멀티미디어 데이터의 사용이 증대됨에 따라, 이를 관리하고 검색하기 위한 다양한 연구 및 시스템이 개발되고 있다. 하지만 일반적인 검색 방법이 비디오 데이터 내 관련 태그정보나 제목을 통해 검색이 되기 때문에 많은 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 비디오 검색을 위해 비디오 내 이동 객체의 정보를 이용한 궤적 정보를 통해 유사도 측정 기법에 대해 기술한다. 전체적인 과정은 CCTV 비디오 데이터를 그레이 스케일화 하여, 이동 객체를 추출한 후 라벨링 과정을 통해 궤적을 추출한다. 이를 통해 유사도 즉정을 위한 TSR(Tansent Space Representation)과 DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 사용하여 두 알고리즘을 비교 분석한다.
무선 네트워크 기술의 발달로, 시공간 오브젝트의 위치 정보를 저장하는 것은 아주 필수적인 일이 되었다. 하지만, 시공간 오브젝트의 움직임은 필요하지 않은 너무 많은 위치 정보를 포함하기 때문에 모든 위치 정보를 저장하는 것은 검색에 있어서 아주 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 시공간 오브젝트에서 필요하지 하지 않는 정보를 제거하여 검색의 효율을 높일 수 있는 효율적인 궤적을 분할하는 방법을 제시한다. 이 선형병합 분할 알고리즘은 EMBR을 이용하여 MBR들의 면적을 최소로 하는 궤적을 분할 알고리즘이다. 실험의 결과로 제시하는 분할 방법이 다른 알고리즘보다 더 효율적인 것을 알 수 있다.
영역 질의와 궤적 질의로 구성된 복합질의는 특정 영역에 위치하는 이동체의 궤적을 검색하는 질의이다. 궤적질의는 선행궤적을 찾기 위해 점질의를 계속 반복하기 때문에 복합질의의 성능을 결정짓는 중요한 요소이다. 이 경우에 점질의는 인덱스의 노드를 중복해서 방문하기 때문에 질의처리의 수행속도가 매우 느려진다. 이 논문은 영역 질의에 우수한 성능을 가진 R-tree 기반의 이동체 색인을 대상으로 궤적 질의를 효율적으로 처리함으로써 복합 질의의 성능을 향상시키기 위한 방법을 제시한다. 기존 연구의 문제점인 노드의 중복 방문을 방지하기 위해 최소 공통 탐색 선분을 정의하여 단일 방향으로만 탐색하며 궤적을 예측하고 예측된 선분을 이용하여 연속된 궤적을 동시에 탐색하는 예측기반 여과 방법을 제안한다.
RFID 시스템에서 태그의 위치를 추적하기 위해서 궤적은 모델링되고 색인되어야 한다. 궤적은 태그가 판독기의 인식영역으로 들어갈 때와 나갈 때 보고되는 두개의 시공간 위치를 연결한 선분으로 표현될 수 있다. 만약 태그가 판독기의 인식영역에 들어와 나가지 않으면 시공간 위치는 오직 태그가 인식영역에 들어올 때만 보고된다. 따라서 판독기에 머물고 있는 태그는 궤적을 표현할 수가 없으므로 질의 시 이러한 태그를 검색할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 태그의 궤적을 시간 매개변수 간격으로 정의한다. 시간 매개변수 간격은 시간에 따라 시간 축길이가 변하는 시간에 종속적인 선분으로 판독기에 머무는 객체의 궤적을 표현할 수 있다. 또한 RFID 시스템에서 사용되는 질의를 분류하고 효율적인 처리를 위해 태그의 식별자를 차원에 추가하는 방법을 제안한다.
이동체 데이터베이스에서 이동체의 과거 궤적을 저장하기 위해 메인 메모리 기반 색인을 이용하면 시간이 지남에 따라 데이터의 방대함으로 인해 주어진 메모리 용량이 부족하게 될 수 도 있다. 이를 해결하기 위해서는 메인 메모리에 상주하는 색인의 일부를 계속해서 디스크로 이주하는 정책이 필요하다. 이런 이주 정책을 지원하는 메인 메모리 이동체 색인이 통합 색인이다. 기존 통합 색인의 색인 이주 정책인 이동 서브트리 정책은 시간 축으로 가장 오래된 엔트리를 seed 노드로 선정하여 이동 서브트리를 구성한다. 이때 항상 시간적으로 가장 오래된 노드만을 디스크로 옮김으로써 과거에 대한 질의 시 비효율적이라는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 이주를 위한 서브트리 구성에 필요한 seed 노드를 선택하기 위해, 질의 및 삽입 시에 참조되는 단말 노드들을 유지하는 LRU 버퍼를 이용한 색인 이주 정책을 제시한다. 이를 바탕으로 메인 메모리 기반 색인의 장점과 메모리 용량 부족의 문제를 해결한 통합색인을 구현하고, 다양한 성능 평가를 통하여 제시된 이주 정책이 기존의 이주 정책에 비해 삽입 성능뿐만 아니라 영역 질의에서도 우수함을 보인다.
