Enteroviruses were identified and characterized from patients with aseptic meningitis and other enterovirus-related diseases in Chungnam, Korea from 2005 to 2006. Enteroviruses were isolated from 79 of 519 cases (15.2%) in 2005, and 37 of 386 cases (9.6%) in 2006. Based on partial VP1 sequencing, a total of 116 enterovirus isolates were resolved into 13 types. Prevalent among the Chungnam isolates were echovirus 18 and coxsackievirus B5 in 2005, and echoviruses 5 and 25 in 2006. This is the first time echoviruses 5 and 18 have been identified in Korea since enterovirus surveillance began there in 1993. The temporal distribution of enterovirus epidemics in Chungnam showed a remarkable seasonal pattern, with cases occurring during most of the three months of the summer from June to August. The highest rate of enterovirus-positive cases occurred in patients less than 1 year of age. The ratio of male to female enterovirus-positive patients was approximately 1.8:1. Comparison of the VP1 amino acid sequences of the 15 coxsackievirus B5 isolates with reference strains revealed that all Chungnam isolates are substituted at positions 23 (V231), 19 (S19G), 75 (Y75F), and 95 (N95S). Upon comparing the nine ECV5 isolates with foreign strains, it was found that only the Chungnam isolates, with the exception of Kor06-ECV5-239cn, have P at position 153 and F at position 146. The three ECV9 isolates from 2006 show alterations at amino acids 36, 148, and 154 outside of the BC-loop and at position 84 in the BC-loop, whereas the seven isolates from 2005 and the other ECV9 strains in the database only show the alteration at position 84 (D, I, N, S). The five ECV25 isolates have an S residue at position 134, whereas most of the foreign strains have an N residue.
이동체 데이터베이스에서 이동체 궤적의 양은 엄청나게 많아서 기존의 단일 디스크 기반에서는 특정 영역의 질의에 대한 빠른 응답과 처리율의 향상을 볼 수 없다. 따라서 고성능 질의 처리를 위한 시스템의 성능 향상을 위해서는 병렬 처리 기법의 도입이 필요하다. 기존의 디클러스터링 방법에서는 시간이 지남에 따라 연속적으로 보고되는 이동체 특성을 고려하지 않고 있다. 그러므로 대용량 이동체 데이터에 대하여 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 방법이 필요하다. 이 논문에서는 대용량 이동체 데이테베이스에 대한 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 정책을 제시하였다. 이동체 데이터의 MBB(Minimum Bounding Box) 중 공간 좌표에 대한 근접성만을 고려하여 하나의 SD(SemiAllocation Disk)값을 설정하고 그 값과 시간 도메인을 다시 고려하여 근접성을 계산함으로써 디클러스터링을 한다. 또한 디스크 별 부하 균등하를 고려하여 보다 정확한 디클러스터링 효과를 가지도록 하였다. 이와 같이 이동체의 시공간 특성을 고려한 새로운 디클러스터링 정책으로 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있다. 성능평가를 통해서 기존의 Round-Robin 방법보다는 $5\%,\;10\$ 영역 질의에서 평균 $15\%$ 정도의 성능향상을 보였으며 Spatial Proximity 방법보다는 평균 $5\%$의 성능향상을 보였다.
자동차를 중심으로 하는 도로교통량이 크게 늘면서 교통에 기인한 다양한 피해 현상들이 나타나고 있다. 특히 교통량이 집중되는 대도시에서는 교통에 기인한 도시민의 건강피해가 심각한 것으로 밝혀지고 있다. 본 연구에서는 교통에 기인한 미세먼지의 피해를 직접적으로 받는 도시인구는 미세먼지의 주 발생원인 교통흐름이 있는 도로변에 가까이에 노출되는 도시민들이라고 보고 도시 공간 내에서 교통흐름과 미세먼지, 그리고 도시 통행인구의 공간적 분포를 분석하였다. 특히 본 연구에서는 대기오염문제가 심각한 서울을 대상으로 교통에 기인한 미세먼지의 실태를 살펴보고, 서울을 둘러싸고 있는 경기도 일대에 대단위 주거지들이 밀집된 신도시들이 개발되면서 나타나는 인구분포와 통행패턴, 그리고 교통흐름 및 미세먼지 농도에 나타나는 공간적 변화와 이들 간의 공간적 관계를 종합적으로 파악하기 위하여 GIS를 적용하였다. 또한 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 데이터마이닝기법으로 추출해낸 통행흐름 자료를 이용하여 통행시간별 통행인구분포도를 작성하고, 이를 바탕으로 교통에 기인한 미세먼지에 직접 노출하게 되는 도시인구를 산정하는 시 공간적 모형개발을 시도하였다.
