전조 모니터링, 피해규모 조사, 응급 구조 및 대응, 긴급 복구 등 국가적 재난관리 분야에 주기적으로 지구를 관측하는 원격탐측과 GIS 기반 의사결정 기술의 활용성이 점차 확대되고 있다. 여기에, 광역적이고 준실시간적 대응을 위해 단일 위성센서가 아닌 통합센서가 탑재된 위성의 운용과 각 국가별 우주개발기구간 협력을 통해 다수의 인공위성을 공동 활용함으로써 재난시 적시에 위성영상을 확보하기 위한 여러 방안이 강구되고 있다. 본 연구에서는 지난 2011년 발생했던 국내 폭설재난 대응을 위해 국제재난기구 등 다양한 경로로 수집된 저 고해상도 위성영상을 분석하고 MODIS 영상의 파장대 특성을 고려한 눈지수나 변화탐지 기법을 적용하여 적설지역을 추출하였다. 또한, 작성된 적설분포도와 다양한 공간자료와의 GIS 공간분석을 수행하여 재난상황에서 적시적으로 의사결정을 지원한 국립방재연구원의 현업적용 사례를 제시하였다.
본 논문은 단일 반송파 변조를 위한 공간 주파수 블록 코드에서의 랜덤 부호 반전 기술을 제안한다. 종래의 시공간 그리고 공간 주파수 블록 코드는 전파 환경이 공개되어 있으므로 심각한 전파 탈취 문제를 극복해야 한다. 이러한 전파 공개 문제를 피하기 위해, 시공간 블록 코드를 위한 랜덤 코드 데이터 보호 방법이 제안되어 있지만, 이 알고리즘은 직교 주파수 분할 다중화 블록별로 채널 결합을 바꿀 수 있는데, 이와 같은 종류의 느린 스위칭은 근처의 수신기들이 전송된 데이터를 검출할 확률을 증가시킨다. 이 논문은 데이터 심볼 기반의 빠른 스위칭 알고리즘 즉, 단일 반송파 변조를 위한 공간 주파수 블록 코드에서의 랜덤 부호 반전 기술을 제안한다. 모의실험 결과는 제안하는 알고리즘이 랜덤 부호 반전 타이밍 시퀀스를 모르는 수신기의 성능과 비교하여 우수한 성능을 보유하고 있다는 것을 나타내었다.
본 연구는 공연예술의 제작 유통 과정을 콘텐츠진흥법상 기술 산업과의 융합형태를 살펴보고자 한다. 2000년대 이후 영역 간 콘텐츠 생산과 공유방식은 공연예술의 제작 유통구조를 전환시키고 있다. 최근 나타나고 있는 공연예술실황영상은 공연예술의 시공간적 경계를 뛰어넘어 예술 창작과 소통의 영역을 확장하여 기존 체계를 변화시키고 있다. 현재성과 공간적 제한성을 전제로 출발되었던 공연예술은 실황영상화를 통하여 시공간의 경계를 뛰어넘는 새로운 플랫폼을 창출하고 있다. 공연예술은 기술 산업 영역과 융합하여 보편적 접근성을 확대하는 계기를 마련하고 있으며, 문화적 형평성이라는 공공 공연장의 공공적 가치를 확장할 수 있는 가능성을 보여주고 있다. 이러한 맥락에서 본 연구는 고급예술로 불리어지는 오페라, 클래식, 발레 등의 공연예술이 영상산업과 어떤 방식으로 결합되고 있는지를 살펴봄으로서 공연예술콘텐츠의 가능성을 모색하고자 한다.
본 연구의 목적은 1930 40년대의 한국영상자료에 대한 분석을 통하여 당시의 도시풍경을 고찰하는 것이다. 이는 시각 매체인 영화가 당대의 도시 경관과 인간 행위를 필연적으로 반영한다는 점을 전제로 진행되었다. 분석을 위해 1934년부터 1944년까지에 해당하는 8편의 조선 영상작품들이 선정되었으며, 영화 속에서 도시의 풍경은 크게 2가지의 특징으로 나타났다. 첫째, 근대적 건축물과 속도감의 교통수단으로 이루어진 거리 경관이 의도적으로 비추어졌는데, 이는 근대화의 빠른 물결 속에 놓인 경성을 시각적으로 표현한 것이다. 둘째, 도시의 아파트, 양옥, 백화점, 카페, 호텔 등 서구적인 분위기의 건축 공간들이 조명되었는데, 이는 소수 상류층의 생활상과 새로운 서구문화를 간접적으로나마 경험하고자 했던 대중들의 호기심을 충족시키기 위한 영화적 해결책이었다.
