가상현실에서 실제 사람처럼 행동하는 가상거주자는 스스로 주변의 상황을 판단하고 평가를 내리게 된다. 이러한 상황에 대한 판단은 얼마나 정확하고 다양한 자료가 주어졌느냐에 따라서 달라지게 된다. 본 논문에서는 Spatio-temporal graph(ST graph)를 사용하여 시간과 공간에 대한 데이터를 정의하고, ontology의 개념을 더하여 다양한 상황에 대한 표현이 가능하게 하였다. 이 표현 방법으로 가상거주자는 어떠한 상황을 마주하더라도 주변 환경이나 공간에 대한 데이터를 가지고 분석하여 필요한 행동을 할 수 있게 될 것이다.
실세계의 객체들은 공간 정보뿐만 아니라 시간적 정보와도 연관을 갖는데 기존의 공간데이터베이스만으로는 시간 흐름에 따른 공간 객체의 정보를 효율적으로 관리해 주지 못하는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 시공간 데이터베이스에 대한 데이터 모델과 시공간 연산자가 제시되었다. 그러나, 시공간 연산자에 대한 정의와 시그너처정도 만이 기술되었고 시공간 연산자에 대한 설계와 구현에 대한 사항은 제시되지 않았다. 이 논문에서는 시공간 데이터모델과 시공간 연산자 그리고 공간 연산자 구현 기법인 Planc-Sweep 기법을 이용한 시공간 연산자인 Trajectory와 MPIntersection에 대한 설계와 구현 알고리즘을 제시하였다.
대역폭이 보장되지 않는 인터넷 상에서 대용량의 멀티미디어 데이터를 실시간으로 서비스하는 것은 여러가지 문제점을 안고 있다. 이에 미디어 데이터의 전송량을 줄이기 위한 연구로서 layered coding을 통한 스케일러블 전송에 대한 연구가 시도되었다. 본 논문에서는 MPEG 비디오 스트림의 스케일러블 전송을 가능케 하기 위하여 Temporal-Fidelity Scaling 기법을 제안하며, MPEG-4 Visual Component에서의 적용 방법에 대해 제안하고자 한다.
스트림 데이터는 시간에 따라 연속적으로 변화하는 일련의 값들로 나타난다. 이러한 스트림 데이터의 특성상 다양한 시간 간격의 기준에 따라 계속적으로 그 동향이 달라질 수 있다. 이 때문에 스트림 데이터의 추세 예측은 간격이 갱신될 때 마다 연속적인 환경에서 여러 간격들을 기준으로 동시에 이루어지는 연속 다중 예측(Continuous Multiple Prediction, CMP)이 지원되어야 한다. 본 논문은 스트림 데이터의 연속 다중 예측을 효과적으로 지원하기 위하여, 신피질 학습 모델인 계층형 시간적 메모리(Hierarchical Temporal Memory, HTM) 모델을 확장하여 연속통합 HTM(Continuous Integrated HTM, CIHTM) 네트워크를 제안한다. 이를 위해 우리는 HTM 네트워크를 구성하는 기존 노드들 외에 새롭게 이동 벡터 파일 센서, 시공간 분류 노드, 다중 통합 노드를 고안하였다. 그리고 이들을 바탕으로 CIHTM 네트워크의 학습과 추론 알고리즘을 개발하였다.
차량 애드혹 네트워크(VANETs)은 사고 통지, 콘텐츠 사용 등과 같은 다양한 응용프로그램을 제공할 수 있다. 이러한 응용 프로그램은 속성에 따라 관심영역과 수명을 갖는 시공간 데이터를 가지고 있다. 그러나, 관심 영역에 데이터를 전달하는 지오캐스팅 프로토콜은 현재 시간에만 단일 전송을 통해 영역의 모든 차량에 데이터를 제공할 수 있지만, 데이터의 수명시간 동안 해당 영역을 이동하는 차량에는 데이터를 제공할 수 없다. 따라서 우리는 VANET에서 데이터의 수명시간동안 관심 영역의 차량에 데이터를 전송하기 위해 지역적 캐싱 기법을 사용하는 시공간 지오캐스팅 프로토콜을 제안한다. 효율적이고 신뢰성 있는 지역적 캐싱을 위해서, 제안된 프로토콜은 비콘 기반 데이터 공유, 잔여 캐싱 제거 및 거리 기반 캐싱 교환을 사용한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 프로토콜이 기존 프로토콜과 비교하여 보다 안정적이고 효율적인 데이터 전달을 달성하는지를 검증한다.
