본 논문에서는 딥 러닝 기반의 홀로그램생성기를 통하여 얻은 홀로그램의 공간 확장 기법을 제안한다. 방대한 계산 양을 줄이기 위하여 딥 러닝 기반의 홀로그램생성기를 만들었다. 하지만 이 홀로그램생성기는 객체가 놓일 공간에 제한이 있다. 홀로그램생성기의 공간 확대는 학습시간이나 네트워크의 확장 등 비용적 부담이 크다. 따라서, 생성기로부터의 홀로그램을 서브 홀로그램으로 이용하여 넓은 공간의 객체를 홀로그램으로 만들고 복원할 수 있음을 보인다.
객체지향 공간 데이터베이스 시스템에서 공간 데이터 모델을 제공하는 방법은 크게 두 가지로 나누어진다. 첫째 방법은 객체지향 데이터 모델의 확장성을 이용하여 사용자 클래스와 동등한 수준의 공간클래스 라이브러리를 제공하는 방법이고, 둘째 방법은 데이터베이스 시스템을 확장하여 공간 기본 타입과 공간 연산자를 제공하고 이를 데이터베이스 시스템을 확장하여 공간 기본 타입과 공간 연산자를 제공하고 이를 데이터베이스 언어에 반영하는 방법이다. 기존의 객체지향 공간 데이터베이스 시스템들은 주로 첫 번째 방법에 기반한 공간 데이터 모델을 제공하지만, 이는 여러 가지 문제를 야기시킨다. 본 논문에서는 공간 클래스 라이브러리로 제공된 공간 데이터 모델의 문제점들을 분석하고, 그러한 문제점들을 모두 해결하는 시스템 수준 공간 데이터 모델을 제시한다.
공간 데이터베이스 시스템에 관한 연구는 다양한 분야에서 진행되고 있으며 특히 공간 데이터베이스 시스템의 가장 중요한 응용인 지리정보시스템에 대한 연구가 중점적으로 이루어지고 있다. 지리정보시스템에서 이용되는 공간 객체는 Point, Lie, Region 등으로 분류되며 불규칙한 n차원의 가변 길이 속성을 가진다. 이는 또한 공간 객체간의 위상 관계와 위치 정보를 포함하여야 한다. 본 논문에서는 기존의 저장구조를 용이하게 확장 가능할 수 있도록 하는 관계표현을 이용한 공간 객체 데이터 구조를 제안한다. 제안된 구조는 공간 데이터와 속성 데이터를 효율적으로 연결시키며 공간 위상 관계를 유지하고 관리한다. 이는 도한 레이어 구조에서 관리되는 데이터에 의하여 공간 객체 간의 일관성을 유지시킨다.
회복기법은 비공유 공간 데이터베이스 클러스터에서 고가용성을 위해 매우 중요하게 고려되고 있다. 일반적으로 데이터베이스 클러스터의 회복기법은 노드의 오류가 발생한 경우 로컬 로그와는 별도로 클러스터 로그를 생성하며, 이를 기반으로 해당 노드에서의 회복과정을 수행한다. 그러나, 기존의 기법은 하나의 레코드를 위해 다수의 갱신정보를 유지함으로써 클러스터 로그의 크기가 증가되고, 전송비용이 증가된다. 이는 회복노드에서 하나의 레코드에 대해 털러 번의 불필요한 연산을 실행하여 회복시간이 증가되고, 전체적인 시스템의 부하를 증가시키는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터에서 확장성 해싱 기반의 로그를 이용한 회복기법을 제안한다. 제안기법에서의 클러스터 로그는 레코드 키값을 이용한 확장성 해싱을 기반으로 레코드의 변경사항과 실제 데이터를 가리키는 포인터 정보로 구성된다. 확장성 해싱 기반의 클러스터 로그는 크기와 전송비용이 감소하며, 회복노드는 하나의 레코드에 대해 한번의 갱신연산만 실행하므로 빠른 회복이 가능하다. 따라서 제안 기법은 확장성 해싱 기반의 클러스터 로그를 이용하여 효율적인 회복처리를 수행하며, 시스템의 가용성을 향상시킨다.
대용량 무선 인터넷 프록시 캐시 서버 클러스터에서는 성능 및 저장 공간의 확장성이 중요하게 되었다. 여기에서 성능의 확장성은 캐시 서버를 추가함에 따라 클러스터 성능이 선형적으로 증가함을 의미하고 저장 공간의 확장성은 캐시 데이터가 서버들에게 분할 저장되어 있어서 캐시 서버의 수에 상관없이 캐시 데이터를 저장하는 클러스터안의 공간의 합은 일정함을 의미한다. 대용량 서버 클러스터에서 많이 사용되는 라운드로빈 기반 부하분산 방법은 성능의 확장성은 보장되지만, 요청 URL 데이터가 모든 서버에 저장되어야 하므로 저장 공간의 확장성이 없는 단점을 가진다. 해싱기반 부하분산 방법은 모든 요청 URL 데이터가 서버들에 분할 저장되어 있어서 저장 공간의 확장성을 가진다. 그러나 그 방법은 사용자의 요청 패턴 불균형 또는 특정서버로의 요청 집중(Hot-Spot) 시에 성능 확장성이 없다. 본 논문에서는 성능 및 저장 공간의 확장성을 보장하는 새로운 동적 해싱 부하분산기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 주기적으로 과부하 상태의 캐시 서버에 할당된 요청들을 찾아서 다른 캐시서버로 동적으로 재할당한다. 제안된 방법을 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안된 방법이 기존 방법과는 달리 성능 및 저장 공간의 확장성을 보장함을 확인하였다.
