본 연구는 마인드맵을 활용한 노래가사분석 활동이 장애아동 어머니의 양육스트레스에 미치는 영향을 알아보고자 양육스트레스 검사의 수치가 높은 장애아동 어머니 6명을 선별하여 노래가사분석 중심의 활동을 실시하였다. 총 14회기 진행 전후 차이를 조사하기 위해 QRS(Questionnaire on Resource and Stress) 척도를 실시하였으며, 대상자의 상세한 변화를 알아보기 위해 회기평가 설문지 실시 및 프로그램 진행 과정 중 마인드 맵핑에 나타나는 대상자들의 언어적, 행동적 반응 변화를 분석하였다. 마인드맵을 활용한 노래가사분석 활동 중재 이후 통계학적 유의미한 차이를 보였으며(p<.05), 특히 세션 중 나타난 대상자의 반응 분석결과, 각자의 생각을 정리하고, 다른 동료를 이해하는데 도움이 되었음을 알 수 있다. 이러한 결과들은 마인드맵을 활용한 노래가사분석 활동이 장애아동 어머니의 양육스트레스에 긍정적인 영향을 줄 수 있음을 보여주었다.
최근 대규모 데이터의 처리와 관리를 위한 분산 저장 및 처리 시스템의 연구 및 활용이 중요해지고 있다. 대표적인 분산 저장 및 처리 프레임워크로써 하둡(Hadoop)이 널리 활용되고 있다. 하둡 분산 파일 시스템을 기반으로 수행되는 맵-리듀스 에서의 태스크 할당은 데이터의 지역성(locality)를 고려하여 최대한 가깝게 할당한다. 하지만 맵-리듀스 에서의 데이터 분석 작업에서 작업 형태에 따라 빈번하게 요청되는 데이터가 존재한다. 이러한 경우, 해당 데이터의 낮은 지역성으로 인해 수행시간 증가 및 데이터 전송의 지연의 문제점을 야기 시킨다. 본 논문에서는 맵-리듀스의 처리 속도 향상을 위한 데이터 접근 패턴에 따른 핫-데이터 복제 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 데이터 접근 패턴에 따라 높은 접근 빈도를 보이는 핫-데이터에 대한 복제본 최적화 알고리즘을 활용하여 데이터 지역성을 향상시키고 결과적으로 작업 수행시간을 감소시킨다. 성능평가 결과, 기존 기법에 비해 접근 빈도의 부하가 감소하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 관계 데이터베이스를 이용한 XML 문서 저장시스템을 제안한다. XML 구조와 관계 데이터 베이스 스키마의 구조적 불일치로 인하여 XML 문서의 저장을 위해서는 별도의 처리과정이 필요하다. 본 연구에서는 DTD가 있는 XML 문서의 관계 데이터베이스 저장을 다루고 있다. 기존의 Shared Inlining 방법과 Hybrid Inlining 방법을 보완한 릴레이션의 단편과 과도한 조인 연산을 줄여주는 Association Inlining 방법을 제안하고 실제 실험을 통하여 성능이 개선되었음을 보인다. DTD를 단순화시켜 이로부터 저장구조 정보를 추출하고 관계 데이터베이스의 저장구조로 사상시키기 위하여 기존의 맵 클래스를 확장하였다. XML 문서의 분석을 통하여 다중값 엘리먼트, 여러 개의 상위 엘리먼트를 갖는 엘리먼트, 순환 구조를 갖는 엘리먼트 등 다양한 형태의 구조에 대해 맵 클래스를 정의하였으며 추출 저장구조 정보와 맵 클래스를 이용하여 XML 형태의 맵 파일을 생성한다.
