본 논문은 주변탐색(Surrounder Search: SuSe)이라는 새로운 공간질의 방법을 제안한다. 이 기법은 현재 사용자의 위치를 중심으로 주변에서 가까운 관심영역의 공간객체를 탐색하는 것이다. 사용자 중심의 주변탐색은 증강현실과 같이 사용자가 관심 있어 하는 공간객체 중 가까운 것을 찾기 때문에 기존의 공간질의와 구별된다. 기존 기법은 질의점과 객체 사이의 최단거리(MINDIST)를 기준으로 주변을 탐색하지만 제안 기법에서는 객체들 사이에 숨어있지만 관심의 대상인 숨은 객체를 식별하기 위해서 각도(Angle)를 함께 고려하여 탐색한다. 제안 기법의 특징은 기존기법이 거리만을 사용하여 가까운 객체를 탐색한 것과 달리 거리는 멀지만 숨은 객체까지도 찾아냄으로써 사용자의 선호도를 더 세밀하게 반영한다. 실험결과에서 제안기법인 SuSe는 최근접 이웃 탐색기법인 NN(Nearest Neighbor)과 비교하여 보다 정밀한 공간객체 탐색이 가능하며 향상된 탐색성능을 타나낸다.
최근 군사용에서 산업용으로 확대되고 있는 4차 산업 기술 중 하나인 드론은 경찰청의 수색 임무에서 적극적으로 활용되고 실종자를 발견함으로써 광범위한 지역에 관한 관심과 대규모의 수색 인력의 투입을 감소시키고 있다. 그러나 경찰의 드론 운용의 법률적 검토가 지속적으로 필요하고 관련 운영에 대한 시스템의 고도화와 수색기법과 연계된 촬영 이미지 분석의 중요성도 동시에 증가하고 있다. 본 연구에서는 정밀 수색 및 모니터링 개념에서 기록, 보존, 모니터링이 원활하기 위해서는 영상 데이터 기반의 수색이 아닌 사진 기반으로 공간정보를 구축하여 정밀 수색이 수행되면 효율성이 높고 골든타임 확보가 가능하다. 따라서 피사체의 크기에 따라 불필요한 공간정보 완성률을 조절하여 결과 데이터 용량을 감소시키는 공간정보 구축 기법을 제안하고자 한다. 이를 통해 대규모 지역에 대한 드론 수색 임무의 활용 범위를 고도화하고 경찰 수색의 드론 운용 매뉴얼 구축을 위한 기초자료로 활용하고자 한다.
WEB기반의 환경 GIS자료 관리를 위해 JVM, JDBC, Oracle DB을 이용한다. 본 논문에서의 다루는 환경 GIS자료에는 위성, 주제도, GIS자료 등이 있으며, 이 자료는 공간 정보와 속성 정보를 가지고 DB에 존재한다. 자료의 검색은 WEB Broswer의 조회용 지도를 이용한 공간 검색과 비공간 속성 정보에 의한 검색 기능을 제공한다. 자료 등록은 WEB Broswer에서 자료 등록 시스템을 이용한다.
In order to overcome the problem that outdoor and indoor spatial information service are separately utilized, an integration service system of spatial information that is linked from outdoor to indoor has been implemented. As a result of the study, "0001.xml" corresponding to the file index key value, which is the service connection information in the building information of the destination, was extracted from the prototype verification of the system, the search word of 'Kim AB' was transmitted to the indoor map server and converted from the outdoor map service to the indoor map service through confirmation of the navigation service connected information, using service linkage information and search words of the indoor map service was confirmed that the route was displayed from the entrance of the building to the destination in the building through the linkage search DB (Database) table and the search query. Therefore, through this study was examined the possibility of linking indoor and outdoor DB through vector spatial information integration service system. The indoor map and the map engine were implemented based on the same vector map format as the outdoor map engine, it was confirmed that the connectivity of the map engine can be applied.
최근 연구들은 공간적 작업기억 과제를 수행하면서 시각 탐색 과제를 수행했을 때 시각 탐색의 효율성과 작업기억 과제의 정확률이 동시에 낮아지는 결과를 보고하였다(Oh & Kim, 2004; Woodman & Luck, 2004). 이러한 결과는 두 과제의 처리 과정이 동일한 인지적 자원을 요구하기 때문인 것으로 해석할 수 있는데, 동일한 인지적 자원은 공간적 주의(공간적 주의 부하 가설)나, 공간적 작업기억(공간적 작업기억 부하 가설), 혹은 이 둘과 모두 관련될 가능성이 있다. 시각 탐색과 공간적 작업기억 간 상호 간섭의 기제를 밝히기 위해 작업기억에 유지해야 하는 위치와 공간적 주의를 사용해야 하는 시각 탐색의 자극 위치를 변화시켜 2개의 실험을 수행하였다. 실험 1에서는 공간적 작업기억 과제의 자극을 탐색 자극이 제시될 수 있는 주변 영역에 제시하는 경우에도 두 과제간의 간섭이 나타남을 보임으로써 이전 연구 결과들을 재확인하였다. 실험 2에서는 기억 자극과 탐색 자극을 모두 동일한 사분면에 제시하는 경우와 그렇지 않은 경우에서 시각 탐색과 작업기억 과제 수행을 비교하였다. 실험 결과 시각 탐색의 효율은 시각 탐색 과제만을 수행한 조건과 동일 위치 조건에 비해 비동일 위치 조건에서 유의미하게 저하되었다. 공간적 작업기억 과제의 정확률역시 다른 조건보다 비동일 위치 조건에서 더 낮게 나타났다. 이러한 결과들은 선행 연구들에서 밝혀진 공간 기억과 시각 탐색간의 상호 간섭이 작업기억의 과부하보다는 공간적 주의의 과부하로 인한 것임을 시사한다.
