근사문자열매칭 알고리즘은 검색엔진, 컴퓨터보안, 생물정보학 등 많은 분야에서 연구되고 있다. 근사문자열매칭에서는 거리함수를 이용하여 오차를 측정한다. 거리함수로는 해밍거리, 편집거리, 확장편집거리 등이 있다. 이때 확장편집거리는 mn) 시간과 공간에 계산할 수 있으며, 최근 m개의 쓰레드를 이용하여 O(m+n) 시간과 O(mn) 공간을 이용한 병렬알고리즘이 제시되었다. 본 논문에서는 기존의 확장편집거리를 계산하는 병렬알고리즘을 개선한 효율적인 병렬알고리즘을 제시한다. 기존의 병렬알고리즘을 최적화하고, 기존의 병렬알고리즘, 전역메모리만 사용한 최적화된 병렬알고리즘, 공유메모리를 활용한 최적화된 병렬알고리즘의 수행시간을 비교한다. 실험 결과, 개선된 병렬알고리즘이 기존의 병렬알고리즘보다 전처리단계에서 16 ~ 63배 이상, 모든 단계에 대해 19 ~ 24배 이상 빠른 수행시간을 보였다.
본 논문은 구매이력 데이터에서 상품간의 분류 체계를 고려하여 시퀀스 간의 유사도를 계산하는 새로운 방법을 제안한다. 시퀀스란 두 항목간의 순서가 존재하는 데이터를 의미한다. 항목 간의 선후관계가 중요한 시퀀스 데이터에서는 두 시퀀스 간의 유사도를 정확히 정의하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 대표적인 시퀀스 유사도 측정 알고리즘인 편집 거리 알고리즘을 활용하여 구매이력 데이터에서 시퀀스 간의 유사도를 정의한다. 상품은 상품의 특성에 따라 항목 분류 체계에서 여러 범주로 분류된다. 이 경우 기존의 편집 거리 알고리즘에서 문자의 일치유무에 따라 단순히 0 또는 1을 부여하는 것은 부정확하다. 따라서 본 논문은 편집 거리 알고리즘의 수정 연산 중 대체 연산 비용 계산 시 항목 분류 트리를 사용하여 연산 비용이 0 에서 1 사이의 값을 가지도록 세분화하였다. 실험 결과 제안 방법은 대체 연산 비용 계산 시 두 문자가 다르면 단순히 1 을 부여하는 기존의 편집 거리 알고리즘에 비해 시퀀스 간의 유사도를 더 정확하게 계산함을 확인하였다.
근사문자열매칭 문제는 다양한 분야에서 연구되어 왔다. 최근에는 차세대염기서열분석의 비용과 시간을 줄이기 위해 빠른 근사문자열매칭 알고리즘들이 이용되고 있다. 근사문자열매칭은 문자열들의 오차를 측정하기 위해 편집거리와 같은 거리함수를 이용한다. 알파벳 ${\Sigma}$에 대한 길이가 각각 m, n인 두 문자열 X와 Y의 편집거리는 X를 Y로 변환하기 위해 필요한 최소 편집연산의 수로 정의된다. 두 문자열의 편집거리는 잘 알려진 동적프로그래밍을 이용하여 O(mn) 시간과 공간에 계산할 수 있으며, 4-러시안 알고리즘을 이용해서도 계산할 수 있다. 4-러시안 알고리즘은 블록 크기를 t라 할 때, 전처리 단계에서 $O((3{\mid}{\Sigma}{\mid})^{2t}t^2)$ 시간과 $O((3{\mid}{\Sigma}{\mid})^{2t}t)$ 공간이 필요하며, 계산 단계에서 O(mn/t) 시간과 O(mn) 공간을 이용하여 편집거리를 계산하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 4-러시안 알고리즘의 계산 단계를 병렬화하고 실험을 통해 CPU 기반의 순차적 알고리즘과 CUDA로 구현한 GPU 기반의 병렬 알고리즘의 수행시간을 비교한다. 본 논문에서 제시하는 4-러시안 알고리즘의 계산단계는 m/t개의 쓰레드를 사용하여 O(m+n) 시간에 편집거리를 계산한다. GPU 기반의 알고리즘이 CPU 기반의 알고리즘 보다 t = 1일 때 약 10배 빠르고, t = 2일 때 약 3배 빠른 결과를 보였다.
키프레임 애니메이션 기법에 비해 보다 사실적이고 효율적인 작업을 가능하게 한 동작 포착 기법에 의한 동작데이터는 편집의 어려움으로 인해 재사용이 용이하지 못하다는 문제를 가진다. 본 논문에서는 효과적인 동작 포착데이터 편집 기법으로써 비감독 학습 기반의 균등 자세 지도(uniform posture map: UPM)를 이용한 동작 편집 기법을 제안한다. 다른 동작 편집 알고리즘들에 비하여 UPM 알고리즘은 상대적으로 적은 계산량을 요구하여 실시간 적용에 용이하며, 특히 자기 조직 지도(self-organizing map: SOM) 알고리즘을 이용한 동작 편집을 할 때, 실제로 존재하지 않은 자세가 포함될 수 있는 가능성을 학습 단계에서 제거함으로써 자세 생성에 있어서 안정성을 확보할 수 있다. 또한 제약조건이 많은 복잡한 대상체에 대한 적용에 있어서 제약조건의 수에 비례해서 계산량이 증가하는 기존 알고리즘의 약점을 보완한다. 본 논문에서는 UPM 알고리즘을 이용한 동작 편집 기법의 응용으로서 동작 전이 분야와 역운동학 분야에서의 적용 사례를 보였다. 본 논문의 제안 알고리즘은 가상 현실이나 컴퓨터 애니메이션, 게임들의 분야에 다양하게 적용될 수 있다.
