내용기반 이미지 검색을 위한 기존의 대부분의 기법들은 이미지 데이터에 효과적으로 적용할 수 있는 고차원의 색인구조를 고려하지 않았다. 이 연구에서는 이미지 데이터베이스에서 보다 효율적이며 정확도가 높은 검색결과를 기대할 수 있는 색상 특징 데이터 표현방법인 ECCV기법, 모양 특징 데이터 표현방법인 EPA기법을 소개한다. 또한 고차원 데이터에 대해서도 검색속도를 향상시킬 수 있는 새로운 다차원 공간 인덱스 구조인 XS-트리를 제안한다. 이 방법을 이용하면 특징표현단계에서는 차원의 수가 증가되어 저장에 필요한 공간을 많이 요구하지만 인덱싱 단계를 거치면 이미지 검색 속도가 향상되며 정확한 이미지를 검색 할 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 새로운 내용기반 영상 검색 방법인 'query-by-gesture'를 제안하고 이를 본 논문의 영역기반 영상 검색 도구인 FRIP시스템에 적용하였다. 'query-by-gesture' 검색 방법을 이용하여, 사용자는 마우스나 다른 스케치 도구를 사용하지 않더라도 컴퓨터에 부착된 카메라를 이용하여 쉽고 편리한 방법으로 찾고자 하는 객체를 검색할 수 있다. 또한 본 논문에서 제안하는 'query-by-gesture' 방법은 다른 동작 인식 방법에서 문제점으로 제기되는 속도 문제를 해결하기 위해 색상을 이용하여 손 영역을 찾아내고 찾아진 손가락 끝점에 local 윈도우를 적용시켜 빠르고 효율적인 검색 환경을 제공하도록 설계되었다.
기가비트 속도를 지원하는 고속 라우터의 IP 주소 검색은 소프트웨어로 구현할 수 없다는 일부의 믿음과는 달리 소프트웨어만으로도 고속 IP 주소 검색의 구현이 가능하다. 기가비트 라우터의 IP 주소 검색은 최장 프로픽스일치 기법을 사용하여 라우팅 엔트리를 검색하는데, 56Gbps 속도를 지원하기위해서는 평균 513byte의 패킷을 800 nsec 이하의 속도로 처리하여야 한다. 본 논문에서는 범용 펜티엄 프로세서의 캐쉬 크기에 적합한 고속 라우팅을 위한 포워딩 테이블 구조를 제안하였으며, 400 MHz의 페티엄 II 프로세서를 이용한 실험에서 초당 수백만개의 IP 주소 검색을 실현하였다. 제안된 포워딩 테이블은 약 48,000여개의 실제 라우팅 엔트리에 대해 284Kbyte의 매우 작은 크기로 작성되었는데, 이 크기는 펜티엄 프로세서의 L2 케쉬에 저장될 수 있는 작은 크기이다. 제안된 포워딩 테이블을 이용한 평균 검색 시간은 라우팅 테이블 별로 320~530 nsec가 소요되었다.
기술의 발달로 CPU의 속도는 메모리의 속도에 비해 급속한 속도로 발전하였다. 그 결과 데이터베이스 시스템을 포함한 다른 컴퓨터 응용분야에서 메모리의 접근속도가 병목현상을 일으키게 되었다. 그래서 메모리의 접근 속도를 줄이기 위해 캐시 메모리가 도입되었고, 이를 활용하여 CPU 캐시를 효율적으로 활용하기 위한 많은 연구들이 있었고, 그 중 하나가 CST(Cache Sensitive T-tree)이다. 이 인덱스 구조는 점 검색(Point search)에서는 좋은 성능을 보이지만 범위 검색(range search)에서는 그렇지 못하다. 본 논문에서는 범위 검색(range search)을 위한 CST-tree에 대한 구축 기법을 제안한다.
일반적으로 사용하고 있는 X-선 검색장치는 대상물의 단면 정보만을 제공하고 있기에 검색 대상체를 식별에 어려움이 있어 이에 대한 개선이 요구되어 왔다. 스테레오 X-ray 시스템은 기존의 검색장치에 라인센서를 추가하여 검색 대상체에 대한 추가적인 정보를 제공함으로써 검색 효율을 높이도록 고안되었다. 본 논문에서는 선행 연구를 통해 개발된 스테레오 X-선 검색장치의 검색 속도를 향상시키기 위하여 정밀제어를 위한 제어부를 설계하고 이를 통해 이동체와 검색기의 스캔 속도를 동기화 하고 대상체의 검색 속도를 개선하였다. 본 연구의 결과는 대형 화물 스캔 장치 및 고속화물 스캔 장치 개발을 위해 활용될 수 있다.
