3D 게임에서 충돌 탐지를 효과적으로 하기 위해 구성하는 공간 분할 트리는 분할 평면을 결정하는데 트리 밸런스와 분할 평면과 겹치는 폴리곤의 개수 등을 고려해야 한다. 본 논문에서는 3D 게임 공간 분할 트리에서 트리 빌드 조건에 대한 가중치를 제어하는 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 가중치의 변화에 따라서 트리 빌드 시간, 분할 평면과 겹치는 폴리곤을 쪼갤 때 시각적 불일치를 유발할 수 있는 T-junction 의 제거 시간, 트리 밸런스에 따른 렌더링 속도(frame per second) 등을 3D 게임 시뮬레이션을 통하여 분석하였다.
대표적인 트리 기반 공간 인덱스 구조는 크게 R-Tree와 같은 데이타 분할 기반 인덱스 구조와 KD-Tree와 같은 공간 분할 기반 인덱스 구조로 구분되며, 최근에는 이들의 장점을 결합한 하이브리드 인덱스 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 기존 연구에서는 공간 객체가 삽입되는 노드의 분할 경계 확장이 다른 이웃 노드에 연쇄적으로 전파되어 노드간 겹침이 증가하고 질의 처리 비용이 높아지는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 효율적인 질의 처리를 위한 하이브리드 인덱스 구조인 SQR-Tree를 제시한다. SQR-Tree는 크기를 갖는 공간 객체 처리에 적합하도록 Quad-Tree를 확장한 SQ-Tree(Spatial Quad-Tree)와 SQ-Tree의 리프 노드마다 연계되어 실제로 공간 객체를 저장하는 R-Tree가 결합된 인덱스 구조이다. SQR-Tree는 노드마다 하위 노드를 포함하는 MBR을 가지고 있기 때문에 노드의 분할 경계 확장이 독립적으로 이루어지도록 하여 노드간 겹침을 줄였다. 그리고 SQR-Tree에서 공간 객체는 분할된 데이타 공간마다 존재하는 여러 R-Tree에 분산 저장되며 SQ-Tree가 분할된 데이타 공간을 식별하는 기능을 수행한다. 따라서 공간 질의 처리시 질의 영역에 해당하는 R-Tree만 접근하면 되기 때문에 질의 처리 비용을 줄일 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 SQR-Tree의 우수성을 입증하였다.
Although Space Syntax is a well-known technique for spatial analysis, debates have taken place among some researchers because the Space Syntax discards geometric information as both shapes and sizes of spaces, and hence may cause some inconsistencies. Therefore, this study aims at developing methods to recognize and manage spatial shapes for more precise space syntax analysis. To reach this goal, this study employed both a graph theory and binary spatial partitioning (BSP) tree to recognize and manage spatial information. As a result, spatial shapes and sizes could be recognized by checking loops in graph converted from spatial shapes of built environment. Each spatial shape could be managed sequentially by BSP tree with hierarchical structure. Through such recognition and management processes, convex maps composed of the fattest and fewest convex spaces could be drawn. In conclusion, we hope that the methods developed here will be useful for urban planning to find appropriate purposes of spaces to satisfy the sustainability of built environment on the basis of the spatial and social relationships in urban spaces.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권10호
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pp.5244-5259
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2019
With the continuous development of LBS (Location Based Service) applications, privacy protection has become an urgent problem to be solved. Differential privacy technology is based on strict mathematical theory that provides strong privacy guarantees where it supposes that the attacker has the worst-case background knowledge and that knowledge has been applied to different research directions such as data query, release, and mining. The difficulty of this research is how to ensure data availability while protecting privacy. Spatial multidimensional data are usually released by partitioning the domain into disjointed subsets, then generating a hierarchical index. The traditional data-dependent partition methods need to allocate a part of the privacy budgets for the partitioning process and split the budget among all the steps, which is inefficient. To address such issues, a novel two-step partition algorithm is proposed. First, we partition the original dataset into fixed grids, inject noise and synthesize a dataset according to the noisy count. Second, we perform IH-Tree (Improved H-Tree) partition on the synthetic dataset and use the resulting partition keys to split the original dataset. The algorithm can save the privacy budget allocated to the partitioning process and obtain a more accurate release. The algorithm has been tested on three real-world datasets and compares the accuracy with the state-of-the-art algorithms. The experimental results show that the relative errors of the range query are considerably reduced, especially on the large scale dataset.
Recently, researches on automatic recognition of human activities have been actively carried out with the emergence of various intelligent systems. Since a large amount of visual data can be secured through Closed Circuit Television, it is required to recognize human behavior in a dynamic situation rather than a static situation. In this paper, we propose new intelligent human activity recognition model using the trajectory information extracted from the video sequence. The proposed model consists of three steps: segmentation and partitioning of trajectory step, feature extraction step, and behavioral learning step. First, the entire trajectory is fuzzy partitioned according to the motion characteristics, and then temporal features and spatial features are extracted. Using the extracted features, four pedestrian behaviors were modeled by decision tree learning algorithm and performance evaluation was performed. The experiments in this paper were conducted using Caviar data sets. Experimental results show that trajectory provides good activity recognition accuracy by extracting instantaneous property and distinctive regional property.
