본 논문은 동적 네트워크에서 최소 신장 트리를 유지하는 문제에 대한 알고리즘을 제안한다. 동적 네트워크란 새로운 간선이 추가되거나 기존의 간선이 삭제 가능한 네트워크를 의미한다. 최소 신장 트리를 찾는 이전의 분산 알고리즘은 동적 변화를 고려하지 않거나 혹은 별도의 자료 구조를 이용하였다. 제안한 알고리즘은 간선의 변화에 대응하여 인접한 노드들에게 변화를 알리고 서로 협력하여 최소 신장 트리를 찾는다 네트워크 G의 전체 노드의 수를 N, 전체 간선의 수를 E, 찾은 최소 신장 트리의 지름을 D라고 할 때, K개의 간선 추가와 삭제에 대하여 각각 min{0(kI)+O(N), O(N log N+E)}와 O(N log k+E)의 메시지 복잡도를 갖는다. 또한 각 경우에 대한 하한 비용을 증명하였다.
최근 고차원 색인 구조들이 멀티미디어 데이터베이스, 데이터 웨어하우징과 같은 데이터베이스 응용에서 유사성 검색을 위해 요구된다. 본 논문에서는 고차원 특징벡터에 대한 효율적인 저장과 검색을 지원하는 셀-기반 시그니쳐 트리(CS-트리)를 제안한다. 제안하는 CS-트리는 고차원 특징 벡터 공간을 셀로써 분할하여 하나의 특징 벡터를 그에 해당되는 셀의 시그니쳐로 표현한다. 특징 벡터 대신 셀의 시그니쳐를 사용함으로써 트리의 깊이를 줄이고, 그 결과 효율적인 검색 성능을 달성한다. 또한 셀에 기반하여 탐색 공간을 효율적으로 줄이는 유사성 검색 알고리즘을 제시한다. 마지막으로 우수한 고차원 색인 기법으로 알려져 있는 X-트리와 삽입시간, k-최근접 질의에 대한 검색 시간 그리고 부가저장 공간 측면에서 성능 비교를 수행한다. 성능비교 결과 CS-트리가 검색 성능에서 우수함을 보인다.
본 연구는 3D레이저 스캔 방식으로 계측된 인체 데이터를 대상으로 하여 인체의 여러 동작들에 대한 애니메이션 모듈 구현을 목표로 하였다. 이를 위하여 애니메이션 회전을 위한 기준점인 인체의 골격 기준점을 추출하고 추출된 기준점을 이용하여 골격을 잡고 각 골격에 따른 계층트리를 구성하였다. 구성된 계층트리의 골격에 해당되는 오브젝트 정점들을 골격과 연결하고 주어진 애니메이션 3차원 정점들에 행동 패턴을 적용하여 스캔데이터에 애니메이션을 구현하였다.
본 논문은 대형구조물의 형상관리를 위해 3D 레이저 스캐닝을 이용하여 옥트리기반 구조물 형상정보 가시화를 진행하였다. 이를 위해 3D스캔데이터를 옥트리 데이터 구조로 변환할 수 있는 프로세스를 정립하고, 메쉬기법과 래스터/백터변환 처리를 통해 점(point) 데이터가 2차원 면 형태를 거처 3D객체로 생성되는 프로세스를 진행하였다. 생성된 3D객체는 옥트리 데이터 구조로 전달할 수 있는 형식인 Binary file type로 변환하는 작업이 진행되었고, 변환된 Binary file을 옥트리 최상의 노드인 Root노드로 전달하였다. Root 노드를 시작으로 옥트리 내부에서의 세부분할 작업 후 내부노드 데이터 저장과 비어있는 영역제거를 통해 옥트리기반 구조물 형상정보모델을 구축하였다. 본 연구가 수행된 Test-bed는 성균관대학교 내에 위치한 강교량 구조물로, 구축된 옥트리기반 형상정보는 스캔데이터를 89.3% 압축하였으며 독일의 사무용빌딩, 대학캠퍼스와 미국 소재 단과대학건물 스캔데이터와의 비교를 통하여 옥트리 데이터 압축률을 확인하였다. 본 연구를 통해 대형구조물 및 복층터널의 내부형상정보관리를 위한 형상정보 가시화의 기반을 마련하였으며, 형상정보 가시화를 통해 구조물 모니터링 및 유지관리 효율을 높일 수 있을 것이라 기대한다.
