본 논문은 렌더링-효과적인 삼각형 메쉬의 점진 전송을 위한 새로운 메쉬 표현 데이터 구조(점진 스트립)를 제안한다. 점진 스트립은 기간 메쉬까지 단순화된 스트립과 이러한 스트립을 단계적으로 복원할 수 있는 일련의 상세 정보로 구성된다. 점진 스트립 기반의 메쉬 전송 전송에서 메쉬 연결정보는 삼각형 스트립 상에서 직접적으로 복원되기 때문에 렌더링 과정에서 그래픽 가속기로 전송되는 데이터양을 크게 줄일 수 있다. 단순화된 스트립에서 발생하는 불필요한 과잉정보를 줄이기 위해 삼각형 스트립 표현의 간결함을 이용하여 스트립의 선축약 연산을 인코딩 하는 방법과 스트립의 정점 시퀀스를 재구성함으로써 불필요한 정점을 효과적으로 필터링하는 삼각형 스트립 필터링 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 점진 전송동안 제안되어진 방법은 기존의 삼각형 기반 점진 전송 기법에 비해 메모리-그래픽스 프로세서 간 대역폭을 평균 40.5%~45.6% 줄인다.
구조와 문서(structured document)에 대만 효율적인 처리를 위해서는 문서의 임의 엘리먼트에 빠르고 직접적인 접근을 지원하는 인덱싱 기법이 필요하다 이를 위한 기존의 연구들에서는 전통적인 정보 검색 분야에서 사용되는 역 리스트나 시그너쳐 파일을 응용한 기법들이 제안되었다. 그러나 기존의 연구들은 정적인 환경에 적합한 인덱스 구조로써, 문서에 대한 동적인 변경이 있을 경우 인덱스론 전체적으로 재구성해야 하는 부담이 있다. 본 논문에서는 역 리스트를 기반으로 문서에 대만 구조 변경과 내용 변경 등 동적인 변경에 대해 점진적 갱신을 지원하는 인덱스 구조를 설계하였다.
본 논문에서는 실체화된 공간뷰의 일관성 유지를 위하여 뷰 유도관련성을 이용한 두 가지 방법인 값 복사 실체화 방법과 식별자 유지 실체화 방법에 대하여 실험 평가한다. 이 실험 결과, 뷰 유도관련성을 이용한 점진적 변경 방법을 값 복사 실체화 방법과 식별자 유지 실체화 방법과 비교할 때, 공간뷰 객체에 대한 변경 시간이 거의 차이가 나지 않는다. 그리고 공간뷰에 대한 질의 수행 실험 결과, 값 복사 실체화가 식별자 유지 실체화보다 질의 수행 시간이 훨씬 빠르다. 결론적으로 실체화와 점진적 변경에 따른 성능 평가를 고려해 볼 때, 전체적으로 식별자 유지 실체화보다 값 복사 실체화를 기반으로 뷰 유도관련성을 이용한 점진적 변경 방법이 가장 바람직하다.
본 논문은 주성분 분석을 이용하는 얼굴인식 시스템에서 인식후보를 점진적으로 등록하기 위한 방법과 절차에 관한 연구이다. 점진적인 주성분 갱신 방법으로 R-SVD알고리즘을 변형한 SKL 알고리즘을 이용한다. SKL 알고리즘을 이용하면 주성분을 이용하는 얼굴 인식의 문제점으로 지적되어 왔던 인식 후보의 점진적 증가에 따른 재학습 문제를 해결할 수 있다. 또한 이 방법은 밝기 변화에 견고한 객체 트랙킹 분야에도 이용될 수 있다. 본 논문에서는 얼굴인식 시스템에서 SKL 알고리즘을 이용하여 주성분을 점진적으로 갱신하며 적용하는 절차를 제안하고, 표준 KL 변환에 의하여 주성분을 일괄적으로 계산하는 결과와 얼굴 인식성능을 비교한다. 그리고 SKL 알고리즘에 포함된 망각 인자(forgetting factor)가 얼굴인식 성능에 미치는 효과를 실험적으로 확인한다.
본 논문은 선형회귀(LR: Linear Regression)와 국부적인 방사기저함수 네트워크(RBFN: Radial Basis Function Networks)를 결합한 점진적인 모델(incremental model)의 설계와 관련되어진다. 전형적인 RBFN에 의한 모델링과는 달리, 제안된 방법의 근본적인 원리는 두 단계에 의해 고려되어진다. 첫째, 전체 모델의 설계과정에서 전역적인 모델로써 선형회귀에 의해 데이터의 선형부분을 구축한다. 다음으로, 모델링 오차는 오차가 존재하는 국부적인 공간에서 RBFN에 의해 보상되어진다. 여기서, 오차의 분포로부터 RBFN을 설계하기 위해 컨텍스트 기반 퍼지 클러스터링(CFC: Context-based Fuzzy Clustering)를 통해 정보입자의 형태로 구축되어진다. 실험은 자동차 mpg 연료소비량 예측과 부동산 가격예측문제를 통해 제안된 방법의 우수성을 증명한다.
