주기억 색인 기법인 Tmr-트리가 R-트리에 비해서 삽입시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 본 논문은 L2 캐시를 최대한 활용하여 기존 Tmr-트리의 장점을 가지는 새로운 CSTmr-트리(Cache Sensitive Tmr-트리)구조를 제안하고, 이 구조에 삽입, 삭제 등의 알고리즘을 제안하였다. 제안한 구조와 알고리즘을 다른 인덱스 구조와 비교하여 CSTmr-트리의 우수성을 보인다.
대용량 비디오 데이터베이스들을 효율적으로 관리하기 위해 많은 비디오 색인 및 검색 알고리즘들이 제안되고 있다. 비디오 콘텐츠 관리 시스템에서 비디오 유사도 측정방법은 가장 중요한 기술적 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 비디오 유사도를 효율적으로 측정하기 위해 휘도특성 모델을 제안한다. 비디오 색인에 관한 대부분의 알고리즘들이 공통적으로 히스토그램, 윤곽선, 움직임 특성을 사용한 반면 본 논문에서 제안한 알고리즘은 휘도투시를 사용한 효율적인 유사도 측정법을 적용하였다. 비디오 시퀀스의 효율적인 색인과 계산량 감소를 위해 누적된 유사도에 의해 추출된 키프레임 들을 이용한 비디오 유사도를 계산하고 수정된 하우스도르프 거리를 사용하여 키프레임 묶음들을 비교하였다. 실험결과 제안한 휘도투시 모델이 적은 계산량으로 기존의 히스토그램 비교법을 사용한 알고리즘에 비해 현저히 향상된 정확도 및 성능을 보였다.
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.
스마트폰과 초고속 네트워크에 연결된 스마트폰과 같은 클라이언트는 다양한 위치기반 서비스를 언제 어디서나 사용할 수 있게 해주고 있다. 이런 환경에서 무선 데이터 방송 시스템은 대규모의 클라이언트들의 다양한 데이터 요구를 효과적으로 처리할 수 있게 한다. 효율적인 무선 데이터 방송 시스템을 구축하기 위해 다양한 데이터 스케줄링 기법과 인덱싱 기법이 개발되고 있으나 이러한 기법들을 신속히 평가하기 위한 시뮬레이션 프레임워크의 개발은 보고된 것이 없다. 본 논문에서는 시뮬레이션 기반의 무선 데이터 방송 시스템 성능 평가를 위한 시뮬레이션 프레임워크를 설계 및 구현한다. 개발된 프레임워크는 무선 데이터 방송 시스템의 성능을 빠르게 평가할 수 있으며 다양한 데이터 스케줄링 기법과 인덱싱 기법을 적용할 수 있는 확장성을 가진다.
이동체 데이터베이스는 연속적으로 이동하는 이동체의 위치와 궤적을 검색하기 위한 데이터베이스 질의를 효과적으로 처리해야 한다. 질의 처리의 성능 향상을 위하여, 연속적으로 이동하는 이동체를 위한 효과적인 색인 기법이 필요하다. 3D R-tree와 TB-tree는 현재 위치에 대한 영역 질의를 처리할 수 없다. 현재와 과거 위치에 대한 영역 질의를 처리하기 위하여, 기존의 3D R-tree를 태그 now를 가지도록 수정하였다. 대부분의 시공간 색인 구조들은 이동체의 과거 위치에 대한 영역 질의를 효과적으로 처리할 수 없다. 이와 같은 쟁점을 설명하기 위하여 기존의 3D R-tree를 기반으로 하는 TA3DR-tree이라 불리는 색인 방법을 제안한다. TA3DR-tree는 기존의 3D R-tree와 TB-tree와의 성능 평가의 우수한 성능 결과를 보였다.
본 논문에서는 동영상 압축 부호화에 대한 표준안인 MPEG 기반의 압축 비디오 시퀀스로부터 DCT DC 계수를 추출하고, 이들로 구성된 DC 이미지로부터 AHIM (Accumulative Histogram Intersection Measure)을 이용하여 장면 전환 검출을 수행한 후 대표 프레임을 추출하는 방법을 제시한다. 또한, 추출된 대표 프레임을 두 단계를 거쳐 데이터베이스의 색인 정보로 저장한 후, 입력되는 질의 영상에 대해 사용자가 원하는 검색 결과를 제시하는 방법에 대해 제안한다. 즉 전처리 과정으로 추출된 대표 프레임에 대해 영역 분할을 한 후, 첫 번째 단계에서 수평 투영된 결과를 히스토그램 분포 특성으로 변환시켜 데이터베이스의 색인 정보로 저장한다. 두 번째 단계에서는 영상의 모멘트 특성을 거리함수 값으로 변환시킨다. 실험 결과 제안된 방법이 검색에 있어 우수한 성능을 갖추고 또한 상당한 양의 처리 시간과 메모리 공간을 줄일 수 있음을 확인하였다. 향후 제안한 방법은 색상과 같은 다른 색인 정보와 결합할 경우, 보다 나은 영상 색인과 검색 수단을 제공할 것이다.
