비디오 데이타베이스에서 유사도 정합은 비디오 클러스터링과 비디오 라이브러리 등과 같은 많은 새로운 응용분야에서 중요성이 증가하고 있다. 대용량 데이타베이스에서 효과적인 접근을 제공하기 위하여 다양한 공간과 시간에 대한 특징치를 이용한 비디오 인덱싱 분야의 많은 연구노력이 있어왔다. 그러나 대부분의 기존 방법들은 순차적인 정합방법 또는 메모리 기반의 역 파일 기법 등에 의존하므로 대용량 데이타베이스에는 적합하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 효과적이고 스케일 조정가능한 인덱싱 기법을 제안하기 위하여, 문자열 정합을 위해 제안된 trio를 인덱스 구조로 이용하였다. 인덱스 구성을 위하여 윈도우 순서 휴리스틱을 이용하여 각 프레임을 기호 시퀀스로 변환하고, 기호 시퀀스의 집합으로부터 디스크 상주 trio를 구성하였다 질의 처리를 위하여 trio 상에서 깊이-우선 검색과 시간 축분할을 실시하였으며, 제안한 방법의 성능을 검증하기 위하여 실제와 합성 데이터 집합에 대한 실험을 수행하였다. 제안한 방법은 지속적으로 순차적 스캔 방법보다 우수한 성능을 보였고, 성능이득은 대용량 비디오 데이타베이스에서도 유지되었다.
본 논문에서는 공간주파수 특성과 다중 해상도 특성을 모두 갖는 웨이브릿 변환을 이용하여 각 대역의 특성에 맞는 비주얼 특징을 추출하고 이를 내용기반 영상 검색에 이용하는 새로운 방법을 제시하였다. 웨이브릿 변환된 영상의 최저주파 대역은 원 영상의 근사한 형태로 공간 정보를 충분히 활용할 수 있다. 이를 위해 웨이브릿 계수값과 각 계수간의 공간 정보를 모두 고려한 퍼지 동질성(FH : Fuzzy Homogeneity)를 이용하여 L개의 특징 벡터를 추출하였고, 나머지 고주파 대역의 에너지 값을 이용하여 3개의 특징 벡터를 추출하여 이를 영상 데이터베이스에 저장한다. 질의 시에는 L개의 FH 벡터 중 가장 크기가 큰 10개의 값과 3개의 고주파 대역의 에너지 값을 이용하여 가장 유사한 영상을 검색하였다. 90개의 텍스쳐 영상을 사용해 실험한 결과 좋은 정확성을 보였다.
농촌지역의 복잡한 물관리 체계를 정립하고 효율적인 용수관리를 위해서는 하천과 농업용 수리시설물의 연계를 통한 관개시스템의 네트워크 모델링이 필요하다. 본 연구에서는 수자원분야의 지리정보데이터를 다루도록 개발된 ArcHydro Model을 한국농촌공사에서 개발한 농촌용수수요공급량산정시스템 (AWDS: Agricultural Water Demand & Supply Estimation System)과 연계하여 안성천유역내에 위치하는 "안고"농촌용수구역을 대상으로 네트워크 모델링을 구현하였다. ArcHydro Model을 이용하여 유역내의 24개의 저수지, 18개의 양수장, 28개의 취입보 등 총 70개의 수리시설물의 공간객체와 하천망간의 연관성을 부여하여 상호간의 위상관계를 가지도록 네트워크 모델링을 하였다. 또한 농촌용수수요공급량산정시스템에 대한 텍스트 결과를 ArcHydro Model을 통하여 수리시설물의 공간위치를 가시적으로 표현함으로서 특정 시설물의 위치파악이 쉽고, 순차적인 물수지의 체계를 이해하기 쉽도록 ArcGIS의 시스템에 메뉴를 추가하여 개발하였다.
현재 우리나라의 연안정보는 단순한 질의 정도의 초보적 이용에 그치고 있다. 따라서 실질적 업무나 정책 활용에 적용하기 위해서는 구축된 정보를 재가공해야 하는 불편함을 초래한다. 관련 정보들을 의미적으로 연결하여 효율적인 활용을 가능토록 구현할 수 있는 온톨로지 기법을 이런 의미에서 주목할 필요가 있다. 본 연구는 Geo-Ontology를 이용하여 연안정보를 관리하기 위한 공간적 온톨로지 모형을 제시하고, 연안정보 온톨로지의 활용 방안에 대해서 모색하였다. 첫째, 지리 정보와 관련한 온톨로지에 대한 연구가 국내외에서 미약하기 때문에 관련 선행연구를 고찰하였다. 둘째, 연안의 지리적 사상과 관계를 정의한 Geo-Ontology를 구축하였다. 셋째, Geo-Ontology를 이용하여 사례지역인 마산만 연안의 유역권에 해당하는 연안정보 온톨로지를 구축하였다. 넷째, 의미 기반의 질의와 추론을 하고 연안정보 온톨로지를 평가하였다. 이러한 링크드 데이터를 대비하는 온톨로지 기반 접근은 장차 공간정보의 통합적 활용과 공간데이터의 공개를 통한 사회 경제적 활용의 대홍수시대를 대비하는 기초적 연구로 의미를 가진다.
