패치-스티치(patch-and-stitch) 기법을 사용하는 위치추정 알고리즘에서 발생하는 플립오류는 두 패치를 하나의 좌표계로 통합하는 과정에서 패치가 잘못 뒤집혀 병합되는 경우에 발생한다. 본 논문은 플립오류의 발생을 억제하는 앵커프리(anchor free) 패치-스티치 위치추정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 두 단계를 거쳐서 플립 오류의 가능성을 제거한다. 첫째, 각각의 인접한 패치 쌍에 대해서 플립모호성(flip ambiguity) 검사를 통해 플립오류의 발생가능성이 높은 패치 쌍을 찾아낸다. 둘째, 전역적인 수준에서 플립충돌(flip conflict) 검사를 통해 플립 오류의 가능성이 높은 패치 쌍을 찾아낸다. 시뮬레이션을 통한 성능 평가는 제안하는 알고리즘이 기존 것에 비해 더 우수한 위치추정이 가능함을 보여준다.
은하의 형태학적 진화 양상을 분석하기 위해 허블 울트라 딥 필드 (Hubble Ultra Deep Field; HUDF)에 있는 밝은 은하를 조사하였다. Coe et al. (2006)의 HUDF 카탈로그에 포함된 적색편이, 적경, 적위, 밝기 등급, 픽셀 면적 값을 사용하여 HUDF은하의 B필터 영상에서 밝은 순서로 1000개의 천체를 선택하고 이로부터 939개의 은하의 육안 분류를 수행하였다. Elmegreen et al. (2005)의 분류 방법에 기초하여 타원 은하, 렌즈 은하, 나선 은하, 올챙이 은하(Tadpole), 이중 은하(Double), 사슬 은하(Chain), 덩어리 은하(Clump cluster)와 그 외의 불규칙 은하로 분류하였다. 이렇게 분류된 은하의 분류형과 은하의 적색이동 사이의 관계를 분석하여 HUDF 은하의 적색편이에 따른 형태학적 진화 양상을 찾아낼 수 있었다. 올챙이 은하, 이중 은하, 사슬형 은하, 덩어리 은하 등 병합 단계에 있는 것으로 추정되는 은하들은 적색편이가 작을수록 그 수가 대체로 감소하는 경향을 보이는 반면, 나선은하들은 적색편이가 작을수록 그 수가 증가하는 경향을 보였다. 또한, 적색편이와 은하 크기 사이의 관계를 보았을 때 낮은 적색 편이에서 나타나는 상대적으로 큰 은하들이 대부분 나선 은하였으며 이러한 결과는 은하 생성의 Bottom-Up 가설로 설명이 가능하다. 이와 함께 은하 형태의 정량적 분석을 위해 각 은하의 CAS와 함께 M20, Gini Coefficient(G)를 구하여 이들과 육안 분류와의 관계를 분석하여, CASGM20, 으로부터 은하의 분류 형을 찾는 방법을 모색하였다.
본 논문은 효과적인 검사 패턴 발생 방법을 제안한다. 기존의 검사 패턴 발생 방법 들은 고장 $F_{i+l}$에 대한 검사 패턴 발생을 고장 F1,F2....,Fi들에 대한 검사 패턴 발생시 행한 계산과는 독립적으로 행하게 된다. 제안된 방법에서는 고장 Fi에 대한 검사벡터를 전수받아 고장$F_{i+l}$에 대한 검사벡터를 발생한다. 전수받은 값을 점차로 바꾸어 나가 면서 새로운 검사벡터가 발생된다. 전수받은 값은 부분적으로 고장 신호를 활성화하고 이 고장 신호를 전파시키기도 한다. 보통 이들은 다음 탈식과정에서 결정단계의 수와 회귀 의 수를 감소 시킨다. 잘로서 알려진 벤치마크 회로에 대한 실험 결과는 낮은 회귀한계 에서 매우 효과적임을 보여주고, 다른 알고리즘과 병합시키면 임의의 회귀한계에서도 매우 효과적임음을 보여 준다.
