이 논문에서는 일본 애니메이션 "Dragon Quest IV"의 음악 감독 코이치 스기야마(Koichi Sugiyama, 1931~)의 작품 "Battle for The Glory"에 나타난 관현악 운용 기법을 필자가 고안한 성부 분할법과 악기 편성 패턴, 리듬 패턴, 보이싱 패턴, 진행구간별 조화비를 기준으로 비교 분석하고, 그 결과를 토대로 관현악 편곡의 체계와 진행원리를 발견하는데 목적을 두었다. 그 결과 첫째, 5개의 주제가 나타난 각 악절은 각각 특정한 악기 편성 패턴을 가지고 있다. 각 주제의 제시와 반복, 재현이 나타나는 악절에서는 동일한 악기 편성 패턴을 유지하여 통일성을 강조하였고, 이와는 대조적으로 새로운 주제가 제시되는 악절에서는 악기의 교체법과 가감법을 사용하여 새로운 악기 편성 패턴으로 다양성을 제고하였다. 둘째, 보이싱 패턴은 전체적으로 전경부는 엷은 보이싱 구조와 중경부는 두터운 보이싱 구조로 구성된 "엷음-두터움"의 수직적 대조관계를 이루고 있다. 그러나, 제3주제는 "두터움-엷음", 제4주제는 2개의 선율을 가진 "엷음-두터움"의 구조로 교체되는 다양성을 제고하고 있다. 셋째, 리듬 패턴은 전체적으로 전경부는 굵은 리듬 구조와 중경부는 잘은 리듬 구조로 구성된 "굵음-잘음"의 수직적 대조관계를 이루고 있다. 그러나, 제5주제에서는 "잘음-굵음"으로 교체되면서 다양성을 부여하고 있다. 넷째, 수평적 관점에서 진행구간별 조화비는 주제가 반복, 재현되는 구간에서는 통일성의 비율이 높고, 새로운 주제가 제시되는 구간에서는 다양성 비율이 높은 것으로 나타난다. 본 논문에서는 이 작품에 사용된 운용 기법을 통해 균형감 있는 관현악 운용 기법은 수직적 관점의 기법을 바탕으로 수평적 진행구간의 다양성 비율 관계를 추출하는 것이다. 이러한 측면에서 이 분석연구가 관현악 기법의 이론체계와 교육방법 확립에 새로운 페러다임으로 자리매김 되었으면 한다.
드론 영상은 위성이나 항공 영상보다 공간 해상도가 수배 혹은 수십 배가 높은 초고해상도 영상이다. 따라서 드론 영상 기반의 원격탐사는 영상에서 추출하고자 하는 객체의 수준과 처리해야 하는 데이터의 양이 전통적인 원격탐사와 다른 양상을 보인다. 또한, 적용되는 딥러닝(deep learning) 모델의 특성에 따라 모델 훈련에 사용되는 최적의 데이터의 축척과 크기가 달라질 수밖에 없다. 하지만 대부분 연구가 찾고자 하는 객체의 크기, 축척을 반영하는 영상의 공간 해상도, 영상의 크기 등을 고려하지 않고, 관성적으로 적용하고자 하는 모델에서 기존에 사용했던 데이터 명세를 그대로 적용하는 경우가 많다. 본 연구에서는 드론 영상의 공간 해상도, 영상 크기가 6가지 월동채소의 의미론적 분할(semantic segmentation) 딥러닝 모델의 정확도와 훈련 시간에 미치는 영향을 실험 통해 정량적으로 분석하였다. 실험 결과 6가지 월동채소 분할의 평균 정확도는 공간 해상도가 증가함에 따라 증가하지만, 개별 작물에 따라 증가율과 수렴하는 구간이 다르고, 동일 해상도에서 영상의 크기에 따라 정확도와 시간에 큰 차이가 있음을 발견하였다. 특히 각 작물에 따라 최적의 해상도와 영상의 크기가 다름을 알 수 있었다. 연구성과는 향후 드론 영상 데이터를 이용한 월동채소 분할 모델을 개발할 때, 드론 영상의 촬영과 학습 데이터의 제작 효율성 확보를 위한 자료로 활용할 수 있을 것이다.
