전통적인 공간 정보 기술인 GIS는 최근 첨단 정보통신 기술들과의 융 복합을 통해 유비쿼터스 환경을 구축하기 위해 진화하고 있다. 한편, 증강현실 기술은 (Augmented Reality) 가상의 그래픽 환경을 실제 환경에 합성하여 사용자가 실제와 가상을 동시에 인식하게 하는 기술이다. 최근 휴대기기의 발달로 전통적인 사용자 위치 기반 서비스에 증강현실을 접목하여 다양한 정보를 실제 환경에 더해 보여주는 기술들이 증가 하고 있다. 전통적인 GIS에서의 공간 질의는 최소 정계 사각형을 사용하지만 증강현실이 적용되는 공간 질의는 삼각형의 형태를 가진다. 본 논문에서는 이러한 증강현실 응용을 위한 공간 질의 검색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 데드 스페이스 발생으로 인한 노드의 추가 검색 시간을 감소시킴으로서 기존의 R-tree 기반의 공간 색인들의 성능 향상을 꾀한다. 마지막으로 PostGIS를 이용한 실험을 통해 성능을 입증하였다.
본 논문에서는 PML-트리라는 공간색인구조를 제안한다. PML-트리는 object distribution heuristics를 사용하여 공간 데이터 객체를 여러 개의 데이터 공간에 균일하게 배치함으로써 질의처리 속도를 향상시킨다. 두 가지의 object distribution heuristics(absolute crowd index와 relative crowd index)가 제안이 된다. PML-트리는 공간 객체를 분배함으로써 R+-트리의 말단 노드 내에 존재하는 데이터의 중복을 제거하면서, R-트리의 단점인 색인 사각형들 사이에 중첩을 허용치 않는다. PML-트리의 성능은 여러 타입의 테스트 데이터를 사용하여 MXR-트리와 비교된다. PML-트리는 MXR-트리에 비해 높은 공간활용도와 빠른 질의 반응시간을 보임으로써 공간 데이터베이스를 위한 효율적인 색인구조로 사용이 될 것으로 기대된다.
최근, 무선 네트워크의 발달로 인해 이동 객체에 대한 위치 정보를 수집하여 실생활에 활용하는 다양한 위치 기반 서비스의 증가하고 있다. 그에 따라서, 이동 객체의 연속적인 위치를 효율적으로 검색하는 새로운 색인 구조가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이동 객체의 좌표 사이의 거리가 긴 경우 탐색 공간을 줄이기 위해 효율적으로 분할하는 방법을 제안한다. 궤적의 적절한 분할 위치를 찾아서 평균적인 질의의 크기를 고려하여 형성되는 확장된 최소 경계 사각형(EMBR)의 영역을 이용한다. 추정 분할 방법은 최소경계 사각형을 최소화하게끔 고안되었고 이를 실험하였다. 실험 결과 제안하는 추정 분할 방법이 기존의 방법에 비해서 EMBR의 면적을 더 효율적으로 줄여줌을 알 수 있었다.
장면 영상 속의 분사 영역에는 다른 부분과는 구분되는 특징적인 공간주파수가 있다. 이 특징은 직관적이며 또한 유용한 정보로서의 가치가 있다. 본 논문에서는 장면 영상에서 수평 텍스트를 찾는 방법을 제안한다. 수직 및 수평 방향으로 걸친 edge 픽셀의 빈도수와 푸리에 변환에 의한 기본 주파수의 두 가지 특징을 이용한 방법이다. 두 가지 특징을 독립적으로 활용하여 그 결과를 결합하거나 연속하여 적용하여 원하는 결과를 얻을 수 있다. 이와 같은 특징은 대체로 언어 또는 문자에 무관함을 확인하였다. 이에 추가하여 Hough 변환을 이용한 장면 속의 사각형을 탐색하였다. 여러 사람들에게 유용한 정보는 보통 강한 색상대비로 눈에 잘 띄는 색깔의 사각형 안에 씌어있는 경우가 보통이므로 사자형의 탐색함으로써 보다 효과적으로 문자를 탐색할 수 있다.
최근 다차원 공간색인 방법의 성능 향상을 위해 근사법을 사용하여 노드의 팬아웃을 증가시키려는 시도가 많이 행해졌다. 하지만 이러한 방법은 색인 구조의 정확성이 떨어져 불필요한 노드를 방문할 확률을 높다는 단점이 있다 본 논문에서는 정적 데이터에 대하여 노드의 팬아웃을 증가시키기 위해 하향식 STR 공간분할방법을 사용한 새로운 색인 방법을 제안한다. 제안한 방법은 공간분할방법을 사용하므로 근사법을 이용한 방법에 비해 정확성이 높을 백 아기라 하향식 계층 STR을 제안하여 STR 공간 분할방법을 효율적으로 트리 구조에 적용할 수 있도록 하였다. 이 피에도 이중분할 방법을 제안하여 점 데이터 및 사각형 데이터의 색인을 가능하게 딸 딱 아니라 사상 공간을 줄여 불필요한 노드의 방문을 막아 성능을 향상시켰다.