지금까지 제안된 분산 고차원 색인의 대부분은 균일한 분포를 가지는 데이터 집합에서 좋은 검색 성능을 나타내나, 편향되거나 클러스터를 이루는 데이터의 집합에서는 그 성능이 크게 감소된다. 본 논문은 강하게 클러스터를 이루거나 편향된 분포를 가지는 데이터 집합에 대한 분산 벡터 근사 트리의 k-최근접 검색 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 기본 아이디어는 전체 데이터를 클러스터링하는 상위 트리의 말단 노드가 담당하는 데이터 공간의 크기를 계산하고, 그 공간 상의 특징 벡터를 근사하는 데 사용되는 비트의 수를 달리하여 벡터 근사의 식별 능력을 보장하는 것이다. 즉, 고밀도 클러스터에는 더 많은 수의 비트를 할당하는 것이다. 우리는 합성 데이터와 실세계 데이터를 가지고 분산 hybrid spill-tree와 기존 분산 벡터 근사 트리와의 성능 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과는 확장된 분산 벡터 근사 트리의 검색 성능이 균일하지 않은 분포의 데이터 집합에서 크게 향상되었음을 보인다.
삼각형간의 교차 계산은 많은 3 차원 기하 문제들을 해결하는데 있어서 기본적으로 요구되는 연산 과정이다. 본 논문에서는 대량의 삼각형 집합 안에서의 교차 계산을 효율적이며 강인하게 처리할 수 있는 GPU 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 k-d 트리의 구성, 삼각형쌍 생성, 정확한 교차 계산을 모두 GPU에서 처리한다. 여기서 사용되는 k-d 트리에서는 분할 과정 중에 삼각형들의 복사가 많이 발생한다. 이렇게 복사된 삼각형들로 인하여 중복된 삼각형쌍들이 많이 생성되는데, 이러한 중복 삼각형쌍들을 효율적으로 제거하기 위하여 분할 인덱스를 도입하였다. 분할 인덱스는 간단한 논리곱 연산만으로 중복 여부를 효과적으로 판단할 수 있다. 수치적 강인성을 높이기 위하여는 부동소숫점 필터링을 통해 불안전한 삼각형쌍들을 분리하고, CLP(controlled linear perturbation)를 이용하여 CPU쓰레드에서 처리하도록 하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 민코스키합 알고리즘의 합삼각형 교차계산에 적용하여 효율성과 강인성을 입증하였다.
최근 이미지나 멀티미디어 데이터와 같은 비정형 데이터의 검색을 보다 효과적으로 수행하기 위한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 비정형 데이터를 검색하기 위해서는 비정형 데이터를 다차원의 특징 벡터로 변환하고, 그것을 다차원 색인구조를 이용해 색인한다. 따라서 이러한 비정형 데이터를 효율적으로 색인 할 수 있는 다차원 색인구조가 요구되고 있다. 이 논문에서는 데이터를 벡터 근사치로 표현한 후 이를 트리 형태로 구성하여 검색이 효율을 높이는 다차원 데이터를 위한 색인구조 VA(Vector Approximate)-트리를 제안한다. 이 논문에서 제안하는 VA-트리는 VA-파일과 K-D-B-트리 구조를 기반으로 하고 있다. VA-트리는 적은 비트를 이용하여 다차원 공간을 표현하기 위해 노드내의 모든 정보를 비트로 표현한다. 중간노드의 비트 형태 엔트리는 하위노드에 포함된 정보를 의미하고 있어 탐색을 효율적으로 수행할 수 있도록 한다. 실험을 통한 성능평가를 수행하여 제안된 색인구조의 우수함을 보인다.
