여 각 클러스터 내부에서는 균형 트리 기반 분산 주소 할당 기법을 사용하고, 주소 고갈 발생시에는 동적으로 새로운 클러스터를 형성하여 주소를 할당한다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석에서는 제안된 프로토콜이 기존의 기법보다 주소 사용의 효율 및 고아 노드 발생 부분에서 향상된 결과를 보여준다.
최근 ISO/IEC의 MPEG과 ITU-T의 VCEG이 JCT-VC (Joint Collaborative Team for Video Coding)를 구성하여 HEVC (High Efficiency Video Coding) 차세대 비디오 압축 표준 제정을 위한 작업을 진행 중이다. 과거 압축률이 가장 좋은 것으로 알려진 H.264/AVC 보다 최대 50%까지 부호화 효율 향상을 목표로 하고 있다. HEVC는 H.264/AVC와는 상이한 부호화 구조를 채택하고 있고 작은 크기의 영상뿐만 아니라 크기가 큰 영상까지도 효율적으로 부호화할 수 있도록 설계되고 있다. 예측 및 변환 부호화 과정이 계층적 쿼드트리 구조를 가지며, 특히 변환 부호화는 작은 크기의 변환 블록으로부터 $32{\times}32$ 크기의 변환 블록까지 크게 확장되어 계층적 변환 구조를 이루며 부호화하도록 되어 있다. 본 논문에서는 기존 코덱과는 상이한 부호화 구조를 갖는 쿼드트리 부호화 기반 HEVC 코덱 표준을 위한 율-왜곡 (Rate-Distortion) 모델을 제안한다. 기존의 코덱에서는 부호화되는 기본 단위가 $16{\times}16$로 일정하고, 변환 및 양자화되는 블록의 크기 역시 $4{\times}4$또는 $8{\times}8$ 크기 단위로 그 블록의 크기가 작을 뿐만 아니라 고정된 크기를 사용한다. 따라서 단일 확률 모형을 사용하여 율-왜곡 모델을 만들었으며, 그 정확도 역시 비교적 정확한 결과를 얻었다. 그러나 HEVC에서는 계층적 가변 블록 크기를 갖는 기본 부호화, 예측 및 변환/양자화 기법을 사용하기 때문에 기존의 단일 모델로는 정확한 율-왜곡 모델을 만들어 내기 어렵다. 제안하는 방법은 HEVC의 기본 단위인 CU (Coding Unit)별로 독립적인 확률 모형을 사용하여 율-왜곡모델을 사용하는 것으로 CU의 크기가 가변적이고 CU 내의 텍스처 역시 크기에 따라 매우 다른 특성을 가지고 있기 때문에 단일 모델을 사용하는 것보다 매우 효율적인 것을 실험을 통하여 확인하였다.
옥트리(octree)는 3차원 물체를 복원함에 있어서 간편함으로 팥이 이용되어지는 방법이다. 하지만 물체의 형태가 복잡해지고 물체 내부에 구멍이 뚫어져 있는 경우 옥트리로 표현된 결과만으로는 형태를 파악하기 어려운 경우가 발생한다. 본 논문은 옥트리를 이용하여 3차원 물체의 형태를 복원하는데 있어서 나타나는 문제점을 옥트리의 계층적 구조를 증가시키지 않고 현실감이 떨어지는 부분에 대해서 CSG모델을 이용하여 해결하는 방안을 제시한다. 옥트리로 만들어진 결과물과 3차원 물체와의 차이가 나는 부분에 대하여 좀 더 현실감을 주기 위하여 CSG모델을 이용하여 기본도형을 만들고, 만들어진 도형을 다시 CSG모델을 이용하여 옥트리로 만들어진 물체에 결합시키는 형태로 문제를 해결한다. 본 논문에서는 실험을 위하여 3차원 물체를 만들고, 이를 옥트리를 이용하여 문제점을 확인하고, 이를 본 논문에서 주장한 방법을 이용하여 해결하는 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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