• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권1호
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• pp.30-38
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• 2004

지구 관측 시스템(EOSDIS)나 많은 수의 클라이언트를 추적하는 이동전화 서비스 등 많은 응용에서는 지속적으로 생겨나는 대량의 복잡한 데이타들을 보관하고 인덱싱하는 것이 매우 어려운 일이다. 다차원 데이타를 효과적으로 관리하기 위해 R-tree에 기반 한 인덱스 구조가 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 빠른 데이타 생성 속도를 따라잡으면서 대량 삽입을 통해 R-tree를 관리할 수 있는 seeded clustering이라는 확장성 있는 기법을 제안한다. 이 기법에서는 삽입할 대상 R-tree의 상위 k레벨의 구조를 활용하여 시드 트리를 만들어 삽입 데이타를 분류해 클러스터를 생성한다. 그리고 각 클러스터로부터 삽입 R-tree를 생성하고 이를 대상 R-tree에 한 번에 하나씩 삽입한다. 논문에서는 자세한 알고리즘과 함에 다양한 실험 결과를 보여준다. 실험 결과를 통해 seeded clustering을 이용한 대량 삽입이 기존의 대량 삽입 기법들과 비교해 삽입이나 질의 처리 모두에서 우수함을 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.493-495
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• 2000

동영상에서 동작물체 영역과 배경 영역을 추출하는 방법에는 크게 원본 영상들의 특징값을 이용하는 방법, 동작벡터 혹은 광류를 이용하는 방법, 그리고 동작벡터와 원본영상을 모두 이용하는 방법의 세가지가 있다. 이중 많이 사용되고 있는 동작벡터를 이용하는 방법에는 히스토그램을 이용하는 방법과 동작벡터의 특징값에 대한 클러스터링을 이용해 분할 하는 방법이 있는데. 이들 기존 방법은 몇가지 문제점을 가지고 있다. 전자는 구현이 간단하나 세부적인 영역분할이 어렵다는 문제점이 있고, 후자는 일반적으로 높은 계산 복잡도를 가지며 초기 클러스터 개수 선정에 문제를 지니고 있다. 본 논문에서는 낮은 계산 복잡도를 가지며 클러스터 할당과 병합된 클러스터 중심 계산에 있어 보다 적응적인 Seeded Split-Merge 클러스터링 방법을 제안한다.