Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2002.04a
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pp.195-206
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2002
지리정보를 정보시스템에서 사용하기 위해서는 복잡한 실세계의 형상을 단순화, 일반화하여 전산적으로 처리할 수 있는 정보구조로 변환해야 한다. 기존의 2차원 GIS에서는 실세계의 형상을 점, 선, 면 등의 2차원적인 형상으로 수치 정보화 하여 GIS 기능을 수행하고 있다. 하지만 지구상에 존재하는 지리적인 요소들은 3차원적인 공간정보로 구성되므로 이를 2차원으로 추상화시키면 많은 정보의 손실이 일어나게 되며, 기존의 2차원 GIS는 근본적인 한계가 존재하게 된다. 따라서, 실세계의 3차원적인 지리요소는 컴퓨터 상에서도 3차원으로 처리하는 것이 지리요소가 원래 지니고 있는 정보의 손실을 최소화 할 수 있으며, 실세계의 자연물 및 인공 시설물에 대한 3차원적인 표현과 분석을 위해서는 궁극적인 형태의 3차원 GIS가 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 점, 선, 면 등의 2차원적인 형상을 3차원 공간 데이터로 수치 정보화 하기 위한 수단으로 VRML(Virtual Reality Modeling Language)을 이용하여 Virtual GIS 적용을 위한 3차원 가상세계를 생성함으로서 각종 의사결정을 보다 효율적이고 시각적으로 행할 수 있는 공간데이터를 작성하고자 하였다.
최근 복잡한 실제 사물을 가상 공간상에 표현하기 위해 삼차원 모델을 많이 이용하고 있다. 기존의 삼차원 데이터 처리는 주로 정지 모델에 대해 기하학 정보와 위상학 정보를 표현하거나 다중 해상도(Level of Details, LOD)로 나타내는데 역점을 두었다. 그러나 네트웍을 통한 가상 공간에서 삼차원 애니메이션에 대한 응용이 점차 늘어남에 따라 이러한 데이터를 효율적으로 압축하여 전송하거나 저장할 필요가 생겼다 본 논문에서는 삼차원 애니메이션 모델의 공간적 또는 시간적 상관 관계를 이용하여 삼차원 모델 정보를 부호화하는 방법을 제안한다. 먼저 주어진 모델의 움직임을 분석하고 이를 (r,θ,ø)의 구 좌표계로 변환한 후 (θ,ø)의 분포에 따라 모델을 분할(Segmentation)한다. 그리고 움직임 벡터는 Affine 변환을 이용하여 삼차원 공간에서의 움직임을 정의한다. Key프레임에 해당하는 정지 모델의 기하학 정보와 위상학 정보를 압축하고, LOD 기술을 적용하여 손실 혹은 무손실로 부호화하여 전송한다. 또한 Key프레임 사이의 화면에서는 선형 또는 비선형 보간법으로 각 분할 부분을 복원하고, 이를 조합하여 전체적인 삼차원 모델을 복원한다.
공간데이터의 특성은 양이 방대하고 복잡하여 구축하는데 많은 시간과 비용이 요구되어진다. 이러한 GIS데이터들은 각자의 요구사항을 준수하여 여러 포맷으로 구축되어지기 때문에 현실적으로 동일한 공간 데이터들이 중복해서 구축되는 문제점들이 존재해왔다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 OGC(OpenGIS Consortium)에서는 구축되어 있는 공간 데이터들을 유통할 수 있는 방법에 대해 제안하였고, 이를 정의한 Catalog 명세서가 1999년에 발표되었다. 데이터 유통을 통하여 공간 데이터 중복투자 방지 및 활용을 촉진하기 위해 서비스를 제공하는 카탈로그 서버를 구축하여 사용자들이 원하는 데이터들을 검색, 접근할 수 있도록 하는 것이 본 논문의 목적이다.
본 논문에서는 공간 색인 구조의 예측할 수 있는 비용 모델을 제안한다. 연구의 주된 내용은 정제 단계의 분석이다. 즉, 이 분야에서 기존의 연구들과는 달리 여과 단계 뿐만 아니라 정제 단계의 성능을 예측할 수 있는 해석적인 모델을 제안한다. 제안된 비용 모델은 이단계 색인 구조에 대하여 중점적으로 연구하였는데, 이 비용 모델은 기존의 다른 공간 색인 구조에도 적용될 수 있다. 본 논문에서 제안된 비용 모델은 실험 분석을 통해 정확하다는 것을 보인다. 상대적인 오차는 이론적인 예측치를 실제적인 실험 결과와 비교할 때 15% 이내이다. 이 비용 모델은 복잡한 공간 질의의 비용을 평가하는 공간 질의 최적화기에서 유용한 도구로써 사용될 수 있다.
