• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.1151-1156
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• 2017

일반적으로 GPU 기반 트리 탐색을 수행할 경우 병렬 처리 속도가 생각보다 크게 향상되지 않는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 이러한 원인을 분석하고 그 분석 결과로 GPU 병렬 처리 하드웨어 아키텍처 내 최소 물리적 스레드 실행 단위인 warp 내에서 분기문(if문)으로 인한 warp divergence가 일어나기 때문임을 제시한다. 또한 이러한 warp divergence를 최소화할 수 있는 병렬 shifted sort 알고리즘과의 비교를 통해 shifted sort 알고리즘이 일반적인 GPU 내 트리 탐색에 비해 우수한 성능을 보이는 구조임을 제시하였다. 분석 결과 GPU 기반 kd-tree 탐색에 비해 warp divergence가 발생하지 않은 shifted sort 탐색은 3차원 공간에서 데이터나 쿼리의 수가 $2^{23}$개 일 때 16배 이상의 빠른 처리 속도를 보였으며 이 성능 차이는 데이터나 쿼리의 개수가 증가함에 따라 더 커지는 경향을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권1호
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• pp.13-22
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• 2004

멀티미디어 데이타의 사용이 증가함에 따라 고차원 이미지 데이타에 대한 효율적인 색인과 검색 기법이 크게 요구되고 있다. 그러나 많은 노력에도 불구하고 현재의 다차원 색인 기법들은 고차원 데이타 공간에서 만족할 만한 성능을 보여주지 못하고 있다. 이러한 소위 차원의 저주를 해결하기 위해 최근에 차원을 줄이거나 근사 해를 구하는 둥의 접근법이 시도되고 있지만 이러한 방법들은 근본적으로 정확도의 상실이라는 문제를 갖고 있다. 정확도의 보존을 위해 VA-file, LPC-file둥과 같이 벡터 근사에 기반 한 기법들이 최근에 개발되었다. 그러나 이 기법은 검색 성능이 색인 파일의 크기에 큰 영향을 받으며, 한번에 큰 검색 공간을 줄이는 계층 색인 구조의 장점을 상실한다. 본 논문에서는 이미지 데이터베이스에서 유사성 질의를 위한 새로운 계층 색인 구조인 GC-트리를 제안한다. GC-트리는 밀도 함수에 기초하여 데이타 공간을 적응적으로 분할하고, 색인 구조를 동적으로 생성한다. 이러한 특성을 갖는 GC-트리는 군집화 된 고차원 이미지 데이타 검색에 훌륭한 성능을 나타낸다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제19D권2호
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• pp.151-160
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• 2012

지금까지 제안된 분산 고차원 색인의 대부분은 균일한 분포를 가지는 데이터 집합에서 좋은 검색 성능을 나타내나, 편향되거나 클러스터를 이루는 데이터의 집합에서는 그 성능이 크게 감소된다. 본 논문은 강하게 클러스터를 이루거나 편향된 분포를 가지는 데이터 집합에 대한 분산 벡터 근사 트리의 k-최근접 검색 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 기본 아이디어는 전체 데이터를 클러스터링하는 상위 트리의 말단 노드가 담당하는 데이터 공간의 크기를 계산하고, 그 공간 상의 특징 벡터를 근사하는 데 사용되는 비트의 수를 달리하여 벡터 근사의 식별 능력을 보장하는 것이다. 즉, 고밀도 클러스터에는 더 많은 수의 비트를 할당하는 것이다. 우리는 합성 데이터와 실세계 데이터를 가지고 분산 hybrid spill-tree와 기존 분산 벡터 근사 트리와의 성능 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과는 확장된 분산 벡터 근사 트리의 검색 성능이 균일하지 않은 분포의 데이터 집합에서 크게 향상되었음을 보인다.

• 정보교육학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.333-340
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• 2016

자신이 쓴 문장과 유사한 문장을 살펴보는 것은 초등 글쓰기 교육을 위한 효과적인 방법 중 하나이지만, 매번 글을 쓸 때마다 교사의 지도가 필요하기 때문에 현실적으로 활용하기 쉽지 않다. 본 논문에서는 이 한계를 극복하기 위해 컴퓨터가 자동으로 자신이 쓴 문장과 유사한 문장을 실시간으로 선별해 주는 방법을 제안한다. 이 방법은 단어의 구성 성분을 쪼개는 단계, 쪼갠 단어를 입력으로 활용하여 인코더-디코더 모델을 학습하는 단계, 모델을 통해 얻어낸 추상화된 문장을 활용해 검색하는 단계로 구성된다. 실험 결과, 작은 규모의 데이터에 대해 75%의 정확도를 보임으로써 실용화 가능성이 높은 것으로 나타났다. 이 방법을 통해 학생들은 자신의 어색한 문장을 교정하거나 새로운 표현을 익히고 싶은 경우 다른 사람이 작성한 좋은 예문을 쉽게 참조할 수 있어 자신의 글쓰기 능력을 향상시키는 데에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권4호
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• pp.116-123
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• 2009

서로 다른 시점의 두 영상에서 동일한 점들을 정합하는 특징점 정합은 다양한 영상 처리 분야에서 널리 사용되고 있으며, 최근에는 실시간으로 동작하는 특징점 정합에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 논문은 저니키 모멘트 기반의 지역 서술자를 이용하여 특징점을 실시간으로 정합하는 방법을 제안한다. 빠른 모서리 점 검출 방법을 이용하여 입력 영상으로부터 특징점을 추출하고, 각 특징점에서 저니키 모멘트를 이용한 지역 서술자를 생성한다. 저니키 모멘트 기반의 지역 서술자는 특징점 주변의 부분 영상을 적은 차수의 특징 벡터로써 효율적으로 표현하며, 영상의 회전과 밝기 변화에 강인하다. 본 논문에서는 저니키 모멘트 계산을 실시간으로 수행하기 위하여 고정된 크기의 저니키 기저 함수를 미리 계산하여 이를 룩업 테이블에 저장하여 사용한다. 특징점 정합 단계에서는 근사 최근방 이웃(ANN) 방법을 사용하여 초기 정합 결과를 얻고, 이 중 잘못된 정합은 RANSAC 알고리즘을 이용하여 제거함으로써 최종 정합 결과를 얻는다. 실험 결과 제안하는 방법은 다양한 변환이 존재하는 영상에 대하여 실시 간으로 특징점 정합을 수행함을 확인하였다.