최근 각광을 받고 있는 데이터 마이닝 분야에서 데이터 마이닝 툴과 시스템의 등장으로 상호적이고 사용하기 쉬운 GUI 환경의 강력한 데이터 마이닝 질의 언어가 필요하게 되었다. 공간 데이터 마이닝은 공간 데이터에서 유용한 지식을 발견하기 위한 데이터 마이닝의 한 부문이며 공간 데이터는 점, 선, 사각형, 다각형 등으로 이루어져 있다. 공간 데이터 마이닝은 지리정보시스템(GIS)과 더불어 최근에 많은 관심과 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편, 공간 데이터 마이닝을 위한 질의 언어와 그 언어에 기반한 공간 데이터 마이닝 질의 처리 및 최적화에 대한 연구가 중요하게 대두되고 있다. 공간 데이터에 대한 마이닝은 일반 관계형 데이터베이스에서의 질의 언어로는 표현이 불가능하다. 본 연구에서는 먼저 공간 데이터 마이닝 질의언어를 정의, 설계하고 질의 언어에 결과 표현 방식과 결과 데이터 집합의 저장을 명시하여 질의 표현의 효율을 높이는 방식을 제시하였다. 또한 공간 데이터 마이닝을 위한 질의 처리 및 최적화 과정을 질의에 기반한 공간 실체화 뷰의 생성과 유지, 인덱스 활용을 통한 질의 재사용, sampling 마이닝 질의 option 등의 방법론을 이용하여 제시하였다.
본 논문에서는 인간이 환경에 대한 상황을 직접적으로 파악할 수 있는 시각 정보를 제공하기 위해 다중 카메라를 이용한 사용자 시각기반 어라운드 뷰를 개발하였다. 4대의 하향식 경사 카메라를 통하여 영상을 획득하고 켈리브레이션한다. 렌즈의 왜곡을 보정하고 호모그라피 행렬을 계산하여 지표면과 수평이 되는 관점으로 영상을 변환한다. 그 결과 사용자에게 종합적 상황정보 획득이 용이하도록 정보화하기 위한 위성 영상 관점의 정보를 획득할 수 있다. 그리고 4대의 카메라를 동시에 사용하기 위한 하드웨어적 한계를 극복하고자 영상처리가 가능한 임베디드 카메라 모듈을 개발하였다. 사용자-로봇 상호작용을 위해 버튼 및 조이스틱과 같은 기계적 입력장치를 사용하지 않고 사용자의 자연스러운 제스처를 통하여 제어 명령을 입력할 수 있는 터치 패드를 사용하여 사용자 인터페이스를 구축하였다. 개발한 시스템은 시 공간적 한계를 극복하고 원격에서 로봇의 상황정보를 획득하여 사용자 친화적인 로봇제어를 할 수 있다. 위의 내용들을 검증하기 위하여 같은 상황 환경에서의 기존의 시스템과 비교 실험을 진행하였고 실험 결과를 통하여 제안한 시스템의 효용성을 검증하였다.
본 논문에서는 브라우저 기반의 선언적 콘텐츠 CSS3 스타일시트를 이용하여 HTML5로 작성된 웹 페이지를 3차원 공간에서 3D 스테레오로 표현하기 위해 기존의 CSS 사양을 확장하여 새로운 CSS Stereo 3DTV 프로파일을 제안한다. 먼저, 웹브라우저상의 웹 콘텐츠를 3차원 공간에 효과적으로 재구성할 수 있도록 다양한 웹 페이지 분리 방법을 제시하였다. 디음, 확장한 CSS3 모듈을 이용하여 3D 뷰 볼륨 설정과 분리한 콘텐츠를 뷰 볼륨 내에 배치하는 방법을 제안하였다. 이후, 전처리기에서는 확장 CSS 사양으로 작성된 샘플 콘텐츠를 웹킷 기반 브라우저에서 출력 가능하도록 기존 CSS 코드로 변환한다. 마지막으로 스테레오 이미지 생성을 위한 시스템 렌더링 엔진 에뮬레이터는 웹브라우저상에서 간단히 실행 가능하도록 자바스크립트로 구현되었으며, 자동으로 스테레오 뷰 볼륨을 생성하여 가상의 좌안, 우안 카메라로부터 각각의 영상을 획득한다. 이를 통해 각 샘플 콘텐츠들이 3D 스테레오로 표현된 결과를 확인하였다.
유비쿼터스 환경에서 사람들은 자신과 주변 환경의 변화에 따라 서비스들이 능동적으로 변하기를 기대한다. 스트리밍 서비스에서 이런 기대를 만족시키기 위해서는 사용자의 이동에 따라 다양한 단말기로 자유롭게 이동할 수 있는 기술과 개인화된 스트리밍 푸시 기술이 필요하다. 이에 본 논문에서는 사용자 정의 컨텍스트와 스트림뷰를 기반으로 유비쿼터스 스트리밍 서비스를 제공하는 U-Stream을 설계하고 구현하였다. 스트리밍 서비스 이동에 따른 컨텍스트를 분류하고 사용자에게 일부 컨텍스를 설정하게 함으로 개발자들의 예상의 의해 획일적으로 실행되는 서비스에서 벗어나 사용자 중심의 개인화된 서비스를 제공한다.
최근에 공간 데이타 웨어하우스에서 자주 사용되어지고 질의 응답 시간이 많이 걸리는 복잡한 공간 집계 질의들은 미리 그 결과를 계산하여 실체화시키는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 선택적 실체화 알고리즘에 대한 개선 방안으로 공간 뷰의 공간 측정에 대한 공간 연산의 계산 시간과 접근 빈도를 고려하여 선택적 실체화에 대한 방법을 제시하고 개선된 선택적 실체화 알고리즘을 제안한다.
