본 논문에서는 PML-트리라는 공간색인구조를 제안한다. PML-트리는 object distribution heuristics를 사용하여 공간 데이터 객체를 여러 개의 데이터 공간에 균일하게 배치함으로써 질의처리 속도를 향상시킨다. 두 가지의 object distribution heuristics(absolute crowd index와 relative crowd index)가 제안이 된다. PML-트리는 공간 객체를 분배함으로써 R+-트리의 말단 노드 내에 존재하는 데이터의 중복을 제거하면서, R-트리의 단점인 색인 사각형들 사이에 중첩을 허용치 않는다. PML-트리의 성능은 여러 타입의 테스트 데이터를 사용하여 MXR-트리와 비교된다. PML-트리는 MXR-트리에 비해 높은 공간활용도와 빠른 질의 반응시간을 보임으로써 공간 데이터베이스를 위한 효율적인 색인구조로 사용이 될 것으로 기대된다.
고정밀 위성영상의 자동분석은 지도제작, 감시, 자원탐사 등을 효율적으로 수행하는데 있어 중요하다. 그러나, 도심지역의 고정밀 위성영상의 자동분석은 그림자, 분광정보의 시변성, 영상의 복잡성 등 때문에 현재의 기술로 해결하기 어려운 부분들이 산재해 있다. 본 논문에서는 디지털 수치지도 상의 건물객체들을 고정밀 위성영상에 중첩하여 도심지역의 건물들의 변화 탐색을 용이하게 하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 수치지도상의 건물들을 매개변수화 하고, 전처리된 고정밀 위성영상에서 일반화된 Hough 변환 방법을 이용하여 탐색하고, 탐색된 부분에 중첩시킨다. 중첩된 영상은 건물들의 변화 여부를 빠르게 찾는데 도움을 줄 수 있다.
GIS에서 사용하는 다중 공간 조인은 두 개 이상의 공간 조인이 중첩된 표현이다. 이는 공간 조인에 비해 보다 많은 수행 사간을 필요로 하는데 이를 빠르게 처리하기 위한 병렬화 알고리즘에 대한 연구가 없었다. 이 논문에서는 다중 공간 조인을 다중 공간 여과와 다중 공간 정제로 나누어서 병렬화한다. 그리고, 정제 단계에서 효율적인 정제 수행을 위해 2단계 실행 방법을 제시하는데, 첫번째가 다중 공간 여과의 결과인 후보 객체 테이블에서 발생하는 객체 및 연산의 중복을 제거하기 위한 그래프 생성이고, 두번째가 그래프의 분할에 의한 병렬 정제이다. 그래프에 의한 정제가 그렇지 않은 방법에 비해 매우 높은 성능 향상을 보였으며 병렬 정제를 위한 태스크 생성 방법은 객체를 정점으로 표현하는 그래프에서의 중복 최소화 분할방법이 가장 좋은 성능을 나타내었다.
센서태그(Sensor Tag)는 기존의 RFID 태그의 특징을 그대로 유지하면서 사물의 온도 습도와 같은 정보를 추가로 획득하여 냉장 제품 등의 관리에 유용하게 사용 할 수 있는 태그이다. 이러한 센서태그에 의해 획득된 정보, 즉 센싱 데이터는 리더의 인식 영역 안에서만 획득할 수 있으며 센싱 데이터가 변화할 때마다 보고하거나 또는 주기적으로 보고를 하는 특징이 있다. 기존의 RFID 환경에서는 센싱 데이터를 단순히 속성 정보로 관리하므로 영역질의 등 센서태그 객체에 대한 질의를 처리하기 위해서 많은 연산이 필요하며 복합 질의 시 시스템 성능이 급격하게 저하된다. 본 논문에서는 센서태그 객체의 특성을 고려한 통합 데이터 모델을 제시하고 질의를 효율적으로 처리하기 위한 색인 기법을 제안한다. 그리고 동일 리더 인식영역 내의 센싱 데이터가 특정 값으로 집중되는 특성을 고려하여 데이터 삽입 시 강제 합병 기법을 이용하여 노드의 중첩으로 인해 검색 성능을 떨어뜨리는 문제를 해결한다.
본 논문은 유비쿼터스 스마트 공간에서 중첩 FOV와 비중첩 FOV에 대한 카메라 네트워크의 시공간 위상을 표현하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 다중 카메라들간의 움직이는 객체들을 인식 및 추적하였으며 이를 통해 카메라 네트워크의 위상을 결정하였다. 다중 카메라의 영상으로부터 여러 객체들을 추적하기 위해 여러 가지 방법들을 사용하였다. 우선, 단일 카메라에서 객체들의 겹침 문제를 해결하기 위해서 병합-분리(Merge-Split) 방법을 사용하였으며, 보다 정확한 객체 특성을 추출하기 위해 그리드 기반의 부분 추출 방법을 사용하였다. 또한, 비중첩 FOV를 포함하는 다중 카메라의 보이지 않는 지역에 대한 객체 추적을 위해 등장과 퇴장 영역간의 전이시간과 사람들의 외형 정보를 고려하였다. 본 논문에서는 다양한 등장과 퇴장 영역간의 전이시간을 추정하고 전이확률을 이용하여 무방향 가중치 그래프로써 카메라 위상을 가시적으로 표현하였다.