이동객체 색인에 관한 기존 연구는 실외 환경의 빠른 속도로 이동하는 많은 이동객체들을 대상으로 과거 궤적과 현재 위치 및 미래 위치를 검색하는 색인 기법들이었다. 그러나 쇼핑몰이나 대형 박물관과 같은 건물의 실내나 놀이동산과 같은 한정된 영역의 이동객체들은 실외 환경에서처럼 빠른 이동속도를 가지고 있지 않다. 또한 이동객체들의 이동하는 영역이 한정되어 있을 뿐만 아니라 최대 수용인원 등이 정해져 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 갖는 실내 환경에 적합한 색인 기법으로 현재 그리고 미래 위치 질의 처리를 위한 공간색인과 시간 색인을 분리한 두 개의 색인 구조를 갖는 새로운 색인 기법과 가까운 미래 시간의 특정 영역에 있는 이동객체들의 수에 대한 질의응답을 위한 시공간 히스토그램을 구성하고, 적용하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 카메라의 조명궤적과 화상내의 광휘점 (highlight) 영역의 화소들이 형성하는 색도좌표 군집에 대한 근사된 직선과의 교점을 카메라 촬영 장면에서의 조명색으로 결정하는, 카메라 촬영 장면의 조명색을 화상으로부터 직접 추정하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 카메라의 조명에 대한 반응 특성을 사전 정보로 제공함으로써 기존의 화상내의 광휘점 정보망을 이용하던 방법에 비해 더욱 정확한 조명색 추정을 가능하게 한다.
스마트폰과 같은 이동 통신 매체의 발달과 LTE, NFC, RFID 등 무선통신의 발달로 실시간으로 이동 객체의 위치데이터를 수집하여 활용하는 위치 기반의 서비스들이 다방면의 개발에 이용되고 있다. 이에 따라 대용량의 이동객체 위치 데이터들을 효율적으로 저장하는 방법과 여러 질의를 좀 더 빠르게 처리할 수 있는 방법들에 대한 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 Douglas-Peucker 알고리즘을 응용하여 대용량의 이동객체궤적 데이터를 단순화하여 색인구조를 생성하고 이 색인 구조를 이용하여 최근접이웃검색 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법으로 대용량의 데이터가 더 적은 양의 데이터로 단순화 되고 얼마나 더 효율적으로 질의를 처리하는지 실험을 통하여 확인하였다.
RFID 시스템에서 태그의 위치를 추적하기 위해서는 태그의 제적을 모델링하고 색인으로 구성해야 한다. 궤적은 태그가 판독기의 인식영역으로 들어갈 때와 나갈 때 보고되는 두 개의 시공간 위치를 연결한 선분으로 표현될 수 있다. 만약 태그가 판독기의 인식영역에 들어와 나가지 않는 경우에 태그의 궤적은 인식영역에 들어올 때만 보고된 점으로 표현되며, 질의 처리 시 이러한 태그를 찾기 위해 질의영역을 확장해야하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 RFID 태그의 제적을 위한 구간 데이터 모델을 정의한다. 또한 구간 데이터 모델에 적합한 R-tree 기반 색인 구조인 IR-tree(Interval R-tree)를 제시하며 효율적인 질의처리를 위해 시간에 종속적인 동적 구간의 특성을 고려한 새로운 삽입 및 분할 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 다양한 데이터 집합에서 제안된 색인과 기존 알고리즘을 사용하는 색인과의 성능비교를 통하여 색인의 우수성을 입증한다.
본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 이동 객체의 궤적(Moving Object's Trajectory)을 효과적으로 모델링할 수 있는 시공간 표현 기법(Spatio-Temporal Representation Scheme)과 궤적을 이용한 사용자 질의에 대해 효율적인 검색을 위한 새로운 시그니쳐 기반 접근 기법을 제안한다. 제안하는 시공간 표현 기법은 궤적을 기반으로 하는 내용 기반 검색(Content-based Retrieval)과 궤적에서 일어나는 위치 정보를 통해 얻어진 개념(의미)을 이용한 개념 기반 검색(Concept-based Retrieval)을 지원한다. 아울러, 제안하는 시그니쳐 기반 접근 기법은 데이터 파일을 직접 접근하기 전에 전체 시그니쳐들은 탐색하여 필터링을 수행한 후, 검색된 후보 시그니쳐들에 대해서만 디스크를 접근하기 때문에 순차 탐색에 비해 많은 수의 디스크 접근 횟수를 감소시킴으로써 검색 성능을 향상시킨다. 마지막으로, 성능 평가를 통해 제안하는 방법이 검색 효과(Retrieval Effectiveness) 및 효율(Retrieval Efficiency) 측면에서 기존의 방법인 Li나 Shan의 방법에 비해 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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