• 제목/요약/키워드: Lower-Dimensional Transformation

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유사 시퀀스 매칭을 위한 하이브리드 저차원 변환 (Hybrid Lower-Dimensional Transformation for Similar Sequence Matching)

  • 문양세;김진호
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제15D권1호
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    • pp.31-40
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    • 2008
  • 유사 시퀀스 매칭에서는 고차원인 시퀀스를 저차원의 점으로 변환하기 위하여 저차원 변환을 사용한다. 그런데, 이러한 저차원 변환은 시계열 데이터의 종류에 따라 인덱싱 성능에 있어서 큰 차이를 나타낸다. 즉, 어떤 저차원 변환을 선택하느냐가 유사 시퀀스 매칭의 인덱싱 성능에 큰 영향을 주게 된다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 하나의 인덱스에서 두 개 이상의 저차원 변환을 통합하여 사용하는 하이브리드 접근법을 제안한다. 먼저, 하나의 시퀀스에 두 개 이상의 저차원 변환을 적용하는 하이브리드 저차원 변환의 개념을 제안하고, 변환된 시퀀스간의 거리를 계산하는 하이브리드 거리를 정의한다. 다음으로, 이러한 하이브리드 접근법 사용하면 유사 시퀀스 매칭을 정확하게 수행할 수 있음을 정형적으로 증명한다. 또한, 제안한 하이브리드 접근법을 사용하는 인덱스 구성 및 유사 시퀀스 매칭 알고리즘을 제시한다. 다양한 시계열 데이터에 대한 실험 결과, 제안한 하이브리드 접근법은 단일 저차원 변환을 사용하는 경우에 비해서 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이 같은 결과를 볼 때, 제안한 하이브리드 접근법은 다양한 특성을 지닌 다양한 시계열 데이터에 두루 적용될 수 있는 우수한 방법이라 사료된다.

부분 집계 근사법의 MBR-안전 성질을 이용한 효율적인 시계열 서브시퀀스 매칭 (Efficient Time-Series Subsequence Matching Using MBR-Safe Property of Piecewise Aggregation Approximation)

  • 문양세
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제34권6호
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    • pp.503-517
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    • 2007
  • 본 논문에서는 부분 집계 근사법(Piecewise Aggregation Approximation: PAA)이 MBR-안전(MBR-safe) 성질을 가짐을 보이고, 이를 사용한 효율적인 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. MBR-안전 변환이란 고차원 MBR을 직접 변환한 저차원 MBR이 개별 고차원 시퀀스가 변환된 저차원 시퀀스를 모두 포함하는 변환을 의미한다. 이와 같은 MBR-안전 변환을 사용하면 고차원 MBR을 직접 저차원 MBR로 변환할 수 있어 유사 시퀀스 매칭에서 필요한 저차원 변환 횟수를 크게 줄일 수 있다. 또한, PAA는 계산이 간단하고 성능이 우수한 저차원 변환으로 알려져 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 이들 두 개념의 장점을 통합하기 위하여, 기존의 PAA가 MBR-안전 성질을 가짐을 확인하고, 이를 사용하여 서브시퀀스 매칭의 성능을 개선한다. 본 논문의 공헌은 다음과 같다. 첫째, PAA 기반의 MBR 저차원 변환인 mbrPAA를 제안하고, mbrPAA가 MBR-안전함을 정형적으로 증명한다. 둘째, mbrPAA 기반의 새로운 서브시퀀스 매칭 방법을 제안하고, 이 방법의 정확성을 증명한다. 셋째, 서브시퀀스 매칭에서 엔트리 재사용 성질(entry reuse property)의 개념을 제시하고, 이 개념에 기반하여 고차원 MBR을 효율적으로 구성하는 방법을 제안한다. 넷째, 실험을 통해 mbrPAA의 우수성을 입증한다. 실험 결과, 제안한 mbrPAA는 기존 방법에 비해 저차원 MBR 구성을 평균 24.2배 빠르게 수행하고, 서브시퀀스 매칭 성능을 최대 65.9%까지 향상시킨 것으로 나타났다.