자율주행차에 있어 가장 중요한 요소는 차량 주변 환경과 정확한 위치를 인식하는 것이며, 이를 위해 다양한 센서와 항법 시스템 등이 활용된다. 하지만 센서와 항법 시스템의 한계와 오차로 인해 차량 주변 환경과 위치 인식에 어려움이 있다. 이러한 한계를 극복하고 안전하고 편리한 자율주행을 위해서 고정밀의 인프라 정보를 제공하는 정밀도로지도(high definition map, HD map)의 필요성은 증대되고 있다. 정밀도로지도는 모바일 매핑 시스템(mobile mapping system, MMS)을 통해 획득된 3차원 point cloud 데이터를 이용하여 작성된다. 하지만 정밀도로지도 작성에 많은 양의 점을 필요로 하고 작성 항목이 많아 수작업이 요구되어 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구는 정밀도로지도의 필수 요소인 차선을 포함한 도로, 연석, 보도, 중앙분리대, 기타 6개의 클래스로 MMS point cloud 데이터를 유의미한정보로 분할하여 정밀도로지도의 효율적인 작성에 목적을 둔다. 분할에는 머신러닝 모델인 random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) 그리고 gradient boosting machine (GBM)을 사용하였고 MMS point cloud 데이터의 기하학적, 색상, 강도 특성과 차선 분할을 위해 추가한 도로 설계적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선정하였다. 부산광역시 미남역 일대 5차선도로 130 m 구간의 MMS point cloud 데이터를 사용하였으며, 분할 결과 각 모델의 평균 F1 score는 RF 95.43%, SVM 92.1%, GBM 91.05%, KNN 82.63%로 나타났다. 가장 좋은 분할 성능을 보인 모델은 RF이며 클래스 별 F1 score는 도로, 보도, 연석, 중앙분리대, 차선에서 F1 score가 각각 99.3%, 95.5%, 94.5%, 93.5%, 90.1% 로 나타났다. RF 모델의 변수 중요도 결과는 본 연구에서 추가한 도로 설계적 특성의 변수 XY dist., Z dist. 모두 mean decrease accuracy (MDA), mean decrease gini (MDG)가 높게 나타났다. 이는 도로 설계적 특성을 고려한 변수가 차선을 포함한 여러 클래스 분할에 중요하게 작용하였음을 뜻한다. 본 연구를 통해 MMS point cloud를 머신러닝 기반으로 차선을 포함한 여러 클래스로 분할 가능성을 확인하고 정밀도로지도 작성 시 수작업으로 인한 비용과 시간 소모를 줄이는데 도움이 될 것으로 기대한다.
현재까지 GSIS를 이용하는 많은 응용분야에서 각종 공간자료의 추출 및 분석을 위해 벡터형 공간중첩(spatial overay)이나 격자형 공간연산(spatial algebra)기능이 주로 사용되었다. 하지만 이런 방법에 내재하고 있는 개념은 전통적인 보통집합이론에 근거하고 있기 때문에 많은 종류의 공간자료들이 구간설정에 있어서 예리한 경계로 분할되는 것으로 다루어지고 있다. 이것은 현실 세계에 존재하는 실제 자료들의 공간분포패턴과 일치하지 않는다. 즉, 공간상에 일정영역이나 실체들이 오직 한가지 속성으로 한정되는(one-entity-one-value)오류를 그대로 포함하고 있다. 본 연구는 이러한 보통집합의 개념하에서 공간자료를 다루어 왔던 종래의 방식을 개선하기 위해서 공간자료가 지니는 모호함 내지 경계의 애매성을 잘 표현할 수 있는 퍼지집합의 개념을 두 가지 방법을 통해 공간중첩과정에 도입하였다. 