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계층적 이분트리를 활용한 이진 이미지 탐색 기법 = Binary Image Search using Hierarchical Bintree
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2020
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KCI등재후보
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41-48(8쪽)
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공간 데이터를 표현하고 처리하기 위해 사분트리 또는 이분트리 등의 계층형 자료 구조가 사용되고 있다. 이분 트리를 선형적으로 표현하기 위해 기존에 제안된 S-트리는 이진 영역 이미지 데이터를 선형적인 이진 비트열로 표현하여 저장 공간을 크게 압축할 수 있는 장점이 있으나, 이미지의 해상도가 높아질수록 이진 비트열의 길이가 길어져 저장 공간이 늘어나고 탐색 성능이 저하되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 포화 이진 트리 구조를 갖는 여러 개의 분할 이분트리를 계층적으로 구성하고 각 분할 이분트리를 2개의 선형적 이진 비트열로 표현하여 이미지 탐색에 필요한 범위를 축소하는 한편 이진 비트열 경로를 직접 탐색하지 않고 간단한 숫자 변환을 통해 수행하도록 하여 전체적인 탐색 성능을 개선하였다. 최악의 시공간 복잡도 분석에 의한 성능 평가를 통해 제안 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 검색 성능과 공간 효율성을 보이는 것으로 분석되었다.
더보기In order to represent and process spatial data, hierarchical data structures such as a quadtree or a bintree are used. Various approaches for linearly representing the bintree have been proposed. S-Tree has the advantage of compressing the storage space by expressing binary region image data as a linear binary bit stream, but the higher the resolution of the image, the longer the length of the binary bit stream, the longer the storage space and the lower the search performance. In this paper, we construct a hierarchical structure of multiple separated bintrees with a full binary tree structure and express each bintree as two linear binary bit streams to reduce the range required for image search. It improves the overall search performance by performing a simple number conversion instead of searching directly the binary bit string path. Through the performance evaluation by the worst-case space-time complexity analysis, it was analyzed that the proposed method has better search performance and space efficiency than the previous one.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2025 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2022-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2020-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
2019-12-01 | 평가 | 등재후보 탈락 (계속평가) | |
2017-05-10 | 학회명변경 | 영문명 : Korea Creative Information Culture Association -> The Korean Society for Creative Information Culture | KCI후보 |
2017-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
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