충주댐 유역의 미계측유역을 대상으로 공간분포를 고려한 저류함수법 기반의 유출자료를 활용하여 지역최대홍수량의 추정 가능성을 평가하였다. 유출자료의 공간확장 가능성을 보기위해 2008년부터 2017년까지의 홍수 사상 중에 8개를 선정하였으며, 적절한 비교와 NSE 검증을 위해 충주댐, 영월1, 영춘 수위관측소를 검정지점으로 지정하였다. 또한, 선정한 사상 8개의 계측유역 유출자료를 바탕으로 공간확장방법을 활용하여 미계측유역의 유출자료를 생성하였다. 생성한 유출자료로 충주댐 유역의 홍수 사상과 지역최대홍수량(QRMF) 사이의 상관관계를 분석하여 지역최대홍수량의 발생 가능성과 충주댐 유역의 K값을 추정하였다. NSE 검증결과 유역출구지점인 충주댐에서 0.53으로 만족하여 유출자료 공간확장방법을 활용한 모의유출자료 산정은 적절한 것으로 나타났으며, 모의유출자료의 특성이 실제 유역의 특성과 유사한 것으로 나타났다. 생성한 유출자료와 지역최대 홍수량($Q_{RMF}$)에 대해 피어슨 상관계수와 RMSE를 활용하여 평가한 결과 서로 매우 높은 상관관계를 나타냈으며(Pearson's r> 0.9), 홍수량 산정방법에 있어서 지역최대홍수량($Q_{RMF}$)를 사용하여 산정하는 것이 바람직한 것으로 나타났다(RMSE=1.94). 또한, 충주댐 유역에 대한 지역최대홍수량($Q_{RMF}$)의 K값은 5.298로 산출되었으며, 산출한 K값으로 전체적인 충주댐 유역의 최대홍수량뿐만 아니라 면적이 비교적 작은 소유역의 최대홍수량도 추정할 수 있었다.
클라이언트-서버 환경에서 공간 데이터와 같은 대용량의 데이터를 처리하는 시스템이나 다수의 클라이언트의 요구가 발생하는 시스템에서는 데이터 처리 시 발생하는 서버 I/O 연산의 수행 비용과 질의 처리비용 및 결과 데이터의 전송 비용이 서버 사이드의 병목 현상과 질의 처리속도의 저하라는 문제점을 유발한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 서버 처리비용의 분산을 위한 확장된 Peer-to-peer를 지원하는 방식을 제안하며, 이러한 확장 된 Peer-to-peer방식을 지원할 수 있는 공간데이터 관리기의 설계 및 구현상황을 제안한다. 공간데이터 관리기는 서버에 접속된 클라이언트의 정보와 클라이언트에 캐쉬된 데이터의 정보를 관리하는 공간데이터 관리기의 CIT(Client Information Table)와 이 CIT에 가용한 데이트를 캐쉬한 클라이언트가 여럿인 경웨 대상 클라이언트의 선정이 요구되며, 적은 비용으로 처리 가능한 클라인트의 선정의 위한 알고리즘과 클라이언트 사이의 확장된 Peer-to-peer 방식을 지원하기 위한 서버와 클라이언트간의 데이터 일관성 유지를 위한 데이터 유효성 관리를 제안한다.
본 논문에서는 컨볼루션 신경망을 이용하여 예측 된 공간 오디오 큐를 이용한 오디오 채널 확장 기술을 소개한다. 오디오 채널 확장 기술은 일반적인 스테레오 신호에 적용되어 5.1 레이아웃과 같은 고차원 오디오 신호를 생성하는 기술이다. 스테레오 신호에서 채널을 확장하기 위해 스테레오 신호에서 공간 큐를 예측하고 예측 공간 큐의 방향에 따라 5.1 채널 신호의 스펙트럼 구성 요소를 할당하여 다중 채널 신호를 합성한다. 제안된 방식으로 생성된 5.1 채널 신호는 원 5.1 채널과 유사한 공간 정보 합성 능력과 스테레오 대비 주관적 선호도가 개선된 음질을 제공한다.
Euclid 기하학이 성립하는 공간은 우리들과 가장 밀접한 공간이다. Descartes의 해석기하학은 Euclid의 3차원공간에서 성립한다. 이 경우 점이라 해도 그것은 3개의 실수의 순서쌍(x, y, z)에 의해 표현되는 것으로 생각해도 좋다. 일반의 n차원 Euclid 공간 R$^n$에 대해서도 같은 생각으로 정의할 수 있다. 이 경우 n=1은 수치선, n=2는 평면, n=3은 소위 3차원의 공간으로서 직관적으로 상상할 수 있으나 n(equation omitted)4인 경우는 상상하기 어렵다. 여기서는 거리의 성질과 추상공간을 논하고 Euclid 공간의 거리에서 출발하여 그 성질중 삼각부등식을 계산을 통하여 증명하므로서 공간의 확장화가 이루워짐을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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