본 논문에서는 감시 비디오의 검색을 위해 객체 단위의 특징을 이용한 새로운 비디오 색인 및 탐색 방법을 제안한다. 의미론적인 레벨에서 각각의 객체에 접근하기 위해 객체의 움직임 궤적 모델을 색인 인자(Key)로 이용하였다. 객체 움직임 궤적을 이용한 내용 기반의 비디오 색인을 위해 비디오 시퀀스에서 움직임 분할에 의해 객체를 검지한 다음, 분할된 객체를 추적하여 움직임 궤적을 생성하고 이를 기호적인 표현으로 모델링한다. 제안된 검색 시스템은 query by example, query by sketch 및 query on weighting parameters 등의 사건 기반의 비디오 검색을 위한 다양한 질의 유형을 지원할 수 있도록 설계되었다. 관심있는 비디오 클립(clip)을 검색했을 때, 제안된 시스템은 유사도에 따라 순서대로 정합된 사건들을 결과로 출력한다.
본 연구에서는 GIS 응용에서 이동객체의 궤적을 인덱싱하기 위해 기존에 제안되었던 TB(Trajectory-Bundle)-트리의 성능을 개선시킬 수 있는 연결테이블(LinkTable:L-Table) 기반의 확장된 TB-트리(L-Table TB-Tree:LTB-Tree)를 제안하고 아울러 제안하는 색인기법의 성능평가를 위해 다음과 같은 사항을 고려한다. 첫째, 기존의 R*-트리, TB-트리, 그리고 제안하는 LTB-트리를 성능평가 대상으로 선정한다. 둘째, 실험 데이타 집합으로는 랜덤 데이타 집합 및 실제 데이타 집합을 이용한다. 셋째, 시스템의 가용 메모리의 제약을 고려해 메모리 버퍼 크기에 따른 성능평가를 수행한다. 넷째, 다양한 데이타 분포도를 가지고 있는 실험 데이타를 이용하여 성능평가를 수행한다. 마지막으로 삽입성능 및 검색성능(궤적질의 및 영역질의)을 평가한다. 성능평가를 분석한 결과, 제안하는 색인기법이 기존의 색인기법들에 비해 삽입과 궤적질의의 검색 측면에서 더 우수함을 보인다.
대부분의 이동객체들은 공간 네트워크상을 움직이기 때문에, 그들의 궤적을 효과적으로 색인 검색할 수 있는 궤적 기반 색인 구조가 필요하다. 하지만 도로와 같은 공간 네트워크상의 궤적 기반 색인 구조에 대한 연구는 FNR-트리나 MON-트리와 같은 연구가 진행되었을 뿐 연구가 많이 진행되어 있지 않다. 하지만, FNR-트리나 MON-트리 또한 이동객체의 세그먼트만을 저장할 뿐 전체 궤적을 유지하지 못하여, 궤적 질의에 대해 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크상의 이동객체를 위한 궤적기반 색인 구조인 TMN -Tree(Trajectory of Moving objects on Network-Tree)를 제안한다. 이를 위해, 이동객체를 공간과 시간 특성으로 분류하고, 궤적을 유지함으로써 영역질의와 궤적질의를 동시에 처리할 수 있는 색인 구조를 설계한다. 아울러, 사용자 질의를 시공간영역 내 궤적 질의, 시간영역 내 유사궤적 질의, k-최근접 질의로 분류하고, 이들을 처리하기 위한 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 궤적 기반 색인 구조가 기존의 색인구조인 FNR-Tree, MON-Tree보다 성능이 향상되었음을 보여준다.