다단계 상호 연결망은 대규모 멀티컴퓨터의 대표적인 연결망 구조이다. 브로드캐스트와 멀티캐스트 통신은 캐쉬 관리, 리덕션, 베리어 동기화와 같은 협동 통신을 지원하기 위한 기반 기술이다. 본 논문은 대규모 멀티컴퓨터 시스템을 구성하기에 적합한 웜홀 스위칭하는 양방향 베니언 망에서 동작하는 멀티캐스트 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 간단한 하드웨어하에서 교착상태를 일으키지 않고 두 번의 전송 단계를 거침으로써 멀티캐스트와 브로드캐스트를 수행한다. 또한, 원하는 목적 노드의 주소를 큐브로 병합하고, 헤더는 단일 큐브로 인코딩된다. 출력 링크에 경쟁이 발생하면 가장 상위 입력 링크로 부터 들어온 플릿에게 우선 순위를 줌으로써 교착상태를 방지한다. 제안하는 기법을 시뮬레이션을 통해서 통신지연 시간의 관점에서 다른 기법과 비교 평가함으로써 제안하는 멀티캐스트 기법의 성능이 우수함을 보였다. 또한, 제안하는 브로드캐스트 기법은 팬아웃이 $2^m({\geq} {\sqrt{N}}$ 인 최소의 정수, N 은 시스템 크기)인 멀티캐스트의 성능과 유사한 월등한 성능을 낸다는 것을 보였다.
네트워크 보안 인프라는 다양한 형태의 기기별 조합과 융합을 기반으로 지속적인 발전을 하고 있다. 방화벽, 가상 사설 통신망, 침입 방지 시스템, 침입 탐지 시스템, 기업 보안 관리, TSM(Telebiometrics System Mechanism)과 같은 단계별 방어정책인 분산제어 형태에서 현재는 보안기기와 솔루션들을 병합함으로써 집중화와 인공 지능화 하는 단계까지 발전했다. 따라서 본 논문에서는 보안 기기와 솔루션을 집중화 하는 네트워크 보안 인프라 디자인 형태를 플랫폼 형태로 제안하고 각각의 경우에 따른 플랫폼 디자인 표준화를 위한 기초자료인 네트워크 보안 인프라 플랫폼 디자인 선정 방법론을 제공함으로써 실무에서 손쉽게 적용하고 구현하는 과정을 통해 침해로 인한 장애제어 등의 문제점을 최소화한 디자인 구현과 구축에 대한 방법론을 제안하고자 한다.
문서영상의 분할은 문서인식의 전 과정 중에서 인식률에 큰 영향을 미치는 단계이지만 국내에서는 양적${\cdot}$질적으로 이에 대한 실제적인 연구가 부족한 것이 사실이다. 그 결과, 구조가 복잡하거나 칼라로 인쇄된 문서의 분할은 여전히 개선할 점이 많다. 본 논문에서는 불규칙한 다단, 점선, 그래픽, 사진 등의 다양하고 복잡한 요소로 구성된 문서의 실제적인 분할문제들을 살펴보고, 연결요소와 색상정보를 이용하여 이들을 효율적으로 분할하는 실제적 문서영상 분할 기법을 제안한다. 윤곽선 추출을 이용하여 다양한 형태의 모든 연결요소를 추출하고, 추출된 연결요소별 유형판정 및 연결요소 병합기준을 이용함으로써 정확한 문서영상 분할이 가능하다. 또한 색상문서의 경우, 정확한 문서분할과 처리시간 개선을 위하여 먼저 이진화된 문서에 대해서 문자와 비문자 영역으로 분할한 후, 필요에 따라 비문자 영역에 대하여 별도의 칼라별 영역분할을 수행한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 다양한 구조와 내용을 갖는 180장의 문서영상을 대상으로 문서분할 실험을 수행하였다. 아울러, 6가지 국내외 상용 문서인식 소프트웨어의 문서영상 분할 결과와 비교함으로써 제안한 방법이 복잡한 문서영상의 실제적 분할에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
