국내외적으로 다양한 산사태 발생원인 분석과 취약지역의 예측이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 산사태에서 발생하는 재해의 분석 및 예측에 사용되는 많은 특성 중 필수적인 요소인 유효토심을 지형정보를 이용해 예측했다. 지형정보 데이터를 각 기관별로 획득한 후 100m × 100m의 격자에 속성정보로 할당하고 데이터 등급화를 통해 차원을 축소 시켜주었다. 분류기준으로 3개 깊이(얕음, 보통, 깊음)와 5개 깊이(매우 얕음, 얕음, 보통, 깊음, 아주 깊음)의 두 가지 경우에 대해 유효토심을 예측했다. K-최근접 이웃, 랜덤 포레스트, 심층인공신경망 모델을 통해 예측하고 정확도, 정밀도, 재현율, F1-점수를 계산해 그 성능을 비교했다. 예측결과 모델에 따라 50% 후반에서 70% 초반의 성능을 보였다. 3개 분류기준의 정확도가 5개 분류기준의 정확도보다 5% 정도 높았다. 본 연구에서 제시한 등급화 기준과 분류모델의 성능은 아직 미흡하지만 유효토심의 예측에 있어서 분류모델의 적용이 가능하다고 판단된다. 큰 지역을 획일적으로 가정하여 사용하는 현재의 유효토심보다 신뢰성 있는 값의 예측이 가능하다고 사료된다.
변전기기의 전력손실은 전력계 전체 중에서는 얼마 안되는 양으로, 그 전력손실에 관련되는 온실효과가스 배출의 비율은 비교적 적다고 할 수 있다. 그러나 일본 전체의 온실효과가스 배출량이 증가추세에 있음을 고려하면, 변전기기에 대해서도 꾸준한 개선노력이 필요하다. 변전기기에 대한 당초부터의 제품개발 방침은 소형화(小型化)$\cdot$간소화(簡素化)이며, 주로 설치환경의 배려(配慮)와 경제성 추구를 목적으로 한 것이므로, 온난화(溫暖化)의 영향을 의식하게 된 것은 지난 몇 년 동안의 일이다. 이들의 제품개발 방침에 의거하여 제품 제작에 따른 환경부하(環境負荷)에 대하여 상대(相對) 비교는 할 수 있으나, 라이프사이클을 고려한 경우에는 운용과 제작시의 환경부하 합계가 지금까지에 대하여 경감(輕減)되었는지를 추정하기가 곤란하다는 문제도 있다. 그래서 제품의 라이프사이클 전체를 통하여 환경에 미치는 부하의 크기를 수치화(數値化)하여 평가하는 것이 필요하게 된다. 라이프사이클 어세스먼트(LCA, Life Cycle Assessment)는 이러한 관점에서 개발된 틀로서 데이터를 취득하는데 많은 시간이 걸리지만, 용도에 따라서는 간편한 방법을 선택하거나 소형화$\cdot$간소화쪽으로 방향을 좁혀 LCA로 상세하게 평가하는 구성도 할 수 있다. 그 최대의 효과는 환경부하를 정량화(定量化)할 수 있는 것이며, 아울러 환경부하의 가일층의 저감이 가능하다는 것을 생각할 수 있다. 또한 LCA사례에서, 제품개발방침인 소형화$\cdot$간소화가 환경부하 저감에 합치하며, 이 방침이 유효하다는 것을 확인하였다.