문자열에 대한 편집 거리 문제는 하나의 문자열을 다른 문자열로 변환할 때 필요한 최소한의 연산의 개수를 구하는 문제이다. 편집 거리 문제는 오랫동안 연구가 진행되어 왔으며, 영어와 같이 1차원 문자열에 대해서는 최적해를 찾는 여러 가지 알고리즘이 개발되어 왔다. 그러나 한글 또는 한자와 같이 좀 더 복잡한 언어에 대한 편집 거리에 대해서는 많은 연구가 진행되지 못했다. 본 논문에서는 한글이 갖는 특징을 반영한 편집 거리를 정의하고, 한글 문자열에 대한 편집 거리를 구하는 알고리즘을 제안한다.
상수 크기의 알파벳 ${\Sigma}$에 대해 길이가 각각 m, n인 두 문자열 X와 Y의 편집거리는 X를 Y로 변환하기 위해 필요한 최소 편집연산의 수로 정의된다. 두 문자열의 편집거리는 잘 알려진 동적프로그래밍을 이용하여 O(mn) 시간과 공간에 계산할 수 있으며, 4-러시안 알고리즘을 이용해도 계산할 수 있다. 4-러시안 알고리즘은 블록 크기를 상수 t라 할 때, 전처리 단계에서 $O\((3{\mid}{\Sigma}{\mid})^{2t}t^2\)$ 시간과 $O\((3{\mid}{\Sigma}{\mid})^{2t}t^2\)$ 공간이 필요하며, 계산 단계에서 O(mn/t) 시간과 O(mn) 공간을 이용하여 편집거리를 계산하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 4-러시안 알고리즘의 계산 단계를 CUDA를 이용하여 구현하고 실험을 통해 CPU 기반의 순차적인 수행시간과 GPU 기반의 병렬적인 수행시간의 비교결과를 제시한다. 본 논문의 병렬알고리즘은 m/t개의 쓰레드를 사용하여 O(m+n) 시간에 편집거리를 계산한다. GPU 기반의 알고리즘이 CPU 기반의 알고리즘 보다 t=1일 때 약 10배 빠르고, t=2일 때 약 3배 빠른 결과를 보였다.
본 논문에서는 LDP, VCR, Camcoder 등으로부터 아날로그 신호를 입력받아 디지탈 데이타로 변환한 후 이를 원하는 형태로 편집하여 다시 아날로그 형태로 변환시키는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 특히 본 논문에서는 비디오 데이타를 편집할 때 유용하게 쓰일 수 있는 다양한 화면 전환 효과 알고리즘을 제시하며 일부는 이미 개발 되어 있는 단일 이미지 처리 알고리즘을 응용한다. 마지막으로 기존의 전문 비디오 편집 시스템들과 본 편집 시스템과의 성능을 비교 분석해 본다.
문자열에 대한 편집 거리 문제는 하나의 문자열을 다른 문자열로 변환할 때 필요한 최소한의 연산의 개수를 구하는 문제이다. 영어와 같은 1차원 문자열에 대한 최적해에 대해서는 오랫동안 연구가 진행되어 왔으나, 한글과 같이 좀 더 복잡한 언어에 대한 편집 거리에 대해서는 많은 연구가 진행되지 못했다. 본 논문에서는 음소와 음절을 구분하여 편집거리를 구하는 기존 연구를 확장하여, 음소간의 유사도를 정의하고 이를 이용하여 유사한 단어를 더 정확하게 구분해 내는 알고리즘을 제안한다.
최근 XML문서의 변화탐지가 중요한 연구 분야로 등장하고 있지만 변화탐지의 결과, 즉 편집스크립트에 대한 연구는 아직 초보적인 수준이다. 본 연구에서는 XML 문서의 변화탐지 알고리즘인 X-treeDiff+의 편집스크립트 생성알고리즘인 X-treeESgen을 제시한다. 이는 실행시간 O(n)의 성능을 가지면서 기존의 다른 알고리즘과 달리 삽입, 삭제, 갱신의 기본연산 이외에 이동 및 복사 연산을 지원한다. 또한 편집스크립트 생성과정이 변화탐지의 대용과정과 독립적으로 설계되어 있어 다양한 튜닝이 가능한 특정이 있다.
알파벳 ${\Sigma}$로 구성된 길이가 각각 m, n인 두 문자열 X, Y가 주어졌을 때, X, Y의 확장편집거리는 동적프로그래밍을 이용하여 O(mn) 시간과 공간을 계산할 수 있다. 최근 m개의 쓰레드를 이용하여 O(m+n) 시간과 O(mn) 공간을 사용하여 X, Y의 확장편집거리를 계산하는 병렬알고리즘이 제시되었다. 본 논문에서는 GPU의 공유메모리를 활용하여 수행시간을 개선한 병렬알고리즘을 제시한다. 실험 결과, 개선된 병렬알고리즘이 기존의 병렬알고리즘보다 약 19~25배 이상 빠른 수행시간을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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