본 논문에서는 신호공간 검출의 개념을 일반화하여 하나의 심볼 구간에서 하나 이상의 심볼들의 블록에 대한 검출을 수행하는 고정지연 트리 검색 신호검출기의 구성을 제안한다. 제안된 기법은 고속의 구현에 적합하다. 두 가지의 접근방법이 논의되며 이들은 모두 효율적인 신호공간 분할에 기반을 두고 있다. 첫 번째 방법에서는 심볼의 검출이 다중 클래스 분할에 기반을 둔다. 이 방법은 2개의 클래스에 기반을 둔 이진 심볼 검출방법을 일반화한 접근방법을 사용한다. 두 번째 방법에서는 이진 신호 검출이 look-ahead 기법과 결합된 고도의 병렬처리 신호검출 구조를 활용한다.
Although Space Syntax is a well-known technique for spatial analysis, debates have taken place among some researchers because the Space Syntax discards geometric information as both shapes and sizes of spaces, and hence may cause some inconsistencies. Therefore, this study aims at developing methods to recognize and manage spatial shapes for more precise space syntax analysis. To reach this goal, this study employed both a graph theory and binary spatial partitioning (BSP) tree to recognize and manage spatial information. As a result, spatial shapes and sizes could be recognized by checking loops in graph converted from spatial shapes of built environment. Each spatial shape could be managed sequentially by BSP tree with hierarchical structure. Through such recognition and management processes, convex maps composed of the fattest and fewest convex spaces could be drawn. In conclusion, we hope that the methods developed here will be useful for urban planning to find appropriate purposes of spaces to satisfy the sustainability of built environment on the basis of the spatial and social relationships in urban spaces.
다양한 이유로 콘텐츠 생성에 대한 연구는 최근 게임 인공 지능분야에서 활발히 연구되고 있다. 디자이너의 개입과 관계없이 자동적으로 콘텐츠를 생성하려는 시도가 계속 되고 있으며, 여러 게임 장르에서 다양한 형태의 게임 콘텐츠를 생성하는데 사용되어 왔다. 본 논문은 다양한 콘텐츠 생성 연구 중, 고립 동굴이 없는 맵을 자동으로 생성하기 위해 이진 공간 분할을 활용하여 보강된 셀 오토마타 방법을 제안한다. 이진 공간 분할을 이용하면 원하는 공간의 수를 지정할 수 있으며, 셀 오토마타를 이용하여 자동 생성된 맵의 통로를 탐색하는데 걸리는 시간도 줄일 수 있다. 본 논문에서는 이진 공간 분할로 보강된 셀 오토마타를 이용하여 자동 생성된 맵을 게임에 적용하여 그 유용성을 보인다.
해슁(hashing)을 기반으로 한 근사 최근접 이웃 탐색(approximate nearest neighbors search, ANN search) 방법에서는 데이터 샘플들을 k-비트 이진 코드로 변환하는 해쉬 함수들을 이용함으로써 근접 이웃 탐색이 이진변환 공간에서 이루어지게 된다. 본 논문에서는 PCA 기반 군집화 방법인 Principal Direction Divisive Partitioning(PDDP)를 이용한 해슁 방법을 제안한다. PDDP는 가장 큰 분산을 가지는 클러스터를 선택하여 그 클러스터의 첫 번째 주성분 방향을 이용하여 두 개의 클러스터로 분할하는 과정을 반복적으로 시행하는 군집화 방법이다. 제안하는 해슁 방법에서는 PDDP에서 분할을 위해 사용하는 주성분방향을 바이너리 코딩을 위한 사영벡터로서 사용한다. 실험결과는 제안하는 방법이 다른 해슁 방법들과 비교하여 경쟁력 있는 방법임을 입증한다.
본 논문에서는 그리드 분할과 매핑함수에 기반하여 영역질의 성능향상을 위해서 기존에 제시된 디클러스터링 방법들을 다차원 공간에 대해서 적용할 때의 문제점을 분석하고 해결법을 제시한다. 다차원 공간에 대해서 기존에 제시된 방법들을 적용할 때의 문제점은 각 차원의 분할 횟수가 적고(대부분 이진 분할이 발생함) 극히 작은 선택률에 대해서도 영역질의 각 차원의 길이가 커지기 때문에 발생한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 다차원 공간의 다양한 그리드 분할방법에 대해서 수학적으로 성능을 예측하는 모델을 제시한다. 제시한 수학 모델을 이용하여 가능한 다양한 그리드 분할 방법들 가운데 영역질의와 겹치는 그리드 셀의 수를 감소시키는 분할 방법을 선택할 수 있으며, 이는 디클러스터링 알고리즘의 전체 성능향상으로 귀결된다. 다양한 실험결과, 본 논문에서 제시한 분할 방법을 적용할 때, 기존에 제시된 디클러스터링 알고리즘의 성능을 최대 2.7배까지 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
가시성 전처리는 렌더링을 위하여 실시간에 처리되어야 하는 다각형의 수를 줄여, 전체 랜더링 성능을 향상시키는 유용한 방법 중에 하나이다. 본 논문에서는 새롭고 효율적인 가시성 전처리 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 가상환경 내에서 네비게이션 가능한 지역들이 사전에 직육면체 형태의 셀들로 분할되어 있다고 가정한다. 분할된 하나의 셀에서 보일 가능성이 있는 다각형을 구하기 위해서는 적어도 면-대-면 가시성을 해결해야 한다. 이는 4차원의 가시성 정보를 다루어야 함을 의미한다. 제안된 방법에서는 이러한 4차원이라는 고차원의 가시성 정보를 보다 효율적으로 처리하기 위해서, 포괄적 가시성의 특성을 이용하여 4차원의 정보를 2차원의 평면들에 나타내고 이를 개념적으로 2진공간분할(Binary Space Partitioning) 트리와 유사한 3진트리로 표현하여 처리하였다. 제안된 방법은 건축물 내부환경뿐만 아니라, 도시환경과 같은 보다 일반적인 야외환경도 다룰 수 있으며, 여러 개의 다각형들이 협력적으로 가리는 다각형들도 제거할 수 있다. 제안된 방법은 O(nm)의 계산 시간과 O(n+m)의 공간을 요구한다. 적당한 m을 선택함으로써 사용자는 전처리시간과 계산결과사이에 적절한 선택을 할 수 있다.