최근, u-GIS 환경에서 다양한 지오센서 (Geosensor)의 활용으로 수집되는 공간 데이터의 양이 급증하면서 대용량 공간 데이타의 효율적인 검색을 위한 공간 인덱스의 중요성이 높아지고 있다. 특히, 공간 데이타의 검색 성능을 높이기 위해 R-Tree를 기반으로 한 공간 인덱스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 연구는 R-Tree에서 노드 사이의 겹침이나 트리의 높이를 줄임으로써 어느 정도 검색 성능을 향상시켰지만 트리 순회(tree traversal)에서 발생하는 불필요한 노드 접근 문제를 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 대용량 공간 데이타의 효율적인 검색을 위한 매핑 기반 R-Tree인 MR-Tree(Mapping based R-Tree)를 제안한다. MR-Tree는 R-Tree 순회 없이 리프 노드를 직접 접근하도록 하는 매핑 트리를 이용함으로써 검색 성능을 향상시킨다. 매핑 트리는 데이타 공간을 차원에 따라 반복적으로 분할한 각 파티션(Partition)과 연계되는 R-Tree 리프 노드의 MBR과 포인터를 이용하여 구성된다. 특히, MR-Tree는 기존 R-Tree에 큰 변경없이 구현이 가능하고, 다양한 R-Tree 변형에도 쉽게 적용할 수 있으며, 또한 매핑 트리를 메인 메모리에 상주시킴으로써 검색 시간을 단축시킬 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 기존 인덱스보다 MR-Tree 성능의 우수성을 보였다.
In this paper we propose the adaptive scheme to place more search points as long as the operation tapability of the motion estimator in the video codec permits. And the proposed algorithm takes advantage of the intuitive fact that the quality of the decoded video is more degraded as the spatial frequency of the corresponding block is increased due to the augmentation of local minima per unit area. Thererore, we propose the scheme to enhance the quality by locating relatively more search points in the block with high frequency components by analyzing the spatial frequencies of the video sequence. As a result, the proposed scheme can adaptively place more search points possibly permitted by the motion estimator and guarantees better quality compared to the TSS and FS.
공간 데이타베이스 시스템에서 취급되는 여러 유형의 공간질의들 중 주어진 위치에서 가장 가까운 공간객체를 찾는 최근접질의는 매우 빈번히 발생한다. 최근접질의 성능을 높이기 위해서는 색인에서 검색되는 노드의 수를 최소화할 수 있어야 한다. 기존의 방법은 이차원 검색공간에서 최근접질의의 처리만을 고려하였으며, 검색되는 노드의 수를 정확히 줄이지 못하였다. 본 논문에서는 최적탐색거리를 제안하고 그 특성을 정리하였었다. 제안된 최적탐색거리는 최근접질의 처리시 검색될 노드들을 정확히 선정하기 위한 새로운 검색거리 측도이다. 우리는 최적탐색거리를 R-트리에 적용한 최근접질의 처리 알고리즘을 제안하고 기존의 방법에 비해 질의처리의 결과가 더 정확함을 증명하였다.
점차 중요성이 증가하고 있는 지리 정보 시스템의 효율적인 검색을 위해서는 공간 인덱스가 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 기존에 개발한 지리 정보 시스템을 위한 데이타 관리기인GOOD 1.0에 공간 인덱스를 처리할 수 있는 공간 인덱스 처리 모듈을 추가하여 GOOD 2.0을 설계 및 구현한다. 즉, 공간 인덱스로는 R tree 및 R* tree를 지원하여 효율적인 검색이 가능하도록 한다. 그리고, 효율성의 향상 정도를 측정하기 위해 성능 평가를 길시하고 결과를 분석한다. 성능 평가 시에는 다양한 환경 요소들을 고려하여 지리 정보 시스템 관리자가 해당 도메인에 적합한 공간 인덱스를 선택하는데 기초 자료로서 사용될 수 있도록 한다.
In this paper, we propose a fast adaptive diamond search algorithm(FADS) for block matching motion estimation. Fast motion estimation algorithms reduce the computational complexity by using the UESA (Unimodal Error Search Assumption) that the matching error monotonically increases as the search moves away from the global minimum error. Recently many fast BMAs(Block Matching Algorithms) make use of the fact that the global minimum points in real world video sequences are centered at the position of zero motion. But these BMAs, especially in large motion, are easily trapped into the local minima and result in poor matching accuracy. So, we propose a new motion estimation algorithm using the spatial correlation among the adjacent blocks. We change the origin of search window according to the spatially adjacent motion vectors and their MAE(Mean Absolute Error). The computer simulation shows that the proposed algorithm has almost the same computational complexity with UCBDS(Unrestricted Center-Biased Diamond Search)〔1〕, but enhance PSNR. Moreover, the proposed algorithm gives almost the same PSNR as that of FS(Full Search), even for the large motion case, with half the computational load.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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