최근 비디오 데이타의 사용이 증가되면서 비디오 데이타에 포함된 이동 객체에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비디오 데이타에 포함된 이동 객체는 시간의 변화에 따라 시각적 특징, 공간적인 위치가 변화한다. 또한 이동 객체는 다른 객체 또는 사건과 연관되어 나타난다. 본 논문에서는 비디오 데이타에서 이동 객체에 대한 내용 검색을 지원하기 위한 모델링과 다양한 검색 유형을 제안한다. 제안하는 모델링은 시간의 변화에 따른 객체의 시각적 특징, 이동 궤적 그리고 연관된 의미적 내용을 표현한다. 이를 통해 다양한 검색 유형을 지원한다. 이를 위한 다양한 검색 연산자를 제안한다. 제공하는 모델링의 우수성을 입증하기 위해 검색 시스템을 구현하고 제공되는 질의 유형 관점에서 기존의 기법들과 비교한다. 제안하는 기법은 기존 검색 기법에서 제공하지 않은 다양한 유형의 검색을 지원하며 검색 처리의 효율성을 향상시킨다.
본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 이동 객체의 궤적(Moving Object's Trajectory)을 효과적으로 모델링할 수 있는 시공간 표현 기법(Spatio-Temporal Representation Scheme)과 궤적을 이용한 사용자 질의에 대해 효율적인 검색을 위한 새로운 시그니쳐 기반 접근 기법을 제안한다. 제안하는 시공간 표현 기법은 궤적을 기반으로 하는 내용 기반 검색(Content-based Retrieval)과 궤적에서 일어나는 위치 정보를 통해 얻어진 개념(의미)을 이용한 개념 기반 검색(Concept-based Retrieval)을 지원한다. 아울러, 제안하는 시그니쳐 기반 접근 기법은 데이터 파일을 직접 접근하기 전에 전체 시그니쳐들은 탐색하여 필터링을 수행한 후, 검색된 후보 시그니쳐들에 대해서만 디스크를 접근하기 때문에 순차 탐색에 비해 많은 수의 디스크 접근 횟수를 감소시킴으로써 검색 성능을 향상시킨다. 마지막으로, 성능 평가를 통해 제안하는 방법이 검색 효과(Retrieval Effectiveness) 및 효율(Retrieval Efficiency) 측면에서 기존의 방법인 Li나 Shan의 방법에 비해 우수함을 보인다.
무선 통신 및 모바일 기술의 급속한 발전으로 인해 위치 기반 서비스 및 모바일 응용 서비스와 같은 이동 객체에 기반한 다양한 서비스에 대한 요구가 증가하게 되었다. 이를 위해, 본 논문에서는 모바일 응용에서 이동 객체에 대한 다양한 질의 중에서 특히 궤적-기반 질의에 대한 성능을 향상시킬 수 있는 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 이동 객체의 궤적-기반 질의를 위해 제안되었던 기존의 TB-tree의 삽입 및 검색 성능의 효율성을 높이기 위해 연결테이블(LinkTable:L-Table)을 유지한다. L-Table은 선행 노드를 한번에 직접 접근하기 위해 이동 객체의 처음 세그먼트와 마지막 세그먼트가 저장된 단말 노드를 가리키는 포인터 정보와 디스크에서의 페이지를 가리키는 페이지 번호를 저장한다. 아울러 시스템의 가용메모리가 제약을 받는 경우에도 일정한 크기의 버퍼를 유지해 색인의 일부만을 메모리에 상주시킬 수 있도록 설계한다. 마지막으로 제안하는 색인 구조의 성능을 평가하기 위하여 다양한 실험 데이타를 이용해 성능 평가를 수행한 결과, 삽입 및 궤적-기반 질의 측면에서 기존의 색인 구조들에 비해 더 나은 성능을 보인다.