EZW(Embedded Zerotree Wavelet) 알고리즘이 소개된 이래 일련의 내장형 웨이브렛 코딩 방법들이 제안되어져왔다. 이들의 하나의 공통된 특징은 EZW 알고리즘의 기본 아이디어를 근간으로 한다는 점이다. 특히 SPIHT(Set Partitioning in Hierarchy Trees) 알고리즘은 이들 중의 하나로서 산술 코더를 사용하지 않더라도 EZW와 같거나 혹은 더 나은 성능을 제공할 수 있기 때문에 널리 알려져 왔다. 본 연구에서는 내장형 영상코딩을 위한 재귀적 SPIHT(RSPIHT) 알고리즘을 제안하고 그 유효성을 실험적으로 가한다. 제안한 RSPIHT 알고리즘은 매우 단순하고 정형화된 형태를 지니면서 최악의 경우 시간복잡도 O(n)을 가진다. 실험영상들에 대해 T-layer 4 이상에서 SPIHT보다 평균 약 16.4%의 개선된 속도를 얻을 수 있었다. 압축률의 관점에서도 RSPIHT 알고리즘은 실험영상의 T-layer 7 이하에서는 SPIHT와 유사한 결과를 가지나 그보다 큰 T-layer에서는 개선된 결과를 보였다.
SPIHT는 수행속도가 빠르고 효율적인 웨이블릿 기반의 이미지 압축 알고리즘으로 잘 알려져 있다. 그러나, SPIHT는 알고리즘 수행에 필요한 제로트리 및 계수의 상태를 저장하기 위하여 리스트 구조를 사용하고 있어 추가 메모리론 요구하며, 비트율의 증가에 따라 메모리 요구량이 증가하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 SPIHT 알고리즘을 수행하는데 있어 추가 메모리를 요구하지 않는 MZP-DFS 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 깊이우선 순서에 따라 공간트리를 탐색하고 테스트 함수 및 복원 계수의 LSB를 이용함으로써 추가 메모리를 제거하였으며 SPIHT와 동일한 성능을 가진다. MZP-DFS는 추가 메모리를 요구하지 않기 때문에 하드웨어 제작비용을 절감할 수 있으며, 각각의 공간트리를 병렬적으로 수행할 수 있기 때문에 실시간 이미지 압축에 적합하다.
SPIHT(set partitioning in hierarchical tree)는 제로트리 알고리즘 중 효율적이며 잘 알려져 있다. 그러나 높은 메모리 요구로 인해 하드웨어 구현에 큰 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 저 메모리 사용과 빠른 제로트리 부호화 알고리즘을 제안한다. 메모리를 줄이고 빠른 코딩을 위한 방법으로 다음 3가지를 제안한다. 첫 번째, 리프팅(lifting)을 이용한 웨이블릿(wavelet) 변환은 기존의 필터뱅크 방식의 변환보다 저 메모리와 계산량의 감소를 가진다. 두 번째 방법은 웨이블릿 계수들을 블록으로 나누어 각각 부호화 한다. 여기서 블록은 제로트리 구조가 유지되는 STB(spatial tree-based block)이다. 마지막으로 Wheeler와 Pearlmandl 제안한 NLS(no list SPIHT)를 이용한 부호화이다. NLS의 효율성은 SPIHT와 거의 같으며 작고 고정된 메모리와 빠른 부호화 속도를 보여준다.
이 논문은 3차원 정수 웨이브릿 변환을 이용한 손실 의료 영상 압축에 대한 방법을 보여준다. 의료영상에 3차원 웨이브릿 분할법과 3차원 spatial dependence tree를 이용한 Set Partitioning in Hierarchical Trees(SPIHT) algorithm을 제공한다. 또한 3차원 웨이브릿 분할법에서 정수 웨이브릿 필터들을 이용한 lifting방법을 이용하고, unitary 변환을 만들기 위하여 정확한 scaling을 이용한다. 압축률이 증가하면 할수록 인접한 coding unit사이에선 boundary effect가 생긴다. Video와 같지 않아서 인접한 coding unit사이에서의 boundary artifact는 보여서는 안 된다. 이러한 현상을 제거하기 위해서 인접한 coding unit사이에 axial domain으로 overlapping방법을 사용한다. 또한 코딩 할 때 여러 종류의 정수 필터들을 사용한다. 결과로 어떤 특정한 필터를 사용할 때 좋은 결과를 얻었고 overlapping방법을 사용했기 때문에 ringing artifacts는 거의 찾아 볼 수가 없게 되었다. 그리고 어두운 면을 코딩 할 때도 좋은 결과를 얻었다.
SPIHT는 수행속도가 빠르고 효율적인 웨이블릿 기반의 이미지 압축 알고리즘으로 잘 알려져 있다. 그러나, SPIHT는 알고리즘을 수행하는 과정에서 발생하는 제로트리 및 계수의 상태를 저장하기 위하여 리스트 구조를 사용하고 있어 추가 메모리를 요구하며, 비트율의 증가에 따라 메모리 요구량이 증가하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 SPIHT 알고리즘을 수행하는데 있어 추가 메모리를 요구하지 않는 MZC-BFS 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 peano 코드를 이용하여 완벽한 너비우선 순서에 따라 공간트리를 탐색하며, 부호화 과정에서 이전상태 중요계수 테스트 및 복원과정에서 계수의 LSB를 이용함으로써 SPIHT에서 리스트 문제를 제거한다. MZC-BFS는 SPIHT에 비하여 리스트를 사용하지 않기 때문에 하드웨어 구현이 간단하고 수행속도가 빠를 뿐 아니라 추가 메모리를 요구하지 않기 때문에 하드웨어 제작비용을 절감할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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