최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 발전함에 따라 교통(u-Transport), 복지(u-Care), 문화(u-Fun), 환경(u-Green), 산업(u-Business), 행정(u-Government), 도시(u-City) 뿐만 아니라 사용자의 위치와 다양한 공간 정보를 제공하는 u-GIS가 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 핵심 요소 기술로 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 PC용 MMDBMS인 HS QLDB를 확장하여 모바일 장치에서 시공간 데이타를 효율적으로 처리 및 관리할 수 있는 내장형 시공간 DBMS를 설계 및 구현하였다. 내장형 시공간 DBMS는 OpenGIS "Simple Features Specification for SQL"에서 명시하는 공간 데이타 타입과 공간 연산자를 확장하여 시공간 데이타 타입과 시공간 연산자를 제공하며, 시공간 데이타 특성들 고려한 산술 연산 코딩 압축 기법을 제공하고, 모바일 저장 장치인 플래쉬 메모리에서 효율적인 시공간 데이타 검색을 위한 시공간 인덱스를 지원한다. 그리고, 내장형 시공간 DBMS와 U-GIS 서버 사이에서 시공간 데이타 수입/수출의 성능 향상을 위한 데이타 캐슁 기능과 DBMS의 안정성을 위한 백업/복구 기능을 지원한다.
최근 무선 인터넷과 핸드폰, PDA, HPC 등과 같은 모바일 장치의 발전으로 인하여 이동체의 위치를 중심으로 하는 LBS가 점차적으로 많은 분야에서 사용되고 있다. 이동체의 위치 데이타는 GPS와 같은 위치 측정 시스템을 이용하여 대용량으로 발생하게 되는데 기존의 정적인 데이타를 처리하기 위한 GIS를 사용하여 이러한 데이타를 처리하는 것은 비효율적이다. 그러므로, 본 논문에서는 이러한 동적인 데이타를 효과적으로 처리할 수 있는 LBS를 위한 실시간 GIS 엔진을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서의 실시간 GIS 엔진은 LBS에서 필요한 공간, 비공간, 위치 데이타를 효과적으로 관리할 수 있다. 실시간 GIS 엔진은 인터페이스 관리자, 질의 관리자, 인덱스 관리자, 데이타 로더, 레이어 관리자, 위치 데이타 관리자, 메타 데이타 관리자, 객체 관리자로 구성되어 있으며 기존의 HP 실시간 데이타베이스 시스템에 공간 데이타 타입, 공간 연산자, 가변 길이 데이타 처리, 테이블 자동 확장 기능 등을 추가하여 LBS에서 사용되는 대용량 가변 길이 데이타를 효과적으로 처리할 수 있도록 하였다.
휴대용 단말기를 활용하는 위치 기반 서비스는 기존의 단순한 위치 정보 제공 및 분석에서 보다 개인화되고 지능화되고 있다. 이러한 모바일 추천 서비스는 이동 객체의 위치 정보 뿐만 아니라 객체의 주변 환경 정보도 고려하여 보다 쾌적한 서비스를 제공한다. 이를 위해, 시간에 따라 변화하는 이동 객체의 위치추적은 물론, 온도, 습도, 미세먼지, 등의 다양한 센서 데이터도 상황에 맞게 해석하고 활용할 수 있어야 한다. 그리고 다양한 센서 종류와 함께 수많은 센서 데이터를 해석하여, 전체적인 상황을 판단하기 위해서는 센서 데이터를 적절히 표현하는 데이터 모델의 활용이 필요하다. 이 논문에서는 모바일 추천 서비스에서 환경 정보를 제공하기 위하여 활용한 경사 그리드 기반의 센서데이터 추상화 모델과 그 처리 방법을 기술한다. 추상화 모델은 경사 방향을 활용하여 간단하게 해당 지역의 데이터 경향을 나타낸다. 그리고 색인과 연산자를 활용한 처리방법을 통해 환경 정보를 제공하는 과정을 설명한다.
본 논문에서는 캐릭터의 걷기 동작 데이터를 변형하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 주 관절(root joint)의 이동 경로를 그래프로 분석하고 라플라스 연산자를 이용해 변형하는 방법을 사용한다. 주 관절의 경로는 동작 데이터의 각 프레임별 위치와 방향을 정점으로 하고 이를 인접 프레임의 정점과 연결한 그래프 형태로 나타낸다. 주 관절 경로를 라플라스 연산자를 이용하여 좌표계를 변환하고 이를 목표 위치 및 방향에 맞도록 반복적인 방법으로 해를 구하여 변형한다. 이 방법을 이용하여 동작 데이터의 걷기 스타일을 유지하면서 다양한 경로의 걷기 동작을 얻을 수 있게 되며 많은 비용이 드는 동작 데이터 취득을 최소화할 수 있다. 최종 모션은 변형된 주 관절 경로를 기준으로 기존 모션의 다른 관절을 위치시키고 후처리하여 생성한다. 본 논문에서 제안한 방법을 응용함으로써 적은 모션 데이터로도 복잡한 환경에서 캐릭터의 걷는 동작을 생성하는 것을 보인다.
