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.
과거에 비해 비약적으로 생산되는 공간 데이터에 대한 처리를 위한 공간 연산은 빠른 처리 응답성을 요구하는 경우가 많다. 그래서 최근 하둡(Hadoop)과 같은 빅데이터 처리 시스템을 이용하여 처리하고자 하는 시도가 많다. 한편, 공간 조인은 데이터 분할(Partitioning)과 공간 색인의 이용 여부, 여과 단계와 정제 단계를 거치는 등 그 복잡도가 강한 공간 연산이다. 그래서 빅데이터 처리 시스템을 이용한 공간 조인의 처리 방식은 매우 다양하다. 그러나 지금까지 이러한 공간 조인의 처리 방식에 다른 리소스 활용에 대한 비교는 거의 없다. 이 논문에서는 다양한 공간 연산의 수행 방법에 따른 빅데이터 시스템 클러스터에서 데이터 전송 방식을 고찰하고 데이터 전송에 따른 네트워크 리소스의 효율적인 사용 방안을 제안하고자 한다. 구체적으로 단일할당과 다중할당 색인 기법의 비교, 파티셔닝 방법의 비교, 맵리듀스 시스템의 태스크 할당 방법에 따른 비교를 통해 다양한 연산 유형에 따른 공간 조인의 처리 방안 선정에 고려 요소를 제시하고자 한다.
인물의 위치와 행동을 인식하는 것은 여러 분야의 서비스에서 활용할 수 있는 기술이다. 그렇기에 다양한 방식으로 연구되어 왔다. 기존의 방식은 일반 RGB 카메라의 영상에 영상처리 기법과 딥러닝을 사용하여 3차원 공간상의 인물 위치를 인식하는 방식과 라이다와 같이 깊이를 인식 할 수 있는 장치를 활용하여 3차원 공간상 인물의 위치를 인식하는 방식이 있다. 각각의 방식은 RGB 카메라를 이용할 수 있다는 장점, 인식률이 우수하다는 장점을 가지고 있다. 하지만 영상처리 방식은 연산량이 많아 실시간 서비스에 불리하다는 한계점이 있다. 라이다 방식은 기기의 부피가 커 공간제약이 있다는 점과 이동이 불편하다 있다는 한계점이 있다. 본 연구에서는 Kinect와 openFrameworks를 활용하여 공간이 효율적이고 연산량이 적은 방식의 3차원 공간에서 인물 위치 인식과 실시간 이동에 대한 방향 인식을 다룬다.
클라이언트-서버 환경에서 공간 데이터와 같은 대용량의 데이터를 처리하는 시스템이나 다수의 클라이언트의 요구가 발생하는 시스템에서는 데이터 처리 시 발생하는 서버 I/O 연산의 수행 비용과 질의 처리비용 및 결과 데이터의 전송 비용이 서버 사이드의 병목 현상과 질의 처리속도의 저하라는 문제점을 유발한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 서버 처리비용의 분산을 위한 확장된 Peer-to-peer를 지원하는 방식을 제안하며, 이러한 확장 된 Peer-to-peer방식을 지원할 수 있는 공간데이터 관리기의 설계 및 구현상황을 제안한다. 공간데이터 관리기는 서버에 접속된 클라이언트의 정보와 클라이언트에 캐쉬된 데이터의 정보를 관리하는 공간데이터 관리기의 CIT(Client Information Table)와 이 CIT에 가용한 데이트를 캐쉬한 클라이언트가 여럿인 경웨 대상 클라이언트의 선정이 요구되며, 적은 비용으로 처리 가능한 클라인트의 선정의 위한 알고리즘과 클라이언트 사이의 확장된 Peer-to-peer 방식을 지원하기 위한 서버와 클라이언트간의 데이터 일관성 유지를 위한 데이터 유효성 관리를 제안한다.
최근 사용자의 다중 입력이 가능한 멀티 터치(Multi-Touch) 기술은 HCI(Human Computer Interaction) 분야에서 가장 주목 받고 있는 기술 가운데 하나이다. 그러나 이러한 터치 기술은 입력 장치에 의존적이기 때문에 공간적 제약의 문제를 지니고 있다. 따라서 본 논문에서는 멀티 터치 디스플레이 장치에서 사용자 입력 처리를 위해서 사용되는 확산 투광(DI: Diffused illumination)방식을 이용하여 사용자 입력에 있어서 공간적 제약이 없는 공간 마우스를 구현한다. 제안하는 공간 마우스는 기본적인 마우스 이벤트 처리뿐만 아니라 확장된 사용자 멀티 제스쳐를 위한 성능 향상 방안을 제시한다. 구현된 공간 마우스는 윈도우 어플리케이션 사용 환경에 적용한 결과 성공적인 결과를 보였다.
