한강 본류구간에 대한 폐합형 부정류 계산모형을 수립하였다. 수립된 모형은 가변 매개변수 모형으로서 공간적 위치 및 유량 값에 따라 각 계산점마다 조도계수의 값이 달리 주어질 수 있도록 하였다. 조도계수 및 월류 유량계수에 관한 모형도 민감도 분석을 수행하였으며, 그 결과로 Manning 조도계수를 추정 대상 매개변수로 선정하였다. 과거 홍수사상들에 대한 관측자료를 이용하여 모형의 보정 및 검증을 수행하였다. 조도계수의 최적 추정 방법으로는 수정 Gauss-Newton 방법을 사용하였다. 가변 매개변수 모형의 보정 결과, 조도계수의 공간적 변동성 및 유량에 따른 변화 경향이 분명히 나타났다. 즉, 왕숙천 유입지점 상류구간에 대한 조도계수가 하류 구간에 비하여 크고, 유량이 증가함에 따라 조도계수는 감소하는 것으로 나타났다. 가변 매개변수 모형을 사용한 계산결과가 단일 매개변수를 사용하는 종래의 모형을 사용하는 경우보다 관측수위와 더욱 잘 일치함이 모형의 검증을 통하여 입증되었다. 또한 조도계수의 공간적 변화가 유량에 따른 변동보다 더 심한 것으로 드러났다.
음성인식의 고속화를 위한 저자들에 의한 기존의 연구에서는 탐색이 진행함에 따라 시간방향의 탐색공간 문턱치를 가변적으로 적용하여 인식률의 저하없이 인식속도를 개선시켰다. 이 방법은 탐색 공간을 효과적으로 줄일 수는 있었으나 문턱치를 결정하기 위해서 여러 번의 사전 실험을 수행하여야 하는 번거러움이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 이전 탐색구간에 대한 최대우도와 후보들의 우도를 이용하여 현재 탐색구간의 문턱치를 탐색이 진행하는 과정에서 자동적으로 구하는 적응 프루닝 문턱치 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 국내 행정단위 시 (도), 구 (군), 동 (읍, 면), 번지를 구성하는 단어로 구성된 주소 인식 시스템에 적용하여 기존의 방법과 제안한 방법을 비교 검토하였다. 인식실험 결과, 연결단어 인식률 96.0%, 단어 인식률이 98.7%인 경우를 기준으로 하였을 때 제안된 방법이 기존의 고정 프루닝과 가변 프루닝 문턱치에 비하여 인식률 저하없이 각각 14.4%와 9.14%의 탐색 공간을 상대적으로 줄일 수 있어 제안된 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
본 논문은 가변 영역을 이용한 내용기반 영상 검색 방법을 제안한다. 내용기반 검색에서 색상을 이용하는 경우 대부분 컬러 히스토그램을 사용한다. 그러나 기존 컬러 히스토그램 검색 방법들은 양자화 오류 등의 이유로 정확성이 떨어지고, 공간정보가 부족한 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 제안 방법은 색상 정보를 HSV 공간으로 변환하여 순수 색상 정보인 hue 성분만을 양자화하여 히스토그램을 구한다. 한편 공간정보가 부족한 문제점을 해결하기 위해 색상 특징과 영역간의 상관관계를 고려하여 객체 영역을 선정한다. 선정된 객체 영역에서는 영역 크기를 유지한다. 그러나 비객체 영역은 한 개의 영역으로 통합된다. 가변적인 영역이 선정된 후 색상 특징을 이용해 검색한다. 실험 결과 제안방법이 정확율(precision) 평균으로 10$\%$ 향상되었다.
본 논문에서는 공간 데이터베이스 시스템의 공간 데이터 크기에 의한 선별적 회복 기법을 제안하고자 한다. 기존의 대용량 데이터베이스를 위한 회복 관리 기법에는 쉐도우 기법과 변형된 로그 기법이 쓰여지고 있다. 쉐도우 기법은 물리적 응집과 잠금 경쟁 문제가 있으며, 변형된 로그 기법은 공간 데이터의 가변 크기 특성에 대한 고려가 없기 때문에 디스크 입출력이 빈번히 발생하는 문제가 있다. 본 논문에서 제안하는 회복 기법은 공간데이터 크기에 따라 각각 다른 회복 기법을 적용하여, 로그 파일에 기록되는 로그의 양을 줄이며, 또한 트랜잭션 철회시 회복 연산으로 인한 시스템의 부하를 줄이는 장점을 갖는다.
일반적인 에디터 프로그램과 운영체제를 사용하여 데이터를 편집할 경우, 일부 수정에도 모든 데이터를 다시 저장하고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존 파일시스템의 문제점을 개선하기 위해 가변 길이 블록의 개념을 커널 레벨에 적용하여 효율적으로 수정된 데이터를 다시 쓸 수 있도록 하였다. 가변 블록은 데이터 삭제가 발생 했을 경우 나머지 블록은 그대로 유지하고 수정된 블록만 다시 저장하며, 삭제된 데이터로 인해 생기는 빈 공간의 그대로 유지하는 방법을 말한다. 이 개념을 기존 리눅스에서 사용하는 ext4파일 시스템에 적용하여 시스템을 구축, 실험하였으며 결과적으로 쓰기 연산을 비롯해 CPU사용량에서 크게 성능을 향상시켰다.
