본 논문에서는 영상에서의 물체 인식에 주로 사용되었던 공간 피라미드를 변형시킨 각도 피라미드를 이용한 bag-of-features 방법으로 회전 변화에도 강한 물체 인식에도 적용할 수 있도록 한다. 기존의 공간 피라미드에서 수직의 격자 모양으로 영상을 나누었던 것에 비해 각도 피라미드는 영상의 중심을 기준으로 동일한 각도로 영상을 분할하여 피라미드로 만든다. 각 영역 안에서 특징들의 히스토그램으로 영상을 표현하고 영상간의 유사도는 각도 피라미드를 단계별로 순환적 자리옮김을 통해 회전시켜가며 히스토그램 교집합을 구하여 측정한다. 이 방법을 Caltech-101 데이터베이스에 적용해본 결과 회전 변환을 준 테스트 영상에 대해 기존의 공간 피라미드를 사용한 방법에 비해 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다. 따라서 이 방법을 통하여 다양한 상황의 일반적인 물체 분류할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 비디오코딩의 움직임 추정을 위한 빠른 블록 합 피라미드 알고리즘(FBSPA: Fast Block Sum Pyamid Algorithm)을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 블록 합 피라미드 알고리즘, 블록 정합 움직임 추정을 위한 효율적인 다단계 연속 제거 알고리즘, 움직임 벡터 추정을 위한 빠른 알고리즘에 기초하고 있다. 제안된 알고리즘은 블록 합 피라미드알고리즘의 연산량을 감소시키기 위하여 블록 합 피라미드알고리즘에 부분 왜곡 제거 기법을 적용하였다. 제안된 방안이 블록 합 피라미드 알고리즘의 연산량을 최대 2.9% 감소시킬 수 있음을 실험을 통하여 확인하였다.
구형 피라미드 기법[1,2]은 d-차원의 공간을 2d개의 구형 피라미드들로 분할하는 특별한 공간 분할 방식을 이용하여 고차원 데이터를 효율적으로 색인할 수 있는 새로운 색인 방법으로 제안되었다. 구형 피라미드 기법은 구형태의 영역질의를 처리하는 알고리즘을 제안하였으나 유사 검색에 많이 사용되는 또 다른 종류의 질의인 최근접 질의를 처리하는 알고리즘을 제안하지 못했다. 본 논문에서는 점진적 최근접 질의 처리 알고리즘을 확장하여 구형피라미드 기법 상에서 효율적으로 최근접 질의를 처리하는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, R*-tree와 X-tree 상에서 구현된 점진적 k-최근접 질의 처리 방법과 다양한 비교 실험을 통하여 구형 피라미드 기법을 이용한 k-최근접 질의 처리 방법이 더 효율적임을 보인다.
최근 광전자 분야에서는 미래 에너지 자원에 대한 관심과 함께 GaN 기반 발광다이오드에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 InGaN/GaN 양자 우물 구조는 푸른색, 녹색 발광다이오드 구현에 있어 우수한 물질적 특성을 가지고 있다고 알려져 있다. 하지만 우수한 물질적 특성에도 불구하고 고인듐 고품위 막질 성장의 어려움으로 인해 높은 효율의 녹색 발광다이오드 구현하는 것은 여전히 어려운 실정이다. 이를 극복하기 위한 대안 중에 하나인 선택 영역 박막성장법(Selective Area Growth)은 마스크 패터닝을 통해 열린 영역에서만 박막을 성장하는 방법으로써 인듐 함량을 향상 시킬 수 있는 방법으로 주목 받고 있다. 선택 영역 박막 성장법을 이용하여 GaN를 성장하기 위해 그림 1의 공정을 통하여 n-GaN층 위에 SiO2 마스크를 포토리소그라피와 Reactive Ion Etching (RIE)를 이용한 건식 식각 공정을 통해 형성한 후 Metal Organic Chemical Vapor Deposition (MOCVD) 장비를 이용하여 선택적으로 에피를 성장하였다. 성장된 마이크로 피라미드 발광다이오드 구조는 n-GaN 피라미드 구조위에 양자우물 및 p-GaN을 성장함으로써 p-GaN/MQW/n-GaN 구조를 갖는다. 