• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권2호
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• pp.247-258
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• 2004

최근 비디오 데이타베이스, 시공간 데이타베이스, 모바일 데이타베이스와 같은 데이타베이스 응용 분야에서 이동 객체를 기반으로 하는 검색 기법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이동 객체의 궤적에 대한 효율적인 유사 부분궤적 검색을 지원하는 새로운 시그니쳐-기반 색인 기법을 제안한다. 제안하는 시그니쳐-기반 색인 기법은 궤적 데이타를 토대로 궤적 시그니쳐를 생성하는 방법에 따라 중첩 시그니쳐-기반 색인 기법(Superimposed signature-based Indexing scheme for similar Sub-trajectory Retrieval : SISR)과 합성 시그니쳐-기반색인 기법(Concatenated signature-based Indexing scheme for similar Sub-trajectory Retrieval : CISR)으로 나뉜다. 생성된 궤적 시그니쳐 정보는 시그니쳐 파일에 저장되고, 검색시 주어진 사용자 질의 궤적 정보를 기반으로 데이타 파일을 직접 접근하기 전에 전체 궤적 시그니쳐들을 탐색하여 필터링을 수행한다. 이를 통해 데이타 파일의 검색 범위를 현저히 줄임으로써 검색 성능을 향상시킨다. 또한 검색된 궤적 데이터와의 유사성을 측정하기 위해 k-워핑 알고리즘을 적용시켜 검색의 효율성을 높인다. 마지막으로, 순차 색인 기법, SISR기법, 그리고 CISR 기법을 삽입시간, 검색 시간 그리고 부가 저장 공간측면에서 성능 평가를 수행한다. 성능 평가 결과, 제안하는 두 가지 기법이 검색 성능 측면에서 순차 색인 기법에 비해 성능이 우수함을 나타내고, 아울러 SISR 기법이 CISR 기법에 비해 보다 우수한 성능을 보인다.

• International Journal of Contents
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• 제14권1호
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• pp.28-33
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• 2018

In this paper, we design and implement a distributed, moving objects management system for processing locations and sensor data from smart black boxes. The proposed system is designed and implemented based on Apache Kafka, Apache Spark & Spark Streaming, Hbase, HDFS. Apache Kafka is used to collect the data from smart black boxes and queries from users. Received location data from smart black boxes and queries from users becomes input of Apache Spark Streaming. Apache Spark Streaming preprocesses the input data for indexing. Recent location data and indexes are stored in-memory managed by Apache Spark. Old data and indexes are flushed into HBase later. We perform experiments to show the throughput of the index manager. Finally, we describe the implementation detail in Scala function level.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.1250-1256
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• 2004

현재 및 과거 위치 질의를 위해 연속적으로 변경되는 위치의 이동은 저장되고 색인화 되어야 한다. 기존의 R-트리에 시간을 다른 차원으로 추가하여 간단하게 확장한 3차원 R-트리는 현재 위치 질의를 다루지 않고 있으며, 색인 노드들의 많은 중첩으로 인하여 공간 활용도가 낮다는 문제점이 있다. 이 논문에서는 분할된 노드의 공간 활용도를 높이기 위하여 향상된 3차원 R-트리의 동적 분할 정책을 제안한다. 또한, 이동체들의 현재 및 과거 위치를 질의하기 위해 새로운 태그 색인 구조를 소개함으로서 기존의 3차원 R-트리를 확장하였다. 현재 및 과거 위치 질의에서 제안하는 태그 동적 3차원 R-트리는 기존의 3차원 R-트리와 TB-트리 보다 성능이 우수하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권4호
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• pp.835-844
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• 2004

최근 들어 이동 통신 분야에서 이동하는 고객을 위한 위치 기반 서비스가 중요한 서비스로 부각되고 있다. 이동객체 응용의 경우 갱신 연산이 많고, 부하가 특정 지역에 집중되는 특징이 있다. 윈도우 나 원형 형태의 범위질의는 위치 기반 서비스에서 중요한 질의 중 하나이다. 이러한 범위질의에서는 부분 포함된 셀과 완전 포함된 셀을 구분해야할 필요가 있다. 또한 올바른 한정된 객체를 골라내기 위해 시간 영역을 고려할 필요성이 있다. 본 논문에서는 갱신연산을 최소화하기 위해 고안되어진 2번째 단계에 고정 그리드 구조를 적용한 2단계 인덱스 구조를 적용한다. VP 필터링과 윈도우 셀 필터링 기법을 이용한 공간 셀 필터링 기법과 Time Zone 개념을 사용하여 시공간 개념이 결합된 필터링 기법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 측정을 위해서 다른 필터링 조합을 가지고 다양한 윈도우 질의와 원 질의에 대해서 실험 결과를 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.141-148
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• 2011