MBR-Safe 변환 : 유사 시퀀스 매칭에서 고차원 MBR의 저차원 변환 (NBR-Safe Transform: Lower-Dimensional Transformation of High-Dimensional MBRs in Similar Sequence Matching)

  • 문양세
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제33권7호
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    • pp.693-707
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    • 2006
  • 대부분의 유사 시퀀스 매칭 방법은 다차원 색인을 사용한 검색 속도의 향상을 위해, 많은 수의 고차원 시퀀스를 저차윈 변환한 후 이들 변환된 시퀀스들을 포함하는 저차원 MBR을 구성한다. 본 논문에서는 고차원 MBR자체를 직접 저차원 MBR로 변환하는 정형적인 방법을 제안하고, 이를 사용하면 유사 시퀀스 매칭에서 필요한 저차원 변환 횟수를 획기적으로 줄일 수 있음을 보인다. 이를 위해, 우선 변환의 MBR-safe 개념을 정형적으로 제안한다. 어떤 변환이 MBR-safe하다 함은 고차원 MBR을 직접 변환한 저차원 MBR이 개별 고차원 시퀀스가 변환된 저차원 시퀀스를 모두 포함함을 의미한다. 다음으로, 기존 저차원 변환 중에서 가장 널리 사용되는 DFT와 DCT에 대해 각각 MBR-safe 변환을 제안한다. 먼저, 기존 DFT와 DCT가 MBR-safe하지 않음을 보이고, DFT와 DCT를 확장한 mbrDFT와 mbrDCT를 각각 정의한다. 그리고, 이들 mbrDFT와 mbrDCT가 MBR-safe함을 정형적으로 증명한다. 또한, mbrDFT(흑은 mbrDCT)가 고차원 MBR을 저차원 MBR로 직접 변환하는 DFT(혹은 DCT) 기반의 최적 MBR-safe 변환임을 증명한다. 분석과 실험 결과, 제안한 mbrDFT 및 mbrDCT를 사용하면 저차원 변환 횟수를 획기적으로 줄이고 성능을 크게 향상 시킨 것으로 나타났다. 이 같은 결과를 볼 때, 본 논문에서 제시한 MBR-safe 개념은 고차원 MBR의 저차원 변환이 필요한 많은 응용에 활용될 수 있는 유용한 연구 결과라 사료된다.

다분광 TM 영상 변환기법과 감독분류 정확도 비교연구 -두만강 하류 지역을 중심으로- (Accuracy of Image Transformation Methods and Supervised Classifications on Multi-Spectral TM: A Comparative Study on Lower Tumen River Area)

  • 이기석;남영
    • 한국측량학회지
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    • 제17권3호
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    • pp.311-320
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    • 1999
  • 본 연구에서는 두만강 하류지역 다분광 TM영상의 변환기법과 그에 대한 감독분류방법을 비교 분석하였다. 총체적 분류 정확도는 최대우도법이 높으며 식생은 MNF와 TC 변환 영상에서 비교적 좋은 분류 결과를 얻을 수 있다. MNF, TC, NDVI 등 영상들로 구성된 7차원 영상은 3차원 영상보다 좋은 결과를 나타내며 그 중에서도 최대우도법의 분류 결과가 제일 좋았다. 다분광 영상은 두만강 지역 경제 개발 계획과 산업 입지 선정에 중요한 기초자료로 활용될 수 있다.

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MULTIVARIATE DISTRIBUTIONS WITH SELFDECOMPOSABLE PROJECTIONS

  • Sato, Ken-Iti
    • 대한수학회지
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    • 제35권3호
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    • pp.783-791
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    • 1998
  • A random vector X on $R^{d}$ with the following properties is constructed: the distribution of X is infinitely divisible and not selfdecomposable, but every linear transformation of X to a lower-dimensional space has a selfdecomposable distribution.