래디오시티(radiosity)는 디퓨즈 반사(diffuse reflection)를 효과적으로 표현하는 전역조명(global illumination) 방법으로 공간 및 물체 표면간의 에너지 교환을 모델링한다. 그러나 많은 계산량으로 인해 실시간 활용에는 제약이 존재하며, 이를 해결하기 위해 GPU(Graphics Processing Unit) 기반의 래디오시티 알고리즘이 제안되고 있다. 본 논문에서는 G. Coombe 등이 제안한 GPU 기반의 점진적 세분(progressive refinement) 래디오시티를 구현하고 HDR(High Dynamic Range) 래디언스(radiance) 맵으로 구성된 3차원 공간에 적용하여 사실적인 합성영상을 렌더링하였다. 대상 공간과 조명환경을 HDR 래디언스 맵으로 구성함으로써 영상기반(image-based) 방법의 장점인 대상 장면의 복잡도와 관계없는 결과 영상을 생성할 수 있었다 환경맵을 이루는 각 텍셀(texel)의 해상도 설정 및 밉매핑(mipmaping)의 적용에 따라 다양한 실험 결과를 분석하였으며, 기존의 HDR 레디언스 맵과 GPU를 이용한 증분 래디오시티 방법과의 비교를 통해 본 시스템의 개선된 렌더링 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 깊이 맵(depth map)에 대한 효율적인 부호화를 위하여 전처리 기법을 제안한다. 현재 3차원 비디오 부호화(3D video coding : 3DVC)에 대한 표준화가 진행 중에 있지만 아직 깊이 맵의 부호화 방법에 대한 표준은 확정되지 않은 상태이다. 제안하는 기법에서는 먼저 입력된 깊이 맵의 히스토그램 분포를 가우시안 혼합모델(Gaussian mixture model : GMM) 기반의 EM(expectation maximization) 군집화 기법을 이용하여 분리한다. 분리된 히스토그램을 기반으로 깊이 맵을 여러 개의 레이어로 분리하게 된다. 분리된 각각의 레이어에서 배경과 객체의 포함여부에 따라 다른 조건의 민쉬프트 필터(mean shift filter)를 적용한다. 결과적으로 영상내의 각 영역 경계는 최대한 살리면서 영역내의 화소 값에 대해서는 평균 연산을 취하여 부호화시 효율을 극대화 하고자 하였다. 다양한 실험영상에 대하여 제안한 기법을 적용한 깊이 맵을 부호화하여 비트율(bit rate)이 감소하고 부호화 시간도 다소 줄어드는 것을 확인 할 수 있었다.
특징정보를 기반으로 한 유사 이미지 검색은 이미지 데이타베이스에 있어서 중요한 과제의 하나이다. 이미지 데이타의 특징정보는 각 이미지를 식별하는데 유용한 정보이다. 본 논문에서는 자기 조직화 맵 기반의 고속 k-NN 탐색 알고리즘을 제안한다. 자기 조직화 맵은 고차원 특징벡터를 2차원 공간에 맵핑하여 위상특징 맵을 생성한다. 위상특징 맵은 입력 데이타의 특징공간과 상호관계(유사성)를 가지고 있으며, 인접노드에 서로 유사한 특징벡터가 클러스터링된다. 그러므로 위상특징 맵상의 각 노드에는 노드 벡터와 각 노드벡터에 가장 가까운 유사 이미지가 분류된다. 이러한 자기 조직화 맵에 의한 유사 이미지 분류결과에 대하여 k-NV 탐색을 구현하기 위하여, (1) 위상특징 맵에 대한 접근방법, (2) 고속탐색을 위한 pruning strategy의 적용을 실현하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 실제 이미지로부터 추출한 색상 특징을 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가함으로써 유사 이미지 검색에 유효한 견과를 얻을 수 있었다.
