본 논문에서는 이미지 데이터와 각종 텍스트 기반의 데이터를 적절히 결합하여 유용한 데이터를 만들어 내는 방법을 제안한다. 그 사례로 편의점 상품 이미지와 편의점 프로모션 데이터, 사용자 위치정보 데이터를 적절히 결합하여 사용자가 편의점 상품 전면 이미지를 제공했을 때, 해당 상품이 어떤 편의점 브랜드에서 어떤 프로모션을 진행하고 있는지, 그리고 현재 위치에서 가까운 점포가 어디인지를 사용자에게 제공하는 시스템을 구현한다. 이미지를 어떤 데이터와 결합하는지에 따라 다양한 요구사항에 대응할 수 있다.
지표점의 추출은 DTM 생성을 위한 가장 중요한 과정이다 기존의 추출 방법은 대부분 점기반방법으로 분류될 수 있다. 점기반방법은 모든 점을 개별적으로 각각의 점이 지표를 구성하는지를 시험한다. 이 때 시험의 회수는 점의 개수와 동일하기 때문에, 특히 다량의 점을 포함한 데이터를 처리하려면 시험과 관련되어 심각한 계산량이 유발되어 시험에 보다 정교한 기준과 전략을 사용하는데 어려움이 있었다. 이로 인해 많은 연구에도 불구하고 아직 만족할만한 결과를 제공하는 방법이 개발되지 못하였다. 이에 본 연구는 시험하는 개체의 수를 줄이면서 보다 안정적인 결과를 얻을 수 있도록 점이 아닌 피쳐에 기반한 방법을 제안한다. 여기서, 피쳐란 점을 그룹핑하여 얻을 수 있는 개체를 의미한다. 제안된 방법은 먼저 점들로부터 표면패치들을 생성하고, 이어서 표면패치들로부터 표면집단들을 구성한다. 표면집단들로부터 지표를 구성하는 표면집단을 식별한 후 식별된 표면집단에 포함된 모든 점들을 지표점으로 명시한다. 제안된 방법을 항공라이다 실측데이터에 적용하여 제안된 방법의 뛰어난 성능을 실험적으로 증명하였다.
최근 많은 산업체에서 3차원 스캐닝 기술을 활용하고 있다. 3D 스캐너의 성능이 향상됨에 따라 점데이터를 획득하면 후처리를 통해서 일정 비율만큼 줄이는 샘플링 단계를 수행하거나, 잡음이라고 판단되는 부분을 제거한다. 하지만, 이와 같은 추가과정 수행에도 불구하고 오랜 시간 동안 스캐닝하면 점데이터들을 한꺼번에 처리할 수 없다. 일반적으로 멀티스레드 환경을 이용하여 기획득된 점데이터를 먼저 처리하는 방식을 이용하지만, 스캐닝 프로세스 작업 시간이 증가함에 따라 다양한 환경 조건과 누적된 연산으로 인하여 점차 처리 성능이 낮아진다. 본 연구에서는 3D 스캐너로부터 실시간으로 들어오는 점데이터를 누적된 고속 특징점 히스토그램 계산을 이용하여 불필요하다고 판단되는 점데이터를 초기에 제거하는 방식을 제안한다. 이 방법을 이용하면 전체 3D 스캐닝 프로세스의 속도 향상을 가져온다.
스카이라인 질의는 사용자의 선호도를 고려하여 무수히 많은 데이터로부터 사용자에게 유용한 정보만을 반환한다. 스카이라인을 효율적으로 계산하기 위한 많은 방법들이 연구 되었지만, 그 중에서도 스카이라인질의 기능이 제공되지 않는 일반적인 데이터베이스로부터 스카이라인을 계산할 수 있는 최적의 알고리즘인 Sort and Limit Skyline Algorithm(SaLSa)이 있다. SaLSa는 정렬된 데이터와 정지점의 활용으로 전체 데이터 중 일부만 읽으며 스카이라인을 구할 수 있다. 정지점을 중간에 계산하는 SaLSa는 정지점의 기능을 충분히 활용하지 못한다. 본 논문에서는 정지점을 미리 계산하여 정지점의 제거기능을 최대화시킨 효율적인 스카이라인 알고리즘 Skyline with Transformation(SWT)을 제안하고, 실험을 통해 SWT가 SaLSa에 비해 데이터 제거 효과 및 스카이라인 질의 처리 속도가 우수함을 검증한다.
