최근 생활 공간 상에서 공간 정보의 활용 요구가 증대되면서 GIS의 상업적 가치가 증대되고 있다. 또한 GIS는 전문 시스템이 아닌 일반 사용자가 접근할 수 있고, 다양한 콘텐츠와 결합된 GIS 맵 데이터를 서비스하는 통합정보시스템으로 확장되고 있다. 그러나 GIS 맵 데이터의 불법 복제 및 유통이 증가하고 있는 추세이나, GIS 맵 데이터의 저작권 보호 기술은 매우 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 GIS 맵 데이터의 저작권 보호를 위한 폴리라인 워터마킹 방법을 제시한다. 제안한 방법에서는 GIS의 국내 표준 데이터를 분석한 다음, 폴리라인 구성 요소간의 거리를 이용하여 워터마크를 적응적으로 삽입한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 다양한 기학학적 공격에 강인하며, 또한 비가시성이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 빠른 서포트 벡터 분류를 위해 신경망을 사용하는 방법을 제안한다. 주어 진 학습 데이터를 통해 낮은 학습 오류를 가지는 다단계 신경망을 얻으면 출력층을 제외한 은닉층은 주어진 문제를 선형분리 가능하게 하는 특징 추출기로 간주할 수 있다. 많은 계산시간을 요하는 키널 맵 대신 이를 사용해서 빠른 서포트 벡터 분류를 가능하게 하였다.
벡터 필드는 공간상에 눈으로 보이지 않거나 표현하기 어려운 데이타의 진행을 이해 하기 쉽게 표현하는데 많이 사용되고 있다. 예를 들면, 바람이나 물의 진행 방향 및 세기, 온도의 전도, 전자기파 등의 과학적인 데이타의 시각화에 사용되고 있다. 본 연구에서는 3차원 모델상에 존재하는 벡터 필드에 대해 시각적인 정보와 더불어 촉각을 통한 직관적인 인식을 제공하기 위한 햅틱 렌더링 기술을 개발하였다. 이를 구현하기 위해 벡터 필드를 햅틱 인터페이스에 적합하게 모델링 하는 기법과 시뮬레이션 기술을 개발하였다. 이를 바탕으로 일상생활에 사용되는 지도에서 사용자가 원하는 목적지로 햅틱 인터페이스를 통해 안내해 주는 햅틱 맵과 해류의 흐름을 보여주는 시각적인 벡터 필드를 사용자가 촉각을 통해 직관적으로 느낄 수 있도록 해주는 시스템에 적용하였다. 앞으로 교육, 훈련, 그리고 오락 등 다양한 분야에서 이러한 햅틱 벡터 필드 기술이 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
GPS(Global Positioning System)은 위성에서 현재 시스템이 위치한 곳의 주위 지역을 2차원으로 표현해 주는 시스템이다. 이 시스템에서의 그래픽 표현은 비트맵 표현 방식으로 다량의 메모리를 사용하는 단점이 있다. 이 논문에서는 GPS의 다량의 메모리를 사용하는 단점을 보완하기 위하여 비트맵 표현 방식을 지양하고 벡터 표현 방식을 사용하는 SVG(Scalable Vector Graphic)를 이용하며 메모리 사용량을 감소시킬 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 또한 XML의 그래픽 표준안인 SVG에서는 2차원만을 표시하기 때문에 3차원 표현이 어려우나, ECMAScript를 사용하여 SVG의 단정인 3자원 표현의 어려움을 개선하는 방법에 대해 고찰하고자 한다.
본 논문에서는 비대칭적 화질을 갖는 스테레오스코픽 영상에서 화질개선을 위해 사용되는 부가정보를 효율적으로 부호화하기위한 방안을 제안한다. 부가정보의 대부분은 좌영상과 우영상의 높은 상관도를 기반으로 하는 양안시차 벡터맵으로 구성되며, 이것을 부호화하기 위해 분포 특성을 분석하였고, 이에 맞는 엔트로피 부호화 방식인 지수 골롬 부호를 적용하였다. 또한, 양안시차 벡터맵의 공간적 데이터의 중복성을 없애기 위해 DPCM을 적용하여 부호화의 효율성을 높였다.