기존의 많은 장면 전환 검출 알고리즘은 점진적 장면 전환을 검출하기보다는 급격한 장면 전환 검출에 중점이 맞추어졌다. 일반적으로 점진적 장면 전환 검출에 중점을 둔 알고리즘은 많은 연산량을 필요로 한다. 또한 장면 전환 검출에 오류 요소인 플래쉬 라이트, 카메라 움직임 및 특수효과 등의 다양한 오류 요소를 고려하지 못하는 경우가 많다. 또한 기존의 많은 방법들은 히스토그램 기반의 알고리즘을 제시하였지만 좋은 성능에 비해 처리속도에서 취약하다. 본 논문에서는 저장된 동영상으로 부터 수직과 수평 블록의 시간적 슬라이스 영상과 슬라이스 영상 내 매크로 블록에 해당되는 정보를 이용한 빠르고 정확한 장면 전환 검출 알고리즘을 제안한다. 슬라이스 영상으로부터 시, 공간 상관관계의 히스토그램을 구성하고, 이를 그래프 컷 분할 알고리즘에 적용하였다. 처리속도 향상을 위해 영상 전체가 아닌 각각 영상 내 수직, 수평 방향의 중심 부분의 해당되는 위치의 블록에서만 시공간 정보를 추출하여 히스토그램을 구성하였다. 또한 카메라, 물체의 움직임 및 특수효과 변화 등을 효과적으로 검출할 수 있도록 매크로 블록의 움직임과 형태 정보를 이용하여 상당한 변별력 향상을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권6호
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• pp.664-674
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• 2004

TB-tree와 같이 시공간에서 궤적 검색을 위한 색인 구조는 단말 노드에 하나의 궤적만을 저장하는 궤적 보존의 특성을 가지기 때문에 궤적의 일부분을 추출하는 항해 질의(Navigational Query)에서 우수한 성능을 보인다. 그러나, 궤적 보존을 위해 공간적 지역성을 완전히 배제하는 구조를 가짐으로써 비단말 노드의 MBR(Minimum Bounding Rectangle)은 큰 사장 영역을 가지는 단점이 있다. 사장 영역 증가는 노드간의 중첩을 높이는 원인을 제공하기 때문에 영역 질의의 성능을 저하시키는 문제가 있다. 이 논문에서는 궤적 검색을 위한 색인 구조에서 항해질의 성능을 유지하면서 영역 질의의 성능을 향상시키기 위한 비단말 노드 분할 정책과 엔트리 재배치 정책을 제시한다. 분할 정책은 비단말 노드의 분할시 비단말 노드의 MBR을 최대한 감소시키는 최대 영역 축소(Maximal Area Reduction) 정책을 사용하고, 엔트리 재배치 정책은 비단말 노드를 구성하는 다수의 엔트리에서 MBR을 최대로 감소시킬 수 있는 엔트리의 위치를 재배치시키는 방법으로 이 논문에서는 분할 방법에 따라 2가지 재배치 전략을 제시하고 TB-tree와 성능을 비교한다.

• Spatial Information Research
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• 제20권2호
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• pp.137-153
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• 2012

지금까지 대규모의 이동객체 관리를 위해 갱신 비용을 감소시킬 수 있는 인덱스 기법들이 제안되었다. 이동객체 인덱스는 빈번하게 위치정보가 변화하는 이동객체를 관리하기 위해 주기적으로 갱신 되어야 하기 때문이다. 그러나 이러한 기법들은 이동객체의 수가 현저히 증가하는 경우 인덱스의 갱신 가능범위를 초과하는 부하가 발생한다. 본 논문에서는 이처럼 기존의 처리 가용량을 초과하는 빅 데이터 크기의 이동객체에서 발생하는 갱신요청들을 MapReduce와 기존 인덱스기법을 조합하여 감소시키는 기법을 제안한다. 이 기법에서는 수많은 이동객체에서 발생하는 갱신요청들을 MapReduce를 이용하여 각각의 이동객체 별로 그룹화하는 방법을 사용한다. 각 이동객체 별로 그룹화 데이터들의 최신의 데이터와 가장 오래된 데이터를 비교하여 갱신여부를 판단하고 최신의 요청만 갱신하도록 하여 전체 갱신 횟수를 크게 감소시킨다. 갱신이 지연된 경우 기존의 갱신요청들을 가지고 있는 해시 테이블에 일정기간 보관하여 지연된 갱신요청이 분실되지 않고 지속적으로 갱신되도록 한다. 실험을 통해 제안한 기법을 적용한 경우와 적용하지 않은 경우를 비교해 전체 갱신 횟수 및 갱신 비용이 감소되는 것을 알 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권4호
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• pp.487-496
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• 2009