기존에 MPEG-1, 2나 H.261/263 등에 사용되고있는 움직임 예측 방법은 블록 기반의 코딩 방식으로 단순히 영상의 움직임을 선형 모델로 간주하고 영상을 일정한 크기의 사각형으로 나누어, 각 사각형이 어느 곳으로 이동하는지를 추정하는 방식이었다. 그러나 이러한 방식은 블록 당 하나의 움직임 벡터만으로 처리하기 때문에 블록 내의 복잡한 움직임은 추정할 수 없을 뿐만 아니라, 보다 일반적인 움직임인 회전, 뒤틀림, 확대, 축소 등을 추정할 수 없다. 또한, 영상의 내용에 상관없이 일정한 크기의 블록으로 나누어 처리하기 때문에 주어진 영상에 최적화된 움직임 추정을 수행하기가 어렵다. 특히 저속 비트율에서는 이러한 점들이 크게 부각된다. 이러한 점들을 극복하기 위해서 여기에서는 삼각형 메쉬를 이용한 공간 변환 방법을 이용하였다. 여기에 영상을 영상에 따라 적응적으로 분해하여 처리할 수 있는 웨이브렛 패킷 부호화를 사용하여 에너지가 많고 적음에 따라 초기 제어점의 격자를 조절하여 좀 더 우수한 성능을 얻을 수 있다.
누적밀도 히스토그램은 사각형 객체의 네 점에 대응하는 4개의 서브 히스토그램을 유지함으로써 사각형 객체가 여러 버켓에 걸쳐질 경우 발생하는 다중 계산 문제를 해결하고 있다. 이 기법은 빠른 추정시간과 정확한 결과를 제공하고 있지만, 질의 윈도우가 그리드 셀의 경계와 일치해야 한다는 제약사항을 기반으로 수행하므로, 실제 응용에 적용시 많은 에러를 초래하게 된다. 따라서, 이 논문에서는 기존 누적밀도 히스토그램에서 질의 윈도우의 제약사항에 관한 영향을 줄이기 위해, 두가지 확률모델을 기반으로 일반화된 누적밀도 히스토그램을 사용한 선택율 추정 기법을 제안하였다. 제안된 두가지 확률 모델은 \circled1질의 영역 비율을 고려한 확률모델과, \circled2교차 영역 정보를 고려한 확률모델이다. 우리는 실제 데이터 셋을 사용하여 제안된 기법을 실험하였다 실험 결과는 이 논문에서 제안된 기법이 기존의 다른 선택율 추정 기법보다 성능이 뛰어남을 보여주고 있다 더구나, 교차 영역 정보를 기반으로 하는 확률모델의 경우 20% 질의 윈도우에서 5% 미만의 낮은 에러율을 보였다. 이 논문에서 제안된 기법은 사각형 객체의 공간 범위 질의의 선택율을 정확하게 추정하는데 사용될 수 있다.
관찰 단위들간 특정한 공간 종속관계를 지닌 공간모집단에서 사각형의 칸들로 분할한 후 각 칸마다 하나의 표본점을 임의추출하여 관심 변수의 모수를 추정할 때 탐색 관찰조건을 만족하는 인접한 표본단위만을 추가 관찰하여 모수를 추정하는 적합탐색 추정 방법을 층화 공간표본설계에 적용시켜 보았다. 모의자료를 설정한 가상의 2차원 공간모집단을 층화 공간표본설계에 의해 층화시킨 후 적합 탐색 추정방법을 적용시켜 본 결과, 단순히 공간모집단을 분할하는 전통적인 공간표본설계보다 적은 수의 표본이 관찰되었으며, 효율성이 크게 감소하지 않는 결과를 얻음으로써 층화효과와 적합탐색 관찰효과가 동시에 존재하는 적절한 추정 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 3차원 공동 작업 공간에서 다중 무인항공기의 협동 작업을 위한 확장 충돌 지도 기반 무 충돌 비행 계획 기법을 제안한다. 먼저 무인항공기는 회전과 같은 3차원 움직임을 고려해 구로 모델링하였다. 공동 작업 영역에 진입 후 진출할 때까지 무인 항공기는 직선 경로를 따라 이동하고 모든 무인 항공기의 우선순위는 미리 정해져 있다고 가정한다. 가정에 따라 3차원에서 정의된 구와 구 사이의 충돌 검출 문제를 2차원에서 정의된 원과 직선 사이의 충돌 검출 문제로 축소할 수 있다. 원과 직선 사이의 충돌영역은 계산의 편의성과 안전성을 위해 충돌사각형으로 근사화 하였다. 이렇게 정의된 충돌사각형을 이용하여 무인 항공기들 간의 충돌을 회피할 수 있도록 각 무인 항공기의 공동 작업 공간 진입 시간을 조율한다. 이와 같은 방법으로 모든 무인 항공기는 공동 작업 공간에 진입해서 진출할 때까지 서로 간에 충돌 없이 이동 할 수 있게 된다. 제안된 무충돌 비행 계획의 효율성을 증명하기 위해 12대의 무인 항공기를 이용한 시뮬레이션을 수행하였다.
본 연구는 파 해석에 있어서 공간-시간 분할 개념을 도입하여 켈러킨 방법으로 해석하였다. 공간-시간 유한요소법은 오직 공간에 대해서만 분할하는 일반적인 유한요소법보다 간편하다. 비교적 큰 시간간격에 대해서 공간과 시간을 동시에 분할하는 방법을 제시하며 가중잔차법이 공간-시간 영역에서 유한요소 정식화에 이용되었다. 큰 시간 간격으로 인하여 문제의 해가 발산하는 경우가 동적인 문제에서 흔히 발생한다. 이러한 결점을 보완한 사각형 공간-시간 요소를 취하여 문제를 해석하고 해의 안정에 대해 기술하였다. 다수의 수치해석을 통하여 이 방법이 효과적 임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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