영상의 점진적 전송 방식은 데이터의 전송이 진행되는 동안 수신측에서 낮은 해상도의 영상에서부터 점진적으로 더 높은 해상도의 영상으로 해상도를 향상시켜나가는 방법이다. 이것은 데이터 전송의 초기에 영상의 가치를 판단하여 나머지 부분의 전송을 진행하거나 취소할 수 있어 제한된 전송 대역을 효과적으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 효율적인 영상의 점진적 전송을 실현하기 위하여 영상을 비트플래인으로 분리한 후 각 플래인을 상보 쿼드트리 구조로 재구성하였다. 그리고 상보 쿼드트리의 각 레벨과 각 비트플래인의 데이터를 적절한 순서로 전송하여 전송의 초기에 보다 적은 데이터로 영상의 내용을 대체적으로 파악할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 주어진 문제를 해결하기 위해 사용될 최적의 다충 퍼센트론을 구성 하기 위한 하나의 점진적 학습 방법을 제시한다. 고정된 크기의 트레이닝 패턴 집합을 반복적으로 사용하는 기존의 알고리즘들과는 달리, 제시되는 방법에서는 학습 패턴의 수를 점차 증가시키면서 전체 데이터를 학습하기 위해 필요하고도 충분한 은닉뉴런의 수를 찾는다. 이와 같이 신경망 크기의 최적화에 학습 패턴을 점차적으로 선택하여 늘려나감으로써 일반화 능력과 학습 속도가 기존의 방법에서보다 향상됨을 필기체 숫자인식 문제에 있어서 실험적으로 보여준다.
인공지능 기반 지능형 시스템의 개발에는 일반적으로 신뢰성 높은 대규모 지식처리, 지식의 통합과 인간 수준의 이해, 지식기반 인간-기계협업, 전문가 수준의 지능 서비스 등의 효과적 통합이 요구된다. 특히 빅데이터 이해 기반 자가학습형 지식베이스 및 추론 기술 개발을 목표로 하고 있는 과제의 일환으로 개발 중인 WiseKB 통합 플랫폼은 대용량 지식을 저장하여 추론과정을 통한 질의 및 응답이 가능한 대규모 지식 베이스 역할을 수행하며 이를 위하여 지식표현, 자원통합, 지식저장소, 지식베이스, 복합추론, 지식학습 등의 요소기술들의 효과적 통합이 필수적이다. 통합 플랫폼의 효율적 통합을 위해서는 정확한 요구사항 분석이 중요하며, 이는 시스템의 특성을 고려한 적절한 요구사항 분석 방법론의 적용이 필요하다. 대표적인 요구사항 분석 방법인 순차적 방법론과 순환-점진적 방법론은 WiseKB와 같은 시스템의 대규모 복합적 개발 특성을 고려할 때 다양한 요구사항을 체계적으로 파악하기에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 개선하고자 순차적 방법과 순환-점진적 방법론을 결합해 각 단점을 보완하고 대규모 복합적 특성을 갖는 시스템의 요구사항 분석을 효율적으로 진행할 수 있는 통합 방법론을 제시하고, 실제 적용을 통해 그 효과를 보인다.
실체뷰는 질의 처리 성능 향상을 위한 수단으로 널리 연구되어 왔다. 이러한 실체뷰는 하부 데이타가 변경되었을 경우에 일관성을 유지해야 하는데, 그 기법으로는 뷰를 하부 데이타로부터 재생성하는 방법과 변경 내용 중 뷰와 관련 있는 것만 반영하는 점진적 갱신이 있다. 최근 XML 이라는 웹 문서 표준이 대두되면서 여러 응용 분야에서 이를 활용 하려는 노력이 진행 중이다. 본 논문에서는 XML문서를 대상으로 하는 XML 실체뷰를 지원하는 XML 저장 시스템의 구현과, 구현된 시스템을 대상으로 실체뷰를 재생성하는 방법과 점진적으로 갱신하는 기법의 성능을 비교 평가한 결과를 기술한다.
웹 문서 표준어인 XML의 등장으로 앞으로 웹 상에 수많은 XML 문서가 존재할 것이며, 이들에 대한 효율적인 검색 기법이 요구된다. 그 중 하나로 웹 상에 산재된 XML 문서들을 여과 및 통합할 수 있는 뷰의 기능이 필요하다. 뷰의 구현 기법으로는 전통적인 질의 변경 기법과 실체 뷰 기법 등이 있다. 본 논문에서는 XML 문서를 대상으로 하는 실체 뷰에 관한 것으로, XML 문서가 변경되었을 경우에 XML 실체 뷰에 대해 점진적 갱신을 지원하는 XML 실체 뷰 관리 프레임워크(framework)에서, 실체 뷰를 통한 뷰 제공의 성능을 질의 변경 기법의 성능과 비교하여 분석한 후 실체 뷰 기법이 질의 변경 기법 보다 효율적일 수 있는 조건을 구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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