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히스토그램 시퀀스 구성을 위한 공간 지역성 보존 척도 (Spatial Locality Preservation Metric for Constructing Histogram Sequences)

  • 이정곤;김범수;문양세;최미정
    • 정보화연구
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    • 제10권1호
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    • pp.79-91
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    • 2013
  • 본 논문은 히스토그램 시퀀스(histogram sequence)에 저차원 변환을 적용할 때, 어떤 공간 채움 곡선(space filling curve: SFC)의 성능이 가장 좋은지를 판단하는 체계적인 평가방법을 제안한다. 히스토그램 시퀀스는 이미지를 주어진 SFC에 따라 시계열 형태로 표현한 것을 말한다. 히스토그램 시퀀스는 매우 고차원이므로 저장 및 검색이 매우 어렵다. 효율적인 저장 및 검색을 위해서 시계열 저차원 변환의 하한을 사용할 수 있는데, 이 하한의 성능은 SFC의 종류에 따라 큰 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 히스토그램 시퀀스를 저차원 변환할 때 어떤 SFC의 성능이 좋은지를 평가하기 위해, "히스토그램 시퀀스에서 엔트리들이 인접하면 이미지에서도 해당 셀들이 인접해야 한다"는 공간지역성(spatial locality)의 개념을 제안한다. 다음으로, 공간 지역성을 정량적으로 평가할 수 있는 공간 지역성 보존 척도(spatial locality preservation metric)를 제안하고, 이를 계산하기 위한 정형적인 방법을 제시한다. 본 논문에서는 공간 지역성 보존 척도 측면에서 총 다섯 가지의 SFC를 평가하고, 이 평가 결과가 실제 이미지 매칭의 저차원 변환 성능 평가와 유사함을 확인한다. 또한, 저차원 변환 기반의 k-NN(k-nearest neighbors) 검색을 실험하여, 공간 지역성 보존 척도가 가장 낮은 힐버트-오더가 k-NN 검색에서도 가장 좋은 성능을 보임을 통해, 제안한 공간 지역성 보존 척도의 유용성을 입증한다.

상전이가 섭입 슬랩의 좌굴에 미치는 영향과 지체구조적 암시 (Effect of phase transformations on buckling behavior of subducting slab and tectonic implication)

  • 이창열
    • 지질학회지
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    • 제54권6호
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    • pp.657-675
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    • 2018
  • 하부 맨틀의 상부에서 관찰되는 섭입된 해양판의 겉보기 두꺼워짐은 과거 연구를 통해 슬랩 좌굴에 의한 것으로 제안되었다. 그러나, 맨틀의 상전이가 슬랩 좌굴에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고 이를 규모 법칙으로 검증한 연구는 거의 이루어지지 못하였다. 이 연구에서는 상전이를 고려한 2차원 컴퓨터 섭입 모델링을 수행하여 상전이가 슬랩 좌굴에 미치는 영향에 대해 정량적으로 평가하고 규모 법칙으로 검증하였다. 실험 결과는 410 km 깊이에서 발생하는 감람석-와드슬레이아이트 상전이가 슬랩 좌굴의 발달에 중요한 영향을 미친다는 것을 보였다. 흡열 상전이는 상부 맨틀에서 섭입 슬랩의 침강을 가속시켜 660 km 깊이에 존재하는 불연속면에 빠르게 도달하게 한다. 그러나 660 km 깊이에 존재하는 링우다이트-페로브스카이트+마그네시오우스타이트 상전이는 슬랩 좌굴의 발달에 상대적으로 작은 영향을 미치는데 그 상전이가 섭입 슬랩의 하부 맨틀 침강을 지연시켜 전이대에 섭입한 슬랩을 누적시키기 때문이다. 그럼에도 불구하고 슬랩 좌굴은 규모 법칙을 20% 이내의 오차에서 잘 만족한다. 이처럼 슬랩 좌굴은 맨틀에서 발생하는 보편적인 현상으로써 자바-순다 및 동북 일본 섭입대에서 관찰되는 하부 맨틀의 상부와 전이대에서의 슬랩 좌굴을 잘 설명한다. 또한 백악기 시기 경상 분지가 겪은 주기적인 압축 및 인장이 슬랩 좌굴에 의한 가능성을 암시한다.

