고정 격자 방식의 공간 색인 방법은 간단한 구조와 단순한 색인 과정, 구현의 용이성이라는 장점이 있으나 데이터의 분포에 영향을 많이 받아 밀집된 데이터를 처리하기에는 적합하지 못한 특성이 있다. 이에 본 논문에서는 고정 격자 색인 방법에 합병 정책을 적용하여 고정 격자 색인 방법의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법에 따르면 공간 효율성이 매우 증가하고 다른 공간 색인 방법에 비해 색인 과정이 단순해지며, 공간 색인의 성능이 다른 색인 방법에 비해 증가되는 장점을 가지고 있다.
공간 데이타베이스에서 가장 비용이 큰 공간 연산자는 공간 조인이다. 공간 조인은 두개의 데이타 집합으로부터 공간적인 조건을 만족하는 두 객체 쌍의 집함을 구하는 것이다. 지난 수년동안 공간 조인의 순차 수행 시간은 많이 향상되었지만, 그 웅답시간은 사용자의 요구를 만족시키지 못하고 있다. 그래서 공간조 인의 병렬 수행에 대한 연구가 자연스럽게 대두되고 있다. 공간 데이타베이스 관리 시스템에서 공간 데이타 의 관리의 용이성 및 부분 지역 검색의 효율성 등을 위해 고정 크기의 격자 구조를 갖는 고정 그리드를 이용 할 수 있다. 그러나 지금가지 고정 그리드를 이용한 공간조인의 병렬 처리에 관한 연구는 거의 없다. 이 논문에서는 고정 그리드를 이용한 병렬 공간 조인 알고리즘의 성능을 예측하는 비용 모델을 제시하 였는데, 이는 최소 경계 사각형(Minimum Bounding Rectangle : MBR)의 비교 횟수. 디스크 접근 횟수,메시지 전송 횟수 등을 근거로 하였다. 실제 데이타 및 인위 데이타 집합을 이용한 실험은 제안한 비용 모델이 정확함을 보여주었다. 이 비용 모델은 복합 공간 질의의 비용을 예측할 필요가 있는 공간 질의 최 적화를 위한 유용한 도구가 될 것으로 기대된다.
자바가상기계는 힙 영역과 자바 스택 영역에 객체와 스택 프레임을 할당할 공간이 없을 때 가비지 콜렉션과 함께 이미 해제된 힙과 자바 스택 영역을 재사용 가능하도록 메모리 공간을 재구성하게 된다. 한편 메모리 단편화로 인해 객체 또는 스택 프레임을 더 이상 할당하지 못하는 경우 자바가상기계는 컴펙션을 수행하여 메모리 단편화를 제거하면서 메모리를 재구성한다. 하지만 자바가상기계에서 메모리 재구성은 가비지 콜렉션및 컴펙션과 함께 길고 예측할 수 없는 지연시간에 의해 내장형 자바가상기계의 성능을 저하시키는 단점을 가진다. 본 논문은 소규모 내장형 자바가상기계의 성능을 개선하기 위한 방안으로, 가변 크기를 가지는 객체와 스택 프레임을 고정 크기로 변환하여 메모리를 할당하는 고정 크기 메모리 할당에 대해 기술하고 있다. 고정 크기 메모리 할당은 메모리 전체 사용율은 떨어지지만 외부 단편화가 발생하지 않기 때문에 회수된 메모리 공간을 재구성하지 않고도 힙 영역과 자바 스택 영역에 객체와 스택 프레임을 할당 가능하다. 본 논문에서 기술한 고정 크기 메모리 할당 방식으로 객체와 스택 프레임을 할당하게 되면 가변 크기 메모리 할당 보다 약 10% ~ 30% 효율향상을 보였다.
공간 색인의 하나인 그리드 파일은 공간 데이터 영역을 격자 형태의 셀로 분할하여 구성하는데 특히, 셀들의 크기가 모두 동일한 값으로 고정되어진 것을 고정 그리드(fixed grid)라고 한다. 셀들의 크기가 고정된으로 인해 샐 분할선 상에 객체가 존재하는 경우가 자주 발생하게 되고 이러한 객체들은 하나 이상의 셀에 의해 중복으로 참조된다. 중복 참조 객체는 1/10 시간을 증가시켜 질의 처리 시 성능 저하의 주요한 원인이 된다. 따라서 중복 객체를 효율적으로 처리 할 수 있는 클러스터링 알고리즘의 고안이 필요하다. 이 논문에서는 중복 참조 객체를 처리하기 위한 객체 클러스터링(Object clustering)과 셀 단위로 클러스터하기 위한 셀 클러스터링(Cell clustering) 알고리즘을 구현한다. 그리고 공간 질의 수행 시에 각 클러스터기법들에 대한 성능을 평가한다.