최근 무선 기술과 측위 기술의 발전에 따라 위치 기반 서비스에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 기존 연구의 단일 노드 기반 시스템으로는 처리하기 힘든 휴대폰 사용자와 같은 최소 백만 단위 이상의 대용량의 객체를 처리하기 위해 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조로 GALIS가 제안되었다. GALIS는 이동 객체의 현재 위치정보를 관리하는 SLDS와 과거 시간의 흐름에 따라 과거 위치정보를 관리하는 LLDS로 구성된다. SLDS와 LLDS는 분산된 다수의 노드로 구성되며 각 노드는 독립된 지역에 위치한 이동객체의 정보를 관리한다. 본 논문에서는 GALIS 프로토타입에 모니터링 기법을 적용하여 각 노드가 관리하는 이동 객체수의 변동에 따른 위치 정보관리 및 시공간 질의 처리시 각 노드에 걸리는 부하를 모니터링 함으로써 각 노드의 역할을 동적으로 조정할 수 있게 각 노드별 이동 객체 처리상황 및 부하를 관리한다. 또, GALIS 질의 처리 서브시스템 성능 향상을 위해 질의 처리 결과를 버퍼링하여 연속된 질의 처리시 발생할 수 있는 중첩된 질의 영역을 관리하는 버퍼링 기법을 제안한다. 버퍼링 기법을 통해 수행되는 질의는 중첩된 질의 영역을 제외한 부분으로 나누어 수행하기 때문에 시스템으로부터 구해야 하는 결과 세트의 크기를 줄여주는 역할을 하여 질의 처리 수행시간이 감소하도록 질의 처리 과정을 개선한다.
본 논문은 대용량 동영상을 관리하기 위한 빠르고 효율적인 내용기반 중복 동영상 검출 알고리즘을 제안한다. 효율적인 중복 동영상 검출을 위해 대용량의 동영상을 처리하기 쉬운 작은 단위로 나누는 동영상 장면 전환 기반 분할 기술을 적용하였다. 동영상 서비스 및 저작권 보호 관련 사업모델의 경우, 필요한 기술은 아주 작은 구간의 동영상이나 한 장의 영상 을 검색하기보다는 상당한 길이 이상 일치하는 동영상을 파악하는 기술이 필요하다. 이러한 중복 동영상 검출을 위해 본 논문에서 동영상을 장면 전환을 기준으로 분할하여, 나누어진 장면 내에서 움직임 분포 서술자와 대표 프레임을 선택하여 프레임 서술자를 추출한다. 움직임 분포 서술자는 동영상 디코딩 과정에서 얻어지는 매크로 블록의 움직임 벡터를 이용한 장면 내 움직임 분포 히스토그램을 구성하였다. 움직임 분포 서술자는 정합시 고속 정합이 가능하도록 필터링 역할을 한다. 반면 움직임 정보만는 낮은 변별력을 가진다. 이를 높이기 위해 움직임 분포 서술자를 이용하여 정합된 장면 간에 선택된 대표 프레임의 패턴 서술자를 이용하여 동영상의 중복 여부를 최종 판단한다. 제안된 방법은 실제 동영상 서비스 환경에서 우수한 인식률과 낮은 오인식률을 가질 뿐만아니라 실제 적용이 가능할 정도의 빠른 정합 속도를 얻을 수 있었다.