본 논문에서는 대용량의 3D 데이터 시퀀스의 압축을 진행한다. 3D 데이터 시퀀스의 각 프레임에서 Pose Estimation을 통해 3D Skeleton을 추출한 뒤, 포인트 클라우드를 skeleton에 묶는 리깅 과정을 거치고, 다음 프레임과 같은 자세로 deformation을 진행한다. 다음 프레임과 같은 자세로 변형된 포인트 클라우드와 실제 다음 프레임의 포인트 클라우드를 비교하여, 두 데이터에 모두 있는 점, 실제 다음 프레임에만 있는 점, deformation한 데이터에만 있는 점으로 분류한다. 두 데이터에 모두 있는 점을 제외하고 나머지 두 분류의 점들을 저장함으로써 3D 시퀀스 데이터를 압축할 수 있다.
기존의 진화 연산의 한계를 극복하기 위해서 탐색점 분포 학습 알고리즘(Estimation of Distribution Algorithm)이 부각되고 있다. 탐색점 분포 학습 알고리즘은 데이터의 분포를 파악하고, 파악된 분포를 이용해서 새로운 학습 데이터를 생성하는 일련의 과정을 통하여 최적화 문제를 해결하는 방법이다. 그런데, 기존의 탐색점 분포 학습 알고리즘들은 대부분 이진 벡터값을 가지는 최적화 문제들만을 대상으로 하고 있다. 본 논문에서는 비감독 확률 신경망 모델인 헬름홀츠 머신을 이용해서 데이터의 분포를 학습하여 연속 함수 최적화 문제를 해결하는 방법을 개발하였다. 테스트 함수들에 대해서 실수 표현형을 사용한 유전자 알고리즘과 결과를 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제10권1호
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pp.21-29
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2006
점 데이터로부터 곡선이나 곡면을 형성하는 방법은 널리 알려져 있다. 하지만 미분데이터가 주어지는 경우는 공학적으로 많지 않기 때문에 미분 데이터로부터 곡면을 형성하는 방법은 잘 사용되고 있지 않다. 여기서는 점 데이터, 1차 미분 데이터, 2차 미분 데이터 등 세 개중에 한 개 이상이 주어지면 곡면을 형성 할 수 있다. 1차 미분 데이터만 주어진 경우는 한 점에서 함수 값을 더한다. 2차 미분 데이터가 주어진 경우는 1차 함수를 추가하면 된다.
인터넷의 발달과 멀티미디어 데이터를 제작하는 각종 도구들이 발달되면서 디지털 데이터에 대한 저작권 문제가 발생하고 있다. 최근 디지털 데이터에 대한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 디지털 워터마킹에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 디지털 데이터의 무단 복제와 배포를 막기 위해 유일한 워터마크로 디지털 지문을 삽입하여 저작권의 문제를 연구하였다. 원지문 영상과 웨이브렛을 기반으로 하여 추출한 워터마크 지문 영상을 특징점 추출하는 프로그램을 사용하여 단점과 분기점의 개수를 비교하는 방법을 사용하였다.
무선센서네트워크 (Wireless Sensor Network, WSN)는 최근 각광 받고 있는 스마트 서비스 (Smart Service)등에서 많이 응용되고 있다. 하지만 무선센서네트워크의 구성요소인 노드들이 각자 무선 전원을 사용하고 있어 전력 공급이 안정적이지 못하다는 점과 유선 통신에 비해 상대적으로 불안한 무선통신을 사용한다는 점을 볼 때, 데이터를 송, 수신하는 과정에서 데이터가 손실될 확률이 굉장히 높다. 이러한 점을 고려해볼 때 중요한 데이터의 경우 통신 장애 발생 시 센싱 데이터 손실을 줄이고 신뢰성 높은 데이터 송, 수신을 위한 방안이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 노드에서 데이터가 송, 수신될 때, 서버와의 접속 혹은 상위 노드와의 접속이 원활하지 않을 경우 생길 수 있는 데이터 손실을 줄이기 위해 원형 큐를 이용하는 방법을 제안한다.
본 연구의 목적은 바이오뱅크(생명연구자원 소재은행)분야의 연구데이터 관리 및 서비스 동향을 고찰하고 시사점을 도출하는데 있다. 바이오뱅크 분야의 연구데이터 관리 및 서비스와 관련하여 해외 선진 사례를 프로그램과 서비스 모델측면에서 조사하였다. 조사된 프로그램과 서비스 모델은 ATCC(American Type Culture Collection), BIobank Data Sharing (MIABIS 2.0 Core), WDCM(World Data Center for Microorganism/Word Federation for Culture Collection)이다. 각각의 프로그램과 서비스 모델에서 시사점을 도출하였으며, 본 연구에서는 이를 기반으로 국내 생명연구자원 바이오뱅크 분야의 연구데이터 관리 및 서비스를 위한 시사점을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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