이렇게 생성된 피라미드 구조의 에피를 이용하여 발광다이오드를 제작한 후 그에 대한 전기적, 광학적 특성을 측정하였다. 2인치 웨이퍼의 중심을 원점 좌표인 (0,0)으로 설정하였을 때 2인치 웨이퍼에서 좌표에 해당하는 위치에서의 Photoluminescence (PL) 측정한 결과 일반적인 구조의 발광다이오드의 경우 첨두치가 441~451nm인데 반해 피라미드 구조의 발광다이오드의 경우 첨두치가 558nm~563nm 임을 알 수 있었다. 이를 통해 피라미드 구조 발광다이오드의 경우 일반적인 구조의 발광다이오드에 비해 인듐의 함유량을 증가시킬 수 있다는 것을 알 수 있다. 본 논문에서는 선택 영역 박막 성장법을 이용하여 마이크로 피라미드 InGaN/GaN 양자 우물 구조 구현과 광 전기적 특성에 대해 더 자세히 논의 하도록 하겠다.
대역 분할 부호화(Sub-Band Coding: SBC)방식은 계층적 피라미드(hierarchical pyramid) 구조를 갖고 있어 움직임 예측 시 상위 계층에서는 전체적인 이동특성을 추정하고 하위 계층에서는 국부적인 세부 이동 특성을 추정할 수가 있어 실제 동영상 움직임 보상 성능이 매우 우수하다. 이와 같은 계층적 이동보상피라미드를 이용한 기존의 저대역(low-band) 이동보상 피라미드 방식에는 다음 두 가지 문제점들로 인해 매우 심각한 화질 저하가 발생한다. 첫째는 저대역 이동보상 피라미드의 각 계층에서 양자화기가 포함된 부호화기를 사용할 경우 하위 계층의 재생 영상일수록 상위 계층에서 누적된 양자화 오차(quantization error)들을 그대로 포함하기 때문에 연속된 영상에서의 정확한 이동 보상이 어렵게 된다. 둘째는 피라미드의 계층적 구조 모순으로 상위 계층예서 잘못된 움직임 추정(motion estimation)은 하위 계층으로 진행될수록 막대한 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 우선 대역분할 부호화 방식을 이용한 대역별 계층적 이동보상에 대한 수학적 분석을 하였으며, 이를 바탕으로 제안되었던 통과 대역(pass-band) 이동보상 피라미드 방식이 누적된 양자화 오차 요인이 제거됨으로서 기존의 저대역 이동보상 피라미드에 비해 성능이 우수하다는 것을 이론적으로 분석하여 이를 증명하였다. 또한 계층적 이동보상 피라미드에서 매우 중요한 최고 계층의 초기 이동벡터 추정을 위하여 에지 패턴 분류를 이용한 이동벡터 추정 방식을 새로이 제안하였으며, 실험 결과 성능의 우수함이 입증되었다.
홀로그램 피라미드는 플로팅 홀로그램의 응용으로, 착용형 장비 없이 다각도에서 3D 홀로그램을 감상할 수 있게 하는 장치이다. 저렴하고 제작이 간단하다는 장점으로 교육, 프로토타이핑, 쇼케이스 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그 중에서도 데스크톱형 홀로그램은 기존의 홀로그램 피라미드의 크기를 키워 더욱 선명하고 크게 홀로그램을 감상할 수 있게 하였다. 하지만 다각도에서 홀로그램 피라미드를 감상할 수 있음에도 불구하고, 피라미드의 각각의 면이 이어지는 곳에서 홀로그램을 감상할 경우, 홀로그램이 끊기거나 왜곡되는 현상이 있다. 뿐만 아니라, 기존 홀로그램 피라미드에 투사되는 영상은 단순히 각각의 면에 홀로그램을 90도씩 회전시킨 4개의 뷰를 투사하도록 제작되어 있기 때문에, 사용자가 다양한 각도에서 홀로그램을 감상하더라도 4개의 각도에서 바라본 뷰 밖에 보지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자의 위치를 추적하여 사용자의 시선 각도에 해당하는 홀로그램 영상을 생성 후, 역으로 왜곡하여 투영된 홀로그램이 왜곡되지 않는 방법을 제안하고, 기존의 홀로그램 피라미드 영상을 사용한 결과와 새롭게 제안한 방법을 적용한 결과를 비교 하였다.