GPS 및 위치 관리 기술의 발달과 이동 통신 기술의 진보, 그리고 PDA 등의 개인용 단말기의 확산으로 인하여, 이동하는 차량 및 사용자의 위치 및 상황에 따라 적절한 컨텐츠 서비스를 제공하는 위치기반서비스가 활발히 연구되고 있다. 위치 기반 서비스는 센서 네트워크 응용 기술의 발달로 인하여 차량 추적 및 항법 서비스에서 사용자의 상태 및 교통 정체, 사고, 등의 환경 정보를 고려한 보다 개인화되고 지능적인 서비스로 그 영역을 넓혀가고 있다. 또한 차량의 위치 정보 및 주변 상황 정보의 활용도가 높아짐에 따라 저장된 차량 정보 및 환경정보를 효과적으로 검색하는 질의어도 꾸준히 연구되고 있다. 그러나 기존의 이동 객체 질의어는 대부분 실세계에 적용되어 평가되지 못했으며, 변화하는 환경 정보를 다루지 않기 때문에, 사용자를 위한 추천 서비스를 제공하기엔 부족한 점이 있다. 따라서 이 논문에서는 차량의 위치 정보 뿐만 아니라 주변 환경 정보까지 검색하고 활용하기 위하여, 추천 서비스를 위한 이동 객체 질의어를 설계하고, 이를 지원하는 차량 추적 시스템을 구현한다. 제시된 질의어는 차량의 위치, 방향, 주변 환경 정보, 등을 고려하여 다양한 속성 정보를 고려하여 추천 서비스를 위한 최근접 질의를 처리한다. 향후 환경 정보에 기반한 여러 추천 요소를 활용하는 위치 기반 서비스 응용에 활용될 수 있다.
RFID 태그의 시공간 이력정보는 리더에 의해 수집된 선분인 태그간격으로 모델링될 수 있으며, 태그 식별자(TID), 위치 식별자(LID), 시간(TIME)을 축으로 하는 3차원 도메인에서 색인될 수 있다. 도메인 공간에서 태그간격의 분포는 태그 위치추적 질의의 성능을 결정짓는 주요 요소이며 이는 각 도메인 좌표의 정렬에 따라 달라진다. 특히, 시간에 따라 변경되는 태그의 위치 이력을 검색하는 태그 위치추적 질의는 위치정보를 제공하는 LID가 도메인에서 정렬되는 순서에 따라 성능이 달라진다. 따라서, 색인에 저장된 태그간격의 검색 성능 향상을 위해서는 최적의 LID 순서를 결정하는 것이 필요하다. 이를 위하여 이 논문에서는 LID 간의 새로운 순서화 기준으로써 적용하기 위한 LID 근접성을 정의하고, 질의 시 함께 접근되는 태그간격을 색인에서 근접 저장하기 위한 LID 근접성 함수를 제안한다. 또한, 이를 기반으로 이미 부여된 LID의 재순서 기법을 제안한다. 성능 평가 결과 이 논문에서 제안한 LID 재순서 기법을 색인에 적용했을 때 기존의 LID 부여방식보다 월등한 질의 성능 향상을 보여주고 있다.
GPS 및 무선 통신 기술의 발달과 무선기기의 소형화, 고속 네트워크 구축 등에 힘입어 휴대전화 사용 고객이나 차량의 위치 추적이 용이해지고 있다. 이로 인해 차량 및 고객이 변화하는 위치에 따라 적절한 서비스를 제공하는 위치 기반 서비스가 활발히 연구되고 있으며, 원활한 교통 소통 및 물류 수송을 위해 차량의 위치 정보를 적절히 활용, 관리하는 차량 추적 및 관리 시스템이 개발되고 있다 또한 차량의 위치 정보 활용도가 높아짐에 따라 저장된 차량 정보를 효과적으로 검색하는 질의어도 꾸준히 연구되고 있다. 그러나 기존의 이동 객체 질의어는 대부분 설계 단계까지 진행되었으며, 단순한 공간 객체만을 다루었기 때문에, 실세계에 활용되지 못한 문제점이 있다. 따라서 이 논문에서는 택배 차량의 위치 및 궤적 정보를 검색하고 물류 수송비용을 효과적으로 분석하기 위하여, 이동 객체 질의어를 설계하고 이를 지원하는 물류 차량 관제 시스템을 구현한다. 제시된 SQL 기반 이동 객체 질의어는 물류 관리 시스템에서 특정 구간 사이의 궤적, 특정 지점에서의 출발 및 도착 시간 그리고 불확실한 위치 추정 등과 같은 차량의 이동 정보를 분석하기 위해 사용된다. 제시된 물류 차량 관리를 위한 이동 객체 질의어는 차량의 위치 정보를 다루는 다양한 시스템에서 궤적 비용 분석 등에 활용될 수 있다.