이질적인 환경(Heterogoneous Environments)에서 실시간 멀티미디어 서비스가 확산됨에 따라 비디오 데이터로 인한 트래픽이 통신망을 오가는 트래픽의 대부분을 차지하게 되었다. 이에 통신망 지원의 효율화를 위해서 사용자의 통신망 환경을 고려한, 비디오 데이터의 Layered coding과 스케러블 전송이 필요하다. 즉, 낮은 QoS 환경인 경우 일부분만을 전송하고, 높은 QoS 환경인 경우에 모두 전송하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 MPEG 비디오 데이터 스케일러블 전송에 맞게 초당 디스플레이하는 프레임 수를 동적으로 조정하는 기법과 화질을 조정할 수 있는 SpatioTemporal Layered Coding 기법을 제안한다. 본 기법을 이용하면 사용자는 자신의 통신망 환경과 단말기 성능에 맞는 비디오 데이터를 수신 받아 재생할 수 있다.
기존의 비디오 데이터베이스 시스템들은 대부분 간단한 간격을 기반으로한 관계와 연산을 지원하는 모델을 이용하였다. 비디오 모델에서 시간을 지원하고 객체와 시간의 다양한 연산을 제공하며 효율적인 검색과 브라우징을 지원하는 비디오 데이터 모델이 필요하게 되었다. 비디오 모델은 객체 지향 개념을 기반으로 한 모델로서 비디오의 논리적인 스키마, 객체의 속성과 연산 관계, 그리고 상속과 주석을 이용한 메타데이터 설계를 통하여 비디오 데이터에 대한 전체적인 모델 구조를 제시하였다. 그리고 점 시간과 시간 간격을 정의하여 시간의 개념을 객체 지향 기반 모델에 부여함으로서 시간 변화에 따른 비디오 정보를 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 하였다.
기존의 비디오 데이터베이스 시스템들은 대부분 간단한 간격을 기반으로 한 관계와 연산을 지원하는 모델을 이용하였다. 비디오 모델에서 시간을 지원하고 객체와 시간의 다양한 연산을 제공하며 효율적인 검색과 브라우징을 지원하는 비디오 데이터 모델이 필요하게 되었다. 비디오 모델은 객체 지향 개념을 기반으로 한 모델로서 비디오의 논리적인 스키마, 객체의 속성과 연산 관계, 그리고 상속과 주석을 이용한 메타데이터 설계를 통하여 비디오 데이터에 대한 전체적인 모델 구조를 제시하였다. 그리고, 점 시간과 시간 간격을 정의하여 시간의 개념을 객체 지향 기반 모델에 부여함으로서 시간 변화에 따른 비디오 정보를 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 하였다.
다양한 센서를 내장하고 고품질의 무선 네트워크 통신 기능을 탑재한 이동 장치의 보급이 확대됨에 따라 다양한 서비스 환경에서 이동 장치로부터 생성되는 시공간 데이터 량도 빠르게 증가하고 있다. 이와 같이 실시간 특성을 갖는 대량의 공간 데이터 스트림을 처리하기 위한 기존의 연구에서 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템은 일괄 처리 방식의 플랫폼으로 공간 데이터 스트림에 대한 실시간 서비스에 적용하기에는 매우 어렵다. 이에 본 논문에서는 맵리듀스 온라인 프레임워크를 확장하여 연속적으로 입력되는 공간 데이터 스트림에 대한 실시간 질의 처리를 지원하고, 질의 처리 과정에서 야기될 수 있는 부하 문제를 효과적으로 분산하는 부하 관리 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 공간 분할 영역을 기반으로 입력 데이터의 유입율과 부하율을 이용하여 노드들에 대해 동적으로 부하를 분산하는 기법을 제시하였다. 실험에서는 특정 공간 영역에서의 부하 관리가 요구될 때 해당 영역에서의 공간 데이터 스트림을 공유하는 자원들에게 분배함으로써 효과적인 질의 처리를 지원할 수 있음을 보인다.
가상 현실(Virtual Reality) 및 증강 현실(Augmented Reality) 기기가 보급되면서 새로운 환경에서의 콘텐츠 제공 기술 연구에 대한 필요성이 증대되고 있다. 특히 해당 환경에서 제공할 수 있는 다양한 컨텐츠 중에서도 사물 인터넷(Internet of Things) 기기의 대중화로 인하여 다수의 일반 사용자들이 생산하고 활용하는 시공간 데이터가 증가하고 있다. 본 연구에서는 시공간 데이터에 대한 VR 및 AR 환경에서의 시각화를 위하여 먼저 데이터의 특성을 분석하였고, 일반 모니터를 사용하여 진행되었던 기존 연구에서의 시각화 기법들을 특성에 따라 분류하였다. 이를 통해 최신 기기의 사양 및 상호 작용 설계에 있어서의 특성을 반영하여, 기존 시각화 기법들의 차용 가능성을 살펴보았다. 본 연구의 결과를 통해 VR 및 AR 기기의 특성에 맞춰 시공간 데이터 시각화를 설계할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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