본 연구의 주목적은 공간그리드의 조형요소로서 3차원 유닛의 역할과 구성을 탐구하는 것이다. 따라서 공간그리드와 3차원 유닛의 상호관계와 역할, 유닛의 유형 및 구성방식과 이에 영향을 미치는 요인들이 파악된다. 또한 각각의 형태적 특성 및 조합이 공간그리드 전체의 형상에서 드러내는 효과를 확인하여 전반적인 형태구성의 틀을 제시하고자 한다.
코호넨(T. Kohonen)의 자기조직화지도(Self-Organizing Map; SOM)은 저차원 그리드 공간에 고차원 다변량 자료를 축약하여 시각적으로 나타내는 비지도 학습법의 일종으로 최근 들어 통계 분석자들이 많은 관심을 가지고 있는 분야이다. 그러나 SOM은 개체공간의 연속형으로 표현되는 개체를 저차원 그리드공간에 승자노드에 비연속적으로 표현한다는 단점을 지니고 있다. 본 논문에서는 SOM을 통계적 목적으로 사용하기 위해 요구되는 그리드공간에 개체를 연속적으로 표현하는 방법들을 제안하고 활용 예를 제시하고자 한다
본 논문에서는 사용자의 가상환경 내의 위치 정보에 대한 감각을 향상시키는 방법론으로서 햅틱 피드백(haptic feedback)과 사운드 피드백(sound feedback)의 모달리티를 활용한 그리드(grid)를 제안한다. 제안된 그리드는 사용자의 3차원 공간 내의 움직임(explorative procedure)에 추가적인 비 시각적인(non-visual) 위치정보 피드백을 부여하는데 그 목적을 두고 있다. 햅틱 모달리티를 활용한 3차원 그리드는 SensAble사의 PHANTOM(R) Omni$^{TM}$ 를 활용하여 설계되었으며, 사운드 모달리티를 활용한 경우 저주파 배경음의 주파수 특성(frequency characteristics of sound source)을 사용자 손의 공간 좌표값에 근거하여 재생 시의 표본 추출 비율(sampling rate)를 연속적으로 바꾸는 방식으로 설계되었다. 이러한 공간 그리드는 두 모달리티 각각의 독립적인 제시 및 동시 제시/제거를 통해 평가되었으며, 동시 제시의 경우 두 모달리티간의 어긋남(cross-modal asynchrony)이 없도록 설계되어 사용자의 공간 작업 시 모달리티간의 조화 (manipulating congruency)를 확보할 수 있도록 하였다. 실험을 통해 얻어진 결과는 그것의 통계적 유의미성을 분석하기 위해 다원변량분석과 사후검증(Turkey. HSD)을 거쳐 해석이 되었다. 공간 내 특정 좌표 선택을 기준으로 하는 그리드의 사용자 평과 결과, 3차원 내의 움직임에 대해 햅틱 및 사운드 피드백의 비 시각적 피드백은 사용자의 공간 작업의 오차를 줄여 주고 있음이 확인되었다. 특히 시각적인 정보만으로 확인하기 어려운 Z축 상의 움직임은 그리드의 도움으로 그 오차정도가 50% 이상 줄어 드는 것으로 확인되었다(F=19.82, p<0.01). 이러한 시각적 정보를 보존하는 햅틱, 사운드 피드백 방식을 HCI의 중요한 요소인 사용성과 유용성과 연관시켜 MMHCI(multimodal human-computer interaction) 방법론으로의 적용 가능성을 검토해 본다.
대용량의 공간 데이터베이스로부터 임시적이고 유용한 지식을 자동적으로 추출하는 공간데이터 마이닝은 데이터양의 급격히 증가하면서 필요성이 더욱 증대되고 있다. 공간데이타 마이닝에서 데이터를 분석하여 유사한 그룹으로 분류하는 것은 중요한 분야이며, 이를 위해서는 공간 클러스터링 과정이 먼저 수행되어야 한다. 이러한 공간 클러스터링에서 가장 중요한 점은 클러스터링에 드는 비용의 감소와 점 공간객체에 한정된 클러스터링이 아닌 선 및 다각형 객체들의 클러스터링도 가능해야 한다. 본 본문은 이를 위하여 공간지역성을 보장하는 대표적인 공간분할 방법인 그리드 셀을 이용한다. 기존의 클러스터링에서 사용되는 객체들 간의 거리 계산을 인접한 그리드 셀들 간의 관계 연산으로 대체시키는 것이 핵심아이디어이다. 이 방법은 기존 클러스터링에서 객체들 간의 거리 계산으로 인한 비용을 현저하게 줄일 수 있고, 선 및 다각형 객체들의 클러스터링도 가능하게 하는 장점이 있다.
이동체란 시간 변화에 따라 연속적으로 위치가 변화하는 객체를 말한다. 이러한 이동체는 기존의 공간 데이터와는 달리 이동체의 위치변경 보고에 따라 지속적인 갱신연산을 발생시키는 특징을 가지고 있다. 이동체의 현재 색인에 있어 트리 기반의 색인 구조는 빈번한 갱신에 대한 색인의 변경 비용이 크므로 부적합하다. 확장 해쉬 기반의 그리드 파일 색인은 갱신연산의 비용이 적고, 그리드를 동적으로 구성하므로 공간 활용도가 높으며 영역 질의에 우수한 장점을 가지고 있다. 그러나 빈번한 갱신연산으로 인하여 해당 색인의 반복적인 분할/합병 비용을 발생시키는 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 메인 메모리 기반의 그리드 파일을 구성하고, 빈번한 갱신연산에 따른 색인의 반복적인 분할/합병 비용을 제거하기 위한 합병정책을 제안한다. 특히 시간에 따라 해당 이동체의 수가 지역에 따라 변화하므로 이동체의 이동을 고려한 합병정책을 제안한다.