본 논문에서는 색상과 웨이블렛 기반의 질감 특징들을 사용한 효율적인 내용기반 영상검색 방법을 제안하였다. 색상특징은 전체 영상으로부터 추출된 soft-히스토그램이 사용되며 질감 특징으로는 웨이블렛 변환의 공간 주파수 분석을 통하여 얻어진 고대역 부밴드로부터 추출된 불변 모우멘트가 이용된다. CTBTR이라 불리는 검색시스템은 질의 영상에 대한 효율적인 영상 검색을 위하여 두 단계의 유사성 정합을 수행하는데 첫 번째 정합 단계에서는 간단한 색상 히스토그램을 사용하여 질의 영상과 유사하지 않은 영상을 제거하여서 검색대상의 수를 줄이며, 두 번째 정합 단계에서는 첫 번째 단계에서 선별된 후보영상에 웨이블렛 기반의 질감특징을 적용하여 질의 영상과 유사한 영상을 검색한다. 실험결과 제안된 알고리즘이 기존의 방법보다 검색에 있어서 효율적인 계산처리와 정확한 검색을 수행하여 향상된 결과를 보여 주었다.
DSMS는 USN과 같은 환경으로부터 스트림데이터를 실시간으로 입력 받아 등록된 연속질의를 처리하는 시스템이다. DSMS는 등록된 연속질의 처리를 위해 필요한 데이터를 버퍼에 관리하며, 스트림데이터의 저장기법에 따라 연속질의 처리 성능 및 버퍼 저장비용이 개선될 수 있으며, DSMS에서 연속질의는 특정 스트림데이터에 대해 일정한 기간 동안의 평균 값, 최대 소 값, 누적 값 등의 집계 연산을 요구하는 경우가 많다. 기존의 DSMS에서는 이러한 집계 연산이 필요한 연속질의의 효율적인 처리를 위해 LINT, BINT등의 자원 공유 집계 처리기법이 제안 되었다. 하지만 기존의 자원공유 집계 기법들은 위치 값을 포함하는 GeoSensing 데이터에 대한 고려를 하지 않았다. 본 논문에서는 공간 DSMS에서 공간영역질의 기반의 연속질의를 효율적으로 처리하기 위한 R-tree기반의 집계기법을 제안한다. 이는 각각의 연속질의에 포함된 공간 영역을 R-tree 인덱스로 구성하고, 연속질의에 필요한 공간 스트림데이터에 대한 집계값을 저장하여 연속질의를 처리하는 것이다. 제안기법은 공간 DSMS에서 공간영역 기반의 연속질의 처리 성능을 개선할 수 있으며, R-tree 기반으로 해당 영역에 대한 데이터 만을 버퍼에 관리하여 저장비용을 줄일 수 있다.
내용 기반 영상 검색을 위해 본 연구에서는 VQ(Vector Quantization)을 이용하여 영상을 구성하는 주요 객체들의 특징 추출 방법을 제안한다. 내용 기반 영상 검색 시스템에서 사용되는 영상의 주요특징으로는 색상, 절감, 형태 및 영상을 구성하고 있는 객체들의 공간적 위치 등이 있다. 이 중 본 논문에서는 일반적인 색상 및 질감 특징 추출방법과 더불어 VQ 멕터 클러스터링 알고리즘을 이용하여 정지영상을 구성하고 있는 객체들의 대표 색상과 질감 특징을 빠르게 추출하고 이를 내용 기반 검색에 이용함으로써 정지영상의 내용에 근거한 검색을 하였고 객체 단위 검색을 함으로써 객체의 위치, 회전 및 크기 변화에 무관한 검색을 가능케 했다. 연구의 실험 결과 VQ를 이용함으로써 대표특징치 추출시간을 줄일수 있었고 검색시 색상과 질감 특징의 가중치를 각각 0.5, 0.5로 주는 것이 가장 높은 검출율을 보였으며, ‘사람’영상에 제한한 방법을 적용한 경우 90%의 검출율을 보였다.
데이터 중심 저장 기법(DCS)은 무선 센서 네트워크에서 수집된 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하기 위한 대표적인 연구이다. DCS 기법에서는 발생하는 데이터를 값에 따라 저장을 담당하는 노드들이 할당되어 있다. 이러한 특성으로 인해 노드의 결함에 매우 취약하다는 문제점이 있다. 본 논문은 DCS 환경에서 노드 결함에 의한 데이터 소실이 발생하였을 경우, C-Point(Character-Point)기반 근사 복구 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 물리 데이터의 공간 연속성을 이용하여 소실 데이터를 복구하여 질의 결과의 정확도를 높인다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 결함이 발생하는 DCS 환경에서 시뮬레이션을 수행하였다. 성능평가 결과, 약 2.5%의 에너지 소모량 증가를 통해 정확도를 약 28% 향상시켰다.
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.
기업의 업무 환경이 지리적, 공간적으로 분산된 환경에서는 데이터 통합 시 발생되는 데이터 소스들을 표준 규칙과 메타데이터에 여과시켜서 중복성을 제거하고 데이터의 통합과 단일 뷰어를 제공하기에는 어려움이 따른다. 특히 이질적인 시스템이나 다양한 어플리케이션에서 나오는 대량의 데이터를 종류와 형식에 관계없이 호환이 가능하고, 지속적으로 정확한 통합 정보를 실시간으로 동기화할 수 있는 것이 관건이다. 따라서, 본 논문에서는 레거시 시스템간의 데이터 공유 및 교환에서 발생하는 의미적 상호 운용성의 문제점을 극복하는 SQL/XMDR 메시지 기반의 데이터 허브 시스템을 제안한다. 이 시스템은 데이터 협업 시 실시간으로 변화는 데이터를 일관성 있게 유지하기 위해서 질의 변환 방법인 메시지 사상 기법을 제시하여 이용한다. 이는 레거시 시스템들 간의 협업에 필요한 데이터를 공유 및 교환 하는데 실시간으로 변화하는 데이터를 일관성 있게 유지 할 수 있으며, 통합 검색 시 단일 인터페이스를 제공하여 각 시스템의 독립성을 유지하면서 데이터의 투명성과 가용성을 향상 시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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