색의 조화로움(harmony)은 조화로운 색들의 선택 뿐 아니라 각 색들의 배치에 따라서도 영향을 받는다. 본 논문에서는 색상의 배치 순서에 따라서 사람이 느끼는 조화로움에 차이가 있다는 사실을 보인다. 특히 색의 배색 및 선택에서 자주 사용되는 색 테마(Color Theme)의 구성 색들에 대한 예제를 보인다. 이를 위해서, 먼저 Ou [1][2]가 제안한 방법을 이용한 색상 배치 방법을 소개하고, 색 간의 차이를 최소로 하는 방법에 대해서도 제안을 한다. 이를 통하여 다수의 색이 구성되어 있을 때는, 각 색들 간의 조화로움을 계산하여 순서를 정하는 것도 중요하지만, 그 보다는 전체 색들 간의 차이가 적을 때 더욱 조화롭게 느껴진다는 것을 보인다. 사용자 평가를 통하여 본 논문에서 제안하는 방법이 색 테마의 전체적인 조화로움을 더욱 증가시킴을 알 수 있었다.
구조적 문서는 문서로의 다양한 접근 경로를 제공하므로, 구조적 문서들에 대한 정보 검색 시스템들은 문서의 구조를 사용한 구조 검색 질의를 지원하여 검색의 신뢰도를 높일 수 있다. 그러므로, 구조적 문서가 가지는 엘리먼트간의 구조적 포함관계나 순서등 문서 구조에 바탕을 둔 다양한 유형의 사용자 질의를 지원할 수 있는 색인 구조가 필요하다. 본 논문에서는 엘리먼트와 엘리먼트 사이의 구조적 상관관계나 엘리먼트의 발생순서에 관련된 질의등 여러 유형의 순수 구조 질의를 처리할 수 있는 세가지 색인 구조를 제시하고 그 성능을 평가한다. 제안된 색인 알고리즘은 GDIT 개념[5]에 바탕을 두고, GDIT기반의 색인 기법을 사용한다.
채색화는 흑백 영상에 색 정보를 추가하거나 영상의 색을 변환하는 영상 개선 기법이다. 본 연구는 최소한의 사용자 개입을 통해 흑백 영상을 자연스러운 칼라 (color) 영상으로 전환하는 채색화 기법을 제안한다. 우리는 우선 자연스러운 채색 결과를 위한 채색화 함수를 정의한다. 제안하는 채색화 함수는 유사한 밝기 정보를 가지는 이웃 픽셀들은 비슷한 색 정보를 가질 확률이 높다는 간단한 가정 하에 MRF (Markov Random Field)에 기반하여 모델링한다. 채색화 함수에 의해 색이 전체적으로 자연스럽게 분포될 수 있도록, 확산 신뢰도를 정의한 후 신뢰도에 따라 채색 순서를 결정한다. 이후, 채색 순서에 따라 각 픽셀에 채색화 함수를 적용하여 자연스러운 채색 결과를 도출한다. 실험 결과에서 보듯이, 제안 기법은 적은 색상 정보의 입력을 통해 효과적으로 채색화 하며, 기존 기법에 비해 자연스러운 결과를 제시한다.
본 논문에서는 컨볼루션 신경망 네트워크(CNN:Convolution Neural Network)을 기반으로 단어의 의미와 순서를 고려하는 문서 색인 방법을 이용하여 한글 문서 분류 방법을 제안한다. 먼저 문서를 형태소 분석하여 어절 단위로 분리 한 후, 불용어를 처리 하고, 문서의 단어 의미를 고려하는 문서 표현하고, 문서의 단어 순서까지 고려하여 CNN의 입력으로 사용하였다. 실험결과 CNN 분류기를 기반으로 본 논문에서 제안하는 문서 색인 방법은 TF-IDF를 이용하는 방법보다 4.2%, Word2vec만 단독으로 사용하는 것보다 1.4%의 성능 상승을 이루었다. 이러한 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 문서범주화 데이터 셋에서 문서 분류 성능향상에 영향을 미친다는 것을 확인하였다.
