최근 시공간 데이타에 대한 OLAP연산 효율을 증가시키기 위한 여러 가지 연구들이 행하여지고 있다. 이들 연구의 대부분은 다중트리구조에 기반하고 있다. 다중트리구조는 공간차원을 색인하기 위한 하나의 R-tree와 시간차원을 색인하기 위한 다수의 B-tree로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 다중트리구조는 높은 유지비용과 불충분한 질의 처리 효율로 인해 현실적으로 시공간 OLAP연산에 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 근본적으로 개선하기 위한 접근 방법으로서 힐버트큐브(Hilbert Cube, H-Cube)를 제안하고 있다. H-Cube는 집계질의(aggregation query) 처리 효율을 높이기 위해 힐버트 곡선을 이용하여 셀들에게 완전순서(total-order)를 부여하고 있으며, 아울러 전통적인 누적합(prefix-sum) 기법을 함께 적용하고 있다. H-Cube는 대상공간을 일정한 크기의 셀로 나누고 그 셀들을 힐버트 값 순서로 저장한다. 이러한 셀들이 시간순서로 모여 규브형태를 이루게 된다. 또한 H-Cube는 시간의 흐름에 따라 변화되는 지역적인 데이타 편중에 대처하기 위해 적응적으로 셀을 정제한다. H-Cube는 정적인 공간 차원에서 움직이는 짐 객체에 초점을 두고 있는 적웅적이며, 완전순서화되어 있으며, 또한 누적합을 이용한 셀 기반의 색인구조이다. 본 논문에서는 H-Cube의 성능 평가를 위해서 다양한 실험을 하였으며, 그 결과로서 유지비용과 질의 처리 효율성면 모두에서 다중트리구조보다 높은 성능 향상이 있음을 보인다.
이 논문에서는 고해상도 다중시기 위성영상을 이용한 밭작물 재배지 분류 가능성을 확인하기 위해 마늘과 양파 주산지를 대상으로 분류를 수행하였다. 마늘과 양파의 생육주기에 맞춰 영상을 수집하고 단일시기와 다양한 다중시기 자료의 조합으로 분류를 시도하였다. 단일시기 자료의 경우 파종이 모두 끝난 시기인 12월과 작물이 활발히 자라기 시작하는 3월 영상을 이용하였을 때 높은 분류 정확도를 보였다. 한편, 단일시기 자료 보다는 다중시기 자료를 이용하였을 때 더 높은 분류 정확도를 보였는데 자료의 수가 많은 것이 무조건 높은 분류 정확도를 반영하지는 않았다. 오히려 파종 시기 또는 파종 직후의 영상은 분류 정확도를 떨어뜨리는 역할을 하였고 마늘과 양파의 성장기인 3, 4, 5월 영상을 동시에 이용하여 분류하였을 때 가장 높은 분류 정확도를 얻었다. 따라서, 다중시기 위성영상을 이용하여 마늘과 양파를 분류하기 위해서는 작물 주요 성장기의 영상 확보가 매우 중요하다는 것을 확인할 수 있었다.
이 연구에서는 다중시기 SAR 영상으로부터 3D 웨이블렛 변환을 통해 추출된 특징 정보를 이용하여 토지피복 분류를 수행하였고 그 적용가능성을 평가하였다. 분류를 하기 전 단계로 3차원 웨이블렛 변환기반 특징을 추출하였고, 이후 토지 피복 분류에 사용하였다. 비교를 목적으로 특징추출 단계가 들어가지 않는 원본 영상과 주성분분석 기반 특징들의 분류를 함께 수행하였다. 성능 검증을 위해 당진에서 촬영된 다중시기 Radarsat-1호 영상을 사용하였고 토지피복은 논, 밭, 산림, 수계, 도심지가 포함된 5개의 클래스로 구분하였다. 토지피복 식별 능력 분석에 따르면 밭과 산림은 매우 유사한 특성을 보이기 때문에 두 클래스를 구분하는 것은 매우 어렵다. 3차원 웨이블렛 기반 특징을 사용하는 경우, 도심지를 제외하고 모든 클래스의 분류 정확도가 향상되었다. 특히 밭과 산림의 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 향상은 다중시기자료를 시간과 공간적으로 동시에 분석하는 3차원 웨이블렛 변환 과정에 기인한 것으로 판단된다. 이 결과로부터 3차원 웨이블렛 변환이 영상으로부터 특징을 추출하는데 이용 가능하다는 것을 확인할 수 있었고, 추후에 다른 센서나 다른 연구지역으로 추가 실험을 수행할 예정이다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권3호
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pp.401-412
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2008
This paper discusses a design methodology of cooperative path planning for dynamical multi-agent systems with spatial and temporal constraints. The cooperative behavior of the multi-agent systems is specified in terms of the objective function in an optimization formulation. The path of achieving cooperative tasks is then generated by the optimization formulation constructed based on a differential flatness approach. Three scenarios of multi-agent tasking are proposed at the cooperative task planning framework. Given agent dynamics, both spatial and temporal constraints are considered in the path planning. The path planning algorithm first finds trajectory curves in a lower-dimensional space and then parameterizes the curves by a set of B-spline representations. The coefficients of the B-spline curves are further solved by a sequential quadratic programming solver to achieve the optimization objective and satisfy these constraints. Finally, several illustrative examples of cooperative path/task planning are presented.
