데이터 웨어하우스는 방대한 이력 데이터들을 저장하는 저장소이며, 이를 다양한 관점에서 분석하기 위해 OLAP (On-Line Analytical Processing) 연산을 이용한다. 일반적으로 이러한 저장소는 데이터를 저장할 때 많은 열(columns) 을 기반으로 저장하는 와이드(wide) 형태의 테이블로 저장하게 된다. 하지만, 관계형 DBMS에서는 열 수의 제약(MS SQLServer, Oracle 등 열의 수는 1024개임)을 받게 되므로, 그 이상의 열들을 저장할 수 없다. 하지만, 열 기반(이하, 수평 테이블)으로 저장하는 것보다는 관계형 DBMS의 특징을 이용하여 행(row) 기반(이하, 수직 테이블)으로 저장하게 되면 많은 데이터를 효율적으로 저장할 수 있다. 이때, 저장 테이블의 스키마 구조가 변경되므로, 수평 테이블에 대한 질의도 저장된 수직 테이블에 적용 가능하도록 변화시켜야 한다. 또한, 사용자에게 빠른 질의 응답을 제공하기 위해 질의 최적화를 고려하여 실행전락을 세워야 한다. 따라서 본 연구에서는 경험(heuristic)을 근거로 각 연산(프로젝션, 실렉션, 조인 연산)을 위한 질의 트리를 생성하여 질의 최적화에 대한 여러 질의 경로를 고려하고, 다양한 실험을 통해 질의 최적화에 대한 접근 경로들을 분석한다. 이로써, 본 연구의 질의 경로 분석을 기반으로 최적화 실행 계획을 기대해 본다.
본 논문은 배경이 고정되지 않은 복잡한 동영상에서의 물체 추적을 위하여 다중 모델 색상 히스토그램 역투영(Multi Model Color Histogram Back-projection)방법을 제안한다. 색상 히스토그램 역투영(Color Histogram Back-projection)을 이용하면 카메라의 움직임 때문에 발생하는 배경의 변화에 관계없이 물체를 추적할 수 있다. 기존의 방법은 추적하려는 물체에 대해 하나의 모델만을 적용했기 때문에, 배경영역 색분포의 영향을 많이 받는다. 이를 해결하기 위해 다중 모델 색상 히스토그램 역투영 방법을 이용하였다. 이 방법은 추적하려는 물체에 대해 여러 개의 모델을 구하여 각각에 대해 색상 히스토그램 역투영을 수행한다 또한 역투영 이진 영상에서 물체의 위치를 결정하기 위한 수평, 수직 프로젝션 방법의 문제점을 레이블링(Labeling)을 사용하여 보완하였다.
온라인 분석 처리(On-Line Analytical Processing)에서는 다양한 분석을 효과적으로 처리하기 위해, 다차원 구조의 데이터를 연(column)에 에트리뷰트 값이 표시되는 넓은 형태의 수평 테이블로 표현한다. 관계형 테이블들은 보통 에트리뷰트의 개수에 제한이 있으므로(MS SQLServer와 Oracle은 1,024개 컬럼으로 제한), 이러한 수평 테이블을 직접 저장하기 어렵다. 본 연구에서는 상용 RDBMS에서 제공하는 PIVOT 연산을 이용하여 수평 테이블에 대한 질의를 저장된 수직 테이블에 대한 질의로 변환하는 효율적인 최적화 실행 전략을 제시한다. 우선, 관계 데이터베이스에서 수평 테이블을 차원의 이름을 열로 갖는 수직 테이블로 저장하고, 수평 테이블에 대한 질의를 수직 테이블에 대한 질의로 변환하는 다양한 최적화 전략을 제시한다. 특히, 관계 연산(셀렉션, 프로젝션, 조인 등)에 대한 여러 변환 방법을 제안한다. 이때, 변환된 질의는 여러 가지 방법으로 수행할 수 있으며, 각 방법에 따라 수행 시간이 서로 다르다. 그러므로 PIVOT 연산을 사용하여 변환된 질의를 수행하는 최적화 전략을 제시한다. 마지막으로, 다양한 실험을 통해 여러 질의 트리의 방법에 따라 수행 시간을 측정하여 비교 평가한다.
본 논문에서는 다양한 시간과 장소에서 차량 정면이나 후면 주변의 다양한 위치에서 촬영되고 주변 배경이 충분히 포함되는 주차 단속용 영상에서 차량 번호판을 추출하기 위해, 명암 벡터와 복합 색상을 이용하여 차량 번호판의 고유한 특성을 감지하는 방법을 제안한다. 기본적으로 번호판 영역에서 문자와 배경의 명암도 차이가 뚜렷하여 명암값의 증감이 빈번히 발생하고, 번호판 영역이 차종에 따라 일정한 색상을 갖는다는 특성을 함께 이용한다. 먼저, 번호판 영상의 하단부터 시작하여 일정 간격의 행마다 탐색해가면서, 명암 벡터의 부호가 충분히 자주 변화하고 번호판 색상이 충분히 검출되는 구간을 번호판 후보로 간주하여 대략 영역을 지정한다. 그런 다음, 수직 에지 성분을 수평ㆍ수직으로 프로젝션하여 번호판의 정교 영역을 추출한다. 이때, 추출된 번호판의 색상에 의해 차종도 쉽게 판별된다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 시간과 장소에서 촬영된 실제 단속 영상 200장을 사용하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 명암 벡터만을 사용한 방법보다 약 9% 향상된 96%의 번호판 추출률을 보였다.
다시점 디스플레이는 관찰자의 위치에 따라 적절한 시점의 영상을 제공할 수 있어 시청자에게 입체적인 효과를 줄 수 있는 가장 실용적인 기술로 여겨진다. 하지만 대부분의 다시점 디스플레이는 평면 형태로서 시청자가 전방의 제한된 시야각 내에서만 입체 영상을 볼 수 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 시청 영역을 360도로 확장하여 완전 시차 시차를 제공하는 구 대칭성을 가지는 볼 렌즈를 적용한 광학계로 구성된 구형 디스플레이를 제안하였다. 제안한 시스템에서 각각의 프로젝션 렌즈는 소형 모듈화하여 어레이로 구성할 수 있으며 모듈 어레이를 볼 렌즈 주위에 구면으로 배치하여 수직, 수평 시차를 제공할 수 있다. 적용된 광학 모듈을 통해 볼 렌즈 내부 중앙에 이미지가 결상되고, 사용자는 디스플레이의 시야창을 통해 선명한 영상을 시청할 수 있다. 따라서 볼 렌즈의 구면 수차를 극복하여 넓은 시야 부피를 제공하는 360도 완전 시차 디스플레이의 실현 가능성을 실험적으로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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