시설물 관리 시스템 또는 GIS의 구축에 있어서 도형 정보는 주로 대상물의 2차원 평면 형상과 위치 정보로 구성되어 있다. 따라서 대상물의 실제 형상적 특성과 주변 환경과의 관계를 입체적으로 규명하기 위해서는 3차원 정보가 필요하다. 3차원 정보는 점, 선, 면으로 구성되는 기존 공간 데이터의 경직성을 탈피하고 현실적 세계를 표현할 수 있는 장점이 있다. 특히 기존의 측정 개념으로 접근 할 수 없는 영역에 대한 정보를 획득할 수 있으며, 복잡하고 다양한 형태의 대상물에 대한 정보의 획득이 용이하다. 본 연구에서는 실험적으로 3D 레이저 스캐닝 시스템을 적용하여 공간 데이터를 획득하고 데이터의 특성을 분석하였으며, point cloud 데이터의 처리 및 관리 시스템과의 연계 방안을 제시하고자 하였다.
최근 전 세계적으로 많이 활용되는 MODIS영상은 250m 밴드 2개, 500m 밴드 5개, 1km 해상도의 밴드 29개로 제공된다. 그러나, 국내의 경우 상대적으로 국토 면적이 작고, 그 구조가 복잡하여 MODIS영상의 1km, 500m의 낮은 공간해 상도는 제약점으로 지적되고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 공간해상도의 제약점을 해결하기 위해, MODIS 250m 2개 밴드와 500m 5개 밴드 영상을 합성하여 250m 공간해상도의 7개 밴드를 제작하였다. 이를 위해 Wavelet 합성방법을 비롯한 7개 합성방법을 적용하였으며, 6개의 통계적 합성 평가 척도를 적용하여 MODIS 합성 결과를 분석하였다. 연구 결과, 육안평가로는 LMVM 합성기법이 가장 선명한 합성영상을 제시하였으며, 합성평가 척도에서는 각 밴드별로 적합한 합성기법이 다르게 나왔으나, 전체적으로 PCA, LST, LMVM합성방법이 상대적으로 우수한 합성결과를 나타냈었다.
최근 대용량 혹은 복잡한 데이터에서의 빠른 검색을 돕는 Skyline 질의 처리에 대한 관심이 높아지고 있으며, 많은 응용프로그램에서 사용되고 있다. Skyline 질의는 데이터베이스의 튜플들을 공간상으로 표현하여 질의 처리를 할 수 있는 데, 이 때 빠른 처리를 위하여 공간 분할 기법이 사용된다. 본 논문에서는 공간 분할 기법을 사용한 Skyline 질의 방법들을 소개하고 문제점을 분석한다. 또한, 문제점 해결 방안을 함께 제시하며 기대 효과를 예측한다.
Spatial joins find all pairs of spatial objects that satisfy a given spatial relationship. In this paper, we propose the transformation-based spatial partition join algorithm (TSPJ), a new spatial join algorithm that performs join in the transform space without using indexes. Since the existing algorithms deal with extents of spatial objects in the original space, they either need to replicate the spatial objects or have a relatively complex partition structure-resulting in degrading performance. In contrast, TSPJ transforms objects in the original space into points in the transform space and deals only with points having no extents. The transformation does not incur any additional overhead. Thus, our algorithm has advantages over existing ones in that it obviates the need for replicating spatial objects, and its partition structure is simple. As a result, it always has better performance compared with existing algorithms. Extensive experiments show that TSPJ improves performance by 20.5∼38.0% over the existing algorithms compared.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.6
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pp.34-42
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2014
This paper presents a low-complexity and high-throughput symbol detector for two-spatial-stream multiple-input multiple-output systems based on the modified maximum-likelihood symbol detection algorithm. In the proposed symbol detector, the cost function is calculated incrementally employing a multi-cycle architecture so as to eliminate the complex multiplications for each symbol, and the slicing operations are performed hierarchically according to the range of constellation points by a pipelined architecture. The proposed architecture exhibits low hardware complexity while supporting complicated modulations such as 256 QAM. In addition, various modulations and antenna configurations are supported flexibly by reconfiguring the pipeline for the slicing operation. The proposed symbol detector is implemented with 38.7K logic gates in a $0.11-{\mu}m$ CMOS process and its throughput is 166 Mbps for $2{\times}$3 16-QAM and 80Mbps for $2{\times}3$ 64-QAM where the operating frequency is 478 MHz.
Kim, Kyu-Seok;Kim, Pil-Joong;Kim, Jin-Soo;Lee, Si-Woong;Kim, Jae-Gon;Choi, Hae-Chul
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.10a
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pp.123-126
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2007
This paper presents the SVC (Scalable Video Coding) scheme which enables the AT-DMB (Advanced Terrestrial - DMB) video service in enhancement layer, while keeping the current T-DMB video service in base layer. But, it is very complicate to implement the SVC encoder and so it is necessary to analyze the complexity and performance for SVC encoder's structures and coding parameters. In this paper, through computer simulations, SVC coding parameters are tested and then, based on these results, three types of SVC encoder models are compared from the viewpoint of the complexity and performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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