차량 측위 기술은 차량의 정확한 위치 정보를 제공한다는 점에서 자율주행을 위한 핵심 기술 중 하나로 평가되고 있다. 이미지 기반의 측위 기술은 위치 정보를 효율적으로 제공할 수 있을 것으로 판단되어 다양한 관련 연구가 진행되고 있다. 하지만, 기존 특징점 또는 차선 정보를 이용한 이미지 기반 측위 방법론은 도로 및 운행 환경에 측위 정확도가 큰 영향을 받을 수 있다는 한계가 있다. 선분 매칭은 특징점에 비하여 텍스쳐 반복에 강건하고 주변 환경 전체에서 추출된 선분을 활용하기 때문에 기존 방법론의 단점을 해결할 수 있다. 하지만, 차량 운행환경을 대상으로 한 선분 매칭 방법론을 다루는 연구는 거의 진행된 바 없다. 따라서 본 연구에서는 정확한 차량 측위 지원을 위한 선분 매칭 프레임워크를 제안한다. 또한 도로 주행 환경에서의 알고리즘 성능 비교 분석을 통하여 최적 선분 매칭 알고리즘을 결정하였다. 최종적으로 제안된 프레임워크는 선분 추출, 병합, 중첩 영역 탐지 및 MSLD 기반 선분 매칭의 4단계로 구성되었다. 제안된 프레임워크는 차량의 속도, 운행 방식, 주변 환경에 상관없이 차량 측위에 충분한 수준의 선분 매칭을 안정적으로 수행하였다.
기후 변화로 인한 강우 패턴의 변화는 도심지 방재성능 목표를 상회하는 홍수로 이어져 침수피해를 가중시키고 있다. 이로 인한 도시침수 피해를 저감하기 위하여 도시침수 예측모형 개발이 활발히 이루어지고 있으나, 대규모 관망으로 이루어진 복잡한 도심지 우수관망을 모의하기 때문에 분석속도가 느려 실시간 예측 적용에 한계점이 있다. 도시침수 분석에 가장 많이 활용되는 대표적인 모형인 SWMM(Storm Water Management Model)은 복잡한 관망을 비교적 빠르고 정확히 해석할 수 있어 유용하지만, 이 또한 대도심의 우수관망 모의 시 많은 시간이 소요되며, 관망 정밀도 기준이 정의되어 있지 않아 분석에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 관망 간소화 기법(유역면적의 밀도, 관거 직경, 관로의 길이 등)을 적용하고, 이에 따른 주요 지선과 간선의 수위 변화와 침수흔적도를 비교하여 분석결과의 정확성을 담보하는 관망 간소화 수준을 파악하고 도시침수 분석 시 적정 간소화 기준과 자동 간소화 방안을 제시하고자 한다. 도시침수 분석 시 우수관망 자동 간소화를 위하여 Python을 활용한 코드를 작성하였으며, SWMM의 .inp 파일을 읽어들여 Dataframe형태로 저장한 후 분석을 위한 데이터 가공, 간소화 기준에 따른 분류, 간소화 대상 수리·수문인자 연산, 인접 간선에 연결, 간소화된 .inp파일 저장의 총 6단계로 구성하였다. 연구 대상지역은 도림천 유역으로 설정하였으며, 초기자료는 맨홀 30,469, 관거 32,443, 소유역 30,586개로 이루어져 있으며, 모의 시간은 약 2시간 30분이 소요되었다. 유역면적 100x100 미만을 대상으로 수행 시 맨홀 9,965, 관거 10,464, 소유역 9,240개로 관거의 복잡도가 약 1/3 감소하였으며, 모의 시간은 약 43분으로 기존대비 약 72% 단축되는 것으로 나타났다. 실제 침수가 발생한 주요지점들을 비교한 결과 R2 0.85 ~ 0.92로 예측모형의 정확도에 큰 영향을 끼치지 않는 것으로 나타났다. 도시침수모형 최적 간소화를 통해 모형의 복잡성을 줄이고, 계산량을 줄여 모형의 수행시간을 단축시킬 수 있으며, 불필요한 우수관망을 제거하거나 병합함으로써, 모형의 예측력 향상과 분석과 해석에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