본 논문에서는 파일 검색 엔진에 대해 모델링하고, 파일 검색의 정확도와 속도 향상을 위해 파일내의 내용들을 이용한 가중치 값 기반의 파일 검색 방식을 제안한다. 대부분의 파일 검색 엔진들은 빠른 검색 속도의 한계로 KMP와 같은 스트링 매칭 알고리즘을 사용해 왔다. 그러나, 이런 종류의 알고리즘들은 사용자가 원하는 파일들을 정확하게 찾아 주지는 못한다. 따라서, 모바일 환경에서 파일내의 내용들을 이용한 가중치 값 기반의 검색 엔진을 제안하고, 기존 방법들과 비교를 통해 제안한 방법의 우수한 성능을 증명한다.
본 논문에서는 Bipartite 매칭을 이용한 2D/3D 검색 시스템을 제안한다. 2D/3D 검색 시스템에서 3D 물체 사이의 유사도는 각각의 2D 실루엣 이미지들간의 매칭을 통해 얻어진다. 그러나 기존의 매칭 방법은 전체 매칭(Fuii MatchinE) 방법으로 연산량이 많기 때문에 Bipartite 매칭 방법을 사용하여 연산량을 줄이고 검색 속도의 성능을 향상시킨다. 기존의 방법과 제안된 방법의 검색 속도 비교를 통해 Bipartite 매칭을 이용한 2D/3D 검색 시스템의 효율성을 나타낸다.
장면 전환 검출 알고리듬은 매 프레임마다 프레임간의 밝기차나 히스트그램 차이를 계산하므로 계산량이 많으며, 검출 속도 또한 느리게 된다. 검색 속도의 향상을 위해 시간적 표본화 방법이 제안되었으나, 적절한 검색 간격을 선택하는 어떠한 기준이나 방법도 제시되지 않았으며, 따라서 검색 간격을 경험에 의해 선택할 수밖에 없었다. 이 논문에서는 동영상의 통계적, 특성, 장면 전환 검색 간격과 장면 전환 검출 시간의 관계를 수식으로 유도하고 실험으로 확인하였다. 또한 최적의 표본화 간격을 유도된 식으로부터 구하고, 동영상의 평균 장면 전환 간격과 관계함을 보였다. 평균 장면 전환 간격이 알려져 있지 않은 동영상에 대해서 최적 검색 간격을 추정할 수 있는 알고리듬을 제안하였다.
본 연구는 한국산 바늘이리응애아과 (Typhlodrominae)에 대한 종과 속의 검색표와 각 종에 대한 목록을 작성하였다. Typhlodromus coryli Wu and Lan, 1991 (생강이리응애)는 한국에서 처음으로 보고된다. 바늘이리응애아과에는 바늘이리응애속 (Kuzinellus Wainstein), 느릅이리응애속 (Paraseiulus Muma), 서양이리응애속 (Galendromus Muma), 그리고 대중이리응애속 (Typhlodromus Scheuten) 등 4 속이 있다.
2000년대 중반부터 인터넷 검색 트래픽을 활용한 다양한 연구가 진행되었다. 대표적으로 구글은 미국의 독감 발병 상황을 인터넷 유저의 검색 패턴을 통해 예측하는 서비스를 만들기도 하였다. 교통지표 역시 인터넷 검색 패턴과 유사할 수 있다는 가설을 확인하기 위하여, 검색 트래픽 데이터를 활용하여 고속도로의 진입 교통량과 구간 속도를 추정하는 모형을 구축하고 적합도 등을 확인하는 것이 본 연구의 목적이다. 그 결과, 첫째, 출퇴근의 상시적 통행이 이루어지는 지점의 TCS 진입 교통량 모형은 구글 검색 트래픽이 입력변수로 우수하였고, 검색 트래픽과는 음의 상관관계를 보였다. 둘째, 여가 통행이 집중적으로 나타났던 지점의 TCS 진입 교통량 모형은 네이버의 검색 트래픽이 입력변수로 선정되었으며, 검색 트래픽과는 양의 상관관계가 나타났다. 셋째, VDS 속도의 경우 시계열 도표상 검색 트래픽과 음의 상관관계를 보였다. 넷째, 검색 트래픽을 입력변수로 활용한 전이함수 잡음 시계열 모형은 그렇지 않은 시계열 모형에 비해 비교적 적합도가 우수하다는 결과를 도출하였다. 다만, VDS 속도 모형의 경우 다수의 입력변수가 포함되고 모형 계수의 부호가 상이함에 따른 한계가 존재하였다. 향후 검색 트래픽의 출처나 검색어, 혹은 시차 및 집계 단위에 대한 추가적 연구가 진행된다면, 교통 분야의 빅 데이터 연구시 활용 폭이 넓어질 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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