2019년 9월 8일 자동차운반선 골든레이호가 미국 브런즈윅항(Brunswick)항에서 출항 도중 전도되는 사고를 입었다. 도선사와 선원 23명은 모두 구조되었으나, 사고선박은 복구 불가로 전손(해체)처리 되었다. 미연방교통안전위원회(NTSB)는 담당사관이 선박 복원성 계산 프로그램에 평형수 양을 잘못 입력하였고, 충분한 GM 부족으로 선회 중 발생한 경사모멘트에 대응하지 못해 전도된 것으로 추정하였다. 우리나라 중앙해양안전심판원의 특별조사부에서도 미국과 동일한 원인에 의해 전도된 것으로 판단하였다. 본 연구에서는 골든레이호와 유사한 선박을 대상으로 상황별 GM를 계산하였고, 상황별/속력별 최대 횡경사각을 계산하였다. 선속 10노트 이하에서는 GM값이 작은 상황에서도 전도 위험은 높지 않았다. 다만, 13노트 이상이 되면 20도 이상의 횡경사각이 발생하여 전도 위험이 높아짐을 알 수 있었다. 이번 골든레이호 전도사고와 같은 사고를 방지하기 위해서는 담당사관이 복원성 계산능력을 충분히 갖출 수 있도록 복원성에 대한 교육 및 훈련을 강화할 필요가 있으며, 복원성 계산과정에서 발생할 수 있는 오류를 확인하기 위한 검증 절차를 선박과 회사에서 마련할 필요가 있다.
본 논문에서는 디지털 영상의 변조를 확인함과 동시에 변조의 위치를 확인하는 연성 워터마킹(fragile watermarking)을 위하여 DCT를 통해 블록의 에너지를 계산한 후, 에너지의 단계별로 워터마크의 삽입량을 조절하는 방법을 제안한다. 디지털 영상의 소유권 확인을 위해 디지털 서명을 사용하며, 영상에 DCT를 수행함으로서 모든 픽셀에 워터마크를 삽입하지 않고서도 변조의 유무를 확인하는 것이 가능하 방식이다. DCT 계수로 각 블록의 에너지를 계산하여 블록의 관계를 분류하며 에너지가 작은 블록들과 큰 블록들은 이간의 시각에 민감한 부분이므로 워터마크의 삽입 양을 줄이고, 중간 단계의 블록일수록 워터마크의 삽입 양을 늘린다. 에너지의 단계 분류에 의해 가변적으로 워터마크를 삽입함으로 워터마크의 비가시성과 연성을 만족시키며 변조의 유무와 위치를 확인할 수 있게 된다.
네트워크에 연결되는 장치의 개수가 늘어남에 따라서 각 장치에 패킷을 전달하는 경로 결정에 필요한 라우팅 정보의 양도 늘어나고 있다. 라우팅 정보의 양이 증가하여 라우팅 테이블의 크기가 커질 경우 패킷의 전달 경로를 결정하기 위한 테이블 검색 시간이 길어져 라우팅 성능이 저하될 수 있다. 본 논문에서는 지리적 정보를 이용하여 지리적 거리로 계산한 다음 홉 라우터와 네트워크 상의 라우팅 경로에서 계산된 다음 홉 라우터가 동일할 경우 해당 엔트리를 삭제하는 방법으로 라우팅 테이블의 크기를 작게 유지하는 한편 라우팅은 정상적으로 수행하는 기법을 소개하고자 한다.
초분광영상은 사람이 볼 있는 가시광선 영역부터 자외선 파장 대역까지 수십에서 수천 개의 데이터를 가지고 있는 고차원 데이터이다. 그렇기 때문에 초분광영상을 이용한 연구에는 많은 저장 공간과 고사양의 성능을 필요로 한다. 따라서 초분광영상의 차원을 감소시켜 데이터용량을 줄이고, 처리속도를 향상시키기 위한 연구들이 이루어지고 있다. 기존에 자주 사용되던 방법인 PCA와 ICA는 차원축소를 위하여 고유벡터를 계산하고 이를 이용하여 축을 변경하여 차원축소를 한다. 하지만 초분광영상에서는 이러한 방법으로 차원을 축소할 시 정확도가 감소한다. 따라서 본 논문에서는 특징 밴드를 추출하고 이를 이용하여 차원축소를 하는 SPVD 알고리즘을 제안한다. SPVD(Spectral pair vector decomposition) 알고리즘은 d개의 그룹으로 나누고 각 그룹들의 양벡터 각과 음벡터 각을 계산한 후 이를 이용하여 차원축소를 한다. 실험 결과 PCA는 61차원에서 70.05%, ICA는 71차원에서 63.03% 정확도를 보이는데 비해 SPVD 알고리즘은 3차원에서 83% 정확도를 보였다.
본 연구에서는 Poisson-Nernst-Plank (PNP) 식의 해를 구할 수 있는 Edison web-based Poisson-Nernst-Plank (EPNP) Solver를 이용하여 나노포어의 이온선택성 및 박막의 유전율, 그리고 이온 농도가 이온 전류와 이온전도도에 미치는 영향에 대해 알아보았다. 계산 결과로부터 나노포어의 이온선택성에 의해 양이온이 이온전류에 미치는 영향이 매우 크며, top buffer와 bottom buffer의 농도가 증가할수록 이온 전도도 (ion conductance)가 비선형적으로 증가함을 알 수 있었다. top buffer와 bottom buffer 간에 농도 차가 있을 때는 농도 차와 나노포어의 이온선택성에 의해 형성되는 Nernst 전위의 영향으로 I-V 곡선이 비대칭적 형태임을 알 수 있었다. 또한, 나노포어의 상대 유전율을 증가시킬 때 I-V 곡선에서의 양이온 전류는 감소했지만 음이온의 전류는 증가하는 경향을 보였다. 이는 나노포어 내에 배열된 쌍극자에 의한 영향과 전하를 가진 입자가 유전경계 (dielectric boundary)에 접근하면서 형성되는 상전하에 의한 영향이 동시에 존재하기 때문임을 알 수 있었다.
