최근 무선방송 환경을 기반으로 하는 k-최근접(k-Nearest Neighbor) 질의처리가 활발히 연구되고 있다. 무선방송환경의 장점은 서버 내에 존재하는 불특정 다수에게 일괄적으로 질의처리를 할 수 있는 확장성을 가진다는 것이다. 그러나 기존의 k-NN 질의는 무선방송환경에 적용할 경우 탐색과정에서 백트래킹이 발생하여 질의처리시간이 증가하는 단점을 가진다. 본 논문은 무선방송환경에서 k-NN 질의를 효과적으로 처리하기 위하여 계층적 비트맵 기반 공간색인(Hierarchical Bitmap-based Spatial Index: HBI)을 제안한다. HBI는 비트맵 정보와 트리 구조를 이용하여 비트맵의 크기를 줄인다. 결과적으로 방송주기를 줄임으로써 클라이언트의 청취시간과 질의처리 시간을 줄일 수 있다. 또한 비트맵 정보를 활용하여 객체의 위치를 모두 파악할 수 있기 때문에 필요한 데이터를 선택적으로 청취할 수 있다. 본 논문에서는 HBI를 k-NN 질의에 적용하여 실험을 실시하고 성능평가에서 제안 기법이 우수함을 증명한다.
현재의 센서 네트워크에서의 라우팅은 센서 노드의 한정된 에너지를 고려하여 네트워크의 유지를 최대화하기 위한 방향으로 라우팅 경로를 설정하고 있다. 기존의 라우팅 알고리즘은 센서 노드의 한정된 자원과 이동성을 지원하기 위해 라우팅 테이블을 가지지 않고 라우팅이 이루어질 때마다 라우팅 경로를 찾아 주어진 경로로 라우팅을 수행하는 방법을 사용하고 있다. 센서 네트워크에서 베이스 스테이션 기능을 가지는 싱크 노드는 이동성을 보장 받지만 센서 노드 자체는 비이동성을 가정하는 경우가 일반적이다. 따라서 한정된 자원 내에서 라우팅을 수행하도록 라우팅 테이블의 크기를 최소화하는 방안이 제시된다면 새로운 라우팅 기법을 고려해 볼 수 있다. 본 논문은 라우팅 테이블의 크기를 최소화하는 방법으로, 비트맵을 구성하여 라우팅을 수행하는 새로운 라우팅 알고리즘을 제안한다. 각 노드는 이웃 노드와의 연결 정보를 비트로 표현하여 비트맵을 구성하는데, 전송에 필요로 하는 에너지를 최소화 하도록 이웃 노드에게 단 한번의 브로드캐스트를 수행한다. 그 결과, 모든 노드의 전체 네트워크의 링크 정보를 가지는 것이 아니라 부분적인 링크 정보를 가지게 된다. 링크 정보는 싱크 노드에 의해 만들어지므로, 부분적인 네트워크 연결 정보이지만 각 노드는 싱크 노드로 보고될 경로를 가질 수 있게 된다. 단 한번의 브로드캐스트이므로 메시지 전송 횟수를 최소할 수 있다. 즉, 센서 노드에서 메시지를 전송할 때 가장 많은 에너지를 소모하게 되는데, 경로 설정에 필요한 에너지를 줄이는 것은 노드가 가지는 한정된 에너지의 소모를 줄일수 있게 되어 네트워크의 생존 시간을 늘릴 수 있다는 것을 의미한다. 제안하는 라우팅 알고리즘은 기존의 라우팅 알고리즘에 비해 10% 정도의 메시지 전송 횟수를 줄일 수 있다.
BTC는 단색 이미지 데이터의 압축을 위해서 사용되는 최근의 기술이다. BTC의 알고리즘은 평균과 표준편차를 사용하여 구현한다. 데이터 은닉을 위해, 이미지의 비트-구조를 변경하는 과정이 요구된다. 이러한 변경은 BTC 이미지의 질의 성능을 나쁘게 만든다. 따라서, 우리는 데이터 은닉의 성능 개선을 위해서 BTC를 개선한 IODBTC를 제한하였다. 실험 결과 복원한 비밀 메시지가 원본 비밀 메시지와 같음을 증명하였고 제안한 방법이 이전의 스킴에 비해서 좋은 BTC 이미지임을 증명하였다.