환자의 체동은 MRI에 의해 제공된 영상의 화질을 저하시키는 주된 원인이 되고 있다. 이에 본 논문에서는 MRI내 3차원 강체운동에 기인한 아티팩트를 제거하는 방법을 제안한다. 이러한 제거 목표를 달성하기 위해 MRI 영상 데이터를 얻기위한 2차원 다-슬라이스 방법(a multiple two dimensional slice technique)이 사용되어 왔다. 대상물체의 운동에 해당하는 수집된 MRI 데이터는 불균일한 표본화와 위상오차에 의해 영향을 받게된다. 3차원 강체운동에 대해 주어진 운동 파라메타와 장면간의 영향이라는 가정하에 양선형 보간법과 중첩법으로 다-슬라이스 데이터를 사용하는 방법에 기초한 재구성 알고리즘을 MRI 아티팩트를 제거하는데 사용한다. 미지의 체동 파라메타를 추정하기 위해 3차원 강체운동은 다-슬라이스 취득방법의 각 영상과 결합된 관심영역 바깥쪽에서 측정된 에너지를 증가시킨다는 사실을 이용하는 최소에너지법을 사용한다. 본 방법의 유효성을 확인하기 위해 3차원 강체운동에 의해 화질이 저하된 스핀-에코우 영상에 적용한 결과 화질이 식별될 수 있을 정도로 개선됨을 확인하였다.
고령화 사회에 접어들면서 황반 변성과 당뇨 망막 병증 등 시야결손을 동반하는 안구 질환의 발병률은 증가하지만 이러한 질환의 조기 발견에 인공지능을 접목시킨 연구는 부족한 실정이다. 본 논문은 안구 질환 자가 검사용 인공 신경망을 학습시키기 위한 데이터 베이스 구축 방법을 제안한다. MNIST와 CIFAR-10을 합성하여 중첩 이미지 데이터셋인 G-Dataset을 생성하였고, 7개의 인공신경망에 학습시켜 최종적으로 90% 이상의 정확도를 얻음으로 그 유효성을 입증하였다. G-Dataset을 안구 질환 자가 검사용 딥러닝 모델에 학습시켜 모바일 어플에 적용하면 사용자가 주기적인 검사를 통해 안구 질환을 조기에 진단하고 치료할 수 있을 것으로 기대된다.
로그 구조 파일 시스템에서는 쓰기 작업을 처리할 때 새로운 블록들이 순차적으로 할당된다. 그러나, 다수의 프로세스가 번갈아가며 동기적 쓰기 작업을 요청할 경우, 파일 시스템 상에서는 각 프로세스가 생성한 파일이 단편화될 수 있다. 이 파일 단편화는 읽기 요청을 처리할 때 다수의 블록 I/O를 발생시키기 때문에 읽기 성능을 저하시킨다. 게다가, 미리 읽기 기능은 한 번에 요청되는 데이터의 양을 증가시킴으로써 성능 저하를 더욱 심화시킨다. 이에, 본 논문에서는 파일 단편화 문제를 해결하기 위해 로그구조 파일 시스템의 새로운 클리닝 기법을 제안한다. 제안 기법은 로그 구조 파일 시스템의 클리닝 과정 중 유효 데이터 블록을 아이노드 번호 순으로 정렬함으로써 한 파일의 데이터 블록들을 인접하게 재배치한다. 실험 결과, 제안한 클리닝 기법이 클리닝 전에 비해 약 60%의 파일 단편화를 제거하였고, 그 결과로 미리 읽기 기능을 적용했을 때 읽기 성능을 최고 21%까지 향상시키는 것을 확인하였다.
우주방사선환경은 위성의 운용궤도와 임무 기간 및 시기에 따라 달라지고 시뮬레이션을 통 해 예측이 가능하다. 총 이온화 조사량(TID)의 경우 dose-depth 곡선으로 차폐두께에 따른 조사량을 알 수 있다. 그러나 이는 차폐두께에 따른 조사량의 정보만 보여주므로 실제 차폐 구조물의 형상에 따른 부품수준에서의 총 이온화 조사량을 예측하기 위해서는 구조물의 형태를 고려한 유효 방사선 차폐두께의 상세 분석이 필요하다. 이를 위해 다양한 구조형상을 3차원 좌표로 입력하여 모델링이 가능하게 하고 여기에 임의 지점에서 방사되는 ray를 이용하여 구조체의 전 방향에 대한 유효 차폐두께분포를 계산하는 프로그램을 개발하였다. 이 분포결과를 위성의 우주임무환경에서 예측되는 dose-depth 곡선 데이터와 결합하여 최종적으로 위성내부의 임의지점에서 예측되는 총 이온화 조사량을 계산함으로써 3차원 구조형상을 고려한 상세 분석이 가능하도록 하였다. 이를 이용하여 위성의 전자박스구조를 모델링하여 부품수준의 임의지점에서 예측되는 총 이온화 조사량을 분석하였다.