고해상도 위성영상을 이용하여 수치표고모델(DEM) 및 정사영상을 제작해서 수치지도의 갱신 및 지형공간정보체계의 자료기반으로써 활용할 수 있다. 본 연구에서는 Sobel 연산자를 이용하여 경계추출을 행한 후 스크린 디지타이징 방법으로 경계선을 추출하였다 이렇게 추출된 벡터자료와 기존수치지도와의 중첩을 통해서 건물, 도로, 임야의 평균위치오차를 분석해 보았다. 평균위치오차가 공공측량의 작업규정에 대한 1 : 5,000 수치지도 제작의 허용오차범위에는 들지 못하였지만, 특정 부분의 지형·지물의 경우에는 수정, 보완이 가능한 것으로 나타났다. 그리고, 산악지역 보다는 도심지에서의 경계추출이 뚜렷하기 때문에 위치정밀도가 향상됨을 알 수 있었다.
현재 주가가 최근 움직임 범위 내에서 어떤 위치에 있는지를 나타내는 블린저밴드 (Bollinger Band)는 단순이동평균 (Simple Moving Average)을 중심으로 단순표준편차 (Simple Standard Deviation)를 가감하여 만들어진다. 본 논문에서는 먼저 단순이동평균과 지수이동평균 (Exponential Moving Average)의 특성을 연산자 (Operator)의 관점에서 살펴보고, 각 연산자들의 임펄스응답 (Impulse Response) 1차 모멘텀의 중심값을 동일하게 하는 조건으로부터 단순이동평균 구간크기 N과 지수이동평균의 가중치 ${\rho}$ 사이의 관계를 구한다. 다음으로 이산시간 프리어변환 (Discrete Time Fourier Transform)을 통해 1차 모멘텀의 중심값이 동일하다는 조건하에서의 각 연산자의 주파수 응답 (Frequency Response)의 특성을 비교한다. 단순이동평균연산자는 지수이동평균연산자에 비해 고주파성분을 더 많이 포함시키므로 주가의 움직임에 과도하게 반응하게 된다는 사실에 기초하여, 지수이동평균을 중심으로 하는 새로운 ESD밴드 (Exponential Standard Deviation Band, 지수표준편차밴드)를 제안하고 자기회귀 (Auto Recursive) 형태의 계산공식을 유도하고 동일조건하에서 블린저밴드와 ESD밴드를 실제의 예를 통해 비교한다. 제안한 ESD밴드는 주가 움직임 범위를 보다 부드럽게 표현하는 특징이 있으며, 날짜 변경 시 갭이 발생할 경우에도 이러한 장점을 살리기 위해 갭보정된 차트에 대한 ESD밴드와 블린저밴드의 비교도 함께 살펴본다. 기존의 블린저밴드를 이용하여 개발된 거래법들은 ESD밴드에 그대로 적용가능하다.
적외선 영상의 근거리 표적 (near targets)은 표적의 내부영역은 화소 값이 균일하고, 경계 영역은 배경과 인접해 있기 때문에 화소 값 변화가 불균일하다. 이러한 특성에 기초하여 본 논문은 적응적 구조요소 (adaptive structure element)를 이용한 열림 연산자에 의한 적외선 영상 표적 검출 기법을 제안한다 먼저, 국부 분산 가중치 정보 엔트로피 (weighted information entropy, WIE)를 이용하여 후보 표적군의 위치와 경계영역을 추출한 후, 이 경계 영역에 대하여 라벨링 연산을 수행하여 대략의 표적 영역을 검출한다. 이 대략의 표적 영역에 대하여 제한한 적응적 구조 요소를 이용한 열림 연산자를 수행함으로써 정확한 표적 모양을 검출한다. 이 구조 요소는 표적 경계 영역에서 필터창의 가중치 정보 엔트로피의 평균값을 계산함으로써 얻어진 표적 경계 폭에 의한 결정된다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 추출 성능이 뛰어남을 확인할 수 있었다.
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.
에지검출은 영상처리와 컴퓨터비젼의 매우 중요한 연구분야이다. 그리고 일반적인 에지검출 연산자인 Robert, Sobel, Kirsh등의 연산자는 계단에지를 검출하는데는 적합하나 잡음에 매우 민감한 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상정보척도와 신경회로망을 이용한 잡음에 매우 강한 계단에지 검출방법을 제안한다. 계단에지의 명암도 분포의 차, 방향성, 연속성, 구조성 등의 계단에지의 기본적인 정보특성을 이용한 함수를 BP 신경회로망의 입력벡터로 구성한 결과 매우 위치가 정확한 계단에지를 얻을 수 있었다. 또한 실험 영상으로 장미 영상과 세포영상을 사용하여 매우 만족스런 실험 결과를 얻을 수 있었다.
웹 영상에서 에지는 픽셀의 밝기가 급격하게 변화되는 부분으로 에지를 통하여 물체의 위치나 크기, 물체의 텍스처에 대한 정보를 얻을 수 있다. 지금까지 에지 검출은 주로 단순한 영상에 대해 미분 연산자를 이용한 수학적 방법에 의해 이루어져왔고 최근에 잡음이 포함된 복잡한 영상에 대해 통계적 방법을 이용한 에지검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상실험을 통하여 기존의 Sobel 연산자 등을 이용한 수학적 방법과 Canny 방법, Wavelet 변환방법 그리고 통계적인 T 검정과 Wilcoxon 검정을 이용한 방법들과의 에지검출 성능을 비교분석하고 Java 언어를 사용하여 웹 상에서 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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