본 연구에서는 고정관념 위협이 노인의 공간 기억 및 정서인식기능에 미치는 영향을 확인하고, 개인이 지니고 있는 노화에 대한 인식에 따라 고정관념 위협의 효과가 다르게 나타나는지 검증해 보고자 하였다. 이를 위해 자발적으로 연구 참여 의사를 밝힌 60세 이상 노인 17명(남=7)을 대상으로 연구를 진행하였으며, 첫 번째 방문 시 K-WMS-IV와 MMSE를 포함한 기본 인지기능 검사를 실시하고, 자신의 노화에 대한 인식, 노화 불안, 노화에 대한 태도, 연령 정체성 척도에 응답하도록 하였다. 두 번째 방문 시, 실험군의 경우 노화가 인지기능을 저하시킨다는 스크립트를 읽도록 하여 고정관념 위협에 노출시켰으며, 대조군의 경우 중립적인 스크립트를 읽도록 하였다. 고정관념위협을 조작한 이후 공간 작업기억 과제 (콜시 블록 태핑 과제)와 정서 인식 과제 (얼굴표정 정서인식 과제)를 수행하도록 하고, 수행의 정확도를 관찰하였다. 연구 결과, 고정관념 위협에 노출된 노인 군이 그렇지 않은 노인 군에 비해 정서인식 과제에서 유의하게 저조한 수행 정확도 (p<.05)를 보였다. 또한 자신의 노화에 대한 인식과 고정관념 위협 사이에 상호작용 효과가 확인되어(p<.05), 자신의 노화에 대한 인식이 긍정적인 노인들은 고정관념 위협에 노출되더라도 정서인식 과제와 어려운 공간 작업기억 과제에서 대조군과 유사한 수행 정확도를 보인 반면, 자신의 노화에 대한 인식이 부정적인 노인들은 고정관념 위협에 노출되었을 때, 매우 저조한 수행 정확도를 나타내는 양상을 보였다. 따라서 본 연구에서는 고정관념 위협이 노인의 정서인식 기능에 부정적 영향을 미치는 것을 검증하였으며, 자신의 노화에 대한 긍정적 인식이 고정관념 위협으로 인한 인지기능 저하의 보호 요인으로 작용한다는 것을 확인하였다.
최근 재해 예방 및 공간정보 구축 분야에 경제적이고, 효율이 높은 무인항공기에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 무인항공기에 대한 높은 관심에도 불구하고 이에 대한 정확도 검증이나 활용성 평가에 대한 연구는 충분히 이루어지지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 고정익 무인항공기를 이용하여 DSM과 정사영상을 생성하고, GNSS 측량과 비교하여 정확도를 평가하였다. 연구를 통해 무인항공기에 의한 정사영상은 축척 1:1,000 수치지도 갱신에 활용이 가능함을 제시하였다. 또한 지상라이다를 이용하는 방법과 인력 및 시간의 비교를 통해 고정익 무인항공기의 활용성을 평가하였다.
대부분의 공간색인 방법들은 공간객체의 분포가 균일하지 않다는 가정 하에 만들어졌다. 이 가정은 실제의 응용분야에 일반적으로 적용된다. 반면에 균등한 공간객체의 분포를 위하여 만들어진 공간색인 방법들도 몇가지 있다. 예를 들어, 고정 격자 방식의 공간색인 방법은 균등한 공간객체에 대한 색인 방법으로 매우 좋은 성능을 보이며, 색인과정이 매우 단순하다는 장점이 있다. 본 논문에서는 비균일적인 공간객체의 분포를 균일분포로 변화한 다음 고정 격자 방식의 공간색인을 적용하는 방법을 제안한다. 이 방법에 따르면, 공간효율성이 매우 증가하고, 빈 공간이 줄어들어 드는 등 공간색인의 성능이 다른 색인방법에 비하여 매우 증가하며, 색인과정이 단순하여 지는 장점을 가지고 있다.