최근 방위 산업에서는 전시상황에서 병사의 전투력 및 생존성 증대를 위하여 지하 공간, 좁은 통로등에서 적에게 노출되지 않으며 정찰임무를 수행할 수 있는 소형 생체 모방 로봇의 수요가 늘어나고 있다. 특히 소형생체 모방 로봇에 사용 가능한 생체모방 영상 센서에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 그중 복안영상센서는 작은 크기, 적은 수차, 넓은 화각 등의 장점을 갖으며, 복안영상센서를 통해 출력된 복안 영상을 이용해 깊이 추정, HDR 등을 구현 하여 다양한 임무에서 활용 가능하다. 다만 복안영상은 작은 렌즈 크기와 렌즈의 구조로 인하여 영상의 품질이 저하되는 현상이 발생한다. 특히 복안영상으로 출력된 각 Sub-Aperture 이미지를 융합 시 이미지 품질이 많이 저하된다. 본 논문은 이미지 융합 시 이미지의 품질이 저하되는 문제를 극복하기 위하여 여러 이미지 개선 기능과 생성 신경망의 한 종류인 ESRGAN를 사용하여 복안영상 품질 향상 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 이미지 전처리부, 이미지 융합부, 이미지 개선 부로 구성된다. 제안한 알고리즘을 복안 영상에 적용하면 영상 품질을 높힐 수 있어, 복안 영상을 이용한 다양한 연구에 활용될 수 있다.
지난 20여 년간 지역경제성장과 산업발전을 위해서 다양한 분야에서 클러스터정책이 진행되었다. 클러스터정책은 지역의 산업진흥과 혁신역량강화에 어느 정도 기여했지만, 모든 지역에 동일한 처방의 적용, 선택과 집중이라는 특화산업 중심의 지역산업정책으로 인한 산업고착화와 지역회복력 쇠퇴, 업종중심의 산업정책의 문제 등을 노정하고 있다. 이 글에서는 산업의 융합화와 이에 따른 산업공간의 변화를 고찰하고, 산업지역의 혁신과 거버넌스의 변화의 추세를 분석한다. 기존의 지역특화 산업정책의 문제를 비판하고 지역산업의 발전을 위한 포스트 클러스터정책을, 장소기반의 스마트전문화 전략과 지역의 융복합 산업정책 중심으로 전환이 되어야 한다고 주장한다.
양자논리는 양자역학을 위한 수학적 구조인 힐버트 공간에서의 사영을 다루기 위해 Birkhoff와 von Neumann에 의해 소개되었고 Husimi는 이 양재논리를 보완하기 위해 직교모듈라의 성질과 직교모듈라 격자를 제안하였다. Abbott은 직교모듈라 격자에서의 함의를 연구하기 위해 직교함의 대수와 그 성질을 소개하였다. 직교모듈라 격자에서 가환관계는 분배법칙과 모듈라 성질 등과 관련된 중요한 성질이다. 본 논문에서는 직교함의 대수에서의 한 이항연산과 이를 이용한 최대하계를 정의하고 그 이항연산의 성질을 밝힌다. 또한 준동형사상을 정의하고 이를 이용하여 직교함의 대수에서의 가환관계를 특성화한다.
CAD(Computer-Aided Design)에서의 분할(partitioning)은 기능의 최적화를 위해 대상의 그룹화(grouping)로 레이아웃(layout)에 면적과 전파지연 최소화를 위해 함께 위치할 소자를 결정하는 문제 또는 스케쥴링이나 유닛 선택을 위한 HLS(high level synthesis)에서의 변수나 연산에 대한 집단화 (clustering) 문제들을 포함하여 분할 문제에서 해를 얻기 위해 Kernighan-Lin 알고리즘 Fiduccia Mattheyses heuristic, 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing)등의 방식이 이용된다. 본 논문에서는 회로 분할 문제에 대하여 유전 알고리즘(GA; genetic algorithm)을 이용한 해 공간 탐색(soultion space search)방식을 제안하였으며, 제안한 방식을 시뮬레이티드 어닐링 방식과 비교, 분석하였다.
반려동물을 키우는 사람들이 가장 중요시 여기는 부분이 바로 반려동물의 건강이다. 하지만 많은 사람들이 자신의 반려견이 비만인지 여부를 모르고 있다. 통계에 따르면 비만을 앓고 있는 반려견은 40%나 된다고 한다. 우리가 설계 개발한 이 앱은 현재 사용자가 많은 Android OS 기반의 Device에서 제공하고 있다. 어플리케이션 용량을 줄이기 위해 견종에 따른 표준 체중과 예방접종 시기 같은 데이터는 서버에 데이터베이스화 하였고 사용자가 입력을 하면 서버에 있는 데이터를 분석하여 현재의 상태를 보여준다. 아울러 커뮤니티 공간을 연계 구현하여 사용자 간의 정보를 나눌 수 있도록 설계하였다.
호흡기 관련 전염병의 주된 증상인 기침은 공기 중에 감염된 병원균을 퍼트리며 비감염자가 해당 병원균에 노출된 경우 높은 확률로 해당 전염병에 감염될 위험이 있다. 또한 사람들이 많이 모이는 공공장소 및 실내 공간에서의 기침 탐지 및 조치는 전염병의 대규모 유행을 예방할 수 있는 효율적인 방법이다. 따라서 본 논문에서는 탐지해야 하는 기침 소리 및 일상생활 속 발생할 수 있는 기침과 유사한 배경 소리 들을 Mel-Spectrogram으로 변환한 후 시각화된 특징을 CNN 모델에 학습시켜 기침 탐지를 진행하며, 일반적으로 사용되는 사전 학습된 CNN 모델에 제안된 Attention 모듈의 적용이 기침 탐지 성능 향상에 도움이 됨을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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