본 논문에서는 심층 신경망 검색 방법을 사용하여 이미지 고해상도화를 위한 심층 신경망을 설계하는 방법을 구현하였다. 일반적으로 이미지 고해상도화, 잡음 제거 및 번짐 제거를 위한 심층신경망 구조는 사람이 설계하였다. 최근에는 이미지 분류 등 다른 영상처리 기법에서 사용하는 심층 신경망 구조를 검색하기 위한 방법이 연구되었다. 본 논문에서는 강화학습을 사용하여 이미지 고해상도화를 위한 심층 신경망 구조를 검색하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 policy gradient 방법의 일종인 REINFORCE 알고리즘을 사용하여 심층 신경망 구조를 출력하여 주는 제어용 RNN(recurrent neural network)을 학습하고, 최종적으로 이미지 고해상도화를 잘 실현할 수 있는 심층 신경망 구조를 검색하여 설계하였다. 제안된 심층 신경망 구조를 사용하여 이미지 고해상도화를 구현하였고, 약 36.54dB 의 피크 신호 대비 잡음 비율(PSNR)을 가지는 것을 확인할 수 있었다.
이미지 데이터베이스에서의 내용기반 검색 요구가 급증하고 있다. 기존의 이미지 특징벡터는 상세한 이미지를 표현하는데 부정확하므로 시각적 질의를 위한 만족할만한 결과를 제공하지 않는다. 본 연구에서는 내용기반 이미지 데이터 검색을 지원하는 블록지향 이미지 분리 구조를 제시하고, 노나 트리(nona-tree) 데이터 구조를 개선한 블록 지향 이미지 분리 구조를 통해 검색 속도를 개선한다. 이미지 특징을 표현하기 위해서 웨이블릿 변환을 사용하여 특징 벡터를 구성하고 제안한 데이터 모델을 통해 데이터베이스에서 분리된 세그먼트들을 비교하였다. 실험 계산을 통하여 노나 트리 분리 구조와 제안한 이미지 분리 구조를 비교하였고, 계산 결과 재현율과 정확도는 유사하지만, 검색 속도가 기존방법보다 우수하였다.
XML 기반의 SMIL(Synchronized Multimedia Integration Language) 문서는 문서를 구조적인 특성에 따라 논리적 구조 정보, 공간적 구조 정보, 시간적 구조 정보, 하이퍼링크 구조 정보로 표현할 수 있다. 본 논문은 이와 같이 SMIL 문서에 내재된 다중 구조 정보를 효과적으로 모델링하고, 관련 정보를 검색할 수 있는 기능을 지원한다. 특히, 본 논문에서는 SMIL문서의 구조 정보에 대한 객체 클래스와 클래스간의 계층 구조 및 관계를 표현하기 위해 UML의 클래스 다이어그램을 이용하여 객체 지향 모델링을 제공한다. 또한 객체 클래스들을 정의하기 위해 데이터베이스 표준 언어인 SQL3를 이용하고 있다 그밖에, SMIL 문서의 구조적인 구성 요소들을 효과적으로 검색하기 위해 계층 구조 접근 연산을 제공하며, SMIL문서의 효율적인 검색을 지원하고 있다.
정보 표현의 기본 단위인 엘리먼트로 구성되는 XML 문서 내에서 동적으로 구조 변경이 이루어진다. 이때 XML 문서의 구조변경은 빠른 검색을 위해 기존의 색인 구조 정보의 변경 없이 효율적으로 처리되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 XML 문서의 구조 변경 시 기존의 색인 구조에 효율적으로 수용될 수 있는 동적 색인 모델을 제안한다. 제안하는 동적 색인 모델은 다양한 구조 검색을 지원하기 위한 구조 정보 표현 방법과 효율적인 구조 검색을 지원하기 위한 동적 색인 구조로 구성된다. 제안하는 색인 기법이 기존의 동적 색인을 지원하는 기법보다 내용 색인, 구조 색인, 애트리뷰트 색인 측면에서 우수함을 성능 평가를 통해 보인다.
웹 상에서의 자료 검색 방법이 기존의 키워드 검색이나 단순 내용 기반 검색 방법에서 다양한 형태의 의미기반 검색으로 발전하고 있다. 멀티미디어 데이타를 효율적으로 저장, 검색하기 위해서는 표준화된 데이타 구조가 필요하다. 본 논문에서는 멀티미디어 자료 중에서 이미지의 의미기반 검색을 지원하기 위해 기존의 메타데이타 표준안을 반영한 확장성 있는 통합 이미지 메타데이타 구조를 정의하였다. 또한 통합 이미지 메타데이타를 웹 상에서 상호 교환하기 위해 XML 문서 형태로 표현하였으며, 이를 위해 VRA와 통합 이미지 메타데이타에 대한 XML 스키마를 정의하고 통합 이미지 메타데이타 XML 문서 생성기를 작성하였다
본 논문에서는 효과적인 멀티미디어 데이터 검색을 위하여 기존의 주석과 내용 기반 검색 기법을 보완한 새로운 멀티미디어 데이터 검색 기법과 멀티미디어 데이터 모델을 사용한 통합 멀티미디어 검색 및 주석 시스템을 제안한다. 데이터 모델로는 MPEG-7 표준에 정의 되어있는 멀티미디어 기술 구조(MDS)와 기술 정의 언어인 XML Schema를 사용하였다. 이러한 모델을 기반으로 멀티미디어 데이터를 XML의 계층구조를 이용하여 주석 처리하고 다양한 방법을 통하여 검색을 할 수 있는 멀티미디어 검색 시스템을 구현하여, 실제 실험을 통하여 성능을 평가하였다.