RAID 레벨 중에서 스트라이핑을 하는 시스템에서는 운영중에 디스크를 추가하려면, 기존의 디스크에 저장되어 있는 데이터들은 새로 추가된 디스크를 고려하여 스트라이핑 하기 위해 재구성하는 과정이 필요하다. 이러한 동적디스크 수의 변화에 유연하게 적응할 수 있도록 매핑 테이블을 사용하는 방법들이 제안되고 있으나 관리해야 할 데이터의 양이 디스크 용량에 비례하여 증가하고 메인 메모리에서 모두 관리할 수 없기 때문에 성능이 떨어지는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 스트라이핑을 하는 RAID 시스템에서 적은 양의 메타데이터(SZIT)를 관리함으로써 동적 디스크 수를 지원하는 계산에 의한 매핑 방법을 제안한다.
본 논문에서는 Non-blind 디컨벌루션 알고리듬 중 하나인 Richardson-Lucy(RL) 디컨벌루션을 영상 분할을 통해 성능을 향상시킨 알고리듬을 제안한다. RL 디컨벌루션은 영상의 크기가 커질수록 연산 양이 크게 증가한다. 따라서 크기가 큰 영상의 RL 디컨벌루션은 계산에 많은 시간을 필요로 한다. 이를 개선하기 위하여 영상을 적절한 크기로 분할하여 각각 RL 디컨벌루션을 계산한다. 또한 분할 시 생기는 왜곡을 줄이기 위해 리플 제거를 위한 알고리듬을 추가한다. 이를 통해 기존의 알고리듬보다 연산 양을 줄여 빠른 RL 디컨벌루션이 가능하도록 개선한다.
광선추적기법은 사진과 같은 고해상도의 영상을 만들어내는 렌더링 기법중의 하나이다. 이 기법은 이미지를 합성하는데 많은 양의 계산 시간을 필요로 한다. 병렬처리 기법이 광선추적에 계산양의 처리 기간을 감소하기 위하여 사용될 수 있다. 본 논문에서는 병렬 광선추적 기법을 MPI(Message Passing Interface)를 사용하여 IBM Supercomputer 상에서 노드의 개수의 증가에 따른 속도 향상과 노드간에 전달되는 메시지의 크기에 따른 성능 향상을 실험하였다. 본 논문에서 실험한 병렬 광선 추적 기법으로 IBM SP 시스템 상에서 다양한 영상을 생성하였다. 영상은 분할가능하고 노드에 분배할 수 있기 때문에 병렬화 범주에 들 수 있으며 부하균형을 맞출 수 있다. 실험에서 프로세서수의 증가에 따른 이상적인 속도향상률(Speed-up rate)을 15개의 프로세서를 사용하여 얻을 수 있었다. 광선을 추적하여 영상을 합성해 낼 때 표현하고자 하는 영상이 단순한 객체로 이루어져 있다면 각 노드에 분산해줘야 할 작업의 크기는 복잡한 객체들로 구성된 영상보다 클 때 더 놓은 성능을 나타내었다. 분산작업의 크기가 작아 상대적으로 통신횟수가 증가할 때 렌더링시 효율저하를 나타내었다.
개인용 컴퓨터의 보급이 급격히 늘어남에 따라 자료의 통계분석에 개인용 컴퓨터가 많이 이용되고 있다. 컴퓨터의 하드웨어가 하루가 다르게 발전하고 있음으로 웬만큼 많은 양의 자료를 분석하는 데에는 컴퓨터의 기억용량이나 처리속도등이 문제되지는 않는다. 자료가 축차적(sequentially)으로 주어질 때 어떤 통계량을 계산하기 위하여 매번 전체 자료를 다시 읽어야 한다면 이는 번거로운 작업이 될 것이며 기억용량의 낭비임에 틀림없다. 이러한 문제점을 S/W 적인 입장에서 해결하고자 하는 노력이 바로 갱신 알고리즘(Updating Algorithm)이다. 이 연구에서는 몇가지 통계량에 대한 갱신 알고리즘들을 알아보고 그들의 특성을 밝힘으로써 소형 및 개인용 컴퓨터를 이용하여서도 많은 양의 자료분석이 가능하도록 하고자 한다.
본 논문은 모바일 단말기에 장착된 센서를 이용한 QR코드 기반의 인터랙티브한 모바일 증강현실 시스템을 제안한다. QR코드는 많은 양의 정보를 담을 수 있는 2차원 바코드이다. 본 논문에서 활용한 QR코드는 QR코드 메타데이터와 콘텐츠 상세 메타데이터로 구성된다. 메타 데이터를 사용함으로써 기존의 프로그램을 수정하지 않고 사용자가 쉽게 콘텐츠를 작성할 수 있다. 또한 상세 메타데이터를 이용해 마커위에 증강하고자 하는 모델의 정보를 데이터 서버로부터 획득한다. 기존의 증강현실시스템은 영상처리 기반의 카메라 자세 추정을 사용한다. 하지만 모바일 단말기에서는 낮은 사양의 컴퓨팅 파워와 많은 양의 알고리즘 계산으로인해 실시간 카메라 자세 추정이 힘들다. 따라서 본 논문에서는 모바일 단말기에 장착된 센서를 사용하여 카메라의 포즈를 계산 하여 증강현실을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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