XML 문서의 구조검색을 위한 기존 방법들은 특정 엘리먼트의 조상, 자손, 형제에 대한 다양한 구조검색을 효율적으로 지원하지 못한다. 본 논문에서는 XML 문서의 효율적인 관리와 구조검색을 위해 DTD(Document Type Definition)의 논리적 구조를 따르는 XML 문서에 대해 구조정보를 표현하기 위한 방법을 제시한다. 구조정보는 엘리먼트 이름을 식별할 수 있는 EID, 부모와 자식 엘리먼트간의 계층정보를 위한 ETID, 동일한 부모 엘리먼트를 갖는 자식 엘리먼트들의 순서정보를 위한 SORD, 그리고 동일한 부모 엘리먼트를 갖는 자식들 중 동일한 타입의 엘리먼트들에 대한 순서정보를 위한 SSORD로 구성된다. 이런 구조정보를 이용해 빠른 검색을 위한 내용 색인, 구조 색인, 애트리뷰트 색인을 설계한다. 설계된 색인을 통하여 질의를 처리하는 과정을 설명함으로써 다양한 구조적 질의를 효과적으로 처리할 수 있음을 보인다.
공간 데이터베이스에서 사용되는 데이터는 그 양이 방대하고 복잡하여 이를 효율적으로 저장, 관리하는 색인이 필요하다. 여러 공간 색인 방법들 중에서 R-tree는 삽입과 삭제가 빈번히 발생하는 동적인 환경에서 효율적인 질의 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. R-tree는 삽입되는 데이터의 순서에 따라 트리의 구조가 달라질 수 있는데, 주어진 데이터가 수정이 자주 발생하지 않는다며 데이터 입력 순서를 결정하여 질의 성능이 가장 좋은 트리를 구성할 수 있다. 본 논문에서는 데이터가 자주 수정되지 않는 환경에서 노드간의 중첩을 가장 최소화 할 수 있는 데이터 입력 순서를 결정하기 위해 클러스터링을 이용한 새로운 방법인 CSR-tree를 제안하고자 한다. CSR-tree는 일반 R-tree와 hilbert packed R-tree 방법보다 향상된 질의 성능을 보인다.
본 논문은 차제가 조립되어 도장공장에 도착한 자동차들을 대상으로 동일한 색으로 최대한 그룹을 형성하여 도장 순서를 결정하는 자동차 페인트 순서 문제를 다룬다. 본 문제는 정확한 해를 다항시간으로 구하는 방법이 알려져 있지 않은 NP-완전으로 난제로 알려져 있다. 도장공장에서는 도장 색이 변경되면 이전 자동차 도장 색 페인트들을 완전히 제거하는 퍼징을 수행해야 하므로, 퍼징 횟수를 최소화시키는 것을 목표로 하고 있다. 본 논문에서는 버퍼에 도착한 자동차들의 이동 가능한 구간인 윈도우 개념에 기반하여 최소의 이동거리와 최소의 퍼징 횟수를 얻을 수 있도록, 자동차들을 동일 색, 도착 순서별로 정렬시키고, 구간 마라톤 경기를 수행하는데 있어 기본적으로는 연속적으로 가장 긴 구간을 차지하는 색 팀이 승리하는 방식을 적용하였다. 다만, 패자 팀이 더 이상 경기를 수행할 수 없는 구간이 존재하는 경우와 패자 팀에게 승리를 양보하고 이후의 경기에서 보다 많은 구간에서 승리하는 경우에는 승리의 우승컵을 해당 패자 팀에 게 양보하여 모든 구간에서 모든 자동차 선수들이 한 번씩은 반드시 승리하는 방식을 적용하였다. 제안된 알고리즘은 n대 자동차에 대해 O(nlogn)의 다항시간 복잡도로 간단하면서도 빠른 장점에도 불구하고, 다양한 사례들에 적용한 결과, 모든 실험 데이터들에 대해 최소의 이동거리와 최소의 퍼징 횟수를 얻을 수 있었다.