비사실적 렌더링(NPR; Non-Photorealistic Rendering)은 2차원 영상과 3차원 모델을 대상으로 하는 방법이 다르며 각각의 대상에 NPR을 적용하여 두 콘텐츠를 혼합하면 이질감이 나타나는 문제점이 있다. 본 논문에서는 3차원 객체와 영상에 있어서 각각의 대상에 카툰 및 스케치와 같은 비사실적 효과를 적용하여 조화롭게 혼합하는 기법을 제시한다. 제안 기법은 2차원 영상의 데이터를 분석하여 컬러 분포 특징을 얻고 이를 이용하여 실사 영상이나 3D 객체의 컬러 수를 줄인다. 단순화된 컬러맵과 윤곽선 에지 데이터로부터 비사실적 렌더링을 실시한다. 컬러맵 정보의 추출 및 적용 과정에서 자연스러운 장면 연출을 위해서 영상분할 과정이 필요하다. 그러나 영상분할 기법은 많은 연산을 필요로 한다. 특히 크기가 큰 입력에 대해서는 비사실적 렌더링에 많은 시간이 소요된다. 처리 시간이 많은 영상분할의 고속화를 위하여 GPU(Graphics Processing Unit)를 이용한 병렬 컴퓨팅을 할 수 있는 GPGPU(General-Purpose GPU)를 사용한다. GPGPU의 사용으로 알고리즘의 수행속도를 크게 개선하였다. 또한 영상분할 후 단순화된 컬러를 추출하여 일련의 컬러맵을 생성한 뒤 3D 객체에 NPR을 적용할 때 추출해낸 컬러맵을 적용하여 2차원 영상과 3차원 객채 간의 이질감을 줄이고 조화롭게 하였다.
최근 소셜 미디어의 성장과 모바일 장치와 같은 디지털 기기의 활용이 증가함에 따라 데이터가 기하급수적으로 증가하였다. 이러한 대용량의 데이터를 처리하기 위한 대표적인 프레임워크로 맵-리듀스가 등장하였다. 하지만 전용 분산 컴퓨팅 환경에서 균등한 데이터 배치를 기반으로 수행되는 기존 맵-리듀스는 가용성이 다른 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에서는 적합하지 않다. 이러한 비-전용 분산 컴퓨팅 환경을 고려한 데이터 재배치 알고리즘이 제안되었지만, 재배치에 많은 시간을 필요로 하고, 불필요한 데이터 전송에 의한 네트워크 부하가 발생한다. 본 논문에서는 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에서 맵-리듀스의 성능 최적화를 위한 효율적인 데이터 재배치 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법에서는 노드의 가용성 분석 모델을 기반으로 노드의 데이터 블록 비율을 연산하고, 기존의 데이터 배치를 고려하여 전송함으로써 네트워크 부하를 감소시킨다. 성능평가 결과, 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 확인하였다.
체감형 게임 제작에서 필요한 충돌 감지를 위한 특징맵 방법을 제안한다. 특징맵은 충돌이 발생하는 물체들의 중첩 픽셀 비를 불변량으로 이용하는 방법으로 영상의 크기를 환경과 조건에 따라 조절해가면서 정할 수 있으므로 빠른 충돌감지가 가능하며 또한 충돌 부위도 감지 할 수 있는 장점이 있다. 이를 검증하기 위하여 web cam, 게임플레이어, 적캐릭터, 가상 오브젝트를 이용한 체감형 게임을 제작하고 특징맵을 사용하여 충돌 감지를 실험하여 그 타당성을 확인하였다. 이 방법은 게임에서 캐릭터 크기와 위치가 지속적으로 변화하는 경우 효과적인 충돌 감지를 위한 기본적인 알고리즘으로 응용될 수 있다.
컴퓨터 게임 배경이 정교하게 표현되면서 그리드 기반으로 표현된 게임 맵에서 $A^*$ 알고리즘을 이용한 경로 찾기는 전체 게임 성능을 저해하는 요인이 되고 있다. 셀 단위의 세밀한 표현으로 상태 공간이 커져 탐색 시간이 증가하기 때문이다. 본 논문에서는 정규 그리드로 표현된 컴퓨터 게임 배경을 꼭지점 리스트로 된 다각형 기반 맵으로 변환하고 다각형의 꼭지점에 대한 가시성 정보를 이용하여 효율적인 경로 찾기가 가능하게 하는 방법을 제안한다. 다각형 기반 맵으로의 변환은 오프라인으로 전처리하여 실시간 쿼리에는 영향을 미치지 않도록 하며 꼭지점의 가시성 정보를 이용하는 휴리스틱을 설계함으로서 추정의 정확도를 높여 경로 탐색 시에 방문하는 노드수를 획기적으로 감소시키도록 한다. 시뮬레이션에서는 제안한 방법들이 그리드 기반 방식의 장점을 유지하면서 탐색 공간과 탐색 시간을 효율적으로 감소시킴을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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