본 논문에서는 기존 그리드 기반의 질의 색인 기법을 변형하여 보다 적은 저장 공간을 사용하면서 보다 빠른 연산을 수행하는 연속 영역 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 주요 특징은 두 가지 이다. 첫째, 각 질의에 비트 식별자를 부여하고 그리드의 각 셀은 이러한 비트 식별자의 조합으로 이루어진 비트 열을 이용하여 질의들의 겹침 정보를 반영한다. 이러한 비트 열을 통해 셀이 어떤 질의들에 포함되어져 있는지 빠르게 판단한 수 있으며, 두 셀 사이의 각 셀을 포함하는 질의 식별자들을 비교하지 않고 비트 열만을 비교하여 질의들의 포함관계를 알아내어 불필요한 연산을 줄일 수 있다. 둘째, 셀들을 그룹단위로 관리하여 불필요하게 비트 열의 길이가 증가하여 저장 공간을 낭비하고 비트 열의 비교 연산 시간이 증가하는 문제를 해결한다. 제안하는 기법이 기존 연속 영역 질의 처리 기법에 비해 우수함을 성능 평가를 통해 입증한다.
웹, 모바일, IoT 등의 기술을 활용한 다양한 어플리케이션 서비스의 활용과 이에 따른 대용량 데이터 관리의 필요성이 확대됨에 따라 효율적인 데이터 표현 및 교환 방법과 데이터에 대한 질의 처리의 중요성이 증가하고 있다. 간결함을 특징으로 갖는 JSON은 웹 상의 표준 데이터 표현 및 교환 언어인 XML를 대신하여 데이터 교환 및 대용량 데이터 저장의 포맷으로 다양한 영역에서 활용되고 있다. 이는 JSON으로 표현된 대량의 데이터를 효과적으로 접근 및 검색하기 위한 인덱싱 및 질의 처리 기법의 개발이 중요함을 의미한다. 이에 본 논문에서는 계층적 구조를 특징으로 가지는 JSON 데이터를 트리 형태로 모델링 하고 경로 개념을 이용한 인덱싱 및 질의 처리 방안을 제안한다. 특히, 텍스트 검색에서 널리 사용되는 접미사 배열을 활용한 인덱스 구조를 설계하였으며 이를 활용하여 단순 및 복합 경로 기반의 JSON 데이터 질의 처리 방안들을 소개하였다.
비디오 정보는 전자 도서관이나 WWW 및 주문형 비디오 (VOD) 시스템과 같은 다양한 응용분야에서 중요한 요소로 부각되고 있다. 비디오 정보는 특성상 계층적으로 구조화된 문서 형태를 가지기 때문에 본 논문에서는 이를 “구조화된 비디오 문서”라 부른다. 본 논문에서는 구조화된 비디오 문서를 데이터베이스에 효율적으로 저장하고, 검색하기 위한 데이터 모델과 질의어 및 색인 기법을 제안한다. 구조화된 비디오 문서는 논리적인 계층 구조 특성을 지니기 때문에, 본 논문에서는 객체 지향 데이터 모델을 이용하여 비디오 문서를 복합 객체로 모델링하고, 이를 저장하기 위한 객체 타입들을 정의한다. 또한 본 논문에서는 비디오 데이터의 캡션이나 주석을 기반으로 한 내용 기반 검색과 비디오 문서의 논리적 구조를 기반으로 한 구조 기반 검색을 제공하며, 비디오 문서의 시공간 관계 연산을 이용한 검색도 지원한다. 그리고, 구조화된 비디오 문서의 효율적인 질의와 색인 공간의 오버헤드를 줄이기 위해 최적화된 역 색인 기법을 제시한다.
의료 IT 기술 발전과 함께 의료 디지털 도서관, 3D PACS, 3D 의료진단기기 등의 헬스케어 정보 관리 기술이 급격히 발전되면서 이에 대한 보안 이슈가 제기되고 있다. 본 논문에서는 헬스케어 정보 관리 시스템에서 3D 의료영상 데이터의 저작권 보호, 인증, 인덱싱 및 진단 정보 은닉 등을 위한 다중 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 POCS 워터마킹 기반으로 의료진의 디지털 서명 및 정보 검색 인덱싱을 위한 강인한 워터마크를 꼭지점 정규곡률 분포에 삽입하고, 진단 정보와 인증 기준 메시지를 위한 연약한 워터마크를 꼭지점 거리 차이에 삽입한다. 이 때 강인성, 연약성 및 비가시성에 대한 각각의 볼록 집합들을 설계한 다음, 3D 의료영상 데이터들을 이들 집합으로 반복 투영함으로써 다중 워터마크를 삽입한다. 실험 결과부터 제안한 기법이 다양한 3D 기하학 및 메쉬 변형에 대한 강인성과 연약성을 모두 만족함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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