지리정보시스템에서 빈번히 사용되는 공간 조인 연산자의 성능을 보장하기 위해서는 효율적인 색인 기법의 선택이 중요하며, 대표적인 색인 기법으로는 $R^*$-tree를 이용한 방법이 알려져 있다. 본 논문에서는 DOT(Double Transformation) 공간 색인을 이용한 효율적인 공간 조인 처리 기법을 제시하고 이를 $R^*$-tree를 이용한 공간 조인 처리 기법과 비교한다. DOT 공간 색인 기법은 공간 객체의 MBR 정보를 공간 순서화 곡선을 사용하여 하나의 1차원 값으로 변환한 후 그 값을 검색 키로 갖는 $B^+$-tree 색인 구조를 구성하는 방법으로서, 이를 이용하면 전통적인 데이타베이스의 주 색인을 적용할 수 있다는 중요한 특징을 가진다. 본 논문에서는 공간 객체의 MBR 정보를 하나의 1차원 값으로 변환하기 위해 사용되는 공간 순서화 곡선의 규칙성을 분석함으로써 공간 변환 연산의 횟수를 대폭 감소시킨 효율적인 DOT 색인기반의 공간 조인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 반복적으로 수행되는 공간 변환 연산의 횟수를 줄이기 위하여 질의 영역을 공간 순서화 곡선이 연속 운행하는 가능한 최대 크기의 면적으로 분할하는 쿼터 분할 기법을 사용한다. 다양한 분포와 크기를 갖는 데이타 집합을 대상으로 $R^*$-tree를 이용한 공간 조인 처리 기법과의 비교 실험을 수행한 결과 최대 약 3배의 성능 이익을 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다.
색 변환(Color Transfer) 기법은 컴퓨터 비전 및 영상 처리 분야에서 점점 더 많은 연구가 되고 있는 분야이다. 이는 참조 영상의 분위기를 원본 영상에 반영하는 기법이다. 본 논문에서는 채도가 낮은 색상에서 나타나는 잘못된 연산 결과를 해결하기 위해 채도 문턱치에 따라 유채색과 무채색으로 분류하여 인덱싱 하고, Lab색 모델에서 색상 채널인 a, b를 사용하여 그림 영상에서의 색 변환하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 화소들의 채도 문턱치를 이용하여 유채색과 무채색으로 분류하는 단계, 분류된 화소들의 색 특성을 이용한 cylindrical metric를 이용한 인덱싱 하는 단계, 각 인덱스 내의 위치적 표준편차와 화소수를 이용하여 인덱스들의 우열을 가리는 단계, 인덱스들의 우세한 순서로 Lab 색 모델에서 a 채널과 b 채널을 이용하여 색 변환하는 단계 등 4단계로 구성된다. 실험결과는 제안한 방법이 무채색과 유채색이 잘 분류되어 인덱싱 되었음을 보이고 원본 영상의 색이 참조영상의 색으로 잘 변환된 것을 보인다.
차량항법장치(Car Navigation System : CNS)나 지리정보시스템(Geographic Information System : CIS)에서 공간 객체를 효율적으로 다루는 색인기법에 대한 다양한 논의가 있어왔다 기존의 방법에서는 공간 객체의 인접성(cluster)과 밀집성 만을 고려해서 색인 트리를 생성하므로, 편향된 접근 빈도론 가진 공간 객체이 대해서 효과적인 탐색시간을 제공하지 못한다. 접근 빈도를 반영한 색인 기법은 공간 데이터가 갖는 특성-2개 이상의 차원에 대한 순서 할당이 불가능-에 의해서 지리적으로 인접된 객체들을 묶지 못하고, 이로 인해서 공간 객체에 대한 효율적인 색인 기법을 제공할 수 없다. 지리 데이터에 대한 위치와 접근 빈도가 주어질 매, 색인 트리는 좌표 정보뿐 아니라 공간 객체에 대한 접근 빈도도 고려해서 생성되어야 한다 본 논문에서 제안하는 기법을 전체 영역을 세부영역으로 분할하고, 각 세부 영역에 대해서 편향색인 트리를 생성한 뒤에 트리를 병합함으로써 밀집도와 접근 빈도를 반영한, 편향된(skewed) 색인 트리를 생성하도록 한다. 편향된 색인 트리는 접근 빈도가 높은 공간객체를 상위계층(level)에 위치시킴으로써 탐색비용을 줄인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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