사회 변화에 따라 산지이용 수요가 증가하고 다양화되면서 산림을 훼손하고, 타 용도로 활용하는 산지의 면적이 증가하고 있다. 이에 최근 훼손된 산지의 면적을 효과적으로 확인하기 위하여 두 시기의 항공사진을 활용한 훼손 산지 변화탐지 기법을 연구하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 객체기반 변화탐지 형식으로, 영상 혼합 - 객체 분할 - 객체 병합 - 노이즈 제거 - 훼손지 추출의 5가지 단계로 진행되었다. 훼손 산지에 적합한 객체생성 수준을 선정하고, 객체를 분할 병합하는 과정을 통해 객체 간의 관계와 각 객체가 지닌 분광 특성 및 정황적(Contextual) 정보를 활용하여 신규 훼손 산지를 추출하였다. 시범 영역 테스트 결과, 전체 판독범위의 12%에 해당하는 훼손 산지를 추출하였고 육안판독 훼손산지의 평균 96%를 포함함으로써, 육안판독 전 후의 보완 자료로서의 가치와 자동추출의 가능성을 확인하였다.
의복의 자아 근접성 개념을 기반으로 한 여러 연령층의 설문조사 결과를 바탕으로 하여 2004년에 Sontag과 Lee가 객관적 측정도구, 의복의 자아 근접성 척도(PCS Scale)를 개발하였다. Sontag과 Lee는 24-항목을 포함한 4-요인으로 구성된 PCS 척도를 청소년층을 대상으로 타당화 하였다. 본 연구는 그들 연구의 연계로 초기 6-요인으로 구성되었던 PCS 척도를 노년층에 적용하여 19-항목을 포함한 3-요인으로 구성된 PCS 척도를 타당화 한다. 65세 이상의 노인층이 본 연구의 표본집단으로 설정되었고 임의 표집방법을 이용, 미국 전역 1,700명의 노년 표본이 표본조사회사로부터 구입되었다. 2004년 11월 설문조사가 시작되어 2005년 2월에 총 250개의 이용 가능한 설문자료가 수집되었다(15.6%의 응답 비율). PCS 척도의 타당성을 검증하기 위하여 Sontag과 Lee의 연구에서 사용한 요인분석과 신뢰도분석을 동일하게 3단계 절차로 노인층을 대상으로 실시하였다. AMOS 5.0 을 사용한 3단계 신뢰도 분석 결과 19-항목을 포함한 3-요인으로 구성된 PCS척도의 타당성이 노인층을 대상으로 검증되었다. 노인층의 PCS척도는 다음의 3-요인으로 구성된다: 1) 의복이 자아 구성 과정에 미치는 영향(PCS 요인 1-2-3의 병합), 2) 의복이 평가적이고 정서적인 자존 형성과정에 미치는 영향(PCS 요인 4-5의 병합), 그리고 3) 의복이 신체상과 신체에 쏟는 정신 집중정도에 미치는 영향(PCS 요인 6). Sontag과 Lee가 초기적으로 가설한 6-요인 PCS 척도는 청소년층과 노인층을 대상으로 한 어느 연구에서도 검증되지 않았다. 더 나아가, 이들이 검증한 청소년층의 4-요인 PCS 척도도 노인층을 대상으로 한 연구에서 검증되지 않았다. 이는 노인들의 자아 구성 이젊은 층보다 더 통괄/복합적인 것에서 기인된다고 보인다. 이 글은 PCS 척도의 앞으로의 연구방향과 이용방향을 끝으로 마무리 지어 진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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