공간 네트워크 상을 움직이는 많은 이동객체들의 궤적 분석을 통해서 많은 정보를 얻을 수 있다. 이를 위해서, 궤적을 효과적으로 검색 할 수 있는 궤적 기반 색인 구조가 필요하다. 하지만 도로와 같은 공간 네트워크상의 궤적 기반 색인 구조에 대한 연구는 FNR-트리나 MON-트리를 제외하고는 연구가 많이 부족한 실정이다. 또한, FNR-트리나 MON-트리는 에지를 지난 이동객체의 이동정보인 세그먼트만을 저장할 뿐 전체 궤적을 유지하지 못하며, 궤적 질의에 대해 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크상의 이동객체를 위한 시그니처 기반의 궤적 색인 구조인 SigMO-트리를 제안한다. 이를 위해, 이동객체를 공간과 시간 특성으로 분류하고, 전체 궤적을 유지함으로써 영역질의와 궤적질의를 동시에 처리할 수 있는 색인 구조를 설계한다. 아울러, 사용자 질의를 시공간영역 내 궤적 질의, 시간영역 내 유사궤적 질의로 분류하고, 이들을 처리 하기 위한 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 각 질의처리 알고리즘은 효율적인 검색을 위하여 시그니처 파일 기법을 이용하여 궤적을 검색한다. 마지막으로 성능평가를 통해 본 논문에서 제안한 궤적 기반 색인 구조가 기존의 색인구조인 FNR-트리, MON-트리보다 성능이 우수함을 보인다.
최근 멀티미디어 데이터에 대한 관심이 높아지면서 비디오 데이터에 대한 연구가 매우 활발히 진행되고 있다. 비디오 데이터에는 시간의 변화에 따라 공간적인 위치가 변화하는 움직임 객체를 포함하고 있다. 이러한 움직임 객체를 효과적으로 표현하고 검색하기 위해서는 객체의 전체적인 움직임을 파악할 수 있는 궤적을 표현하고 검색할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 비디오 내의 움직임 객체의 궤적을 효과적으로 표현하고 검색하는 기법을 제안한다. 따라서 움직임 객체의 궤적 유사도 검색을 수행하도록 한다.
비디오 데이터는 미디어의 특성상 시간의 흐름에 따라 객체의 위치가 변하는 움직임 객체(Moving Object)를 가지며, 움직임 객체를 기반으로 비디오 데이트를 색인 및 검색하기 위해서는 적합한 시공간 표현 기법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 움직임 객체의 움직임 경로(Trajectory)를 효율적으로 모델링하고 사용자에게 빠른 검색 결과를 제공할수 있는 근사 탐색(Approximation Search)이 가능한 새로운 시공간 표현 기법을 제안한다. 이는 사용자가 직접 스케치한 움직임 경로를 토대로 검색을 수행하는 내용 기반 검색과 움직임 객체의 일련의 움직임 경로들과 움직임 경로가 일어나는 위치 정보를 통해 얻어진 개념(의미)을 이용한 개념 기반 검색을 지원한다.
실제 사람의 움직임을 촬영하여 얻은 동작 데이터는 인체운동의 메커니즘을 이해하거나 가상 캐릭터의 애니메이션을 합성하기 위한 목적으로 널리 활용되고 있다. 주어진 동작 데이터로부터 원하는 동작을 검색하는 작업은 찾아낸 동작을 분석하고 편집하기 전에 선행되어야 하는 주요 과정이다. 본 논문은 기술어와 같은 별도의 메타 데이터 없이 원본 데이터에 내재된 정보만을 이용하여 검색을 수행하는 새로운 내용 기반 동작 데이터 검색 방법을 제안한다. 주로 신체 자세의 골격 형태나 평면 상의 이동 궤적에 초점을 맞춘 기존 검색 방식과 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 3차원 공간 상의 궤적을 질의로 입력 받아서 손, 발, 허리와 같은 신체 부위의 이동 궤적이 그와 가장 유사한 일련의 동작 구간들을 검출한다. 사용자가 직관적으로 공간적 궤적을 묘사할 수 있도록 하기 위하여, 본 논문의 실험에서는 손가락의 공간적 움직임을 정밀하게 추적할 수 있는 Leap Motion 제어기를 입력 도구로 사용하였다. 드리블, 슈팅 등의 다양한 동작이 포함된 농구 동작 데이터로부터 미리 선택된 수십 여개의 동작을 검색하는 사용자 테스트를 수행하여 제안된 방법의 효용성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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