서브시퀀스 매칭은 시계열 데이터베이스에서 질의 시퀀스와 유사한 서브시퀀스틀 찾아내는 연산이다. 기존의 서브시퀀스 매칭 알고리즘들은 하나의 인덱스만을 사용하여 검색을 수행하기 때문에, 인덱스를 생성하기 위하여 데이터 시퀀스로부터 추출한 윈도우의 크기와 질의 시퀀스의 길이 간의 차이가 커질수록 검색 성능이 급격히 저하되는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존 알고리즘의 문제점을 해결하기 위하여 인덱스 보간법에 기반한 새로운 서브시퀀스 매칭 기법을 제안한다. 인덱스 보간법이란 하나 이상의 인덱스를 구축하고 주어진 질의 시퀀스의 길이에 따라 적절한 인덱스를 선택하여 검색을 수행하는 기법이다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭 비용 공식을 산출하고, 이 비용 공식에 기반하여 제안된 기법의 성능을 최적화 하도록 다수의 인덱스를 구성하는 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, 실제 데이터를 이용한 여러 가지 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 정량적으로 검증한다.
본 논문에서는 카메라를 이용하여 크레인 스프레더의 스큐모션을 계측하는 계측기법에 대해 고찰하고 있다. 계측장치는 트롤리에 설치한 카메라와 스프레더에 설치한 두 개의 랜드마크로 구성된다. 랜드마크를 이용하여 크레인 스프레더 흔들림과 상하위치를 검출하는 기법은 저자들이 이미 제안한 기술이며 실험을 통해 그 유용성을 검증하였다. 크레인 스프레더의 스큐모션 계측기법 또한 제안된 계측기법에 기초한 것으로 두 개의 랜드마크를 검출하여 템플릿 매칭기법으로 스큐모션을 계측할 수 있다. 스큐모션은 스프레더의 회전각도를 검출하여 계측해야 하는데 계측정도와 신뢰도는 정확한 템플릿매칭의 가능여부에 의존하게 된다. 즉, 랜드마크의 회전으로 매칭이 실패할 경우에는 정확한 회전각도를 검출할 수 없는 경우가 발생할 수 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 랜드마크 회전에 따라 템플릿을 회전시키는 방법을 도입하여 템플릿매칭의 신뢰성과 계측정도를 개선하는 방법에 대해 연구하였다. 제안된 방법을 이용할 경우 템플릿매칭이 실패하는 경우가 없음을 실험을 통해 확인하였으며, 측정범위는 ${\pm}12^{\circ}$ 이고 이것은 크레인 스프레더의 스큐모션을 파악하고 제어하는데 충분한 정도의 범위이다.
본 논문은 다시점 비디오의 조명 불일치 현상을 효과적으로 보상하기 위한 히스토그램 매칭 기법의 성능을 향상시키는 영상의 에지 방향성을 고려한 전처리 기법을 제안하였다. 다시점 비디오는 카메라 간 서로 다른 위치와 방위로 인해 인접한 시점 영상 간에 존재하는 동일 물체에 색상 차이가 발생할 수 있다. 히스토그램 매칭 기법은 모든 시점 영상의 히스토그램을 정해진 참조시점 영상의 히스토그램에 매칭시켜 다시점 비디오의 조명 불일치 현상을 보상하는 방법이다. 본 논문에서는 히스토그램 매칭을 수행하기 전에 ELA(Edge-based Line Averaging) 선형 보간 기법과 Cosited 대표 값 추출 필터를 결합한 전처리 필터를 선행하여 조명 보상 효과와 다시점 부호화 성능을 향상시켰다. 실험을 통해 제안하는 전처리 기법이 일반적인 다시점 비디오 부호화에 비해 약 2 dB의 평균 PSNR 향상과 34%의 비트율 절감 효과를 가짐을 확인하였다.
스트리밍 XML 데이터로부터 트윅 패턴 추출시 질의와 무관한 스트리밍 데이터를 프루닝함으로써 질의 처리 비용을 줄일 수 있어야 한다. 이때 작은 버퍼 사이즈를 유지하면서도 질의 매칭 과정을 최소화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위한 (1) 패턴 매칭 프루닝과 (2) 재사용성 감지 기법을 제안한다. 기존 기법과 비교하여 제안하는 기법은 스트리밍 데이터의 엘리먼트 이벤트, 버퍼상태 그리고 트윅 패턴을 고려하여 질의 매칭 과정을 최소화한다. 실험결과를 통해 제안기법이 기존 기법보다 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
본 논문에서는 챔퍼 디스턴스 매칭(chamfer distance matching)를 이용하여 위성 영상 상의 북한군 자주포진지(self-propellent artillery position)를 매칭하는 기법을 제안한다. 먼저 입력되는 위성 영상을 잡음환경에 강인한 가우시안-라플라시안 연산자를 이용하여 에지(edge)를 추출한다. 추출된 에지 영상의 각 픽셀에 대해 가장 가까운 에지까지의 거리를 나타내는 거리 변환(distance transform) 영상을 생성한다. 템플릿 영상은 다양한 자주포진지 영상에서 샘플링된 영상으로 에지를 추출한 후 거리 변환을 거친다. 마지막으로 템플릿 영상을 입력된 거리 변환 영상에 윈도우 슬라이딩(window sliding)하여 최소값의 가지는 위치를 구한다. 제안 기법은 잡음에 강인한 가우시안-라플라시안 연산자를 사용하여 기상조건에 의한 입력 영상의 편차에도 효율적인 매칭이 가능하다. 또한 에지 기반의 챔퍼 매칭을 이용하기 때문에 비 균일 조명 환경에서도 강인한 매칭이 이루어진다. 전산 모의 실험에서 제안 알고리즘은 입력 위성 영상 상의 자주포진지를 적은 계산량으도 신뢰있게 매칭함을 보여준다.
