이진 영상의 압축은 디지털 도서관, 팩시밀리 전송, 문서 입출력 시스템과 같이 한정된 대역폭과 저장 공간을 가진 응용 분야에서 절실히 요구되고 있다. 현재 많은 영상 압축 알고리즘이 채택하고 있는 대역분할 기법을 문서와 같은 이진 영상의 압축에 적용한다면, 점진적 전송, 축소영상을 통한 빠른 검색 등의 장점을 얻을 수 있다. 그러나, 이진 영상 신호가 두 단계의 휘도 값을 가지므로, 이에 적합한 대역분할 방법과 산술부호기를 선택하여야 한다. 본 논문에서는 표본화-XOR 대역분할 기법을 선택하여, 알파벳 수의 증가를 막고 공간영역에서 국부적인 성질을 얻을 수 있다 또한, 넓은 단일-색 영역을 Zerotree로 대표하여 부호화 되는 신호의 수를 줄이고, 대역분할 구조에서 예측성의 저하를 막기 위한 적절한 조건화문맥과 새로운 부호를 선택한다. 이진 영상에 적합한 대역분할 방법과 산술부호기를 선택하여, 대역분할의 장점과 우수한 압축 성능을 달성할 수 있다.
본 논문에서는 이진공간분할(BSP), 잠재적가시공간(PVS) 알고리즘을 이용한 효과적인 실내렌더링 방법을 제시한다. 제안된 방식은 BSP 알고리즘과 PVS 기법을 동시에 이용하여 BSP 영역번호를 나누는 과정에서 BSP 영역에 오브젝트를 추가로 포함시킴으로써 오브젝트를 효과적으로 출력시킨다. 또한, 플레이어 위치를 중심으로 PVS를 검사하여 필요한 부분만 출력시킨다. 실험 결과로 부터 제안된 기법은 BSP와 PVS를 경계영역뿐만 아니라 오브젝트도 같이 처리함으로써 렌더링 속도가 향상됨을 보인다.
다양한 이유로 콘텐츠 생성에 대한 연구는 최근 게임 인공 지능분야에서 활발히 연구되고 있다. 디자이너의 개입과 관계없이 자동적으로 콘텐츠를 생성하려는 시도가 계속 되고 있으며, 여러 게임 장르에서 다양한 형태의 게임 콘텐츠를 생성하는데 사용되어 왔다. 본 논문은 다양한 콘텐츠 생성 연구 중, 고립 동굴이 없는 맵을 자동으로 생성하기 위해 이진 공간 분할을 활용하여 보강된 셀 오토마타 방법을 제안한다. 이진 공간 분할을 이용하면 원하는 공간의 수를 지정할 수 있으며, 셀 오토마타를 이용하여 자동 생성된 맵의 통로를 탐색하는데 걸리는 시간도 줄일 수 있다. 본 논문에서는 이진 공간 분할로 보강된 셀 오토마타를 이용하여 자동 생성된 맵을 게임에 적용하여 그 유용성을 보인다.
본 논문에서는 이중 Viterbi 복호기를 가지는 공간-주파수 부호화된 직교 주파수분할다중화 방식을 제안하고 분석한다. 여기서는 이진 정보원 부호를 컨볼루션 부호화한 후 서로 독립적인 두 개의 반을 직교 주파수분할다중화 심볼이 생성된다. 수신기는 복조된 신호를 이중 Viterbi 복호기를 이용하여 독립적으로 복호하고, 이들의 경로 메트릭을 비교한다. 따라서 기존 시스템에서의 복구된 이진 데이터는 단순한 Viterbi 복호기의 출력으로 나타나는 반면 제안된 방식에서는 분절길이 내에서 큰 경로 메트릭을 가지는 부호열의 조합이 된다. 그 결과, 제안된 공간-주파수 부호화된 직교 주파수분할다중화 방식은 기존의 시스템에 비하여 모든 신호대 잡음비 영역에서 향상된 성능을 갖는다.
공간 데이터를 표현하고 처리하기 위해 사분트리 또는 이분트리 등의 계층형 자료 구조가 사용되고 있다. 이분 트리를 선형적으로 표현하기 위해 기존에 제안된 S-트리는 이진 영역 이미지 데이터를 선형적인 이진 비트열로 표현하여 저장 공간을 크게 압축할 수 있는 장점이 있으나, 이미지의 해상도가 높아질수록 이진 비트열의 길이가 길어져 저장 공간이 늘어나고 탐색 성능이 저하되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 포화 이진 트리 구조를 갖는 여러 개의 분할 이분트리를 계층적으로 구성하고 각 분할 이분트리를 2개의 선형적 이진 비트열로 표현하여 이미지 탐색에 필요한 범위를 축소하는 한편 이진 비트열 경로를 직접 탐색하지 않고 간단한 숫자 변환을 통해 수행하도록 하여 전체적인 탐색 성능을 개선하였다. 최악의 시공간 복잡도 분석에 의한 성능 평가를 통해 제안 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 검색 성능과 공간 효율성을 보이는 것으로 분석되었다.