Efficient multi-view coding techniques are needed to reduce the complexity of multi-view video which increases in proportion to the number of cameras. To reduce the complexity and maintain image quality and bit-rates, an motion estimation method and temporal prediction structure are proposed in this paper. The proposed motion estimation method exploits the characteristic of motion vector distribution and the motion direction and motion size of the block to place search points and decide the search patten adaptively. And the proposed prediction structure divides every GOP to decide the maximum index of hierarchical B layer and the number of pictures of each B layer. Experiment results show that the complexity reduction of the proposed temporal prediction structure and motion estimation method over hierarchical B pictures prediction structure and TZ search method which are used in JMVC(Joint Multi-view Video Coding) reference model can be up to 45∼70% while maintaining similar video quality and bit rates.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권7호
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pp.2464-2479
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2014
Multi-view video coding is an international encoding standard that attains good performance by fully utilizing temporal and inter-view correlations. However, it suffers from high computational complexity. This paper presents a fast encoder design to reduce the level of complexity. First, when the temporal correlation of a group of pictures is sufficiently strong, macroblock-based inter-view prediction is not employed for the non-anchor pictures of B-views. Second, when the disparity between two adjacent views is above some threshold, frame-based inter-view prediction is disabled. Third, inter-view prediction is not performed on boundary macroblocks in the auxiliary views, because the references for these blocks may not exist in neighboring views. Fourth, finer partitions of inter-view prediction are cancelled for macroblocks in static image areas. Finally, when estimating the disparity of a macroblock, the search range is adjusted according to the mode size distribution of the neighboring view. Compared with reference software, these techniques produce an average time reduction of 83.65%, while the bit-rate increase and peak signal-to-noise ratio loss are less than 0.54% and 0.05dB, respectively.
The purpose of this study is to suggest a simple estimation method of tidal flat areas using multi-temporal Landsat TM images due to the progress of sea dike construction for tidal land reclamation. As a case study, Hwa-ong project in which dike construct
A rainfall simulation and forecasting technique that can generate daily rainfall sequences conditional on multi-model ensemble GCMs is developed and applied to data in Korea for the major rainy season. The GCM forecasts are provided by APEC climate center. A Weather State Based Downscaling Model (WSDM) is used to map teleconnections from ocean-atmosphere data or key state variables from numerical integrations of Ocean-Atmosphere General Circulation Models to simulate daily sequences at multiple rain gauges. The method presented is general and is applied to the wet season which is JJA(June-July-August) data in Korea. The sequences of weather states identified by the EM algorithm are shown to correspond to dominant synoptic-scale features of rainfall generating mechanisms. Application of the methodology to seasonal rainfall forecasts using empirical teleconnections and GCM derived climate forecast are discussed.
본 논문에서는 가상 상황속의 사건들에 역사적 맥락을 부여하기 위한 통합적 직관적 정보표현구조로서 시공간 그래프(Spatio-Temporal Graph)를 설계하고 구현하였다. 일반적으로 사건은 공간뿐 아니라 시간을 점유함으로써 역사적 사실이 된다. 따라서 가상 상황을 시뮬레이션하기 위해서는 공간적 측면을 표현하기 위한 삼차원 정보구조에 시간적 측면을 더한 다차원적인 맥락에 사건들을 위치시키는 일이 핵심적 기초가 된다. 이러한 다차원적 맥락은 온톨로지 뷰, 인스턴스 뷰, 시공간 뷰, 실제 뷰 등과 같은 여러 수준에서의 통합적 직관적 지식표현수단들을 통해 구현된다. 이와 같이 구현된 시공간 그래프에 기반한 시뮬레이션 시스템에 예제 시나리오를 적용하여 실용성을 검증한다. 본 기술은 지능형 교육시스템이나 차세대 시뮬레이션 게임 등에 필수적인 다양한 상황들을 제공하는 시뮬레이션 시스템의 중심요소가 된다.
일반적으로 상용화되고 있는 고해상도 위성영상에는 좌표가 부여되어 있지만, 촬영 당시 센서의 자세나 지표면 특성 등에 따라서 영상 간의 지역적인 위치차이가 발생한다. 따라서 좌표를 일치시켜주는 영상 간 상호등록 과정이 필수적으로 적용되어야 한다. 하지만 영상 내에 구름이 분포할 경우 두 영상 간의 정합쌍을 추출하는데 어려움을 주며, 오정합쌍을 다수 추출하는 경향을 보인다. 이에 본 연구에서는 구름이 포함된 고해상도 KOMPSAT-2 영상간의 자동 기하보정을 수행하기 위한 방법론을 제안한다. 대표적인 특징기반 정합쌍 추출 기법인 SIFT 기법을 이용하였고, 기준영상의 특징점을 기준으로 원형 버퍼를 생성하여, 오직 버퍼 내에 존재하는 대상영상의 특징점만을 후보정합쌍으로 선정하여 정합률을 높이고자 하였다. 제안 기법을 구름이 포함된 다양한 실험지역에 적용한 결과, SIFT 기법에 비해 높은 정합률을 보였고, 상호등록 정확도를 향상시킴을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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