위치 기반 서비스(Location-Based Service)는 무선 통신에 기반 한 서비스로서 최근 그 중요성이 증대되고 있다. 차량, 선박과 같이 시간에 따라 위치를 변경하는 이동 객체(moving object)의 이동 경로는 궤적(trajectory)으로 표현된다. 이동 객체의 궤적 모니터링을 위한 데이터베이스에서는 이동객체의 위치를 추적할 뿐만 아니라 이동 경로를 감시하기 위한 궤적 질의를 효율적으로 지원해야 하므로 이동 객체의 궤적 정보를 효과적으로 관리하고, 빠른 검색을 제공하는 이동 객체 색인 방법이 필요하다. 이 논문에서는 먼저 기존 궤적 색인 구조에서 사장 영역 문제를 정의한다. 궤적 색인의 사장 영역은 궤적 보존 속성으로 인해 공간적 지역성을 고려되지 않기 때문에 발생한다. 이를 해결하기 위해 이 논문에서는 사장 영역 및 비단말 노드간의 중첩을 줄이기 위해 엔트리 재배치 기법을 제시하고, 제안된 색인과 기존 알고리즘을 사용하는 색인과의 성능비교를 통하여 제시한 색인의 우수성을 입증한다.
증강현실(Augmented Reality, AR) 기술은 현실 환경을 기반으로 컴퓨터에서 생성한 가상의 객체정보를 중첩해봄으로써 가상현실 상에서 느낄 수 없는 실감형 모델을 구현하는 기술이다. 본 연구에서는 토목공사 철근배근 작업에 증강현실 기술을 적용하는 방법론과 시스템 시제품을 구성하여 철근공사 작업의 증강현실 적용성을 검증하고 있다. 토목공사 현장의 여러 작업들 중에서 철근공사는 절차화된 매뉴얼방식보다는 숙련공의 경험적 방식에 의해 작업이 진행되는 대표적 공정이다. 이러한 공정에 증강현실을 적용하면 당초 계획도면과 비교하여 누락된 철근배근 및 상이한 배근 상태를 시각화하여 계측할 수 있으므로 시공성을 향상시킬 수 있다. 구축된 시스템은 3차원으로 모델링 된 철근객체를 실제 시공현장에 중첩하여 시각화함으로써 철근 조립공정들의 작업 이해도를 높이고, 검측단계에 활용함으로써 철근조립작업에서 발생할 수 있는 하자와 재작업으로 인한 비용증가를 억제할 수 있을 것이라 기대된다.
본 연구는 도로 네트워크를 분할한 뒤 네트워크 정합을 수행하는 방법론을 제안한다. 네트워크의 링크에 의해 둘러싸인 공간으로부터 폴리곤 객체를 생성하고 중첩기반 그래프 군집화 기법을 적용하여 이들 폴리곤 객체들의 대응 집합 쌍을 탐색하고, 이로부터 독립적인 정합을 수행하는 하위 네트워크 쌍을 얻었다. 이후 분할된 네트워크 데이터 쌍의 노드 집합에 Iterative Closest Point 알고리즘을 적용하여 기하보정을 수행한 후 하우스도르프 거리를 이용하여 1:N 링크 정합을 수행하였다. 제안된 방법의 효용성을 평가하기 위해 국가교통 DB센터에서 관리하는 KTDB의 네트워크 데이터와 국내 상용 차량 내비게이션 업체의 네트워크 데이터를 대상으로 알고리즘을 적용하고 결과를 평가하였다. 3m에서 18m까지 3m 간격으로 하우스도르프 거리에 임계값을 적용하여 네트워크를 정합한 결과 15m의 임계값에서 F-measure 기준 0.99의 정확도를 얻을 수 있었다.
모니터 기반의 AR(Augmented Reality) 시스템에서 카메라를 이용하여 얻은 실사와 가상 객체를 정확하게 중첩하기 위해서는 카메라의 정확한 위치와 방향을 파악하는 것이 필요하다. 그러나, 트래커는 카메라와는 별도의 장비로 설치되므로, 트래커와 카메라간의 불일치에 의하여 오차가 발생된다. 본 논문에서는 카메라의 위치 및 방향을 유전자 알고리즘을 이용하여 검출한 다음, 카메라와 트래커간의 보정행렬을 구하여 실제 운용시 트래커에서 얻어진 값을 보정하여 실사와 가상 이미지를 중첩하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 복잡한 AR 시스템에서 카메라와 트래커간의 오차를 제거하는데 효율적이다.
본 논문은 실시간 고해상도 비디오 스티칭을 위한 새로운 콘텐츠 보존 시접선 추정 알고리즘을 제안한다. 시접선 추정은 영상 스티칭 후 중첩 영역에서의 시각적 왜곡을 최소화하기 위한 요소 기술 중 하나이다. 기존 시접선 추정 알고리즘들은 요구되는 연산량과 메모리 사용량이 높은 최적화 알고리즘에 기반을 두고 있음에도 불구하고, 추정된 시접선이 객체를 피하지 못해 객체를 자르거나 반복하는 현상을 유발한다. 또한, 프레임 간의 추정된 시접선의 시간적 일관성이 부족하여 불필요한 잦은 변동이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 직선의 시접선을 활용하여 효율적이고 시간적 일관성이 있으며, 심층신경망 기반 객체 세그먼테이션 알고리즘을 활용하여 객체를 피하여 시접선을 형성하는 시접선 추정 알고리즘을 제안하고자 한다. 고해상도 360° 다중 시점 동영상을 사용한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘보다 짧은 시간에 시각적으로 유사한 360VR 동영상을 생성하는 시접선을 추정함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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