본 논문은 RGB 컬러 3 채널에 대해 공유되는 홀로그램 픽셀 피치를 사용하여 3 차원 장면의 라이트 필드 데이터에서 비호겔 기반 컴퓨터 생성 홀로그램(CGH)을 합성하는 방법을 제안한다. 비호겔 기반 CGH 기술은 라이트 필드의 광선 각도를 평면 파면의 공간 주파수로 해석하여 주어진 라이트 필드 데이터에서 임의의 반송파로 연속 파면을 생성한다. 그러나 광선 각도와 공간 주파수 관계는 파장에 따라 달라지므로 라이트 필드 데이터에서 공간 주파수 샘플링 그리드가 달라져서 홀로그램 재구성에서 색 수차가 발생한다. 제안하는 방법은 가장 작은 청색 회절각이 라이트 필드의 시야를 커버하도록 모든 색상 채널에 공통적인 홀로그램 픽셀 피치를 설정한다. 그런 다음 라이트 필드를 파란색 파장의 공간 주파수 범위와 빨간색 파장의 샘플링 간격으로 보간하여 모든 색상 채널에 공통적인 공간 주파수 샘플링 그리드를 설정한다. 공통 홀로그램 픽셀 피치 및 라이트 필드 공간 주파수 샘플링 그리드는 홀로그램 재구성에서 색상 수차 또는 라이트 필드에 포함된 정보 손실 없이 컬러 홀로그램 합성을 보장한다. 제안된 방법은 다양한 테스트와 리얼 3D 장면의 컬러 라이트 필드 데이터를 사용하여 검증되었다.
최근 공간 네트워크에서 대용량 이동객체의 위치정보를 관리하기 위한 DS-GRID(distributed S-GRID)가 제안되었다[1]. 그러나 DS-GRID는 균일 크기의 그리드 셀을 이용하기 때문에, 실제 응용에서 빈번히 발생하는 이동 객체의 쏠림 현상을 효율적으로 관리하지 못하는 단점을 지닌다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 이동객체의 밀도에 따라 그리드 셀을 동적으로 분할하는 동적 분산 그리드 기법을 제안한다. 아울러 이를 위한 k-최근접 질의처리 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 성능 평가를 통해 이동객체의 쏠림 현상이 발생하였을 경우, 제안하는 동적 분산 그리드 기법이 검색 및 업데이트 성능 측면에서 DS-GRID 보다 우수함을 입증한다.
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.
그리드 맵에서의 경로 찾기는 로보틱스, 지능형 에이전트, 컴퓨터 게임 등의 분야에서 보편적으로 다루어지는 문제이다. 기술의 발전에 따라 게임의 가상 세계는 점점 정교하고 사실적으로 표현되는 추세인데, 이는 그리드 타일의 수가 너무 많아져 경로 탐색 시간이 증가한다는 단점을 수반한다. 본 논문에서는 축소된 상태 공간을 생성하고 이에 대한 경로를 사전계산하는 오프라인 전처리 과정을 통해, 실시간 질의에 대해 빠른 응답을 가능하게 하는 경로 찾기 알고리즘을 제안한다. 전처리 과정에서는 그리드 맵상의 자유 공간을 수직 분할하고, 분할된 영역들을 노드로 하는 연결 그래프를 생성하고, 모든 노드 쌍에 대한 경로를 행렬 형태로 저장한다. 실시간 쿼리 단계에서는 질의 점이 속하는 노드들을 찾고, 그에 해당하는 저장된 경로를 검색한다. 그리드 기반 경로 찾기의 수준기표로 이용되는 맵들의 집합에 대해 제안한 방법을 시뮬레이션하여, 탐색 공간과 탐색 시간이 획기적으로 감소됨을 확인한다.
본 논문에서는 그리드 분할과 매핑함수에 기반하여 영역질의 성능향상을 위해서 기존에 제시된 디클러스터링 방법들을 다차원 공간에 대해서 적용할 때의 문제점을 분석하고 해결법을 제시한다. 다차원 공간에 대해서 기존에 제시된 방법들을 적용할 때의 문제점은 각 차원의 분할 횟수가 적고(대부분 이진 분할이 발생함) 극히 작은 선택률에 대해서도 영역질의 각 차원의 길이가 커지기 때문에 발생한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 다차원 공간의 다양한 그리드 분할방법에 대해서 수학적으로 성능을 예측하는 모델을 제시한다. 제시한 수학 모델을 이용하여 가능한 다양한 그리드 분할 방법들 가운데 영역질의와 겹치는 그리드 셀의 수를 감소시키는 분할 방법을 선택할 수 있으며, 이는 디클러스터링 알고리즘의 전체 성능향상으로 귀결된다. 다양한 실험결과, 본 논문에서 제시한 분할 방법을 적용할 때, 기존에 제시된 디클러스터링 알고리즘의 성능을 최대 2.7배까지 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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