대규모의 데이터를 다루는 여러 시스템에서 데이터를 다수의 병렬 디스크에 분산시켜 저장한 후 질의 처리시 동시에 여러 개의 디스크를 접근함으로써 입출력 성능의 향상을 위한 많은 노력들이 행해져 왔다. 대부분 이전 연구들은 데이터 공간을 이루는 각 차원이 겹치지 않는 여러개의 구간으로 나누어져 전체 데이터 공간이 그리드 형태로 분할되어 있다는 가정하에 각 차원의 구간 번호로 결정되는 그리드 셀에 대해서 효과적으로 디스크 번호를 할당하는 알고리즘 개발에 집중되었다. 하지만, 그들은 데이터 공간을 그리드 형태로 분할하는 방법이 전체 디클러스터링 알고리즘 성능에 미치는 영향을 간과하였다. 본 논문에서 우리는 효과적인 그리드 분할을 통하여 매핑 함수를 이용하는 디클러스터링 알고리즘의 성능을 향상 시켰다. 이를 위하여 영역 질의 크기가 주어졌을 때 겹치는 그리드 셀의 수를 예측하는 모델을 제시하였으며 이를 이용하여 가능한 그리드 분할 방법들 중에서 질의 크기를 감소시키는 분할 방법을 선택하였다. 일반적으로, 다차원 데이터에 대해서는 이진 분할을 하지만 본 논문에서는 더 작은 수의 차원을 선택해서 여러 번 분할함으로써 질의를 만족하는 그리드 셀의 수를 감소시켰다. 다양한 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제시한 예측 모델은 질의 크기와 차원에 관계없이 0.5% 이내의 에러율을 보이는 것으로 나타났다. 또한 효과적인 그리드 분할을 통하여 다차원 데이터에 대해서 가장 성능이 좋은 것으로 소개되고 있는 Kronecker sequence 매핑 함수를 이용하는 디클러스터링 알고리즘의 성능을 최대 23배까지 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
최근 멀티미디어 응용의 증가에 따라 그래픽 데이터를 위한 내용 기반 검색 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 인터넷 응용분야에서 3차원 그래픽 데이터베이스 사용의 필요성이 대두되고 활용되고 있다. 대부분의 3차원 그래픽 시스템은 사용자에게 그래픽은 검색이 대상이 아니라 단순히 보여주는 역할로 주로 사용되고 있다. 3차원 그래픽객체는 어떤 객체들로 구성되여 있으며 그들의 크기는 어떠한지 등의 정보를 포함하고 있다. 따라서 3차원 그래픽 객체에서는 2차원 그래픽 객체에서는 2차원 이미지보다 의미객체에 대한 정확한 정보를 더 많이 얻어 낼 수 있다. 이러한 사실 때문에 2차원 이미지의 특징추출의 방법과는 다른 형식의 접근이 필요하다. 본 논문에서는 3차원 그래픽으로 모델링 된 3차원 객체들을 대상으로 객체가 이루는 X, Y, Z축상의 비율과 윤곽형태에 대한 SPBT(Space Partitioning Binary Tree)의 결과값으로 특징을 추출하고 샘플 데이터를 통해서 이들간의 클러스터링과 실제 예제 질의를 토한 비교분석을 통해 객체간의 유사검색이 가능하도록 하는 특징추출 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 제시한 모양기반 특징추출 방법은 웹상의 다양한 3차원 객체정보의 자동분류나 3차원 그래픽 데이터베이스를 위한 인덱스 구축 등에 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 이진공간분할(BSP), 잠재적가시공간(PVS) 알고리즘을 이용한 효과적인 실내렌더링 방법을 제시한다. 제안된 방식은 BSP 알고리즘과 PVS 기법을 동시에 이용하여 BSP 영역번호를 나누는 과정에서 BSP 영역에 오브젝트를 추가로 포함시킴으로써 오브젝트를 효과적으로 출력시킨다. 또한, 플레이어 위치를 중심으로 PVS를 검사하여 필요한 부분만 출력시킨다. 실험 결과로 부터 제안된 기법은 BSP와 PVS를 경계영역뿐만 아니라 오브젝트도 같이 처리함으로써 렌더링 속도가 향상됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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