항공기에 장착되어 1개 지점을 수직 및 경사각도로 5면에서 촬영하는 항공용 다각촬영 카메라를 비롯한 항공용 멀티센서는 항공기라는 공간상의 제약으로 인해 다양한 각도로 센서를 고정하기에 어려움이 있다. 또한 항공기 운항 중 기류변화등으로 인해 촬영예상 지역을 벗어나 촬영되기 쉽다. 이에 항공용 센서의 자세를 연직방향으로 유지 시켜주는 기존 항공용 마운트를 활용할 수 있으면서, 다양한 각도로 센서를 고정할 수 있는 장치를 개발하였다.
최근 무선/이동 통신 기술과 GPS 기술의 발달은 휴대폰을 소지하고 이동하는 사람이나 GPS 수신기를 탑재한 차량과 같은 이동객체의 위치 정보와 관련된 서비스의 제공을 가능하게 하였다. 이러한 환경에서 연속적으로 변경되는 이동객체의 위치 정보는 데이터베이스에 빈번한 갱신 연산을 요구하게 되고, 이는 전체 시스템의 성능을 저하시키는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 R-Tree와 같은 공간색인 구조를 확장하여 갱신 효율을 높이기 위한 연구가 진행되어 왔지만, 시스템의 전체 성능은 오히려 저하되는 문제를 가져왔다. 이 논문에서는 이동객체의 질의 처리 성능뿐만 아니라 객체의 빈번한 위치 갱신을 효율적으로 처리할 수 있는 방법으로 고정 그리드와 R-Tree를 혼합한 형태의 색인 기법을 제안한다. 제안된 색인 기법은 R-Tree에서 색인의 재조직화로 인해 갱신 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위하여 셀 기반 색인 기법인 고정 그리드를 이용하여 이동객체의 위치 정보를 저장하고, 고정 그리드에서 객체의 편중 분포로 인한 오버플로 문제를 처리하기 위하여 오버플로가 발생한 각각의 셀들을 R-Tree로 관리한다. 또한, 객체의 밀도가 낮은 셀들을 하나의 버켓으로 공유하여 관리함으로써 저장 공간을 효율적으로 활용한다. 제안된 방법을 다양한 평가 요소를 통해 실험한 결과, 기존의 R-Tree보다 뛰어난 갱신 성능을 보였으며, 질의 처리에 대해서도 성능이 향상되었음을 보였다.
안구의 운동은 시각 환경에서의 진행중인 정보처리와 관련된 지각적, 인지적 과정을 밀접히 반영하는 중요한 지표로서, 특히 공간 지각과의 상관은 비교적 명확히 확립되어 있다. 본 연구는 공간지각에 관여하는 안구운동의 특성을 파악하여, 공간지각을 반영하는 안구운동 지표를 개발한다는 목표 아래, 피험자가 느끼는 공간의 확장과 축소의 특성을 이중도약과제(double-step paraeigm)를 사용하여 관찰한 것이다. 이중도약과제는 도약(saccadic)안구운동의 오차를 유발시키는 실험기법으로, 두개의 시각자극을 하나씩 연속적으로 보여주되, 두번째 자극은 안구운동이 일어나는 도중에 제시하는 것으로서, 인위적으로 왜곡된 공간에 대한 피험자의 공간적응을 관찰하는데 사용되었다. 이 과제는 다시 자극의 이차도약 방향에 따라 축소감 조건과 확장감 조건으로 나뉘었고, 머리운동의 역할을 판별하기 위해 머리를 고정한 조건과 머리를 자유롭게한 조건으로 분류되었다. 그 결과 머리가 고정된 상태에서는 축소감 조건에 대한 적응이 확장감 조건에서보다 더 빨리 일어나고, 그 적응후의 시선이동의 변화량에서도 축소감 조건이 더 크게 나타났다. 또한 머리를 자유롭게 할 공간 지각의 정확성이 증가하며, 축소감과 확장감 경험속도의 차이가 약 49.2%까지 해소되었으나, 여전히 축소감의 경험이 더 잘 일어났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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