첫 번째 방법은 공간적으로 연속성을 갖는 자료에 대해서 퍼지부분집합에 의한 퍼지구간분할법이며, 두 번째 방법은 범주형 자료에 대해서 적용한 퍼지경계집합법이다. 사례연구로서 신시가지 개발입지선정을 위한 적지분석을 수행을 함으로서 기존의 부울분석방법과 퍼지 공간 중첩법의 결과를 비교하였으며 그 결과, 퍼지공간중첩법에 의한 적합도면이 신시가지 개발입지에 대한 보다 타당성 있는 정보를 제공하며, 더불어 정보표현측면에서도 더욱 적절한 형태임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 3GPP(3rd Generation Partnership Project) LTE(Long Term Evolution) FDD(Frequency Division Duplexing)/TDD(Time Division Duplexing) 듀얼 모드 하향 링크 수신기의 초기 셀 탐색 (Initial Cell Search)을 위한 개선된 AGC (Automatic Gain Control) 구조 및 P-SCH (Primary Synchronization Channel) 검출 기법을 제안한다. 주파수 분할을 통하여 양방향 송수신되는 FDD 모드와 달리 TDD 모드에서는 상향링크(Uplink) 구간과 하향링크 구간이 시분할로 전송되기 때문에 일반적인 AGC 구조를 고려 시 TDD 모드에서는 AGC variation의 증가로 인한 P-SCH 검출 성능 열화를 유발하게 된다. 또한 주파수 옵셋 및 다중 경로 페이딩의 영향 역시 P-SCH 상관 과정에서의 상관 특성을 왜곡시켜 P-SCH 검출 성능 열화를 유발하게 된다. 따라서, 본 논문에서는 FDD 모드에서뿐 아니라, TDD 모드에서도 안정적인 동작을 보장함으로써 AGC 동작에 의한 P-SCH 검출 성능 열화를 최소화할 수 있는 AGC 구조를 제안하며, 또한 주파수 옵셋이 존재하는 환경 및 다중 경로 페이딩 환경에서의 상관 특성 열화로 인한 P-SCH 검출 성능 열화를 최소하기 위한 개선된 P-SCH 검출 기법도 제안한다. 다양한 환경에서 제안된 AGC 구조와 P-SCH 검출 기법의 성능 검증을 통해 제안된 방식이 FDD/TDD 듀얼 모드 하향 링크 수신기에서 안정적인 AGC 동작 및 P-SCH 검출 성능의 보장이 가능함을 입증하였다.
본 논문은 비단조적으로 변동하는 시계열자료를 단조적으로 변화하는 구간으로 분할하여 경향성을 분석함으로써 자료의 시변동에 대한 동질성을 향상시키고 그에 따라 경향성 분석기법의 탐지력을 향상시킬 수 있다는 가설을 전제로 하고 있다. 이를 검토하기 위한 기법으로서 시계열자료의 변동경향을 파악하기 위한 필터링 방법으로 LOWESS smoothing을 적용하였고, 시계열자료의 경향성분석은 seasonal Kendall test를 적용하였다. 인위적으로 발생시킨 시계열자료와 대청호의 수온, 유량, 기온, 일사량 등의 시계열자료를 대상으로 검토한 결과 비단조적인 변화를 보이는 시계열자료를 단조적인 변화구간으로 분할하여 경향성을 분석함으로써 자료의 변동 경향성과 기울기 판정의 정확도를 높일 수 있었다. 그리고, 자료의 시변동에 대한 동질성 향상은 계절 변동성의 동질성에 대한 변화를 보다 정확하게 분석하는데 도움을 주는 것으로 보였으며 이것은 자연현상에 대한 인간활동의 영향을 고찰할 수 있는 자료로서 앞으로 이에 대한 연구가 더 필요할 것으로 보인다. 본 논문에서 제시한 방법은 시계열자료의 단조적인 경향성을 분석하는 기법들에 대해 적용 가능하며, 이를 통하여 환경변화의 경향성에 대한 보다 정확한 분석과 판단이 가능해질 것으로 기대한다.
