최근에 들어와 정보통신기술의 발전속도는 가속화되고 있으며, 그에 따른 파급효과도 엄청나게 나타나고 있다. 오늘날의 정보통신기술은 과거 전화나 팩스, 또는 TV를 이용하여 정보를 전달한 것과는 달리 인터넷을 통해 전세계를 하나의 거대한 정보망으로 연결시키면서 시ㆍ공간을 압축화시키고 있다. 정보통신기술의 발전은 거리의 장벽을 허물고 물리적 거리의 중요성을 갈수록 약화시키면서 지구촌 시대를 열어가고 있다.(중략)
공간 도약법(space leaping)은 가속화된 영상순서 볼륨 렌더링(image-order volume rendering) 방법의 하나로서 광선 추적 시 빈 공간을 식별하여 도약하도록 함으로써 렌더링 속도를 향상시킨다. 이 방법은 렌더링 속도는 빠르지만 공간 도약을 위한 자료구조를 만들기 위한 전처리 시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 공간 도약법에서 도약 거리를 기존의 방법보다 두 배로 하는 미리 보기 샘플링 방법을 제안한다. 이 방법은 렌더링 속도의 큰 변화없이 전처리 과정인 거리 맵 생성의 시간을 단축시킬 수 있으며, 기존의 방법보다 렌더링 속도를 빠르게 하는 효과도 있다.
본 논문에서는 순환적인 검색공간과 장애물이 존재하는 검색공간에서 객체들을 클러스터링할 때 고려해야하는 CCD(Clustering with Circular Distance) 문제와 COD(Clustering with Obstructed Distance) 문제를 연구하였다. 그리고 다차원 검색공간에서 삽입이나 삭제가 빈번히 발생하는 객체들을 효율적으로 클러스터링하기 위한 새로운 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 제안한 클러스터링 알고리즘에는 CCD 및 COD 문제를 해결하기 위한 거리 함수가 정의된다. 그리고 최소의 연산 시간으로 높은 공간 국부성을 갖는 클러스터들을 생성하기 위한 클러스터링 방법이 포함된다.
공간 데이터 마이닝을 위한 기존의 클러스터링 기법들은 점 객체만을 대상으로 한다. 즉, 선이나 면 같은 다양한 공간 객체들을 지원하지 못한다. 이것은 클러스터링 과정에서 객체들 간의 거리 계산에 있어서, 점 객체는 용이하지만 선과 면인 경우에는 어렵기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 균등 격자를 이용한 클러스터링 기법을 설계한다. 세부적으로 이 기법에서는 다각형 객체들 간의 거리 계산을 균등 격자를 이용하여 단순화시킴으로서 거리 계산에 따른 시간과 비용을 줄일 수 있다.
효과적인 볼륨렌더링을 위해서는 빠른 속도와 고화질이라는 두 가지 조건을 모두 충족시켜야 한다. 기존에 사용된 광선추적법은 화질이 좋은 반면에 실시간 렌더링을 하기에는 한계가 있었다. 공간 도약법은 빈 공간에 대한 샘플링을 생략함으로써 렌더링 속도를 향상시킬 수 있으나 관측조건에 따라 성능이 저하되는 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 공간 도약법을 개선하여 관측조건과 무관하게 고화질을 유지하면서 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 여기서는 뷰 평면을 균일한 격자로 분할하고 각 격자내에서 가장 가까운 객체의 표면까지의 거리를 구한 후 그 위치부터 공간 도약함으로써 속도를 향상시킨다.
근사문자열매칭 알고리즘은 검색엔진, 컴퓨터보안, 생물정보학 등 많은 분야에서 연구되고 있다. 근사문자열매칭에서는 거리함수를 이용하여 오차를 측정한다. 거리함수로는 해밍거리, 편집거리, 확장편집거리 등이 있다. 이때 확장편집거리는 mn) 시간과 공간에 계산할 수 있으며, 최근 m개의 쓰레드를 이용하여 O(m+n) 시간과 O(mn) 공간을 이용한 병렬알고리즘이 제시되었다. 본 논문에서는 기존의 확장편집거리를 계산하는 병렬알고리즘을 개선한 효율적인 병렬알고리즘을 제시한다. 기존의 병렬알고리즘을 최적화하고, 기존의 병렬알고리즘, 전역메모리만 사용한 최적화된 병렬알고리즘, 공유메모리를 활용한 최적화된 병렬알고리즘의 수행시간을 비교한다. 실험 결과, 개선된 병렬알고리즘이 기존의 병렬알고리즘보다 전처리단계에서 16 ~ 63배 이상, 모든 단계에 대해 19 ~ 24배 이상 빠른 수행시간을 보였다.
한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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pp.99-108
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2006
대형 할인점 매출 데이터는 G-CRM, 에어기어 마케팅(Area Marketing)에 활용하기 위해 고객의 구매정보와 위치정보를 포함한다. TM중부좌표로 이루어진 고객 위치정보를 이용하여 지점간의 거리를 구할 수 있다. 서로 다른 위치에서 통시에 측정된 자료들이 공간적인 변인에 의하여 영향을 받는다면, 공간적인 변인의 함수식에 의한 예측모형을 설정하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 공간적인 변인으로 거리가 주어졌을 때, 대형 할인점 매출 자료에 대한 세미베리오그램(Semi-Variogram)의 모형을 추정하고, 관측되지 않은 지역에 대한 할인점 이용권을 공간예측기법으로 예측하였다. 그리고 공간예측 기법을 통해 예측된 할인점 이용권을 토대로 할인점 이용권 지도를 작성하였다. 또한 매출 데이터의 공간이상치 탐지를 위한 방법을 제시하고 실례로 알아보았다.
공간 데이터 마이닝을 위한 기존의 클러스터링 기법들은 점 객체만을 대상으로 한다. 즉, 선이나면 같은 다양한 공간 객체들을 지원하지 못한다. 이것은 클러스터링 과정에서 객체들 간의 거리 계산에 있어서, 점 객체는 용이하지만, 선과 면인 경우에는 어렵기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 균등 격자를 이용한 클러스터링 기법을 설계한다. 세부적으로 이 기법에서는 다각형 객체들 간의 거리 계산을 균등 격자를 이용하여 단순화시킴으로서 거리 계산에 따른 시간과 비용을 줄일 수 있다.
수자원에 대한 효율적 활용 요구가 증대됨에 따라 한반도 수리적 특성을 보다 정밀하게 모의하고 이를 활용한 의사결정이 요구되고 있다. 한반도는 지리적 특성상 약 70%가 산학 구조로 되어 있어서 지형적 기상 현상이 복잡하여 가뭄지수의 공간 보간에 어려움이 있다. 따라서 지형적 특성-거리, 고도, 해양에서의 거리, 지향면 등을 고려할 수 있는 PRISM 기법을 기존의 공간 보간 기법과 비교 분석하여 한반도 전역의 가뭄 특성에 적합한 공간 보간 기법을 검출하고자 하였다. 자료의 분석은 기상청에서 제공하는 강우 관측소중 40년 이상의 연한을 가지고 있는 60개 지점을 선정하여 분석하였으며 방법 간의 비교는 지점을 선정하여 추정된 오차를 기초로 하여 판단하였다. 분석결과 PRISM 기법이 복잡한 지형적 특성을 가진 지역에서 더 적합한 방법으로 나타났다. 향후 연구에서는 미개측 지역의 가뭄지수 분석을 시행하여 관측소가 설치되지 않은 지역의 적합한 가뭄 특성을 분석하여 효율적인 수자원 활용을 위한 적절한 의사결정 지표를 선정하고자한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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