다목적 댐의 홍수기 저수지 운영에 있어 댐 규정에 명시된 홍수조절용량이 부족하다고 판단되는 경우, 한정된 저수공간의 탄력적인 이용방안을 강구하여 추가적인 홍수조절용량을 확보하여야 한다. 본 연구에서는 홍수기의 기상특성을 반영하여 홍수기를 시기적으로 구분하고, 구분된 홍수기간별로 각각의 이수목적수위와 치수목적수위를 검토하였다. 검토된 결과를 바탕으로 서로 상반되는 이수와 치수를 함께 고려할 수 있는 방안을 강구하였으며, 이로부터 결정된 홍수기 댐 운영수위를 홍수기 가변제한수위라 정의하였다. 홍수기 가변제한수위를 결정하는 일련의 절차에 대해 대청 다목적 댐을 대상으로 적용하고 그 결과를 분석하였다.
Shaprio가 발표한 EZW에서는 한 대역의 부(父)계수가 유사방향의 인접 고주파대역에 4개의 자(子)계수들과 부자관계를 구성하는 고정트리를 기반으로 한다. 이러한 고정트리는 대역간의 계층적 상관관계를 고찰하는데는 적합할 수 있으나, 4개의 계수가 하나의 $2{\times}2$의 블록단위로 처리되기 때문에 대역내 인접계수들간에 존재하는 공간적 상관관계를 고찰하기에는 부적합하다. 이러한 대역간의 계층적 상관관계와 대역내의 공간적 상관관계의 동시에 고찰하기 위하여 가변트리가 제안되었다. 그러나 가변트리는 웨이블렛 계수들을 표현하는데 있어, 고정트리에 비해 많은 심볼들을 필요로 한다. 반면 심볼당 정보량(entropy)이 낮아지는 결과를 가져오기 때문에 고정트리에 비해 압축성능을 향상시킨다. 본 논문에서는 가변트리로 인한 심볼 수의 증가를 억제하는 두 가지 기법ㅂ을 제안한다. 첫째, 무효계수에 대한 불필요한 스캔을 억제하기 위하여 각각의 유효 부계수에 대하여 유효 자계수의 소유여부를 미리 알려주는 1비트의 탐사비트(probing bit)를 발생시킨다. 둘째, 대역에 따라 필요로 하는 심볼 알파벳이 다르다는데 근거하여 대역별 특성을 고려한 심볼세트를 새로이 정의한다. 이러한 두 가지의 기법에 의하여 발생하는 심볼의 수는 상당히 줄어들게 되고, 출력된 심볼들은 추가 엔트로피코딩을 하지 않고 그대로 전송되더라도 비교적 좋은 압축결과를 가져올 수 있다. 가변트리와 심볼수의 억제기법에 의하여 변형된 EZW 부호화 방식은 적응산술부호화기를 포함한 모드와 포함하지 않은 모드의 두 가지 형태에서 제안된다. 본 논문에서 제안하는 부호화방식은 가변트리와 심볼발생억제 방식을 EZW에 적용시켜 성능향상을 꾀하며, 적용되어진 EZW와의 성능비교를 통하여 이러한 제안방식의 유효성을 점검해 본다.
본 논문에서는 클라우드 자원의 무중단 수직 확장 서비스 제공을 위한 VMP(Virtual Machine Placement) 방안을 제시하였다. 수직확장을 위해서는 물리 서버의 여유 공간을 사전에 확보해야 하기 때문에, 이를 위한 FirstFit 배치 전략 기반의 가상 서버 할당율을 가변적으로 조정하는 "일반-혼합-수직의 모드 전환" 알고리즘을 제시하였으며, 수직 확장 비율, 가상화율, 여유자원율 등을 파라미터로 하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과, 수직 확장 비율이 50% 일 경우에 여유 공간을 고려하면 전체적으로 150%의 자원의 필요하나, 제안한 알고리즘의 시뮬레이션 결과로는 최대 125%의 여유 공간만을 필요로 하는 것으로 나타났다.
이 논문에서는 공간적으로 소수의 지점에서 획득된 현장 조사 자료의 공간 보간 과정에 범주형 자료를 결합하는 다변량 크리깅 기법을 제안하고자 한다. 범주형 자료를 결합하는 과정에서 기존 범주형 자료의 속성별로 대푯값을 할당하는 단일 지역 평균 기반의 단순 크리깅 방식 대신에, 영역-점 변환 크리깅을 이용하여 원하는 해상도로 상세화시킨 추정값을 가변적 지역 평균으로 이용하였다. 지화학 원소 구리의 공간 보간에 지질도를 이용하는 사례연구를 통해 제안 기법을 예시하였다. 교차 검증 결과, 제안 기법이 단변량 정규 크리깅과 기존 단일 지역 평균 기반의 단순 크리깅 기법에 비해 각각 15%와 25%의 예측 능력의 향상을 나타내었다. 따라서 범주형 자료를 부가 자료로 이용하는 공간 보간에 이 논문에서 제안한 기법이 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 영상으로부터 블록 단위의 동작벡터를 추출하기 위해 가변적인 크기의 블록을 사용하는 정합 방법을 제안한다. 제안된 정합 알고리즘은 탐색영역의 크기를 적응적으로 조절하고, 보다 정확한 동작벡터를 추출할 때가지 블록의 크기를 동적으로 설정한다. 본 논문에서는 탐색영역의 중심위치를 결정하기 위해 시간의 경과에 따른 블록의 동작변화는 작다고 가정한다. 또한, 탐색영역의 범위는 공간적으로 인접한 블록들의 동작 균일성에 따라 조절된다. 블록의 크기를 결정하는 과정은 작은 크기의 블록에서부터 정합을 시작한다. 정합 정확도가 좋을 경우 블록의 크기를 조금 확대한 후 본 논문에서 정한 정합 기준이 만족될 때가지 정합 과정을 반복한다. 실험 결과는 제안한 가변적인 블록정합 방법이 보다 정확한 블록 단위의 동작벡터를 추출함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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