벡터 양자화기를 이용하여 영상의 부호화기를 설계하는데 있어서 2차원 이산여현 변환(2D-Discrete Cosine Transform)에 근거한 DCT 맵(map)과 새로운 부호책(codebook) 설계로서 알고리듬을 제안한다. 영상을 작은 부블럭으로 나누고 2차원 이산여현변환 으로 대부분의 정보를 포함하는 부분, 즉 부호화하기 어려운 부분과 부호화하기 쉬운 적은 정보를 포함하는 영역으로 나누어 맵을 만들고 이 맵에 따라 영상의 중요한 특징 들을 2차원 이산여현변환으로 추출한다. 부호책은 트리 구조에 근거한 2진 트리로 두 영역을 따로 학습세트로 나눔으로서 만들어 진다. 2진 트리의 중간 노드에서 각 학 습 벡터는 그 노드에서의 문턱 값과 비교하여 두개의 아래 노드중 하나에 속하게 된다. 국제 표준화상인 Lenna와 Boat 영상에 대하여 본 알고리듬으로 영상을 부호화했을 때 PNN과 CVQ 알고리듬에 비하여 수행 시간을 줄이고, PNN 알고리듬보다는 각각 약0.45 dB과 0.33 dB만큼, CVQ 알고리듬보다 각각 약 0.05 dB과 0.1 dB만큼 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.
고차원 데이터 공간에서의 효과적인 검색을 위해 최근 VA-file[1], LPC-file[2] 등과 같이 벡터 근사에 기반을 둔 필터링 색인 방법들이 연구되었다. 필터링 색인 방법은 벡터를 근사한 작은 크기의 색인 정보를 사용하여 근사 거리를 계산하고, 이를 사용하여 질의 벡터와 유사하지 않은 대부분의 벡터들을 빠른 시간 안에 검색 대상에서 제외한다. 즉, 실제 벡터 대신 근사 벡터를 읽어 디스크 I/O 시간을 줄여 전체 검색 속도를 향상시키는 것이다. 하지만 VA-file 이나 LPC-file은 근사 거리를 구하는 방법이 순차 검색과 같거나 복잡하기 때문에 검색 속도 향상 효과가 그리 크지 않다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 이러한 근사 거리 계산 시간을 줄이기 위하여 새로운 비트맵 색인 구조를 제안한다. 근사 거리 계산속도의 향상을 위하여, 각 객체의 값을 특성 벡터 공간상의 위치를 나타내는 비트 패턴으로 저장하고, 객체 사이의 거리를 구하는 연산은 실제 벡터 값의 연산보다 속도가 훨씬 빠른 XOR 비트 연산으로 대체한다. 실험에 의하면 본 논문이 제안하는 방법은 기존 벡터 근사 접근 방법들과 비교하여 데이터 읽기시간은 더 크지만, 계산 시간을 크게 줄임으로써 전체 검색 속도는 순차 검색의 약 4배, 기존의 방법들보다는 최대 2배의 성능이 향상되었다. 결과적으로, 데이터베이스의 속도가 충분히 빠른 경우 기존의 벡터 근사 접근법의 필터링을 위한 계산 시간을 줄임으로써 더욱 검색 성능을 향상 시킬 수 있음을 확인할 수 있다.
현재의 IT 환경에서 영상 또는 영상처리 기술은 많은 부분에서 응용이 되고 있고 또한 매우 중요하다. 본 논문에서는 벡터 양자화 방법을 통해 원본 BMP영상을 인덱스 영상과 제안하는 codebook으로 재구성하고 동일한 픽셀 깊이 내에서 고화질의 영상을 디스플레이 할 수 있는 방법을 제안하였다. 즉, $2^n$ 개의 컬러 코드북(맵)를 가지는 영상에 공용 맵 기법을 적용함으로서 $2^{n+1}$ 개의 컬러 코드북 정도의 화질로 표현이 되는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 통해 얻어진 출력영상을 원본 BMP영상과 비교했을때 JPEG과 같은 8 bit 인덱스 영상의 출력 시 보다 약 2 dB 정도 높은 PSNR을 제공해주며 이는 9 bit 인덱스를 사용했을 때의 화질과 거의 비슷함을 알 수 있었다.
원격교육에 있어서 상호작용도구는 필수적이다. 특히, 토론학습의 경우, 학습자들의 능동적 참여와 상호작용은 학습의 성공을 좌우하는 중요한 요소이다. 그러므로 기본적인 학습환경으로서 상호작용도구는 그 역할이 아주 크다. 본 논문에 제안된 벡터화이트보드는 기존의 화이트보드가 텍스트와 비트맵 중심이라는 문제점을 극복하여, 전달할 내용과 화면상의 위치를 자유롭게 수정할 수 있으며, 채팅시스템과 함께 지원될 때 면대면 토론과 인터넷 기반 토론 사이의 학습환경 차이를 줄일 뿐만 아니라 학습자의 상호작용을 증진시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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