2D to 3D Conversion에서 Depth-Map 기반 제작 사례연구 - '명장 관우' 제작 중심으로 - (Propriety analysis of Depth-Map production methods For Depth-Map based on 20 to 3D Conversion - the Last Bladesman)

  • 김효인;김형우
    • 스마트미디어저널
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    • 제3권1호
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    • pp.52-62
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    • 2014
  • 입체 디스플레이 보급의 보편화가 진행됨에 따라, 입체 콘텐츠의 수요가 증가하고 있다. 이러한 증가에 맞추어 2010년도를 기점으로 2D to 3D 변환 콘텐츠가 부족한 수요를 충족시킬 대안으로 제시되었다. 그러나 입체효과만을 강조한 2D to 3D 변환콘텐츠가 생산되면서 시각적 피로도와 입체감에 대한 품질의 저하가 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 2011년 개봉한 '명장 관우'에서, 13개 Scene을 선별하여 입체 변환 콘텐츠로 제작하고, 변환에 적용된 Depth-Map의 품질이 시각적 피로도와 입체감을 표현하는데 있어서, 적정성을 가지는가의 여부를 전문가 그룹을 대상으로 인터뷰 및 설문조사를 시행하였다. 움직임의 변화가 많은 영상에 적용한 Depth-Map의 구성방식은 입체변환 기술에 많이 사용되는 방법으로 전(前) 후(後)관계의 분석을 통해 계단식 구성방식으로 깊이 단계 지도를 제작하게 된다. 실험을 통하여, 본 연구에서 제시한 Depth-Map의 구성이 입체변환 콘텐츠 제작에 있어 시각적 피로도를 낮추고 입체감 향상에 타당한지에 대한 결과를 도출하였으며, 실험에 응한 전문가 그룹의 과반수이상이 긍정적인 반응을 표시하였다. 본 연구의 결과 빠른 움직임을 가지는 2D영상을 3D영상으로 변환하는데 적용한 계단식 Depth-map의 구성방식으로도 시각적 피로도를 감소시키고, 입체감 인식을 증가시키는데 효율성을 가진다는 결과를 도출하였다.

디지털 영상 처리를 위한 Quincunx 표본화가 사용된 이중 트리 이산 웨이브렛 변환 (Dual-tree Wavelet Discrete Transformation Using Quincunx Sampling For Image Processing)

  • 신종홍
    • 디지털산업정보학회논문지
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    • 제7권4호
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    • pp.119-131
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    • 2011
  • In this paper, we explore the application of 2-D dual-tree discrete wavelet transform (DDWT), which is a directional and redundant transform, for image coding. DDWT main property is a more computationally efficient approach to shift invariance. Also, the DDWT gives much better directional selectivity when filtering multidimensional signals. The dual-tree DWT of a signal is implemented using two critically-sampled DWTs in parallel on the same data. The transform is 2-times expansive because for an N-point signal it gives 2N DWT coefficients. If the filters are designed is a specific way, then the sub-band signals of the upper DWT can be interpreted as the real part of a complex wavelet transform, and sub-band signals of the lower DWT can be interpreted as the imaginary part. The quincunx lattice is a sampling method in image processing. It treats the different directions more homogeneously than the separable two dimensional schemes. Quincunx lattice yields a non separable 2D-wavelet transform, which is also symmetric in both horizontal and vertical direction. And non-separable wavelet transformation can generate sub-images of multiple degrees rotated versions. Therefore, non-separable image processing using DDWT services good performance.

Tutorial: Dimension reduction in regression with a notion of sufficiency

  • Yoo, Jae Keun
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제23권2호
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    • pp.93-103
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    • 2016
  • In the paper, we discuss dimension reduction of predictors ${\mathbf{X}}{\in}{{\mathbb{R}}^p}$ in a regression of $Y{\mid}{\mathbf{X}}$ with a notion of sufficiency that is called sufficient dimension reduction. In sufficient dimension reduction, the original predictors ${\mathbf{X}}$ are replaced by its lower-dimensional linear projection without loss of information on selected aspects of the conditional distribution. Depending on the aspects, the central subspace, the central mean subspace and the central $k^{th}$-moment subspace are defined and investigated as primary interests. Then the relationships among the three subspaces and the changes in the three subspaces for non-singular transformation of ${\mathbf{X}}$ are studied. We discuss the two conditions to guarantee the existence of the three subspaces that constrain the marginal distribution of ${\mathbf{X}}$ and the conditional distribution of $Y{\mid}{\mathbf{X}}$. A general approach to estimate them is also introduced along with an explanation for conditions commonly assumed in most sufficient dimension reduction methodologies.