본 연구에서는 식용 어류로부터 얻은 콜라겐을 효소 처리하여 글라이신-프롤린-하이드록시프롤린(Gly-Pro-Hyp, GPH)과 같은 트리펩타이드의 함량이 높은 콜라겐 가수분해물을 얻었고, 이 저분자 콜라겐 가수분해물(이하 콜라겐 트리펩타이드)의 피부 보습효과를 생체 외 실험(in vitro)과 생체 내 실험(in vivo)을 설계하여 증명하고자 하였다. 사람의 피부 섬유아세포 HDF 세포를 자외선 조사를 통해 인위적으로 손상된 세포를 만든 후, 콜라겐 트리펩타이드가 이를 회복시키는 정도를 몇 가지 보습인자의 활성과 발현량으로 확인하였다. Ceramide kinase의 효소활성은 콜라겐 트리펩타이드의 농도에 의존적으로 증가하였고, hyaluronic acid의 농도 역시 유의적으로 증가하였다. 더불어 히알루론산을 합성하는 유전자인 HAS2의 mRNA와 단백질 발현량이 시료의 처리양에 비례하여 증가하였고, 히알루론산을 분해하는 효소인 HYAL1의 수준은 콜라겐 트리펩다이드의 농도에 의존적으로 감소하였다. 상기의 효과는 1형 콜라겐을 합성하는 Collagen 1A 유전자의 단백질 발현량과 피부염증과 종양발생 시 증가한다고 알려진 CD44의 발현량의 확인으로 증명되었다. 유기용매의 도포로 피부건조를 유도한 동물모델을 사용하여 콜라겐 트리펩타이드의 피부에의 유효성을 평가하기 위해 경피수분손실량(TEWL)와 수분함유량을 직접적으로 측정한 바, 콜라겐 트리펩타이드 34 mg/kg bw의 고용량 처리군에서 가장 긍정적인 변화가 확인되었으나 17 mg/kg bw의 콜라겐 트리펩타이드 처리군에서도 수분함량에서 유의적인 변화가 관찰되었다. 이는 피부 건조로 유도된 가려움증에 대하여 동물이 자신의 몸을 긁는 행위를 계수한 결과와 같은 양상을 보였다. 또한 피부가 건조할 시 유도될 수 있는 염증인자인 $TNF-{\alpha}$와 IL-6의 단백질 발현량을 동물 피부 조직을 적출하여 확인하였고, 염색법을 통하여 피부 진피 내 탄력섬유의 변화를 가시적으로 제시하였다. 이 피부 조직에서의 Collagen 1A와 AQP3의 단백질 발현량 및 세라마이드 키나이제, HAS2, 그리고 HYAL1 효소활성 결과는 상기의 누적된 콜라겐 트리펩타이드의 보습 효과를 더불어 증명하여 주었다. 이상의 결과로부터 본 연구의 저자는 콜라겐 트리펩타이드가 피부 보습에 효능을 갖는 소재로서 활용가치가 높음을 알 수 있었으며, 현재 시장에서 유통되고 있는 분자량 1000 Da 이상의 콜라겐 가수분해물보다도 저분자화 되며 트리펩타이드를 다량 함유하는 상기의 소재가 증명된 유효성과 증가된 체내 흡수도에 근거하여 보다 확장된 가능성을 보여줄 수 있을 것이라 판단된다.
적응적 메쉬 세분화(AMR)는 여러 과학과 공학 분야에서 이용되는 보편적인 계산 시뮬레이션기법이다. AMR 데이타가 계층적인 다중해상도 데이타 구조로 이뤄져 있음에도 불구하고, 어떤 적절한 자료구조로의 변형 없이, 이 데이타를 광선추적법이나 스플래팅과 같은 전통적인 볼륨 가시화 알고리즘들을 이용하여 가시화 하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 AMR 데이타로부터 생성된 k-d 트리와 팔진트리를 이용하는 계층적 다중해상도 스플래팅에 대해 설명한다. 이 기법은 최신의 범용 PC 그래픽스 하드웨어를 이용하여 AMR 데이타의 가시화를 구현하는데 적합하다. 대화식으로 변환함수와 뷰잉 / 렌더링 파라메터를 설정할 수 있는 기능을 제공하는 사용자 인터페이스에 대해서도 설명한다. nVIDIA GeForce3 그래픽스 카드를 내장한 범용의 PC를 이용해 얻은 실험 결과로부터, 제안된 기법을 이용해 AMR 데이타를 대화식으로(초당 20프레임 이상의 속도로) 렌더링 할 수 있음을 보인다. 본 기법은 시간 가변 AMR 데이터의 병렬 렌더링에도 쉽게 적응될 수 있을 것이다.
지리정보시스템은 처리 속도의 향상과 비쥬얼라이징의 개선이 필요하다. 이를 위해서는 맵 일반화와 레벨별 상세화 개념이 요구된다. 기존의 공간 인덱싱은 지도 일반화를 지원하지 않거나 지원하더라도 모든 지도 일반화 연산을 제공하지 않는다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 이를 위해 모든 일반화 연산을 지원하는 새로운 인덱스 구조인 LR트리를 제안한다. 또한 LR트리를 검색, 삽입, 삭제하기 위한 알고리즘을 기술하고, 성능 분석을 수행한다. 성능 분석을 통해 제안된 인덱스 구조가 지도 일반화를 지원하는데 있어 다른 공간 인덱싱 기법보다 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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