DNA 서열은 각 종을 나타내는 근본적인 정보이며, 다른 종 간의 DNA 서열 비교는 중요한 작업이다. DNA 서열은 길이가 매우 길며 또 종의 종류도 다양하기 때문에, DNA 서열 비교에서는 빠른 매칭 뿐만 아니라 효율적인 저장도 중요한 요소이다. 즉, 인코딩 된 DNA 서열에 적합한 빠른 문자열 매칭 방법이 필요하다. 본 논문에서는 매칭 시 디코딩이 필요하지 않은 인코딩 된 DNA 서열을 위한 빠른 매칭 알고리즘을 제시한다. 제시하는 알고리즘은 네 문자 한 바이트 인코딩을 이용하며 서픽스 기법과 다중 패턴 매칭 기법을 접목하고 있다. 실험 결과로는 본 논문에서 제시하는 방법이 AGREP보다 약 다섯배 빠름을 보이는데, 이는 알려진 알고리즘들 중에서 가장 빠른 결과이다.
본 논문에서는 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 처리하는 방법에 대하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 주는 변환이다. 접두어 질의 기법(prefix-querying method)는 착오 기각(false dismissal) 없이 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 처리하는 인덱스를 이용한 최초의 방식이다. 이 방법은 사용자가 질의를 편리하게 작성하도록 하기 위하여 기본 거리 함수로서 $L_{\infty}$를 사용한다. 본 논문에서는 $L_{\infty}$ 대신 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭에서 기본 거리 함수로서 가장 널리 사용되는 $L_1$을 적용할 수 있도록 접두어 질의를 확장한다. 또한, 제안된 기법으로 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 수행하는 경우 착오 기각이 발생하지 않음을 이론적으로 증명한다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 본 연구에서 제시하는 기법의 우수성을 검증한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 가장 좋은 성능을 보이는 기존의 기법과 비교하여 매우 뛰어난 성능 개선 효과를 보이는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 대용량 시퀸스 데이터베이스에서 타임 워핑을 지원하는 인텍스 기반 서브시퀸스 매칭에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀸스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀸스들을 찾을 수 있도록 해 준다. 최근의 연구에서 타임 워핑을 지원하는 효과적인 전체 매칭 기법이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 이 기존의 연구에 슬라이딩 윈도우 개념을 결합하는 새로운 기법을 제안한다. 인덱싱을 위하여, 각 슬라이딩 윈도우와 대응되는 서브시퀸스로부터 특징 벡터를 추출하고, 이 특징 벡터를 인덱싱 애트리뷰트로 사용하는 다차원 인덱스를 구성한다. 질의 처리를 위하여, 조건을 만족하는 질의 접두어들에 대한 특징 벡터들을 이용하여 인덱스 검색을 수행한다. 제안된 기법은 대용량의 데이터베이스에서도 효과적인 서브시퀸스 매칭을 지원한다. 본 연구에서는 제안된 기법이 착오 기각을 유발시키지 않음을 증명하고, 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.
시계열 데이터베이스란 객체의 변화되는 값들의 연속으로 구성된 데이터 시퀀스들의 집합이며, 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 타임 워핑 거리가 허용치 이하인 서브시퀀스들을 시계열 데이터베이스로부터 찾아내는 연산이다. 본 논문에서는 먼저 타임 워핑 하의 시퀀스 매칭을 지원하는 기존의 기법들의 특성을 지적하고, 이들을 전체매칭 및 서브시퀀스 매칭에 각각 적용하는 방안에 관하여 논의한다. 또한, 실제 주식 데이터를 이용한 다양한 실험을 통하여 이들에 대한 정량적인 성능평가를 수행한다. 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭을 위한 기존 기법들의 성능을 상호 비교한 연구 결과는 아직 제시된 바 없다. 따라서 본 연구 결과는 이러한 세 가지 기법들에 대한 성능을 제시하는 좋은 자료로서 사용될 수 있을 것이다.
스테레오 매칭(Stereo Matching) 기법에 대한 전역적인 방법과 지역적인 방법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 최근의 적응적 영역 가중치 방법(Adaptive Support-Weight)은 매우 뛰어난 결과에 비해 많은 계산 시간이 필요하다. 따라서 로봇시스템에서 스테레오 매칭을 이용하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 분리 가능한 Bilateral 필터를 이용하여 빠른 스테레오매칭 기법을 제안한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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