최근 비디오 데이타베이스, 시공간 데이타베이스, 모바일 데이타베이스와 같은 데이타베이스 응용 분야에서 이동 객체를 기반으로 하는 검색 기법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이동 객체의 궤적에 대한 효율적인 유사 부분궤적 검색을 지원하는 새로운 시그니쳐-기반 색인 기법을 제안한다. 제안하는 시그니쳐-기반 색인 기법은 궤적 데이타를 토대로 궤적 시그니쳐를 생성하는 방법에 따라 중첩 시그니쳐-기반 색인 기법(Superimposed signature-based Indexing scheme for similar Sub-trajectory Retrieval : SISR)과 합성 시그니쳐-기반색인 기법(Concatenated signature-based Indexing scheme for similar Sub-trajectory Retrieval : CISR)으로 나뉜다. 생성된 궤적 시그니쳐 정보는 시그니쳐 파일에 저장되고, 검색시 주어진 사용자 질의 궤적 정보를 기반으로 데이타 파일을 직접 접근하기 전에 전체 궤적 시그니쳐들을 탐색하여 필터링을 수행한다. 이를 통해 데이타 파일의 검색 범위를 현저히 줄임으로써 검색 성능을 향상시킨다. 또한 검색된 궤적 데이터와의 유사성을 측정하기 위해 k-워핑 알고리즘을 적용시켜 검색의 효율성을 높인다. 마지막으로, 순차 색인 기법, SISR기법, 그리고 CISR 기법을 삽입시간, 검색 시간 그리고 부가 저장 공간측면에서 성능 평가를 수행한다. 성능 평가 결과, 제안하는 두 가지 기법이 검색 성능 측면에서 순차 색인 기법에 비해 성능이 우수함을 나타내고, 아울러 SISR 기법이 CISR 기법에 비해 보다 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 서명패턴에 내재되어 있는 동적인 특성을 패턴변환을 이용하여 시각화 함으로써 위조서명에 대한 안정성을 향상시킨 새로운 온라인 서명인증 알고리즘을 제안한다. 제안하는 첫 번째 패턴변환방식인 속도 평활화(Speed Equalization)는 서명과정의 시간적인 특성을 효율적으로 모델링하기 위하여, 주어진 서명의 시계열 패턴을 선 속도가 일정하도록 재구성함으로써 변환된 패턴을 생성한다 한편 두 번째 패턴변환방식인 속도변환(Velocity Transform)은 주어진 서명패턴을 수평/수직 속도 평면으로 매핑 함으로써 변환된 패턴을 생성한다. 이러한 변환을 통하여 원래의 서명과정에서의 동적인 특성이 변환된 도메인에서는 변환된 패턴의 모양에 반영되게 되므로, 변환된 패턴에 대한 형체분석(Shape Analysis) 을 통하여 효율적으로 동적인 특성에 대한 분석이 이루어진다. 본 논문에서 제안하는 모델의 장점은 변환된 패턴들이 본래의 서명패턴과 동일한 형태로 표현된다는 점이다. 따라서 기존의 많은 연구를 통하여 제안되어 은 대부분의 서명인식 알고리즘을 변환된 패턴에도 그대로 적용할 수 있다는 장점을 가진다. 271명의 6770개의 서명패턴으로 이루어 진 데이타베이스를 대상으로 한 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 방식을 사용한 경우, 1.17$\%$의 EER(Equal Error Rate)를 보여 제안된 변환을 사용하지 않은 경우의 1.93$\%$와 비교하여 성능이 현격하게 향상되었음을 보였다. 특히 위조서명에 대한 실험에서는 이 차이가 더욱 현저하여 본 논문에서 제안된 방식이 위조서명을 거부하는데 유용함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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