대중교통 시스템의 운행계획 수립과정에서 정류장의 간격과 위치설정은 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 해석적인 방법을 통해 정류장의 간격과 위치를 결정하는 방법론을 제시하였다. 정류장의 간격은 접근통행속도, 정류장 정차로 인한 손실시간, 승객의 통행거리가 증가함에 따라 길어지고, 통행수요와 배차간격이 늘어남에 따라 짧아진다. 본 연구에서는 수요의 분포가 균일하지 않을 경우 이용자비용과 운영자비용을 합한 총 비용을 최소화시키는 최적 정류장 간격을 도출하는 방법론을 제사하였다. 본 연구의 결과를 보다 일반적으로 확장하기 위해서는 재차 승객의 통행비용을 고려해야 하는데 이에 대해 개념적 예시를 통해 결과의 변화를 논의하였다. 이때의 정류장 위치변화를 살펴본 결과 재차 승객이 많은 구간의 정류장 간격이 다소 넓어지고, 재차 승객이 적은 구간의 정류장 간격이 다소 짧아지는 것을 확인할 수 있었고, 재차 승객이 증가하는 구간보다 재차 승객이 감소하는 구간에 정류장이 보다 많이 배치되는 것을 확인하였다. 본 연구는 동적 프로그래밍을 통해 정류장 위치를 결정하는 복잡한 방법 대신 수요분포의 면적을 균등하게 분할하여 각 정류장의 위치를 결정하는 간단한 방법론을 제시하여 실용적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구를 일반적으로 해석할 경우 모든 간격 설정 문제에 적용될 수 있다. 도로의 간격, 노선의 간격 등의 모든 시설물의 간격을 결정하는 문제에서 적용될 수 있으며, 간격변수를 공간에서 시간으로 변경하게 되면 배차간격을 결정하는 문제에도 바로 적용될 수 있는 확장성을 갖는다.
그동안 교통관리에서 적용되던 드론 관련 연구는 도로나 차량을 검지하고 추적하는 연구가 대분이었다. 교통분야에서 영상이미지를 분석하는 목적은 기존 교통자료 수집체계(차량검지기, DSRC 등)의 한계를 극복하기 위함이다. 그런 의미에서 드론은 상당히 좋은 대안이나 최대 비행시간이 제한되어 있어 기존 수집체계를 대체하기 보다는 보완적 성격으로 활용되는 것이 타당하다. 따라서 교통조사분석을 위한 드론 활용방안에 대한 연구가 더 필요한 실정이다. 교통문제의 경우 특정 구간이나 지점에서 발생한 문제가 네트워크 전체로 확대되는 경우가 많아 드론을 이용하여 이러한 구간들에 대한 분석이 필요하다. 본 연구는 교통조사분석 활용을 위한 기초 연구로 드론으로 촬영된 고속도로 구간(800~1000m)을 단위 구간으로 분할하여 교통류 변수들을 추출하였다. 또한 영상기술의 발전으로 고고도에서 영상 촬영을 수행하였다.
기존 라멘형 가설교량은 주거더의 온도신축에 따라 벤트부에 과도한 수평력이 유발되는 것을 방지하기 위하여, 연장을 짧게 분할하여 가설되고 있다. 이 때 분할되는 구간에서 중복 설치되는 벤트부가 생기게 되어, 교량의 통수단면 감소와 형하공간 감소에 따른 문제와 중복 설치된 벤트부에 의한 경제성 감소 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 라멘형 가설교량 벤트부의 수평력 문제를 해결하고, 중복 설치되는 벤트부를 절감시키기 위한 단부 수평가동-수직구속 부재를 이용한 라멘화 공법을 제안하고, 이에 대한 거동특성분석을 수행하였다.
본 논문에서는 저밀도 패리티 체크 (LDPC) 부호 기반인 직교 주파수 분할 다중 접속 시스템의 상향 전송에서의 반복 수신기법에 대하여 제안한다. 파일럿 심볼에 대한 위너 (Wiener) 필터링 기법을 적용하여 보다 효율적인 초기 채널 추정 성능을 이끌어 내며 위너 필터링 기법에 대한 복잡도를 감소하기 위해 채널의 변화 정도를 채널 상관 관계 값을 기준으로 몇 개의 구간으로 구분하여 미리 정한 위너 필터 계수 중에서 알맞은 위너 필터 계수를 정한다. 이를 바탕으로 저밀로 패리티 체크 부호의 복호 후의 결과를 활용하여 채널을 재추정하며 이 때의 채널 추정 오류에 대한 분산을 계산하여 데이터 심볼과 파일럿 심볼의 최대화율 결합을 이끌어낸다. 결합된 채널 추정 값을 통해 채널의 상관 관계를 다시 추정하며 그 결과에 따라 적절한 필터 계수를 선택한다. 모의 실험을 통하여 제안된 반복 수신기의 성능이 파일럿만을 활용하는 수신기에 비하여 우수한 성능을 나타내는 것을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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