네트워크 클러스터링은 한정된 자원을 가진 노드들을 하나의 클러스터로 묶어 개별 노드의 에너지 사용을 줄이고 네트워크 전체의 수명을 연장하는 방법이다. 이와 같은 방법은 클러스터 헤더에 대한 오버헤드, 클러스터 헤더 선언에 대한 광고와 같은 부가적인 에너지 소모를 발생시키지만, 클러스터 헤더에 의해 설정된 경로를 이용함으로써 개별 노드의 에너지 소모를 줄일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 라우팅 경로를 설정할 때 필요한 라우팅 메시지를 줄이면서 클러스터를 형성하고, 클러스터 내의 모든 노드들이 감지작업을 보고할 때 클러스터 헤더를 이용하여 보고함으로써, 네트워크 전체의 수명을 연장하는 라우팅 알고리즘을 제안한다. 클러스터 구성 단계에서 개별 노드는 이웃 노드들의 연결 정보를 비트랩으로 표현하여 동일 클러스터를 형성할 수 있도록 하고, 이 비트맵 정보를 이웃 노드에게 단 한번의 전송으로 전체 네트워크의 연결 정보를 유지함으로써 라우팅 경로를 확보하도록 한다. 브로드캐스트 이후에는 이웃 비트맵을 수신하여 비트맵을 갱신함으로써 라우팅 정보를 풍부하게 한다. 센싱 작업을 요청하는 쿼리의 싱크 노드 정보를 수정하여 동적인 크기의 클러스터를 가지도록 설계하여, 네트워크 규모에 따라 클러스터 수를 조절할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하면 클러스터 형성에 필요한 라우팅 경로 설정 메시지와 개별 노드가 보고하는 라우팅 경로를 쉽게 찾을 수 있게 되어, 개별 노드뿐만 아니라 네트워크 전체의 수명을 연장할 수 있게 된다.
본 논문에서는 인물 이미지를 GIF로 변환 할 시에 색상의 손실을 최대한 줄이기 위한 알고리듬을 제안한다. 손실을 줄이는 방법으로는 Octree Quantization과 살색 검출 mask를 이용한다. 인물이미지의 경우, 살색정보가 이미지의 중요한 부분을 차지하고 있으므로, 살색 영역을 검출 할 수 있는 mask를 생성하여 살색영역과 그 밖의 영역을 분리하고, 분리된 영역별로 Color Quantization을 한다. 제안된 알고리듬을 통하여 24비트 이미지를 GIF로 변환한 결과, 일반적으로 많이 사용하는 이미지 포맷변환 툴을 사용하여 변환한 영상보다 살색 정보의 손실이 최소화됨으로써, 인물이미지의 GIF 변환에 있어 좋은 성능을 보여 준다는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서 우리는 이진 이미지에 기초한 정교한 방법을 소개한다. 이 기술은 이진 이미지와 하프톤이미지에 데이터를 저장하는 방법이다. 이진 이미지는 비트맵 이미지고 하프톤 이미지는 제한된 범위를 두 개의 값으로 구성한 이미지다. 이와 같은 이유 때문에, 이러한 이미지는 약간의 수정만으로 이미지의 질이 좋지 않다. 그러므로, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 이진 이미지에 RLE 기법을 적용하였다. 즉, 우리는 이 방법으로 메시지를 은폐하기에 적합한 장소를 찾는 것이 가능하다. 우리는 이진 이미지에 데이터를 은폐하는 새로운 기법을 본 논문에서 제한하였다. 또한, 우리는 PWLC 방법보다 우리가 제안한 알고리즘이 더 우수함을 실험을 통해서 입증하였다.
BTC (Block Truncation Coding)은 이미지 압축 기법의 일종으로서 간단하고 효과적이다. 그러나, 이 방법은 블록 크기를 크게 사용할 때 블록 효과가 증가하므로 이미지의 질이 좋지 않다. ODBTC(Ordered Dithering Block Truncation Coding)는 BTC와 같은 압축 능력을 유지하면서 블록 효과를 해결한 방법이다. 본 논문에서는 이와 같은 압축된 이미지를 이용하여 데이터를 하프톤 이미지에 저장하는 방법을 제안하고자 한다. EMD 방법은 Zhang과Wang[6]이 그레이스케일 이미지에 데이터를 은닉하도록 하도록 고안된 방법이다. 그런 이유로, 비트맵 이미지에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 EMD가 어떻게 비트맵 이미지에 적용될 수 있는지를 제안한다. 또한, 본 논문의 실험에서, 우리가 제안한 방법이 하프톤 이미지에 효과적임을 증명한다.
위치기반 서비스는 무선기기와 무선 통신 기술의 발달로 인해 유비쿼터스 정보 접근의 요구에 따라 많은 관심을 받고 있다. 위치기반 서비스 중에서 제한된 최근접 질의는 무선 통신을 통해 사용자의 요구를 만족시키게 하는 중요한 질의 중 하나이다. 무선 방송 채널의 효율적 사용과 제한된 자원을 가진 무선기기를 효율적으로 사용하기 위해 제한된 최근접 질의를 효율적으로 수행하기 위해 무선방송환경에서 적합한 질의 처리 방법을 제안한다. 우선 지역을 제한조건으로 가지는 최근접 질의 기법을 제안하고 다음으로 다양한 제한조건을 수행할 수 있는 최근접 탐색 기법을 적용하고자 한다. 본 논문에서는 기존의 무선방송환경에서 적합한 기법인 분산공간색인과 비트맵 기반의 공간색인 기법에 기반한 제한된 최근접 질의 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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