본 연구에서는 대용량 궤적 데이터베이스에서 영역 질의를 효과적으로 처리하기 위한 인덱싱 기법에 대하여 논의한다. 먼저, 기존 인덱싱기법의 문제점을 지적하고, 이러한 문제점을 해결하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 우선 시간 차원을 다수의 시간 구간으로 분할하고, 인덱싱의 대상이 되는 전체 라인 세그먼트들을 시간 구간별로 구분한다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들에 대하여 별도의 인덱스를 구축한다. 또한, 디스크에서 관리되는 과거 시간 구간에 대한 인덱스들과는 달리 최근 시간 구간에 대한 인덱스는 메인 메모리상에 관리함으로써 삽입과 검색의 성능을 크게 개선할 수 있다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들은 다음과 같은 방식으로 인덱스를 구축한다. 먼저, 2D-트리를 이용하여 전체 공간 차원을 유사한 수의 라인 세그먼트들이 배정되도록 다수의 셀들로 분할한다. 또한, 분할된 각 셀마다 시공간 차원 (x, y, t)에 대한 별도의 3차원 $R^*$-트리를 두어 보다 상세한 인덱싱을 지원한다. 이와 같은 다양한 전략을 이용함으로써 기존 기법의 문제점들을 해결 할 수 있다. 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 정량적으로 검증한다. 실험 결과에 의하면, 기존 기법에 비하여 작은 인덱스 구조를 갖으면서도 검색 성능면에서 3$\sim$10배까지의 성능 향상 효과를 갖는 것으로 나타났다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권2호
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• pp.1-11
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• 2006

본 논문에서는 샷(shot) 기반 비디오 색인 구조에서 비-파라미터(non-parametric) 기반의 움직임 분류를 통한 비디오 영상 검색 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 비디오 검색 시스템은 장면 전환 기법을 통해 얻은 샷 단위의 짧은 비디오로부터 대표 프레임과 움직임 정보를 취득한 후, 이를 통해 시각적 특징과 움직임 특징을 추출하여 유사도를 비교함으로써 시-공간적 특징을 이용한 실시간 검색이 가능하도록 구현되었다. 비-파라미터 기반의 움직임 특징의 추출은 MPEG 압축 스트림으로부터 정규화된 움직임 벡터계(界)를 추출한 후, 각각의 정규화된 움직임 벡터를 여러 개의 각도 빈(bin)으로 양자화하고 이의 평균과 분산, 방향 등을 고려함으로써 효과적으로 이루어진다. 대표 프레임에서의 시각 특징 검출을 위해서는 에지 기반의 공간 기술자를 이용하였다. 실험 결과는 영상 색인 및 검색에 있어서 제안된 시스템이 매우 효과적임을 잘 나타내고 있다. 데이터베이스 내 영상의 색인을 위해서는 R*-tree 구조를 이용한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권2호
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• pp.161-168
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• 2009

최근 GPS, 이동 전화, 무선 네트워크 등의 발달로 인해 넓은 공간상에서 시간의 흐름에 따라 변화하는 이동 객체에 대한 위치 정보를 수집하여 실생활에 활용하는 다양한 위치 기반 서비스의 사용이 늘어나고 있다. 그와 함께 대용량의 이동 객체를 빠르게 검색하기 위한 효율적인 색인 방법의 필요성이 대두 됨에 따라 관련된 많은 연구가 현재 진행 중이다. 본 논문에서는 이동 객체의 궤적에 대한 색인 과정에서 필요한 개선된 궤적 분할 방법을 제안한다. 궤적의 적절한 분할 위치를 찾아 근사치 영역을 나타내는 최소 경계 사각형(MBR)을 만드는 과정에서 평균적인 질의의 크기를 고려하여 형성되는 확장된 최소 경계 사각형(EMBR)의 영역을 이용한다. 이에 따라 EMBR의 총면적이 최소에 가까운 분할을 만들어내어 색인 구성 후 질의 수행 과정 동안에 불필요한 탐색 공간을 감소시키는 이점을 보이게 된다. 본 논문에서 제안하는 궤적 분할방법의 우수성을 입증하기 위해 최적의 궤적 분할 방법과 기존의 궤적 분할 방법을 구현하여 각각의 EMBR 면적을 비교 분석한다. 비교 결과 제안하는 궤적 분할 방법이 기존의 방법보다 최적의 분할에 더 가까운 EMBR의 총면적을 나타내는 것을 알 수 있었다.