본교에서 강의실, 회의실 등 공용공간을 사용하기 위해서는 사용자가 수기로 양식을 작성하여 제출하고 담당자가 처리해야 한다. 이 방식은 사용자가 사용하고자 하는 공간의 예약 현황을 확인할 수 없고, 사용신청 과정에서 직접 담당자를 찾아가야 한다는 불편함이 따른다. 본 연구에서는 이러한 불편함을 개선하기 위하여 마이크로 서비스 아키텍처 기반의 공간 예약 웹서비스를 구현한다.
3 차원 공간 모델링을 하기 위한 스케치 시스템의 경우, 3 차원 공간상의 입력 장치를 이용하는 것이 디자이너의 의도를 가장 정확하게 표현할 수 있다. 하지만, 3 차원 공간상의 스케치는 공간 입력 장치의 디자이너 사용에 따라 오차가 방생할 수 있다. 이러한 오차를 줄이기 위하여 디자이너가 일반적으로 사용해 온 드로잉 방식인 다중의 스트로크를 데이터로 사용하여 의도한 모델링을 수행하게 된다. 다중의 스트로크를 실시간으로 처리하기 위해 공간상에 정의된 격자를 이용한 모델링 방식을 사용하였다. 곡면을 구성하기 위한 격자간의 관계 및 다중의 스트로크를 처리하기 위한 주변 격자간의 관계를 정리하고, 이를 이용한 스케치 시스템을 구현하였다.
최근 전이중방식의 통신 개념이 차세대 이동통신의 유력한 기술로 주목받고 있다. 본 논문에서는 전 이중방식으로 동작하는 일반화된 공간변조시스템에서 전송된 신호를 압축센싱에 기반하여 검출하는 기법을 제안한다. 전 이중방식으로 동작하는 일반화된 공간변조 시스템에서는 전체 안테나 중 일부의 안테나가 신호를 전송하고 신호 전송에 사용되지 않은 나머지 안테나를 이용하여 동일한 주파수로 수신되는 신호를 검출한다. 본 논문에서는 최근에 개발된 자기 간섭 제거 기술을 활용하여 자신이 전송한 신호에 의한 간섭은 수신안테나로 사용되고 있는 안테나에서는 완벽히 제거된다고 가정한다. 제안된 압축센싱에 기반한 신호 검출 기법은 기존의 신호 검출 기법에 비하여 훨씬 더 좋은 성능을 보인다. 추후, 전 이중방식으로 동작하는 일반화된 공간변조 시스템에서 사용할 전송 안테나의 개수를 최적화 하는 연구를 진행할 예정이다.
최근 대용량, 초고속 통신 서비스의 비중이 높아짐에 따라 배열 안테나를 사용하는 MIMO(Multi-Input Multi-Output) 시스템의 활용이 중요하게 평가되고 있다. 하지만 기존의 MIMO 시스템은 다수의 안테나를 사용하기 때문에 안테나의 개수만큼 RF(Radio Frequency) 체인이 요구되며, 이로 인해 복잡도와 전력 소모가 크다는 단점을 가진다. 이러한 기존 MIMO 시스템의 단점을 해결하기 위해서 단일 능동 소자와 다수의 기생 소자를 이용하는 방식의 ESPAR(Electronically Steerable Parasitic Array Radiator) 안테나를 사용하는 빔 공간 MIMO 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. ESPAR 안테나를 사용하는 빔 공간 MIMO 시스템은 단일 RF 체인으로 구성되어 있기 때문에 기존 MIMO 시스템의 단점을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 시스템의 보안성을 향상시키기 위해 QPSK(Quadrature Phase Shift Keying) 변조 방식의 ESPAR 안테나를 사용하는 빔 공간 MIMO 시스템에 비예측성, 비주기성, 구현의 용이성, 민감한 초기조건 등의 특징을 가지고 있는 카오스 통신 알고리즘을 적용하여 QPSK 변조 방식의 ESPAR 안테나를 사용하는 카오스 빔 공간 MIMO 시스템을 구성하고 성능을 평가한다.
고해상도 위성영상이 갖는 공간 객체의 복잡성과 다양성에 의해 기존 중 저해상도 영상에서 사용하던 분류 방식을 고해상도 영상에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 영상은 공간적인 특성을 추가적으로 추출하여 분광정보와 결합하여 분류를 수행하는 방식의 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 고해상도 영상의 분류정확도를 개선하기 위하여 새로운 공간 개체(spatial feature)인 SSI(Shape-Size Index)를 제안하는데 있다. SSI는 영역 확장(Region Growing) 기반의 영상 분할(Image Segmentation)을 수행한 후, 객체 내에 객체의 크기와 모양에 대한 고려를 모두 할 수 있는 공간 속성값을 할당하여 공간정보를 추출한다. 추출된 공간정보를 고해강도 영상의 다중분광 밴드와 결합하여 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 분류를 수행하였다. 실험 결과, 제안한 기법의 분류 결과가 분광밴드만을 이용하여 분류를 수행한 결과뿐만 아니라 기존의 공간 개체 추출방식인 GLCM, PSI 기법을 이용한 분류 결과에 비해 높은 분류정확도를 도출함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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