본 논문은 인터넷 웹 상에서 협동작업으로 이루어지는 CAD시스템의 3차원 솔리드 모델러를 보여준다. 협동CAD시스템의 클라이언트는 자바 애플릿을 통해 웹 상에서 접근하고 솔리드 모델러 서버는 접속을 통제하는 접속관리자, 작업 그룹의 동기화를 유지하며 공유작업공간을 확보하는 작업관리자, 그리고 3차원 도형 객체를 생성하고 변형시키는 솔리드 모델러로 이루어져 있다. 솔리드 모델러의 시스템 라이브러리는 워크스페이스 클래스, 뷰 클래스, 평행투영 뷰 클래스, 원근투영 뷰 클래스, 솔리드 클래스 등으로 되어 있다. 기본도형을 생성하여 이동, 회전, 확대·축소하고, 다른 툴을 이용하여 제작한 오브젝트를 불러올 수 있다. 트리 형태의 장면그래프를 사용하므로 전체 구조를 쉽게 알 수 있고, 부분적 결합이 가능하며 오브젝트의 선택이나 조작에 있어서 하위계층을 쉽게 제어할 수 있다. Java 3D를 이용하여 개발함으로 써 많은 그래픽 라이브러리들의 특징을 편리하게 이용할 수 있으며, 다른 라이브러리에서 사용하지 않는 뷰, 렌더렁, 애니메이션 등과 같은 새로운 기술들을 포함시킬 수 있다.
MPEG 에서는 최대 6 자유도(6DoF)를 가지는 몰입형 미디어의 압축 표준화를 진행하고 있다. 360 비디오에 움직임 시차(parallax)를 추가한 것으로 정의되는 3DoF+의 가상 공간에서, 원하는 위치의 장면을 제공하려면 다른 위치에서 찍은 여러 비디오를 사용하여 임의의 원하는 시점의 뷰(view)를 렌더링 해야 한다. MPEG-I Visual 그룹에서는 이러한 3DoF+ 비디오의 효율적인 부호화 및 전송을 위한 표준화가 진행되고 있으며, 최근 시험모델(TMIV)을 개발하고 있다. 본 논문은 TMIV 에서 패치(patch)를 아틀라스(atlas)에 효율적으로 패킹하여 부호화 성능을 향상시킬 수 있는 패치 패킹 방법을 제안한다. 제안 방식은 패킹되는 패치들 간에 보호 대역(Guard Band)를 적용하여 패치간의 거리를 둠으로써 부호화로 인해 발생할 수 있는 아티팩트(artifact)를 줄여 최종 복원 뷰의 화질을 향상시킨다.
MPEG(Moving Picture Experts Group) 비디오 그룹은 사용자에게 움직임 시차(motion parallax)를 제공하면서 3D 공간 내에서 임의의 위치와 방향의 시점(view)을 렌더링(rendering) 가능하게 하는 6DoF(Degree of Freedom)의 몰입형 비디오 부호화 표준인 MIV(MPEG Immersive Video) 표준화를 진행하고 있다. MIV 표준화 과정에서 참조 SW 인 TMIV(Test Model for Immersive Video)도 함께 개발하고 있으며 점진적으로 부호화 성능을 개선하고 있다. TMIV 는 여러 뷰로 구성된 방대한 크기의 6DoF 비디오를 압축하기 위하여 입력되는 뷰 비디오들 간의 중복성을 제거하고 남은 영역들은 각각 개별적인 패치(patch)로 만든 후 아틀라스에 패킹(packing)하여 부호화되는 화소수를 줄인다. 이때 아틀라스 비디오에 패킹된 패치들의 위치 정보를 메타데이터로 압축 비트열과 함께 전송하게 되며, 본 논문에서는 이러한 패킹 정보를 보다 효율적으로 표현하기 위한 방법을 제안한다. 제안방법은 기존 TMIV10.0 에 비해 약 10%의 메타데이터를 감소시키고 종단간 BD-rate 성능을 0.1% 향상시킨다.
3DoF+ 비디오 부호화 표준을 개발하고 있는 MPEG-I 비주얼 그룹은 표준화 과정에서 참조 SW 코덱인 TMIV(Test Model for Immersive Video)를 개발하고 있다. TMIV 는 제한된 공간에서 동시에 여러 위치에서 획득한 뷰(view)의 텍스처(texture) 비디오와 깊이(depth) 비디오를 효율적으로 압축하여 임의 시점의 뷰 렌더링(rendering)을 제공한다. TMIV 에서 수행되는 깊이 비디오의 비트 심도 스케일링 및 압축은 깊이 정보의 손실을 발생하며 이는 렌더링(rendering)된 임의 시점 비디오의 화질 저하를 야기한다. 본 논문에서는 보다 효율적인 깊이 비디오 압축을 위한 히스토그램 등화(histogram equalization) 기반의 구간별(piece-wise) 깊이 매핑 기법을 제안한다. 실험결과 제안기법은 자연 영상(natural sequence)의 End-to-End 부호화 성능에서 평균적으로 3.1%의 비트율 절감이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 무인주행로봇에 적용할 수 있는 장애물 탐지 및 주행지역 이탈을 관리하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 웹캠과 같은 일반적인 카메라를 활용하여 촬영되는 공간에서 무인주행로봇을 운용할 영역을 선정하고 운용영역내의 장애물 발생 여부를 판단한다. 제안 시스템은 카메라 위치 기준으로 촬영되는 버드뷰에서 무인주행로봇의 운용영역을 설정하고 탐지된 장애물의 정보를 제공하여 무인주행로봇의 주행에 있어 안전하고 효율적인 주행 기능을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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