이진 트라이를 이진 비트열로 압축하여 표현하는 CB 트리는 키가 늘어남에 따라 이진 비트열이 길어지게 되어 검색 시간이 증가하며 잦은 키 삽입/삭제 연산에 비효율적이다. 작은 분할 트라이들을 계층적 구조로 표현한 HCB 트리가 제안되었으나 비트열 시프트 처리를 근본적으로 해결할 수 없으며 자식 혹은 부모 트리 참조를 위해 별도의 자료 구조를 탐색해야 하는 부담이 있다. 본 논문에서는 각 분할 트리를 포화 이진 트라이 형태로 표현하고 레벨 순위에 따라 분할 트리 번호를 할당하여 검색 성능을 향상 시키는 한편 키의 삽입/삭제 시에 시프트 연산이 발생하지 않도록 하였다. 시 공간 복잡도를 사용한 성능 평가에서 검색 시에는 제안 방법과 HCB 트리 방법이 CB 트리에 비해 우수한 것으로 나타났으며, 키 삽입/삭제는 제안 방법이 가장 높은 성능을 보여주었다. 공간 사용량은 제안 방법이 CB 트리 방법에 비해 71~89%의 공간만을 요구하여 가장 좋은 성능을 보였다.
본 논문에서는 그리드 분할과 매핑함수에 기반하여 영역질의 성능향상을 위해서 기존에 제시된 디클러스터링 방법들을 다차원 공간에 대해서 적용할 때의 문제점을 분석하고 해결법을 제시한다. 다차원 공간에 대해서 기존에 제시된 방법들을 적용할 때의 문제점은 각 차원의 분할 횟수가 적고(대부분 이진 분할이 발생함) 극히 작은 선택률에 대해서도 영역질의 각 차원의 길이가 커지기 때문에 발생한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 다차원 공간의 다양한 그리드 분할방법에 대해서 수학적으로 성능을 예측하는 모델을 제시한다. 제시한 수학 모델을 이용하여 가능한 다양한 그리드 분할 방법들 가운데 영역질의와 겹치는 그리드 셀의 수를 감소시키는 분할 방법을 선택할 수 있으며, 이는 디클러스터링 알고리즘의 전체 성능향상으로 귀결된다. 다양한 실험결과, 본 논문에서 제시한 분할 방법을 적용할 때, 기존에 제시된 디클러스터링 알고리즘의 성능을 최대 2.7배까지 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 객체 위주의 컬러 영상 검색을 위하여 영상의 saliency map을 이용해 객체 중심의 영상을 생성하고, 객체와 그 주변 영역에서의 대표 색상이 가지는 통계적 특성과 공간적 분포 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 먼저, 영상의 saliency map을 이진화하여 영상을 객체/배경으로 분할하고 객체를 중심으로 객체/배경의 비율이 일정한 일정 크기의 영상을 생성한다. 생성된 영상에서 대표 색상을 추출하고, 각 색상이 영상에서 어떻게 분포하는가를 나타내는 이진 공간분포 지도를 형성한다. 그 후 영상 간의 대표 색상마다 이진 공간분포의 차이를 비교함으로써, 색상의 통계적 특성과 공간적 분포가 동시에 반영된 특징으로 영상을 검색한다. 본 논문에서 제안한 saliency map을 이용한 대표 색상 기반의 영상 검색 기법은 기존의 대표 색상 기반의 영상 검색보다 우수한 성능을 보여준다.
본 논문에서는 신호공간 검출의 개념을 일반화하여 하나의 심볼 구간에서 하나 이상의 심볼들의 블록에 대한 검출을 수행하는 고정지연 트리 검색 신호검출기의 구성을 제안한다. 제안된 기법은 고속의 구현에 적합하다. 두 가지의 접근방법이 논의되며 이들은 모두 효율적인 신호공간 분할에 기반을 두고 있다. 첫 번째 방법에서는 심볼의 검출이 다중 클래스 분할에 기반을 둔다. 이 방법은 2개의 클래스에 기반을 둔 이진 심볼 검출방법을 일반화한 접근방법을 사용한다. 두 번째 방법에서는 이진 신호 검출이 look-ahead 기법과 결합된 고도의 병렬처리 신호검출 구조를 활용한다.
최근 데이터베이스의 응용 분야에서는 3차원 그래픽 등과 같은 멀티미디어 데이터를 이용하는 응용분야가 점점 늘어나고 있다. 그러나 아직은 3차원 그래픽에 대한 연구는 시각화 부분에만 집중되어 있고 검색에 대한 연구는 시작 단계에 있다. 본 논문에서 검색의 대상이 되는 assembled 객체는 기본 객체와 사용자 정의 객체로 구성된다. 이와같은 모델링 기법을 이용하여 구축된 3차원 그래픽 데이타베이스 환경에서 공간 분할 이진 트리를 이용한 객체의 모양에 대한 유사성 검색과 3D 스트링을 이용한 공간관계 검색 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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