본 논문에서는 피라미드 그래프에서의 헤밀톤 사이클 특성을 분석한다. 사이클 확장 연산을 이용하여 사이클의 크기를 확대시켜 나가는 일련의 과정을 통하여 헤밀톤 사이클을 찾을 수 있는 제시된 알고리즘을 적용함으로써 임의의 높이 N인 피라미드 그래프 내에 길이 $(4^N-1)/3$인 헤밀톤 사이클이 존재함을 증명한다.
피라미드 기법 1 은 d-차원의 공간을 2d개의 피라미드들로 분할하는 특별한 공간 분할 방식을 이용하여 고차원 데이타를 효율적으로 색인할 수 있는 새로운 색인 방법으로 제안되었다. 피라미드 기법은 고차원 사각형 형태의 영역 질의에는 효율적이나, 유사성 검색에 많이 사용되는 고차원 구형태의 영역 질의에는 비효율적인 면이 존재한다. 본 논문에서는 고차원 데이타를 많이 사용하는 유사성 검색에 효율적인 새로운 색인 기법으로 구형 피라미드 기법을 제안한다. 구형 피라미드 기법은 먼저 d-차원의 공간을 2d개의 구형 피라미드로 분할하고, 각 단일 구형 피라미드를 다시 구형태의 조각으로 분할하는 특별한 공간 분할 방법에 기반하고 있다. 이러한 공간 분할 방식은 피라미드 기법과 마찬가지로 d-차원 공간을 1-차원 공간으로 변환할 수 있다. 따라서, 변환된 1-차원 데이타를 다루기 위하여 B+-트리를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 이렇게 분할된 공간에서 고차원 구형태의 영역 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 인위적 데이타와 실제 데이타를 사용한 다양한 실험을 통하여 구형 피라미드 기법이 구형태의 영역 질의를 처리하는데 있어서 기존의 피라미드 기법보다 효율적임을 보인다.Abstract The Pyramid-Technique 1 was proposed as a new indexing method for high- dimensional data spaces using a special partitioning strategy that divides d-dimensional space into 2d pyramids. It is efficient for hypercube range query, but is not efficient for hypersphere range query which is frequently used in similarity search. In this paper, we propose the Spherical Pyramid-Technique, an efficient indexing method for similarity search in high-dimensional space. The Spherical Pyramid-Technique is based on a special partitioning strategy, which is to divide the d-dimensional data space first into 2d spherical pyramids, and then cut the single spherical pyramid into several spherical slices. This partition provides a transformation of d-dimensional space into 1-dimensional space as the Pyramid-Technique does. Thus, we are able to use a B+-tree to manage the transformed 1-dimensional data. We also propose the algorithm of processing hypersphere range query on the space partitioned by this partitioning strategy. Finally, we show that the Spherical Pyramid-Technique clearly outperforms the Pyramid-Technique in processing hypersphere range queries through various experiments using synthetic and real data.
본 논문에서는 피라미드 그래프 내에 내재된 사이클 특성을 분석한다. 높이 N의 피라미드 그래프에 연속적인 사이클 확장 연산을 적용함으로써 길이 3이상 ($4^N-1$)/3 까지에 해당하는 모든 길이의 다양한 사이클들을 생성할 수 있음을 증명한다. 이는 피라미드 그래프가 범사이클 특성을 보유하고 있음을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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