본 연구에서는 차종별 교통량 데이터와 연직 변위 데이터의 상관관계를 바탕으로 광안대교의 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델을 개발하였다. 추정 모델의 개발 과정에서 구조화 회귀 분석에 기반한 모델링 방법과 주성분 분석법에 기반한 모델링 방법이 적용되었으며, 각각의 방법으로 개발된 모델의 변위 추정 성능을 비교 분석하였다. 개발된 모델을 이용하여 추정된 변위는 실측 변위와 유사한 것으로 분석되었으며, 이로부터 차종별 교통량 데이터를 광안대교의 교통량 의존 변위 추정에 적용 가능한 것을 알 수 있었다. 또한, 구조화 회귀 분석에 기반한 모델과 주성분 분석에 기반한 모델의 변위 추정 성능은 상호간에 큰 차이가 없다는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델은, 광안대교의 교통하중에 따른 거동 분석 등에 유효하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
대부분의 상황인식서비스는 공급자 또는 개발자에 의해 정의되고 있다. 그러나, 자신에게 무엇이 필요한지는 사용자가 가장 잘 알 수 있기 때문에, 사용자가 스스로 필요한 상황인식서비스를 정의할 수 있게 해주는 방법도 중요하다. 우리의 생활공간이 지능공간으로 변화되어 감에 따라 개인화된 상황인식서비스의 정의 수단은 더욱 중요해질 것이다. 본 논문은 사용자의 일상생활을 기록한 데이터로부터 유용한 서비스를 추출해주는 새로운 서비스 정의방법 CASPER를 소개한다. CASPER는 사용자의 생활 기록에 나타난 사건의 인과관계를 분석함으로써 유용한 서비스를 생성해주는 효과가 있다. 본 논문은 CASPER의 알고리즘과 그 유효성 검증 실험에 대해 설명한다.
클라우드 컴퓨팅의 대중화로 개인 및 기업의 로컬 저장소에서 관리되던 데이터가 클라우드 스토리지 등 제 3의 공간에 아웃소싱 되면서 유지, 관리 비용의 절감 효과를 얻을 수 있게 됨과 동시에, 다수의 원격저장 서비스 제공자는 공간 자원의 효율화를 위하여 아웃소싱된 데이터의 중복제거 기법을 도입하고 있다. 동일 데이터의 중복성 판단에 해시 트리가 사용되는 경우에는 검증 데이터의 크기 및 트리의 일부 정보에 대한 부채널이 존재하게 되는데, 이로부터 특정 데이터에 대한 정보 수집 및 검증의 우회 가능성이 증가하게 된다. 이러한 부채널로 인한 검증의 유효성 문제를 개선하기 위하여, 본 논문에서는 멀티 셋 해시함수를 이용한 동일성 검증 기법을 제시한다.
본 논문은 range map과 texture map이 포함된 range image를 삼각형 메쉬로 된 3차원 형상으로 복원하고, 이 삼각형 메쉬를 기하학적 축소 알고리즘을 적용하여 간략화하는 방법에 대하여 기술한다. 그리고 이 논문에는 복원된 3차원 모델에 texture mapping이 가능하고 간략한 정도를 사용자가 쉽게 결정할 수 있으며, 실시간 multiple level-of-detail에 적용 가능한 빠른 속도의 간략화 방법을 제시한다. 구현한 방법을 국보급 문화재를 스캐닝한 실험 데이터에 적용하여 그 유효성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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