라우터는 입력되는 패킷을 인터넷 주소 검색을 통하여 패킷의 목적지로 향하는 포트로 포워딩하는 역할을 하는데, 입력되는 속도와 같은 속도로 패킷을 포워딩하기 위해서는 매우 빠른 검색을 제공할 필요가 있다. 본 논문에서는 이진 검색을 이용한 IP 주소 검색구조에 대해 연구하였다. 대부분의 이진 검색 알고리즘들은 균형 이진 검색을 진행하지 않아 과도한 메모리 접근을 야기함으로써 검색속도가 느린 단점이 있다. 한편 영역분할을 이용한 이진 검색 알고리즘은 매우 빠른 검색 성능을 보이지만, 메모리 요구량이 크다는 단점이 있다. 본 논문에서는 영역분할 이진 검색에서 불필요한 엔트리와 항목을 삭제함으로써 라우팅 테이블의 크기를 최적화하여 메모리 요구량을 감소시키는 방법에 대하여 연구하였다. 이러한 최적화를 통하여 프리픽스의 개수와 비슷하거나 적은 수의 엔트리를 갖는 영역분할 이진 검색 라우팅 테이블을 구성할 수 있음을 보였다. 실제 사용되는 다양한 크기의 라우팅 테이블을 이용하여 영역분할 이진 검색의 원래 구조와 최적화된 구조의 검색 성능을 비교하였으며, 다른 여러가지 이진 검색 알고리즘과의 성능을 비교하였다.
단백질의 1차 구조를 통하여 생성되는 단백질 2차 구조는 3가지 타입 E, H, L을 가지고 있다. 단백질 2차 구조는 선형적인 단백질 1차 구조를 공간적으로 형성한 것이며 단백질 2차 구조에 관한 연구는 단백질 기능 예측에 중요한 부분이다. 단백질 2차 구조는 3가지 타입이 각각 그룹을 이루어 나타나는 특징이 있다. 단백질 2차 구조의 이러한 특징을 이용하면 효과적인 검색이 가능하다. 기존의 연구에서는 시퀀스 전체와 질의를 스트링 기반으로 비교하는 방법과 단백질 2차 구조의 세그먼트 테이블을 이용하는 방법을 사용하였다. 하지만 이러한 방법은 검색 비용이 많이 드는 단점이 있다. 본 논문에서는 효과적인 단백질 2차 구조의 검색을 위하여 고정된 패턴을 정 의하고 고정된 패턴을 사용하는 방안을 제시한다.
라우터의 포워팅 성능을 향상시키기 위해 많은 IP 주소 검색 알고리즘들이 연구되어 오고 있다. 기존에 제안된 블룸 필터를 이용한 IP 주소 검색 구조는 프리픽스 길이별로 블룸 필터 및 해시 테이블을 따로 가지고 있어 구현이 복잡하며, 프리픽스 길이 별 해시 테이블의 개수를 줄이기 위하여 프리적스의 복사가 불가피한 단점을 지닌다. 멀티 다중 해시 테이블을 이용한 병렬 해싱 구조는 프리픽스의 길이별로 해시 테이블을 구성하고, 다중 해싱 함수를 사용하여 모든 프리픽스 길이에 대하여 병렬 검색하는 구조로서 검색 성능이 뛰어나나 병렬 검색 구조이므로 구현이 또한 복잡하다. 본 논문에서는 단일 블룸 필터에 다양한 길이의 프리픽스를 모두 저장하는 통합 블룸 필터와 단일 테이블에 모든 길이의 프리픽스를 모두 저장하는 통합 다중-해시 테이블을 사용하여 구현이 간단하면서도 검색성능이 뛰어난 새로운 IP 주소 검색 구조를 제안한다. 실제 백본 라우터에서 쓰이는 데이타를 이용하여 시뮬레이션을 수행한 결과 $15000{\sim}220000$개의 엔트리를 갖는 라우팅 테이블에 대하여 평균 1.04-1.17번의 메모리 접근으로 IP 주소검색이 가능함을 보였다.
최근 들어 인터넷의 급속한 발전과 엄청난 양의 멀티미디어 데이터가 다양한 형태로 생성, 제공되면서 이에 대한 서비스 및 관리 기법에 관한 문제가 주요 관심사로 대두되고 있다. 그 중에서도, 일반 인터넷 사용자들의 기본적인 요구로써 기존의 문자 기반 검색 서비스로써 제공될수 없는 내용 기반 검색 기법을 들 수 있다. 사용자가 원하는 영상 혹은 임의의 동영상에서의 한 장면을 빠르고 정확하게 찾는 검색 기법이 최근 들어 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데, 본 논문에서는 이러한 내용 기반 검색을 가능하게 하는 하나의 기법으로써 다차원 쉘 구조를 이용한 동영상에서의 영상 검색 알고리즘을 소개한다. 또한, 이를 내용 기반 검색에서 주로 사용되는 색인 트리 구조의 검색 기법과의 비교를 통해 장, 단점을 비교 분석해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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